Klasična mučnina. Mučnina (spamnost) teksta: šta je to, zašto je treba računati i kako to svesti na normalu? Usluge za provjeru mučnine i spama

Ovo je takođe rečeno

Konačno, još jedan umjereno beskorisni parametar koji karakterizira količinu "vode" u tekstu. Izračunava se vrlo jednostavno: uzimamo broj beznačajnih riječi i dijelimo s ukupnim brojem riječi u dokumentu. Beznačajni su prijedlozi, čestice, zamjenice, skraćenice i druge riječi koje same po sebi ne nose semantičko opterećenje.

U ovom parametru svakako postoji zdravo zrno. Previše "vode" - i sada se smisao teksta gubi u brojnim "kao što je poznato", "lako zamisliti", "u savremeni svet» i "mlada dinamična kompanija". Naprotiv, bukvalno ćete morati da se probijate kroz „suhi“ tekst, a svi učenici bez izuzetka znaju za to.

Ali sadržaj vode ima vrlo indirektnu vezu sa optimizacijom pretraživača. Osim toga, karakteristika ne uzima u obzir tematiku teksta, njegovu strukturu i korištenu terminologiju. O metaforama i igri riječi da i ne govorimo. Analiza "Eugena Onjegina" za sadržaj vode daje preko 70% (sa "optimalnih" i strogo preporučenih od "stručnjaka" 60%), a pjesme Brodskog sadrže čak i ispod 80% "vode". Ovo je nešto Brodski, sa svojim "višedimenzionalnim" značenjima!

Recite, poezija je jedno, a komercijalni tekstovi drugo? U redu. Ali ljudi čitaju i jedno i drugo. Koja je, inače, takođe oko 70% vode.

Dokaz uzaludnosti

Ili, preciznije, irelevantnost navedenih parametara. Zatim prelazimo na lingvističke karakteristike.

Da shvatite kakav uticaj ima gustina (frekvencija). ključne riječi, klasična i akademska mučnina i vodenast teksta o rangiranju sajta u pretrazi, analizirao sam deset najboljih sajtova u izdavanju Yandexa za 5 proizvoljnih upita: "dijeljenje automobila", "promocija web stranice", "letovi čipova", "računovodstvene usluge moskva" i copywriting na engleskom. Za svaku lokaciju izvršeno je izračunavanje korelacije četiri parametra sa rangom lokacije i izvršena je regresiona analiza dobijenih podataka kako bi se identifikovala moguća povezanost.

Detalji studije su ispod ispod spojlera. Za one koje matematika ne zanima, idemo odmah na zaključke.

[+] Proračun korelacije između parametara teksta i pozicije pretraživanja

Za svaku frazu za pretraživanje izvršio sam pretragu u moskovskoj regiji u Yandexu. Za prvih 10 rezultata pretrage izvršene su sljedeće radnje:

1. Otvorite stranicu.
2. Pritisnite Ctrl+A, Ctrl+C.
3. Zalijepite sadržaj bafera u tekstualno polje u usluzi Advego semantičke analize teksta.
4. Zapišite primljene parametre.

Rezultat je 5 grupa po 10 vrijednosti za svaki od četiri analizirana parametra. Vrijednosti korelacije parametara sa pozicijom u pretrazi su prvo izračunate za pojedinačne ključne riječi, tj. po grupama. Zatim su izračunati ukupni koeficijenti korelacije za cijeli uzorak.

Svi podaci su sažeti u tabeli. Kliknite da otvorite u punoj veličini.

Korelacija prema Pearsonu dobro "hvata" samo linearnu zavisnost ili blisku njoj. Stoga ćemo za svaki slučaj izvršiti regresionu analizu podataka.

Generalno, sve je vidljivo golim okom. Da, postoje neka ograničenja za vrijednosti svakog od parametara, ali ne postoji očigledan sistem u distribuciji. Prisustvo granica kao takvih, međutim, ne znači ništa. Kada bismo analizirali ne smislene tekstove, već skup riječi, ne bi bilo granica, jer gornje i donje vrijednosti učestalosti riječi ili, recimo, sadržaja vode, određene su sintaksom i morfologijom jezika i strukturom teksta, a ne nekakvim algoritmima za rangiranje.

Jednačine regresije, konstruirane sa maksimalnom pouzdanošću aproksimacije, ovdje izgledaju kao strani elementi: haos je haos. Pouzdanost je, inače, mnogo manja od jedinstva.

Naravno, analiza ne tvrdi da je potpuna. Ima se na nešto zamjeriti: mali uzorak, nedovoljna dubina vrijednosti funkcija (pozicije web mjesta), miješane teme upita. Sasvim je moguće da će negdje na 20. stranici pretrage slika biti radikalno drugačija od one koju sam dobio.

Ako neko provjeri i podijeli svoje rezultate, bit ću zahvalan.

Rezultati su sljedeći: nijedan od razmatranih parametara nije pokazao značajnu korelaciju sa pozicijom stranice u pretrazi. Jednostavno rečeno, ni mučnina, ni vodenast, pa čak ni učestalost nemaju primjetan uticaj na položaj. Barem za web lokacije u prvih deset Yandex rezultata za gornje upite.

I još nekoliko zapažanja.

Kopirajteri svakim danom sve više liče na prezaposlene mazge koje na svojim plećima nose sav teret briga drskih kupaca. Želje naručioca u nijansama stila naručenog artikla, u broju znakova ili odabranoj strukturi teksta sasvim su opravdane, ali to nije sve što im pada na pamet. Sada svaki drugi kupac, koji nudi malu platu za rad, iz nekog razloga misli da bi copywriter trebao zamijeniti odjel marketinga, prodavače i, posebno, SEO stručnjake. Stoga, u onim zadacima se sve češće pojavljuju parametri kao što su: , klasična mučnina, gustoća glavnih riječi jezgre, naslov itd.

Bez sumnje, takve želje za iskusnog copywritera su izvodljive, ali trend vas tjera da razmišljate o budućim tržišnim standardima. Uz takve preduvjete, nije dug sat kada će se SEO majstori pretvoriti u jednostavne posrednike između kupca i copywritera koji će obaviti sav posao na optimizaciji stranice. Ali priroda svakog tržišta je promjenjiva, a oni koji nisu u stanju brzo da se prilagode, odmah se nađu izvan vidokruga "debelih" kupaca. Stoga, unatoč buri ogorčenja, prestanimo okretati nos i shvatiti što žele od nas, ukazujući u zadatku na željeno postotak akademske mučnine.

Akademski dokument Mučnina

Na raznim resursima, uključujući popularni Advego, rečeno nam je da je akademska mučnina postotak najčešće ponavljanih ključeva u ukupnom broju riječi u tekstu. Sve iz istih izvora, pri pisanju tekstova preporučujemo okvir od 6-9% mučnine za kvalitetnu optimizaciju članka u pretraživačima. Ali šta to znači i zašto je potrebno? Općenito, razumijemo da je ovo pokazatelj neželjenog sadržaja teksta s ključnim riječima i znamo da prekomjerna neželjena pošta može natjerati robote za pretraživanje da ispuste članak ili cijelu stranicu u filter.

Mislim da posledice filtera ne treba nikome objašnjavati? Ali uopšte nije jasno zašto 6-9% i po kojoj se formuli ovaj procenat izračunava. Lično, ozbiljno sumnjam u kredibilitet ovog indikatora. Prije svega zato što nijedan korisnik ne zna 100% kako se izračunava. Još ću reći - administracija Advega ne zna koja formula se koristi za brojanje akademske mučnine.

Fraza "...nije komentarisano" na snimku ekrana priloženom iznad, u ovom slučaju, ne implicira korporativnu tajnu, već jednostavno neznanje. Još jedna potvrda neobavezne pažnje akademskoj mučnini su desetine stranica u vrhu broja o raznim temama. Kod njih, vrlo često, ovaj pokazatelj prelazi skalu za 10,11, pa čak i 13%. Ne žurim, već samo radim na podacima koji se lako mogu provjeriti.

Uslovljenost akademske mučnine također je posljedica posebnosti rangiranja od strane pretraživača. Znamo da Google analizira svaku tačku, zarez, sliku i dugme. Stoga će se konačni statistički podaci za stranicu razlikovati od onih u dokumentu objavljenom na njoj. Sve navedeno nam govori o dvije stvari: prvo, ne treba se tako strogo držati okvira od 6-9%, a drugo, to ne znači da su informacije potpuno beskorisne. Ako se i dalje pridržavate navedenih vrijednosti, rizik od ulaska u filter je značajno smanjen, ali će biti teže ući u sam vrh problema zbog tekstova.

Classic Document Mučnina

Sa klasičnom mučninom sve je lakše, jer je to koeficijent najviše ponavljanog ključa. Osim toga, ovdje ne morate ništa mijenjati. Samo unesite broj ponavljanja najčešće tipke u kalkulator, na primjer 43, pritisnite dugme "√" (kvadratni korijen) i dobijete naš koeficijent. Prema primjeru, izlazi 6,56. Shodno tome, sa 36 riječi po tekstu, koeficijent je 6, za 7 riječi - 2,64 itd. Za početnike copywritere, glavna stvar je da ne brkaju ključ sa stop riječima, koje se ne uzimaju u obzir pri analizi klasične mučnine.

Uzimajući u obzir stranice koje obožavaju pretraživači, mnogi SEO stručnjaci su se složili da je faktor 7 optimalan u dokumentu. Indikatori ispod sedam neće štetiti sajtu, ali, u zavisnosti od drugih činjenica o rangiranju, mogu smanjiti efikasnost promocije resursa. Ako odlučite prekoračiti preporučenu vrijednost, tada rizikujete da padnete u nemilost pretraživača, odnosno u filter.

Programi za provjeru mučnine teksta

Da biste brzo riješili zadatke optimizacije dokumenta ili jednostavnog prilagođavanja željama u TOR-u, trebali biste pribjeći pomoći raznih programa. Naznačiću najpoznatije i najpopularnije od njih. Šta koristiti, odlučite sami ili pitajte klijenta šta koristi, kako biste izbjegli kontroverzne situacije.

Jasan interfejs, neograničen broj provera i minimalna potrebna lista indikatora za dokument.

Prilikom provjere dokumenta na akademski koeficijent, dodatno se provjerava jedinstvenost, pravopis, broj znakova itd. Broj čekova bez registracije je ograničen na dan. Mučnina se ovdje prikazuje kao "spamnost", i u principu je slična akademskoj u Advegu, ali istovremeno koristi vlastiti algoritam. Provjera traje duže nego u Advegu, zbog redoslijeda provjera postavljenog za istovar stranice.

Pogodan servis za brzo uređivanje i lekturu teksta. Prikazuje klasičnu mučninu, a takođe i vizuelno prikazuje sadržaj vode i mapu dokumenta (gustina reči). Radi vrlo brzo, bez ograničenja u provjerama.

Prije objave teksta neće ga biti moguće provjeriti na ovom servisu, ali se brzo provjerava projekt koji već ima svoj url. Osim broja znakova, mučnine i gustine riječi, provjera će vam pokazati interne i eksterne veze, kao i relevantnost naslova za tekst.

Postoji i veliki broj programa koje je potrebno preuzeti za dalji rad, ali ne vidim razloga da učitavam kompjuter i sam da utvrdim mučninu dokumenta. Navedeni primjeri su više nego dovoljni za rješavanje ovog problema.

Šta se može učiniti da se smanji ili poveća mučnina od teksta?

Ako shvatite šta je akademska i klasična mučnina, onda vam neće biti teško prilagoditi njihove vrijednosti. Ali ipak ću dati nekoliko primjera za potkrepljenje.

Primjer smanjenja klasične mučnine

Primjer smanjenja akademske mučnine

nakon:


Posebno pažljivi čitaoci su možda primijetili da se smanjenjem čak i jedne riječi iz srži mijenjaju obje mučnine. Možda ste se pitali zašto, u akademskoj mučnini, mijenjate nekoliko riječi umjesto jedne. Doista, jedna riječ se može promijeniti, ali ako je AT previsok, morat će se jako smanjiti, što će povući njen značaj za robote za pretraživanje. Da biste to izbjegli, lakše je istovremeno smanjiti broj nekoliko riječi odjednom.

Ako imate bilo kakvih pitanja na ovu temu, pišite ih u komentarima ili na jedan od kontakata koje sam naveo. Odgovoriću sa zadovoljstvom.

Pustili smo nova knjiga„Marketing sadržaja u društvene mreže: Kako ući u glavu pretplatnika i zaljubiti se u svoj brend.

Mučnina od teksta je učestalost upotrebe određene riječi u tekstu.

Mučnina uzima u obzir ponavljanje nekih riječi, sinonima. Uzimaju se u obzir ne samo ključne fraze, već i sinonimi.

Na Nova godina jeo si puno mandarina. I počinješ da se osećaš bolesno. Nema više mandarina ili narandži da se penju u vas. Svi citrusi imaju refleks grčenja.

Bilo je previše mandarina. Ako riječ sa svim sinonimima smatramo mandarinom, onda će to u tekstu biti mučnina. Previše fraza koje se ponavljaju.

Uticaj na SEO

Kada su algoritmi za rangiranje počeli da uzimaju u obzir ne samo gustinu ključnih riječi, već i ukupan broj ponavljanja fraza, uveden je termin „mučnina“.

Shodno tome, što je ovaj indikator niži, to je stranica bolje rangirana u rezultatima pretrage. Međutim, to nije tako važan pokazatelj kao što je tekst ili sadržaj vode.

Vrste mučnine

Stručnjaci identificiraju samo dvije glavne vrste materijala za mučninu i stoga ćemo govoriti o njima.

klasična

Savršeno ilustruje i ukazuje da se radi o klasičnoj tekstualnoj mučnini, usluzi Advego resursa, odnosno semantičkom analizatoru https://advego.com/text/seo/. Jednako je kvadratnom korijenu broja ponavljanja riječi ili fraza. Na primjer, ako se bilo koja riječ pojavi 25 puta na stranici, tada će mučnina za nju biti tačno 5. Ova vrijednost je unutar normalnog raspona ako je cijeli tekst bez razmaka najmanje 8-10 hiljada znakova.

Male tekstove treba još pažljivije provjeravati, jer će umjetno dodane ključne riječi i fraze biti pogubne za njega kada ih provjeravaju roboti za pretraživanje.

Važno je pitanje koja bi trebala biti mučnina teksta kako ga tražilice ne bi shvatile kao neželjenu poštu. Unutar normalnog raspona, "klasični" se smatra indikatorom od 1 do 5. Maksimalna dozvoljena vrijednost takve mučnine završava se sa sedam. U svim ostalim slučajevima, roboti će smatrati da je vaš tekst mašinski napravljen, sa strašnim neželjenim sadržajem, što može odmah sniziti stranicu na rang listi u smislu relevantnosti.

akademski

Posebno za ovaj pokazatelj razvijena je formula koja određuje akademsku mučninu teksta, kao postotak drugih riječi u članku ili drugom tekstu. Podrazumijeva pravilno izračunat omjer (u procentima) ključnih upita prema frazama i riječima koje nisu ključne riječi. Za potpunost razumijevanja, dajemo konkretan primjer izračunavanja ovog indikatora, koji čini najjednostavniji matematički omjer.

• 18 pojavljivanja - X%.
• 780 riječi - 100% tekst.
• X = 100 * 18 / 780 \u003d 2,307%
• X = 2,305=7%

Dakle, ispada da bi provjera teksta na mučninu pomoću posebne usluge trebala dati upravo ovu cifru, koja je unutar normalnog raspona. Zapravo, akademska mučnina se s pravom može smatrati direktnim pokazateljem učestalosti pojavljivanja.

Osnovna greška

Prilikom pisanja tekstova uzima se u obzir prekomjerna upotreba ključnih upita, riječi i fraza. Zbog toga se dobija izuzetno nepoželjna, visoka dokumentarna mučnina, koja je ranije davala značajan rezultat, ali je razvojem novih servisa pala na nulu.

Mjerenje nivoa mučnine teksta

Najlakši način da provjerite ima li u bilo kojem tekstu mučninu, kako akademsku tako i klasičnu, je jednostavno izračunati pojavljivanja, tražeći prave reči i fraze ručno i brojeći sve rezultate. Ali zbog toga ćete izgubiti mnogo vremena i truda, što nije uvijek zgodno. Stoga je logično obratiti pažnju na razne usluge na mreži, od kojih većina radi na potpuno besplatnoj osnovi.

Program TextusPro

Dovoljno je kopirati željeni tekst i zalijepiti ga u poseban prozor aplikacije, a zatim će automatski izračunati sve indikatore koji su vam potrebni. Osim mučnine, ovaj servis će pružiti mogućnost provjere i drugih indikatora teksta, pa je njegova pogodnost očigledna.

Online usluga Advego burze

Sve provjere, osim jedinstvenosti teksta, za koji postoji poseban program, vršit će se direktno u pretraživaču vašeg računara. Štaviše, kao rezultat takve analize odmah će se dobiti oba indikatora - akademska i klasična mučnina.

Usluga će pomoći da se zadatak uvelike pojednostavi, jer pokazuje učestalost i broj pojavljivanja ne samo pojedinačnih riječi, već i cijelih fraza, što nepogrešivo "ističe" u članku. Napominjemo da je maksimalna stopa 3%, na to treba obratiti posebnu pažnju.

SEO proboj usluga

Nudi širok izbor opcija verifikacije: jednokratnu, jednokratnu, skupnu. Usluga će zaista pomoći u borbi protiv neželjene pošte i blokiranja od strane robota za pretraživanje.

Ovdje možete vidjeti koje stranice napuštaju pretragu, a koje rastu, u obliku zgodne i razumljive tabele. Saobraćaj možete redovno pratiti tako što ćete napraviti „runs” sličnu uslugu, što nije nimalo teško, praktično i brzo.

Kako ukloniti višak teksta mučninu

Nakon što provjerite tekst i izračunate „višak“, možete ga početi čistiti. Na primjer, možete jednostavno zamijeniti previše česte riječi sinonimima (ima), a ponekad ih potpuno ukloniti iz materijala. Možda će biti potrebno više vremena za pisanje sa takvim čekovima, ali isplati se. Ne škodi u isto vrijeme nemilosrdno precrtati tautologije, napustiti većinu zaustavnih riječi, sve će to pomoći poboljšanju kvalitete.

Mučnina od teksta je indikator koji određuje učestalost upotrebe riječi u tekstualnom dokumentu. Napomena: nije važna samo učestalost riječi iz, već i sve druge riječi koje se koriste u tekstu. Na primjer, u članku optimiziranom za upit "montaža roletni", učestalost upotrebe riječi iz ključne fraze bit će manja od učestalosti riječi "prozori". U tom slučaju će se smanjiti relevantnost teksta za dati upit, a samim tim i šanse da web stranica bude visoko rangirana.

Postoje dva indikatora mučnine, a izračunavaju se različito.

klasična mučnina

Klasični rezultat mučnine je kvadratni korijen učestalosti riječi u tekstu. Na primjer, ako se riječ pojavljuje 16 puta u tekstu, njena klasična mučnina je 4. U ovom slučaju se obim teksta ne uzima u obzir.

Klasični indeks mučnine ne može biti manji od 2,64. Čak i ako se riječ koristi u tekstu manje od 7 puta, kvadratni korijen se u ovom slučaju izdvaja iz broja 7.

Šta bi trebalo da bude mučnina od teksta? Smatra se da je maksimalna dozvoljena vrijednost za klasičnu mučninu teksta 7. Ako je indikator veći od ove brojke, tekst može biti ocijenjen kao spam od strane pretraživača.

Akademski dokument Mučnina

Šta je mučnina od akademskog teksta? Ovo je omjer broja ponavljanja najčešće korištene riječi u dokumentu i broja riječi u cijelom tekstu. Mjeri se u procentima. Drugim riječima, akademska mučnina je mjera učestalosti.

Kako se mjeri frekvencija riječi?

Učestalost je postotak. Označimo ga slovom "H". Slova "KS" označavaju broj ponavljanja riječi u različitim oblicima, uzimajući u obzir promjenu padeža, broja, roda, odnosno ne samo čiste pojave, već i morfološke (vidi lekciju "Ključne riječi"). Broj riječi u cijelom tekstu je "KST". Tada će formula za određivanje frekvencije riječi izgledati ovako:

COP: CST x 100 = H%

Primjer izračuna frekvencije ključne riječi

Uzmimo, na primjer, kratak tekst o ručnim satovima:

Švicarski ručni sat

Zadovoljstvo nam je poželjeti Vam dobrodošlicu u online prodavnicu švicarskih satova. Naš katalog sadrži širok izbor robe poznatih švajcarskih brendova:

• Tissot,
• candino,
• omega,
• Certina.

Na sve satove koje prodajemo imamo garanciju servisnog centra.

Visok kvalitet satova, besprijekoran i izdržljiv rad mehanizma, moderan dizajn, poseban šarm i elegancija - zaista je prestižno posjedovati tako skup sat!

Pozovite nas odmah i postaćete vlasnik svog omiljenog modela luksuznih satova, muških ili ženskih satova, uz deset posto popusta.

Odredimo učestalost ključne fraze "ručni sat".

Ukupan broj riječi je 76. Pojavljivanja ključnih riječi - 5 (2 puta - čisto pojavljivanje, 1 put - morfološko, 2 puta - razrijeđeno). Odvojeno računamo svaku riječ od ključne riječi. Riječ "ručni zglob" ponavlja se u različitim oblicima 5 puta, riječ "sat" (također u različitim oblicima) - 6 puta. Hajde da saznamo njihovu frekvenciju:

Zglob 5: 76 x 100 = 0,065 x 100 = 6,5%.

"sati" 6: 76 x 100 = 0,078 x 100 = 7,8%

Mi "spamujemo" na obje riječi. Inače, to bi se moglo utvrditi čak i "na oko", bez kalkulacija. Ručni satovi su odvratni. Kako smanjiti akademsku mučninu od teksta? Situaciju možete popraviti na jedan od dva načina: trebate ili povećati tekst ili smanjiti broj pojavljivanja ključnih riječi.

Prema mnogim optimizatorima, učestalost ključnih riječi u tekstovima bi trebala biti unutar 3-5%, tada će mučnina biti normalna.

Gore navedene sheme za izračunavanje učestalosti i mučnine bit će vam korisne ako se ne možete povezati na Internet i koristiti prikladnu uslugu analize teksta http://istio.com/rus/text/analyz/. Kao i druge slične usluge, pomoći će vam da brzo i precizno odredite učestalost riječi i klasičnu mučninu materijala.

Iskusni copywriteri gotovo nikada ne izračunavaju učestalost ili mučninu. Pridržavaju se prihvatljivih pokazatelja na nivou intuicije. Kao što je više puta rečeno, treba pisati za ljude. Ako im je lako i zanimljivo čitati vaše tekstove, onda s mučninom u člancima - sve je u redu.