Поисковые системы, этапы их развития
Не так давно бескрайняя паутина интернета была не такой уж и бескрайней. Она не представляла коммерческого интереса. Доступ к сети имели университеты и разные научные институты, использовалась она, как правило, в исследовательских целях и для быстрого обмена данными.
С самого начала мета тег Keywords предназначался для поиска информации разного рода. Именно там происходила запись ключевых фраз, которые отвечали за описание информационных материалов, в дальнейшем по ним можно было производить поисковые задачи. Тогда это не было полноценным решением, оно напоминало поиск в библиотеке по названию книг или по карточкам.
Вполне обоснованно, что использование данного мета тега быстро стало ненужным. Ведь он не позволял отсортировывать материал в порядки важности и актуальности, это являлось неслабой проблемой тогда, когда по заданному запросу выпадало десятки документов.
После этого слово было за оптимизаторами, они содействовали появлению новой профессии- СЕО копирайтинга.
Интернет просторы стали заполняться десятками, сотнями тысяч новых статей, грамотно написанных и дающих исчерпывающий ответ на определенный заданный вопрос. Конечно, большинство текстовой информации не было полезной для реальных пользователей, статьи создавались для улучшения позиций портала в SEO поисковой выдаче. В это время все специализированные форумы просто гудели от обсуждений вопроса идеальной процентной плотности ключевиков, количества прямых вхождений нужной фразы, количества выделенных слов жирным шрифтом.
Спустя некоторое время, светлые головы поняли, что так не пойдет, и придумали полнотекстовый поиск. Поисковые роботы начали оценивать текст материала и оформление html. Выделенные жирным шрифтом фразы считались более важными. Гугл и Яндекс начали делать сортировку результатов по их релевантности, а значит, показывали на первых местах те страницы, которые максимальным образом соответствовали определенной ключевой фразе или слову.
Потом очень серьезный шаг совершил Google, введя такое понятие, как ссылочная цитируемость. К примеру, есть две похожие страницы, что одна, что другая полно отвечает на заданный запрос. Анализ текста не выявит, какая же из них лучше, ведь обе соответствуют тематике. Основа нового алгоритма от американцев такова: чем больше ссылающихся сайтов на ресурс, тем лучше.
Вас интересует стоимость продвижения сайта в яндексе, или сколько стоит продвижение сайта в месяц? Обращайтесь к нашим высокопрофессиональным менеджерам, они все подсчитают.