Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:
Россия +7 (495) 139-20-33
27 Ноября 2009 в 17:28

Ашмановская 2009: Секреты алгоритмов поисковиков

Россия +7 (495) 139-20-33
0 5087
Подпишитесь на нас в Telegram

Игорь КлименкоВ докладе «Аффилирование, или борьба с монополизацией поисковой выдачи» Игорь Клименко, заместитель руководителя отдела продвижения AdLabs, рассказал о сайтах-аффилиатах и мерах, которые применяют Яндекс и Google для того, чтобы бороться с подобными сайтами. Аффилированные сайты создаются обычно компанией, чтобы присутствовать в выдаче на нескольких позициях по одному и тому же запросу. Таким образом компания пытается монополизировать выдачу, увеличивая вероятность клика по результатам своего сайта в разы.

Яндекс и Google по-разному относятся к аффилированным сайтам. Точнее, относятся они одинаково негативно, но борются с ними по-разному. Если Яндекс замечает в выдаче несколько аффилированных сайтов, то он оставляет один, который, по его мнению, является наиболее соответствующим запросу. То есть Яндекс применяет фильтр линейно – исключает по определенному запросу. Google поступает иначе – он снижает позиции аффилированных сайтов. То есть в выдаче можно увидеть, что несколько сайтов присутствуют в выдаче по одному запросу: один высоко, другой в районе 50 позиции.

Также Яндекс высказывается против аффилированности в Правилах показа (п.5) объявлений Директа и Правилах показа в Маркете. Основаниями для применения фильтра аффилированных сайтов, которые распространяется как на органическую выдачу, так и на контекстные объявления, являются:

· Совпадение на сайтах значительной части ассортимента.

· Одни и те же товары предлагаются одним и тем же поставщиком (сайты принадлежат одной и той же компании).

Поисковые системы, по словам Игоря Клименко, используют следующие признаки, чтобы понять является ли сайт аффилиатом или нет:

· Одинаковые данные регистратора доменов, контактные данные при регистрации.

· Сходный дизайн и верстка.

· Одинаковые контактные данные, указанные на сайтах.

· Сходный ассортимент, одинаковые цены.

· Сходное описание разделов каталога и товары.

· Расположение подозрительных сайтов на одном хостинга.

· Жалоба конкурентов.

Проверить, попал ли сайт под аффилиат, можно по указанной схеме.

Что делать, если сайт был понижен в выдаче из-за фильтра аффилиатов:

· Определяем, с каким сайтом он зааффилирован.

· Выявляем причины.

· В случае ошибочного применения фильтра нужно обратиться в ПС.

· Если аффилиат был сделан специально, то нужно продать домен, переделать сайт, чтобы снять действие фильтра или перераспределить запросы между сайтами-аффилиатами: одни запросы «заточить» под одни сайты, другие под другие.

При удалении из выдачи сайты продолжают индексироваться. С апдейтами аффилированные сайты могут меняться: одни могут выйти вперед, другие пропасть.

Иван МолчановИван Молчанов, специалист по рекламе в интернете-компании «Люкс-АР», рассказал участникам конференции о том, как поисковые системы выявляют дубликаты. Перед этим Иван сообщил, что источниками дубликатов являются:

· различные урлы одного документа;

· преобразование документа (смена формата документа);

· редактирование документа (перестановка абзацев, предложений, форматирование текста);

· сознательная уникализация документа (спам-технологии, замена слов синонимами).

Для того, чтобы определить, является ли сайт дублем, поисковые системы применяют оффлайн- и онлайн-кластеризацию.

Под первой подразумевается вычисление хэш-функций: синтаксических, лексических, которое происходит на этапе индексации сайта. Тексты предварительно очищаются от «лишних» данных: html-разметки, тэгов, стоп-слов. Лексический алгоритм работает на основе обратного индекса поисковых систем, который выделяет локальные сигнатуры (слова в одном документе) и глобальные сигнатуры (статистика слов во всей коллекции). В процессе кластеризации отбрасываются слишком частые и слишком редкие слова. Из оставшихся составляется словарь, который описывает всю коллекцию документов.

Под онлайн-кластеризацией понимается анализ текста и ссылок, который происходит на этапе формирования выдачи. Если совпадают, например, сниппеты, то документы относятся к одному кластеру и показываются как один результат.

На примере сервиса Антиплагиат, который используется для определения «чужого» материала, Иван провел эксперимент, чтобы вывести возможную формулу создания текста, который будет считаться уникальным. Его вывод: «Если заменить каждое 4-ое слово в тексте, то можно создать уникальный текст».

Доклад Евгения Трофименко уже освещался на конференции RIW-2009.

Другие доклады конференции "Поисковая оптимизация и продвижение сайтов в Интернете 2009" вы можете в наших материалах:

VIII Ашмановская конференция стартовала

Ашмановская 2009: «За комплексным маркетингом будущее»

Ашмановская 2009: «То, что давно ждали… просили… надеялись…»

Ашмановская 2009: «Главное – выбор стратегии»
0 комментариев
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.

Отправьте отзыв!