מהו ניתוח טקסט על פי החוק של Zipf?
מהו ניתוח טקסט על פי החוק של Zipf?
מנועי החיפוש הופכים להיות "חכם" עם כולםשנה. לא מזמן, הם לקחו בחשבון רק את צפיפות מילות מפתח רלוונטי דמות שברירית למדי, כיום אחד התנאים החשובים ביותר עבור המעבר של המאמר לחלק העליון היה טקסט טבעי. דרג את זה יכול להיות על ידי ניתוח של חוק זיף.
כיצד ניתן לנתח את הטקסט לפי חוק Zipf?
המנגנונים של מנועי החיפוש הם כאלההטקסט שנוצר באופן מלאכותי מוכר כבלתי טבעי והוא אינו נכלל במיקומים העליונים של SERP. כיצד לקבוע את רמת הטבעיות של טקסט? בלשן אמריקאי ג'ורג 'זיף נגזר את חוק טבעיות הטבע, לפיה תדירות השימוש במילה בטקסט ביחס הפוך למספר הסידורי שלה. כלומר, המילה השנייה היא כפולה נדירה כמו הראשונה, השלישי פחות משלוש פעמים הראשונה, וכן הלאה. בהתבסס על שיטה מתמטית פשוטה זו, ניתן לנתח כל טקסט על טבעיות. טקסט העומד כלל זה על ידי 30-50 אחוזים נחשב טבעי. ככל שהאחוז גבוה יותר, כך הטבע נראה יותר. באינטרנט, יש כבר משאבים מקוונים מיוחדים שבהם ניתן לבצע ניתוח טקסט על פי החוק של Zipf. מאמרים עם אינדקס של פחות מ -30% נדחים על ידי מנועי החיפוש.כמה אתה יכול לסמוך על תוצאות הניתוח של טקסט Zipf?
ניתוח של הטקסט על ידי החוק של Zipf הוא רגילניתוח סטטיסטי, תוך לקיחה בחשבון את המוזרויות של השימוש במילים על ידי דובר יליד הממוצע של השפה. כמובן, יש חריגים לכללים. אם אתה מנסה להעריך על פי החוק של Zipf כמה יצירות של סופרים מפורסמים, עדות יכולה להפתיע מאוד. עם זאת, השפה של הקלאסיקה לא נוטה להתאים את השפה הסטטיסטית הממוצע.הניתוח של הטקסט על ידי Zipf נדרש על ידי כל מי שקשור איכשהו עם קידום של אתרי אינטרנט. זהו copywriters, וכן מתכנתים אינטרנט, ו אופטימיזציית SEO. שיעור גבוה של טבעיות טקסט עם הסתברות גבוהה יספק מקום המאמר בחלק העליון של מנוע החיפוש. כדי לכתוב טקסט עם מחוונים טובים של ניתוח על פי החוק של Zipf, אתה צריך לזכור כי מילות המפתח יש להשתמש עם פערים גדולים. לעתים קרובות, לקוחות דורשים מיוצרים ליצור טקסטים עם מילות מפתח נתונות ותדירות שימוש מסוימת. טקסט כזה עשוי להיות נמוך Zipf ניתוח. המשימה הטכנית הנכונה היא כאשר הלקוח נותן רק את המפתחות עצמם, מבלי להגביל את copywriter על ידי מספר השימוש שלהם בטקסט. אז זה מספיק כדי להחליט מה המילה תתרחש בטקסט בתדירות הגבוהה ביותר, וכל האחרים ייכללו במאמר, בהתבסס על תדירות השימוש בו.