Шаг 1: создайте список ключевых слов

      Комментарии к записи Шаг 1: создайте список ключевых слов отключены

Многие люди думают, что они знают свои идеальные ключевые слова. Чаще всего они ошибаются. Причина заключается в том, что очень сложно абстрагироваться от своего бизнеса и постараться выяснить, как думают ваши клиенты.

Помочь в поиске ключевых фраз лучше всего могут ваши клиенты, друзья и другие люди не из вашей компании. Просто спросите у них, как бы они искали то, что вы предлагаете. Для владельцев бизнесов часто бывает сюрпризом то, что их клиенты не говорят на том же языке, что и они.

Шаг 2: оцените получившийся список ключевых фраз

Как только вы составили список ключевых фраз, вам необходимо определить, какие фразы могут дать больше трафика. Вам следует руководствоваться следующими характеристиками:

A) Популярность

Люди должны действительно использовать эти ключевые фразы при поиске. Сервисы типа Wordtracker (в Рунете: статистика запросов Яндекс.Директ) помогают оценить, сколько человек совершают поиск по каждой ключевой фразе.

Чем больше число, тем больше трафика вы можете ожидать от высоких позиций по этому ключевому слову.

Но, не останавливайтесь на этом этапе. Популярность ключевого слова недостаточна, чтобы решить, стоит ли оптимизировать сайт именно под него.

Б) Релевантность и специфика

Эти два аспекта столь же важны как и популярность ключевой фразы. Предположим, вы хотите получить высокие позиции в поисковых системах по запросу “автомобили”. Предположим также, что вы всего лишь дилер автомобилей Тойота в Туле.

Несмотря на то, что “автомобили”, скорее всего, намного популярнее, чем “автомобили Тойота” или “дилер Тойота в Туле”, ключевое слово “автомобили” также буду использовать люди, которые ищут и Ауди, и БМВ или даже журнал об автомобилях.

С третьей, более длинной фразой “дилер Тойота в Туле” вы можете быть уверены, что больший процент посетителей будут искать именно то, что вы предлагаете. По многословным фразам, кроме того, легче добиться высоких позиций в поисковых системах, потому что у них конкуренция меньше.

В) Мотивация пользователя

Также важно понять мотивацию пользователя. Когда пользователи ищут “автомобили” или “автмобили Тойота”, возможно, они хотят лишь больше узнать об автомобилях или об автомобилях Тойота. А люди, которые ищут “дилер Тойота в Туле”, заинтересованы в покупке машины.

Даже при условии, что первые два запроса могут иметь большую популярность, последняя фраза принесет лучшие результаты. Даже едва различимая разница между ключевыми фразами может повлиять на качество трафика, который они привлекают. Например, если ключевая фраза содержит слово “бесплатный”, то вряд ли она привлечет вам посетителей готовых что-либо купить.

Поиск правильных ключевых слов крайне важен для ваших кампаний по продвижению сайтов в поисковых системах. Высокие позиции по неправильным ключевым словам могут дать лишь незначительные результаты.

Если вы начнете свою кампанию по продвижению в поисковых системах с этих шагов, вы поразительно увеличите эффективность вашего сайта.

Поисковый образ документа — поисковый образ, выражающий основное смысловое содержание документа. Поисковый образ документа содержит:
— признаки, необходимые для поиска документа по запросу;
+ идентифицирующие и другие сведения о документе: выходные данные, тип, язык и т.д.

Понятия запроса и документа стоят в центре информационной деятельности. В процессе поиска информации происходит сравнение содержания запроса и документа. Степень соответствия документа запросу задается категорией релевантности. Каждый документ в ИПС получает определенный информационный код — кодируется с помощью информационно-поискового языка. Этот код называется поисковым образом документа (ПОД). Аналогичное выражение на информационно-поисковом языке — поисковое предписание (ПП) — сопоставляется запросу. Соответствие поискового образа документа поисковому предписания называется формальной релевантностью. Действительное соответствие содержания выданного документа содержанию запроса называется смысловой релевантностью. Очевидно, что классификация характеристик информационного поиска в значительной степени связана с возможными ошибками и сложностями, которые могут возникнуть в процессе информационной деятельности. Так, документ, релевантный запросу по смыслу, может оказаться не релевантным с формальной точки зрения и не будет выдан ИПС. С другой стороны, в процессе информационного поиска можно получить в выдаче значительный информационный шум — множество документов, формально релевантных, но не являющихся релевантными по смыслу. Возможен и другой случай, когда пользователь не может адекватно выразить свою информационную потребность: степень соответствия информационного запроса реальной информационной потребности называется пертинентностью. Для обеспечения пертинентности запросов разрабатываются специальные методики, включающие использование информационных словарей, которые позволяют пользователю более точно формулировать свою информационную потребность.

Результаты поиска могут характеризоваться с двух точек зрения: с точки зрения точности и с точки зрения полноты. Полнота поиска определяется соотношением между количеством выданных релевантных (по отношению к данному запросу) документов к общему числу релевантных документов, имеющихся в информационной системе. Точность поиска задается отношением между количеством выданных релевантных документов к общему количеству документов в выдаче:

В идеальном случае количественное выражение полного и точного поиска равно единице.

1.3.1. Моделирование общения. В узком смысле проблематика компьютерной лингвистики часто связывается с моделированием общения, в частности, с обеспечением общения человека с ЭВМ на естественном или ограниченном естественном языке. Это относится к оптимизации

5) Ср., однако, несколько иная трактовка этого понятия Ч. Филлмором: «Мы можем использовать термин сцена, когда имеются в виду почерпнутые из реального мира опытные данные, действия, объекты, восприятия, а также индивидуальные воспоминания обо всем этом» [Филлмор 1983, с. ПО].

языка как средства общения (см. главу 4). Впрочем, компьютерные модели общения часто используются для изучения самого процесса общения. Остановимся подробнее на опыте создания и использования именно таких моделей.

Изучение уже накопившегося опыта эксплуатации компьютерных систем, требовавших обеспечения взаимодействия с ЭВМ на естественном языке, позволило исследователям по-новому взглянуть на функции и структуру естественной коммуникации. В центр внимания попали вопросы, которые ранее были на периферии теории диалога, дискурс-анализа и теории коммуникации. Что обеспечивает естественность общения? Каковы условия связности беседы? Когда общение оказывается успешным? В каких случаях возникают коммуникативные неудачи и можно ли их избежать? Какие стратегии общения используют участники коммуникативного взаимодействия при достижении своих коммуникативных целей? Это далеко не исчерпывающий список теоретических проблем, обнаружившихся в связи с функционированием компьютерных моделей общения.

Одной из наиболее интересных компьютерных моделей диалога, вызвавшей оживленные теоретические дискуссии, была программа Джозефа Вейценбаума «Элиза»6), первый вариант которой появился в 1966 г. Изначально «Элиза» создавалась как игрушка, как учебный образец программы-имитатора, целью которой является не моделирование мышления в точном смысле, а моделирование речевого поведения. Программа поддерживала разговор с собеседником в реальном масштабе времени, однако при ее разработке были использованы ограниченные программистские ресурсы, лингвистический анализ и синтез также были сведены к минимуму. Тем не менее программа функционировала столь успешно, что фактически опровергла известный тест Тьюринга на создание искусственного интеллекта. Как известно, Тьюринг вместо софистицированно-го обсуждения философского вопроса о том, может ли машина мыслить, предложил игровую задачу следующего типа. Пусть есть три участника: мужчина Л, женщина В и спрашивающий С. Спрашивающий не знает, кто мужчина, а кто — женщина. Задавая вопросы участникам игры, С должен попытаться определить, кто является мужчиной, а кто — женщиной, при этом участник^ пытается мистифицировать спрашивающего, выдавая ему не ложную, но искаженную информацию, а участник В — наоборот, стремится помочь С. Понятно, что общение происходит не напрямую, а через телетайп или с помощью записок, отпечатанных на пишущей машинке. Что произойдет, если в качестве А будет выступать система ИИ? Будет ли спрашивающий ошибаться столь же часто? [Turing 1950, р. 434]. Более простой вариант этого теста сводится к тому, что несколько участников беседуют с некоторым другим участником X. Проблема построения

6) Имя для программы было выбрано Вейценбаумом не случайно: в пьесе Б. Шоу «Пигмалион» профессор Хиггинс учит Элизу Дулитл говорить на литературном английском

искусственного интеллекта решена, если большинство участников не сможет установить, с кем они беседуют — с человеком или машиной.

Программа «Элиза» была использована группой исследователей во главе с М. Макгайром для изучения структуры диалога и особенностей естественноязыковой коммуникации [McGuire 1971]. В проводившемся эксперименте с «Элизой» беседовали в течение часа 24 испытуемых. Общение происходило с помощью телетайпа. За время беседы каждый участник ввел от 10 до 65 реплик и получил на них ответы. По окончании 15 участников (62 %) были уверены, что им отвечал человек, 5 испытуемых (21 %) обнаружили определенные колебания и лишь четверо участников (17%) были абсолютно уверены, что общались с ЭВМ. С лингвистической точки зрения алгоритмы программы «Элиза» включают минимум лингвистической информации. Во-первых, это комплекс ключевых слов, которые актуализуют некоторые устойчивые коммуникативные формулы (шаблоны), во-вторых, способность относительно несложно трансформировать предшествующее высказывание. Например, программа в состоянии переделать предшествующее утверждение в общий вопрос. В одном из вариантов программы «Элиза» перевоплощается в доктора-психиатра, ср. фрагмент диалога с программой «Доктор»7):

Доктор. Говорите!

Пациент. Меня волнует погода.

Доктор. Как давно вас волнует погода?

Пациент. С тех пор, как умерла моя мать.

Доктор. Расскажите больше о вашей семье.

Пациент. Они все в области компьютеров.

Доктор. Машины пугают вас.

Пациент. Нет.

Доктор. Пожалуйста, не будьте столь кратки.

Пациент. Извините.

Доктор. Вы говорили о вашей матери.

По внешним характеристикам перед нами предстает совершенно нормальная беседа врача с пациентом. Между тем даже поверхностный анализ показывает, что программа «Доктор» не понимает собеседника в точном смысле: она не имеет своей модели мира, не строит в ней отображение представлений/знаний собеседника, не модифицирует модель мира с каждым новым высказыванием, не накапливает информацию, хотя у нее есть некоторые аналоги кратковременной и долговременной памяти. Например, она способна выделить упоминание терма мать и в последующем вставить этот терм в шаблон «Вы говорили об X», который представляет собой косвенно-инициирующую реплику (косвенный вопрос). По приведенному фрагменту видно, что программа содержит также шаблоны «Как давно XI», «Расскажите больше об X», «Пожалуйста, не будьте столь кратки», побуждающие адресата продолжить общение.

7)Пример приводится из [Уинстон 1980, с. 391, 393].

Интересно, что существенная тематическая ограниченность коммуникации и значительное количество ошибок и неточностей в ответе (порядка 19% неточных или выпадающих из контекста реплик «Элизы» в упоминавшемся эксперименте М. Макгайра), не помешали испытуемым признать партнера по коммуникации человеком. Дело здесь совсем не в патологической глупости испытуемых. Это проявление важнейшей особенности коммуникации на естественном языке: естественноязыковой дискурс очень терпим по отношению к сбоям и ошибкам — он избыточен и помехоустойчив. Реплики «Элизы», выпадавшие из нормального общения, испытуемые легко объясняли обычными сбоями в понимании своей предшествующей реплики, не вполне нормальными условиями общения, шутливым настроением партнера. Устойчивость естественного дискурса объясняется также способностями человека к интерпретации речевых действий: человек, принимающий роль участника диалога, ведет себя соответствующим образом. Имея установку на общение, он стремится включать в коммуникацию все то, что по форме напоминает речевой акт, реплику. Иными словами, он склонен наделять смыслом то, что часто смысла не имеет. В этом случае испытуемые сами порождают смысл диалога, сами обеспечивают его связность, сами приписывают партнеру коммуникативные интенции.

Второй важный вывод эксперимента: испытуемые довольно быстро принимали решение о том, кто перед ними — компьютер или человек. 22 участника из 24 уяснили для себя ситуацию не более, чем за пять обменов репликами, и далее не меняли своего решения. Определение ролей в коммуникации относится к метауровню общения, поскольку это составляет одну из предпосылок успешной коммуникации, предохраняющей общение от многочисленных коммуникативных неудач. Обращение к метауровню немедленно прекращает нормальный диалог, переводя его, например, в брутальную область, ср. характерный пример из «Золотого теленка» И. Ильфа и Е. Петрова:

У Балаганова сразу сделалось мокрое, как бы сварившееся на солнце, лицо.

— Зачем же мы работали? — сказал он, отдуваясь. — Так нельзя. Это… объясните.

— Вам, — вежливо сказал Остап, — любимому сыну лейтенанта, я могу повторить только то, что я говорил в Арбатове. Я чту Уголовный кодекс.Я не налетчик, а идейный борец за денежные знаки. (…)

— Зачем же вы послали нас? — спросил Балаганов, остывая. — Мы старались…

— Иными словами, вы хотите спросить, известно ли достопочтенному командору, с какой целью он предпринял последнюю операцию? На это отвечу — да, известно. Дело в том…

В эту минуту в углу потух золотой зуб. Паниковский развернулся, опустил голову и с криком: «А ты кто такой?» — вне себя бросился на Остапа. Не переменяя позы и даже не повернув головы, великий комбинатор толчком каучукового кулака вернул взбесившегося нарушителя конвенции на прежнее место (…).

Реплика Паниковского А ты кто такой? в данном контексте является вовсе не требованием информации, а маркером перехода на метауровень общения — она связана с выяснением роли, статуса Остапа Бендера в микросоциуме (образующем коммуникативную группу) Остапа и его коллег-подельщиков. Разумеется, переход на метауровень общения не обязательно связан с физическим конфликтом. Реплики представления (самопредставления) типа Разрешите представиться, приветствия и прощания также относятся к метакоммуникации. Многие институциональные процедуры типа заседания суда, защиты диссертации включают значительный метакоммуникативный компонент, выполнение которого формально необходимо для успешности процедуры. Так, проведение судебного заседания предполагает обязательное выяснение того, является ли ответчик «надлежащим» ответчиком, то есть тем лицом, которому действительно можно предъявлять какие-то претензии.

Понятно, что определение ролей участников во многом определяет выбор стратегии коммуникативного поведения. Действительно, лучше сразу определить, с кем мы разговариваем по телефону — с давним другом или чиновником налоговой инспекции. Выяснение того, кем является собеседник — машиной или человеком, также относится к метауровню общения, и испытуемые старались установить ролевые характеристики партнера как можно раньше.

Это свойство естественноязыковой коммуникации можно назвать принципом приоритета метакоммуникативных параметров ситуации общения.

Третье важное следствие из эксперимента М. Макгайра связано с существованием различных типов коммуникативного взаимодействия между людьми. Успешное взаимодействие между человеком и программой типа «Элиза» возможно только в ситуации, когда происходит так называемое «ассоциативное общение», при котором реплики диалога связаны не столько логическими отношениями типа «причина-следствие», «посылка—заключение», а ассоциациями. Ассоциативное общение не имеет конкретной направленности; само поддержание беседы может служить ее оправданием. Собеседники не преследуют цели решить какую-то проблему или выработать единую точку зрения на какой-то вопрос. В классификации Р. Якобсона для коммуникации такого типа предложен термин «фатическое общение» [Якобсон 1975]. Заметим, что беседа врача-психиатра с пациентом по форме также имеет вид фати-ческого общения, хотя и преследует вполне определенные цели сбора данных о заболевании пациента и последующем вербальном и невербальном воздействии на его психику для достижения лечебного эффекта. «Элиза» не смогла бы успешно имитировать общение в коммуникативной ситуации, названной М. Макгайром «решение задач», поскольку она не способна понять проблемную ситуацию, то есть построить модель мира дискурса, определить альтернативы выхода из проблемы, выбрать одну из альтернатив и т. д. Одна из типичных стратегий «ухода от непонимания», реализованная в программе «Элиза» — смена темы беседы. Очевидно, что такая стратегия ведения беседы вряд ли приведет к успеху при совместном поиске решения проблемы.

Наконец, четвертый вывод можно сформулировать как неуниверсальность правил коммуникативного взаимодействия. Он касается самих закономерностей общения на естественном языке. Каждый тип коммуникации обслуживается своим набором относительно простых правил, обеспечивающих связность дискурса, его осмысленность для участников. Типология видов общения задается соответствующими наборами правил. Из экспериментов М. Макгайра с программой «Элиза» следует, что кроме ассоциативного (= фатического) способа общения, выделяется еще «решение задач», «задавание вопросов» и «уточнение понимания». С лингвистической точки зрения эти типы, скорее всего, неоднородны, пересекаются и даже находятся на разных уровнях дискурса. Так, «уточнение понимания» относится к метауровню коммуникации, «задавание вопросов» может быть частью стратегии «решение задач» и «уточнения понимания» и т. д. Существенно, что компьютерный эксперимент с программой, моделирующей поведение участника коммуникации, позволяет экспериментально подтвердить или опровергнуть многие положения теории диалога, разработанные как в лингвистике, так и в смежных дисциплинах — в дискурс-анализе, теории коммуникации, психологии и социологии общения.

Гипертекст.

С развитием письма, была утрачена свобода передачи смысла. (у нас линейное письмо, нельзя одновременно выразить 2 слова). С развитием печатания эта тенденция растет, наша мысль не строится линейно. Делаются попытки преодоления линейности письма, чтобы освободить мысль: -оглавление, картинки , графики, таблицы, схемы-это графические приемы преодоления линейности, -разного рода ссылки, сноски. Было выработано огромное количество способов преодоления линейности текста, но они все не устраивали нас до конца. Только с середине 20 века когда появились гипертексты, появилась возможность выразить свободу мысли.. В 40е годы появилась идея механического объединения текстов и механического выбора нужного текста. В 1967 Тед Нельсон, используя компьютеры, создает комп. Программу, которая позволяет установить связи между текстами или между частями одного текста.

Отличительные признаки гипертекста 1)гипертекст объединяет разные виды информации- символьная(представленная в буквенной форме), графическая, мультимедийная(музыка, видео элементы, отдельные программные средства включенные в состав текста.

2) гипертекст не линеен: в гипертексте можно пропускать какие-то элементы, проходить по ссылкам от одних элементов к другим, то есть в гипертексте можно объединять разного рода объекты

3) в гипертексте автор начинает размывается, становится неопределенным.

4) более активным становится читатель, он перестраивает предлагаемый ему текст.

5) гипертекст более объективный, чем обычный текст, в монологическом тексте представлена точка зрения автора, а в гипертексте можно добавить комментарии, то есть он фактически содержит больше точек зрения.

6)гипертекст принципиально не замкнутый, у него первоначально может быть начало и конец, а дальше структура меняется.

Типы гипертекстов:

Статьи к прочтению:

Настройка поисковой кампании Google AdWords: Ключевые слова — Шаг 2/15


Похожие статьи: