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 ở đây và ở đây và ở đây và ở 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 sắp xếp xác định rõ ràng cho một quốc gia cụ thể, bộ bao gồm không đổi - dựa trên lưu lượng truy cập dựa trên mức trung bình trong 12 tháng - và nhỏ hơn, tỷ lệ thay đổi)
- \(\vert A_l \vert\) : 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 (các truy vấn tìm kiếm trung bình mỗi tháng với dữ liệu từ SISTRIX, không phải từ Google Keyword Planner , nhưng theo tuyên bố riêng của chúng tôi, được tích lũy từ hơn một tá đại lý dữ liệu bên ngoài chủ yếu) cho từ khóa \(k\) im 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 chiết xuất bằng kỹ thuật đảo ngược với sự trợ giúp chủ yếu của SISTRIX A PI chính thức. Ý tưởng cơ bản là: Giảm vấn đề thành các ví dụ đơn giản (tìm các URL có chỉ số hiển thị tích cực chỉ với 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 với phân tích ở các quốc gia được tạo gần đây như Romania, Croatia, Slovenia & Bulgaria hoặc bằng cách tạo chỉ số khả năng hiển thị của riêng bạn. Lý do cho điều này là SISTRIX mang theo "lịch sử chấn động" ở các quốc gia như Đức, có nghĩa là các từ khóa từng có trọng số cao hơn hiện đang được sử dụng nhiều hơn mong đợi, mặc dù (cũng trong một thời gian dài ) khối lượng tìm kiếm thấp. Theo những người hỗ trợ, toàn bộ sự việc nên được điều chỉnh dần dần và không còn nhìn thấy trong thời gian dài.
- 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 .
- Các nhấp chuột dự kiến là yếu tố thúc đẩy Chỉ số hiển thị. Hiệu ứng của chúng được giới hạn từ trên xuống dưới, do đó chỉ số khả năng hiển thị luôn chạy giữa giới hạn trên và giới hạn dưới và tuyến tính giữa chúng.
- 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:
Công thức sau cũng có thể được sử dụng trong Excel hoặc Google Trang tính; Nó tính toán chỉ số khả năng hiển thị cho một trang tính trong đó mỗi hàng chứa một từ khóa với vị trí của nó trong cột A và số nhấp chuột dự kiến của nó trong cột B.:
=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)))))))))))Điều này cho phép các kết quả sau được tạo ra:
| Quốc gia | Thiết bị | Ngày | \(S_{echt}\) | \(S_{berechnet}\) | \(\Delta\) | \(\Delta_{\%}\) | Url / thư mục |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 0{,}1348 \) | \( 0{,}1348 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://support.google.com/youtube/?hl=sl |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 0{,}2156 \) | \( 0{,}2155 \) | \( 0{,}0001 \) | \( 0{,}05% \) | https://Me.twitter.com/youtube |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 0{,}3746 \) | \( 0{,}3740 \) | \( 0{,}0006 \) | \( 0{,}16% \) | https://sl.m.wikipedia.org/wiki/YouTube |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 0{,}6771 \) | \( 0{,}6760 \) | \( 0{,}0011 \) | \( 0{,}16% \) | https://m.facebook.com/youtube/ |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 0{,}6836 \) | \( 0{,}6830 \) | \( 0{,}0006 \) | \( 0{,}09% \) | https://x2convert.com/en117/download-youtube-to-mp3-music |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 0{,}7636 \) | \( 0{,}7555 \) | \( 0{,}0081 \) | \( 1{,}06% \) | https://www.youtubekids.com/ |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 0{,}8749 \) | \( 0{,}8730 \) | \( 0{,}0019 \) | \( 0{,}22% \) | https://www.4kdownload.com/products/youtubetomp3/6 |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 4{,}0020 \) | \( 3{,}9980 \) | \( 0{,}0040 \) | \( 0{,}10% \) | https://ytmp3.cc/en23/ |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 8{,}0520 \) | \( 8{,}0520 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://support.google.com/youtube/ |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 11{,}6600 \) | \( 11{,}6100 \) | \( 0{,}0500 \) | \( 0{,}43% \) | https://m.facebook.com/events/ |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 19{,}7000 \) | \( 19{,}6890 \) | \( 0{,}0110 \) | \( 0{,}06% \) | https://minecraft.fandom.com/wiki/ |
| SI | NS. | 29.10.21 | \( 32{,}5900 \) | \( 32{,}5890 \) | \( 0{,}0010 \) | \( 0{,}00% \) | https://hr.m.wikipedia.org/wiki/ |
| RO | NS. | 29.10.21 | \( 0{,}1516 \) | \( 0{,}1516 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://lol.fandom.com/wiki/LCK/2021_Season/Summer_Season |
| ÔNG | NS. | 29.10.21 | \( 0{,}2191 \) | \( 0{,}2190 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://starwars.fandom.com/wiki/Mandalorian |
| BG | NS. | 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 và giá trị được tính toán là do lỗi làm tròn và tập dữ liệu giới hạn dựa trên việc đào tạo mô hình. Các câu lệnh trên có thể dùng làm cơ sở để tinh chỉnh thêm công thức và ví dụ: tính toán mối quan hệ giữa khối lượng tìm kiếm và số lần nhấp mong đợi. Nếu bạn quan tâm đến các kịch bản phát sinh trong quá trình nghiên cứu của tôi, vui lòng liên hệ với tôi .