Комплексный анализ текста онлайн

Введение

Одной из современных тенденций развития информационных технологий является перенос программного обеспечения на 64-разрядные процессоры. Старые 32-битные процессоры (и соответственно программы) имеют ряд ограничений, которые мешают производителям программных средств и сдерживают прогресс. Прежде всего, таким ограничением является размер максимально доступной оперативной памяти для программы (2 гигабайта). Хотя существуют некоторые приемы, которые позволяют в ряде случаях обойти это ограничение, в целом можно с уверенностью утверждать, что переход на 64-битные программные решения неизбежен.

Перенос программного обеспечения на новую архитектуру для большинства программ означает как минимум необходимость их перекомпиляции. Естественно, возможны варианты. Но в рамках данной статьи речь идет о языках Си и Си++, поэтому перекомпиляция неизбежна. К сожалению, эта перекомпиляция часто приводит к неожиданным и неприятным последствиям.

Изменение разрядности архитектуры (например, с 32 бит на 64) означает, прежде всего, изменение размеров базовых типов данных, а также соотношений между ними. В результате поведение программы после перекомпиляции для новой архитектуры может измениться. Практика показывает, что поведение не только может, но и реально меняется. Причем компилятор часто не выдает диагностических сообщений на те конструкции, которые являются потенциально опасными с точки зрения новой 64-битной архитектуры. Конечно же, наименее корректные участки кода будут обнаружены компилятором. Тем не менее, далеко не все потенциально опасные синтаксические конструкции можно найти с помощью традиционных программных инструментов. И именно здесь появляется место для нового анализатора кода. Но прежде чем говорить о новом инструменте, необходимо все-таки более подробно описать те ошибки, обнаружением которых должен будет заниматься наш анализатор.

Вопросы и ответы

На какое количество ПК можно установить приобретенное ПО АКТАКОМ?

Количество одновременных инсталляций программного обеспечения АКТАКОМ не ограничено и можно установить ПО на любое количество компьютеров, однако существуют ограничения другого характера.

Дело в том, что лицензионный ключ АКТАКОМ является принадлежностью не ПО, а прибора/интерфейсного кабеля АКТАКОМ. Таким образом, физически в один момент времени с одним прибором или интерфейсным кабелем (лицензионным ключом) может работать только одна копия ПО АКТАКОМ, установленная на одном ПК. Также существует возможность одновременно зарегистрировать один прибор (интерфейсный кабель) (лицензионный ключ) на неограниченном количестве устройств, но без подключенного прибора все программное обеспечение АКТАКОМ будет работать только в demo-режиме. 

Что означает сообщение в программе АКТАКОМ «Прибор не открыт»?

Если при работе с программным обеспечением АКТАКОМ появляется сообщение об ошибке «Прибор не открыт» или «No com-port», это означает, что программе не удалось установить связь с прибором.

Причин для этого может быть несколько.

1. Соединение компьютера с прибором физически отсутствует:

  • прибор выключен;
  • интерфейсный кабель не подсоединён.

В этом случае прибор также не отобразится в диспетчере устройств Windows.

2. Физическое соединение компьютера с прибором есть, но устройство не установлено в операционной системе — не установлен драйвер или установлен устаревший драйвер. В диспетчере устройств прибор отобразится как «Неизвестное устройство» или будет обозначен не так, как описано в его инструкции.

3. Прибор успешно обнаружен операционной системой, правильно отображается в диспетчере устройств, но в настройках приложения указан неверный тип прибора.

Например, к ПК подключён цифровой запоминающий осциллограф АКТАКОМ ACK-3102, а в настройках AKTAKOM Oscilloscope Pro указана другая модель — цифровой запоминающий осциллограф АКТАКОМ ACK-3106.

У этих приборов разный набор команд, и цифровой запоминающий осциллограф АКТАКОМ ACK-3102 не сможет правильно ответить на запросы по протоколу цифрового запоминающего осциллографа АКТАКОМ ACK-3106. Приложение (программа AKTAKOM Oscilloscope Pro) не опознает подключённый прибор как корректное оборудование и не выведет его имя в список доступной для подключения аппаратуры. Аналогичная ситуация может возникать, если подключить прибор по интерфейсу LAN и пытаться использовать его, настроив программу на работу через USB.

4. Некоторые приложения (программы) АКТАКОМ требуют активации прибора при первом подключении. Обнаружив подходящий прибор, приложение выводит его имя и серийный номер и предлагает ввести ключ активации.

Если закрыть это окно, не введя ключ или ввести ключ ошибочно (например, ввести код загрузки программного обеспечения вместо ключа), то доступ к прибору будет запрещён, и посылки ему команд также будут приводить к ошибке «Прибор не открыт».

Ключ был успешно принят в программе АКТАКОМ, но запрос ключа появился снова. Почему?
Это происходит в случаях, когда ключ неправильный. Программное обеспечение АКТАКОМ примет и запомнит любой ключ, даже если прибор ещё ни разу не подключался. А вот при попытке подключения прибора программа этот ключ проверит, и, если он не подходит, выдаст ошибку.

Фог-индекс, или индекс туманности Ганнинга

Рассчитывается он так:

  1. Выбирается часть текстового материала примерно в 150 знаков.
  2. Считается количество слов в предложениях.
  3. Их число делится на число предложений, получается средняя длина последних.
  4. Учитывается число существительных, глаголов, наречий и др. с 3 и более слогами.
  5. Число многосложных слов делится на их общую численность.
  6. К полученной цифре прибавляется средний показатель длины предложения.
  7. Это значение умножается на 0,4.

Значения фог-индекса принято интерпретировать так:

  • от 0 до 30 — текст сложный (необходим научный уровень подготовки для чтения);
  • до 60 — текст сложный (нужна общая образованность для чтения);
  • до 70 — текст средней сложности (подойдет для любого взрослого человека со средним образованием);
  • 70 и выше — текст простой (подойдет даже для школьников).

Интерпретация индекса Ганнинга.

Как указать анализаторHow to specify analyzers

Настройка анализатора является необязательной.Setting an analyzer is optional. Как правило, попробуйте использовать стандартный анализатор Lucene по умолчанию, чтобы узнать, как он работает.As a general rule, try using the default standard Lucene analyzer first to see how it performs. Если запросы не возвращают ожидаемые результаты, переход на другой анализатор часто является верным решением.If queries fail to return the expected results, switching to a different analyzer is often the right solution.

  1. При создании определения поля в индексезадайте для свойства Analyzer одно из следующих: , например, анализатор языка , например , или пользовательский анализатор (определенный в той же схеме индекса).When creating a field definition in the index, set the analyzer property to one of the following: a such as , a language analyzer such as , or a custom analyzer (defined in the same index schema).

    Если вы используете анализатор языка, для его указания необходимо использовать свойство анализатор .If you are using a language analyzer, you must use the analyzer property to specify it. Свойства сеарчанализер и индексанализер не поддерживают языковые анализаторы.The searchAnalyzer and indexAnalyzer properties do not support language analyzers.

  2. Кроме того, можно задать индексанализер и сеарчанализер для изменения анализатора для каждой рабочей нагрузки.Alternatively, set indexAnalyzer and searchAnalyzer to vary the analyzer for each workload. Эти свойства устанавливаются вместе и заменяют свойство анализатора , которое должно иметь значение null.These properties are set together and replace the analyzer property, which must be null. Вы можете использовать разные анализаторы для подготовки и получения данных, если одно из этих действий требует определенного преобразования, которое не требуется другим.You might use different analyzers for data preparation and retrieval if one of those activities required a specific transformation not needed by the other.

  3. Для пользовательских анализаторов создайте запись в разделе индекса, а затем назначьте пользовательский анализатор для определения поля на любой из двух предыдущих шагов.For custom analyzers only, create an entry in the section of the index, and then assign your custom analyzer to the field definition per either of the previous two steps. Дополнительные сведения см. в статьях о создании индекса и пользовательских анализаторов.For more information, see Create Index and also Add custom analyzers.

Какие задачи может и должен решать анализ текста

SEO уже давно перестала быть просто средством для оптимизации сайтов и документов по принципам информационного поиска. Это полноценный инструмент интернет-маркетинга, предоставляющий данные для решения задач бизнеса, анализа аудитории, поиска незанятых рыночных ниш и точек роста. Текстовый анализ предлагает богатейшие возможности для интернет-маркетологов и владельцев бизнеса. Перечислим лишь некоторые:

  • Определение релевантности поискового запроса торговому предложению на сайте. Неправильно выбранный запрос — это выброшенные понапрасну деньги на продвижение. Речь идёт не об обычном интенте: здесь мы заходим на территорию психологии, и пытаемся понять, чего же конкретно хочет пользователь поисковика.
  • Предоставление информации о потребностях целевой аудитории. Нейросеть может недостаточно верно или вообще неправильно истолковывать потребности пользователей, поэтому простого исследования выдачи недостаточно. Сопоставление результатов поиска с теми запросами, которыми оперировали пользователи, поможет найти пока незанятые рыночные ниши.
  • Определение усредненных требований к документу. Анализ проводится с опорой на поисковую выдачу, хотя это достаточно «шумные» данные. Сайт может находится в топе вовсе не потому, что тексты на нем идеальны и нельзя сделать лучше. Однако эти данные помогут понять, за какие границы вы выйти не можете, а где можно и нужно «дожать».
  • Оценка соответствия существующей страницы требованиям поисковиков. Вы не можете сделать выводы «на глазок»: речь идёт не о SEO-текстах, а о всем текстовом контенте страницы.
  • Определение структуры и содержания контента. Сложно получить оптимизированную статью, опираясь только на заданные ключевые слова и их синонимы. Нужно понимать, какие слова тесно связаны с этими ключевиками и помогают поисковой системе лучше понять смысл и качество страницы. Текстовый анализ позволяет подобрать LSI-ключи, увеличивающие релевантность страницы запросу и выявить поисковые сущности, которые должны быть представлены в документе.

Примеры на C#C# examples

Если вы используете примеры кода для .NET SDK, можно добавить эти примеры для использования или настройки анализаторов.If you are using the .NET SDK code samples, you can append these examples to use or configure analyzers.

Назначение анализатора языкаAssign a language analyzer

Для определения поля указан любой анализатор, используемый «как есть» без конфигурации.Any analyzer that is used as-is, with no configuration, is specified on a field definition. Нет необходимости в создании записи в разделе индекса.There is no requirement for creating an entry in the section of the index.

Языковые анализаторы используются как есть.Language analyzers are used as-is. Чтобы использовать их, вызовите лексикаланализер, указав тип лексикаланализернаме , который предоставляет анализатор текста, поддерживаемый в Azure когнитивный Поиск.To use them, call LexicalAnalyzer, specifying the LexicalAnalyzerName type providing a text analyzer supported in Azure Cognitive Search.

Пользовательские анализаторы аналогичны указанным в определении поля, но для работы необходимо указать анализатор в определении индекса, как описано в следующем разделе.Custom analyzers are similarly specified on the field definition, but for this to work you must specify the analyzer in the index definition, as described in the next section.

Определение пользовательского анализатораDefine a custom analyzer

Если требуется настройка или Настройка, добавьте к индексу конструкцию анализатора.When customization or configuration is required, add an analyzer construct to an index. Определив его, можно добавить его определение поля, как показано в предыдущем примере.Once you define it, you can add it the field definition as demonstrated in the previous example.

Создайте объект кустоманализер .Create a CustomAnalyzer object. Пользовательский анализатор — это определяемое пользователем сочетание известного маркера, ноль или более фильтров маркеров и ноль или более имен символьных фильтров:A custom analyzer is a user-defined combination of a known tokenizer, zero or more token filter, and zero or more character filter names:

  • Кустоманализер. лексический токенCustomAnalyzer.Tokenizer
  • Кустоманализер. ТокенфилтерсCustomAnalyzer.TokenFilters
  • Кустоманализер. ЧарфилтерсCustomAnalyzer.CharFilters

Дополнительные примеры см. в разделе CustomAnalyzerTests.CS.For more examples, see CustomAnalyzerTests.cs.

Что такое и зачем нужна текстовая аналитика?

Текстовая аналитика — это инструмент, который по зашифрованному алгоритму анализирует страницы конкурентов в топе и выдает рекомендации по улучшению H1, Title, Body вашей страницы.

Программа обучения: «SEO-оптимизатор: как поднять продажи с помощью интернет-маркетинга»

Проще говоря, текстовая аналитика смотрит на ваш текст и тексты конкурентов глазами поисковиков. Затем сопоставляет факторы, которые помогают ранжироваться страницам в топ-30, и составляет список ключевых слов, рекомендуемых для внедрения или удаления в мета-теги и саму статью. Таким образом, вы четко понимаете, что надо изменить в статье, чтобы позиции этой страницы выросли.

Хорошие инструменты анализируют один текст не дольше 60 секунд. Вручную seo-специалист повторить такой анализ не сможет.

Обработка записанных данных внешними табличными редакторами

Пользователь имеет возможность использовать для просмотра или обработки данных, собранных прибором, любую удобную ему программу, способную работать с текстовыми файлами в формате «CSV». Этот формат, в котором могут сохраняться файлы данных, удобен в первую очередь своей универсальностью — его понимают самые разные программы, от MS Windows Notepad до MS Excel. Вы можете использовать для работы с этими файлами практически любой текстовый редактор или табличный процессор, ограничения накладываются только на объем загружаемой информации. В этом случае рекомендуется разбивать большой файл данных на несколько достаточно мелких порций.
Еще проще можно осуществить обмен данными с внешними процессорами электронных таблиц из текстовой панели программы, где соответствующие инструменты уже добавлены в набор команд.
Если в Вашей операционной системе приложение, открывающее файлы «CSV», не определено, Вы можете сделать это самостоятельно с помощью Проводника Windows, меню Вид, команда Свойства папки, вкладка Типы файлов. Замечание: для того, чтобы формат данных корректно передавался между программой осциллографа и внешними приложениями, в Вашей операционной системе в качестве символа разделителя списка должна использоваться запятая, а в качестве разделителя дробной части чисел — точка (Меню Пуск -> Настройки -> Панель управления -> Язык и стандарты -> Числа).

Всегда ли нужен анализ текста для продвижения страницы

Дело в том, что проработка текстовых факторов ранжирования подразумевает все зоны документа, среди которых – тайтл, метаописание, заголовки, навигация, «хлебные крошки», интерактивные элементы страницы, товарные карточки, отдельные фрагменты текста и т.п. Текст в рамках SEO – это не статья, и не SEO-«портянка». Это весь текстовый контент страницы в совокупности

Однако имейте в виду, некоторые зоны контента важнее других, и эта важность меняется со временем, а также в зависимости от типа документа, его задачи и конкретной поисковой системы

Попробуйте угадать, чему посвящена страница по облаку частотности слов. Подсказка: это не самые заметные ключи.

Важный момент: Яндекс и Google оценивают качество текста по-разному. Чтобы страница получила высокие позиции в обеих системах, надо использовать гибридные технологии. Если немного обобщить, то если речь идёт о коммерческой страничке, для Яндекса наличие SEO-текста не просто неполезно, оно скорее вредно, если только не содержит необходимую для посетителя информацию. Google же исповедует принцип «комплексного ответа». В его рамках страница вполне может быть оптимизирована и под информационные, и под коммерческие запросы.

ИНТЕРФЕЙС

Логический анализатор имеет понятный и удобный интерфейс, который может настраиваться пользователем. Например, пользователь может выбрать внешний вид и цветовое оформление панелей прибора, цветовое оформление логических сигналов, язык панелей (русский или английский).
К услугам пользователя — всплывающие подсказки, «прилипающие» панели (прилипшие панели располагаются вплотную друг к другу и перемещаются совместно, как одно окно).
Каждый режим работы логического анализатора выполнен в виде отдельного окна, которые пользователь может располагать в удобном для себя участке экрана монитора.
Главное окно логического анализатора — масштабируемое и может работать в полноэкранном режиме.

Ниже располагается график, показывающий временные диаграммы полученных сигналов. Левой кнопкой мыши можно перемещать по графику курсоры A и B, правой — устанавливать пользовательские метки, двойной левый щелчок помещает курсор A в начало и курсор B — в конец экрана.
Слева от графика — колонка пронумерованных имен каналов. Номера показывают номер бита в выборке, представляемый данным каналом, имена можно задать произвольными (в Панели настроек). Справа от имени канала добавлено цветовое поле, показывающее действие на канал логического фильтра (см. Панель логического фильтра): зеленый цвет означает отсутствие преобразований данного бита, красный – инверсию, цвет фона панелей с надписью «0» («1») — принудительную установку состояния бита в нулевое (единичное) состояние вне зависимости от результатов изменений.

Что делать?

Как добиваться результатов несмотря на ошибки анализаторов:

Есть множество сервисов и программ, которые позволяют парсить, к этому прибавляем Excel и ручной анализ

Необходимо сравнение по типу документа помимо кластеризации по топам (листинги с листингами, статьи со статьями, товары с товарами).

Анализировать важность «текстовых» до проведения анализа. Для Google вообще как будто нет разницы между text-fragments / a / plaintext.

В сухом остатке:

Зоны вхождения ключей неизменны: TITLE, H1, Plain Text Text Fragments BODY (если речь идет о листингах).

Текстовые анализаторы можно использовать, но для каждого нужно делать «прогоны» документов конкурентов – все 100% должны быть спаршены. Плюс необходим выбор типа документа для сравнения.

Очень много конкурентов с плохими текстовыми в ТОПе

Важно отсекать домены с огромным количеством входящих ссылок на URL, а не агрегаторы (если у вас, например, магазин). Текстовый анализ – это долго (по 3-4 часа на страницу)

Имеет смысл для «жирных» по семантике листингов. (SUM “WS” > 500).

Типы анализаторовTypes of analyzers

В следующем списке перечислены анализаторы, доступные в Когнитивный поиск Azure.The following list describes which analyzers are available in Azure Cognitive Search.

КатегорияCategory ОписаниеDescription
Стандартный анализатор LuceneStandard Lucene analyzer По умолчанию.Default. Не требуется спецификация или настройка.No specification or configuration is required. Этот анализатор общего назначения прекрасно работает для многих языков и сценариев.This general-purpose analyzer performs well for many languages and scenarios.
Стандартные анализаторыPredefined analyzers Представлены в виде готового продукта для использования «как есть».Offered as a finished product intended to be used as-is. Есть два типа: специализированные и зависящие от языка.There are two types: specialized and language. Они являются стандартными, так как ссылаться на них можно по имени без дополнительной конфигурации.What makes them «predefined» is that you reference them by name, with no configuration or customization. используются для текстовых входных данных, требующих специализированной или минимальной обработки. are used when text inputs require specialized processing or minimal processing. К стандартным анализаторам, независящим от языка, относятся Asciifolding, Keyword, Pattern, Simple, Stop, Whitespace.Non-language predefined analyzers include Asciifolding, Keyword, Pattern, Simple, Stop, Whitespace.Анализаторы языка используются, когда требуется расширенная лингвистическая поддержка отдельных языков.Language analyzers are used when you need rich linguistic support for individual languages. Azure Когнитивный поиск поддерживает 35 анализаторов языка Lucene и 50 анализаторов обработки естественного языка Майкрософт.Azure Cognitive Search supports 35 Lucene language analyzers and 50 Microsoft natural language processing analyzers.
пользовательские анализаторы;Custom analyzers Относится к определенной пользователем конфигурации сочетания имеющихся элементов, которая состоит из одного лексического анализатора (обязательно) и необязательных фильтров (char или маркеров).Refers to a user-defined configuration of a combination of existing elements, consisting of one tokenizer (required) and optional filters (char or token).

Несколько стандартных анализаторов, таких как Pattern или Stop, поддерживают ограниченный набор параметров.A few predefined analyzers, such as Pattern or Stop, support a limited set of configuration options. Чтобы задать эти параметры, необходимо создать пользовательский анализатор, состоящий из стандартного анализатора и одного из альтернативных вариантов, описанных в разделе .To set these options, you effectively create a custom analyzer, consisting of the predefined analyzer and one of the alternative options documented in . Как и в случае любой другой пользовательской настройки, присвойте новой конфигурации имя, например myPatternAnalyzer, чтобы отличать ее от анализатора Pattern Lucene.As with any custom configuration, provide your new configuration with a name, such as myPatternAnalyzer to distinguish it from the Lucene Pattern analyzer.

Почему старые способы неэффективны

Традиционный анализ текстовых факторов работает с изолированным текстовым фрагментом на странице, оценивая его вне структуры, семантического поля, эталонного контекста, сопоставления с некоторым образцовым веб-графом. Вы просто загружаете текст на какой-нибудь text.ru и получаете список: «тошнота столько-то, водность – столько, уникальность – столько». Но у вас нет ответов на вопросы:

  • Какие поисковые сущности должны быть представлены на странице?
  • С какими документами на сайте или за его пределами должен быть связан текст?
  • Чего не хватает в этом тексте с точки зрения поисковой системы?
  • Соответствует ли содержание реальным потребностям целевой аудитории?
  • Нужен ли этот текст вообще?

Нельзя оценить качество отдельной детали без понимания её места во всей конструкции в сборке. Здесь работает только комплексный анализ. Один и тот же контент, размещенный на разных хостах, будет оценен по-разному и даст разные результаты – даже в отрыве от хостовых факторов, ПФ и т.п.

Техническая оценка текстового контента страницы вне общего контекста – это оценка видимой части айсберга, игнорирующая более значимую его часть. Ошибочность такой тактики могли бы признать моряки «Титаника» – как и множество владельцев сайтов, потерявших трафик в результате изменений алгоритмов ПС.

Терпение и труд всё перетрут.Или нет.

А теперь вспомните, как происходит подготовка статьи в рамках SEO. Оптимизатор готовит примитивное ТЗ, копирайтер (30 руб. за 1000 ЗБП) идёт в поиск и берет пару статей из топа, переписывает и отдаёт. Имеет ли этот контент какую-то добавочную ценность? Он полностью соответствует тому, что уже висит в топе. Но то, что уже висит в топе, может быть лучшим из худшего, и точно так же не перекрывать основные потребности посетителей. Без углубленной аналитики вы этого не поймёте, а значит, ресурсы на подготовку текста были потрачены зря.

Старые способы оценки текстового контента по-прежнему актуальны: если статья не пройдёт запросный кворум, основанный на самых примитивных характеристиках текста, топов вам не видать. Однако надеяться на то, что с нужной «плотностью» по ключевикам, разбавленным LSI, вы обойдёте конкурентов, тоже не стоит.

Основные критерии оценки

Конечно, никуда из практики оптимизатора не исчезли ни «тошнота», ни «водность», ни «уникальность» – только называют их теперь так чисто по традиции, ради общего с копирайтерами языка

И эти показатели давно не самое важное, что используется для оценки текста. По каким же критериям стоит оценивать текст сейчас?

  • Уникальность в рамках сайта. Google за неуникальный в рамках сайта, тонкий и малополезный контент наказывает с 2017 года, Яндекс ужесточил свои требования к уникальности с весны 2020-го.
  • Присутствие ключей в заданных текстовых зонах. Оценивается не просто вся страница целиком или область SEO-текста. Нужно иметь возможность оценить характер и качества контента в заданных зонах. У вас может быть переспамленная ключами зона plain-text, и недобор по плотности ключей в более важных зонах (например, в ссылках на странице). А результат – низкие позиции или отсутствие страницы в поиске по нужному запросу.
  • Текстовая релевантность. Нужно понимать, какие «ключи» на странице лишние, а какие должны быть – включая LSI. Простой пример: «сеошник» по привычке добавляет «купить недорого» в тайтл страницы, продающей элитные швейцарские часы. А в этом сегменте «недорого» – совсем неуместно, и релевантность страницы снижается.
  • Соответствие усредненным (медианным) показателям сайтов в топе. Нейросеть и её понимание, каким должен быть «правильный» текст – практически единственный способ объективно оценить текст. Здесь не работает человеческая логика, вкус и стиль. В счёт идут только реальные данные. Эти данные предоставляет либо поисковая выдача, либо образцовые семантические графы, используемые нейросетью как образец.
  • Структура, построенная на поисковых сущностях и связанных терминах. Вы не определите эти термины простыми и привычными средствами: поисковые подсказки, правая колонка Wordstat, «люди ищут» и т.п. Речь идёт о связанных узлах семантического графа, объединенных общим контекстом. Отсутствие на странице таких связанных сущностей резко снижает качество страницы и её релевантность запросу.

Визуальное представление связанных групп поисковых запросов на основе парсинга и семантического анализа поисковой выдачи

Самая же большая сложность, отличающая исследование контента сейчас – это невозможность составления единого списка критериев на любой случай, как было когда-то. Хотя некоторые «специалисты» и до сих пор пытаются шаманить, придерживаясь формул типа «плотность под Яндекс – 2%, под Google – не меньше 7, ключ в прямом вхождении в первом абзаце» и т.д. Это давно уже не работает.

SEO анализ текста — что это?

Немного истории

Что бы в корне понять принцип анализа текста с точки зрения SEO, обратимся к истории. На заре развития поисковых систем, сайты ранжировались исключительно по содержимому. В расчет брались заголовки <h1>, <h2> — <hN>, <title>, альтернативный текст изображений, основной текст, тэги <description> и <keywords>. В те времена тексты были похожи на списки ключевых слов, читать которые было практически нереально.

Концом той эпохи стало ссылочное ранжирование от  Google. Его принцип заключался в том, что сайт оценивался не только по содержимому, но и исходя из количества ведущих на него ссылок. Это дало возможность исключить из выдачи множество спама и ужесточить требования к содержимому ресурса.

Стоит сказать, что требование поисковых систем делать сайты интересными для людей, никак не связано с желанием «сделать мир лучше». Это исключительно меркантильный, коммерческий интерес. Чем полезнее сайты в выдаче, тем больше людей будут пользоваться поиском, а это уже напрямую связано с доходами поисковика.

Ссылки довольно долго имели большой «вес» в алгоритме ранжирования. Но не смотря на это, появившийся рынок покупки и аренды ссылок в итоге свел к минимуму эффективность такого принципа работы. Дабы минимизировать возможность влияния на выдачу, поисковые системы стали учитывать поведенческие, коммерческие, а так же многие другие факторы. Правда, эффективность анализа по данным факторам оказалась меньше, чем ожидалось. Но, в совокупности с анализом текста, это дало возможность более объективно оценить сайт.

Поисковые системы продолжали оценивать текстовой контент сайта, но уже с учетом коммерческих, поведенческих и внешних факторов

Учитывая, что за годы работы появилось огромное количество статистики и знаний о «хороших» и «плохих» текстах, а так же беря во внимание выше перечисленные факторы, к текстовому контенту были выдвинуты новые требования

SEO анализ сегодня

Сегодня к текстовому наполнению сайта предъявляется множество различных требований, основные из которых:

  1. Текст должен быть уникальным;
  2. Информация должна быть актуальна для пользователя;
  3. Текст должен быть читабельным и легко восприниматься;
  4. Отсутствие орфографических ошибок;
  5. Статья должна быть полной и не вводить человека в заблуждение;
  6. Текст должен быть структурированным, логически разбит на заголовки/подзаголовки. Большие статьи должны иметь навигацию;
  7. Отсутствие каких либо попыток повлиять на поисковую систему. К примеру, большое количество ключевых слов или заголовки состоящие из запросов.
  8. В коммерческих областях контент должен содержать соответствующие рынку КФ:
    • Цены;
    • Условия доставки;
    • Контакты;
    • Технических характеристики;
    • Отзывы;
    • Плюсы и минусы;
    • Рекомендации по сборке и установке;
    • Информация о гарантии;
    • Комплектующие;
    • Сопутствующие товары;
    • И другие коммерческие факторы;
  9. Статья должна иметь смысл, семантику. Проще говоря, не должно быть «воды».

Поэтому, прежде чем делать анализ текста, необходимо составить список требований к нему. , мы расскажем ниже.

Возможно ли сделать анализ бесплатно?

В большинстве случаев, анализ текста не требует использования платных сервисов. Поэтому при наличие знаний все работы можно сделать совершенно бесплатно. Придется только потратить время на прочтение ниже.

Заключение

  • NLP позволяет применять алгоритмы машинного обучения для текста и речи;
  • NLTK (Natural Language Toolkit) – ведущая платформа для создания NLP-программ на Python;
  • токенизация по предложениям – это процесс разделения письменного языка на предложения-компоненты;
  • токенизация по словам – это процесс разделения предложений на слова-компоненты;
  • лемматизация и стемминг преследуют цель привести все встречающиеся словоформы к одной, нормальной словарной форме;
  • стоп-слова – это слова, которые выкидываются из текста до/после обработки текста;
  • регулярное выражение (регулярка, regexp, regex) – это последовательность символов, которая определяет шаблон поиска;
  • мешок слов – это популярная и простая техника извлечения признаков, используемая при работе с текстом. Она описывает вхождения каждого слова в текст.

вам сюда

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Илья Коршунов
Наш эксперт
Написано статей
134
Добавить комментарий