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키워드 클러스터링검색 엔진 결과를 기반으로 요청을 그룹으로 자동 배포하는 것입니다.

Rush Analytics 클러스터링 알고리즘은 각 키워드에 대한 TOP10 Yandex 또는 Google 검색 URL을 수집하고 각 키워드 및 그룹 쿼리에 대한 결과를 검색 엔진에서 성공적으로 홍보하는 방법과 생성하는 것이 얼마나 편리하고 논리적인지 정확하게 비교합니다. 사이트의 페이지.

Rush Analytics에서는 소프트와 하드의 두 가지 방법을 사용하여 클러스터링을 수행할 수 있습니다.

요청을 처리한 후에는 검색 엔진의 관점에서 볼 때 거의 기성품이고 올바른 형태의 사이트 구조를 받게 됩니다. 그리고 각 키워드 그룹의 빈도 데이터를 기반으로 사이트에 추가 페이지를 만들 것인지 쉽게 결정할 수 있습니다.

클러스터링 기능에 대한 비디오 튜토리얼을 확인하세요

클러스터링 FAQ: 사용자가 가장 자주 묻는 질문

클러스터링은 검색 엔진 결과 비교를 기반으로 키워드를 그룹화하는 것입니다. 알고리즘은 키워드에 대한 TOP10 URL을 수집하고 각 키워드에 대한 결과를 비교하며 요청을 그룹화합니다. 정확히는 그래요검색 엔진에서 성공적으로 홍보되는 방법 및 사이트에서 페이지를 만드는 것이 어떻게 편리하고 논리적인지

키워드 목록과 해당 빈도(임의)를 Rush Analytics에 업로드하거나 키워드를 기본(마커 쿼리) 및 기타 모든 항목으로 표시해야 합니다.
결합된 클러스터링 알고리즘을 사용하려면 키워드 빈도와 마커 표시가 모두 필요합니다. 이에 대해 아래에서 조금 읽어보세요.

클러스터링 정밀도는 쿼리를 그룹화하기 전에 두 쿼리에 대한 검색 결과에 얼마나 많은 공통 URL이 있어야 하는지를 지정합니다.
즉, 클러스터링(그룹화)의 정확도가 높을수록 유사한 문구가 하나의 그룹(클러스터)에 속하게 됩니다.
대부분의 주제에서는 정확도 = 5이면 충분합니다.

에이:각 주제에는 검색 유사성에 대한 필요하고 충분한 임계값이 있습니다. 예를 들어, 온라인 상점을 홍보할 때 쿼리를 클러스터링할 때 "Redmond RX500 multicooker" 및 "Redmond RX500-1 multicooker"라는 키워드가 하나의 클러스터에 속하면 큰 문제가 됩니다. 이는 서로 다른 제품이므로 서로 다른 제품 카드로 홍보해야 합니다. 여기서는 정밀도 = 5를 사용하는 것이 좋습니다.

사이트에 대한 트래픽이 주로 러시아어이고 Yandex에서 발생하는 경우 사이트가 홍보되는 지역을 선택하여 Yandex로 클러스터링을 수행하는 것이 가장 좋습니다.
두 검색 엔진을 모두 사용한 다음 결과를 비교할 수 있습니다. 종종 결과는 검색 엔진 간에 매우 유사합니다.
다른 시장을 대상으로 사이트를 홍보하는 경우 Google 검색 결과에 따르면 이미 전 세계 모든 지역 및 언어에 대해 클러스터링을 사용할 수 있습니다.
곧 Google.com 결과를 기준으로 클러스터링할 국가 및 도시를 선택하는 기능을 추가할 예정입니다. 이 기능에 관심이 있으신 경우 커뮤니티에서 투표하시면 훨씬 빠르게 표시될 것입니다. 투표 링크

예, 가능합니다. 때로는 필요할 때도 있습니다.
언제 두 클러스터를 하나로 병합할 수 있나요?
종종 "레드먼드 멀티쿠커 구매" 및 "레드몬드 멀티쿠커 가격"과 같은 키워드는 Yandex 및 Google에서 이러한 검색어에 대한 결과의 품질이 낮기 때문에 서로 다른 클러스터에 속할 수 있습니다.
이 경우 이러한 클러스터를 하나로 결합하고 페이지로 승격해야 합니다. 멀티 쿠커 레드먼드. 이것은 완전히 정상적인 상황입니다.
두 개의 클러스터를 하나로 결합하면 안 되는 경우는 언제입니까?
한 클러스터에는 정보 요청이 있고 다른 클러스터에는 상업용 요청이 있는 경우. 예를 들어, "레드먼드 멀티쿠커 구매" 클러스터와 "레드먼드 멀티쿠커 검토" 클러스터는 다음과 같은 이유로 결합될 수 없습니다. 이러한 요청은 근본적으로 다음으로 승격되어야 합니다. 다른 페이지.
두 개의 클러스터를 결합할지 여부가 의심스럽습니다. 어떻게 해야 합니까?
이 가이드에서는 이 경우 수행할 작업을 자세히 설명합니다.

"비클러스터형" 탭의 단어가 클러스터와 일치하는 항목을 찾지 못했기 때문입니다. 안타깝게도 모든 키워드를 그룹화할 수는 없습니다. 왜냐하면... 모두 관련이 있는 것은 아닙니다.
우리는 주로 키워드가 어떻게 홍보(순위 지정)되고 검색 결과의 유사성을 기준으로 그룹화되는지에 따라 안내됩니다.
예: "휴대폰" 및 " 휴대폰" 요청 중 하나는 정보 제공용이고 두 번째 요청은 상업용이므로 다른 페이지로 승격되어야 하며 한 페이지로 넘어가지 않습니다.
비클러스터형 쿼리는 어떻게 해야 하나요?
클러스터되지 않은 단어 목록에서 중요한 키워드를 찾은 경우 해당 키워드를 기존 그룹에 수동으로 추가하거나(결과가 좋지 않아 연결되지 않았을 수 있음) 해당 단어에 대해 사이트에 별도의 페이지를 만들 수 있습니다.

클러스터링하기 전에 불용어를 포함하는 모든 문구가 목록에서 제외됩니다. 저것들. 가비지 키워드는 클러스터링에 사용되지 않으며 쿼리 비교가 시작되기 전에도 삭제됩니다.
클러스터링 프로젝트에 더티 키워드 목록을 로드하는 경우 이 옵션을 사용하는 것이 좋습니다. 이 기능은 클러스터링 예산을 절약하는 데 도움이 되며 Excel에서 중지 단어를 수동으로 정리하는 지루한 문제를 해결합니다. 지역 쿼리 및 다양한 주제에 대해 미리 만들어진 중지 단어 목록을 사용하거나 자신만의 중지 단어 목록을 만드는 것이 좋습니다.

서비스 작업을 위한 단계별 알고리즘:

프로젝트를 생성합니다.프로젝트를 생성하려면 클러스터링 탭으로 이동하여 "새 프로젝트 생성"을 클릭해야 합니다.

1단계: 검색 엔진 및 지역.
여기에는 프로젝트 이름(필수 항목)을 입력해야 합니다. 어떤 이름이라도 입력할 수 있습니다. 나중에 원하는 프로젝트를 쉽게 찾을 수 있도록 사이트 이름을 입력하는 것이 편리한 경우가 많습니다.
다음으로 데이터를 그룹화하는 데 사용할 검색 엔진을 지정합니다. Yandex 또는 Google을 선택할 수 있습니다.
Google의 경우 지금은전 세계 모든 지역과 언어를 사용할 수 있습니다.
2단계: 컬렉션 설정

클러스터링 알고리즘에 관한 모든 것
클러스터링 방법:
- 소프트 클러스터링:이 클러스터링 방법에서 알고리즘은 중앙(마커) 쿼리를 식별하고 다른 모든 쿼리를 해당 쿼리와 비교합니다. 이 알고리즘은 경쟁이 거의 없는 온라인 상점, 정보 사이트, 서비스 사이트 등 트래픽 프로젝트의 키워드를 클러스터링하는 데 탁월합니다.
- 하드 클러스터링:요청은 모든 요청에 대한 공통 URL 집합이 있는 경우에만 그룹으로 결합됩니다. 이 유형의 클러스터링은 더 적은 수의 키워드를 그룹화하지만 정확도는 매우 높습니다. 경쟁력 있는 고주파 쿼리에 이상적입니다.
유형- 클러스터링 알고리즘 선택.
우리는 3가지 클러스터링 알고리즘:
- 수동 마커를 사용한 클러스터링
- Wordstat에 의한 클러스터링
- 결합된 클러스터링 알고리즘(수동 마커 + Wordstat)
TOP 검색 엔진의 유사성을 비교하는 동일한 기본 원칙에 따라 작동하지만 여러 가지 다른 문제를 해결하도록 설계되었습니다.

수동 마커를 사용하는 알고리즘:

이 알고리즘은 사이트(디렉토리)의 기성적이고 상당히 광범위한 의미 구조가 있고 모든 마커를 미리 알고 있으며 기존 페이지를 홍보하려는 쿼리에 대해 이해하면 되는 경우에 가장 효과적입니다. , 사이트 구조를 확장할 필요가 없습니다. 이 경우 마커(카테고리/페이지 이름)를 가져와 이를 기반으로 Yandex 또는 Google 팁을 수집하고 마커를 1로, 수집된 클라우드를 0으로 표시하고 클러스터링을 위해 보냅니다. 결과적으로 범주에 대해 미리 만들어진 의미 체계를 받게 되며 구조에 연결되지 않은 단어는 클러스터되지 않은 상태로 유지됩니다.
데이터 로딩 형식: 키워드 | marker(1/0) - 예제 입력 파일 다운로드

Wordstat에 따른 클러스터링 알고리즘

이 알고리즘은 오히려 수동 마커 알고리즘과 반대되는 문제를 해결합니다. 사이트의 구조를 아직 모르고 마커를 선택할 수 없습니다. 방금 Wordstat, 팁 및 팁에 따른 빈도를 수집했습니다. 이제 미래 사이트의 페이지나 기존 사이트의 미래 카테고리에 대한 요청 그룹을 얻기 위해 이 의미 체계를 구조화해야 합니다. 이 경우 Wordstat 클러스터링 알고리즘은 다음과 같이 완벽하게 작동합니다.
전체 키워드 목록은 빈도의 내림차순으로 정렬되며, 알고리즘은 목록에서 가능한 모든 단어를 가장 자주 사용되는 단어와 연관시키고 클러스터를 형성한 다음, 다음으로 가장 자주 사용되는 키워드에 대해 모든 것이 반복적으로 반복됩니다.
알고리즘의 첫 번째 단계에서 키워드가 잘못된 클러스터에 할당될 수 있으니 걱정하지 마세요. 우리는 알고리즘을 사용합니다. 기계 학습, 이를 방지하기 위해 이진 트리를 기반으로 구축되었습니다 :)
데이터 로딩 형식: 키워드 | 빈도(임의) - 예제 입력 파일 다운로드

결합된 알고리즘(수동 마커 + Wordstat) - 이전 두 가지 방법의 접근 방식을 결합합니다.

이 알고리즘은 기존 사이트 구조에 대한 키워드 선택과 확장을 동시에 수행하는 작업에 적합합니다. 이는 다음과 같이 작동합니다. 먼저 가능한 모든 요청을 마커 요청에 바인딩하고 마커에 연결된 기성 구조를 형성하려고 합니다. 또한 마커에 연결되지 않은 모든 요청은 빈도의 내림차순으로 정렬되어 함께 그룹화됩니다. 결과적으로 다음을 얻습니다.
a) 기존 사이트 카테고리에 대해 미리 만들어진 의미론
b) 사이트의 의미 확장.
결합된 알고리즘을 사용하는 것이 좋습니다.- 최상의 결과를 제공합니다.
데이터 로딩 형식: 키워드 | | 마커(1/0) | 빈도 - 예제 입력 파일 다운로드
클러스터링 정확도에 대해 알아야 할 모든 것
정확성– 클러스터링(그룹화)의 정확도가 높을수록 유사한 문구가 하나의 그룹(클러스터)에 속하게 됩니다.
즉, 이 옵션은 키워드가 하나의 클러스터에 속하도록 검색 엔진의 TOP10에 필요한 공통 URL 수를 담당합니다.
각 주제에는 고품질 의미 핵심을 얻기 위해 자체적으로 필요하고 충분한 검색 유사성 임계값이 있습니다. 예를 들어, 온라인 상점을 홍보할 때 쿼리를 클러스터링할 때 "Redmond RX500 multicooker" 및 "Redmond RX500-1 multicooker"라는 키워드가 하나의 클러스터에 속하면 큰 문제가 됩니다. 이는 서로 다른 제품이므로 서로 다른 제품 카드로 홍보해야 합니다. 여기서는 정밀도 = 5를 사용하는 것이 좋습니다.
예를 들어 할인 사이트나 조리법 사이트와 같은 정보 항목의 경우 이러한 정밀도가 필요하지 않습니다. 여기서 작업은 기사 작성을 위해 그룹화된 클러스터의 최대 수를 얻는 것입니다. 이러한 사이트의 경우 3 또는 4의 정확도를 권장합니다. 그리고 TOP를 위한 싸움이 주로 경쟁적인 고주파 쿼리를 기반으로 하는 매우 경쟁적인 주제의 사이트의 경우 향상된 클러스터링 정확도(6 또는 7)를 사용하고 생성하는 것이 좋습니다. 비클러스터형 쿼리에 대한 별도 페이지.
옵션 3-6을 선택하고 결과에 따라 어떤 쿼리 클러스터링이 의미 체계에 대해 충분한 완전성과 정확성을 갖는지 확인하는 것이 좋습니다. 정확도 값이 높을수록 그룹이 작아집니다.
기타 클러스터링 설정
빈도가 다음보다 작으면 클러스터링하지 마십시오.- 이 옵션을 사용하면 지정된 빈도보다 낮은 빈도로 키워드를 클러스터링하지 않을 수 있습니다. 이렇게 하면 인기가 낮은 쿼리를 수동으로 정리할 필요가 없습니다. 이러한 단어는 "클러스터되지 않음" 탭에 배치됩니다.
관련 URL 결정기존 사이트 클러스터의 경우
원하는 도메인의 이름만 입력하면 당사의 알고리즘이 결과 클러스터에 대한 관련 URL을 결정하려고 시도합니다.
옵션은 다음과 같이 작동합니다. 귀하의 사이트가 기본(마커) 요청에 대해 이미 TOP10에 있는 경우 이 URL이 표시되고 녹색으로 강조 표시됩니다. 그렇지 않으면 site: 연산자를 사용하여 마커 요청의 URL을 선택합니다.
중요한:클러스터의 마커(메인) 쿼리에 대해 관련 URL을 선택하여 전체 클러스터(클러스터의 모든 키워드)에 할당합니다.
3단계: "키워드 및 가격".
요청이 포함된 파일을 업로드하세요.
지원되는 형식: xls, xlsx. 데이터 입력 형식: 쿼리 또는 빈도. Wordstat + 수동 마커 방법을 사용한 클러스터링의 경우 데이터 형식은 쿼리 빈도입니다.
불용어 입력
클러스터링 전에 불용어가 포함된 문구는 목록에서 제외됩니다. 이 기능은 클러스터링 예산을 절약하는 데 도움이 되며 중지 단어를 수동으로 지우는 문제를 해결합니다. 이 기능은 이전에 정리되지 않은 "더러운" 키워드 목록을 클러스터링하는 경우 특히 유용합니다.
지역 쿼리 및 다양한 주제에 대해 미리 만들어진 중지 단어 목록을 사용하거나 자신만의 중지 단어 목록을 만드는 것이 좋습니다. 그리고 "전문가 옵션"을 잊지 마세요. 기본적으로 기호 일치가 사용됩니다. 부분 일치는 전체 단어/구문을 제거합니다. 중지 단어와 정확히 일치해야 하는 경우 구문 일치.

딸깍 하는 소리 "새 프로젝트 만들기"- 그게 다입니다. 프로젝트가 클러스터링을 위해 전송되었습니다!

이제 "큐" 탭이나 클러스터링 프로젝트 목록에서 프로젝트 상태를 추적할 수 있습니다.
현재 Rush Analytics에는 5가지 상태가 있습니다.
줄을 서서– 데이터가 아직 수집되지 않았으며 프로젝트가 데이터 수집 차례를 기다리고 있습니다.
데이터 수집– 카운터에는 처리된 키워드 수가 표시됩니다.
클러스터링– 프로젝트 데이터가 이미 수집되면 시스템은 결과를 제공하는 데 필요한 모든 측정항목을 계산합니다.
일시중지 중– 프로젝트를 빌드할지 확실하지 않은 경우 프로젝트를 수동으로 일시 중지할 수 있습니다. 또는 다음과 같은 이유로 프로젝트가 자체적으로 일시 중지될 수 있습니다. 잔액에 돈이 부족합니다.
준비가 된– 프로젝트가 준비되었습니다. 웹 인터페이스에서 결과를 보거나 XLSX 형식으로 다운로드할 수 있습니다.

클러스터링 출력 파일 - 열 설명

XLSX 형식의 클러스터링 결과는 다음과 같습니다.

회색으로 표시된 요청– 마커 요청 - 사용자가 수동으로 지정하거나 시스템에서 정의
클러스터 이름– 마커 요청의 이름이 사용됩니다.
클러스터 크기 –그룹의 키워드 수
키워드 빈도– '키워드' 단계에서 지정한 빈도입니다. 기본, 따옴표 또는 느낌표 등 사용 빈도에 따라 클러스터링 결과가 약간 다를 수 있습니다.
전체 클러스터 빈도– 클러스터에 있는 모든 키워드의 빈도의 합
TOP 경기– 참조(마커) 쿼리에 대한 결과가 포함된 특정 쿼리에 대한 검색 결과의 공통 URL 수
백라이트– 귀하의 키워드로 수집된 검색 엔진 결과의 하이라이트
클러스터 조명- 이 클러스터의 모든 단어에 따라 중복 없이 강조 표시됩니다.
상위 URL- 클러스터의 모든 쿼리에 대한 검색 결과에서 가장 눈에 띄는 경쟁사 URL입니다. 여기서는 각 요청에 대한 SERP에서 경쟁사 URL의 발생 빈도와 SERP에서 각 경쟁사 URL의 위치를 평가합니다.
관련 URL- "관련 URL 감지" 옵션이 선택된 경우 클러스터에 대한 관련 URL을 찾았습니다.
옵션은 다음과 같이 작동합니다. 귀하의 사이트가 기본(마커) 요청에 대해 이미 TOP10에 있는 경우 이 URL이 표시되고 녹색으로 강조 표시됩니다. 그렇지 않으면 사이트 연산자를 사용하여 마커 요청에 대한 URL을 선택합니다.

클러스터링 후 완성된 파일의 예는 당사 포트폴리오에서 볼 수 있습니다.

모두들 좋은 하루 되세요!

이 짧은 기사에서는 PHP 코드 실행 시간을 측정하는 방법을 설명하고 싶습니다. 많은 사람들이 이 기술을 페이지 생성 시간 계산이라고 부릅니다. 저도 이 이름이 마음에 들어서 앞으로 더 자주 사용하겠습니다.

웹사이트에서 이와 같은 것을 본 적이 없다고 말하지 마십시오.

0.235467초 만에 페이지 생성

그래도 멋진 일입니다. 귀하의 웹 사이트에도 구현하고 싶다면 제 말이 맞습니까? 원한다면 가자.

먼저 이 기능이 작동하는 원리를 설명하겠습니다. 매우 간단합니다.

감지하려는 코드를 실행하기 전에 현재 시간을 읽습니다.

코드를 실행한 후 다시 현재 시간을 읽고 결과 시간의 차이를 표시합니다.

따라서 현재 시간을 계산하는 스크립트 코드 start.php(계산을 시작하는 위치, 즉 페이지 시작 부분에 삽입).

#------ start.php 파일

// 현재 시간을 읽는다

$start_time = 마이크로타임();

// 초와 밀리초를 분리합니다 (목록 배열의 초기 키 값이 됩니다)

$start_array = 폭발(" ",$start_time);

//시작 시간입니다

$start_time = $start_array + $start_array;

시작 시간이 계산되었습니다. 이제 end.php 파일의 코드는 현재 시간도 계산한 다음 이 시간과 start.php 파일에서 계산된 시간 사이의 차이를 표시합니다. 즉, 실제로 페이지 생성 시간을 표시합니다.

#------ end.php 파일

// start.php와 동일한 작업을 수행합니다. 단지 다른 변수를 사용하면 됩니다.

$end_time = 마이크로타임();

$end_array = 폭발(" ",$end_time);

$end_time = $end_array + $end_array;

// 마지막 시간에서 초기 시간을 뺍니다.

$time = $end_time - $start_time;

// 페이지 생성 시간을 출력 스트림(브라우저)에 출력합니다.

printf("%f초 안에 페이지가 생성되었습니다.",$time);

기본적으로 그게 다입니다. 타이밍을 시작하려는 곳에 start.php 파일을 삽입하세요. end.php - "스톱워치를 중지"하려는 곳입니다. 예를 들어, include() 명령을 사용하여 파일을 삽입할 수 있습니다.

작업은 완료되었습니다... 하지만 아마도 우리가 작성한 내용이 어떻게 작동하는지 알고 싶을 것입니다. 개인적으로 저는 다른 사람의 저작물을 전반적으로 이용하는 것을 좋아하지 않습니다. 그리고 그것을 사용한다면 그것이 어떻게 작동하는지 확실히 이해할 것입니다. 다음으로, 예제에서 사용한 기능이 무엇인지 설명하고 몇 가지 팁을 알려드리겠습니다.

예제에 사용된 함수

문자열 마이크로타임()- "마이크로초" 형식의 문자열을 반환합니다. 여기서 초는 time() 함수에서 반환된 타임스탬프이고, 마이크로초는 시간 간격을 보다 정확하게 측정하는 데 사용되는 초의 소수 부분입니다. 이 함수는 gettimeofday() 시스템 호출을 지원하는 시스템에서만 작동합니다. 거의 모든 것에서.

참고: 타임스탬프는 "GMT 1970년 1월 1일 자정부터 현재 시간까지 경과한 초 수"와 동일한 시간 형식입니다. 이 데이터 형식은 UNIX 축에서 표준으로 허용됩니다. 한 번 이상 접하게 될 보편적이고 편리한 프레젠테이션입니다.

배열 분해(문자열 구분 기호, 문자열 문자열 [, 정수 제한])- 두 번째 인수에 지정된 문자열을 받고 첫 번째 인수와 동일한 하위 문자열을 찾으려고 시도합니다. 그런 다음 이러한 하위 문자열이 발생하는 위치에서 문자열은 목록 배열에 배치되는 부분으로 "잘라내며" 반환됩니다. 한계 매개변수가 지정되면 "컷"의 첫 번째 한계-1 섹션만 고려됩니다. 따라서 최대 제한 요소의 목록이 반환됩니다.

참고: 문자열 내파(문자열 접착제, 배열 조각)(동의어 - Join())는 뜻이explode() 함수와 완전히 반대되는 함수입니다. 그들은 조각의 연관 배열(일반적으로 목록)을 취하고 접착 문자열을 사용하여 해당 값을 단일 문자열에 붙입니다.

void printf(문자열 형식 [, 혼합 인수])- f-i, C 버전과 완전히 유사합니다. 나중에 인수 목록의 해당 변수 값으로 대체될 일부 특수 문자가 포함된 형식 문자열을 기반으로 문자열을 브라우저에 출력합니다. 매개변수:

format - 문자열 데이터 출력 형식

args - 형식화를 위한 인수

이 기능에 대해 자세히 설명하지는 않겠습니다. 전체 설명이 상당히 길고(글쎄, 그다지 많지는 않지만...) 기능 자체가 매우 강력하기 때문입니다(느리기도 합니다). 우리의 경우 출력 중에 결과 "페이지 생성 시간"을 부동 소수점 숫자(x.xxxxxx)로 변환하는 데 사용한다고 말씀드리겠습니다. 저것들. 따라서 마침표 이후에는 6자를 초과할 수 없습니다.

참고: echo() 또는 print()와 같은 간단한 함수 호출을 사용할 수도 있습니다. 하지만 이 경우 부동소수점 뒤에 많은 자릿수가 붙은 숫자가 표시됩니다!

조언

예제를 사용하여 스크립트 조각의 실행을 추적할 수 있습니다. 즉, 사이트가 동적 페이지 생성을 완전히 감지할 필요는 전혀 없습니다. 어떤 부정행위는 전혀 명확하지 않은 것을 감지합니다. 그러므로 바퀴벌레 속도로 로딩되는 사이트가 놀라울 정도로 짧은 시간에 생성된 것은 놀랄 일이 아니다. 원칙적으로 페이지 생성 시간과 페이지 출력 시간은 완전히 다른 것입니다. 예를 들어, 당사 웹사이트인 Progers.ru에서는 존재하는 모든 PHP 코드의 실행 시간을 추적합니다.

이것이 아마도 이 주제에 관해 제가 여러분에게 말하고 싶었던 전부일 것입니다. 이 악명 높은 페이지 생성 시간이 저작권에 표시되는 Progers.ru 웹 사이트에서 일반적인 예를 볼 수 있습니다.

다른 질문이 있거나 명확하지 않은 경우 - 저희에 오신 것을 환영합니다.

이 글에서는 요청을 랜딩 페이지로 직접 나누는 방법과 이를 수행할 때 따라야 할 원칙에 대한 조언을 제공합니다. 이러한 팁은 혼란을 피하고 선택하거나 생성할 페이지를 정확하게 결정하는 데 도움이 됩니다.

방문 페이지의 유형은 무엇입니까?

랜딩 페이지 유형부터 시작하여 랜딩 페이지에 사용되는 쿼리의 예를 살펴보겠습니다. 대략적으로 다음과 같이 나눌 수 있습니다.

1) 집

전체 사이트를 전체적으로 특징짓는 기본 쿼리, 단어, 문구, 활동 방향(주로 빈도가 높은 쿼리 선택).

예를 들어:"온라인 상점", "모스크바 의료 센터", "가전 제품 판매", "여성 잡지"

공통 주제, 정보, 제품 및 서비스로 통합된 페이지는 주로 중간 범위의 쿼리이고 때로는 높은 빈도의 쿼리입니다(일반적으로 사이트에 이러한 페이지가 5~50개 있음).

예를 들어: “삼성 휴대폰”, “크로아티아에서의 휴가”, “모스크바에서 공포증 치료”

사이트에서 삼성 휴대폰만 제공하거나 크로아티아의 공휴일만 제공하는 경우 이러한 검색어는 카테고리 페이지가 아닌 홈 페이지에 사용해야 할 가능성이 높다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

어쨌든 그러한 쿼리에 대해서는 항상 TOP에 집중하는 것이 좋습니다. 메인 페이지가 없다면 카테고리 페이지에 요청하는 것이 더 좋습니다.

3) 제품 및 서비스 페이지

기본적으로 이는 고도로 타겟팅되고 페이지를 정확하게 특성화하는 저주파 쿼리입니다(일반적으로 이러한 페이지는 50개에서 수만 개, 때로는 더 많음).

예를 들어: "Casio LK-125 신디사이저 구매", "Grand Kemer Hotel Antalya 5* 객실 예약"

4) 정보 페이지

특정 정보 요청에 응답할 수 있고 정보 제공용으로만 제공되는 페이지입니다.

종종 이러한 쿼리에는 다음 단어가 포함됩니다. “이것이”, “무엇이”, “어떻게”, “왜”, “가능한가”.

예를 들어:

"헤드폰 수리 방법"
“2월 23일에 남자에게 무엇을 줄까?”
“전화번호로 주인을 알 수 있나요?”

쿼리 배포에 대한 두 가지 접근 방식

1. 요청 구조 선택

이 경우 먼저 쿼리에 대한 철저한 분석이 수행되고 그 결과를 바탕으로 사이트 구조가 생성됩니다.

예를 들어, 휴대폰을 판매하는 웹사이트를 만들고 모든 요청을 수집한 다음 이를 배포하는 방법을 결정합니다.

모든 요청을 공통 특성에 따라 그룹으로 나눕니다.

예를 들어:

- 브랜드별:

"삼성 휴대폰"

- 색상별:

"핑크색 스마트폰"

- 특성에 따라:

"카메라 좋은 스마트폰"
"강력한 배터리를 탑재한 휴대폰"

— 시간별:

“삼성 휴대폰 2014 가격”

- 가격별 :

"저가폰"
"전용폰"

옵션 1(클래식). 고전적인 접근 방식을 선택하고 대부분의 경쟁사처럼 수행할 수 있습니다(섹션 분류는 브랜드별 등 표준임).

이 경우 경쟁이 더 치열해지지만 올바른 랜딩 페이지를 사용했는지 확신할 수 있습니다. 이 방법은 비용이 더 많이 들지만 더 안정적입니다.

옵션 2(실험적). 경쟁업체에 없는 비표준 섹션을 만들 수 있습니다(예: "색상별 휴대폰" 섹션 및 특정 색상으로 별도의 페이지 배치). 이 경우 경쟁률은 훨씬 낮아지지만 타겟 트래픽을 받지 못할 위험도 높아집니다. 이를 위해서는 이러한 문제에 대한 알고리즘에 대한 지속적인 작업과 연구가 필요합니다. 이 방법은 비용이 덜 들지만 "누락" 위험이 높습니다.

이 선택은 새로운 사이트, 방금 생성 중이고 사이트의 구조/섹션 수를 아직 결정하지 않은 사이트에 적합합니다.

2. 구조에 따른 쿼리 선택

이 경우 사이트의 기존 구조와 일치하도록 요청이 선택됩니다. 오래된 사이트나 이미 트래픽이 지속적으로 발생하고 불필요한 구조 변경이 중요한 사이트에 적합합니다. 이 경우 가장 중요한 것은 의미론적 핵심을 확장하거나 이전 쿼리를 대체할 새롭고 인기 있는 쿼리를 찾는 것입니다.

예를 들어 제품을 주요 특징과 브랜드별로 분류한 온라인 휴대폰 매장이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 페이지에서는 추가 단어를 사용할 수도 있습니다.

예를 들어:

"삼성 갤럭시폰"+"하얀색"+"2014"+"할인 중"등.

첫 번째 접근 방식에서는 모든 요청(새 사이트의 경우)에 대해 최대 수의 그룹을 생성하는 것이 중요합니다.

두 번째 접근 방식은 기존 그룹을 최대한 확장하는 것입니다(이전 사이트의 경우).

"일반에서 특정으로", "특정에서 일반으로" 의미론적 핵심을 선택하는 방법에 대해 읽어보세요.

요청에 대한 페이지 만들기

특정 요청에 대한 페이지를 만드는 문제는 많은 사람들에게 매우 관련이 있습니다.

옵션 1. 한 페이지에만 배치해야 하는 쿼리

예를 들어:

"탁상시계"
"탁상시계 가게"
"탁상시계 사세요"

이러한 검색어에 대해 별도의 페이지를 만드는 것은 의미가 없습니다. 개별적으로는 순위가 낮을 것입니다. 또한, '탁상시계'와 '탁상시계 구매' 페이지를 별도로 생성한다면, 이는 반드시 검색 스팸으로 인식될 것입니다.

옵션 2. 다른 페이지에 배치해야 하는 쿼리

예를 들어:

"탁상시계"
"전자탁상시계"
"탁상시계 알람시계"

이 경우 모든 요청이 한 페이지에 배치될 수도 있다고 가정할 수 있습니다. 그러나 검색 결과 분석에 따르면 이러한 검색어를 다른 페이지에서 홍보하는 것이 훨씬 더 효과적인 것으로 나타났습니다.

랜딩페이지 결정의 어려움

랜딩 페이지 전체에 배포하기가 매우 어려울 수 있는 요청 그룹과 개별 요청이 있습니다.

1) "객체-주체" 유형의 서비스 및 요청

여기서는 특정 서비스(객체)와 관련된 요청과 해당 서비스를 제공하는 자(주체)를 의미합니다.

예를 들어:

의사 - 치료
사진 작가-사진
로더 -움직이는

검색 결과 분석 결과, 대부분의 경우 서비스를 설명하는 쿼리와 서비스를 제공하는 전문가를 설명하는 쿼리는 같은 페이지에서 순위가 낮기 때문에 서로 다른 페이지에 배치되어야 하는 것으로 나타났습니다.

2) “세 번째 바퀴”

한 페이지에 3개의 유사한 쿼리 중 2개만 순위가 매겨지는 경우가 종종 있습니다. 이 경우 한 페이지에 쿼리를 배치하는 것이 어려울 수 있습니다.

예를 들어:

"모스크바의 로더 서비스"
"모스크바로 이동"
“이삿짐을 가지고 모스크바로 이사하기”

이러한 각 요청은 한 페이지에 배치될 수 있는 것처럼 보입니다. 그러나 실제로 Yandex 결과를 분석하면 다음과 같은 사실이 나타납니다.
— 1개와 2개의 요청이 같은 페이지에서 발견되는 경우가 많습니다.
— 같은 페이지에서 2개와 3개의 쿼리가 발견되는 경우가 많습니다.
— 요청 1과 3이 모두 "로더"라는 단어를 포함하고 있지만 찾을 수 없습니다.

따라서 HF와 MF 요청을 착륙시킬 때 서로 어떻게 인접해 있는지, 그중에 '제3의 바퀴'가 있는지를 연구할 필요가 있습니다.

어떤 페이지를 선택할지 완전히 명확하지 않은 경우 요청을 하기 전에 TOP를 분석해야 합니다.

3) 동의어

예를 들어 Yandex는 자체 동의어 데이터베이스를 사용하므로 동의어가 일반적으로 허용되는 개념과 일치하지 않는 경우가 많은 것으로 알려져 있습니다.

몇 가지 사례를 살펴보겠습니다.

A) 동의어가 아닙니다.

예를 들어:

"모스크바 청소"
"모스크바에서 청소하기"

실제로 쿼리는 동의어이지만 Yandex는 이를 동의어로 간주하지 않으며 동일한 페이지에서 두 쿼리를 모두 승격시키는 것은 극히 어렵습니다.

나) 동의어 양자간 및 일방적

문의사항 "지하철 지도"쿼리와 동의어 "지하철 노선도"그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이는 양방향 의존성입니다.

문의사항 "모스크바의 계획"쿼리와 동의어 "모스크바 지도", 하지만 요청에 대해서는 "모스크바 지도"요구 "모스크바의 계획"동의어가 아닙니다. 단방향 종속성입니다.