Русский   English
ДонНТУ   Портал магістрів

Зміст

Вступ

На веб-сайті основним «комунікатором» і «путівником» для відвідувача є інформаційний контент. Саме він є універсальним інструментом залучення й утримання уваги відвідувача на веб-сайті. Згідно з дослідженнями підприємства «Аналітик Інтелект Сервіс» (співзасновник проекту веб-аналітики SpyBOX), близько 70% всіх відвідувачів веб-сайтів, які спеціально вивчалися веб-аналітиками, йшли з них по причині неякісно підготовленого текстового контенту. Якщо контент не захоплює увагу відвідувача, не мотивує його на ті чи інші дії – то незалежно від рівня відвідуваності веб-сайту, він не буде ефективно виконувати свої функції.

Багато власників сайтів помилково сприймають контент всього лише як елемент заповнення порожніх просторів на вебсайті. Контент – це багатофункціональний інструмент, який залучає цільових відвідувачів, мотивує їх стати клієнтами, зміцнює імідж веб-сайту, збільшує його популярність в Інтернеті.

Проаналізувати якість контенту веб-сайту – це, як кажуть, тільки половина справи. Найважливіше – це конвертувати отримані дані в практичні дії щодо оптимізації контента. Готувати контент тільки з урахуванням «вимог» пошукових систем буде не зовсім вірно. Орієнтуватися треба на підготовку актуального, цікавого і корисного контенту. [1].

1. Загальні відомості з теми магістерської роботи

1.1 Актуальність теми

В інтернеті починають цінувати дійсно чіткий контент, якісний трафік і цінну інформацію, яку реально може дати сайт. Таким чином необхідно мати популярний контент, якщо ви хочете створити сайт, не просто заради факту, що він є, а для того, щоб він реально приносив користь або прибуток.

Необхідність створення нової системи виникає також і в наслідок того, що в даний момент, пошукові системи продовжують розвиватися і, незабаром, зможуть ранжувати сайти, беручи до уваги, популярність контенту. Тобто сайти, з «непопулярним» вмістом будуть опускатися нижче в списках результатів пошукового запиту. Сайти повинні максимально підходити під потреби користувачів веб-ресурсу.

Існує взаємозв'язок: оптимізований під користувача і цікавий контент допомагає піднятися вище в пошуковому списку, що дозволить у свою чергу привернути ще більше користувачів.

1.2 Мета і завдання магістерської роботи

Основною метою магістерської роботи є збільшення трафіку сайту, шляхом створення динамічного контенту, що зможе зацікавити будь-якого користувача, який відвідав сайт. Внаслідок того, що дослідження будуть проводитися на прикладі сайту з фільмами, то це буде оптимізація структури і відео-контенту.

Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити слідуючи завдання:

Об'єкт дослідження: Веб-орієнтовані системи.

Предмет дослідження: Методи оптимізації контенту.

1.3 Наукова новізна отриманих результатів

Вперше була розроблена така послідовність методів для оптимізації контенту, як аналітика з відстеження переходів на сайті, збір статистики по відвіданих сторінках, аналіз вмісту критеріїв фільмів, розташованих на даних сторінках, генерація динамічного контенту, на підставі цих даних. При цьому всі дії виконуються автоматично системою.

1.4 Застосування розробки

Дана експертна система може використовуватися як модуль для сайту з відео контентом. Так само, при модифікації алгоритму, її використання можливе для багатьох сайтів з різною тематикою (критерії алгоритму системи необхідно змінювати для кожного окремо) для збільшення конверсії сайту і зростання його популярності.

2. Огляд досліджень і розробок

2.1 Огляд міжнародних джерел

Аналіз веб-аналітики наступного покоління, специфічні стратегії і моделі за допомогою засобів веб-аналітики представлені у книзі Авінаша Кошика [2]. Різні поради, методи і засоби оптимізації контенту сайтів розглянуті в статтях [3] і [4], та книзі [5], окрему увагу приділено оптимізації за допомогою веб-аналітики у джерелі [6].

2.2 Огляд національних джерел

Веб-аналітика – крок до досконалості Дмитра Меліхова та Ігоря Сарматова є унікальним зібранням інформаційно-аналітичних матеріалів, підготовлених професійними українськими веб-аналітиками. За інформативностю їй немає аналогів у російськомовному сегменті інтернету. Автори книги акумулювали в ній досить великий обсяг теоретичних і практичних матеріалів, які будуть корисні як початківцям, так і професійним аналітикам і веб-майстрам [1]. Інноваційні методики з проведення комплексного аналізу веб-сайтів пропонуються в джерелі [7].

Метод динамічного контенту добре розглянутий у статті [8], де розкривається його сутність, як він працює і кілька засобів впровадження динамічного контенту в маркетинг-стратегію.

Методи оптимізації, в загальному випадку, розглянуті на багатьох електронних ресурсах [9, 10].

3. Послідовність методів оптимізації

Вибір методів заснований на аналізі переваг і недоліків методів оптимізації контенту, а також з урахуванням фактора розвитку і зміни ранжирування пошукових систем. Метод веб-аналітики є одним з найбільш використовуваних методів оптимізації, і можна сказати, що через півтора чи два роки веб аналітика буде більш актуальна для сайту, ніж пошукова оптимізація.

Веб-аналітика – це, як і будь-яка аналітика, аналіз даних. З ростом інтернету в світі буде розвиватися і веб-аналітика як наука про оптимальну подачу інформації користувачеві, відбудеться її інтеграція з теорією математичної статистики з одного боку і психологією особистості з іншого. А поки що робота веб-аналітика полягає в підвищенні кількості продажів або інших необхідних дій (наприклад, збільшення кліків на рекламу) [11].

В основі веб-аналітики – два головних принципи:

  • принцип постійного розвитку, вдосконалення, застосування останніх розробок, передових методів, технологій, засобів;
  • принцип гнучкості менеджменту, виділення і акцентування командою менеджерів головних внутрішніх організаційних, бізнес-процесів (під керівництвом веб-аналітика), пошуку найкращих варіантів вирішення завдань, забезпечення узгодженості внутрішніх і зовнішніх факторів, трендів [ 1 ].

    • Веб-аналітику використовують задля рішення наступних проблем:

  • розвиток функціональності і функціоналу сайту за результатами моніторингу поведінки відвідувачів;
  • організація ефективної рекламної кампанії до інтернету;
  • виявлення недоліків та шляхів їх виправлення на сайті [ 12 ].

    • Деякі з переваг веб-аналітики:

  • вона дозволяє вирішувати більш вузькі і складні завдання, створювати власні специфічні звіти;
  • дозволяє збирати статистику скачувань контенту, трафіку сайту тощо.

    • Для системи ми використовували такий веб-аналітичний метод як відстежування переходів для кожного користувача окремо. Потім використовувався метод аналізу зібраних даних, на основі якого визначаються переваги користувача. Під методом аналізу даних розуміється обробка інформації і виявлення моделей і тенденцій, які допомагають приймати рішення [13].

    Створення динамічного контенту. Динамічний контент це термін, який відноситься до роботи сайту або емейл розсилки і означає, що вміст змінюється в залежності від інтересів або поведінки користувача. Складається таке враження, що цей контент був спеціально створений для цього конкретного користувача саме в даний момент перегляду. Інші форми динамічного контенту можуть включати вставку графіки і пропозицій на сторінку, яка показується в залежності від того, хто переглядає її в даний момент, персоналізацію полів в електронних листах.

    Ефективність такого контенту в його релевантності. Численні дослідження підтвердили, що таргінг маркетинг з більш високою релевантностью до кінцевого одержувача дає набагато кращі результати [8]. На підстві даних попереднього методу – аналізу статистики зібраних даних, якраз і генерується такий контент, підібраний під користувача.

    4. Модель експертної системи оптимізації контенту

    Схожий алгоритм з розроблюємою системою має сайт amazon.com, що є магазином, і пропонує користувачеві товари, які могли б його зацікавити. Однак взяти за основу алгоритм амазона не представляється можливим, тому що він є комерційною таємницею.

    Запропонуємо алгоритм власної розробки.

    Згідно розроблюємої моделі у кожного користувача і фільму міститься список критеріїв. Для фільму значення критерію задано true або false, залежно від наявності критерію у фільмі. У користувача критерій заданий у вигляді рейтингу значущості, який збільшується при відвідуванні посилань з фільмом, у якого цей критерій присутній.

    При реєстрації користувачеві буде надана можливість проставити важливість критеріїв фільмів у вигляді рейтингу від 1 до 10.

    Слідуючим кроком, узгоджуючись з послідовністю методів, нам необхідно відстежувати і зберігати адреси відвіданих сторінок користувачів. Коли користувач вибирає функцію перегляду або формує новий пошуковий запит, система проводить аналіз фільмів, що знаходяться за збереженим за поточний сеанс посиланням (на основі властивих їм критеріїв), збільшує рейтинг в базі для користувача, і динамічно формує контент пропонованих фільмів.

    Контент формується таким чином. Для користувача значущими будуть критерії з рейтингом вище 7 включно. Підраховується для фільму кількість відповідних критеріїв (якщо значущий для користувача критерій у фільмі присутній, то кількість збільшується на один). Далі список сортується за спаданням кількості критеріїв і ставиться ліміт на 100 записів.

    При пошуковому запиті, аналогічним чином підрахунку значимих критеріїв результати розташовуються за релевантністю. Модель представлена на рисунку 1

    Узагальнена модель системи

    Рисунок 1 – Узагальнена модель системи
    Анімація (5 кадрів). Кількість повторів 7, тривалість одного 4,1 с.

    Для системи був вибраний такий список критеріїв фільму:

    Висновки

    У даній науковій роботі було проведено аналіз методів оптимізації структури та контенту сайту для створення експертної системи. За результатами аналізу виявлена і реалізована послідовність методів, необхідна для роботи системи. Проведена розробка принципово нової моделі алгоритму, що включає у себе всі вищевказані етапи та методи. У результаті реалізації моделі розроблена система, яка може підбирати фільми відповідно до переваг кожного користувача сайту.

    Передбачається можливість використання даної системи і для сайтів з іншою тематикою, за рахунок зміни критеріїв оцінки системи. Також проводитимуться модифікації алгоритму аналізу даних і підбору інформації користувачеві, для поліпшення якості видаваних результатів.

    При написанні реферату магістерська робота ще не завершена. Повний зміст буде надано після закінчення її написання (грудень 2015 року).

    Перелік посилань

    1. Игорь Сарматов, Дмитрий Мелихов Веб-аналитика: шаг к совершенству – К, 2010 – 112 с.
    2. Avinash Kaushik – Web Analytics 2.0 – 2010 – 507c.
    3. Dave Davies – Content Optimization [Электронный ресурс] // Режим доступа:http://www.streetdirectory.com/travel_guide/9273/site_promotion/content_optimization.html
    4. Arnie Kuenn – Optimizing Website Content: How to Fix What You’re Doing Wrong [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://contentmarketinginstitute.com/2013/07/optimizing-website-content-fix-whats-wrong/
    5. Andrew B. King – Website Optimization – O’Reilly, 2008 – 43c
    6. Mark Ryan – Identifying Opportunities for Content Optimization With Web Analytics [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.clickz.com/clickz/column/2390731/identifying-opportunities-for-content-optimization-with-web-analytics
    7. Дмитрий Мелихов – Веб-аналитика: практика, теория, практика. - К, 2010 -26 с.
    8. Динамический контент – метод персонального подхода к каждому клиенту [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://blog.platon.ua/ru
    9. Методы поисковой оптимизации [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://site-opt.narod.ru/metods.html
    10. Илья Жуйков – Оптимизация контента сайта: как правильно сделать? [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://adblogger.ru/optimizaciya-kontenta-sajta-kak-pravilno-sdelat.html
    11. Что такое веб-аналитика [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://analytika.org/?page_id=4
    12. Что такое веб-аналитика? [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://allforjoomla.ru/info/304-veb-analitika
    13. Интеллектуальный анализ данных как процесс [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.ibm.com/developerworks/ru/library/ba-data-mining-techniques/index.html