Обзор влияния поведения пользователей в поисковых алгоритмах Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Kazan National Research Technical University named after A.N.Tupolev - KAI (KNRTU-

KAI), Kazan, Russia

MODELING THERMAL DEFORMATION OF THE SMD RESISTOR

Abstract. This model describes the thermal processes that cause deformation of the material and the solder surface mount resistor.

Keywords: thermal deformation, resistor, imitating modeling, solder connections.

УДК 004.738.4 : 659

ОБЗОР ВЛИЯНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ПОИСКОВЫХ АЛГОРИТМАХ Латыпов Артур Рашитович, преподаватель Учебный центр Search Engine Education, г. Москва (e-mail: [email protected])

Представлены рекомендации по продвижению и оптимизации сайтов. Показано влияние поведенческих факторов на их результаты. Отмечен значительный вклад поведенческих факторов в ранжирование поисковых систем, а также, что попытки обмануть поисковую систему с помощью некорректных методов продвижения могут привести к потере сайтом репутации и позиций в поисковой выдаче.

Ключевые слова: продвижение и оптимизация сайтов, поведенческие факторы, ранжирование, поисковые системы, поисковая выдача

Поведенческие факторы (ПФ) - это факторы, учитывающие поведение пользователей на страницах результатов поиска, поведение на сайте и переходы по ссылкам между различными страницами\хостами (рис. 1).. Эти факторы более спамоустойчивые, чем ссылочные.

ПФ можно разделить на внутренние и внешние, которые в свою очередь подразделяются на запросозависимые и запросонезависимые.

üserj UHLj. URL.,

URL±,

Рис. 1. Схема поведенческих факторов (иллюстрация к алгоритму BrowseRank)

Откуда поисковые системы берут данные:

- собственная выдача по запросам (органический поиск);

- системы сбора статистики: собственные и сторонние (Яндекс Метрика, Google Analitics, liveinternet и др.);

- собственные браузеры (например, Google Chrome и Яндекс Браузер);

- плагины к браузерам: собственные и сторонние (Яндекс Бар, Google Toolbar, Neiron);

- программы (например, Punto Switcher).

Благодаря собранным данным поисковые системы часто знают о сайте больше, чем его владелец. Так же не стоит думать, что удалив систему статистики, можно лишить поисковики данных о сайте.

На основе пользовательских данных можно развивать алгоритмы ранжирования, например, поисковая система Яндекс при разработке коммерческой формулы ранжирования использовала данные о поведении пользователей [1].

Внешние поведенческие факторы. Оптимизаторы привыкли думать, что к этим факторам относятся только клики на документ в органическом поиске и их количество. На самом деле их гораздо больше. Рассмотрим их подробнее.

Запросозависимые факторы:

- CTR документа по запросу в органической выдаче (Количество кликов \ количество показов в процентах);

- последний клик в органической выдаче;

- единственный клик в выдаче;

- среднее время до клика по документу (время между кликами);

- среднее число кликов в выдаче по конкретному запросу;

- + региональные срезы вышеперечисленных факторов;

- уход в другую поисковую систему.

Запросозависимые ПФ наиболее значимые, из них можно выделить «последний клик по запросу» в органической выдаче, «единственный клик по запросу» и «CTR документа». Именно их называют «кликовые поведенческие факторы» и на них пытаются воздействовать все сервисы по накрутке. И именно за их накрутку поисковая система Яндекс наказывает сайты на срок от 6 до 10 месяцев, сильно понижая позиции.

Интересный факт: «среднее время до клика по документу», «время между кликами» характеризуют поведение пользователей на выдаче, поэтому, если пользователь открывает сразу много сайтов подряд, данные могут быть учтены не полностью или не учтены вовсе.

Воздействовать на данные факторы можно работая со снипетом документа по запросам. Например, добавить дополнительные данные с помощью микроразметки, воздействовать на текст сниппета, можно использовать специальные html символы, задать быстрые ссылки, цепляющие слова, использовать возможности инструментов для вебмастеров Яндекс и Google, участвовать в сервисах типа Яндекс.Маркет.

На рис 2-4 представлены примеры использования запросозависимых ПФ.

Использование инструментов для вебмастеров «содержимое сайта» в Яндекс дает цену справа от описания сайта, а участие в сервисе Яндекс. Маркет добавляет сведения о доставке (рис. 2).

Э Велотренажер HouseFit НВ-8191НР

resport ги > velotrenazhery housefit-hb-8191hp html •

описание Велотренажер HouseFit НВ-81Э1 HP Магнитный стадной 7 955 руб.

велотренажер HouseFit НВ-8191НР - Модель домашнего ^Jf

использования. ^^^^^^

Доставка: Москва от 500 руб.

Рис. 2. Пример использования инструментов в Яндекс

Пример использования микроразметки schema.org для оформления в Google представлено на рис 3.

Велотренажер HouseFit НВ-8191НР - купить в интернет ...

"Велотренажер Housel-it вер

НВ-81Э1НР. Все модификации.

с магнитнои системой нагрузки, скпадн Трактери^^^Рвви^щщажер ...

Рис. 3. Использование микроразметки schema.org для оформления в Google

Пример оформления быстрых ссылок, адреса, времени работы в поисковой выдаче Яндекс представлен на рис. 4.

Рис. 4. Пример оформления быстрых ссылок, адреса, времени работы в поисковой выдаче Яндекс

Для сайта windmaster.ru сниппет взят из Яндекс. Каталога. Для того чтобы избежать этого, нужно добавить на страницу мета-тэг <ш&а пашв=гоЬо18 соп1вп1=поуаса />. Запросонезависимые факторы:

- количество известных запросов документа (были показы в поиске);

- количество кликов по всем известным запросам документа;

- CTR документа по всем запросам которым он показывается;

- возможны тематические срезы;

- объем трафика на документ\хост;

- доля непоискового трафика на документ\хост (разнообразие источников);

- переходы по внешним ссылкам;

- постоянная аудитория.

Запросозависимые поведенческие факторы оказывают влияние на весь хост, нельзя приуменьшать их важность. Для воздействия на них нужно максимально расширить семантическое ядро сайта за счет низкочастотных запросов, провести оптимизацию сайта под них, добиться хорошей видимости по этим запросам, работать над качеством сниппетов сайта. Одна из стратегий продвижения сайтов под Яндекс - продвигать сайт, охватывая максимально возможную семантику, начиная с множества низкочастотных запросов, далее перейти к продвижению по среднечастотным и высокочастотным запросам [2].

Также необходимо обратить внимание на источники трафика (рис. 5) вашего сайта, желательно иметь различные источники трафика: прямой, с социальных сетей, рекламных систем и др. Если доля поискового трафика сильно преобладает, тогда нужно привлекать посетителей при помощи инструментов такой рекламы, как контекстная реклама, третированная реклама, RTB. При этом можно использовать инструмент similarweb.com для сравнения своих источников трафика и конкурентов.

59.50%

I

Ш* Ю Q, ¿1 га

Direct Referrals Search Social Mail

Рис. 5. Источники трафика

К внутренним поведенческим факторам относятся:

- время сессии на странице\хосте;

- глубина просмотров;

- показатель отказов;

- активность пользователя;

- удовлетворенные шаги (переход на другую страницу через определенное время 30-60 секунд);

- browserank в рамках хоста.

Внутренние поведенческие факторы могут серьезно влиять на результаты продвижения сайта. Главное, что мы можем влиять на них относительно легко, работая над своим сайтом. Рекомендации по работе с ними -улучшать взаимодействие с пользователем на страницах сайта, делать качественный контент и улучшать его представление на сайте, увеличивать

конверсию, делать сайт удобнее. Работать над улучшением показателей внутренних ПФ нужно с учетом срезов данных по конкурентам в своей тематике. Для этого можно использовать сервисы, например, similarweb.com, задавая для анализа адреса конкурентов и используя данные по визитам.

Ф~'те On Site 00:03:06

Рис. 6. Пример использования сервисов, например, similarweb.com, для

анализа адреса конкурентов

Настройте цели и проводите анализ систем статистики Яндекс Метрика и Google Analytics. Работайте с параметрами визитов и отчетами. Попробуйте, например, выделить запросы, по которым показатель отказов 100% и либо уберите сайт из выдачи по этим запросам, либо измените информацию на странице.

В заключении хочу привести цитату из Яндекс для всех, кто искусственно накручивает поведенческие факторы: «Мы неоднократно писали о том, что попытки обмануть поисковую систему с помощью некорректных методов продвижения могут привести к потере сайтом репутации и позиций в поисковой выдаче. Недавно мы собрали статистику по изменению объема поискового трафика с Яндекса для сайтов, к которым были применены санкции за эмуляцию действий пользователей в текущем году. Согласно статистике в среднем для таких сайтов трафик с Яндекса уменьшается в 2,5 раза».

При проведении работы были использованы научные доклады и материалы по теме [3-6].

Интернет ресурсы:

1. Quality-Biased Ranking for Queries with Commercial Intent.

2. http://seointellect.ru/news/sostavlenie-semanticheskogo-yadra.

3. Improving Web Search Ranking by Incorporating User Behavior Information.

4. Session-based Query Performance Prediction.

5. Through-the-Looking Glass: Utilizing Rich Post-Search Trail Statistics for Web Search.

6. Click Model-Based Information Retrieval Metrics.

Latypov Arthur Rashitovich

(e-mail: [email protected])

teacher training Center Search Engine Education, Moscow

REVIEW OF THE IMPACT OF USER BEHAVIOR IN SEARCH ALGORITHMS

Abstract. Recommendations for the promotion and optimization. The influence of behavioral factors on the results. Noting the significant contribution of behavioral factors in the ranking of search engines, and that attempts to fool the search engine using incorrect methods of promotion could lead to a loss of reputation and position of the site in the search results. Keywords: promotion and site optimization, behavioral factors, ranking, search engines, search engine issue

УДК 621.791.76

ОСОБЕННОСТИ ЭЛЕКТРОКОНТАКТНОЙ ПРИВАРКИ ПОРОШКА ПР-НПЧ3 НА ДЕТАЛИ ИЗ ЧУГУНА ЛатыповРашит Абдулхакович, д.т.н., профессор (e-mail: [email protected]) Латыпова Гюльнара Рашитовна, старший преподаватель (e-mail: [email protected]) Дудин Владимир Иосифович, к.т.н.,доцент ([email protected]) Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ)

Приведены результаты исследований особенностей получения покрытий на чугунных деталях при их восстановлении электроконтактной приваркой порошка ПР-НПЧ3.

Ключевые слова: восстановление деталей, электроконтактная приварка, детали из чугуна, порошковые материалы.

В настоящее время все большее применение для восстановления и упрочнения чугунных деталей приобретают различные способы получения порошковых покрытий. Одним из таких перспективных способов является электроконтактная приварка (ЭКП) [1-4], которая относится к категории ресурсо- и энергосберегающих технологий. Основные преимущества ЭКП порошковых материалов заключаются в том, что она позволяет получать покрытия при незначительном термическом влиянии на металл детали и отсутствии мощного светового излучения и газовыделения.

В работе приведены результаты исследования особенностей получения покрытия на чугунных цилиндрических деталях ЭКП порошка ПР-НПЧ3.

Эксперименты проводили на валах из чугуна СЧ18 диаметром 30 и 50 мм. В качестве присадочного материала использовали порошок ПР-НПЧ3. Гранулометрический состав порошка составлял 25-250 мкм. Электроконтактную приварку осуществляли на установке УКН-11.

Качество получаемых покрытий оценивали на основе прочностных испытаний [5], металлографических исследований и микрорентгеноспек-трального анализа, испытаний на микротвердость и износостойкость.

Известно [1, 6-8], что основными технологическими параметрами режима ЭКП порошковых материалов, в значительной степени определяющих