تصبح محركات البحث أكثر ذكاءً كل عام. إذا أخذوا في الاعتبار حتى وقت قريب كثافة الكلمات الرئيسية وبعض المؤشرات المهزوزة إلى حد ما للأهمية ، أصبح الآن أحد أهم الشروط لتمرير مقال إلى القمة هو طبيعة النص. يمكن تقديرها باستخدام التحليل وفقًا لقانون Zipf.
كيف يتم تحليل النص وفقًا لقانون Zipf؟
آليات محرك البحث هي تلك التي يتم التعرف على النص الذي تم إنشاؤه بشكل مصطنع على أنه غير طبيعي ويتم استبعاده من المواضع العليا في نتائج البحث. كيف تحدد مستوى طبيعية النص؟ استنتج اللغوي الأمريكي جورج زيف قانون طبيعية النص ، والتي بموجبها يتناسب تكرار استخدام كلمة في النص عكسًا مع عددها الترتيبي. أي أن الكلمة الثانية تتكرر بنصف تكرار الكلمة الأولى ، والثالثة أقل بثلاث مرات من الكلمة الأولى ، وهكذا.
بناءً على هذه الطريقة الرياضية البسيطة ، يمكنك تحليل أي نص للتأكد من طبيعته. يعتبر النص الذي يتوافق مع هذه القاعدة بنسبة 30-50 بالمائة أمرًا طبيعيًا. كلما زادت النسبة ، كلما كان النص أكثر طبيعية. توجد بالفعل موارد خاصة عبر الإنترنت على الإنترنت يمكن استخدامها لتحليل نص وفقًا لقانون Zipf. المقالات التي تحتوي على فهرس أقل من 30 بالمائة ترفضها محركات البحث.
كيف تثق في نتائج تحليل النص حسب Zipf؟
تحليل نص قانون Zipf هو تحليل إحصائي شائع يأخذ في الاعتبار خصوصيات استخدام الكلمات من قبل المتحدث الأصلي العادي. بالطبع ، هناك استثناءات للقاعدة. إذا حاولت تقييم بعض أعمال الكتاب المشهورين وفقًا لقانون Zipf ، فقد تكون الشهادة مفاجئة للغاية. ومع ذلك ، فإن لغة الكلاسيكيات لا تتناسب مع الخطاب الإحصائي المتوسط.
تحليل النص وفقًا لـ Zipf مطلوب من قبل كل شخص مرتبط بطريقة أو بأخرى بالترويج للمواقع الإلكترونية. هؤلاء هم مؤلفو الإعلانات ومبرمجو الويب ومحسنو تحسين محركات البحث. من المرجح أن تؤدي المعدلات العالية لطبيعية النص إلى توفير مكان للمقالة في الجزء العلوي من محرك البحث. لكتابة نص باستخدام تحليل جيد لقانون Zipf ، عليك أن تتذكر أنه يجب استخدام الكلمات الرئيسية مع فواصل كبيرة. في كثير من الأحيان ، يطلب العملاء من فناني الأداء إنشاء نصوص باستخدام كلمات رئيسية محددة وتكرار استخدام معين. سيكون لمثل هذا النص بالتأكيد درجة منخفضة وفقًا لتحليل Zipf. المهمة التقنية الصحيحة هي عندما يعطي العميل المفاتيح نفسها فقط ، دون تقييد مؤلف الإعلانات بعدد استخدامها في النص. ثم يكفي تحديد الكلمة التي سيتم العثور عليها في النص في أغلب الأحيان ، وإدراج كل الكلمات الباقية في المقالة ، بناءً على تكرار استخدامها.
