Xovi-এর পাশাপাশি , SISTRIX টুল হল এসইও-এর ক্ষেত্রে জার্মানিতে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত বিশ্লেষণ প্রোগ্রাম। Google অনুসন্ধানে একটি পৃষ্ঠার দৃশ্যমানতার জন্য দৃশ্যমানতা সূচকটি নিজেকে একটি আধা-মান হিসাবে প্রতিষ্ঠিত করেছে৷ যে প্যারামিটারগুলি এর গণনায় অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, উদাহরণস্বরূপ , এখানে এবং এখানে এবং এখানে এবং এখানে এবং এখানে ব্যাখ্যা করা হয়েছে , কিন্তু একটি সঠিক গণনার সূত্র আনুষ্ঠানিকভাবে প্রকাশিত হয়নি। নিম্নলিখিত আমার ছয় মাসের ব্যক্তিগত গবেষণার ফলাফল, যা সম্পূর্ণ বা সঠিক বলে দাবি করে না।
সঙ্গে
- \(A_l\): SISTRIX কীওয়ার্ড সেট (একটি নির্দিষ্ট দেশের জন্য দৃঢ়ভাবে সংজ্ঞায়িত কীওয়ার্ডের বাছাই করা পরিমাণ, সেটে ধ্রুবক অন্তর্ভুক্ত থাকে - ট্রাফিকের উপর ভিত্তি করে 12-মাসের গড় - এবং ছোট, বিভিন্ন অনুপাতের উপর ভিত্তি করে)
- \(\vert A_l \vert\) : \(A_l\) পুরুত্ব \(A_l\) \(\vert A_{DE} \vert = 1.000.000\) (স্থিতি: 01.10.2021)
- \(k \in A_l\): কীওয়ার্ড বন্ধ \(A_l\)
- \(u\): URL (ফরম্যাটের উপর নির্ভর করে একটি ডোমেন, সাবডোমেন, ডিরেক্টরি, পৃথক URL হিসাবে ব্যাখ্যা করা হবে)
- \(r_{uklgt}\) : ইউআরএলের র্যাঙ্কিং \(u\) সার্চ ইঞ্জিন Google-এর জৈব অনুসন্ধান ফলাফলে \(k\) দেশে \(l\) কীওয়ার্ডের জন্য ডিভাইসের ধরন \(g\) সময়ে \(t\)
- \(s_{klgt}\) : \(s_{klgt}\) অনুসন্ধানের পরিমাণ (SISTRIX-এর ডেটা সহ প্রতি মাসে গড় অনুসন্ধান প্রশ্ন, Google Keyword Planner থেকে নয়, কিন্তু, আমাদের নিজস্ব বিবৃতি অনুসারে, এক ডজনেরও বেশি বহিরাগত ডেটা বিক্রেতাদের কাছ থেকে সংগৃহীত) কীওয়ার্ডের জন্য \(k\) im দেশ \(l\) ডিভাইসের প্রকার \(g\) সময়ে \(t\)
- \(c_{uklgt}\) : \(c_{uklgt}\) আনুমানিক ক্লিক \(u\) কীওয়ার্ডের জন্য \(k\) দেশে \(l\) ডিভাইসের প্রকার \(g\) সময়ে \(t\)
- \(l \in L=\{DE;...;JP\}\) : \(\vert L \vert=30\) (: 01.06.2021 অনুযায়ী)
- \(g\in\{D;M\}\): ডিভাইসের ধরন (ডেস্কটপ / মোবাইল)
- \(t\): সময় (তারিখ সকাল 00:00:00 এ)
- \(S_{ulgt}\) : দেশের URL এর SISTRIX দৃশ্যমানতা সূচক \(u\) \(l\) ডিভাইসের প্রকার \(g\) সময়ে \(t\)
- মানের \(W_S = \, \mathbb{Q}^{+}_{0}\)
প্রযোজ্য
$$S_{ulgt} = \sum_{k=1}^{\vert A_l \vert} f(r_{uklgt}, c_{uklgt})$$
সঙ্গে
$$\begin{multline} \mathbb{N_0} \times \mathbb{Q}^{+}_{0} \to \, \mathbb{Q}^{+}_{0}, f(r, c) = ((1-\text{sgn}(r - 1)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-34{,}4796))) \cdot 0{,}0194 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-34{,}4796))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-378{,}325))) \cdot 0{,}125 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-378{,}325))) \cdot (0{,}0004 \cdot c + 0{,}0119)))) + (\text{sgn}(r-1)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 2)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-17{,}418))) \cdot 0{,}0136 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-17{,}418))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-230{,}6839))) \cdot 0{,}125 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-230{,}6839))) \cdot (0{,}0006 \cdot c + 0{,}0035)))) + (\text{sgn}(r-2)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 3)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-11{,}0236))) \cdot 0{,}0098 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-11{,}0236))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-231{,}3121))) \cdot 0{,}125 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-231{,}3121))) \cdot (0{,}0006 \cdot c + 0{,}0025)))) + (\text{sgn}(r-3)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 4)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-8{,}8619))) \cdot 0{,}0077 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-8{,}8619))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-219{,}6195))) \cdot 0{,}125 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-219{,}6195))) \cdot (0{,}0006 \cdot c + 0{,}002)))) + (\text{sgn}(r-4)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 5)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-8{,}0684))) \cdot 0{,}0068 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-8{,}0684))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-249{,}3706))) \cdot 0{,}125 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-249{,}3706))) \cdot (0{,}0006 \cdot c + 0{,}0017)))) + (\text{sgn}(r-5)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 6)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-5{,}357))) \cdot 0{,}0058 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-5{,}357))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-133{,}2103))) \cdot 0{,}1011 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-133{,}2103))) \cdot (0{,}0007 \cdot c + 0{,}0015)))) + (\text{sgn}(r-6)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 7)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-4{,}3643))) \cdot 0{,}0049 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-4{,}3643))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-90{,}3704))) \cdot 0{,}0727 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-90{,}3704))) \cdot (0{,}0008 \cdot c + 0{,}0013)))) + (\text{sgn}(r-7)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 8)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-3{,}3292))) \cdot 0{,}0039 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-3{,}3292))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-87{,}6123))) \cdot 0{,}0706 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-87{,}6123))) \cdot (0{,}0008 \cdot c + 0{,}0011)))) + (\text{sgn}(r-8)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 9)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-2{,}944))) \cdot 0{,}0029 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-2{,}944))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-75{,}6014))) \cdot 0{,}0515 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-75{,}6014))) \cdot (0{,}0007 \cdot c + 0{,}0012)))) + (\text{sgn}(r-9)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 10)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-2{,}4797))) \cdot 0{,}0019 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-2{,}4797))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-36{,}7911))) \cdot 0{,}0199 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-36{,}7911))) \cdot (0{,}0005 \cdot c + 0{,}0005)))) + (\text{sgn}(r-10)^2 \cdot 0)))))))))) \end{multline}$$
এই সূত্রটি মূলত সরকারী SISTRIX A PI এর সাহায্যে রিভার্স ইঞ্জিনিয়ারিং দ্বারা বের করা হয়েছিল। মূল ধারণাটি ছিল: সমস্যাটিকে সাধারণ উদাহরণে হ্রাস করুন (শুধুমাত্র এক/দুই/তিন/... কীওয়ার্ড সহ একটি ইতিবাচক দৃশ্যমানতা সূচক সহ ইউআরএল খুঁজুন) এবং তারপরে আরও জটিল ক্ষেত্রে পুনরুত্পাদন করার চেষ্টা করুন।
দৃশ্যমানতা সূচকের বৈশিষ্ট্য:
- শুধুমাত্র 1,000,000 কীওয়ার্ডের "স্থায়ী কীওয়ার্ড সেট"-এর কীওয়ার্ডগুলি দৃশ্যমানতা সূচকে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, ক্রমাগত প্রসারিত "সম্পূর্ণ ডাটাবেস" (যা বর্তমান ঘটনা এবং পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নেয়) এর কীওয়ার্ড নয়, যা বর্তমানে 100,000,000 অক্টোবরের কীওয়ার্ড ( 1লা, 2021)। সংশ্লিষ্ট কীওয়ার্ড গোষ্ঠীগুলিকে "তারিখ" এর অধীনে একটি মান নির্বাচন করে বা API-তে 0 পর্যন্ত প্রসারিত মান সেট করে সহজেই ফিল্টার করা যেতে পারে। স্ট্যান্ডার্ড ডেটা বা ঐতিহাসিক ডেটা স্থির থাকে এবং 2008 সাল থেকে সাপ্তাহিক সংগ্রহ করা হয়, এখন প্রতিদিন।
- AMP হিটগুলি দৃশ্যমানতা সূচকে অন্তর্ভুক্ত করা হয় না।
- রোমানিয়া, ক্রোয়েশিয়া, স্লোভেনিয়া এবং বুলগেরিয়ার মতো সম্প্রতি তৈরি করা দেশগুলিতে বা আপনার নিজস্ব দৃশ্যমানতা সূচক তৈরি করে বিশ্লেষণ শুরু করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে৷ এর কারণ হল যে SISTRIX জার্মানির মতো দেশে এটির সাথে "ঐতিহাসিক ব্যালাস্ট" বহন করে, যার অর্থ হল যে কীওয়ার্ডগুলিকে উচ্চতর ওজন দেওয়া হত, সেগুলি বর্তমানে একটি প্রত্যাশার চেয়েও বেশি ব্যবহার করা হচ্ছে, যদিও (এছাড়াও দীর্ঘ সময়ের জন্য ) একটি কম অনুসন্ধান ভলিউম। সমর্থন অনুসারে, পুরো জিনিসটি ধীরে ধীরে সামঞ্জস্য করা উচিত এবং দীর্ঘ মেয়াদে আর দৃশ্যমান হবে না।
- আমার মূল অনুমানের বিপরীতে, অনুসন্ধান ভলিউম শুধুমাত্র দৃশ্যমানতা সূচকে একটি পরোক্ষ ভূমিকা পালন করে। পরিবর্তে, প্রত্যাশিত ক্লিকগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷ সার্চ ভলিউম এবং আনুমানিক ক্লিকের মধ্যে সম্পর্ক মূলত আনুমানিক অনুসন্ধানের অভিপ্রায়ের উপর ভিত্তি করে, যা নির্দেশিত হয়। SISTRIX নিজেই এটি স্পষ্টভাবে নির্দেশ করে ।
- প্রত্যাশিত ক্লিকগুলি দৃশ্যমানতা সূচকের পিছনে ড্রাইভিং ফ্যাক্টর। তাদের প্রভাব উপরের দিকে এবং নীচের দিকে ক্যাপ করা হয়, যাতে দৃশ্যমানতা সূচক সর্বদা একটি উপরের এবং নিম্ন সীমার মধ্যে চলে এবং তাদের মধ্যে রৈখিক থাকে।
- ক্লিকগুলি অফিসিয়াল API এর মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা যাবে না, তবে শুধুমাত্র ওয়েব ইন্টারফেসের মাধ্যমে বা একটি ম্যানুয়াল CSV এক্সপোর্টের মাধ্যমে। উভয় ক্ষেত্রেই, মানগুলি বৃত্তাকার, কিন্তু "কীওয়ার্ড" ভিউয়ের DOM-এও মূল মানগুলি থাকে:
নিম্নলিখিত সূত্রটি এক্সেল বা গুগল শীটেও ব্যবহার করা যেতে পারে; এটি একটি ওয়ার্কশীটের দৃশ্যমানতা সূচক গণনা করে যেখানে প্রতিটি সারিতে একটি কীওয়ার্ড রয়েছে যার অবস্থান A কলামে এবং এর প্রত্যাশিত ক্লিকগুলি কলাম B এ।:
=SUMME(WENN(A1:A999999=1;WENN(B1:B999999=378,32500379436;0,125;(0,00037306471297181*B1:B999999+0,011944496557952))); WENN(A1:A999999=2;WENN(B1:B999999=230,68394113271;0,125;(0,00055449577110866*B1:B999999+0,0035350976909409))); WENN(A1:A999999=3;WENN(B1:B999999=231,31214231278;0,125;(0,00059715499256153*B1:B999999+0,0025455442270028))); WENN(A1:A999999=4;WENN(B1:B999999=219,61948739302;0,125;(0,00063710437878404*B1:B999999+0,0020405503130787))); WENN(A1:A999999=5;WENN(B1:B999999=249,37064996217;0,125;(0,00058906284391034*B1:B999999+0,0017391721053351))); WENN(A1:A999999=6;WENN(B1:B999999=133,21031841331;0,1011;(0,00074744619531311*B1:B999999+0,0015021940435474))); WENN(A1:A999999=7;WENN(B1:B999999=90,370431493381;0,0727;(0,00078977592541601*B1:B999999+0,0012962057526498))); WENN(A1:A999999=8;WENN(B1:B999999=87,612293584114;0,0706;(0,00079399080394233*B1:B999999+0,0010648385910406))); WENN(A1:A999999=9;WENN(B1:B999999=75,601377547472;0,0515;(0,00066458507066795*B1:B999999+0,0011972721128791))); WENN(A1:A999999=10;WENN(B1:B999999=36,79114711734;0,0199;(0,00052397754322654*B1:B999999+0,00053850952142599))); 0)))))))))))এটি নিম্নলিখিত ফলাফল উত্পাদিত করার অনুমতি দেয়:
| দেশ | যন্ত্র | তারিখ | \(S_{echt}\) | \(S_{berechnet}\) | \(\Delta\) | \(\Delta_{\%}\) | ইউআরএল / ডিরেক্টরি |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 0{,}1348 \) | \( 0{,}1348 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://support.google.com/youtube/?hl=sl |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 0{,}2156 \) | \( 0{,}2155 \) | \( 0{,}0001 \) | \( 0{,}05% \) | https://Me.twitter.com/youtube |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 0{,}3746 \) | \( 0{,}3740 \) | \( 0{,}0006 \) | \( 0{,}16% \) | https://sl.m.wikipedia.org/wiki/YouTube |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 0{,}6771 \) | \( 0{,}6760 \) | \( 0{,}0011 \) | \( 0{,}16% \) | https://m.facebook.com/youtube/ |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 0{,}6836 \) | \( 0{,}6830 \) | \( 0{,}0006 \) | \( 0{,}09% \) | https://x2convert.com/en117/download-youtube-to-mp3-music |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 0{,}7636 \) | \( 0{,}7555 \) | \( 0{,}0081 \) | \( 1{,}06% \) | https://www.youtubekids.com/ |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 0{,}8749 \) | \( 0{,}8730 \) | \( 0{,}0019 \) | \( 0{,}22% \) | https://www.4kdownload.com/products/youtubetomp3/6 |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 4{,}0020 \) | \( 3{,}9980 \) | \( 0{,}0040 \) | \( 0{,}10% \) | https://ytmp3.cc/en23/ |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 8{,}0520 \) | \( 8{,}0520 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://support.google.com/youtube/ |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 11{,}6600 \) | \( 11{,}6100 \) | \( 0{,}0500 \) | \( 0{,}43% \) | https://m.facebook.com/events/ |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 19{,}7000 \) | \( 19{,}6890 \) | \( 0{,}0110 \) | \( 0{,}06% \) | https://minecraft.fandom.com/wiki/ |
| এসআই | এম. | 29.10.21 | \( 32{,}5900 \) | \( 32{,}5890 \) | \( 0{,}0010 \) | \( 0{,}00% \) | https://hr.m.wikipedia.org/wiki/ |
| RO | এম. | 29.10.21 | \( 0{,}1516 \) | \( 0{,}1516 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://lol.fandom.com/wiki/LCK/2021_Season/Summer_Season |
| জনাব | এম. | 29.10.21 | \( 0{,}2191 \) | \( 0{,}2190 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://starwars.fandom.com/wiki/Mandalorian |
| বি.জি | এম. | 03.11.21 | \( 0{,}3703 \) | \( 0{,}3702 \) | \( 0{,}0001 \) | \( 0{,}03% \) | https://leagueoflegends.fandom.com/wiki/List_of_champions |
বাস্তব এবং গণনা করা মানগুলির মধ্যে পার্থক্যটি রাউন্ডিং ত্রুটি এবং সীমিত ডেটা সেটের কারণে ঘটে যার উপর ভিত্তি করে মডেলের প্রশিক্ষণ। উপরের বিবৃতিগুলি সূত্রটিকে আরও পরিমার্জিত করার জন্য একটি ভিত্তি হিসাবে কাজ করতে পারে এবং উদাহরণস্বরূপ, অনুসন্ধানের পরিমাণ এবং প্রত্যাশিত ক্লিকের মধ্যে সম্পর্ক গণনা করা। আপনি যদি আমার গবেষণার সময় উদ্ভূত স্ক্রিপ্টগুলিতে আগ্রহী হন তবে দয়া করে নির্দ্বিধায় আমার সাথে যোগাযোগ করুন ।