Tính toán chỉ số khả năng hiển thị SISTRIX

Cùng với Xovi, công cụ SISTRIX là chương trình phân tích được sử dụng rộng rãi nhất ở Đức trong lĩnh vực SEO. Chỉ số khả năng hiển thị đã tự thiết lập như một tiêu chuẩn cho khả năng hiển thị của một trang trong tìm kiếm của Google. Ví dụ , các tham số được bao gồm trong tính toán của nó được giải thích đâyở đâyở đâyở đây , nhưng một công thức tính toán chính xác không được công bố chính thức. Sau đây là kết quả nghiên cứu cá nhân trong sáu tháng của tôi, không được khẳng định là hoàn chỉnh hay chính xác.


Với

  • \(A_l\): Bộ từ khóa SISTRIX (số lượng từ khóa được xác định chắc chắn được sắp xếp cho một quốc gia cụ thể, bộ chứa tỷ lệ không đổi - được thu thập trên cơ sở lưu lượng truy cập trung bình 12 tháng - cũng như tỷ lệ thay đổi nhỏ hơn)
  • \(\vert A_l \vert\) : Độ dày của \(A_l\) với \(A_l\) \(\vert A_{DE} \vert = 1.000.000\) (trạng thái: 01.10.2021)
  • \(k \in A_l\): Từ khóa tắt \(A_l\)
  • \(u\): URL (được hiểu là miền, miền phụ, thư mục, URL riêng lẻ, tùy thuộc vào định dạng)
  • \(r_{uklgt}\) : Thứ hạng của URL \(u\) trong kết quả tìm kiếm không phải trả tiền của công cụ tìm kiếm Google cho từ khoá \(k\) ở quốc gia \(l\) trên loại thiết bị \(g\) tại thời điểm \(t\)
  • \(s_{klgt}\) : Khối lượng tìm kiếm (truy vấn tìm kiếm trung bình mỗi tháng với dữ liệu từ SISTRIX, không phải từ Công cụ lập kế hoạch từ khóa của Google , nhưng theo tuyên bố của chính công ty, được tích lũy từ hơn chục nhà cung cấp dữ liệu chủ yếu bên ngoài) cho từ khóa \(k\) ở quốc gia \(l\) trên loại thiết bị \(g\) tại thời điểm \(t\)
  • \(c_{uklgt}\) : Số lần nhấp ước tính vào URL \(u\) cho từ khoá \(k\) ở quốc gia \(l\) trên loại thiết bị \(g\) tại thời điểm \(t\)
  • \(l \in L=\{DE;...;JP\}\) : Quốc gia có \(\vert L \vert=30\) (kể từ: 01.06.2021)
  • \(g\in\{D;M\}\): Loại thiết bị (máy tính để bàn / di động)
  • \(t\): Thời gian (ngày lúc 00:00:00 sáng)
  • \(S_{ulgt}\) : Chỉ số hiển thị SISTRIX của URL \(u\) quốc gia \(l\) trên loại thiết bị \(g\) tại thời điểm \(t\)
  • \(W_S = \, \mathbb{Q}^{+}_{0}\) giá trị \(W_S = \, \mathbb{Q}^{+}_{0}\)

áp dụng được

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

với

$$\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}$$

Công thức này chủ yếu được trích xuất thông qua kỹ thuật đảo ngược sử dụng SISTRIX A PI chính thức. Ý tưởng cơ bản là: thu nhỏ vấn đề thành các ví dụ đơn giản (tìm các URL có chỉ số hiển thị tích cực chỉ sử dụng một/hai/ba/... từ khóa) và sau đó cố gắng tái tạo các trường hợp phức tạp hơn.

Thuộc tính của chỉ số khả năng hiển thị:

  • Chỉ các từ khóa của "bộ từ khóa cố định" gồm 1.000.000 từ khóa mới được đưa vào chỉ mục hiển thị, không phải từ khóa của "cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh" không ngừng mở rộng (thích ứng với các sự kiện và hoàn cảnh hiện tại), hiện bao gồm 100.000.000 từ khóa (Tính đến tháng 10 Ngày 1 tháng 1 năm 2021). Có thể dễ dàng lọc các nhóm từ khóa tương ứng bằng cách chọn giá trị trong "Ngày" hoặc bằng cách đặt giá trị mở rộng thành 0 trong API. Dữ liệu tiêu chuẩn hoặc dữ liệu lịch sử là không đổi và đã được thu thập hàng tuần kể từ năm 2008, hiện hàng ngày.
  • Lần truy cập AMP không được bao gồm trong chỉ mục hiển thị.
  • Bạn nên bắt đầu bằng việc phân tích ở các quốc gia được tạo gần đây như Romania, Croatia, Slovenia & Bulgaria hoặc bằng cách tạo chỉ số hiển thị của riêng bạn . Lý do cho điều này là SISTRIX mang theo "hành lý lịch sử" ở các quốc gia như Đức, có nghĩa là các từ khóa từng có trọng số cao hơn hiện đang được đưa vào thậm chí nhiều hơn những gì người ta mong đợi, mặc dù lượng tìm kiếm thấp (thậm chí trong một thời gian dài). Theo ủng hộ thì toàn bộ sự việc cần được điều chỉnh dần dần và không còn thấy lâu dài nữa.
  • Trái với giả định ban đầu của tôi, lượng tìm kiếm chỉ đóng vai trò gián tiếp trong chỉ số khả năng hiển thị. Thay vào đó, các nhấp chuột được mong đợi là rất quan trọng. Mối quan hệ giữa khối lượng tìm kiếm và số nhấp chuột ước tính chủ yếu dựa trên ý định tìm kiếm ước tính, cũng được chỉ ra. Bản thân SISTRIX chỉ ra điều này một cách rõ ràng .
  • Số lượt nhấp chuột dự kiến là yếu tố chi phối chỉ số hiển thị. Tác động của nó bị giới hạn cả ở phía trên và phía dưới, có nghĩa là chỉ số hiển thị luôn biến động tuyến tính giữa một giới hạn trên và một giới hạn dưới.
  • Các nhấp chuột không thể được truy cập thông qua API chính thức mà chỉ thông qua giao diện web hoặc thông qua xuất CSV thủ công. Trong cả hai trường hợp, các giá trị được làm tròn, nhưng DOM của chế độ xem "Từ khóa" cũng chứa các giá trị ban đầu:
Ngoài các giá trị được làm tròn, bạn cũng có thể tìm thấy các giá trị thô.

Công thức sau đây cũng có thể được sử dụng trong Excel hoặc Google Trang tính; Nó tính toán chỉ số hiển thị cho một bảng tính trong đó mỗi hàng chứa một từ khóa có vị trí trong cột A và số nhấp chuột dự kiến ​​của nó trong cột B:

=SUMME(WENN(A1:A999999=1;WENN(B1:B999999<=34,479607495389;0,0194;WENN(B1:B999999>=378,32500379436;0,125;(0,00037306471297181*B1:B999999+0,011944496557952))); WENN(A1:A999999=2;WENN(B1:B999999<=17,418044883225;0,0136;WENN(B1:B999999>=230,68394113271;0,125;(0,00055449577110866*B1:B999999+0,0035350976909409))); WENN(A1:A999999=3;WENN(B1:B999999<=11,023611716899;0,0098;WENN(B1:B999999>=231,31214231278;0,125;(0,00059715499256153*B1:B999999+0,0025455442270028))); WENN(A1:A999999=4;WENN(B1:B999999<=8,8618633829445;0,0077;WENN(B1:B999999>=219,61948739302;0,125;(0,00063710437878404*B1:B999999+0,0020405503130787))); WENN(A1:A999999=5;WENN(B1:B999999<=8,0683702817689;0,0068;WENN(B1:B999999>=249,37064996217;0,125;(0,00058906284391034*B1:B999999+0,0017391721053351))); WENN(A1:A999999=6;WENN(B1:B999999<=5,3569717824498;0,0058;WENN(B1:B999999>=133,21031841331;0,1011;(0,00074744619531311*B1:B999999+0,0015021940435474))); WENN(A1:A999999=7;WENN(B1:B999999<=4,3643109311333;0,0049;WENN(B1:B999999>=90,370431493381;0,0727;(0,00078977592541601*B1:B999999+0,0012962057526498))); WENN(A1:A999999=8;WENN(B1:B999999<=3,3291657423134;0,0039;WENN(B1:B999999>=87,612293584114;0,0706;(0,00079399080394233*B1:B999999+0,0010648385910406))); WENN(A1:A999999=9;WENN(B1:B999999<=2,9439881662062;0,0029;WENN(B1:B999999>=75,601377547472;0,0515;(0,00066458507066795*B1:B999999+0,0011972721128791))); WENN(A1:A999999=10;WENN(B1:B999999<=2,4796588403417;0,0019;WENN(B1:B999999>=36,79114711734;0,0199;(0,00052397754322654*B1:B999999+0,00053850952142599))); 0)))))))))))

Điều này cho phép các kết quả sau được tạo ra:

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

Sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị tính toán phát sinh từ sai số làm tròn và tập dữ liệu hạn chế được sử dụng để huấn luyện mô hình. Những giải thích trên có thể làm cơ sở để tinh chỉnh công thức hơn nữa và, ví dụ, tính toán mối quan hệ giữa khối lượng tìm kiếm và số lần nhấp chuột dự kiến. Bất cứ ai quan tâm đến các đoạn mã được phát triển trong quá trình nghiên cứu của tôi đều có thể liên hệ với tôi .

Trở lại