alexburzak

Бендер:
исключино, там все проверено

grodesk:
смотря наверное сколько страниц с ввв и без и как склеен пиар...

IvanKia:
пользуюсь https://adwords.google.com/select/KeywordToolExternal

BasTaller:
Простите, не удержался.
А цифры падающие, некак в матрице, это у вас фирменное?

DerSoldat:
Благодарю за ответ.

К сожалению, вынужден не согласиться.

Пишем шаблон:

{Мне очень жаль,|К сожалению,} {я|} {вынужден не|не могу} согласиться.

Получаем два крайних варианта предложений:
"Мне очень жаль, я вынужден не согласиться".
и
"К сожалению, не могу согласиться".

Для человека эти варианты очень похожи по смыслу, а для машины - только потому, что в конце каждого предложения стоит одинаковое слово - "согласиться". Дело в том, что человек по ходу чтения текста погружается в контекст, человек понимает. Машина же, насколько я знаю, ещё не работает с контекстом, машина не понимает, она работает с формальными признаками текста.

В данном случае я привёл только по одному варианту замены для каждого слова. Если привести по 5 вариантов, то мы получим как минимум 5 абсолютно разных вариантов, забанить которые не за что. При этом, чем больше вариантов замены мы создаём, тем больше промежуточных вариантов с разными степенями схожести мы получим.

Гугл не способен провести сравнение каждого текста в интернете с каждым другим текстом - на это не хватит никаких вычислительных ресурсов. Что это для нас значит? Это значит, что у Гугла есть один или несколько шаблонов (или аналитических алгоритмов), по отношению к которым текст как-то классифицируется - т.е. предписывается к какой-то группе, а уже после этого текст может сравниваться с потенциально похожими из этой группы. И вот тут-то, насколько я понимаю, используется метод шинглов. Но это только моя гипотеза.

Моё мнение - в подобной ситуации должна быть допустимая степень схожести текстов, которую Гугл воспринимает как приемлемую. Если используется метод шинглов, то есть и длина шингла, меньше которой Гугл не станет использовать в простых целях экономии машинного ресурса. Опять же, схожесть не содержательная, не по сути, а по лексическому составу и по структуре текста.

Это теория. Если кто-то обладает экспериментально проверенной информацией о том, какие именно признаки текста ещё использует Гугл при отфильтровывании неуникального контента, поделитесь. Хотя бы в личку. Но прежде всего интересуют длина шингла и процент схожести.

roman-udacha:
... и тайтлы, ....

sven:
Может кто сталкивался, подскажите плз.
Есть сайт, хочу сделать еще версию для мобильных устройст ( в частности айфонов)
Видел, что выдача гугла для мобильных устройств отличается от основной. Посему и сам вопрос- есть ли какие-то теги, стандарты, мета дескрипшены, указывающие что это сайт именно для мобильных устройств?

LaN:
да такое уже давно было, только суть толком никто не может пояснить.