скрытый текст

Увеличивая плотность - выше стоять не будет😂

СДЛ делать нужно, а вы тут о плотностях говорите...)

Тему хоть бы сказали, или топ для телепатов?

Нет точного определения в цифрах на нч, так же и сч и вч, для каждой темы они свои...и разные, для одной темы 1000 - это сч, а для другой вч)

В зависимости от тематики. От уровня конкуренции много зависит. Посмотрите какая плотность у других сайтов, в ТОП 10 по этому запросу. Пессимизация может иметь место, но может сказываться и возраст сайта. Посмотрите свои позиции в Магадане. Слишком мало данных для анализа.

да извините..

тематика "недвижимость в одинцовском районе" (не вся недвижимость, а именно этот сегмент)

проанализировал конкурентов (первые 4 сайта из топа по основному запросу):

10,5

3,72

26,2

12,8

А существует ли какой-либо способ выяснить пессимизация это или результат "молодости" ?

Смотрел по сайт-аудитор.. уже обогнал несколько конкурентов (стоящих в топе) по тИЦ и бэкам... и все равно не выше 34 строчки ((

Посмотрите позиции в http://buki.yandex.ru Бэки смотрите в Yahoo

бэки и так по яху...

по магадану выдача почти такая же..только мои позиции либо чуть хуже.. либо вообще нету((

Взял сайтик на продвижение, прописывал ключевые слова и пр. в коде сайта, увидел там скрытый текст (ключевые фразы, в цвет фона), предыдущий оптимизатор постарался. Сразу же его убрал к едрени-фени. Слава богу в бан сайт не попал, хотя длительное время он так существовал...больше года.

Насколько я знаю нет. Да и угадать время выхода из песочницы точно не получится.

Тут вопрос не только количества беков но и качества - тематичные беки с сайтов из ЯК например гораздо полезнее сотен беков с разных варёзников.

Но если беки похожи то это и есть песочница.

Добавляйте контент, не наращивайте говнобеки с каталогов и прочей шняги- молодым сайтам они только вредят, глядишь вскоре и выскочите из песочницы.

0bserver добавил 25.04.2008 в 23:27

Ага а после вывода в топ обиженный конкурент стукнет - бюджет и труд на смарку+ проблемы с заказчиком. Оно того не стоит....

а кто может привести аргументы что это плохо большая концентрация ключевиков в тексте

для ПОИСКОВИКОВ?

Есть и другое мнение у достаточно авторитетной студии продвижения

Миф - Оптимальная концентрация (плотность) ключевого слова в тексте документа должна составлять 3-7% (5-6%)

Оставим в стороне количественные показатели этого утверждения и сосредоточим своё внимание самом понятии концентрации ключевого слова, как критерии оценки. В данном мифе под понятием концентрации ключевого слова подразумевается его внутри-документная частота, упоминаемая в литературе по Information Retrieval (IR) как term trequency (TF), представляющая собой число вхождений этого ключевого слова в текст документа, деленная на общее количество слов в документе. Действительно, внутри-документная частота - одно из ключевых понятий, использующихся при определении релевантности документа запросу. Обратившись к документу «Некоторые аспекты полнотекстового поиска и ранжирования в Яндекс», в котором описываются основные принципы определения текстовой составляющей релевантности документа запросу, рассмотрим справедливость данного утверждения на примере Яндекса.

Мы можем убедиться, что, во-первых, вычисление внутри-документной частоты в Яндексе производится только по релевантным пассажам. Под пассажем подразумевается фрагмент текста ограниченного размера (как правило, пассажами являются отдельные предложения). Причем, пассажи, которые содержат слова из запроса, могут быть признаны нерелевантными, если они не удовлетворят некоторым критериям. Получается, что некоторые части документа, содержащие ключевые слова, могут вообще не участвовать в определении релевантности конкретному запросу, и нам априори не известно, какие пассажи с вхождением ключевых слов из запроса будут отброшены, как нерелевантные.

Во-вторых, при определении релевантности документа многословному запросу учитываются расстояния до всех остальных слов из запроса, попавших в релевантный пассаж.

В-третьих, в Яндексе используется препроцессинг запроса (так называемая «переколдовка»), в результате которого различные запросы преобразуются совершенно по-разному. Причем, препроцессинг может применяться даже для некоторых однословных запросов, в результате чего, например, может отдаваться предпочтение определенным словоформам.

И, наконец, в-четвертых, учитывается форматирование текста, т.е. вхождение слов в определенные фрагменты текста, такие как заголовок (тег title), подзаголовки (теги <h1> и т.д.), жирный шрифт (тег <b>) и т.п.

Всего этого достаточно, чтобы сделать вывод, что утверждение, используемое в данном мифе, совершенно бесполезно для большинства случаев.

Постараемся сузить задачу и поставить ее так, чтобы минимизировать влияние большинства этих факторов. Допустим, что препроцессинг оставил все слова в запросе равноправными, все они встречаются в нашем документе каждый раз строго в том же порядке и на таком же расстоянии друг от друга, как и в поисковой фразе, и все пассажи, куда они входят, будут признаны релевантными, а форматированием текста можно пренебречь. Как самый простой вариант рассмотрим запрос, состоящий из одного слова. Можем ли мы хотя бы в этом частном случае применить понятие идеальной частоты? Вес документа по отношению к запросу определяется в общем случае, как сумма контрастностей слов запроса в документе. Контрастность (в литературе по IR обозначаемая как TF*IDF) есть не что иное, как внутри-документная частота слова (TF), взвешенная с учетом частоты встречаемости документов с упоминанием этого слова (IDF) во всей коллекции документов (или в некоей эталонной коллекции).

Таким образом, в первом приближении получаем, что чем выше внутри-документная частота конкретного термина, т.е. чем большее число раз он упоминается в тексте, тем выше в конечном итоге должен быть вес этого документа по отношению к запросу. В алгоритмах поисковых машин при вычислении контрастности, как правило, внутри-документная частота нормируется каким-либо образом. Например, по внутри-документной частоте самого частотного термина из встречающихся в документе или по размеру документа. В итоге получается, что для достижения максимального веса документа нам надо максимизировать не само значение внутри-документной частоты термина, а значение функции нормирования. В этом случае абсолютное значение частоты уже не будет играть роли, а будет играть роль ее зависимость от той величины, по которой производилась нормировка. Простейшей функцией нормирования по длине документа и является та самая концентрация, понятие которой используется в данном мифе, то есть, отношение числа вхождений этого ключевого слова в текст документа к общему количеству слов в документе. При ее использовании получаем, что чем она выше, тем документ релевантнее, то есть оптимальная плотность в этом случае равна 100%!

Однако реальные функции нормирования, использующиеся в алгоритмах поисковых машин, гораздо сложнее. И получается, что для определения оптимальной концентрации нам надо знать функцию нормирования и постараться установить прямую зависимость между значением этой функции и концентрацией термина. Но далеко не факт, что мы вообще сможем это сделать. Например, если нормирование происходит не по длине документа, а, например, по самому частотному термину, то понятие оптимальной концентрации вообще теряет смысл.

Также в ситуацию могут вмешаться различные модули подавления поискового спама, реализованные поисковыми машинами. Так, из числа релевантных могут исключаться пассажи, содержащие ключевое слово, но подозреваемые в наличии поискового спама, например, если ключевое слово в них встречается несколько раз подряд. Или может быть наложено ограничение на количество учитываемых релевантных пассажей.

В общем, из всего вышесказанного можно сделать вывод, что установить универсальный рецепт оптимальной концентрации для произвольно взятого термина в любом документе, не принимая во внимание множество других факторов, как гласит данный миф, – невозможно. Её можно рассматривать только в тесной взаимосвязи целого ряда параметров, что представляет собой сложную задачу многокритериальной оптимизации. Которая, причем, далеко не в каждом случае имеет решение.

Что же касается практики, то, по большому счету, современные реалии поискового продвижения в Яндексе таковы, что внутри-документная частота слов запроса не является серьезно значимым фактором. Как правило, достаточно точного вхождения поисковой фразы в текст документа (а еще лучше – дополнительное его вхождение в тег title), чтобы закрыть проблему текстовой релевантности. Все другие вхождения слов из поисковой фразы целесообразно оценивать с точки зрения читабельности текста для пользователя. Если есть возможность употребления ключевых слов без ущерба читабельности и юзабилити - замечательно.

На практике дальнейшее повышение релевантности документа запросу достигается за счет внешних факторов – ранга документа и ссылочного ранжирования. Так, для низкочастотных запросов основное значение играет точность вхождения фразы и ранг документа (что зачастую достигается грамотной внутренней перелинковкой страниц сайта), а для высокочастотных бал правит ссылочное ранжирование. - http://www.prq.ru/analitics/603.html

ну и другая статья, вернее ее часть

Если часто повторять одно и то же ключевое слово, то это разозлит не только человека из крови и плоти, но и кремниевого поискового робота. Казалось бы, ему-то чего беситься? Понимаете, поисковый паук хоть и без чувство, но с головой. Он прекрасно понимает, зачем вы в трёх абзацах шестнадцать раз повторяете словосочетание «финансовый беттинг». Так что за идеальную плотность ключевых слов можно здорово поплатиться пессимизацией или даже баном, то есть удалением из поисковой выдачи. А что может быть страшнее для вебмастера, который возлагает большие надежды на свой сайт? - http://www.optimism.ru/agency/articles/273/