Сервис для анализа текстов веб-страницы

Сегодня мы впервые поднимаем в рассылке тему, о которой спорят давно и многие.

Какие характеристики должна иметь веб-страница, чтобы поисковые системы показывали ссылку на нее наверху в списке результатов поиска по заданному поисковому запросу.

Есть мнение, что существует некое "магическое" сочетание весов ключевых слов, веса страницы, распределения ключевых слов по документу, наличие их в тегах выделения, титуле и хинтах. Узнай его, и вывод сайта в топы поиска становится простым техническим мероприятием - подгонкой под известную апробированную колодку.

Альтернативное мнение. "Магической константы" нет - есть постоянно изменяющаяся переменная, в которой оценка внутренних факторов (текстов, альтов и т.д.) может изменяться в связи с изменением характеристик индекса самой поисковой системы, т.е. независимо от веб-мастера. А также на эту переменную влияют внешние ссылки на ресурс и непосредственно на страницу.

Т.е. все зависит от трех величин, характеризующихся разными степенями зависимости от действий веб-мастера:

• состояния индекса поисковой системы, мини-копии Интернета - влиять на этот параметр веб-мастер практически не может;
• состояния системы поддерживающих внешних ссылок - веб-мастер имеет возможность активно влиять на этот параметр, но не на 100%;
• состояния самой веб-страницы и сайта, на котором она находится - в данном случае у веб-мастера полная возможность изменять как угодно любые характеристики.

Какой бы версии ни придерживался веб-мастер "на пальцах" ее истинность-ложность доказать невозможно. Ответ даст только опыт, результаты которого можно воспроизвести. О необходимости таких опытов и их методах больше двух лет назад писал Александр Садовский (см. "Я мыслю, следовательно, раскручиваю", часть "Опыты без взрывов").

Помимо методологии, для хорошего эксперимента необходим инструментарий, с помощью которого легко и надежно можно измерить значения необходимых параметров и обсчитать результаты. Инструментов уже предлагается довольно много, но, на мой взгляд, системного инструмента, который позволял бы проводить одновременный анализ многих влияющих факторов, еще нет, хотя попытки решить эту проблему предпринимались не раз.

С инструментами оптимизатора мы будем знакомить вас регулярно. Сегодня я хочу представить один из наиболее удобных скриптов по оценке содержимого веб-страницы. Слово его автору - Дмитрию Серегину.

Сервис анализа текста страницы -
www.promolab.ru/free

Данный сервис позволяет проанализировать некоторые параметры вашей страницы, важные в аспекте корректного индексирования и наилучшего ранжирования поисковыми системами. Анализ страницы идет по следующим параметрам:

• Размер страницы. Не секрет, что у поисковых машин есть ограничения на размер индексируемых документов. Отслеживание этого параметра позволит не выйти за рамки ограничений.
• Robots Meta. Не ошиблись ли вы при указании данного тега? Поисковый робот должен проиндексировать данную страницу и проследовать по ссылкам вглубь сайта. Если указано запрещающее значение тега, программа известит вас об этом. Программа не анализирует robots.txt лежащий на сервере, а лишь сам текст страницы.

Далее идет анализ содержимого некоторых тегов:

Для содержимого каждого тега производятся:

1. Приведение текста к нижнему регистру и фильтрация стоп-слов. К стоп-словам относятся все слова короче 4 символов.
2. Подсчет количества вхождений в основной текст. Оценивается как сумма вхождений каждого слова.
3. Плотность вхождений слов в основной текст (в процентах). Оценивается как сумма вхождений каждого слова.
4. Количество уникальных вхождений в основной текст страницы, т.е. сколько слов из анализируемого блока (title, например) вообще встречаются в основном тексте.
5. Анализ плотности оформляется цветом:
   • 0-25% - низкая
   • 26-50% - средняя
   • 51%-75% - хорошая
   • 76%-100% - отличная
6. Выдается сводная таблица результатов по каждому слову: слово, найденные вхождения, количество вхождений, плотность в %%.

Анализ основного текста страницы позволяет выявить наиболее употребляемые слова, с целью, например, поднятия плотности нужных слов. Данные оформлены в сводную таблицу по каждому слову дается: слово, найденные вхождения, количество вхождений, плотность в %%

Синим выделяются 20 наиболее частотных слов, подчеркнутым те, которые в данный момент включены в keywords.

Отдельно отмечу, что вхождения слов в текст даются с учетом псевдоморфологического разбора. Не обладая мощностями Яндекса, можно, тем не менее, проводить анализ словоформ достаточно близко к реальному языку.