По определению, интернет-поисковик это система поиска информации, которая помогает нам найти информацию во всемирной паутине. Это облегчает глобальный обмен информацией. Но интернет является неструктурированной базой данных. Он растет в геометрической прогрессии, и стал огромным хранилищем информации. Поиск информации в интернете, является трудной задачей. Существует необходимость иметь инструмент для управления, фильтра и извлечения этой океанической информации. Поисковая система служит для этой цели.

Как работает поисковая система?

Поисковые системы интернета являются двигателями, поиска и извлечения информации в интернете. Большинство из них используют гусеничную архитектуру индексатора. Они зависят от их гусеничных модулей. Сканеры также называют пауками это небольшие программы, которые просматривают веб-страницы.

Сканеры посещают первоначальный набор URL-адресов. Они добывают URL-адреса, которые появляются на просканированных страницах и отправляют эту информацию в модуль гусеничный управления. Гусеничный модуль решает, какие страницы посетить в следующий раз и дает эти URL-адреса сканерам.

Темы, охватываемые различными поисковыми системами, варьируются в зависимости от алгоритмов, которые они используют. Некоторые поисковые системы запрограммированы на поисковые сайты по конкретной теме, в то время как сканеры других могут посещать столько мест, сколько возможно.

Модуль индексации извлекает информацию из каждой страницы, которую он посещает и вносит URL в базу. Это приводит к образованию огромной таблицы поиска, из списка URL-адресов указывающих на страницы с информацией. В таблице приведены те страницы, которые были покрыты в процессе обхода.

Модуль анализа является еще одной важной частью архитектуры поисковой системы. Он создает индекс полезности. Индекс утилита может предоставить доступ к страницам заданной длины или страниц, содержащих определенное количество картинок на них.

В процессе сканирования и индексирования, поисковик сохраняет страницы, которые он извлекает. Они временно хранятся в хранилище страницы. Поисковые системы поддерживают кэш страниц которые они посещают, чтобы ускорить извлечение уже посещенных страниц.

Модуль запроса поисковой системы получает поисковый запросов от пользователей в виде ключевых слов. Модуль ранжирования сортирует результаты.

Архитектура гусеничного индексатора имеет много вариантов. Они изменяются в распределенной архитектуре поисковой системы. Эти архитектуры состоят из собирателей и брокеров. Собиратели собирают информацию индексации с веб-серверов в то время как брокеры дают механизм индексирования и интерфейс запросов. Брокеры индексируют обновление на основе информации, полученной от собирателей и других брокеров. Они могут фильтровать информацию. Многие поисковые системы сегодня используют этот тип архитектуры.

Поисковые системы и ранжирования страниц

Когда мы создаем запрос в поисковой системе, результаты отображаются в определенном порядке. Большинство из нас, как правило, посещают страницы верхнего порядка и игнорируют последние. Это потому, что мы считаем, что верхние несколько страниц несут большую актуальность для нашего запроса. Так что все заинтересованы в рейтинге своих страниц в первых десяти результатов в поисковой системе.

Слова, указанные в интерфейсе запроса поисковой системы являются ключевыми словами, которые запрашивались в поисковых системах. Они представляют собой список страниц, имеющих отношение к запрашиваемым ключевым словам. Во время этого процесса, поисковые системы извлекают те страницы, которые имеют частые вхождений этих ключевых слов. Они ищут взаимосвязи между ключевыми словами. Расположение ключевых слов также считается, как и рейтинг страницы, содержащие их. Ключевые слова, которые встречаются в заголовках страниц или в URL, приведены в больший вес. Страницы, имеющие ссылки, указывающие на них, делают их еще более популярными. Если многие другие сайты, ссылаются на какую либо страницу, она рассматривается как ценная и более актуальная.

Существует алгоритм ранжирования, который использует каждая поисковая система. Алгоритм представляет собой компьютеризированную формулу разработанную, чтобы предоставлять соответствующие страницы по запросу пользователя. Каждая поисковая система может иметь различный алгоритм ранжирования, который анализирует страницы в базе данных двигателя, чтобы определить соответствующие ответы на поисковые запросы. Различные сведения поисковые системы индексируют по-разному. Это приводит к тому, что конкретный запрос, поставленный двум различным поисковым машинам, может принести страницы в различных порядках или извлечь разные страницы. Популярность веб-сайта являются факторами, определяющими актуальность. Клик-через популярность сайта является еще одним фактором, определяющим его ранг. Это мера того, насколько часто посещают сайт.

Веб-мастера пытаются обмануть алгоритмы поисковой системы, чтобы поднять позиции своего сайта в поисковой выдаче. Заполняют страницы сайта ключевыми словами или используют мета теги, чтобы обмануть стратегии рейтинга поисковой системы. Но поисковые системы достаточно умны! Они совершенствуют свои алгоритмы так, чтобы махинации веб-мастеров не влияли на поисковую выдачу.

Нужно понимать, что даже страницы после первых нескольких в списке могут содержать именно ту информацию, которую вы искали. Но будьте уверены, что хорошие поисковые системы всегда принесут вам высоко релевантные страницы в верхнем порядке!

Многие хотят оказаться в ТОПе, но далеко не все понимают, как работают поисковые системы. А к рубежу 2017 года требования к сайтам со стороны поисковых систем ещё более ужесточились (более подробнее в статье ). Поэтому, чтобы постоянно быть в топе, для начала нужно, как минимум разобраться как работают поисковые алгоритмы.

Дочитав эту статью до конца, Вы разберётесь в том, на каких принципах строится работа Яндекс и Google, узнаете чуть больше о mail, rambler и bing. При этом мы не будем касаться факторов ранжирования сайтов, т.к. это очень объёмный материал, требующий отдельной публикации.

Ну, или если хотите цель, назначение или даже миссия поисковой системы это дать максимально точный ответ пользователю на его запрос в виде перечня ссылок на различные ресурсы.

Для того чтобы сформировать качественный список из сайтов, поисковая система создаёт базу данных. То есть, если Ваш сайт или новая страница сайта не проиндексирован Яндексом или Гуглом, значит их не будет в результатах поиска. Базу данных из сайтов формируют поисковые роботы, которые сообщаются информацию о сайтах своему «боссу» , а тот заносит данные в реестр. Например, если вы зарегистрировали свой сайт в или , там можно найти информацию о том, какое количество страниц Вашего сайта проиндексировала поисковая система.

Далее, весь реестр данных из страниц многочисленных сайтов ранжируется по определённым параметрам: регион, релевантность запросу, популярность ресурса, качества контента и так далее. Как я уже и сказал, весь список факторов ранжирования мы разберём в отдельной публикации. Основной задачей при продвижения сайта, становится как раз влияние на эти факторы, с целью поднятия сайта в ТОП.

Особенности и характеристики поисковых систем в 2018

Все мы видели рекламу Google о том, как поисковая система вступает в неравную схватку с бабушкой на предмет поиска ближайшей аптеки. О чём это говорит? О том, что поисковые системы обучаются и в скором времени полностью перестанут работать с ключевыми словами и будут работать только со смыслами. Т.к. это и является их основной задачей не выдать произвольный список сайтов, а помочь пользователю в поиске места, товара или услуги.

В нашей стране доля голосового поиска ещё очень незначительно, но в США она занимает около 50% мобильного трафика. А значит эта тенденция скоро коснётся России. Соответственно, вырастет количество информационных запросов (как, где, куда ) и запросов, которые невозможно предсказать, т.к. они будут не шаблонными и продиктованы ситуацией, в которой находится человек. Например, он стоит на перекрёстке и запрашивает, куда мне повернуть, чтобы найти кафе, где есть бизнес-лачни стоимостью до 300 рублей. Это Google.

Что касается Яндекса, который так же в конце 2016 представили . Это алгоритм, который так же будет работать прежде всего со смыслами.

Какая поисковая система лучше или чем отличается Яндекс от Google?

На своём личном опыте могу сказать, что обе поисковые системы хорошие по-своему. Отличие разумеется в том, что Яндекс — это российский поисковик, а Google это крупнейшая в мире поисковая система. Разумеется нас не интересует внешнее отличие сайтов этих поисковых систем и сервисов, которые они предоставляют, а то, как они формируют результаты поисковой выдачи, так как они очень сильно разнятся.

В Яндексе в большей степени уделено внимание региональному поиску. То есть, если Вы находитесь во Владивостоке и вводите запрос без указания города или региона, например «окна», в первую очередь Яндекс покажет сайты тех компаний, который находятся во Владивостоке и каким-то образом связаны с окнами.

Для Google в большей степени важно популярность, цитируемость ресурса (не только ссылки на Ваш сайт), на основе этого он делает вывод, является ли Ваш сайт полезным.

Что касается других поисковых систем, то mail.ru является оболочкой поисковой выдачи Гугла, т.е. сам mail.ru ничего не анализирует, а просто показывает то, что показал бы Гугл. Rambler.ru по тому же принципу является оболочкой Яндекса.

всего

Вступление

Каждая поисковая система имеет свой алгоритм поиска запрашиваемой пользователем информации. Алгоритмы эти сложные и чаще держатся в секрете. Однако общий принцип работы поисковых систем можно считать одинаковым. Любой поисковик:

• Сначала собирает информацию, черпая её со страниц сайтов и вводя её в свою базы данных;
• Индексирует сайты и их страницы, и переводит их из базы данных в базу поисковой выдачи;
• Выдает результаты по поисковому запросу, беря их из базы проиндексированных страниц;
• Ранжирует результаты (выстраивает результаты по значимости).

Работа поисковых систем — общие принципы

Вся работа поисковых систем выполняют специальные программы и комбинации этих программ.

Перечислим основные составляющие алгоритмов поисковых систем:

Реализация механизмов поиска у поисковиков может быть самая различная. Например, комбинация программ Spider+ Crawler+ Indexer может быть создана, как единая программа, скачивающая и анализирующая веб-страницы и находящая новые ресурсы по найденным ссылкам. Тем не менее, нижеупомянутые общие черты программ присущи всем поисковым системам.

Программы поисковых систем

Spider

«Паук» скачивает веб-страницы так же как пользовательский браузер. Отличие в том, что браузер отображает содержащуюся на странице текстовую, графическую или иную информацию, а паук работает с html-текстом страницы напрямую, у него нет визуальных компонент. Именно, поэтому нужно обращать внимание на ошибки в html кодах страниц сайта.

Crawler

Программа Crawler, выделяет все находящиеся на странице ссылки. Задача программы вычислить, куда должен дальше направиться паук, исходя из заданного заранее, адресного списка или идти по ссылках на странице. Краулер «видит» и следует по всем ссылкам, найденным на странице и ищет новые документы, которые поисковая система, пока еще не знает. Именно, поэтому, нужно удалять или исправлять битые ссылки на страниц сайта и следить за качеством ссылок сайта.

Indexer

Программа Indexer (индексатор) делит страницу на составные части, далее анализирует каждую часть в отдельности. Выделению и анализу подвергаются заголовки, абзацы, текст, специальные служебные html-теги, стилевые и структурные особенности текстов, и другие элементы страницы. Именно, поэтому, нужно выделять заголовки страниц и разделов мета тегами (h1-h4,h5,h6), а абзацы заключать в теги

Database

База данных поисковых систем хранит все скачанные и анализируемые поисковой системой данные. В базе данных поисковиков хранятся все скачанные страницы и страницы, перенесенные в поисковой индекс. В любом инструменте веб мастеров каждого поисковика, вы можете видеть и найденные страницы и страницы в поиске.

Search Engine Results Engine

Search Engine Results Engine это инструмент (программа) выстраивающая страницы соответствующие поисковому запросу по их значимости (ранжирование страниц). Именно эта программа выбирает страницы, удовлетворяющие запросу пользователя, и определяет порядок их сортировки. Инструментом выстраивания страниц называется системы поиска.

Важно! Оптимизатор сайта, желая улучшить позиции ресурса в выдаче, взаимодействует как раз с этим компонентом поисковой системы. В дальнейшем все факторы, которые влияют на ранжирование результатов, мы обязательно рассмотрим подробно.

Web server

Web server поисковика это html страница с формой поиска и визуальной выдачей результатов поиска.

Повторимся. Работа поисковых систем основана на работе специальных программ. Программы могут объединяться, компоноваться, но общий принцип работы всех поисковых систем остается одинаковым: сбор страниц сайтов, их индексирование, выдача страниц по результатам запроса и ранжирование выданных страниц по их значимости. Алгоритм значимости у каждого поисковика свой.

Здравствуйте, уважаемые читатели блога сайт. Занимаясь или, иначе говоря, поисковой оптимизацией, как на профессиональном уровне (продвигая за деньги коммерческие проекты), так и на любительском уровне (), вы обязательно столкнетесь с тем, что необходимо знать принципы работы в целом для того, чтобы успешно оптимизировать под них свой или чужой сайт.

Врага, как говорится, надо знать в лицо, хотя, конечно же, они (для рунета это Яндекс и ) для нас вовсе не враги, а скорее партнеры, ибо их доля трафика является в большинстве случаев превалирующей и основной. Есть, конечно же, исключения, но они только подтверждают данное правило.

Что такое сниппет и принципы работы поисковиков

Но тут сначала нужно будет разобраться, а что такое сниппет, для чего он нужен и почему его содержимое так важно для оптимизатора? В результатах поиска располагается сразу под ссылкой на найденный документ (текст которой берется уже писал):

В качестве сниппета используются обычно куски текста из этого документа. Идеальный вариант призван предоставить пользователю возможность составить мнение о содержимом страницы, не переходя на нее (но это, если он получился удачным, а это не всегда так).

Сниппет формируется автоматически и какие-именно фрагменты текста будут использоваться в нем решает , и, что важно, для разных запросов у одной и той же вебстраницы будут разные сниппеты.

Но есть вероятность, что именно содержимое тега Description иногда может быть использовано (особенно в Google) в качестве сниппета. Конечно же, это еще будет зависеть и от того , в выдаче которого он показывается.

Но содержимое тега Description может выводиться, например, при совпадении ключевых слов запроса и слов, употребленных вами в дескрипшине или в случае, когда алгоритм сам еще не нашел на вашем сайте фрагменты текста для всех запросов, по которым ваша страница попадает в выдачу Яндекса или Гугла.

Поэтому не ленимся и заполняем содержимое тега Description для каждой статьи. В WordPress это можно сделать, если вы используете описанный (а его использовать я вам настоятельно рекомендую).

Если вы фанат Джумлы, то можете воспользоваться этим материалом - .

Но сниппет нельзя получить из обратного индекса, т.к. там хранится информация только об использованных на странице словах и их положении в тексте. Вот именно для создания сниппетов одного и того же документа в разных поисковых выдачах (по разным запросам) наши любимые Яндекс и Гугл, кроме обратного индекса (нужного непосредственно для ведения поиска — о нем читайте ниже), сохраняют еще и прямой индекс , т.е. копию веб-страницы.

Сохраняя копию документа у себя в базе им потом довольно удобно нарезать из них нужные сниппеты, не обращаясь при этом к оригиналу.

Т.о. получается, что поисковики хранят в своей базе и прямой, и обратный индекс веб-страницы. Кстати, на формирование сниппетов можно косвенно влиять, оптимизируя текст веб-станицы таким образом, чтобы алгоритм выбирал в качестве оного именно тот фрагмент текста, который вы задумали. Но об этом поговорим уже в другой статье рубрики

Как работают поисковые системы в общих чертах

Суть оптимизации заключается в том, чтобы «помочь» алгоритмам поисковиков поднять страницы тех сайтов, которые вы продвигаете, на максимально высокую позицию в выдаче по тем или иным запросам.

Слово «помочь» в предыдущем предложении я взял в кавычки, т.к. своими оптимизаторскими действия мы не совсем помогаем, а зачастую и вовсе мешаем алгоритму сделать полностью релевантную запросу выдачу (о загадочных ).

Но это хлеб оптимизаторов, и пока алгоритмы поиска не станут совершенными, будут существовать возможности за счет внутренней и внешней оптимизации улучшить их позиции в выдаче Яндекса и Google.

Но прежде, чем переходить к изучению методов оптимизации, нужно будет хотя бы поверхностно разобраться в принципах работы поисковиков, чтобы все дальнейшие действия делать осознано и понимая зачем это нужно и как на это отреагируют те, кого мы пытаемся чуток обмануть.

Ясное дело, что понять всю логику их работы от и до у нас не получится, ибо многая информация не подлежит разглашению, но нам, на первых порах, будет достаточно и понимания основополагающих принципов. Итак, приступим.

Как же все-таки работают поисковые системы? Как ни странно, но логика работы у них всех, в принципе, одинаковая и заключается в следующем: собирается информация обо всех вебстраницах в сети, до которых они могут дотянуться, после чего эти данные хитрым образом обрабатываются для того, чтобы по ним удобно было бы вести поиск. Вот, собственно, и все, на этом статью можно считать завершенной, но все же добавим немного конкретики.

Во-первых, уточним, что документом называют то, что мы обычно называем страницей сайта. При этом он должен иметь свой уникальный адрес () и, что примечательно, хеш-ссылки не будут приводить к появлению нового документа (о том, ).

Во-вторых, стоит остановиться на алгоритмах (способах) поиска информации в собранной базе документов.

Алгоритмы прямых и обратных индексов

Очевидно, что метод простого перебора всех страниц, хранящихся в базе данных, не будет являться оптимальным. Этот метод называется алгоритмом прямого поиска и при том, что этот метод позволяет наверняка найти нужную информацию не пропустив ничего важного, он совершенно не подходит для работы с большими объемами данных, ибо поиск будет занимать слишком много времени.

Поэтому для эффективной работы с большими объемами данных был разработан алгоритм обратных (инвертированных) индексов. И, что примечательно, именно он используется всеми крупными поисковыми системами в мире. Поэтому на нем мы остановимся подробнее и рассмотрим принципы его работы.

При использовании алгоритма обратных индексов происходит преобразование документов в текстовые файлы, содержащие список всех имеющихся в них слов.

Слова в таких списках (индекс-файлах) располагаются в алфавитном порядке и рядом с каждым из них указаны в виде координат те места в вебстранице, где это слово встречается. Кроме позиции в документе для каждого слова приводятся еще и другие параметры, определяющие его значение.

Если вы вспомните, то во многих книгах (в основном технических или научных) на последних страницах приводится список слов, используемых в данной книге, с указанием номеров страниц, где они встречаются. Конечно же, этот список не включает вообще всех слов, используемых в книге, но тем не менее может служить примером построения индекс-файла с помощью инвертированных индексов.

Обращаю ваше внимание, что поисковики ищут информацию не в интернете , а в обратных индексах обработанных ими вебстраниц сети. Хотя и прямые индексы (оригинальный текст) они тоже сохраняют, т.к. он в последствии понадобится для составления сниппетов, но об этом мы уже говорили в начале этой публикации.

Алгоритм обратных индексов используется всеми системами, т.к. он позволяет ускорить процесс, но при этом будут неизбежны потери информации за счет искажений внесенных преобразованием документа в индекс-файл. Для удобства хранения файлы обратных индексов обычно хитрым способом сжимаются.

Математическая модель используемая для ранжирования

Для того, чтобы осуществлять поиск по обратным индексам, используется математическая модель, позволяющая упростить процесс обнаружения нужных вебстраниц (по введенному пользователем запросу) и процесс определения релевантности всех найденных документов этому запросу. Чем больше он соответствует данному запросу (чем он релевантнее), тем выше он должен стоять в поисковой выдаче.

Значит основная задача, выполняемая математической моделью — это поиск страниц в своей базе обратных индексов соответствующих данному запросу и их последующая сортировка в порядке убывания релевантности данному запросу.

Использование простой логической модели, когда документ будет являться найденным, если в нем встречается искомая фраза, нам не подойдет, в силу огромного количества таких вебстраниц, выдаваемых на рассмотрение пользователю.

Поисковая система должна не только предоставить список всех веб-страниц, на которых встречаются слова из запроса. Она должна предоставить этот список в такой форме, когда в самом начале будут находиться наиболее соответствующие запросу пользователя документы (осуществить сортировку по релевантности). Эта задача не тривиальна и по умолчанию не может быть выполнена идеально.

Кстати, неидеальностью любой математической модели и пользуются оптимизаторы, влияя теми или иными способами на ранжирование документов в выдаче (в пользу продвигаемого ими сайта, естественно). Матмодель, используемая всеми поисковиками, относится к классу векторных. В ней используется такое понятие, как вес документа по отношению к заданному пользователем запросу.

В базовой векторной модели вес документа по заданному запросу высчитывается исходя из двух основных параметров: частоты, с которой в нем встречается данное слово (TF — term frequency) и тем, насколько редко это слово встречается во всех других страницах коллекции (IDF — inverse document frequency).

Под коллекцией имеется в виду вся совокупность страниц, известных поисковой системе. Умножив эти два параметра друг на друга, мы получим вес документа по заданному запросу.

Естественно, что различные поисковики, кроме параметров TF и IDF, используют множество различных коэффициентов для расчета веса, но суть остается прежней: вес страницы будет тем больше, чем чаще слово из поискового запроса встречается в ней (до определенных пределов, после которых документ может быть признан спамом) и чем реже встречается это слово во всех остальных документах проиндексированных этой системой.

Оценка качества работы формулы асессорами

Таким образом получается, что формирование выдач по тем или иным запросам осуществляется полностью по формуле без участия человека. Но никакая формула не будет работать идеально, особенно на первых порах, поэтому нужно осуществлять контроль за работой математической модели.

Для этих целей используются специально обученные люди — , которые просматривают выдачу (конкретно той поисковой системы, которая их наняла) по различным запросам и оценивают качество работы текущей формулы.

Все внесенные ими замечания учитываются людьми, отвечающими за настройку матмодели. В ее формулу вносятся изменения или дополнения, в результате чего качество работы поисковика повышается. Получается, что асессоры выполняют роль такой своеобразной обратной связи между разработчиками алгоритма и его пользователями, которая необходима для улучшения качества.

Основными критериями в оценке качества работы формулы являются:

1. Точность выдачи поисковой системы — процент релевантных документов (соответствующих запросу). Чем меньше не относящихся к теме запроса вебстраниц (например, дорвеев) будет присутствовать, тем лучше
2. Полнота поисковой выдачи — процентное отношение соответствующих заданному запросу (релевантных) вебстраниц к общему числу релевантных документов, имеющихся во всей коллекции. Т.е. получается так, что во всей базе документов, которые известны поиску вебстраниц соответствующих заданному запросу будет больше, чем показано в поисковой выдаче. В этом случае можно говорить о неполноте выдаче. Возможно, что часть релевантных страниц попала под фильтр и была, например, принята за дорвеи или же еще какой-нибудь шлак.
3. Актуальность выдачи — степень соответствия реальной вебстраницы на сайте в интернете тому, что о нем написано в результатах поиска. Например, документ может уже не существовать или быть сильно измененным, но при этом в выдаче по заданному запросу он будет присутствовать, несмотря на его физическое отсутствие по указанному адресу или же на его текущее не соответствие данному запросу. Актуальность выдачи зависит от частоты сканирования поисковыми роботами документов из своей коллекции.

Как Яндекс и Гугл собирают свою коллекцию

Несмотря на кажущуюся простоту индексации веб-страниц тут есть масса нюансов, которые нужно знать, а в последствии и использовать при оптимизации (SEO) своих или же заказных сайтов. Индексация сети (сбор коллекции) осуществляется специально предназначенной для этого программой, называемой поисковым роботом (ботом).

Робот получает первоначальный список адресов, которые он должен будет посетить, скопировать содержимое этих страниц и отдать это содержимое на дальнейшую переработку алгоритму (он преобразует их в обратные индексы).

Робот может ходить не только по заранее данному ему списку, но и переходить по ссылкам с этих страниц и индексировать находящиеся по этим ссылкам документы. Т.о. робот ведет себя точно так же, как и обычный пользователь, переходящий по ссылкам.

Поэтому получается, что с помощью робота можно проиндексировать все то, что доступно обычно пользователю, использующему браузер для серфинга (поисковики индексируют документы прямой видимости, которые может увидеть любой пользователь интернета).

Есть ряд особенностей, связанных с индексацией документов в сети (напомню, что мы уже обсуждали ).

Первой особенностью можно считать то, что кроме обратного индекса, который создается из оригинального документа скачанного из сети, поисковая система сохраняет еще и его копию, иначе говоря, поисковики хранят еще и прямой индекс. Зачем это нужно? Я уже упоминал чуть ранее, что это нужно для составления различных сниппетов в зависимости от введенного запроса.

Сколько страниц одного сайта Яндекс показывает в выдаче и индексирует

Обращаю ваше внимание на такую особенность работы Яндекса, как наличие в выдаче по заданному запросу всего лишь одного документа с каждого сайта. Такого, чтобы в выдаче присутствовали на разных позициях две страницы с одного и того же ресурса, быть не могло до недавнего времени.

Это было одно из основополагающих правил Яндекса. Если даже на одном сайте найдется сотня релевантных заданному запросу страниц, в выдаче будет присутствовать только один (самый релевантный).

Яндекс заинтересован в том, чтобы пользователь получал разнообразную информацию, а не пролистывал несколько страниц поисковой выдачи со страницами одного и того же сайта, который этому пользователю оказался не интересен по тем или иным причинам.

Однако, спешу поправиться, ибо когда дописал эту статью узнал новость, что оказывается Яндекс стал допускать отображение в выдаче второго документа с того же ресурса, в качестве исключения, если эта страница окажется «очень хороша и уместна» (иначе говоря сильно релевантна запросу).

Что примечательно, эти дополнительные результаты с того же самого сайта тоже нумеруются, следовательно, из-за этого из топа выпадут некоторые ресурсы, занимающие более низкие позиции. Вот пример новой выдачи Яндекса:

Поисковики стремятся равномерно индексировать все вебсайты, но зачастую это бывает не просто из-за совершенно разного количества страниц на них (у кого-то десять, а у кого-то десять миллионов). Как быть в этом случае?

Яндекс выходит из этого положения ограничением количества документов, которое он сможет загнать в индекс с одного сайта.

Для проектов с доменным именем второго уровня, например, сайт, максимальное количество страниц, которое может быть проиндексировано зеркалом рунета, находится в диапазоне от ста до ста пятидесяти тысяч (конкретное число зависит от отношения к данному проекту).

Для ресурсов с доменным именем третьего уровня — от десяти до тридцати тысяч страниц (документов).

Если у вас сайт с доменом второго уровня (), а вам нужно будет загнать в индекс, например, миллион вебстраниц, то единственным выходом из этой ситуации будет создание множества поддоменов ().

Поддомены для домена второго уровня могут выглядеть так: JOOMLA.сайт. Количество поддоменов для второго уровня, которое может проиндексировать Яндекс, составляет где-то чуть более 200 (иногда вроде бы и до тысячи), поэтому таким нехитрым способом вы сможете загнать в индекс зеркала рунета несколько миллионов вебстраниц.

Как Яндекс относится к сайтам в не русскоязычных доменных зонах

В связи с тем, что Яндекс до недавнего времени искал только по русскоязычной части интернета, то и индексировал он в основном русскоязычные проекты.

Поэтому, если вы создаете сайт не в доменных зонах, которые он по умолчанию относит к русскоязычным (RU, SU и UA), то ждать быстрой индексации не стоит, т.к. он, скорее всего, его найдет не ранее чем через месяц. Но уже последующая индексация будет происходить с той же частотой, что и в русскоязычных доменных зонах.

Т.е. доменная зона влияет лишь на время, которое пройдет до начала индексации, но не будет влиять в дальнейшем на ее частоту. Кстати, от чего зависит эта частота?

Логика работы поисковых систем по переиндексации страниц сводится примерно к следующему:

1. найдя и проиндексировав новую страницу, робот заходит на нее на следующий день
2. сравнив содержимое с тем, что было вчера, и не найдя отличий, робот придет на нее еще раз только через три дня
3. если и в этот раз на ней ничего не изменится, то он придет уже через неделю и т.д.

Т.о. со временем частота прихода робота на эту страницу сравняется с частотой ее обновления или будет сопоставима с ней. Причем, время повторного захода робота может измеряться для разных сайтов как в минутах, так и в годах.

Такие вот они умные поисковые системы, составляя индивидуальный график посещения для различных страниц различных ресурсов. Можно, правда, принудить поисковики переиндексировать страничку по нашему желанию, даже если на ней ничего не изменилось, но об этом в другой статье.

Продолжим изучать принципы работы поиска в следующей статье, где мы рассмотрим проблемы, с которыми сталкиваются поисковики, рассмотрим нюансы . Ну, и многое другое, конечно же, так или иначе помогающее .

Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога сайт

Вам может быть интересно

Rel Nofollow и Noindex - как закрыть от индексации Яндексом и Гуглом внешние ссылки на сайте
Учет морфология языка и другие проблемы решаемые поисковыми системами, а так же отличие ВЧ, СЧ и НЧ запросов
Траст сайта - что это такое, как его измерить в XTools, что на него влияет и как увеличить авторитетности своего сайта
СЕО терминология, сокращения и жаргон
Релевантность и ранжирование - что это такое и какие факторы влияют на положение сайтов в выдаче Яндекса и Гугла
Какие факторы поисковой оптимизации влияют на продвижение сайта и в какой степени
Поисковая оптимизация текстов - оптимальная частота употребления ключевых слов и его идеальная длина
Контент для сайта - как наполнение уникальным и полезным контентом помогает в современном продвижении сайтов
Мета теги title, description и keywords мешают продвижению
Апдейты Яндекса - какие бывают, как отслеживать ап Тиц, изменения поисковой выдачи и все другие обновления