Что значит ранжировать: Недопустимое название — Викисловарь

Содержание

ранжировать — это… Что такое ранжировать?

  • ранжировать — ranger > нем. rangieren ставить (поставить) в строй. 1. Поставить, устроить каким л. образом. Фордевинд или .. ити, дабы флот всегда бейдевинд ранжирован был, чтобы адмиралу свободно было поворотить, куда похочет. 1718. Петр I. // Сб. Муханова …   Исторический словарь галлицизмов русского языка

  • РАНЖИРОВАТЬ — (фр. ranger, нем. rangiren приводить в порядок). 1) ставить, подбирать по росту. 2) приводить что либо в порядок. Словарь иностранных слов, вошедших в состав русского языка. Чудинов А.Н., 1910. РАНЖИРОВАТЬ франц. ranger, нем. rangiren; этимологию …   Словарь иностранных слов русского языка

  • ранжировать — ранж ировать, рую, рует …   Русский орфографический словарь

  • ранжировать — рую, руешь; св. и нсв. что. Распределить распределять что л. по ранжиру, значимости; присвоить присваивать какой л. ранг. Р. поступки. Р. полученные данные опытов. Р. вещи. Р. кого л. по должностям, по категориям. Р. статьи законопроекта. Р.… …   Энциклопедический словарь

  • Ранжировать — – упорядочивать или расставлять значения, события, людей и т.д в определённом порядке …   Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

  • РАНЖИРОВАТЬ — Упорядочивать или расставлять значения, события, людей и т.д. в определенном порядке …   Толковый словарь по психологии

  • ранжировать — рую, руешь; св. и нсв. см. тж. ранжирование что Распределить распределять что л. по ранжиру, значимости; присвоить присваивать какой л. ранг. Ранжи/ровать поступки. Ранжи/ровать полученные данные опытов. Ранжи/ровать вещи …   Словарь многих выражений

  • Корреляция — (Correlation) Корреляция это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин Понятие корреляции, виды корреляции, коэффициент корреляции, корреляционный анализ, корреляция цен, корреляция валютных пар на Форекс Содержание… …   Энциклопедия инвестора

  • СОЦИАЛЬНАЯ ФИЛОСОФИЯ — концептуально автономная область филос. познания, обращенная на общество, историю и человека как субъекта социокультурных взаимодействий. В истории филос. мысли выделяются два типа социального философствования, исходящие из разного понимания… …   Философская энциклопедия

  • Контент-анализ — (от англ.: contents содержание, содержимое) или анализ содержания стандартная методика исследования в области общественных наук, предметом анализа которой является содержание текстовых массивов и продуктов коммуникативной корреспонденции. В… …   Википедия

  • Что такое Ранжирование и на основе каких факторов оно происходит

    При формировании поисковой выдачи по какому-либо запросу поисковые системы стремятся наиболее точно ответить на вопрос пользователя. Они составляют список сайтов, которые, на их взгляд, соответствуют запросу тематически. Наиболее подходящие сайты находятся выше в этом списке. Такое распределение мест и есть ранжирование.

    Что такое ранжирование

    Ранжирование – это сортировка сайтов поисковыми системами в результатах выдачи по соответствующему поисковому запросу. Алгоритм определяет, какой сайт лучше решает проблему пользователя и поднимает его выше конкурентов. Чем лучше ресурс отвечает на поставленные вопросы, тем больше у него шансов попасть в топ Яндекса или Google (именно они составляют 95% трафика с поисковых систем).

    Факторы ранжирования

    Работа SEO-специалиста заключается в том, чтобы сайт занимал лучшие строчки в результатах выдачи. Для этого ресурс должен соответствовал максимально большому количеству факторов ранжирования. Их насчитывается около 700.

    Поисковики учитывают следующие факторы:

    • Возраст домена;

    • Ссылочная база;

    • Время загрузки;

    • Поведенческие факторы;

    • Регулярность обновления контента;

    • Внутренние факторы – структура, юзабилити.

    Контент сайта, а это не только текст, но и графика, должен содержать слова и фразы из подобранного семантического ядра запросов. Страница сайта должна быть релевантна продвигаемой фразе. Контент должен быть уникальным и понятным для пользователя. Алгоритмы ранжирования понимают смысл текста, поэтому просто напичкать текст запросами уже не получится – сайт попадет под санкции поисковика за переспам, и выходить из него придется долго после устранения ошибок. 

    Контент необходимо регулярно дополнять и улучшать в соответствии с актуальными запросами пользователей. Регулярное обновление – залог того, что робот будет чаще «приходить» и анализировать сайт, а значит шансы занять вершину выдачи повысятся.

    Ссылки до сих пор считаются важным фактором продвижения сайта. И если Google это учитывал всегда, то Яндекс после долгого перерыва вернул ссылочное ранжирование. Важно понимать, что нельзя в 2020 году бездумно закупать ссылки на бесполезных ресурсах. Весь ссылочный профиль делится на 2 части:

    • Внутренние ссылки – переходы с одной страницы сайта на другую, соответствующую теме (для этого делается перелинковка). С их помощью можно изменять ссылочный вес, а трафик перенаправлять на продвигаемые страницы.

    • Внешние или входящие ссылки – это упоминания сайта на других ресурсах. Это могут быть справочники, каталоги, а также SEO-ссылки. Последние должны закупаться только на ресурсах, которые по смыслу соответствуют продвигаемому сайту. Так можно избежать пессимизации, попадания под фильтры «Минусинск» от Яндекса или «Пингвин» от Google.

    Мета-теги тоже являются факторами ранжирования. Важно грамотно прописать название страницы (Title), заголовок (h2) и описание (Description), которые будут отображаться в сниппете – так, как это увидит пользователь в поисковой выдаче. Тег keywords уже не учитывается, его заполнять необязательно. 

    Особенно важно настроить файлы для поискового робота – карту сайта (sitemap.xml) и robots.txt.

    Грамотный дизайн и наличие мобильной версии повышают доверие со стороны пользователя, а значит поисковик считает такой сайт качественным.

    Алгоритмы ранжирования в Яндексе и Googl

    Основы алгоритмов поисковых систем не разглашаются. Между поисковиками и SEO-специалистами идет негласная война. Яндекс и Google дают только общие рекомендации, суть которых сводится к банальному «улучшайте сайты, делайте их более качественными».

    Алгоритмы ранжирования меняются и дорабатываются в ходе своего функционирования. Поэтому страницы, которые были в топе, могут терять позиции. Чтобы бороться с этим, веб-мастерам приходится регулярно дорабатывать сайты.

    Заключение

    Мы узнали, что такое ранжирование и от каких факторов оно зависит. Чтобы ресурс находился в топе, необходимо учитывать факторы ранжирования, постоянно улучшать и дорабатывать сайт.


    Как работать с исследованиями факторов ранжирования – статьи про интернет-маркетинг

    Откуда берутся данные исследований факторов ранжирования

    Цель исследований Лаборатории — увидеть за параметрами сайтов и страниц, которые мы различными правдами и неправдами умеем им приписать, факторы ранжирования, которые используют поисковые машины, формируя выдачу.

    Для этого нам, прежде всего, нужно понять, какие характеристики сайтов и страниц могут быть важны для ранжирования, а затем придумать, как их «сосчитать». Сейчас у нас параметров уже больше 600 (хотя, разумеется, не все они фактически являются факторами ранжирования). 

    Источники данных

    • Наши источники. Большую часть параметров мы «снимаем» со страниц, попавших в результаты поиска, сами. Например, определяем размер HTML-кода, долю в нём текста и ссылок, количество вхождений слов запроса в заголовки h3–h5, наличие счетчика Google Analytics или протокола https, максимальную цену на странице, концентрацию слов запроса и их синонимов в SEO-тексте.

    • Внешние сервисы. Значения некоторых параметров мы получаем от самих поисковиков или сторонних сервисов. Например, значения ИКС (а раньше тИЦ), количество страниц в индексе и количество страниц, найденных на сайте, мы узнаем у Яндекса. Количество «шеров» в соцсетях можно узнать ВКонтакте и в «Одноклассниках», а возраст сайта — напрямую на whois-сервисах или косвенно по первому упоминанию на Archive.org. Данные о ссылках мы получаем от MegaIndex, трафиковые и некоторые поведенческие параметры — от SimilarWeb и Alexa.com.

    • Экспертные оценки. Большая группа параметров — около ста — основаны на экспертных оценках. Их выставляют наши асессоры, которые для каждой страницы, попавшей в результаты поиска, заполняют специальную анкету. «Ручные» (асессорские) параметры — в основном коммерческие или социальные. Большая часть из них относятся к сайту в целом. Если какие-либо другие страницы с сайта ранее уже были оценены, асессор получает уже почти готовую анкету — ему остается заполнить только строки, относящиеся к конкретной странице. Асессорские оценки есть только для коммерческих сайтов — если асессор оценил сайт как информационный, то на этом заполнение анкеты заканчивается.

    Многие асессорские параметры для отдельных страниц дублируются близкими автоматическими параметрами, однако результаты по ним не всегда совпадают. Например, асессор учтет только телефон компании — владельца сайта, а автомат — и телефоны клиентов; поэтому при автоматическом детектировании на сайтах агрегаторов находится больше телефонов вообще и телефонов 8-800 в частности.

    Типы параметров

    Параметры делятся на бинарные (есть или нет у сайта или страницы какое-то свойство) и числовые. 

    Когда речь идет о нескольких результатах поиска (например, о топ-10) и/или о выборке запросов, бинарные параметры удобно указывать в процентах. Например, 31% означает, что для 31% сайтов, попавших на интересующие нас позиции по данной выборке, значение параметра — есть. 

    С числовыми параметрами всё немного сложнее: если разброс значений невелик, мы используем средние значения; если он значительный, мы считаем для каждого из запросов медиану, а затем усредняем полученные результаты для всех запросов выборки.

    Параметры, у которых несколько значений, мы обычно сводим к бинарным — так с ними гораздо удобнее работать. Например, в нашей асессорской анкете для количества брендов в ассортименте предусмотрены варианты один, несколько или много. Данные из этой строки анкеты мы используем в двух бинарных параметрах: Один бренд (да, если один; нет, если несколько или много) и Много брендов (да, если много; нет, если один или несколько). Есть еще вариант не актуально, который просто выключает учет этой группы параметров для сайта.


    Выборки

    Мы работаем в  основном с коммерческими тематиками, в которых практически для любого запроса (кроме разве что самых экзотических низкочастотных запросов) найдутся десятки страниц, не  просто очень релевантных, но и специально под него оптимизированных. Для среднечастотных запросов таких страниц сотни, для высокочастотных — тысячи. Поисковым машинам есть из  чего выбрать, и попадание в топ-30 любой из них по конкурентному коммерческому запросу — фактически гарантия высокой релевантности. 

    Когда Яндекс (или Google) расставляет результаты поиска по запросу в каком-то порядке, он отдает предпочтение одним релевантным страницам перед другими, тоже релевантными. Почему в топ-30 попали именно эти страницы — а не другие 30 (возможно, не менее достойные), которые мы тоже знаем и  с которыми мы их вполне можем сравнить? Чем отличаются страницы, попавшие на первые позиции, от страниц, замыкающих топ-30? Можно ли увидеть во всём этом закономерности? 

    Если взять достаточно большую выборку запросов и для результатов поиска по каждому из  них получить значения каких-либо параметров, то для каждого параметра можно проверить, связаны ли его значения статистически значимо: 

    • с позицией в результатах поиска (в пределах топ-30) — в том числе, с попаданием в топ-3 или топ-10; 

    • попаданием в топ-30 (в качестве фона можно использовать страницы, попавшие в топ-30 двух других поисковиков). 

    Чем больше выборка, тем точнее будут результаты. Но даже для небольших выборок, размером порядка 100 запросов, результаты оказываются статистически значимыми, а большие выборки их в основном подтверждают.

    Конечно, от запросов зависит очень многое, и факторы ранжирования могут проявлять себя по-разному в зависимости от них. Значимость одних и тех же параметров на разных выборках запросов может сильно различаться. 

    Это может быть связано и с объективными особенностями ранжирования для тех или иных тематик или интентов (намерений пользователя), и с «ландшафтом» сайтов, конкурирующих за место в топе: параметры, с которыми всё хорошо у сайтов с высокой видимостью, будут казаться важными, даже если поисковая машина на них не обращает внимания. Поэтому важно, во-первых, чтобы контрольная выборка запросов была достаточно представительной и разнообразной и, во-вторых, чтобы полученные на ней результаты контролировались по другим выборкам.

    Сейчас мы работаем с четырьмя типами выборок:

    1. Одна стандартная выборка из 160 коммерческих запросов разных тематик. Она не очень велика и не идеально сбалансирована по тематикам и частоте запросов, но зато мы следим за ней с весны 2015 года, и по ней удобно отслеживать изменения в ранжировании. 

    2. Эталонные отраслевые выборки немного большего объема; на их основе в этом году мы подготовили аналитические отчеты по факторам ранжирования в электронной коммерции, финансах, медицине, автомобилях и недвижимости.

    3. Много узкотематических выборок — в основном из запросов, по которым продвигаются сайты наших клиентов. Их размер может быть разным, но обычно составляет десятки или сотни запросов. 

    4. Сводные выборки из тысяч запросов, которые мы несколько раз в год составляем из тематических выборок в исследовательских целях. Они уже достаточно большие для того, чтобы графики зависимости средних значений параметров от позиции получались гладкими, но, к сожалению, они каждый раз разные, поскольку составляются просто из запросов, оцененных за какой-то период. Можно составлять также сводные выборки по тематикам (например, медицина или мебель), по типам запросов (например, информационные), по регионам, и т. п.

    Как оцениваются данные

    Теперь мы подошли к самому главному. У нас есть выборка, есть значения параметра для всех (ну или почти всех) сайтов/страниц, попавших в топ-30 Яндекса, Google и Mail.ru. Как понять, важен ли параметр для ранжирования в каждом из поисковиков? И что, собственно, значит «важен»?

    Корреляции с позицией

    Самая простая связь с ранжированием — это когда с приближением к первой позиции значения параметра растут (или падают). Иногда такая зависимость очевидна, если посмотреть на диаграмму средних значений параметра по позициям. Однако возможны нюансы, особенно с числовыми параметрами, где на общую картину могут сильно влиять «выбросы» значений для отдельных сайтов. Поэтому лучше оценивать зависимость при помощи методов математической статистики.

    Мы используем в качестве основного ранговый критерий Спирмена (см. врезку) — именно его значение мы имеем в виду, когда говорим о коэффициенте корреляции между позицией и значением параметра. Мы считаем корреляцию с позицией сильной, если коэффициент корреляции — 0,10 и больше (или –0,10 и меньше). Ранговый критерий Спирмена используется нами также при оценке корреляций между параметрами.

    При этом мы предпочитаем не полагаться только на одну метрику и контролируем ее при помощи точного теста Фишера (а также U-теста Манна—Уитни). Корреляция засчитывается, только если она «подтверждается» статистически достоверной разницей между значениями параметра для топ-3 или топ-10 и оставшейся частью топ-30.

    Чем сильнее корреляция, тем обычно больше перепад значений между топ-3 и третьей десяткой выдачи (исключения могут возникать, например, когда максимум значений приходится не на первые позиции, а на середину первой десятки, как мы это часто видели в отчете по недвижимости). На наших стандартных диаграммах по параметрам мы третью десятку не показываем, но при сильной корреляции разница в средних значениях высока и для топ-3 VS. топ-30.


    На таких диаграммах указаны коэффициенты корреляции, а также сила связи с попаданием в топ-30. Но «сила» параметров обычно видна и без этого. Если значения для топ-3 заметно выше, чем для топ-30, значит, скорее всего, есть сильная корреляция между параметром и позицией. Если значения для топ-30 заметно выше, чем для фона, скорее всего, есть сильная связь с попаданием в топ.

    Например, для локализации в Москве для Яндекса среднее значение для топ-3 — 97%, для топ-30 — 94%, для третьей десятки выдачи (позиции 21–30) — 92%, коэффициент корреляции 0,06. Для Яндекса коэффициент корреляции заметно выше — 0,19; сильнее и разброс значений: топ-3 — 94%, топ-30 — 83%, третья десятка — 74%.


    Отметим, кстати, что чем ближе к нулю или к 100%, тем «весомее» разница в значениях параметров. Казалось бы, между 98% и 96%, как между 58% и 56%, — всего два процентных пункта. Но рост с 96 до 98% означает уменьшение доли сайтов, не имеющих параметра, в два раза!

    Контраст с фоном

    Большая часть запросов в выборках, с которыми мы работаем, — коммерческие и высококонкурентные; по ним нет недостатка в релевантных страницах. Качество поиска у всех трех основных поисковых систем достаточно высокое, чтобы попадание в топ-30 хотя бы одной из них можно было считать гарантией достаточной релевантности запросу и качества. Значит, если страница не попала в топ-30, например, в Google, но попала в Яндексе или в Mail.ru, — то это не потому, что она вообще плохая, а потому, что Google предпочел ей какие-то другие страницы (или сайты), лучше соответствующие каким-то важным для него критериям.

    Значит, сравнивая топ-30 поисковика с фоном — со страницами, которых там нет, но которые попали в выдачу по тем же запросам в других поисковых машинах, — мы можем многое узнать о том, какие параметры для него важны. Например, мы можем утверждать, что локализация в Москве важнее для Яндекса, чем для Google, несмотря на то, что корреляция с позицией в Google выше. Потому что в топ-30 Яндекса 94% сайтов локализованы в Москве, а в топ-30 Google — только 83%. Получается, что в Google доля сайтов, не имеющих московских адресов и телефонов, почти в три раза больше — 17% против 6%.

    Наш основной инструмент для оценки разницы между топ-30 и фоном — точный тест Фишера. Чем ближе его значение к нулю, тем меньше вероятность того, что разница в значениях параметров между выдачей поисковой машины и фоном случайна.

    Но если связь с попаданием в топ-30 не случайна, то чем она может определяться? Есть несколько основных вариантов, которые, впрочем, могут и дополнять друг друга в различных пропорциях.

    1. Предварительный отбор. Современные формулы ранжирования очень сложны — а значит, могут требовать много ресурсов и времени на вычисление. Чтобы уменьшить нагрузку на сервера и ускорить обработку, ранжирование может выполняться в два или больше этапов, причем сначала к большому количеству страниц, поднятых из индекса, применяются упрощенные формулы, оптимизированные под быстрое вычисление. В итоге отбирается относительно немного (например, тысяча) результатов, к которым уже и применяется полная формула ранжирования. Если параметр входит в упрощенную формулу и учитывается на ранних этапах ранжирования, его значения для сайтов, дошедших до последнего этапа, изначально будут в среднем высокими. И даже если на этом последнем этапе параметр уже не учитывается, его влияние на общие результаты ранжирования может быть очень большим.

    2. Продолжение градиента. Некоторые из страниц фона на самом деле попадают в выдачу, но ниже 30-й позиции. Если есть корреляция с позицией, т. е. с удалением от вершины значения параметра падают, то не удивительно, если сайты (страницы), попавшие на 47-ю или 350-ю позицию, имеют в среднем более низкие значения параметра, чем попавшие на 2-ю или 25-ю.

    3. Корреляции с другими параметрами. Если точный тест Фишера показывает, что распределение не случайно, это означает только, что более высокие значения параметра в топ-30 по сравнению с фоном — не результат случайного выигрыша в лотерею, а следствие каких-то объективных причин. Причины могут быть разными — и они не обязательно связаны с отбором по интересующему нас (или близкому) параметру. Например, в выдаче Google обычно заметно меньше агрегаторов, чем в выдаче Яндекса. Средние значения многих параметров для агрегаторов заметно выше или ниже, чем для других коммерческих сайтов, — и это может сильно влиять на разницу между средними значениями этих параметров для двух поисковиков.

    Чем больше контраст между топ-30 и фоном, тем больше вероятность того, что параметр действительно учитывается при ранжировании (или по крайней мере близок к одному из факторов ранжирования). Как всегда, при приближении к нулю или 100% разница весомее. Однако всегда могут найтись альтернативные объяснения — например, связанные с распределением типов сайтов в выдаче.

    С другой стороны, отсутствие контраста между топ-30 и фоном или даже более высокие значения в фоне не обязательно говорят о том, что отбора по параметру нет. Если корреляция с позицией зависит только от одной поисковой машины, то фон — от всех трёх. Если кто-то из конкурентов уделяет интересующему нас параметру больше внимания, «наша» поисковая машина может оказаться в его тени, хотя тоже отдает предпочтение сайтам с высокими значениями параметра. Поэтому отрицательные корреляции мы на диаграммах отмечаем, а отрицательную связь с попаданием в топ — нет (за исключением инвертированных параметров вроде рангов, для которых чем меньше, тем лучше).


    Как использовать результаты исследований

    Параметры, которые мы называем важными, — это не обязательно факторы ранжирования, которые используют поисковики. Возможно, поисковая машина не включила именно конкретный параметр в  свою формулу ранжирования. Почему? Вариантов много: 

    • Есть другие параметры, влияющие на ранжирование, от которых данный параметр прямо или косвенно зависит (самая частая ситуация). 

    • Значение параметра выше у тех сайтов, которые занимают высокую позицию в результатах поиска (например, количество посещений страницы тем больше, чем лучше она ранжируется, просто за счет переходов из поисковика). 

    • Параметр часто включают в программу оптимизации сайтов, потому что распространено мнение, что он важен. В результате у «сильно оптимизированных» сайтов (а таких в топе большинство) значения данного параметра в среднем выше, хотя на самом деле «работают» другие параметры. 

    • Параметр был важен некоторое время назад, но сейчас на ранжирование уже не влияет; тем не менее, в топе закрепилось много сайтов с «правильными» его значениями. 

    Даже в тех случаях, если фактор ранжирования действительно используется поисковой системой, нельзя утверждать, что он в точности совпадает с нашим параметром — скорее всего, найдутся сайты (страницы), для  которых значение «нашего параметра» и «их фактора» существенно различаются. 

    Тем не менее, если наши данные показывают, что параметр «важен для ранжирования», то это в большинстве случаев действительно важно, и при поисковой оптимизации сайтов эти выводы полезно учитывать. Хотя и не стоит добиваться улучшения показателей по важным параметрам любой ценой.

    Что же в таком случае делать?

    Исправляйте критические ошибки

    Параметры, которые ощутимо коррелируют с факторами ранжирования, — важны. Если у вас ограниченный ассортимент, или нет локализации в Москве, или нет цен, то по многим запросам у вас просто нет шансов попасть в топ.

    Такова ситуация с параметрами, которые учитываются на предварительных этапах ранжирования, (о чём можно догадаться по большому контрасту между значениями параметра в топ-30 и фоне) а также с теми, у которых доля в топе приближается к ста процентам.

    Если ваш сайт не в топе (т. е. вообще не ранжируется по запросу — именно тридцатка тут не принципиальна), стоит обратить внимание на параметры, сильно связанные с попаданием в топ, которых у него нет или по которым он заметно отстает от конкурентов.

    Важно помнить, что в Яндексе факторы, отвечающие за текстовую релевантность, тоже относятся к этой категории. У страницы, на которой мало слов запроса, есть все шансы остаться за бортом, даже если с другими факторами ранжирования всё замечательно. При этом «мало» — не значит совсем нет. Если у конкурентов вхождений слов запроса набирается на 40 запросов, а у вас на пять, вы сильно рискуете.

    Обращайтесь к здравому смыслу

    Например, наши данные показывают, что чем больше размер HTML, размер текста и даже время загрузки страницы (только в Яндексе и в разумных пределах — менее секунды без учета скриптов и т. п.), тем выше в среднем ранжируются сайты. 

    Это связано с тем, что размер HTML сильно коррелирует с количеством исходящих внутренних ссылок, картинок, цен и т. п. — т. е. с размером «витрины». Она важна, особенно для интернет-магазинов: от ее размера зависит ассортимент, количеством страниц в индексе, трафиком и т. п. Именно витрина вносит основной вклад в текстовую релевантность. Здесь не накажут за «ключевики» и повторы, а большой объем не назовут «портянкой». А значит, размер HTML коррелирует с количеством вхождений слов запроса в «текстовые фрагменты» (т. е. вне SEO-текста), в ссылки, в атрибуты alt; с количеством повторов и «содержательных» слов в тексте страницы. 

    Размер HTML-кода важен. Но это не значит, что нужно оптимизировать свой сайт, специально увеличивая размер HTML или время загрузки!

    Сравнивайте свой сайт с конкурентами

    Размер HTML вряд ли непосредственно учитывается в ранжировании, но его можно использовать для контроля. Если страницы вашего сайта значительно меньше, чем страницы конкурентов в топ-3, топ-10 или топ-30, — это повод задуматься, всё ли вы правильно делаете и не нужно ли что-то изменить.

    Метод сравнения с конкурентами (а иногда и слепого подражания им) — в SEO, прямо скажем, не новость. Например, именно так работают сервисы, формирующие по списку ключевых слов «задание для копирайтеров». Наши данные помогают выбрать для такого сравнения правильные критерии.

    Критерии, которые отслеживают поисковики, могут быть формальными

    Представители Яндекса и Google уже много лет говорят, как важно делать сайты не для поисковых машин, а для людей, и именно это — самый прямой путь к высоким позициям в поиске. Чем дальше, тем больше в этом правды: факторы ранжирования всё более успешно моделируют полезность сайтов для человека. 

    Тем не менее, скорее всего, и сейчас значительная часть факторов опирается на простые критерии. Например, о наличии отзывов поисковая машина может судить по наличию заголовков, содержащих слово отзывы, а о наличии видео — по присутствию на странице кода видеоплеера. 

    Рассчитывать, что вы сумеете легко обмануть поисковик, не стоит. Так, мы не призываем вас повесить на сайт фейковый телефон 8-800 (как это сделали многие года два назад). Но вот найти и вставить в подходящие места релевантные видео, раз уж поисковые машины так хотят их видеть, — точно полезно. Записать свои, вероятно, было бы еще полезнее — но и значительно сложнее, а потому не факт, что эффективнее.

    Если параметр для вас неактуален, за его отсутствие вам ничего не будет

    Информация о доставке на сайте — несомненно, важный параметр. В Google есть корреляция с позицией, в Яндексе — сильная связь с попаданием в топ-30 (89% против 83% в фоне), а для конкретных видов доставки (курьер, самовывоз) — и корреляция с позицией. Тем не менее, владельцам сайтов, предлагающих услуги, о доставке можно не беспокоиться — просто потому, что для них она не актуальна.

    Оплата картой — не менее важный параметр. В обеих поисковых машинах на нашей общей выборке видна и сильная корреляция с позицией, и связь с попаданием в топ-30 (в Яндексе тоже сильная). Но вот за автомобили расплачиваться картой не принято, да и вообще на автомобильных сайтах вопрос о способах оплаты предпочитают не поднимать. И — кто бы мог подумать! — для автомобилей оплата картой (как и другие параметры, связанные с оплатой) если и коррелирует с позицией, то только отрицательно.

    Каким образом поисковые машины поймут, что параметр не актуален, — в конце концов, не так уж и важно (хотя, несомненно, интересно). Можно смело исходить из того, что они справятся: они просто не могут позволить себе в таких вещах сильно ошибаться.

    Встраивайте данные в стратегию продвижения 

    Лаборатория поисковой аналитики компании «Ашманов и партнеры» занимается не только исследованиями, и это даже не главная часть нашей работы. Мы разработали практические инструменты для SEO-специалистов — прежде всего нашей компании.

    Главный наш продукт предназначен для внутреннего пользования и в компании так и называется без изысков — «Лаборатория». Он позволяет для той или иной выборки запросов собрать информацию, а затем построить нужный отчет для оптимизатора или черновик отчета для клиента (его потом доработает оптимизатор).

    Мы сравниваем значения параметров у сайта и его конкурентов из топ-30 и выдаем подробные рекомендации, ранжированные по важности. Значимость каждого параметра определяется не только его исходной оценкой (основанной на корреляции с позицией и связи с попаданием в топ-30), но и контекстом — тем, как параметр представлен в конкретной выкачке и как его значения у интересующего нас сайта соотносятся со значениями у конкурентов.

    Мы готовим новое ежегодное исследование факторов ранжирования. Данные о корреляции разных групп факторов с позициями первыми получат участники конференции Optimization 2019, которая пройдет 30-31 октября.

    Более того, 30 октября в 13.00 автор исследования выступит на конференции, поясняя главные моменты. Приходите!

    Участники конференции могут получить бесплатный экспресс-аудит своих сайтов от Лаборатории поисковой аналитики. Для этого нужно подать заявку до 18 октября. Специалист Лаборатории подробно расскажет о состоянии страниц на мастер-классе, 31 октября, а после конференции отправит аудит на электронную почту.

    Материал создан на основе исследования Михаила Воловича.

    Как работает поиск на Ozon

    Поиск на Ozon — это не только система ранжирования товаров по их текстовой релевантности поисковому запросу покупателей, но и система распределения трафика и определения качественного предложения товаров. На поисковую выдачу влияют как покупатели, так и продавцы.

    Место товара в поиске влияет на коммерческие показатели товара: конверсии, трафик и продажи. Поиск устроен таким образом, что продавцы могут прямо, прозрачно и предсказуемо влиять на место своих товаров в поисковой выдаче. Благодаря тому, что качественные предложения от проверенных продавцов находятся в выдаче выше, они получают больше трафика, а значит и больше продаж.

    Ozon также определяет, что такое качественное предложение, опираясь на цену, качество товара и скорость доставки. Тем продавцам, кто может предоставить такие товары, Ozon предлагает бесплатные механизмы продвижения в выдаче.

    Как поднять товар в поисковой выдаче

    Какие задачи решает поиск на Ozon #

    • Мотивировать продавцов делать качественные предложения.
    • Помочь продавцам показать их товар покупателям.
    • Помочь покупателю найти и выбрать нужный ему товар.
    • Учесть выбор покупателей при распределении трафика между предложениями продавцов.

    Принципы работы поиска на Ozon #

    • Неизбежность. Поисковая выдача всегда реагирует на действия продавцов или покупателей.
    • Отсутствие дискриминации. Поисковая выдача одинаково реагирует на одни и те же действия разных продавцов в похожих ситуациях.
    • Скорость. Ozon работает над тем, чтобы сделать реакцию поисковой выдачи на действия продавца и покупателя максимально быстрой.
    • Прозрачность. Все детали работы поиска на Ozon — открытая информация, Ozon не влияет на ранжирование товаров в выдаче и не скрывает стоящих за ним факторов.

    Общая схема работы поиска на Ozon #

    Покупатель делает поисковой запрос на сайте Ozon. За этим следуют несколько этапов работы поисковой выдачи.

    1. Этап формирования запроса и отбор кандидатов

      Каждый день покупатели задают поисковой системе Ozon миллионы запросов. Чтобы каждый нашёл среди миллионов товаров нужный, на первом этапе поиск формирует большой список товаров-кандидатов, в названии и различных атрибутах которых есть слова из поискового запроса. Для каждого запроса в этом списке может оказаться до 500 000 товаров.

    2. Базовый слой ранжирования

      Поисковая система сортирует полученных кандидатов, чтобы отобрать 1 000 товаров с наибольшей текстовой релевантностью. При необходимости окно может быть расширено, и система подгрузит дополнительные 1 000 товаров.

    3. Средний слой ранжирования (машинно обученная формула)

      Для полученных 1 000 товаров необходимо оценить, с какой вероятностью покупатели приобретут именно их. Ранжирование этих товаров зависит от того, какие свойства оказались наиболее важными для покупателей в прошлом. Чтобы выяснить это, Ozon сопоставляет свойства товаров и покупательское поведение. В результате формируется оценка каждого товара по шкале от 0 до 1.

    4. Бустинги и дебустинги

      К 1 000 товаров, которые после предыдущего шага ранжированы по оценке от 0 до 1, применяются заранее определённые повышающие или понижающие коэффициенты. Например, повышающий коэффициент может быть применён к товарам премиум-продавцов, а понижающий — к товарам с низким рейтингом.

    5. Отображение товаров

      1 000 товаров с финальными оценками отдаются на поисковую выдачу. Покупатель видит страницы с товарами в заданном порядке. Когда покупатель просмотрит 1 000 товаров, система подгрузит следующие 1 000 товаров.

    Рассмотрим этапы работы поиска более подробно.

    1-й этап: формирование запроса и отбор кандидатов #

    Поиск слов по атрибутам товаров #

    Когда приходит поисковой запрос, система начинает искать слова из этого запроса во всех полях и атрибутах товаров, которые хранятся в поиске:

    • название товара,
    • категория товара,
    • бренд,
    • цвет, размер, материал, тип и другие атрибуты.

    Мы проверяем несколько сотен атрибутов, их состав зависит от категории. Чем больше у товара заполненных атрибутов, тем проще его найти.

    В этот список не входит текстовое описание товара. Это означает, что для продавца очень важно заполнить именно атрибуты товара — чем более полно будет описан товар, тем больше вероятность, что покупатель увидит его в поисковой выдаче.

    Преобразование и нормализация запроса #

    Перед выбором кандидатов поисковая система производит цепочку преобразований запроса, чтобы не упустить подходящих кандидатов. Последовательность преобразований:

    1. Обогащение синонимами. Необходимо для того, чтобы запрос охватил больше товаров — например, чтобы по запросу «телефон» искались смартфоны.
    2. Нормализация запроса. Все слова запроса приводятся к единой форме, чтобы, например, запросы «изумрудный корабль строителя Джонсона» и «изумрудные корабли строителя Джонсона» давали одну и ту же выдачу. На этом же этапе система исключает слова, не несущие смысловой нагрузки, например союзы.
    3. Выбор кандидатов. Для всех оставшихся слов из поискового индекса извлекаются все товары, содержащие все слова запроса. Если таких товаров оказалось слишком мало, также извлекаются все товары, содержащие хотя бы одно слово запроса.

    На этом этапе поисковая выдача содержит до 500 000 товаров-кандидатов, список которых передаётся на второй этап.

    2-й этап: базовый слой ранжирования #

    Сортировка кандидатов по релевантности #

    На втором шаге происходит сортировка набранных кандидатов по текстовой релевантности. На этой стадии поисковая система ориентируется на:

    • Факт текстового соответствия товара запросу: сначала по обычной линейной формуле определяется количество попаданий слов из поискового запроса в поля и атрибуты товара по каждому отдельному слову в запросе. Затем суммируется количество попаданий по всем словам из запроса.
    • Рейтинг товара. Рейтинг используется на этом этапе, как повышающий коэффициент. Чем выше рейтинг товара, тем больше этот коэффициент. Он колеблется от 0% при минимальном рейтинге до 25% при максимальном.

    В итоге все товары-кандидаты получают оценку базовой релевантности как совокупности текстового соответствия и рейтинга товара.

    На этом этапе поисковая система сортирует кандидатов и отдаёт список из 1 000 наиболее релевантных на третий этап. При необходимости окно может быть расширено, и система подгрузит дополнительные 1 000 товаров.

    3-й этап: средний слой ранжирования #

    Как работает машинно обученное ранжирование #

    На этом этапе поисковой системе необходимо оценить, какие из 1 000 товаров покупатель может приобрести с наибольшей вероятностью. Поскольку вероятность покупки каждого товара неизвестна, для того чтобы ранжировать товары нужно её предсказать.

    Предсказание производится в несколько этапов:

    1. Вычисляются все фичи (свойства, от английского features) каждого отдельного товара, которые могут повлиять на факт продажи. Каждая фича — это вещественное число. Например, фичей может быть рейтинг товара или его цена.
    2. К набору фичей применяется машинно обученная модель, предсказывающая вероятность продажи на основе значения фичей. В качестве модели Ozon использует градиентный бустинг деревьев решений.
    3. Модель выдаёт число, которое используется для оценки вероятности покупки товара.
    4. Оценка вероятности покупки товара вписывается в контекст запроса. Один и тот же товар будет иметь разную вероятность покупки для разных запросов.

    Как работает машинно обученная модель #

    Цель работы модели — наиболее точно предсказать вероятность продажи товара на основании фичей этого товара. Фичи товара содержат информацию о том, какими свойствами обладали товары, приобретённые покупателями в прошлом, и какие из этих свойств ранжируемый товар имеет сейчас.

    Модель на основании этих данных из прошлого предсказывает покупательское поведение в будущем. Например, есть фича средней конверсии товара из показа в покупку за последние 60 дней. Для многих товаров можно утверждать, что конверсия товара не меняется во времени. Соответственно, модель использует эту фичу для предсказания вероятности покупки, и можно утверждать, что чем выше конверсия за последние 60 дней, тем выше будет предсказание модели.

    То же самое происходит и с остальными фичами — например, при прочих равных покупатели предпочитают товары с большим количеством отзывов, и поэтому чем больше отзывов, тем выше будет предсказание модели. При этом разные фичи имеют разную предсказательную силу и по-разному влияют на вероятность покупки.

    Обучение модели строится на использовании данных о зависимости между фичами товаров и итоговыми покупками при помощи специального алгоритма. Поскольку многие фичи строятся на основе покупательского поведения, можно сказать, что покупатели Ozon влияют на положение товаров в поисковой выдаче своими действиями. Прежде всего на выдачу влияет факт покупки товара, так как влияние веса фичей на предсказание покупки определяется исходя из продаж товара в прошлом.

    Что учитывается при машинно обученном ранжировании #

    На этом этапе учитываются все фичи товара, влияющие на его продажу. Это и характеристики товара, и рейтинг, и покупательское поведение, такое как оформление заказа, просмотр товара или добавление в корзину. В общей сложности поисковая система Ozon учитывает около 100 различных фичей.

    Продавцы могут влиять на положение товара в выдаче, потому что они напрямую контролируют значения некоторых фичей.

    Основные смысловые блоки учитываемых фичей:

    • Популярность — объединяет в себе свойства, которые характеризуют взаимодействия покупателя с товаром: показы товара, добавления в корзину и в избранное. Показом товара считается переход покупателей на карточку товара и факт просмотра товаров в поисковой выдаче. В текущей модели поиска популярность имеет вес в 49%.
    • Продажи – объединяет свойства, вычисляемые из продаж товара в прошлом: конверсия товаров в покупку и количество покупок этого товара. Вес — 19%.
    • Цена – свойства, вычисляемые из цены товара: изменение цены этого товара относительно истории собственной цены и размер текущей скидки. Вес — 9%.
    • Рейтинг – свойства, вычисляемые из рейтинга товара: сам рейтинг товара и количество отзывов на товар. Вес — 8%.
    • Доставка – свойства, характеризующие скорость доставки товара: сама скорость доставки и то, относится ли этот товар к категории экспресс-товаров. Вес — 6%.
    • Текстовая релевантность – свойства, характеризующие текстовое соответствие товара запросу. Вес — 6%.

    Предсказательная сила фичей постоянно меняется из-за обновлений формулы и добавления новых фичей.

    На этом этапе поисковая система оценивает каждый товар из 1 000 кандидатов по шкале от 0 до 1. Чем ближе эта оценка к единице, тем более высокую позицию в выдаче займёт товар и тем выше вероятность его продажи. Все оценки передаются на четвёртый этап.

    4-й этап: бустинги и дебустинги #

    На этом этапе к товарам-кандидатам, ранжированным по оценке от 0 до 1, применяются заранее определённые повышающие или понижающие коэффициенты. Например, повышающий коэффициент может быть применён к товарам премиум-продавцов, а понижающий — к товарам с низким рейтингом.

    Как работает бустинг #

    Для примера рассмотрим запрос «носки красные». Допустим, после прохождения трёх этапов поиска, включая машинно обученное ранжирование, товар с названием «носки красные» получает оценку 0,7. Если это товар от премиум продавца, к нему будет применён бустинг — например, × 1,3. В этом случае итоговая оценка товара составит 0,91 вместо 0,7.

    Дебустинг — это обратная операция, когда оценка товара после трёх этапов умножается на понижающий коэффициент. Например, оценка 0,7 из-за плохой цены товара относительно предыдущих вариантов его цены умножается на коэффициент дебустинга 0,8 и даёт результирующую оценку 0,56.

    Коэффициенты бустинга и дебустинга достаточно часто меняются, так как Ozon постоянно ищет новые коэффициенты, которые увеличивают общее количество продаж на площадке.

    Все бустинги, если они не носят взаимоисключающий характер, суммируются. Для примера рассмотрим товар на Ozon, который одновременно является товаром от премиум продавца, товаром с гарантированной доставкой на следующий день и товаром с хорошей ценой. Предположим, что для каждого из этих бустингов коэффициент бустинга составляет 10%. Тогда товар с оценкой релевантности на базе машинно обученного ранжирования 0,7 будет иметь итоговую оценку релевантности 0,7 × 1,1 × 1,1 × 1,1 = 0,9317.

    Виды бустингов и дебустингов #

    Бустинги: #
    • Рекламное поднятие — покупка коэффициента бустинга за деньги.
    • Бустинги, связанные с логистикой. К одному товару может быть применён только один бустинг из этой категории. Последовательность приоритетов применения следующая:
      • Товары Ozon Express. Такие товары имеют повышенный коэффициент благодаря скорости доставки — 7,5%.
      • Товары, отмеченные значком ракеты. Товары, для которых продавец гарантирует доставку с локального склада в тот же день или на следующий день, имеют повышенный коэффициент — 7,5%.
      • Ближайший склад. Товары, которые находятся на ближайшем к пользователю складе FBO, получают повышенный коэффициент — 3,75%.
    • Премиум-продавцы. Товары от премиум-продавца получают бесплатный бустинг — 5%.
    • Хорошая цена. Товары с хорошей ценой относительно истории собственной цены получают повышенный коэффициент — +1% за снижение цены на каждые 5%. Максимальный коэффициент 10% можно получить при понижении цены товара на 50% и больше.
    Дебустинги: #
    • Плохая цена. Товары с плохой ценой относительно истории собственной цены получают понижающий коэффициент — -1% за повышение цены на каждые 5%. Максимальный коэффициент -10% можно получить при повышении цены товара на 50% и больше.

    Остальные дебустинги находятся на стадии разработки. Ожидается, что они появятся в первом квартале 2022 года. Предположительно дебустинги будут следующими:

    • Грубые нарушения правил площадки. Товары продавцов, которые совершили грубые нарушения правил площадки, имеют понижающий коэффициент.
    • Низкий рейтинг товара. Товары с низким рейтингом по большому количеству отзывов имеют понижающий коэффициент.
    • Низкий рейтинг продавца. Товары продавца с низким рейтингом имеют понижающий коэффициент.

    Результирующая оценка и влияние бустинга и дебустинга #

    Бустинга может не хватить, чтобы перебить силу голосования покупателей.

    Для примера рассмотрим два товара, у одного из которых оценка после третьего этапа составляет 0,9, а у второго — 0,6. В этом случае первый товар должен располагаться на первой позиции в выдаче, а второй — на второй. Если при этом для второго товара будет применён бустинг × 1,25, его результирующая оценка составит 0,6 × 1,25 = 0,75. Так как изначальная оценка второго товара была достаточно низкой, бустинг не поможет ему подняться выше первого товара в поисковой выдаче.

    Важно понимать, что конечная оценка 0,9 при одном запросе может вывести товар на первую позицию, а при другом — на десятую. Это будет зависеть от того, какие оценки получили другие товары, попавшие в выдачу.

    5-й этап: отображение товаров #

    Как работает отображение товаров #

    1. Поисковая система получает 1 000 товаров с финальными оценками.
    2. На основании этих оценок товары выдаются покупателю: товары с самой большой оценкой оказываются в верхней части списка выдачи, с самой малой — в нижней.
      • В десктопной и мобильной версии сайта Ozon товары отображаются на страницах выдачи по 36 «плиток».
      • В мобильном приложении на первом экране отображаются первые 36 товаров, а следующие подгружаются при дальнейшей прокрутке.
    3. Для товаров в выдаче подгружаются актуальные характеристики и картинки.

    Место товара в поиске влияет на его коммерческие показатели: конверсии, трафик, продажи.

    Как поднять товар в поисковой выдаче #

    1. Используйте продвижение в поиске. Вы можете влиять на положение ваших товаров на странице поиска или каталога, выставляя для них ставки по необходимым поисковым запросам. Для этого в личном кабинете перейдите в раздел Реклама → Продвижение в поиске.

    2. Размещайте товары на локальных FBO-складах. Доставка с таких складов обычно быстрее, и покупатели увидят такие товары выше в выдаче. В личном кабинете перейдите в раздел Продажи со склада Ozon, чтобы разместить свои товары на таком складе.

    3. Участвуйте в программе лояльности Premium для продавцов. Участники программы могут предлагать своим покупателям повышенный кешбэк. Кроме того, их товары отмечены специальным стикером, увеличение места на fbo складах и выделенная премиум-поддержка. Чтобы принять участие в программе лояльности, в личном кабинете перейдите в раздел Еще → Продвижение → Premium для продавцов.

    4. Снижайте цену на товар. Товары, цена которых снизилась относительно их средней цены за последние 30 дней, поднимаются в выдаче. При этом среднее значение цены товара постепенно снижается после внесения изменений, поэтому со временем эффект будет ослабевать. Чтобы снизить цену на товар, в личном кабинете перейдите в раздел Цены → Цены на товары.

    5. Собирайте отзывы от покупателей. Чем выше рейтинг товара и чем больше отзывов на него, тем выше товар в выдаче. Вы можете предложить покупателям баллы за отзывы на ваш товар.

    6. Полностью заполните атрибуты товаров. Чем больше информации о товаре, тем проще покупателям найти его. Чтобы редактировать информацию о товарах, перейдите в раздел Товары → Редактировать товар. Вы также можете редактировать информацию для нескольких товаров сразу, загрузив её в XLS-файле.

    Часто задаваемые вопросы #

    Я создал товар и указал для него остатки. Я вижу товар на сайте Ozon при переходе по прямой ссылке, но он не находится в поиске. Что делать? #

    Новые товары попадают в поисковую выдачу не сразу — как правило, это занимает несколько минут. Кроме того, товар может не отображаться в выдаче в течение 20 минут после внесения изменений из-за особенностей кэширования выдачи. Если после этого времени товар так и не находится в поиске, проверьте, заполнены ли все основные данные о товаре: цена, название и описание. Если товар не появился в выдаче в течение 48 часов, обратитесь в службу поддержки.

    Мой товар не попадает в выдачу по тем запросам, по которым я ожидаю его там увидеть. #

    Если товар не находится по конкретному запросу, нужно проверить:

    • Действительно ли товар не находится в выдаче: поисковая выдача может содержать до нескольких тысяч товаров, и ваш товар может находиться в любом месте этого списка. Чтобы убедиться, что товара в выдаче нет, наложите подходящие фильтры, например, по бренду или цене. Это уменьшит выборку.
    • Будет ли товар находиться, если убрать предсказание категории. Если предсказание категории срабатывает, у заголовка под поисковой строкой появляется кнопка Искать везде. В таком случае нужно проверить, относится ли товар к предсказанной категории и должен ли он к ней относиться.
    • Не склеен ли товар в выдаче в общую товарную плитку с другими товарами. Посмотрите, есть ли на плитке товара разные варианты атрибутов, таких как цвет, размер или количество штук.
    • Находится ли товар при поиске по синонимам поисковой фразы.

    Если после выполнения этих действий товар по-прежнему не появляется в выдаче, обратитесь в поддержку Ozon.

    Можно ли накручивать показатели, чтобы поднять мой товар в выдаче? #

    Многие указанные выше показатели действительно можно накрутить. Накрутка может быть как «белая», например, покупка качественного внешнего трафика, так и «чёрная», например, покупка ботов.

    Важно понимать, что в итоге ранжирование всё равно определяется покупательским поведением, поэтому покупка ботов не поможет поднять товар в выдаче. Например, можно накрутить показы, используя ботов — но большое количество показов может негативно повлиять на ранжирование товара, ведь если у товара много показов, но при этом мало продаж, это означает, что покупателям этот товар не нравится. Таким образов, искусственно накрутив показы, вы можете опустить свой товар в выдаче.

    Клики не влияют на ранжирование, а для добавления в корзину и в избранное работает система антифрода — накрученные показатели отслеживаются и не используются в ранжировании. При этом мы не штрафуем продавцов за накрутки, чтобы не было возможности опустить товар конкурента в выдаче, накрутив его показатели.

    Коммерческие факторы ранжирования: что это такое

    Бывает, зайдёшь в интернет-магазин, выберешь понравившийся товар, но вдруг — цена меняется сама по себе, кнопка «Добавить в корзину» спрятана в немыслимом месте, а на сайте нет ни одного контакта техподдержки. Чтобы такого не происходило, владельцу сайта нужно следить за коммерческими факторами ранжирования. Об их важности мы расскажем в этом материале вместе с SEO-специалистом REG.RU Максимом Ткачом.

    Что такое коммерческие факторы

    Коммерческие факторы ранжирования — это совокупность элементов сайта, влияющих на то, решит ли пользователь купить товар или заказать услугу, и получится ли у него это сделать. К коммерческим факторам может относиться как информация об организации или продукции, так и различные конверсионные элементы: вызывающие доверие отзывы, призывы к действию, рейтинг товаров, качественные фотографии и так далее.

    Как коммерческие факторы влияют на ранжирование

    Коммерческие факторы напрямую определяют качество сайта, а значит, имеют огромное влияние на ранжирование в поисковых системах. Никто не захочет покупать товар в интернет-магазине, где нет контактов компании или цен на продукцию, а если будет отсутствовать форма заказа, то приобрести что-нибудь будет просто невозможно.

    К основным показателям качества интернет-магазина, на которые обращают внимание как пользователи, так и поисковики, относятся:

    • номера телефонов и другие контакты на всех страницах;
    • кнопка «Купить» или «Заказать» рядом с каждым товаром;
    • кнопка или ссылка на Корзину на всех страницах;
    • цена рядом с каждым товаром или услугой;
    • корректное отображение сайта во всех популярных браузерах;
    • информация о доставке товара и доступных способах оплаты.

    Ну и конечно, нельзя забывать о том, что контент — король, который стоит во главе любого сайта. Если компания занимается продажей товаров или услуг, то коммерческий контент должен быть на высшем уровне.

    Давайте рассмотрим основные коммерческие факторы на примере сайта REG.RU.

    Коммерческие факторы на примере REG.RU

    Информация о компании

    Чтобы принять окончательное решение о покупке, пользователь должен быть уверен в надёжности и добросовестности продавца. На нашем сайте есть большой раздел «О компании», где подробно описаны все важные моменты: реквизиты организации, история компании и другая полезная информация.

    Адреса и телефоны компании находятся в разделе «Контакты». Хороший показатель заботы о пользователе — пояснение, как быстрее добраться до офиса:

    Номера телефонов для связи

    Возможность связаться с представителями компании крайне важна для любого коммерческого сайта. Именно поэтому номера телефонов нужно размещать на большинстве страниц сайта, а их расположение должно быть удобным и понятным.

    На сайте REG.RU номера телефонов присутствуют на всех страницах сайта и находятся в футере:

    Большой плюс — наличие номера 8-800, с помощью которого можно сделать бесплатный звонок из любой точки страны.

    Контакты можно размещать и в шапке страницы — иногда это может быть удобнее для клиентов. Для удобства посетителей с мобильных устройств необходимо прописать атрибут “tel” у номеров телефонов, чтобы звонок можно было сделать в один клик.

    Кнопка «Купить» или «Заказать» рядом с каждым товаром

    Разберём этот фактор на примере страницы с SSL-сертификатами.

    На странице есть возможность заказа с помощью кнопок «Купить» рядом с каждым вариантом SSL-сертификата:

    Обратите внимание, что кнопки заметны и хорошо видны пользователю — не стоит делать маленькие и неудобные элементы, по которым сложно попасть мышкой.

    Подробное описание товаров и услуг

    Очень важный фактор, который оказывает огромное влияние как на выбор со стороны пользователя, так и на ранжирование страниц сайта поисковыми системами.
    Хорошее описание товаров — основа любой продуктовой страницы.

    В REG.RU над описанием товаров и услуг ведётся постоянная работа, и мы всё время стремимся повышать качество контента.

    Ассортимент товаров и услуг

    Большой ассортимент товаров является очень весомым фактором ранжирования. Логично, что чем больше выбора на странице, тем более релевантна она для клиента. Но, с другой стороны, слишком большой выбор — не всегда хорошо, так как это может запутать пользователя.

    Всегда стоит полагаться на здравый смысл и анализировать поведение посетителей. Чтобы грамотно распорядиться этим коммерческим фактором, проводится тщательный анализ и сравнение ассортимента конкурентов. На эту тему у нас есть интересный кейс, о котором мы расскажем чуть ниже.

    Как мы работаем с коммерческими факторами

    Чтобы представить все наши услуги в удобном и полезном для пользователя виде, мы постоянно ищем новые способы работы с коммерческими факторами. При принятии решений мы (как и все, кто ведёт интернет-бизнес) делаем подробный анализ участников рынка в нашей тематике. Это нужно для понимания, что поисковые системы видят на других сайтах и считают «эталоном». На выходе мы получаем список гипотез, которые затем дорабатываем и внедряем.

    Приведём пример, как мы совершенствовали страницу аренды выделенных серверов. В результате анализа выяснилось, что по таким запросам, как «аренда сервера», в топе поисковой выдачи находятся сайты с широким ассортиментом серверов, в то время как у нас было всего 3 варианта конфигураций.

    При этом когда на нашей витрине дешёвых серверов становилось меньше товаров, позиции в поисковой системе Яндекс падали. Поэтому мы решили разместить на страницах больше конфигураций, чтобы у пользователей был более широкий выбор.

    В результате мы получили значительный рост позиций в поисковых системах, а трафик на странице вырос более чем в 2 раза.

    ⌘⌘⌘

    Надеемся, что наш опыт окажется полезным. Если у вас есть какие-либо вопросы про коммерческие факторы ранжирования или про SEO-продвижение в целом, — задавайте их в комментариях, мы обязательно ответим и поделимся советом.

    как поставить машинное обучение на поток (пост #1) / Хабр

    Сегодня мы начинаем публиковать серию постов о машинном обучении и его месте в Яндексе, а также инструментах, которые избавили разработчиков поисковой системы от рутинных действий и помогли сфокусироваться на главном — изобретении новых подходов к улучшению поиска. Основное внимание мы уделим применению этих средств для улучшения формулы релевантности, и более широко — для качества ранжирования.



    Наша отрасль устроена так, что качеством поиска нужно заниматься постоянно. Во-первых, поисковые компании конкурируют между собой, а любое улучшение быстро приводит к изменению

    доли рынка

    каждой. Во-вторых, поисковые оптимизаторы стараются найти слабые места в алгоритмах, чтобы поднимать в результатах поиска даже те сайты, которые менее релевантны запросам людей. В-третьих, привычки пользователей меняются. Например, за последние несколько лет длина среднего поискового запроса выросла с 1,5 до 3 слов.

    Качество поиска — это комплексное понятие. Оно состоит из множества взаимосвязанных элементов: ранжирования, сниппетов, полноты поисковой базы, безопасности и многих других. В этой серии статей мы рассмотрим только один аспект качества — ранжирование. Как многим уже известно, оно отвечает за порядок предоставления найденной информации пользователю.

    Даже самая простая идея, которая может его улучшить, должна проделать сложный многошаговый путь от обсуждения в кругу коллег до запуска готового решения. И чем более автоматизированным (а значит быстрым и простым для разработчика) будет этот путь, тем быстрее пользователи смогут воспользоваться этим улучшением и тем чаще Яндекс сможет запускать такие нововведения.

    Возможно, вы уже читали о платформе распределённых вычислений Yet Another MapReduce (YAMR), библиотеке машинного обучения Матрикснет и основном алгоритме обучения формулы ранжирования. Теперь мы решили рассказать и о фреймворке FML (friendly machine learning — «машинное обучение с человеческим лицом»). Он стал следующим шагом в автоматизации и упрощении работы наших коллег — поставил работу с машинным обучением на поток. Вместе FML и Матрикснет являются частями одного решения — технологии машинного обучения Яндекса.

    Рассказывать о FML достаточно сложно, а сделать это мы хотим обстоятельно. Поэтому разобьём наш рассказ на несколько постов:

    1. Что такое ранжирование и какие задачи оно решает. Здесь мы расскажем о проблематике ранжирования и основных сложностях, возникающих в этой области. Даже если вы никогда не занимались этой темой, этого введения будет достаточно для понимания всего последующего материала. А уже знакомые с ранжированием смогут свериться с нами в используемой терминологии.
    2. Подбор формулы ранжирования. Вы узнаете о том, как FML стал конвейером по подбору формул (да-да, их много!), чтобы оперативно учитывать большой объём асессорских оценок и новых факторов при минимальном участии человека. А также о созданном в Яндексе кластере на GPU-процессорах, который вполне может войти в сотню самых мощных суперкомпьютеров в мире.
      Разработка новых факторов и оценка их эффективности. Как правило, публикации в сфере машинного обучения уделяют основное внимание самому процессу подбора формул, а разработку новых факторов обходят стороной. Однако сколько бы замечательной ни была технология машинного обучения, без хороших факторов ничего не получится. В Яндексе существует даже отдельная группа разработчиков, занятая исключительно их созданием. Здесь речь пойдёт о том, из чего состоит технологический цикл, в результате которого появляются новые факторы, и каким образом FML помогает оценить пользу от внедрения и себестоимость каждого из них.
    3. Мониторинг качества уже внедрённых факторов. Интернет постоянно меняется. И вполне возможно, что факторы, которые ещё несколько лет назад очень помогли поднять качество, на сегодняшний день утратили свою ценность и впустую расходуют вычислительные ресурсы. Поэтому мы расскажем о том, как FML поддерживает постоянную эволюцию, в которой слабые факторы погибают и уступают место сильным.
      Конвейер распределённых вычислений. Машинное обучение — лишь одна из задач, которые хорошо решает FML. Более широко его применяют для того, чтобы упростить работу с распределёными вычислениями на кластере в несколько тысяч серверов над большим массивом данных, меняющимся во времени. На сегодняшний день около 70% вычислений в разработке Яндекс.Поиска находится под управлением FML.
      Области применения и сравнение с аналогами. FML используется в Яндексе для машинного обучения целым рядом команд и для решения далёких от поиска задач. Мы полагаем, что наша разработка может пригодиться и коллегам по отрасли, имеющим дело с задачами машинного обучения, да и просто с расчётами на больших объёмах данных. Мы обозначим круг задач, для решения которых FML может оказаться полезным и за пределами Яндекса, и сравним его с аналогами, доступными на рынке. Мы также расскажем, как применение FML в CERN может открыть дорогу Нобелевской премии.
    Что такое ранжирование и какую задачу оно решает

    После того как поисковая система приняла запрос пользователя и нашла все подходящие страницы, она должна упорядочить их по принципу наибольшего соответствия запросу. Алгоритм, выполняющий эту работу, и называется функцией ранжирования (в СМИ её иногда называют формулой релевантности). Именно в том, чтобы выделить наиболее важные из найденных страниц и определить «правильный» порядок их выдачи, и заключается задача ранжирования. Его улучшение — первое и главное место, где используются FML и Матрикснет.

    Когда-то давно в Яндексе функция ранжирования выражалась одной единственной формулой, подобранной вручную. Её размер растёт экспоненциально (на графике шкала Y — логарифмическая).

    Помимо того, что со временем формула грозила достичь неуправляемых размеров, появились и другие причины перехода от ручного подбора к машинному обучению. Например, в какой-то момент нам потребовалось иметь одновременно несколько формул, чтобы одинаковые запросы обрабатывались по-разному в зависимости от региона пользователя.

    Формально в ранжировании, как и в любой задаче машинного обучения с учителем, нам нужно построить функцию, которая наилучшим образом соответствует экспертным данным. В ранжировании эксперты определяют порядок, в котором нужно показывать документы по конкретным запросам. Таких запросов десятки тысяч. И чем лучше, с точки зрения экспертных оценок, оказался порядок документов, сформированный формулой, тем лучшее ранжирование мы получили. Эти данные называются оценками и, как многие знают, готовятся отдельными специалистами — асессорами. Для каждого запроса они оценивают, насколько хорошо тот или иной документ отвечает на него.

    Входными данными для обучаемой функции, по которым она должна определить порядок документов для любого другого запроса, выступают так называемые факторы — различные признаки страниц. Эти признаки могут как зависеть от запроса (например, учитывать, сколько его слов содержится в тексте страницы), так и нет (например, отличать стартовую страницу сайта от внутренних). Среди факторов, используемых для обучения, есть также признаки самого запроса, которые едины для всех страниц — к примеру, на каком языке задан запрос, сколько в нём слов, насколько часто его задают пользователи.

    Машинное обучение использует обучающую выборку, чтобы установить зависимость между порядком страниц для запроса, полученным исходя из их оценки людьми, и признаками этих страниц. Полученная функция используется для ранжирования по всем запросам, независимо от наличия по ним экспертных оценок.

    Для построения хорошей формулы ранжирования важно не только получить оценки релевантности, но и правильным образом отобрать запросы, по которым их делать. Поэтому мы берём такое их подмножество, которое бы наилучшим образом представляло интересы пользователей.

    Существует несколько технологий получения асессорских оценок, и каждая из них даёт свой вид суждений. В данный момент в Яндексе асессоры оценивают релевантность документа запросу по пятибалльной шкале. Этот метод основан на методологии Cranfield II. В других задачах мы используем и иные виды экспертных данных — например, в классификаторах могут применяться бинарные оценки.

    Почему стандартные методики неприменимы в ранжировании

    Однако, даже собрав достаточное число оценок и рассчитав для каждой пары (запрос + документ) набор факторов, построить ранжирующую функцию стандартными методами оптимизации не так просто. Основная сложность возникает из-за кусочно-постоянной природы

    целевых метрик ранжирования

    (nDCG, pFound и т.п.). Это свойство не позволяет использовать здесь, например, известные градиентные методы, которые требуют дифференцируемости функции, которую мы оптимизируем.

    Существует отдельная научная область, посвященная метрикам ранжирования и их оптимизации —

    Learning to Rank

    (обучение ранжированию). А в Яндексе есть специальная группа, которая занимается реализацией и совершенствованием различных методов решения этого достаточно узкого, но очень важного для поиска класса оптимизационных задач.

    Итак, функция ранжирования строится по набору факторов и по обучающим данным, подготовленным экспертами. Её построением и занимается машинное обучение — в случае Яндекса библиотека Матрикснет. В

    следующих постах

    мы расскажем о том, откуда берутся поисковые факторы, и как всё это связано с FML.

    Ранжирование — глоссарий КСК ГРУПП

    Вокруг темы ссылочного ранжирования ходит множество всяких разговоров, циркулирует множество слухов и распространяется множество легенд. Некоторые легенды настолько убедительны, что давно перешли в разряд непререкаемых постулатов. Однако это не мешает им оставаться всего лишь красивыми выдумками, не имеющими с реальностью ничего общего. Дело в том, что эти выдумки невозможно ниспровергнуть, но не потому, что нельзя доказать их ложность, а потому, что поддержание их в виде постулатов очень выгодно капитанам СЕО-индустрии и прочим специалистам в теме продвижения сайтов во всех известных сегодня поисковых системах. В этом деле все решает конкуренция, а профессионалам конкуренты не нужны.

    Итак, что можно сказать о ссылочном ранжировании сайтов?

    По идее, ссылочное ранжирование обозначает такой важный аспект определения качества любого сайта, как «цитирование» его другими сайтами. И это правильно. Ведь если один сайт сослался на другой, то это значит, что владелец первого сайта счел второй сайт обладателем очень важной и интересной информации, которая хорошо дополняет материалы его сайта, но которую он не имеет возможности разместить на своем сайте. И Google, и Яндекс в свое время ввели специальные «знаки отличия» в виде PR и ТиЦ, которые присваивали всем сайтам в зависимости от их ссылочной массы, и назывались эти отметки «индекс цитирования». Соответственно величине этого «индекса цитирования» и определялось качество сайтов, что достаточно сильно влияло на их позиции в выдаче.

    Однако продолжалось это недолго. Появилось слишком много оборотистых дельцов, которые стали предлагать ссылки со своих сайтов на продажу, и очень быстро этот бизнес приобрел такой размах, что в корне изменил отношение пользователей Интернета к поисковым системам. Топы оказались забиты сайтами низкого качества, владельцы которых не поскупились на приобретение ссылок. Предложение настолько превысило спрос, что ссылки очень сильно подешевели, и теперь их мог закупать в больших количествах даже самый финансово несостоятельный веб-мастер. Более того, появилось множество так называемых «ссылочных бирж», которые торговали ссылками оптом и в разницу, самого разного качества и категории. В то же время активизировались адепты различных спам-рассылок, массированно наладившие выпуск специальных программ, которые могли осуществлять сбор ресурсов, в которые можно автоматически производить спам ссылок без всякой модерации.

    В общем, ссылочное ранжирование оказалось совсем не тем фактором, с помощью которого поисковые системы могли бы определять качество сайтов. Начали срочно разрабатываться другие алгоритмы, а сфера ссылочной массы претерпела существенные изменения. Во-первых, поисковые системы стали бороться с продавцами ссылок, но так как эта борьба была весьма неэффективной, то ссылочное ранжирование было вообще отменено. Вернее, оно не перестало играть роль, но теперь далеко не все ссылки стали учитываться. Как и в случае с сайтами, были установлены критерии качества ссылок самыми «очевидными» способами. Например, качественной ссылкой могла быть признана только та ссылка, по которой совершаются регулярные переходы посетителей, то есть людей с реальными IP-адресами, а не ботов-накрутчиков. Однако и тут вышло не все гладко, потому что очень часто реального посетителя от посетителя-накрутчика отличить очень трудно, а то и вовсе невозможно. Пришлось поисковым системам еще больше сжать диапазон учета и признавать только те ссылки, которые ведут с проверенных, авторитетных, «жирных» сайтов.

    Конечно, это тоже не в полной мере гарантировало качество ссылки, особенно в свете того обстоятельства, что очень многие «жирные» сайты взламываются хакерами и на них устанавливаются ссылки на сайты, которые качеством уж совсем не блещут. Более того, участились случаи продажи «жирных» сайтов в третьи руки, а вот уже эти «третьи» руки в ряде случаев превращают свои приобретения в «линкофермы». Так что и тут оказалось не все так гладко, как хотелось бы поисковым системам. Ссылочная масса потеряла всякий смысл, и не потому, что концепция продвижения сайтов в топы с ее помощью неверна в принципе, а потому, что имеет многочисленные технические изъяны, с которыми поисковые системы бороться оказались не в состоянии.

    На данный момент любой новый сайт может гарантированно продвинуться в топы только одним путем: постоянное добавление контента и его регулярное обновление. Ссылки для нового сайта нужны только для того, чтобы на него смогли перейти поисковые роботы и проиндексировать страницы. Постоянное наращивание ссылок давно уже не приводит к неуклонному продвижению в топы, разве что по малоконкурентным ключевым запросам, да и то не факт. Для того чтобы в этом убедиться, достаточно посетить топы Яндекса или Google по каким-нибудь запросам средней популярности и понаблюдать за сайтами, которые там расположились. Абсолютно все они имеют не так уж и много ссылок, ведущих на них с других сайтов, зато можно заметить, что обновляются они ежедневно.

    Однако также можно заметить и то, что продажа ссылок посредством ссылочных бирж по-прежнему популярна. Владельцы многих сайтов и сегодня тратят большое количество денег на приобретение ссылок для продвижения своих сайтов, и это дает основания полагать, что ссылочное ранжирование все же не умерло окончательно. Однако торговля ссылками — это очень прибыльный бизнес, об этом говорилось выше. И владельцы этого бизнеса вовсю поддерживают миф о ссылочном ранжировании, чтобы не потерять хорошую прибыль. Тут в действие вступает так называемая теория больших чисел, которая дополнительно подпитывается фактором случайности.

    Дело в том, что наряду с покупкой ссылок многие веб-мастера занимаются и внутренней оптимизацией своих сайтов, и когда сайт начинает занимать хорошие позиции в топах, то это приписывают действию купленных ссылок, хотя на самом деле эффект дали не ссылки, а правильно проведенная внутренняя оптимизация. Такие случаи мгновенно становятся «достоянием общественности», о них трубят на каждом углу, и создается впечатление, что сайт помогли продвинуть именно купленные ссылки. Те же случаи, когда сайт «не сдвинулся с места», просто замалчивают, приписывая всё ошибкам, допущенным при создании сайта. Это очень распространенный прием, который использовался монополиями всегда и везде при продвижении заведомо негодного продукта, поэтому удивляться тут нечему. Реклама — двигатель торговли, причем успешно может рекламироваться даже то, что не приносит никому никакой пользы. В случае со ссылочным ранжированием действует как раз тот же самый эффект: люди покупают ссылки, одновременно работая над сайтом, и все успехи записывают насчет ссылок, а неуспехи — только насчет своих неправильных действий по оптимизации. Обвинять в собственных проблемах продавцов ссылок ни у кого не повернется язык.

    Конечно, не все так плохо: существуют, конечно же, ссылки, которые «работают». Но, как правило, это ссылки с очень авторитетных сайтов, которые или не продаются, или стоят так дорого, что используются наемными СЕО-оптимизаторскими компаниями для продвижения сайтов наиболее состоятельных своих клиентов. В качестве примера, чтобы не быть голословным, можно упомянуть такие площадки, как DMOZ или Яндекс-каталог, откуда ссылку получить не так-то и просто, а если и повезет, то это будет по-настоящему хорошая, «жирная» ссылка, которая учитывается всеми поисковиками без всяких ограничений. Дело в том, что на этих ресурсах осуществляется настолько жесткая модерация, что «левые» сайты, которые способны заняться продажей ссылок, проникнуть туда просто не в силах. А те, которые все же занимаются продажей, действуют настолько осторожно, что заподозрить их в продаже просто невозможно.

    Таким образом, мы видим, что на смену ссылочному ранжированию пришли совсем другие способы успешного продвижения сайтов в топы выдачи всех крупных поисковых систем. И необходимость применения этих способов очень значительно очистила выдачу поисковых систем от всякого веб-мусора. Ведь не каждый веб-мастер способен постоянно обновлять и расширять свой сайт. Те хитрецы, которые ранее не занимались улучшением своих сайтов, используя в качестве двигателя исключительно ссылки, теперь должны или потрудиться, или исчезнуть. Впрочем, продажа ссылок будет процветать еще долго, но это уже касается не темы СЕО-продвижения сайтов в топы поисковых систем, а сферы мошенничества в сети.

    Возврат к списку

    Что означает звание?

  • Место

    бурный рост; энергичного роста; обильный; вырос до неумеренной высоты; как, ранг травы; ранг сорняков

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Ранг

    повышен до высокой; жестокий; экстремальный; валовой; полный; as, ранг ереси

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф.renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Ранг

    вызывает бурный рост; производят пышно; очень богатый и плодородный; as, ранг земли

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Рейтинг

    с сильным запахом; протухший; затхлый; как, масло неприятного запаха; зловонная rue

    Этимология: [OE.рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Рейтинг

    сильное на вкус

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Рейтинг

    Воспаленный венерическим аппетитом

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr.ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Rankadverb

    ранг; крепко; насильственно

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Ранг

    строка или строка; диапазон; Заказ; ярус; as, ранг ивы

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr.ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Ранг

    ряды солдат выстроились бок о бок; — в отличие от файла. См. 1-й файл, 1 (a)

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Ранг

    официальный статус, как в армии, флоте или дворянстве; as, звание генерала; чин адмирала

    Этимология: [др.рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Ранг

    совокупность лиц, сгруппированных вместе; постоянный социальный класс; Заказ; подразделение; как, звания и ордена мужчин; высшие и низшие разряды людей или других разумных существ

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср.Диапазон, п. & v.]

  • Ранг

    степень достоинства, известности или превосходства; положение в гражданской или общественной жизни; станция; степень; оценка; как писатель первого ранга; юрист высокого ранга

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Ранг

    повышенный или стоячий; высокий градус; высокое социальное положение; различие; известность; as, человек ранга

    Этимология: [др.рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Rankverb

    для размещения рядом или в строке

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Rankverb

    для диапазона в определенном классе, порядке или подразделении; для класса; также, чтобы избавиться методично; поместить в подходящие классы или порядок; классифицировать

    Этимология: [OE.рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Rankverb

    занять ранг; чтобы превзойти

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Rankverb

    для ранжирования; быть установленным или удаленным, как в определенной степени, классе, порядке или подразделении

    Этимология: [OE.рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. вяжем по кругу, круговой ряд, Г. кольцо. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Rankverb

    , чтобы иметь определенный ранг или степень повышения в гражданской или военной жизни; иметь определенную степень уважения или внимания; как, он входит в первый класс поэтов; занимает высокое место в общественной оценке

    Этимология: [OE. рэнк, рэнг, оф. renc, F. rang, fr. ОНГ. круг, круговой ряд, Г.звенеть. См. Кольцо и ср. Диапазон, п. & v.]

  • Функция

    РАНГ

    В этой статье описаны синтаксис формулы и использование функции РАНГ в Microsoft Excel.

    Описание

    Возвращает ранг числа в списке чисел. Ранг числа — это его размер относительно других значений в списке. (Если вы отсортируете список, рангом числа будет его позиция.)

    Важно: Эта функция была заменена одной или несколькими новыми функциями, которые могут обеспечить повышенную точность и имена которых лучше отражают их использование.Хотя эта функция по-прежнему доступна для обеспечения обратной совместимости, с этого момента вам следует рассмотреть возможность использования новых функций, поскольку эта функция может быть недоступна в будущих версиях Excel.

    Для получения дополнительной информации о новых функциях см. Функции RANK.AVG и RANK.EQ.

    Синтаксис

    РАНГ (номер, исх., [Заказ])

    Аргументы функции RANK имеют следующие аргументы:

    • Номер Обязательно.Число, ранг которого вы хотите найти.

    • Ref Обязательно. Массив или ссылка на список чисел. Нечисловые значения в ref игнорируются.

    • Заказ Необязательно. Число, определяющее ранжирование числа.

      Если порядок равен 0 (нулю) или опущен, Microsoft Excel ранжирует число, как если бы ref был списком, отсортированным в порядке убывания.

      Если порядок — любое ненулевое значение, Microsoft Excel ранжирует число, как если бы ref был списком, отсортированным в порядке возрастания.

    Примечания

    • RANK присваивает повторяющимся номерам одинаковый ранг. Однако наличие повторяющихся номеров влияет на ранги последующих номеров. Например, в списке целых чисел, отсортированном в порядке возрастания, если число 10 появляется дважды и имеет ранг 5, тогда 11 будет иметь ранг 7 (никакое число не будет иметь ранг 6).

    • Для некоторых целей может потребоваться определение ранга, учитывающее связи. В предыдущем примере требуется пересмотренный ранг 5,5 для числа 10. Это можно сделать, добавив следующий поправочный коэффициент к значению, возвращаемому RANK. Этот поправочный коэффициент подходит как для случая, когда ранг вычисляется в порядке убывания (порядок = 0 или опущен), так и в порядке возрастания (порядок = ненулевое значение).

      Поправочный коэффициент для связанных рангов = [COUNT (ref) + 1 — RANK (number, ref, 0) — RANK (number, ref, 1)] / 2.

      В следующем примере RANK (A2, A1: A5,1) равен 3. Поправочный коэффициент (5 + 1-2-3) / 2 = 0,5, а пересмотренный ранг, учитывающий связи, равен 3 + 0,5 = 3.5. Если число встречается только один раз в ref, поправочный коэффициент будет равен 0, так как RANK не нужно корректировать для связи.

    Пример

    Скопируйте данные примера из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel.Чтобы формулы отображали результаты, выберите их, нажмите F2, а затем нажмите Enter. При необходимости вы можете настроить ширину столбца, чтобы увидеть все данные.

    Данные

    7

    3.5

    3,5

    1

    2

    Формула

    Описание (результат)

    Результат

    = РАНГ (A3; A2: A6,1)

    Ранг 3.5 в списке выше (3)

    3

    = РАНГ (A2; A2: A6,1)

    Позиция 7 в приведенном выше списке (5)

    5

    Рейтинговые программы проживания — The Match, Национальная программа согласования резидентов

    Кандидаты, участвующие в Основном матче по месту жительства ® могут подать первичный ранговый список (ROL) с комбинацией категориальных, предварительных и продвинутых программ.Те, кто оценивает продвинутые программы (уровень PGY-2) в своих основных ROL, также могут подавать дополнительные ROL предварительных программ, которые связаны с одной или несколькими продвинутыми программами в первичных ROL, предлагая заявителям возможность пройти «полный курс обучения» путем одновременного закрепления позиций PGY-1 и PGY-2.

    Кандидаты могут создавать различные дополнительные ROL, и каждая дополнительная ROL может быть присоединена к любому количеству расширенных программ PGY-2 на основной ROL. Дополнительные ROL часто зависят от географического положения.

    Важные соображения
    • Алгоритм сопоставления попытается разместить кандидата на предварительную позицию на дополнительной ROL ТОЛЬКО , если кандидат сначала совпадает со связанной расширенной программой на основной ROL.
    • Кандидат на основной вид на жительство может соответствовать продвинутой программе на первичной ROL, но не к предварительной программе на связанной дополнительной ROL. В этом случае кандидат по-прежнему привержен продвинутой должности и должен искать подходящую должность первого года в рамках Дополнительного предложения и принятия в рамках Недели матчей ® (SOAP ® ) или после завершения SOAP.Если предварительная позиция не получена до 1 июля в год проведения Матча, кандидат должен подать в NRMP запрос об отказе от обязательств матча по расширенной программе.

    Совместная продвинутая / предварительная программа

    Некоторые продвинутые программы входят в соглашение о совместной продвинутой / предварительной программе (A / P). Директора программ сообщают кандидатам во время собеседования, есть ли у программы договоренность о совместном A / P.В Joint A / P предварительная программа «ограничена», потому что она связана с конкретной расширенной программой. Только кандидаты, которые оценивают продвинутую программу, могут оценивать присоединенную предварительную программу, и только кандидаты, которые соответствуют продвинутой программе, могут соответствовать предварительной программе.

    Если вы выбираете ранжирование предварительной программы, связанной в рамках совместной договоренности, соответствующая расширенная программа должна иметь уникальный дополнительный ранговый список предварительно назначенных программ, а совместная предварительная программа должна быть добавлена ​​во вновь созданную дополнительную ROL в системе R3.Другие предварительные программы могут быть добавлены в дополнительный список; однако этот список можно связать только с соответствующей расширенной программой.

    Кандидаты, которые участвуют в службе подбора специализаций ® Fellowship Match, создают только первичные ROL.

    Кандидатам разрешается использовать до 20 уникальных программ на их основных ROL и до 20 программ на всех дополнительных ROL, вместе взятых, до того, как будут применяться дополнительные сборы за ранг. На любую ROL можно разместить не более 300 рангов.Если список рангов сертифицирован с более чем 20 рангами, во время сертификации будет взиматься дополнительная плата. Взносы за дополнительный ранг НЕ ВОЗВРАЩАЮТСЯ, если более короткий список сертифицирован позднее. Текущие комиссии

    Участие в Матче вдвоем позволяет любым двум кандидатам связать свои ROL, обычно для целей получения позиций в одном и том же географическом местоположении. Пары в матче

    Когда ROL завершена, она должна быть сертифицирована для включения при обработке алгоритма сопоставления.Кнопка «Список сертификатов» в системе R3 предлагает кандидатам ввести свой уникальный системный пароль R3 для подтверждения сертификации. Подтверждая ROL, кандидаты принимают на себя обязательство тренироваться по любой программе, с которой они соответствуют ( Просмотр соглашения об участии в матче ).

    Претенденты могут подтвердить, что список сертифицирован двумя способами:

    • Поле «Статус кандидата» в системе R3 изменится с «Рейтинг» на «Сертифицирован».
    • Электронное письмо с подтверждением будет отправлено на основной адрес электронной почты, хранящийся в файле в системе R3.

    Изменение и повторная сертификация ROL

    В ROL можно вносить изменения после того, как он будет сертифицирован; однако , если сертифицированный ROL изменен каким-либо образом, новая версия ДОЛЖНА быть повторно сертифицирована для использования в Match . Система R3 НЕ сохраняет предыдущие версии ROL, независимо от того, была ли она сертифицирована.

    NRMP администрирует основной матч по месту жительства для большинства программ ординатуры, аккредитованных Советом по аккредитации для последипломного медицинского образования (ACGME ® ), но некоторые основные специальности, аккредитованные ACGME, участвуют в программах согласования, которые завершаются до основного матча по месту жительства.Кандидаты, получившие место в раннем матче, должны понимать, как этот матч может повлиять на их участие в основном матче по месту жительства и их рейтинг в списке. Участие в ранних матчах

    Часто задаваемые вопросы: Рейтинг лучших аспирантур на 2022 год | Лучшие аспирантуры

    1. Почему U.S. News ранжирует аспирантуру?

    Процесс выбора среди различных школ, которые предлагают программы для выпускников в вашей области интересов, включает факторы, варьирующиеся от личных до объективных.U.S. News хочет помочь вам в этом процессе, предоставив вам независимую оценку академического качества программ в вашей области.

    Ежегодно собирая данные о лучших аспирантурах в сферах бизнеса, образования, инженерии, права, медицины и медсестринского дела, US News может представить самые свежие данные о зачислении, трудоустройстве, преподавательском составе и других важных показателях качества, которые помогут вам принимать обоснованные решения.

    В областях выпускников, помимо шести, указанных выше, У.S News обычно собирает данные каждые четыре года, прося экспертов, которые преподают и руководят программами в этих областях, оценить свои программы сверстников.

    2. Как вы оцениваете аспирантуру и программы?

    Существует два разных способа ранжирования программ магистратуры в U.S. News.

    Для шести областей программ для выпускников с наибольшим числом учащихся — бизнеса, образования, инженерии, права, медицины и сестринского дела — U.S. News использует комбинацию статистических данных и данных экспертных оценок.Собранные статистические данные включают как входные, так и выходные показатели.

    Показатели затрат отражают качество студентов, преподавателей и других ресурсов, задействованных в образовательном процессе. Показатели выпуска сигнализируют об успехе учебного заведения в управлении этим процессом, поэтому выпускники достигают желаемых результатов, таких как сдача экзамена на адвоката или получение предложения о высокооплачиваемой работе.

    Данные экспертной оценки для этих областей получены из опросов знающих людей в академических кругах и практиков в каждой профессии.Респондентов просят оценить программы, с которыми они знакомы, по шкале от 1 (крайнее значение) до 5 (отлично).

    Статистические данные и данные оценки были стандартизированы таким образом, чтобы значение каждой школы сравнивалось со средним значением и стандартными отклонениями для всех других школ, а стандартизированные баллы взвешивались, суммировались и масштабировались таким образом, чтобы наивысший балл составлял 100, а другие баллы выражались в виде целых процентов. наивысшего балла. Затем школы ранжируются по их пересчитанному баллу.

    U.S. News также ранжирует различные программы, в том числе докторские программы в области естественных и социальных и гуманитарных наук, магистерские программы по связям с общественностью и изящным искусствам, а также программы для выпускников в областях, связанных со здоровьем, — исключительно на основе данных взаимной оценки ученых, участвующих в это конкретное поле.

    3 . Вы оцениваете все школы по выпускной дисциплине?

    U.S. News исследует все программы по дисциплине, которые соответствуют общепризнанным критериям профессиональной программы в этой области.Во многих областях, таких как бизнес, право, медицина, сестринское дело, связи с общественностью, библиотеки и информационные исследования, а также в таких областях здравоохранения, как ветеринария, U.S. News опрашивает только аккредитованные программы.

    Поскольку другие программы обычно не имеют аккредитующего органа, при проведении опросов в этих областях, US News использует доступные ресурсы, такие как последний опрос IPEDS Completions, и сотрудничает с организациями и школами, чтобы определить, какие школы в настоящее время предлагают программы для выпускников в поле.

    См. Ниже дальнейшее объяснение доли каждой выпускной дисциплины, которая численно ранжируется в U.S. News, а также значения терминов «диапазон ранжирования» и «без рейтинга».

    4. Как вы выбираете школы или программы, которые вы оцениваете, и какие программы получают новый рейтинг? Какие изменения в методологии рейтинга в этом году?

    Если существует аккредитационный орган для программы дисциплины или профессиональной подготовки, U.S. News использует список аккредитованных программ на момент составления опроса, чтобы определить совокупность школ или программ, рассматриваемых в рейтинге.

    В очень немногих случаях школы или программы могут быть исключены, обычно из-за ограниченного доступа; потому что программа недостаточно стара, чтобы давать многолетние данные, необходимые для вычисления индикаторов; или потому что программа не полностью аккредитована соответствующим агентством.

    Список юридических школ U.S. News включает практически все школы в США, аккредитованные Американской ассоциацией юристов. Мы консультируемся с Американской медицинской ассоциацией и Американской остеопатической ассоциацией для получения списков аккредитованных медицинских школ, а также с AACSB International для получения аккредитованных магистерских программ в области бизнеса, расположенных в США.S.

    В области сестринского дела, магистерские и докторские программы, опрошенные U.S. News, были аккредитованы либо Комиссией по университетскому сестринскому образованию, либо Комиссией по аккредитации по образованию в области сестринского дела.

    В области инженерии и образования U.S. News использует последние данные IPEDS Completions и другие ресурсы для составления списков школ.

    Список инженерных школ аналогичен, но не обязательно идентичен списку инженерных школ с программами, аккредитованными ABET.В области инженерии U.S. News опрашивает школы, предлагающие докторскую степень. диплом инженера; в сфере образования U.S. News опрашивает школы, которые предлагают докторскую степень. или под ред. степень в области образования.

    В следующем списке указано количество школ или программ, исследованных U.S. News по каждой дисциплине.

    • Аудиология: 76.
    • Биологические науки: 275.
    • Бизнес: 486.
    • Химия: 205.
    • Клиническая психология: 231.
    • Информатика: 188.
    • Уголовное правосудие и криминология: 42.
    • Науки о Земле: 124.
    • Образование: 438.
    • Инженерное дело: 216.
    • Английский язык: 155.
    • Изобразительное искусство: 226.
    • Управление здравоохранения: 75.
    • История: 146.
    • Закон: 197.
    • Библиотековедение: 54.
    • Математика: 181.
    • Медицина: 191.
    • Сестринское дело: 597.
    • Медсестра-наркоз: 112.
    • Медсестра-акушерка: 36.
    • Трудотерапия: 198.
    • Аптека: 134
    • Физиотерапия: 239.
    • Фельдшер: 170.
    • Физика: 184.
    • Политология: 120.
    • Психология: 255.
    • По связям с общественностью: 285.
    • Здравоохранение: 188.
    • Консультации по реабилитации: 96.
    • Социальная работа: 262.
    • Социология: 117.
    • Патология речи: 261.
    • Статистика: 109.
    • Ветеринария: 28.

    В выпуске журнала Best Graduate Schools за 2022 год U.S. News обновили рейтинги программ в области бизнеса, образования, инженерии, права, медицины и сестринского дела, а также их специальностей.

    В этом году U.S. News также опубликовали свежие рейтинги академической репутации докторских программ по английскому языку, политологии, истории, социологии, криминологии и уголовного правосудия, а также программ магистратуры в области общественных дел, библиотечных и информационных исследований.

    Рейтинги докторских программ в области естественных наук и программ магистратуры в области изобразительного искусства и здравоохранения будут по-прежнему доступны на usnews.com. Эти рейтинги основаны исключительно на ранее проведенных опросах академической репутации и помечены годом, когда рейтинги были первоначально опубликованы.

    Чтобы собрать данные взаимной оценки, U.S. News попросили деканов, директоров программ и старших преподавателей оценить академическое качество программ в их области по шкале от 1 (маргинальное) до 5 (отличное).В сфере бизнеса, образования, инженерии, юриспруденции и медицины US News также опросили профессионалов, которые нанимают новых выпускников. Школы предоставили имена опрошенных специалистов.

    U.S. News опубликовали в этом году новые рейтинги в ряде областей. Чтобы получить наиболее подробные объяснения этих изменений, ознакомьтесь с методологией каждого нового рейтинга.

    Новое в этом году: US News работала с Центром Роберта Грэма, подразделением Американской академии семейных врачей, в качестве поставщика данных, чтобы подготовить четыре новых эксклюзивных рейтинга автономных медицинских школ на основе следующего:

    • Доля выпускники медицинского вуза, практикующие первичную медико-санитарную помощь.
    • Доля выпускников медицинских вузов, практикующих непосредственный уход за пациентами в районах с недостаточным медицинским обслуживанием.
    • Доля выпускников медицинских вузов, практикующих непосредственный уход за пациентами в сельской местности.
    • Доля недопредставленных меньшинств, поступивших в медицинский вуз осенью 2020 года, по данным U.S. News.

    Последний рейтинг, называемый самыми разнообразными медицинскими школами, учитывает недопредставленные меньшинства, определяемые как: чернокожие или афроамериканцы, латиноамериканцы / латиноамериканцы, американские индейцы или коренные жители Аляски, а также коренные жители Гавайев или других островов Тихого океана.

    Кроме того, U.S. News внесло изменения в методологию основных рейтингов для программ MBA с полной и неполной занятостью, медицинских вузов — исследований, медицинских вузов — первичной медико-санитарной помощи, права, инженерии, образования и магистерских программ по сестринскому делу. Чтобы получить наиболее подробные объяснения этих изменений, ознакомьтесь с методологией каждой дисциплины.

    5. Почему U.S. News ранжирует одни дисциплины, а не другие?

    U.S. News принимает решения о дисциплинах для ранжирования на основе того, как лучше всего обслуживать наибольшее количество читателей.U.S. News анализирует данные о зачислении, чтобы определить самые популярные области обучения.

    Ежегодно исследуются такие дисциплины, как право, бизнес, медицина, инженерное дело, сестринское дело и образование. В этих областях U.S. News собирает данные взаимной оценки, а также объективные данные о поступающих студентах, преподавателях, финансах и трудоустройстве, которые используются для расчета показателей качества.

    U.S. News опрашивает выпускников программ в других областях по ротационному циклу, собирая данные взаимной оценки.В областях, где рейтинг не рассчитывается ежегодно, дата рейтинга публикуется вместе с каждым списком. Эти области включают докторские программы в области естественных, социальных и гуманитарных наук, а также магистерские программы в области библиотечных и информационных исследований, связей с общественностью и изобразительного искусства, а также различные программы магистратуры и докторантуры в областях, связанных со здоровьем.

    Области специальности в дисциплине, которую оценивает U.S. News, выбираются на основе тенденций, а также количества учащихся.В некоторых случаях в U.S. News могут чередоваться определенные специальности, чтобы обеспечить более полное освещение той или иной области.

    Рейтинги по специальностям, за исключением юриспруденции и инженерии, определяются исключительно количеством номинаций за выдающиеся достижения в этой области, которые получает программа. Только респондентов, участвовавших в опросе коллег по данной дисциплине, просят номинировать программы повышения квалификации по любой специальности.

    Если U.S. News не оценил дисциплину, это не значит, что редакторы считают ее несущественной.Основными факторами, определяющими выбор дисциплин для ранжирования, являются численность учащихся и количество школ, предлагающих эту программу на получение степени.

    6. Как вы ранжируете специальности по различным дисциплинам?

    По каждой дисциплине U.S. News определяет предметы, по которым школы чаще всего предлагают концентрацию. Эти области обычно являются наиболее популярным выбором специализации среди аспирантов. В некоторых случаях область специализации может не иметь большого количества учащихся, но может иметь особое или растущее значение в этой области.

    U.S. News просит респондентов, участвовавших в опросе коллег в области оценки, — деканов аспирантуры, директоров программ и / или старших преподавателей — выбрать школы, которые имеют выдающиеся программы в каждой области специальности. Каждый респондент может выбрать до 15 школ по любой специальности.

    Рейтинги специальностей, за исключением юриспруденции и техники, основаны исключительно на количестве программ номинаций, полученных в каждой области специальности. Количество школ, которые публикуются U.S. News по любой специальности, варьируется в зависимости от статистической значимости результатов опроса.

    Подписавшись на Компас для выпускников американских новостей, читатели могут получить доступ ко всем школам, получившим статистически значимое количество голосов по данной специальности. Школы, получившие наибольшее количество голосов по каждой специальности, ранжируются в порядке убывания количества полученных ими номинаций, если школа или программа получили семь или более номинаций в этой области специальности. Это означает, что школы, занявшие нижнюю позицию в рейтинге по каждой специальности, получили не менее семи номинаций.

    И снова для инженерных специальностей летом 2020 года U.S. News работала напрямую с каждой инженерной школой, чтобы собрать список своих инженерных программ, которые предлагали докторскую степень по каждой специальности, а также список руководителей отделов каждой программы. Затем, осенью 2020 года, заведующим кафедрами был предоставлен список школ, предлагающих докторские программы по их конкретной специальности, и их попросили оценить их по шкале от 1 (маргинальная) до 5 (отлично). Затем ответы для каждой школы были усреднены по количеству ответов для этой школы.

    Количество программ, учитываемых в рейтинге инженерных специальностей в выпуске 2022 года, составляло: 67 школ для аэрокосмической / авиационной / космонавтической инженерии, 139 школ для биоинженерии / биомедицинской инженерии, 32 для биологической и сельскохозяйственной инженерии, 128 для химической инженерии, 154 для гражданское строительство, 154 для компьютерной инженерии, 189 для электротехники / электроники / связи, 101 для инженерии окружающей среды / здоровья окружающей среды, 99 для промышленного / производственного / системного проектирования, 114 для инженерии материалов, 182 для машиностроения, 28 для ядерной инженерии и 19 для нефтяного машиностроения.

    Кроме того, в этом году агентство U.S. News снова работало напрямую с юридическими школами летом 2020 года, которые поделились именами своих преподавателей, участвующих в преподавании различных специальностей юридических факультетов. Затем, осенью 2020 года, этим преподавателям был предоставлен список школ, предлагающих курсы доктора медицинских наук в их конкретной области специализации, и их попросили оценить их по шкале от 1 (маргинальная) до 5 (отлично). Затем ответы для каждой школы были усреднены по количеству ответов для этой школы.Было 186 школ, занимающихся бизнесом / корпоративным правом, 179 школ клинической подготовки, 186 школ конституционного права, 186 школ контрактного / коммерческого права, 186 школ уголовного права, 111 школ разрешения споров, 180 школ экологического права, 181 школы права в области здравоохранения, 186 школ права интеллектуальной собственности, 184 школы международного права, 175 школ юридического письма, 185 школ налогового права и 188 школ судебной защиты.

    7 .Действительны ли рейтинги прошлых лет?

    Рейтинги за предыдущие годы содержат достоверную информацию и были точными на момент публикации, но они не всегда напрямую сопоставимы с рейтингами, основанными на данных, собранных и проанализированных в этом году. Это особенно актуально, если методология текущего ранжирования изменилась по сравнению с предыдущим ранжированием.

    Для дисциплин бизнеса, образования, инженерии, права, сестринского дела и медицины, где собираются обширные годовые статистические данные, U.S. News постоянно стремится улучшить процедуры обработки данных, чтобы выявлять ошибки.

    U.S. News ежегодно анализирует статистические обзоры, чтобы уточнить вопросы, чтобы показатели приносили результаты, максимально сопоставимые для всех школ. Также могут быть тенденции и ситуации, такие как экономический климат, которые отличаются и влияют на собранные данные.

    Если читатель сравнивает школу из года в год, U.S. News рекомендует сначала сравнить данные.Имейте в виду, что если рейтинг школы или программы повышается или понижается на очень небольшое количество мест, это происходит регулярно и обычно не означает значимых изменений в этой школе или программе.

    В рейтингах этого года используются данные, которые лучше всего отражают текущие условия, которые были собраны осенью 2020 и в начале 2021 года. Все новые рейтинги этого года помечены как «ранжируются в 2021 году».

    8. Почему в списках ранжирования не отображаются все номера рангов?

    Среди шести наиболее популярных направлений послевузовского и профессионального обучения — бизнес, образование, инженерия, право, сестринское дело и медицина — U.S. News публикует рейтинги 75% лучших школ, которые имеют право на участие в этих дисциплинах.

    US News не публикует числовые рейтинги школ с самым низким рейтингом (нижние 25%) в сфере бизнеса, образования, инженерии, юриспруденции, сестринского дела и медицины, поскольку данные по школам, находящимся в нижней части рейтинга, не так полны. что касается школ, которые имеют более высокий рейтинг.

    U.S. News хочет, чтобы рейтинги выдвигали на первый план лучшие школы и программы, и не хочет, чтобы рейтинги использовались для составления списков худших школ или программ.В результате школы, которые находятся в нижних 25% рейтингов бизнеса, образования, инженерии, права, сестринского дела и медицины, перечислены в алфавитном порядке и перечислены в ранжированном диапазоне (более подробную информацию об этом обозначении см. Ниже). Школы, находящиеся в нижних 25% этих рейтингов, перечислены в диапазоне рейтинга, основанном на нижних 25% данной категории.

    Для присвоения рейтинга специальностей «Технические науки» и «Право»; докторские программы в области естественных и социальных и гуманитарных наук; и программы для выпускников в области здравоохранения, связей с общественностью, изобразительного искусства, библиотечных и информационных исследований, которые основаны исключительно на средних данных оценки сверстниками каждой школы с использованием 5.0, U.S. News опубликовали числовые рейтинги от самого высокого до самого низкого без ранжирования, за исключением некоторых более старых рейтингов.

    Для школ с числовыми рейтингами это показывает, сколько школ набрали более высокий балл в модели рейтинга U.S. News. Школы с одинаковыми баллами перечислены в алфавитном порядке.

    Например, предположим, что одна школа имеет более высокий балл, чем все другие, по модели рейтинга U.S. News. Тогда она занимает первое место в рейтинге. Теперь предположим, что три школы имеют вторую позицию по количеству баллов.Каждая из этих трех школ, перечисленных в алфавитном порядке, будет иметь ранг №2. Затем школа, получившая следующий наивысший балл, будет иметь ранг №5.

    Школа, занявшая пятое место, получает третье место, но из-за трех если школы достигли второго места по количеству баллов, то четыре школы занимают более высокое место. Таким образом, школа, получившая третье место, имеет рейтинг 5, а не 3 место. В этом примере ни одна школа не имеет ранга 3 или 4. нерейтинговое означает?

    Диапазон ранжирования означает, что U.S. News подсчитал числовой рейтинг для этой школы или программы, но по редакционным причинам решил не публиковать его. Обозначение диапазона рейтинга используется для школ, которые находятся в нижних 25% рейтингов в области бизнеса, образования, инженерии, права, сестринского дела и медицины.

    Школы или программы в рейтинге перечислены в алфавитном порядке. U.S. News предоставит школам или программам, перечисленным в рейтинге, их числовые ранги, если они подадут запрос в соответствии с процедурами, указанными в Информации для школьных должностных лиц.

    Без рейтинга означает, что U.S. News не рассчитывал числовой рейтинг для этой школы или программы. Школа или программа не предоставили U.S. News достаточно ключевых статистических данных для ранжирования. Школы или программы, отмеченные как не получившие рейтинга, перечислены в алфавитном порядке ниже отмеченных в рейтинге.

    10. Как U.S. News получает оценки коллег?

    Один из способов оценить качество программы для выпускников — это опрос людей, которые лучше всего могут иметь информированное мнение — ученых, которые проводят эти программы и преподают в них, и людей, которые нанимают выпускников этих программ или работают с ними напрямую.

    Для всех ранжированных дисциплин агентство U.S. News опросило деканов или директоров программ, а также заведующих кафедрами или преподавателей и попросило их оценить качество каждой программы в своей области по шкале от 1 (маргинальное) до 5 (отличное). Если респондент не был знаком с какой-либо программой, он или она могли указать «не знаю».

    Второй опрос был разослан практикующим специалистам в области бизнеса, образования, инженерии, права и медицины. Эти люди — рекрутеры недавних выпускников бизнес-школ или инженерных школ; директора школ; профессионалы в области права, включая партнеров по найму юридических фирм, юристов и судей; и директора программ ординатуры — были опрошены с использованием того же формата опроса (5-балльная шкала Лайкерта), который использовался с учеными.

    U.S. News провели осенью 2020 г. и в начале 2021 г. опросы для оценки рейтингов, в которых указано «ранжирование в 2021 г.».

    11. Что такое «входные» меры академического качества?

    Входные показатели академического качества отражают относительную эффективность факторов, вносимых в процесс последипломного образования. Эти факторы включают академическую подготовку поступающего в класс, измеряемую с помощью GMAT, GRE, LSAT или MCAT; соотношение студентов и преподавателей; и финансирование исследований.

    12 . Что такое «итоговые» показатели академического качества?

    Мы используем итоговые показатели академического качества, чтобы оценить, насколько хорошо учреждение выполняет свою миссию по подготовке своих выпускников к профессиональной жизни. Эти меры включают ставки трудоустройства для выпускников юридических школ и бизнес-школ, стартовые зарплаты для выпускников программ MBA, а также показатели приема на работу и трудоустройства для выпускников юридических вузов.

    13. Что означает, когда школы связаны?

    Школы, получившие одинаковый балл в модели рейтинга, публикуются с одинаковым рейтингом.Это означает, что с учетом всех факторов, учитываемых в рейтинговой модели, школы с одинаковым рейтингом в целом сопоставимы.

    Однако школы с одинаковым рейтингом могут отличаться по своим показателям по определенным индивидуальным факторам, которые влияют на общий рейтинг. Посмотрите на детали, представленные в таблице, чтобы увидеть, как школы с одинаковым успехом работают по отдельным факторам, особенно по важным для вас. Например, связанные школы могут показывать различия в расходах на исследования или соотношении студентов и преподавателей.

    Связанные школы перечислены в алфавитном порядке.

    14. Откуда берутся данные о показателях качества?

    Школы передают большую часть информации напрямую в U.S. News. Ежегодно U.S. News отправляет обширные статистические обзоры в каждую школу по каждой из дисциплин: бизнес, образование, медсестринское дело, инженерное дело, право и медицина.

    Сбор статистических данных для рейтинга лучших высших школ 2022 года проводился осенью 2020 года и в начале 2021 года.S. News анализирует данные на предмет ошибок, значительных изменений или несоответствий. Ошибки и аномалии устраняются совместно со школой, которая затем проверяет данные, хранящиеся в базе данных U.S. News.

    По возможности мы сверяем данные с данными из других источников.

    15. Существует ли печатная версия рейтинга лучших высших школ 2022 года или они публикуются только в Интернете?

    Рейтинг лучших аспирантур на 2022 год публикуется только в Интернете. U.S. News больше не публикует печатную версию рейтинга лучших высших учебных заведений.

    16. Наша школа вошла в рейтинг 2022 лучших высших учебных заведений. Как мы можем получить информацию о бейджах 2022 Best Graduate Schools?

    Эксклюзивный агент по лицензированию U.S. News, Wright’s Media, занимается всем распространением и лицензированием значков для использования в цифровых, печатных и вещательных СМИ; за все такие виды использования взимается плата. Все вопросы, связанные со значком, следует направлять Райту по адресу [email protected] или 877-652-5295. Лицензирование значков не повлияет на текущий или будущий рейтинг.

    Расчет рангов | Рейтинги и дорожные карты здравоохранения округов

    Меры по стандартизации

    Мы стандартизируем каждую меру в каждом штате до среднего значения по округам в этом штате. Напомним, что наши меры представлены в нескольких различных шкалах: некоторые — это проценты, некоторые — ставки, некоторые — средние значения ответов на опрос или другие показатели. Стандартизация каждой из этих мер преобразует их в одну и ту же метрику — среднее (среднее) значение 0 и стандартное отклонение (мера разброса) 1.Мы называем их Z-баллами, где:

     Z =  (значение округа) - (среднее значение округов в штате)
      (Стандартное отклонение округов в штате)
     

    Каждая Z-оценка относится к другим округам в этом штате — не сравнивается с абсолютным стандартом — и отображается в метрике стандартных отклонений. Положительный Z-балл указывает на значение выше, чем в среднем по округам в этом штате; отрицательный Z-балл означает, что значение для этого округа ниже, чем в среднем по округам в этом штате.Например, если округ имеет Z-балл по показателю 1,2, это означает, что округ на 1,2 стандартных отклонения выше среднего значения по округам по этому показателю. Для округов с населением 20 000 и менее любой z-показатель <-3,0 или> 3,0 усекается до -3,0 или 3,0 соответственно.

    Обратное кодирование

    Для большинства показателей более высокий Z-балл указывает на более слабое здоровье (например, количество лет потенциальной жизни, потерянных до достижения возраста 75 лет). Однако для некоторых из наших мер (например,g., окончание средней школы) более высокий балл указывает на лучшее здоровье или более желательное значение. Мы должны принять это во внимание перед подсчетом итоговых баллов. Для этих показателей мы вычисляем Z-балл как обычно, но умножаем его на -1, так что более высокие баллы указывают на худшее состояние здоровья. Меры, которые мы реверсируем таким образом, следующие:

    • Индекс пищевой среды
    • Доступ к тренировкам
    • Прививки от гриппа
    • Маммографический скрининг
    • Окончание средней школы
    • Некоторые колледжи (послесреднее образование)
    • Общественные объединения

    Составные баллы

    Вычисляемые нами баллы представляют собой взвешенные составные части Z-баллов для отдельных показателей, где веса представляют относительную важность различных показателей.Взвешенный состав вычисляется путем умножения каждого Z-показателя на его вес и их сложения. Ниже приведена формула, которую мы используем для наших взвешенных составных баллов:

     Составной = ∑  w  i  Z  i
    
      

    В этой формуле значения Z i — это Z-баллы показателей, используемых для вычисления суммарного балла. Значения w и — это веса, применяемые к каждому Z-баллу. Знак ∑ просто означает сложение всех Z-показателей, умноженных на их веса.

    Все итоговые оценки, которые мы вычисляем, используют приведенную выше формулу, стандартизованные Z-оценки для каждого показателя (при необходимости с обратным кодом) и веса, описанные в предыдущих разделах. Помните, что мы всегда вычисляем сводные баллы отдельно по штатам.

    Рейтинг

    После вычисления составных баллов мы сортируем их от наименьшего к наибольшему в каждом штате. Самая низкая оценка (лучшее здоровье) получает ранг № 1 для этого состояния, а самая высокая оценка (худшее здоровье) получает любой ранг, соответствующий количеству юнитов, которые мы ранжируем в этом состоянии.

    Важно отметить, что мы не предполагаем, что рейтинги сами по себе представляют статистически значимые различия от округа к округу. То есть округ с самым высоким рейтингом в штате (№1) не обязательно значительно здоровее, чем округ со вторым рейтингом (№2).

    Квартили

    Начиная с 2021 года, мы отображаем данные в квартилях на снимке, чтобы поддержать сравнение округа с аналогичной группой в вашем штате, вместо того, чтобы сравнивать разницу в индивидуальных рангах, которая может быть статистически несущественной.Анализ базовых данных и того, как эти данные менялись с течением времени, дает лучшее представление о прогрессе вашего округа.

    Рейтинги показателей здоровья и показателей здоровья сгруппированы в четыре группы (квартили) одинакового размера, от наименее здоровых до самых здоровых округов (самые низкие 0-25%, низкие 25-50%, высокие 50-75% или самые высокие 75-100 %) в каждом штате. Округ с рейтингом №1 находится в квартиле с самым высоким показателем здоровья (75–100%).

    Дополнительную информацию о причинах нашего рейтинга см. В наших публикациях.

    Звание в классе и прием в колледж

    В рейтинге или не в рейтинге

    Ваши ученики, вероятно, знают, что оценки и результаты тестов являются наиболее важными факторами при поступлении в колледж, при этом эссе, рекомендации и другие элементы, такие как место в классе, также имеют вес. Понимают ли ваши ученики, что такое звание в классе и как колледжи рассматривают эти данные?

    Как определяется классный чин

    Рейтинг класса — — математическая сводка успеваемости студента по сравнению с результатами других студентов в классе .Обычно учитывается как степень сложности курсов, которые студент посещает (AP®, с отличием, курсы подготовки к колледжу или обычные курсы), так и оценка, которую получает студент. Компиляция курсов и оценок преобразуется в общий средний балл (GPA), и чем выше GPA, тем выше рейтинг ученика в классе.

    Почему средние школы отказываются от рейтинга классов

    Классный чин когда-то был основным фактором при принятии решения о приеме. Но согласно недавнему отчету Национальной ассоциации консультирования при поступлении в колледж (NACAC), более половины всех средних школ больше не публикуют рейтинги учащихся.

    Большинство небольших частных и конкурентоспособных средних школ покончили с этим, потому что, по их мнению, это наказывает многих отличников, которые вытесняются из лучших 10 процентов класса, а затем игнорируются элитными колледжами. Хотя в большинстве государственных средних школ учащиеся по-прежнему оцениваются, в некоторых из них теперь необязательно сообщать о своем рейтинге в колледжи.

    Классные чины и колледжи

    Из-за огромных различий в учебных планах и стандартах оценок в разных средних школах многие приемные сотрудники (особенно в отобранных частных колледжах) начали недооценивать точность и важность классного рейтинга как фактора при оценке учащихся.Некоторые колледжи, которые раньше полагались на классный рейтинг, теперь используют результаты SAT® и средний балл.

    Однако большинство крупных государственных университетов по-прежнему требуют от абитуриентов указывать место в классе (как и многие стипендиальные программы) и полагаются на него при сортировке большого количества полученных заявлений.

    Факторы, влияющие на решение о приеме

    При рассмотрении важности звания в классе полезно рассмотреть некоторые различия в способах, которыми государственные и частные колледжи оценивают другие аспекты заявлений студентов.

    Частные колледжи с отбором, как правило, уделяют больше внимания личным утверждениям и эссе, рекомендациям учителей и консультантов, лидерскому опыту и индивидуальным талантам абитуриентов.

    Чем больше колледж, тем меньше внимания он уделяет внеклассным занятиям, даже если студент, совмещающий полную нагрузку курса с работой на неполный рабочий день или серьезными внешними обязательствами, демонстрирует навыки управления и расстановки приоритетов, которые будут необходимы в колледже. (Для этого типа студентов хорошо составленное эссе может быть хорошим местом, чтобы указать на сильные стороны или послужной список в этом отношении.)

    Как в больших, так и в малых колледжах оценки студента на подготовительных курсах по-прежнему являются наиболее важным фактором при принятии решения о приеме, за ними следуют баллы по стандартизированным вступительным тестам и оценки по всем курсам. Для получения дополнительной информации о решениях о приеме см. Решения о приеме: что имеет значение.

    Независимо от того, продвигает ли ваш школьный округ систему ранжирования в классе, вы и ваши коллеги должны найти способ информировать колледжи о достижениях ваших учеников и их будущем потенциале.Вы можете сделать это, предоставив колледжам контекстную информацию, например:

    • Средний балл студента
    • Мероприятия студент принял в
    • Программа средней школы
    • Диапазон и средний средний балл студентов
    • Размах и медиана баллов по SAT и ACT
    • Результаты экзаменов AP
    • Распределение оценок класса (процентная доля класса, получившего As и т. Д.)
    • Студенческие портфолио (с письменными примерами или образцами проектов)
    • Персональные рекомендации учителей или консультантов с описанием конкретных качеств, поведения, навыков и достижений
    • Список колледжей и университетов, принявших студентов с предыдущего года

    Большинство колледжей говорят, что при поступлении учитывают ряд различных элементов.Подробное описание вашей школы поможет им более избирательно принимать решения о зачислении.

    Что такое ранг памяти | Crucial.com

    Термин «ранг» был создан JEDEC, группой стандартов индустрии памяти, чтобы различать количество банков памяти в модуле и количество банков памяти в компоненте или микросхеме памяти. Концепция ранга памяти применима ко всем форм-факторам модулей памяти, хотя в целом имеет тенденцию иметь значение в первую очередь на серверных платформах из-за больших объемов памяти, которыми они управляют.

    Ранг памяти — это блок или область данных, созданная с использованием некоторых или всех микросхем памяти модуля. Ранг — это блок данных шириной 64 бита. В системах, которые поддерживают код исправления ошибок (ECC), добавляются дополнительные 8 бит, что делает блок данных шириной 72 бита. В зависимости от того, как спроектирован модуль памяти, он может иметь один, два или четыре блока 64-битных областей данных (или 72-битных в случае модулей ECC). Это называется одноранговым, двойным -ранговый и четырехранговый.Crucial обозначает это на этикетке модуля как 1Rx4, или 2Rx4, 2Rx8 или аналогичные.

    x4 и x8 относятся к количеству банков в компоненте памяти или микросхеме. Именно это число, а не количество отдельных микросхем памяти на печатной плате, определяет ранг готового модуля. Другими словами, если модуль имеет микросхемы на обеих сторонах печатной платы, что делает его двусторонним, он все равно может быть одноранговым, двухранговым или четырехуровневым, в зависимости от того, как эти микросхемы спроектированы.

    Поскольку ранг равен 64 или 72 битам, модулю ECC, сделанному из чипов x4, потребуется восемнадцать чипов для одного ранга (18 x 4 = 72).Модулю ECC, сделанному из x8 чипов, нужно всего девять из них для ранга (9 x 8 = 72). Модуль, состоящий из восемнадцати чипов x8, будет иметь двойной рейтинг (18 x 8 = 144, 144/72 = 2). Модуль ECC, который имеет вдвое больше чипов x8, становится четырехранговым (36 x 8 = 288, 288/72 = 4).

    Наличие модуля с двумя или четырьмя рангами похоже на объединение двух или четырех модулей DRAM в один модуль. Например, вы можете мгновенно перейти от четырех одноранговых модулей RDIMM 4 ГБ к одному четырехранговому модулю RDIMM 16 ГБ (при условии, что система совместима с модулями RDIMM 16 ГБ).

    Недостатком модулей с более высоким рангом является то, что серверы иногда имеют ограничение на количество рангов, которые они могут адресовать. Например, сервер с четырьмя слотами памяти может быть ограничен до восьми рангов. Это означает, что вы можете установить четыре одноранговых модуля или четыре двухранговых модуля, но только два четырехранговых модуля, так как установка большего количества превысит количество рангов, которые могут быть адресованы.

    По вопросам ранговых и ранговых ограничений мы рекомендуем вам ознакомиться с документацией производителя, чтобы получить инструкции и указания, применимые к вашей конкретной системе.Дополнительную информацию о рейтинге и системах, к которым он обычно применяется, можно найти здесь.

    .
    Оставить комментарий

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.