А какие там могут быть факторы влияния? Там берется количество упоминаний термина в корпусе анкор-файлов и по некоей формуле вычисляется его IDFa. Так что, если наставите много ссылок с упоминанием термина в анкорах - можете понизить его IDFa. Вот и всё влияние. А саму формулу - сорри, не скажу... Пусть это будет моим маленьким секретом... :)
Чтобы стать женой генерала, надо выйти замуж за лейтенанта ;)
А с чего Вы решили, что именно эта нормировка используется при анкорном ранжировании в Яндексе? Тут, кстати, модно больше за "тошноту" говорить по аналогии с текстовым ранжированием (а "тошнотой" с легкой руки Миныча здесь принято называть как раз таки максимум TF по всем терминам) :)
Неверно. Это всего лишь одна из возможных нормировок TF. А само TF - не что иное, как количество упоминаний термина в тексте. Но как правило, в алгоритмах ранжирования используется не сама эта величина, а ее нормированное значение. Так вот, повторюсь, одной их простейших нормировок является нормировка по длине текста в словах. Но в поисковых алгоритмах используются, как правило, гораздо более сложные нормировки. Например, BM25. В Яндексе в нормировке TF для текстовой релевантности вообще не используется понятия длины документа, там нормирование происходит по другому параметру - максимальной TF. И Ваше "отношение числа вхождения некоторого слова к общему количеству слов документа" в этом случае вообще теряет смысл. Какая же нормировка используется Яндексом при ранжировании по анкор-файлу - это есть вопрос для оптимизаторского сообщества пока открытый ;)
Ок, спасибо. Значит, похоже, дело в мягкости.
Неужели USPS (The United States Postal Service) не отправляет за пределы США? ;) Тогда почему здесь: http://ircalc.usps.gov/ - в "International Postage Rates" указана куча стран? И даже Russia...
Тогда давайте определимся, что лично Вы подразумеваете под TF? Количество вхождений искомого термина, деленное на общее количество терминов в тексте?
Ну, да, в этом случае получается, что один термин после переколдовки трансформируется в два (хоть они и одинаковые, но каждый учитывается отдельно). Поэтому методика восстановления веса по формуле прохождения кворума врёт - она не учитывает появление нового термина ;)
P.S. Кстати, в варианте с НПС Вы, похоже, тоже не учитываете дублирования термина. Поэтому на нем методика тоже врёт ;)
P.P.S. Не факт, что переколдовка Вами восстановлена верно. Можно однозначно говорить лишь о том, что после переколдовки вместо одного термина появляются два, а какие именно операторы при этом используются - сие есть тайна, покрытая мраком... :)
Был ::вес:0. Так нейтрализуются неранжирующие термины
Ты имеешь в виду - не "SEO-специалист"? ;)
