SISTRIX दृश्यता सूचकांक की गणना

ज़ोवी के साथ , SISTRIX टूल जर्मनी में SEO के क्षेत्र में सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला विश्लेषण कार्यक्रम है। Google खोज में किसी पृष्ठ की दृश्यता के लिए दृश्यता सूचकांक ने खुद को एक अर्ध-मानक के रूप में स्थापित किया है। इसकी गणना में शामिल किए गए पैरामीटर, उदाहरण के लिए , यहां और यहां और यहां और यहां और यहां समझाया गया है , लेकिन एक सटीक गणना सूत्र आधिकारिक तौर पर प्रकाशित नहीं किया गया है। मेरे छह महीने के व्यक्तिगत शोध के परिणाम निम्नलिखित हैं, जो पूर्ण या सही होने का दावा नहीं करते हैं।


साथ में

  • \(A_l\): SISTRIX कीवर्ड सेट (किसी विशिष्ट देश के लिए दृढ़ता से परिभाषित कीवर्ड की क्रमबद्ध मात्रा, सेट में स्थिर शामिल है - 12 महीने के औसत पर आधारित ट्रैफ़िक पर आधारित - और छोटा, अलग-अलग अनुपात)
  • \(\vert A_l \vert\) : \(A_l\) की मोटाई \(A_l\) \(\vert A_{DE} \vert = 1.000.000\) (स्थिति: 01.10.2021)
  • \(k \in A_l\): कीवर्ड बंद \(A_l\)
  • \(u\): यूआरएल (प्रारूप के आधार पर एक डोमेन, सबडोमेन, निर्देशिका, अलग-अलग यूआरएल के रूप में व्याख्या करने के लिए)
  • \(r_{uklgt}\) : देश में कीवर्ड \(k\) के लिए खोज इंजन Google के ऑर्गेनिक खोज परिणामों में URL \(u\) की रैंकिंग \(l\) डिवाइस प्रकार पर \(g\) समय पर \(t\)
  • \(s_{klgt}\) : कीवर्ड के लिए खोज मात्रा (SISTRIX से डेटा के साथ प्रति माह औसत खोज क्वेरी, Google कीवर्ड प्लानर से नहीं, लेकिन, हमारे अपने बयान के अनुसार, एक दर्जन से अधिक बाहरी डेटा डीलरों से एकत्रित) \(k\) im देश \(l\) डिवाइस प्रकार \(g\) समय पर \(t\)
  • \(c_{uklgt}\) : देश में कीवर्ड \(k\) लिए URL \(u\) पर अनुमानित क्लिक \(l\) उस समय डिवाइस प्रकार \(g\) पर \(t\)
  • \(l \in L=\{DE;...;JP\}\) : \(\vert L \vert=30\) (जैसे: 01.06.2021)
  • \(g\in\{D;M\}\): डिवाइस का प्रकार (डेस्कटॉप / मोबाइल)
  • \(t\): समय (तारीख 00:00:00 पूर्वाह्न)
  • \(S_{ulgt}\) : SISTRIX देश के URL \(u\) दृश्यता सूचकांक \(l\) डिवाइस प्रकार \(g\) पर समय पर \(t\)
  • मानों का \(W_S = \, \mathbb{Q}^{+}_{0}\)

उपयुक्त है

$$S_{ulgt} = \sum_{k=1}^{\vert A_l \vert} f(r_{uklgt}, c_{uklgt})$$

साथ

$$\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}$$

यह सूत्र मुख्य रूप से आधिकारिक SISTRIX A PI की सहायता से मुख्य रूप से रिवर्स इंजीनियरिंग द्वारा निकाला गया था। मूल विचार था: समस्या को सरल उदाहरणों में कम करें (केवल एक / दो / तीन /... कीवर्ड वाले सकारात्मक दृश्यता सूचकांक वाले URL खोजें) और फिर अधिक जटिल मामलों को पुन: पेश करने का प्रयास करें।

दृश्यता सूचकांक के गुण:

  • केवल 1,000,000 खोजशब्दों के "स्थायी खोजशब्द सेट" के खोजशब्दों को दृश्यता सूचकांक में शामिल किया गया है, न कि लगातार विस्तारित होने वाले "पूर्ण डेटाबेस" के खोजशब्द (जो वर्तमान घटनाओं और परिस्थितियों के अनुकूल होते हैं), जिसमें वर्तमान में 100,000,000 खोजशब्द शामिल हैं (अक्टूबर तक) 1, 2021)। संबंधित कीवर्ड समूहों को आसानी से "दिनांक" के तहत एक मान का चयन करके या एपीआई में 0 तक बढ़ाए गए मान को सेट करके फ़िल्टर किया जा सकता है। मानक डेटा या ऐतिहासिक डेटा स्थिर हैं और 2008 से साप्ताहिक रूप से एकत्र किए गए हैं, अब दैनिक।
  • दृश्यता सूचकांक में एएमपी हिट शामिल नहीं हैं।
  • रोमानिया, क्रोएशिया, स्लोवेनिया और बुल्गारिया जैसे हाल ही में बनाए गए देशों में विश्लेषण के साथ या अपना खुद का दृश्यता सूचकांक बनाकर शुरू करना उचित है। इसका कारण यह है कि SISTRIX जर्मनी जैसे देशों में अपने साथ "ऐतिहासिक गिट्टी" रखता है, जिसका अर्थ है कि जिन खोजशब्दों को अधिक महत्व दिया जाता था, वे वर्तमान में एक से अधिक की अपेक्षा से अधिक उपयोग किए जा रहे हैं, इसके बावजूद (लंबे समय तक भी) ) कम खोज मात्रा। समर्थन के अनुसार, पूरी चीज को धीरे-धीरे समायोजित किया जाना चाहिए और लंबी अवधि में दिखाई नहीं देना चाहिए।
  • मेरी मूल धारणा के विपरीत, खोज मात्रा केवल दृश्यता सूचकांक में एक अप्रत्यक्ष भूमिका निभाती है। इसके बजाय, अपेक्षित होने वाले क्लिक महत्वपूर्ण हैं। खोज मात्रा और अनुमानित क्लिकों के बीच संबंध मुख्य रूप से अनुमानित खोज आशय पर आधारित होता है, जिसका संकेत भी दिया जाता है। SISTRIX स्वयं इसे स्पष्ट रूप से इंगित करता है।
  • अपेक्षित क्लिक दृश्यता सूचकांक के पीछे प्रेरक कारक हैं। उनका प्रभाव ऊपर और नीचे की ओर छाया हुआ है, जिससे दृश्यता सूचकांक हमेशा ऊपरी और निचली सीमा के बीच चलता है और उनके बीच रैखिक होता है।
  • क्लिकों को आधिकारिक एपीआई के माध्यम से एक्सेस नहीं किया जा सकता है, लेकिन केवल वेब इंटरफेस के माध्यम से या मैन्युअल सीएसवी निर्यात के माध्यम से। दोनों ही मामलों में, मान गोल होते हैं, लेकिन "कीवर्ड" दृश्य के DOM में मूल मान भी होते हैं:
गोल मानों के अलावा, आप कच्चे मान भी पा सकते हैं।

निम्न सूत्र का उपयोग एक्सेल या गूगल शीट्स में भी किया जा सकता है; यह एक वर्कशीट के लिए दृश्यता सूचकांक की गणना करता है जिसमें प्रत्येक पंक्ति में कॉलम ए में अपनी स्थिति के साथ एक कीवर्ड होता है और कॉलम बी में इसकी अपेक्षित क्लिक होती है।:

=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)))))))))))

यह निम्नलिखित परिणाम उत्पन्न करने की अनुमति देता है:

देशयुक्तिदिनांक\(S_{echt}\)\(S_{berechnet}\)\(\Delta\)\(\Delta_{\%}\)यूआरएल / निर्देशिका
एसआईएम।29.10.21\( 0{,}1348 \)\( 0{,}1348 \)\( 0{,}0000 \)\( 0{,}00% \)https://support.google.com/youtube/?hl=sl
एसआईएम।29.10.21\( 0{,}2156 \)\( 0{,}2155 \)\( 0{,}0001 \)\( 0{,}05% \)https://Me.twitter.com/youtube
एसआईएम।29.10.21\( 0{,}3746 \)\( 0{,}3740 \)\( 0{,}0006 \)\( 0{,}16% \)https://sl.m.wikipedia.org/wiki/YouTube
एसआईएम।29.10.21\( 0{,}6771 \)\( 0{,}6760 \)\( 0{,}0011 \)\( 0{,}16% \)https://m.facebook.com/youtube/
एसआईएम।29.10.21\( 0{,}6836 \)\( 0{,}6830 \)\( 0{,}0006 \)\( 0{,}09% \)https://x2convert.com/en117/download-youtube-to-mp3-music
एसआईएम।29.10.21\( 0{,}7636 \)\( 0{,}7555 \)\( 0{,}0081 \)\( 1{,}06% \)https://www.youtubekids.com/
एसआईएम।29.10.21\( 0{,}8749 \)\( 0{,}8730 \)\( 0{,}0019 \)\( 0{,}22% \)https://www.4kdownload.com/products/youtubetomp3/6
एसआईएम।29.10.21\( 4{,}0020 \)\( 3{,}9980 \)\( 0{,}0040 \)\( 0{,}10% \)https://ytmp3.cc/en23/
एसआईएम।29.10.21\( 8{,}0520 \)\( 8{,}0520 \)\( 0{,}0000 \)\( 0{,}00% \)https://support.google.com/youtube/
एसआईएम।29.10.21\( 11{,}6600 \)\( 11{,}6100 \)\( 0{,}0500 \)\( 0{,}43% \)https://m.facebook.com/events/
एसआईएम।29.10.21\( 19{,}7000 \)\( 19{,}6890 \)\( 0{,}0110 \)\( 0{,}06% \)https://minecraft.fandom.com/wiki/
एसआईएम।29.10.21\( 32{,}5900 \)\( 32{,}5890 \)\( 0{,}0010 \)\( 0{,}00% \)https://hr.m.wikipedia.org/wiki/
आरओएम।29.10.21\( 0{,}1516 \)\( 0{,}1516 \)\( 0{,}0000 \)\( 0{,}00% \)https://lol.fandom.com/wiki/LCK/2021_Season/Summer_Season
श्रीएम।29.10.21\( 0{,}2191 \)\( 0{,}2190 \)\( 0{,}0000 \)\( 0{,}00% \)https://starwars.fandom.com/wiki/Mandalorian
बीजीएम।03.11.21\( 0{,}3703 \)\( 0{,}3702 \)\( 0{,}0001 \)\( 0{,}03% \)https://leagueoflegends.fandom.com/wiki/List_of_champions

वास्तविक और परिकलित मानों के बीच का अंतर गोलाई त्रुटियों और सीमित डेटा सेट के कारण होता है, जिस पर मॉडल का प्रशिक्षण आधारित होता है। उपरोक्त कथन सूत्र को और अधिक परिष्कृत करने और, उदाहरण के लिए, खोज मात्रा और अपेक्षित क्लिकों के बीच संबंध की गणना करने के लिए एक आधार के रूप में काम कर सकते हैं। यदि आप उन लिपियों में रुचि रखते हैं जो मेरे शोध के दौरान उत्पन्न हुईं, तो कृपया मुझसे बेझिझक संपर्क करें

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