Способы повышения видимости узла из поисковых систем
Если имя вашей компании широко известно и однозначно связано с уникальными наименованиями продукции или услуг, то проблем с локализацией ваших узлов в Сети у пользователя, скорее всего , не возникнет.
Другое дело, если вы пытаетесь предоставить клиентам или читателям сервис или материал, не отличающийся оригинальностью, например, связанный с разработкой Web-страниц. В этом случае попасть даже в первую сотню ссылок из списка отклика в глобальной поисковой системе, может быть не просто. Способов повышения видимости узла из поисковых машин как оправданных с точки зрения этики, так и сомнительных - немало. Важно помнить о том, что универсальных средств решения этой проблемы пока не существует: слишком многое зависит от текущих особенностей работы отдельного поискового сервиса. Проблема в том, что существует фактически две правды. Одна звучит в рекомендациях по приготовлению документов со стороны экспертов самой поисковой системы, другая связана с реальным успехом в достижении высокого рейтинга.
По-видимому, самый убедительный совет, который можно дать разработчику документов, пытающемуся решить вопрос взаимодействия с поисковыми машинами самостоятельно, следующий: анализируйте HTML-код тех документов, которые добились в интересующих вас сфере деятельности и поисковой системе наивысших рейтинговых результатов. Это относится и к META-тэгам, и к остальному содержимому страниц. Естественно, такой анализ является специфичным и трудоемким, и может служить поводом для обращения к профессионалу.
Оптимальный результат обеспечила бы компания-посредник, которая состоит в прямом контакте с разработчиками поисковых систем. Если такие связи и существуют, они, по понятным причинам, вряд ли когда-либо будут оглашены. Но есть и косвенные, хотя и медленные, приемы анализа работы поисковых систем, доступные каждому, а именно -тестирование. Автору известно о создании целых тестовых Web-узлов, единственной задачей которых является выяснение чувствительности работы алгоритма отдельной поисковой машины к картине размещения информации на Web-страницах. Широкое распространение в Сети получила разработка так называемых страниц-мостиков (bridge-pages), которые оптимально ориентированы на конкретную поисковую систему. Добраться с них до основной страницы узла читателю позволяют гиперссылки.
В целом, когда ситуация требует приготовления материала для наилучшего восприятия программой-роботом, а не конечным пользователем, не может не вызывать опасений.
Так, например, известно, что AltaVista, особенно высоко оценивает содержимое заголовка страницы, помещаемое в контейнер TITLE. В результате вверху списка отклика этого индекса появляются сотни документов, где вместо связного заголовка фигурирует набор ключевых слов и фраз. Именно этот набор и станет по умолчанию именем закладки на документ при работе с большинством браузеров.
Однако даже столь прецизионная настройка на систему не дает долговременных гарантий: недавно в телеконференциях появилось несколько сообщений об изменении AltaVista характера ранжирования документов в начале марта 1999 года. Его результатом стал откат многих фаворитов рейтинга далеко за пределы реальной видимости.
Подбор ключевых слов для META-тэга документа также носит тонкий характер. Многие алгоритмы придают больший вес тому термину или фразе, которые расположены ближе к началу перечня. Число повторений ключевых слов не должно превышать определенного количества раз, в большинстве случаев двух-трех, чтобы система не применила санкций против спама.
Неплохую помощь для их выбора могут подсказать системы, которые отслеживают запросы, поступающие от пользователей на поисковые машины.
Важным оказывается найти не просто адекватные содержанию ключевые слова и фразы, а именно те, что часто применяются пользователями на практике.
Одной из таких служб, содержащей в своей базе данных около полумиллиона запросов, является MetaSearch Keyword Database (http://www.nfldproducts.com/search/index.html ) С ее помощью можно не только решить проблему ключевых слов, но и отследить характерную психологию решения отдельных поисковых задач. Автору удалось, например, выяснить, что при поиске какой-либо услуги через Сеть, пользователь, как правило, ищет ее с помощью прямого запроса и не прибегает к посредничеству бизнес-каталогов.
