Расчет популярности сайта

Для того чтобы сайт был популярен, необходимо чтобы он был на первой странице известных поисковиков. Существуют большие корпорации, поддерживающие мощные системы поиска. Сейчас главенствуют три основные поисковые системы: Яндекс, Google, Aport. Наряду с основными поисковыми системами существует еще десяток, но менее распространенных.

Все поисковые системы придерживаются примерно одного алгоритма индексации сайтов. Владельцами поисковых систем устраиваются ежегодные форумы, где обсуждаются важнейшие аспекты по поисковым системам.

Сейчас любой владелец сайта стремиться к тому, чтобы по определенным словам его сайт в результатах поиска поисковой системы был как можно ближе к первой позиции (а в идеале — первой). Следовательно, необходимо составить функции, которые бы помогли в дальнейшем сайту переместиться на первую страницу поисковика.

Учитывая схожесть алгоритмов всех поисковых систем можно сделать вывод, что существует некоторый набор математических моделей, которые могут приблизительно описать алгоритм поисковой системы. Это нужно для того, чтобы владелец сайта мог прогнозировать и получать максимальные позиции в результатах поиска.

Так как все построено на догадках, статистике и вероятности — то предлагается описать элементы математической модели функцией вида:

f (A, B, C, x)=A*exp (-(x-B)^2/2C).

Например, для поисковой системы желательно чтобы заголовок страницы был не более 70 символов. Следовательно, можно установить следующие параметры модели:

F (A, B, C, x)=1, x<70 ;

F (A, B, C, x)=A*exp (-(x-B)^2/2C), x>=70;

B=70; A=1; C=5;

где x — количество символов, B — рекомендуемая длина названия страницы (математическое ожидание), C — величина, характеризующая скорость убывания экспоненты.

Таким образом, если длина названия страницы не превышает 70 символов — получаем максимальную вероятность высокой оценки индекса страницы поисковой машиной.

Таким же образом можно описать любой другой параметр системы. Например: «Если поисковое слово находится ближе к началу в названии страницы, то это так же прибавляет вероятность высокой оценки индекса страницы». Делая выводы из формулировки, построим модель для данного случая:

A=1, B=2, C=5, F (A, B, C, x)=A*exp (-(x-B)^2/2C),.

где х — позиция слова в названии страницы.

Общая модель может быть представлена в виде:

M₁ (A₁, A₂,…A_n, B₁, B₂,…B_n, C₁, C₂,…C_n, x₁, x₂,…x_n) = = f (A₁, B₁, C₁, x₁) * f (A₂, B₂, C₂, x₂)* … * f (A_n, B_n, C_n, x_n).

Или.

M₂ (A₁, A₂,…A_n, B₁, B₂,…B_n, C₁, C₂,…C_n, x₁, x₂,…x_n) = k₁ * f (A₁, B₁, C₁, x₁) +… + k_n * f (A_n, B_n, C_n, x_n),.

где k_i — коэффициент значимости каждой позиции.

Вторая модель требует больших затрат на вычисление коэффициентов k_i. В первой же модели можно не учитывать значимость отдельных позиций, что существенно упрощает вычислительный процесс, но вносит некую погрешность. Но, с учетом неизвестности исходного алгоритма поисковой индексации, можно легко пойти на этот шаг, так как равенство M₁ единице, или максимальное приближение к ней даст нам знать, что наша страница максимально адаптирована для поисковой оптимизации.