SEO анализ онлайн текста — сервис Адвего, как пользоваться

Привет, сейчас расскажу как проходит сео проверка адвего. Безусловно вы сталкивались с такими понятиями, как тошнота, уникальность, водность. Сегодня я хочу рассмотреть каждый из этих них отдельно на примере биржи адвего.
Как вы заметили, я всегда подробно рассказываю и стараюсь помочь вам в освоении различных тематик. Хотите, чтобы ваши проекты хорошо ранжировались в поисковых системах? Попробуйте Адвего. Сегодня попробуем разобраться, что такое сео проверка адвего. Это полезный, очень эффективный, а главное бесплатный сервис.

Cео проверка адвего- первые шаги

Для сео проверки адвего можно выбрать различные площадки, но одной из популярных является онлайн сервис Адвего. Если разобраться, то анализ проводится быстро и без усилий.

Обязательно рекомендую зарегистрироваться на этом сервисе! Регистрация займет всего несколько минут, зато будет полезной. В Адвего представлены три составляющие, необходимые для seo:

• Грамматические и орфографические ошибки.
• Анализ уникальности.
• Семантический анализ.

Есть дополнительные составляющие, но эти считаются наиболее важными. Увидеть их можно над меню личного кабинета. Ниже я привел пример вставки текста в проверочное окошко сервиса.

Читайте также:  Выполнение заданий в интернете за деньги: Как и какие задания лучше выполнять?

Рекомендую прочитать как адаптировать видео с ютуба для статей.

Зачем нужен анализ текстов?

Как Вы знаете, наиболее важной частью сайта является его контент, благодаря которому интернет-ресурс и несет собой всю свою ценность. А как известно, львиную долю всего контента составляет именно текст. Это понимают не только люди, но и поисковые системы. Поэтому к нему то и ставятся высокие требования, вынуждая текст делать привлекательным как для человека, так для поисковика. Для проверки на “читабельность” для поисковых систем в Сети существует целый ряд онлайн-сервисов, позволяющих предугадать, насколько приемлемыми будут тексты сайта для тех же Google или Яндекса.

Проверка орфографии

Умение грамотно написать и изложить собственные мысли без ошибок – говорит о качественном образовании. Понятное дело, что полностью учитывать любые имеющиеся в русском языке правила, мало кто сможет, но знать основные стоит. Как следствие, такие статьи приятно даже просто прочитывать.

Орфография в Адвего проверяется быстро и бесплатно. Для этого следует сделать всего лишь три простых вещи:

1. Зайти в раздел «проверки орфографии».

   

2. Выбрать язык при необходимости.
3. В поле «текст» вставить материал и нажать кнопку «проверка».

Как вы можете заметить, все легко и просто. Она занимает буквально пару минут. Я предоставил вам пример для наглядности, специально сделав там ошибки.

Здесь слова, в которых допущены ошибки, выделяются пунктирным красным цветом. Если навести курсор на это слово, то в системе будет предложено несколько верных вариантов.

Если пользуетесь адвего, то в будующем планируете использовать копирайтера, и как составить для него правильное ТЗ есть информация здесь.

Семантический анализ текста на Адвего

Этот инструмент открывает возможность проверки и оценки текстов на количественный состав слов в тексте, и выделить фразы, составляющие семантическое ядро. Семантический анализ текстов и семантика является неотъемлемой частью сео-копирайтинга. Об этом я еще буду рассказывать в ближайших статьях, подписывайтесь чтобы не пропустить их!

Сео проверка текста проводится также бесплатно и в режиме «онлайн». Для того чтобы проверить нужно:

1. Зайти через меню в раздел «Семантический анализ текста» либо перейти по ссылке: https://advego.ru/text/seo/
2. Выбрать язык (огромное количество поддерживаемых языков).
3. В поле «Текст» добавляем статью, для которой нужна семантическая проверка и нажимаем кнопку «Проверить».

Семантический сео анализ текста длится пару секунд, после чего выводятся результаты. Для примера, все тот же кусочек текста.

Семантическое ядро — это набор слов, их морфологических форм и словосочетаний, наиболее точно отражающие тематику текста (статьи).

В результатах также отображается подробный список слов и стоп-слов, из которых состоит статья. И все та же орфографическая проверка текста с выделение ошибок в словах.

Статистика текста: что означают основные параметры?

Количество символов, символов без пробелов, слов, грамматических ошибок — думаю, что здесь и так все понятно, объяснять ничего не нужно!?

Читайте также:  ВКтаргет (VkTarget) — обзор площадки для заработка в социальных сетях с минимальными усилиями

Количество уникальных слов — слова, встречающиеся в тексте хотя бы раз. Если слово в тексте встречается 2 и более раз, то оно считается не уникальным.

Количество значимых слов — слова, определяющие значимость текста. В учет берутся только существительные.

Количество стоп-слов — слова, не несущие в себе никакой смысловой нагрузки (так, вот, либо, на, как и т.п.), они помогают связывать слова в предложения.

«Вода» — это процентное отношение не значимых слов к их общему количеству, грубо говоря, процент текста не несущий информационной ценности. Процент «воды» увеличивается, если статью пытаются «растянуть», сделать большей по объему, не добавляя в текст ценной информации.

Средним показателем «водности» или «водянистости» =) считает 60-75%. Если этот показатель выше, то возможно стоит поработать над снижением «воды» в тексте. Но здесь еще многое зависит от тематики. Для некоторых «заезженных» тематик, показатель может быть и выше.

На заметку! Буквально несколько лет назад «вода» в тексте не должна была превышать 25-35%. Однако, на самом деле в то время семантический анализ показывал не «водность» , а «сухость» текста. Сейчас алгоритм вычисления рассчитывает именно «воду», но до сих пор можно встретить статьи, которые гласят что показатель «воды» должен быть не более 35%. Это уже не актуальная информация.

Классическая и академическая тошнота документа. Проверка на тошноту текста: Зачем ее делать?

Классическая тошнота — это параметр, показывающий заспамленность текста самым повторяющимся словом. Нормальное значение классической тошноты должно составлять не более 7%. Когда это значение больше, то такую статью не только будет труднее продвинуть в поисковиках, но и есть риск попасть под фильтры поисковых систем. Поэтому на этот параметр стоит обращать особое внимание.

Академическая тошнота — показывает «натуральность» текста. Чем больше в тексте присутствует повторяющихся слов, тем выше будет показатель академической тошноты. Норма этого показателя считается в пределах 10%.

Как видите, у меня на примере аж 13%, получилось это из-за того что проверялся очень маленький кусочек статьи. Если бы проверялась вся статья целиком, этот показатель был бы в норме.

P.S. Решил полностью проверить текст на тошноту всей статьи – как результат, академическая тошнота составила 9,5%. Опять же не стоит впадать в крайности, получилось у Вас, скажем 11,4%, если заказчик не требует определенного значения, то оставляем и забываем.

Как уменьшить академическую тошноту если это необходимо? Очень легко: на основе Сео анализа берем из семантического ядра 2-5 самых часто повторяющихся слов и уменьшаем их количество в своей статье:

1. Просто удаляя (если по смыслу они там в принципе не нужны), либо полностью переписывая предложение, чтобы слово не использовалось.
2. Заменяя синонимами.

Ну и самое главное помните — лучше изначально писать статью таким образом, чтобы она была насыщенна разными словами. В этом случае с большой долей вероятности тошнота текста будет в норме.

Проверка тошноты текста на Адвего должна стать обязательным пунктом, если Вы занимаетесь сео-копирайтингом. Тем более что проверить тошноту, как Вы могли заметить, можно быстро и легко.

Кому может пригодиться семантический seo анализ текста?

Seo проверка текста может помочь копирайтерам, которые пишут сео-тексты. Зачастую заказчики загоняют их в жесткие рамки, по объему текста, вхождений ключевых слов и других параметров. Вот здесь-то семантический анализ и поможет: проверить эти параметры и скорректировать их под требуемые.

Семантический seo анализ

Семантический анализ позволяет оценить контент на количество слов, выделяет фразы, которые являются составляющими общего ядра семантики. Данная проверка считается незаменимой в seo копирайтинге. Об этом я уже говорил в предыдущих статьях.

Читайте также:  Как и где можно научиться работать в Фотошоп с нуля? Сколько можно заработать

Данный анализ осуществляется бесплатно для сайта онлайн. Для него необходимо:

1. Зайти в соответствующий раздел «семантического анализа».
2. Выбрать нужный язык. По умолчанию установлен русский.
3. В открывшееся поле вставить статью и запустить анализ.

Для сео анализа достаточно всего лишь пару секунд, привожу пример. Особенное внимание здесь стоит обратить на статистику и само семантическое ядро. В результате появляется список слов и стоп-слов, а также орфографические и грамматические ошибки.

Онлайн-сервисы семантического и SEO-анализа текста

Advego.com

. Семантический анализ от биржи контента Адвего — один из самых популярных сервисов у SEO-специалистов. Он бесплатен, доступен всем незарегистрированным и зарегистрированным пользователям. Показывает:

• Академическую тошноту;
• Классическую тошноту;
• Количество стоп-слов;
• Показатель «воды»;
• И другие менее значимые параметры.

Istio.com

. Это — сервис, разработанный специально для семантического анализа текста. Доступен всем, регистрация не обязательна. Не требует оплаты подписки. Показывает:

• Показатель водности;
• Тошноту;
• Топ-10 самых используемых слов;
• Тематику текста;
• Другие параметры.

Miratext.ru

. Это — еще один сервис от биржи копирайтинга. Тоже бесплатный, доступный зарегистрированным и незарегистрированным пользователям. Показывает:

• Тошноту;
• «Водянистость»;
• Качество по закону Ципфа;
• Облако частотности слов;
• Другие менее значимые цифры.

Разберем основные параметры оптимизации

В результате разберем следующие основные параметры оптимизации, на которые нужно обратить внимание:

• Знаки без пробелов, с ними, различные ошибки. Здесь, я думаю, сложности возникнуть не должно.
• Наличие уникальных слов. Эти слова могут встречаться в статье всего раз. Если число будет повторяться более двух раз, то уже считается неуникальным.
• Значимые слова. Они определяют полезность содержимого. Учитываются имена существительные.
• Стоп-слова. Как правило, они не подразумевают смысла. К ним относятся: так, вот, или, на, как и другие. Они просто служат для связки словосочетаний в предложении.
• «Вода». Это соотношение значимых слов к общему объему, то есть они не значат информационную ценность. Средний показатель в этом случае считается около 60-75%. Для некоторых распространенных тем этот показатель может быть и несколько больше, это тоже нужно учитывать.

Латентно-семантический анализ

Как находить тексты похожие по смыслу? Какие есть алгоритмы для поиска текстов одной тематики? – Вопросы регулярно возникающие на различных программистских форумах. Сегодня я расскажу об одном из подходов, которым активно пользуются поисковые гиганты и который звучит чем-то вроде мантры для SEO aka поисковых оптимизаторов. Этот подход называет латентно-семантический анализ (LSA), он же латентно-семантическое индексирование (LSI) Предположим, перед вами стоит задача написать алгоритм, который сможет отличать новости о звездах эстрады от новостей по экономике. Первое, что приходит в голову, это выбрать слова которые встречаются исключительно в статьях каждого вида и использовать их для классификации. Очевидная проблема такого подхода: как перечислить все возможные слова и что делать в случае когда в статье есть слова из нескольких классов. Дополнительную сложность представляют омонимы. Т.е. слова имеющие множество значений. Например, слово «банки» в одном контексте может означать стеклянные сосуды а в другом контексте это могут быть финансовые институты.

Латентно-семантический анализ отображает документы и отдельные слова в так называемое «семантическое пространство», в котором и производятся все дальнейшие сравнения. При этом делаются следующие предположения:

1) Документы это просто набор слов. Порядок слов в документах игнорируется. Важно только то, сколько раз то или иное слово встречается в документе. 2) Семантическое значение документа определяется набором слов, которые как правило идут вместе. Например, в биржевых сводках, часто встречаются слова: «фонд», «акция», «доллар» 3) Каждое слово имеет единственное значение. Это, безусловно, сильное упрощение, но именно оно делает проблему разрешимой.

Пример

Для примера я выбрал несколько заголовков с различных новостей. Они выбраны не совсем случайно, дело в том, что для случайной выборки потребовался бы очень большой объем данных, что сильно затруднило бы дальнейшее изложение. Итак, было выбрано несколько заголовков.

Первым делом из этих заголовков были исключены, так называемые, стоп-символы. Это слова которые встречаются в каждом тексте и не несут в себе смысловой нагрузки, это, прежде всего, все союзы, частицы, предлоги и множество других слов. Полный список использованных стоп-символов можно посмотреть в моей предыдущей статье о стоп-симолах

Далее была произведена операция стемминга. Она не является обязательной, некоторые источники утверждают, что хорошие результаты получаются и без нее. И действительно, если набор текстов достаточно большой, то этот шаг можно опустить. Если тексты на английском языке, то этот шаг тоже можно проигнорировать, в силу того, что количество вариаций той или иной словоформы в английском языке существенно меньше чем в русском. В нашем же случае, пропускать этот шаг не стоит т.к. это приведет к существенной деградации результатов. Для стемминга я пользовался алгоритмом Портера.

Дальше были исключены слова встречающиеся в единственном экземпляре. Это тоже необязательный шаг, он не влияет на конечный результат, но сильно упрощает математические вычисления. В итоге у нас остались, так называемые, индексируемые слова, они выделены жирным шрифтом:

1. Британская полиц

ия знает о местонахождении
основател
я
WikiLeaks
2. В
суд
е
США
начинается процесс
прот
ив россиянина, рассылавшего спам 3.
Церемон
ию
вручен
ия
Нобелевск
ой
прем
ии мира бойкотируют 19
стран
4. В
Великобритан
ии
арестова
н
основател
ь сайта
Wikileaks
Джулиан Ассандж 5. Украина игнорирует
церемон
ию
вручен
ия
Нобелевск
ой
прем
ии 6. Шведский
суд
отказался рассматривать апелляцию
основател
я
Wikileaks
7. НАТО и
США
разработали планы обороны
стран
Балтии
прот
ив России 8.
Полиц
ия
Великобритан
ии нашла
основател
я
WikiLeaks
, но, не
арестова
ла 9.В Стокгольме и Осло сегодня состоится
вручен
ие
Нобелевск
их
прем
ий

Латентно семантический анализ

На первом шаге требуется составить частотную матрицу индексируемых слов. В этой матрице строки соответствуют индексированным словам, а столбцы — документам. В каждой ячейке матрицы указано какое количество раз слово встречается в соответствующем документе.

Следующим шагом мы проводим сингулярное разложение полученной матрицы. Сингулярное разложение это математическая операция раскладывающая матрицу на три составляющих. Т.е. исходную матрицу M мы представляем в виде:

M = U*W*Vt

где U и Vt – ортогональные матрицы, а W – диагональная матрица. Причем диагональные элементы матрицы W упорядочены в порядке убывания. Диагональные элементы матрицы W называются сингулярными числами.

Читайте также:  Как писать крутые посты: советы копирайтерам

Прелесть сингулярного разложения состоит в том, что оно выделяет ключевые составляющие матрицы, позволяя игнорировать шумы. Согласно простым правилам произведения матриц, видно, что столбцы и строки соответствующие меньшим сингулярным значениям дают наименьший вклад в итоговое произведение. Например, мы можем отбросить последние столбцы матрицы U и последние строки матрицы V^t, оставив только первые 2. Важно, что при этом гарантируется, оптимальность полученного произведения. Разложение такого вида называют двумерным сингулярным разложением:

Давайте теперь отметим на графике точки соответствующие отдельным текстам и словам, получится такая занятная картинка:

Из данного графика видно, что статьи образуют три независимые группы, первая группа статей располагается рядом со словом «wikileaks», и действительно, если мы посмотрим названия этих статей становится понятно, что они имеют отношение к wikileaks. Другая группа статей образуется вокруг слова «премия», и действительно в них идет обсуждение нобелевской премии.

На практике, конечно, количество групп будет намного больше, пространство будет не двумерным а многомерным, но сама идея остается той же. Мы можем определять местоположения слов и статей в нашем пространстве и использовать эту информацию для, например, определения тематики статьи.

Улучшения алгоритма

Легко заметить что подавляющее число ячеек частотной матрицы индексируемых слов, созданной на первом шаге, содержат нули. Матрица сильно разрежена и это свойство может быть использовано для улучшения производительности и потребления памяти при создании более сложной реализации.

В нашем случае тексты были примерно одной и той же длины, в реальных ситуациях частотную матрицу следует нормализовать. Стандартный способ нормализации матрицы TF-IDF

Мы использовали двухмерную декомпозицию SVD-2, в реальных примерах, размерность может составлять несколько сотен и больше. Выбор размерности определяется конкретной задачей, но общее правило таково: чем меньше размерность тем меньше семантических групп вы сможете обнаружить, чем больше размерность, тем большее влияние шумов.

Замечания

Для написания статьи использовалась Java-библиотека для работы с матрицами Jama. Кроме того, функция SVD реализована в известных математических пакетах вроде Mathcad, существуют библиотеки для Python и C++.

Тошнота текста: зачем ее делать?

Нужна ли проверка по тошноте? Разберемся. Она бывает:

• Академической.
• Классической.

Академическая выдает полезность контента. Чем больше будет повторяться одинаковых слов, тем выше этот фактор. Нормой считается 10%.

Классическая тошнота определяет заспамленность материала. В норме считается около 7%. Если данный коэффициент будет больше, то статью достаточно сложно увеличить в поиске и есть вероятность попасть в фильтры. На данный параметр я обычно обращаю главное внимание.

Проверка контента на тошнотность в Адвего является незаменимой для сео-копирайтера. Тем более это делать легко и совсем не сложно, как вы заметили.

Что такое Advego Plagiatus?

Advego Plagiatus на сервисе Адвего предназначен для анализирования уникальности. Благодаря ему можно с высокой эффективностью проверить тексты. Он осуществляется с помощью специальной скаченной программы. Сделать это онлайн на самой площадке нельзя.

Программа имеет многочисленные преимущества:

• Выдает процент уникальности, подсвечивает неуникальные фрагменты и ссылки на них.
• Может выявлять копирайт или рерайт.
• Удобный и простой интерфейс.
• Может анализировать сразу с несколько поисковиков.
• Возможность редактирования текста.
• Быстрая выдача результата.
• Постоянное обновление.

Скачать программу вы можете на официальном сайте Адвего. Она полностью бесплатная. Для этого заходите в раздел уникальности или переходите по ссылке advego.ru.

Полезные советы

Исходя из собственного опыта, хочу дать вам несколько советов и пожеланий, которые обязательно пригодятся при оптимизации текстов:

• Проверять материал советую целиком, потому что поисковики анализируют весь объем сразу. Если же он будет очень большим, то можно разделить его на небольшие части размером по 2-5 тысяч символов.
• Не стоит проверять небольшие кусочки текстов, например, по 300 символов. Они могут быть неуникальными, а добиться ее практически нереально.
• Перед проверкой на уникальность лишний раз убедитесь, что отсутствуют различного рода ошибки.
• Что касается капчи. Да-да, именно этой надоевшей, постоянно выскакивающей капчи. Здесь ее можно отключить. Для этого зайти в раздел «Декапчер» и выбрать соответствующий сервис. Самые приемлемые цены у Rucaptcha.

Друзья, сегодня я рассказал вам о том как осуществляется сео проверка адвего. Надеюсь, мои рекомендации обязательно пригодятся вам. Оставляйте комментарии, делитесь моим блогом с друзьями в соцсетях и проводите СЕО анализ, ведь, если научиться разбираться в этих инструментах, то сможете создавать действительно уникальный и эффективный контент!
Подробнее читайте тут