...Neptun... 07:59 19.06.2008
...Neptun... 13:03 19.06.2008
...Neptun... 00:29 22.06.2008
...Neptun... 23:59 23.06.2008
тИЦ и вИЦ - индекс цитирования применяемый поисковой системой Яндекс.Это оценка раскрученности сайта и оценка значимости по заданному поисковому запросу. ТИЦ отлично подходит для оценки значимости именно русскоязычных сайтов.
* ТИЦ – тематический индекс цитирования – рассчитывается для сайта в целом и показывает авторитетность ресурса относительно других, близких по тематическе сайтов (а не всех сайтов Интернета в целом). ТИЦ используется для ранжирования сайтов в каталоге Яндекса и не влияет на результаты поиска в самом поисковике Яндекса.
* ВИЦ – взвешенный индекс цитирования – аналог PageRank, применяемый поисковой системой Яндекс. Значения ВИЦ нигде не публикуются и известны только Яндексу. Поскольку узнать ВИЦ нельзя, нужно помнить, что Яндекс использует собственный алгоритм оценки «важности» страниц. Величина индекса определяется не только количеством, но и качеством ссылок на тот или иной ресурс из других источников
Значения ТИЦ показываются в Яндекс-баре. Следует понимать, что ТИЦ рассчитывается для сайта в целом, а не для каждой конкретной страницы сайта.
* Проверить значение тИЦ можно дописав адрес сайта в адресной строке браузера
http://www.yandex.ru/cy?base=0&host=
ПэйджРанк представляет собой численное значение, которое отражает, насколько значима данная страница в интернете. Гугл полагает, что когда одна страница ссылается на другую, она словно «отдает свой голос» за другую страницу. Тогда, чем больше голосов отдано за страницу, тем важнее эта страница должна быть. Кроме того, «отданные голоса» отличаются по значимости в зависимости от того, «кто» голосует. Гугл подсчитывает важность оцениваемой страницы, исходя из «голосов», отданных за нее. При этом в процессе производства расчетов Гугл учитывает, насколько важен (весом) каждый из отданных «голосов».
Таким образом, ПэйджРанк Гугла — это его собственный способ определения важности оцениваемой страницы. Это весьма важно, потому что ПэйджРанк является одним из факторов, определяющих порядок вывода результатов поиска. Это не единственный фактор, который Гугл использует для оценки страниц, но один из важнейших.
Начиная с этого момента, мы будем использовать термин «ПэйджРанк» в сокращенной форме как «PR».
PageRank (PR) Это название алгоритма оценки важности каждой страницы ресурса в отдельности. В случае с PageRank критерием выбрана - теоретическая посещаемость страницы.
В теории рассмотрим модель путешествия пользователя по сети путем перехода по ссылкам. Предполагается, что пользователь начинает просмотр сайтов с некоторой случайно выбранной страницы. Затем по ссылкам он переходит на другие ресурсы. При этом есть вероятность того, что посетитель покинет сайт и вновь начнет просмотр документов со случайной страницы (в алгоритме PageRank вероятность такого действия принята 0.15 на каждом шаге). Соответственно, с вероятностью 0.85 он продолжит путешествие, перейдя по одной из доступных на текущей странице ссылок (все ссылки при этом равноправны). Продолжая путешествие до бесконечности, он побывает на популярных страницах много раз, а на малоизвестных - меньше.
# Таким образом, PageRank веб-страницы определяется как вероятность нахождения пользователя на данной веб-странице; при этом сумма вероятностей по всем веб-страницам сети равна единице, так как пользователь обязательно находится на какой-либо странице.
# Поскольку оперировать вероятностями не всегда удобно, то после ряда преобразований с PageRank можно работать в виде конкретных чисел (как, например, мы привыкли видеть его в Google ToolBar, где каждая страница имеет PageRank от 0 до 10).
Согласно описанной выше модели получаем, что:
1. каждая страница в сети (даже если на нее нет внешних ссылок) изначально имеет ненулевой PageRank (хотя и очень маленький)
2. каждая страница, имеющая исходящие ссылки, передает часть своего PageRank страницам, на которые ссылается. При этом переданный PageRank обратно пропорционален числу ссылок на странице – чем больше ссылок, тем меньший PageRank передается по каждой;
3. PageRank передается не полностью, на каждом шаге происходит затухание (та самая вероятность 15%, когда пользователь начинает просмотр с новой, случайно выбранной, страницы).
Рассмотрим теперь, каким образом PageRank может влиять на ранжирование результатов поиска С влиянием PageRank все обстоит очень просто – после того как поисковая система нашла ряд релевантных документов (используя текстовые критерии), отсортировать их можно согласно PageRank – так как логично будет предположить, что документ, имеющий большее число качественных внешних ссылок, содержит наиболее ценную информацию.
В настоящее время(PR) PageRank не используется непосредственно в алгоритме Google. Это и понятно – ведь PageRank характеризует лишь количество и качество внешних ссылок на сайт, но совершенно не учитывает ссылочный текст и информационное содержимое ссылающихся страниц – а именно этим факторам придется максимальное значение при ранжировании. Предполагается, что для ранжирования Google использует так называемый тематический PageRank (то есть учитывающий только ссылки с тематически связанных страниц), однако детали этого алгоритма известны лишь разработчикам Google.
Узнать значение PageRank для любой веб-страницы можно с помощью Google ToolBar, который показывает значение PageRank в диапазоне от 0 до 10. Следует учитывать, что Google ToolBar показывает не точное значение PageRank, а лишь диапазон PageRank, в который попадает сайт, причем номер диапазона (от 0 до 10) определяется по логарифмической шкале.
[Ответ]
