это, конечно, без сомнения
можно провести простой эксперимент:
1) рассмотрим двухсловный запрос, оба слова в запросе должны находиться яндексом в одном предложении [т.е. результат переколдовки - "(слово1::вес1 & слово2::вес2)//мягкость"]
2) разместим два слова в соседних ячейках таблицы, например, так: <td>слово1</td><td>слово2</td>
3) подождем переиндексации страницы и посмотрим, найдет ли ее яндекс по запросу "слово1 слово2"
может быть, кто-нибудь уже проводил такой опыт?
Есть мнение, что каждый тег <td> отдаляет нужный контент от тега <body> на абзац (что гораздо больше, чем предложение и уж тем более слово). Т.е. робот рассматривает текст в разных ячейках, как текст, находящийся в разных абзацах ☝
А влияет ли место ключевика в анкоре? Существует мнение о наличии т.н. эффекта "первого слова", суть которого состоит в занижении веса первого слова ссылки.
Казалось бы логичным размещать приоритетный ключевик в начале всех ссылок. Но при наличии анкор-файла не составляет труда выявить такое слово и его место в анкоре и занизить вес. Есть у кого-нибудь наблюдения по этому поводу?
Сам ищу подобную программу, которая могла бы определять не только количество беков по конкретному запросу, но и показывать количество беков с учетом точного/неточного вхождения фразы в текст ссылки.
Пока могу посоветовать этот скрипт. Прежде всего, он предназначен для анализа конкурентов, что может помочь при расчете ссылочного бюджета, но, помимо этого, скрипт показывает беки и для конкретного сайта по конкретным запросам. Надеюсь, этот скрипт - то, что Вы ищете :)
во избежание ситуации, которую, как я полагаю, хочет создать ТС, партнер по обмену может разместить в своем каталоге ссылку на странцицу, на которой размещается обратная ссылка :)
Под оптимизацией HTML-кода я понимаю не просто уменьшение объема страниц.
Основная задача - сделать так, чтобы кода в html-файле было как можно меньше за счет выноса всего лишнего во внешние файлы, например всего, что относится к офромлению (можно добиться использовнием каскадных таблиц стилей - CSS), скриптов и т.д.
Используйте блочную верстку, а не табличную (таблицы - только для табличных данных).
В общем, изучайте HTML, CSS и принципы блочной верстки - это совсем не сложно, а на указанном выше ресурсе все это очень хорошо расписано )
Верить - не значит понимать.
По своим проектам апдейта не наблюдаю.
+1
Имеется в виду склейка ссылок с одинаковым якорным текстом (текстом ссылок), которые вы будете приобретать для продвижения сайта.
О влиянии текста на ссылочное ранжирование споры до сих пор ведутся.
Для продвижения по ВЧ лично использую разные тексты ссылок, окруженные осмысленным тематическим текстом. Ссылки стараюсь размещать на тематических ресурсах. Анализируйте конкурентов, обращайте внимание и на внутреннюю оптимизацию сайта (теги, контент, внутренняя перелинковка...).
При анализе запросов, по моему мнению, нужно двигаться от общего к частному.
Сначала составьте список общих однословных запросов и коротких фраз, по которым вы сами хотели бы находить сайт. Большинство таких запросов являются высококонкурентными и, кроме того, не отличаются высоким коэффициентом конверсии посетителей в покупателей/постоянных посетителей. Поэтому составленный список будет основой для поиска целевых двух- и трехсловных запросов, которые и будут привлекать на сайт основную массу целевых посетителей.
Например, сайт об африканских слонах в урюпинском зоопарке нецелесообразно раскручивать по запросу "слоны" - нужно обращать внимание на узкотематические запросы.
Вот такие как раз и можно искать с помощью указанных вами сервисов яндекса и рамблера. По рамблеру можно отслеживать точные вхождения поисковых фраз, а по яндексу - фразы без учета словоформ и стоп слов (союзов, предлогов, местоимений).
При этом обращайте внимание на синонимы, запросы, вводимые с ошибками, запросы, имеющие отношение к вашему сайту, например, "содержание слонов в маленьком городе", дополнительные слова, например, "лесной африканский слон в урюпинске / саванновый африканский слон в урюпинске".
