Комментарии

Вложили время, деньги и надежды в SEO-продвижение, но результаты не радуют? Не паникуйте, это не значит, что вы обречены на неудачу. Часто причина кроется в неочевидных ошибках, которые можно исправить. В этой статье мы разберем самые распространенные причины отсутствия трафика после запуска поискового продвижения.

1. Проблемы с загрузкой страниц

Поисковые системы не любят медленные сайты. Ошибки 404, проблемы с мобильной версией, а также медленная загрузка страниц – все это негативно сказывается на ранжировании сайта.

В интернете можно найти множество специализированных сервисов для анализа технического состояния сайта, один из них PageSpeed от Google.

Сервис поможет провести оценку производительности ресурса и выдаст рекомендации по его оптимизации, которые включают:

— Уменьшение размера изображений.

— Минимизация кода HTML, CSS и JavaScript.

— Оптимизация заголовков HTTP.

— Использование кеширования.

— Улучшение производительности сервера.

2. Слабый контент

Хотите, чтобы тексты работали? Пишите для людей! Забудьте о том, чтобы угодить поисковикам. Сконцентрируйтесь на пользе для читателя: решайте их проблемы, отвечайте на их вопросы, делайте их жизнь лучше.

Следуйте простым правилам:

— Пишите простым и понятным языком, избегайте сложных терминов.

— Структурируйте текст на абзацы и используйте заголовки.

— Добавляйте визуальные элементы.

— Проверяйте текст на ошибки перед публикацией.

Контент служит инструментом для общения с аудиторией. Поэтому делайте его интересным, и аудитория ответит вам взаимностью.

3. Отсутствие комплексного подхода к SEO

Для поднятия сайта в поисковой выдаче нужна комплексная оптимизация. Это как построить дом. Сначала закладывается фундамент – внутренняя оптимизация (правильная структура сайта, продуманный контент, удобная навигация). Затем укрепляется фасад – внешняя оптимизация (привлечение ссылок с других ресурсов). Чем больше «кирпичей» у дома, тем выше он стоит в «глазах» поисковых систем. Важно понимать, что эти две группы оптимизации работают в комплексе. Не забывайте анализировать результаты и следить за изменениями алгоритмов поисковых систем.

4. Акцент на высококонкурентных ключевых словах

Ошибочно полагать, что высокочастотные ключевые слова – это гарантия успеха. На самом деле, высокая конкуренция по таким запросам затруднит попадание сайта в топ выдачи. Завоевать место под солнцем среди гигантов, использующих популярные слова, невероятно сложно, а затраты на продвижение могут оказаться непомерно высокими. Лучше всего использовать низкочастотные слова, которые, хоть и привлекают меньше трафика, но обеспечивают более высокую конверсию.

Эти многофункциональные инструменты помогут найти релевантные ключевики с низкой конкуренцией, а также оптимизировать контент:

— Yandex Wordstat – бесплатный сервис, который позволяет анализировать поисковые запросы пользователей, как часто люди ищут определенные слова и фразы.

5. Отсутствие регулярной аналитики

В погоне за быстрыми результатами компании недооценивают важность мониторинга показателей, думая, что это второстепенные задачи, которые можно отложить на потом. Но именно эта недооценка может стать тихой угрозой. Проблема кроется не в отсутствии данных, а в их игнорировании. Мы постоянно генерируем информацию, но часто не знаем, как ее использовать для принятия решений. Вместо того чтобы опираться на факты, полагаемся на предположения, что чревато ошибками.

Чтобы этого избежать, необходимо:

— Создать систему анализа и мониторинга. Она должна быть интегрирована во все сферы вашей деятельности и обеспечивать своевременный сбор, обработку и интерпретацию данных.

— Культивировать аналитическое мышление. Необходимо поощрять сбор и анализ информации на всех уровнях.

— Постоянно совершенствовать систему мониторинга. Рынок постоянно меняется, и система аналитики должна соответствовать этим изменениям.

Используйте аналитические инструменты, такие как Яндекс.Метрика, Openstat, Comagic, LiveInternet, Google Analytics, чтобы отслеживать изменения в трафике, поведении пользователей, конверсии и других важных показателях. Анализ этих данных поможет понять, какие элементы сайта работают результативно, а какие требуют доработки.

6. Не учтены последние обновления поисковых алгоритмов

Мир SEO – это постоянное движение. Поисковые системы непрерывно обновляются, поэтому ваш сайт должен быть на шаг впереди. Для этого следует отслеживать изменения в алгоритмах поисковых систем и адаптировать свою стратегию SEO.

Это требует не просто слепого следования трендам, а глубокого понимания принципов ранжирования и умения анализировать изменения, чтобы предсказывать будущие тенденции. Необходимо быть гибким, готовым экспериментировать и находить новые решения, которые реально помогут сайту оставаться на вершине результатов поиска.

Используйте следующие инструменты, чтобы отслеживать ситуацию:

— Topvisor – сервис, который позволяет «проникнуть под капот» SEO-стратегии конкурентов. Здесь можно отследить динамику их ключевых слов, узнать об их новых стратегиях и изъянах.

7. Игнорирование социальных сигналов

Недостаточно просто оптимизировать сайт под ключевые слова. Поисковые системы используют социальные сигналы в своих алгоритмах ранжирования. Чем больше активности вокруг вашего контента в социальных сетях, тем выше вероятность того, что сайт будет отображаться на первых позициях в результатах поиска.

Что такое социальные сигналы?

— Лайки и репосты: демонстрируют, насколько интересен ваш контент для пользователей.

— Комментарии: показывают уровень вовлеченности аудитории.

— Ссылки: когда люди делятся ссылкой на ваш сайт из социальных сетей, это сигнал для поисковых систем о его релевантности.

— Количество подписчиков: отображает популярность и уровень доверия к бренду.

Распространяйте контент, используйте хэштеги и активно взаимодействуйте с аудиторией в социальных сетях, это в свою очередь повысит позицию вашего веб-ресурса в поисковой выдаче. Игнорировать влияние социальных сигналов на SEO – ошибка, которая может привести к потере конкурентного преимущества. Интеграция социальных медиа в SEO-кампанию – неотъемлемая часть успешной стратегии онлайн-продвижения.

8. Неумение работать с пользовательским контентом

Пользовательский контент (UGC) – это любой материал, созданный пользователями, а не брендами.

Как работает UGC? Когда пользователи оставляют отзывы или пишут комментарии под вашим постом в соцсетях, они создают уникальный контент, который может быть использован для SEO-продвижения. Когда мы хотим купить какой-нибудь товар, мы смотрим на отклики других людей и уже потом принимаем решение о покупке, так и работает пользовательский контент.

Плохой опыт часто побуждает людей писать отзывы, чтобы выговориться или предупредить других. Хороший опыт, как правило, остается незамеченным, поэтому компании стараются «разговорить» своих довольных клиентов, предлагая им бонусы, или просто просят поделиться своим мнением. Поэтому используйте UGC в своих маркетинговых стратегиях, чтобы получить максимальную отдачу от своих клиентов.

Чтобы добиться прогресса, нужно постоянно анализировать результаты, исправлять ошибки и адаптировать стратегию. Если у вас нет времени или опыта в SEO, обратитесь к специалистам, они помогут вам определить ключевые направления, разработать грамотную стратегию продвижения и контролировать ее реализацию.

Чтобы добиться прогресса, нужно постоянно анализировать результаты, исправлять ошибки и адаптировать стратегию. Если у вас нет времени или опыта в SEO, обратитесь к специалистам, они помогут вам определить ключевые направления, разработать грамотную стратегию продвижения и контролировать ее реализацию.

Чтобы добиться прогресса, нужно постоянно анализировать результаты, исправлять ошибки и адаптировать стратегию. Если у вас нет времени или опыта в SEO, обратитесь к специалистам, они помогут вам определить ключевые направления, разработать грамотную стратегию продвижения и контролировать ее реализацию.

Эволюция наблюдаемости отражает растущую сложность современных программных систем и необходимость в более сложных инструментах для их понимания и управления.

Используя «наблюдаемость 2.0» и такие фреймворки, как OpenTelemetry, организации могут получить целостное представление о своем ПО в режиме реального времени, что улучшает работу разработчиков, повышает общую продуктивность и долгосрочную устойчивость.

Теперь они не просто устраняют «симптомы» — как при постоянном приеме обезболивающих из-за головной боли, — а решают корневую проблему и предотвращают головную боль до ее возникновения.

Наблюдаемость стала краеугольным камнем современных инженерных стратегий, хотя можно утверждать, что мы так и не пришли к ее единому определению. Именно поэтому последняя эволюция — «наблюдаемость 2.0» — так захватывающе интересна: мы наконец-то можем согласовать истинный смысл и потенциал наблюдаемости с ее названием.

Стоит вернуться в прошлое, чтобы понять, как мы пришли к необходимости версии 2.0.

Термин «наблюдаемость», уходящий корнями в теорию систем управления, был популяризирован командой Honeycomb в 2016 г. Они расширили определение Рудольфа Э. Калмана — «мера того, насколько хорошо внутренние состояния системы могут быть выведены из знаний о ее внешних выходах» — и переформулировали его в «способность задавать новые вопросы о вашей системе, без необходимости поставлять новый код или собирать новые данные, чтобы задать эти новые вопросы».

Пока эта концепция набирала обороты, в 2017 г. Питер Бургон предположил, что наблюдаемость состоит из «трех столпов» — метрик, журналов и трассировок — определение, которое нашло сильную поддержку в индустрии инструментов мониторинга производительности приложений (APM), так как по совпадению идеально соответствовало их продуктовым предложениям.

В последующие годы были предприняты энергичные попытки прояснить, что собой представляет наблюдаемость на самом деле, например, Бен Силгелман в 2021 г. написал статью «Развенчание мифа о „трех столпах наблюдаемости“», в которой объяснил, что «метрики, журналы и трассировки — это не „наблюдаемость“, это просто телеметрия».

К сожалению, тенденция путать наблюдаемость с телеметрией или мониторингом сохранилась, сколько бы лидеры технологической отрасли ни пытались объяснить, что мониторинг может подсказать вам, когда что-то не так, а наблюдаемость позволяет понять, почему.

Говоря простым языком, наблюдаемость выходит за рамки традиционного мониторинга и заключается в раскрытии поведения системы, расширении возможностей команд по выявлению «неизвестных неизвестных» и достижении полного понимания сложных систем.

В августе этого года Чарити Мейджорс предложила называть относящимися к «наблюдаемости 1.0» решения, которые тесно связаны с тремя столпами и инструментами APM. Тогда как «наблюдаемость 2.0» представляет собой выход за рамки традиционных фреймворков мониторинга и APM-инструментов и изменение подхода разработчиков к пониманию и отладке систем.

В этой статье я расскажу о том, как эволюция наблюдаемости повлияет на удовлетворенность разработчиков, их продуктивность и повседневный опыт.

Observability 1.0 vs. Observability 2.0

Давайте сделаем краткий обзор и проясним разницу между двумя типами наблюдаемости:

Observability 1.0. «Наблюдаемость 1.0», тесно связанная с APM-инструментами, относится к традиционному подходу, при котором огромные объемы телеметрических данных (метрики, журналы и трассировки) собираются, а затем отображаются на инструментальных панелях — то есть на едином дашборде, к которому часто стремятся.

В Observability 1.0 основное внимание уделяется операциям: она выделяет известные проблемы после того, как ПО запущено в производство. Это полезно, если вы уже знаете, что искать — «известное неизвестное», — но производственные сбои в сложных распределенных системах часто нелинейны и трудно предсказуемы, что требует ручного исследования для поиска первопричины проблемы.

В результате разработчикам не нравится полагаться на APM-инструменты в таких вопросах, как отладка, потому что они предоставляют большой объем агрегированных данных вместо конкретной информации, необходимой для решения проблемы. У них часто возникает ощущение, что они ищут иголку в стоге сена.

Например, вы отслеживаете ошибки на своем сайте и вдруг замечаете всплеск. Панели Observability 1.0 предупредят вас о проблеме и помогут понять, где, когда и что, но вам нужно копнуть глубже, чтобы понять, почему.

Одним словом, хотя Observability 1.0 по-прежнему является незаменимым инструментом для мониторинга и управления распределенными системами, она не в полной мере решает повседневные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики, и не помогает им в проактивном понимании своих систем.

Observability 2.0. «Наблюдаемость 2.0» представляет собой смещение акцента с простого выявления операционных проблем на расширение возможностей разработчиков на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО. Это признание того, что наше определение «наблюдаемости» эволюционирует, а еще лучше — наконец-то оправдывает надежды, заложенные в его первоначальном определении.

Если в Observability 1.0 акцент делался на выявлении всплесков и мониторинге состояния системы, то Observability 2.0 больше ориентирована на разработчиков. Речь идет об устранении коренных причин проблем и снижении частоты инцидентов путем внедрения наблюдаемости в сам процесс разработки — другими словами, о решении проблем до того, как они появятся на приборных панелях «наблюдаемости 1.0»!

Две основные проблемы, которые Observability 2.0 решает для разработчиков:

— Им нужны точные, богатые контекстом инсайты реального времени о системе, чтобы они могли полагаться на единый источник истины для понимания «неизвестных неизвестных».
— Более быстрая отладка, благодаря которой разработчики могут легко анализировать и понимать сложные системы.

Это возможно благодаря тому, что строительным блоком «наблюдаемости 2.0» являются события журналов, которые являются более мощными, практичными и экономически эффективными, чем метрики (рабочая лошадка «наблюдаемости 1.0»), поскольку они сохраняют контекст и взаимосвязи между данными.

Кроме того, «наблюдаемость 2.0» построена на открытых стандартах, таких как OpenTelemetry, что позволяет разработчикам использовать общий стандарт для трассировок, журналов и метрик.

Принятие открытого, переносимого средства сбора телеметрических данных — немаловажное новшество; я еще помню те времена, когда единственными альтернативами были две: укомплектовать штат сотрудников крупной компании для сбора телеметрических данных по всей нашей инфраструктуре или заплатить небольшое состояние поставщику за развертывание его собственных агентов для сбора этих данных.

Как Observability 2.0 изменит опыт разработчиков

Опыт разработчиков (DX) определяет восприятие инженерами своей работы, влияя на продуктивность, вовлеченность, удовлетворенность и удержание. Сильный DX способствует формированию среды, в которой команды могут работать с максимальной отдачей, эффективно и с энтузиазмом решая поставленные задачи.

В этом контексте наличие правильного инструментария для управления целостностью ПО оказывает огромное влияние на DX: недавний опрос Atlassian «State of Developer Experience Report 2024» показал, что восемь с лишним часов в неделю могут быть потеряны из-за неэффективности работы в условиях борьбы с техническим долгом, некачественной документации и недостаточного количества инструментов отладки.

Для улучшения DX — а значит, и способности команды доставлять надежное, масштабируемое и поддерживаемое ПО — было выявлено три основные области:

— Циклы обратной связи. Обеспечение непрерывного совершенствования за счет быстрого обучения и внесения корректировок.
— Управление когнитивной нагрузкой. Обеспечение точной и доступной документации.
— Оптимизация состояние потока. Минимизация прерываний для поддержания глубокой погруженности в работу.

Observability 2.0 затрагивает все три эти области, предоставляя разработчикам больше возможностей для улучшения видимости и сокращая количество ручных задач:

— Контекстная информация в реальном времени. Разработчики получают немедленную обратную связь об изменениях в системе, что помогает им быстрее и увереннее поставлять код. При использовании Observability 1.0 мне часто казалось, что отладка — это археологические раскопки: кропотливое вскрытие слоя за слоем, чтобы понять дизайн системы, архитектуру и проектные решения, прежде чем выявить первопричину проблемы. Благодаря Observability 2.0 вы получаете точную видимость в реальном времени всех компонентов и их взаимосвязей и можете легко избежать непреднамеренного архитектурного технического долга при внесении изменений.
— Сокращение ручного труда. Использование фреймворков наблюдаемости, таких как OpenTelemetry, для документирования означает, что ваша работающая система будет соответствовать документации без необходимости ее ручного обновления. Отладка также становится более эффективной благодаря богатым контекстом данным, что позволяет разработчикам диагностировать проблемы без просеивания чрезмерных объемов данных.

Практический пример: отладка с помощью Observability 2.0

Observability 2.0 открывает двери для новых сценариев использования и инструментов, которые могут решить повседневные проблемы разработчиков, сэкономить им значительное время и устранить головную боль.

Вот мой опыт относительно текущего процесса отладки и то, как, по моему мнению, он будет развиваться с появлением Observability 2.0.

— Традиционная отладка предполагает подход, основанный на поиске: вы просеиваете данные телеметрии, просматриваете бесконечные журналы и трассировки, интуитивно подбираете шаблоны и полагаетесь на опыт, обоснованные догадки и (возможно, устаревшую) ментальную модель системы.
— Вы пытаетесь воспроизвести проблему, хотя это не всегда возможно из-за нечетких и неполных отчетов — если таковые вообще предоставляются.
— Наконец, вам, возможно, приходится ориентироваться в разрозненных ресурсах — документации, диаграммах архитектуры, записях о принятых решениях, API и репозиториях — только для того, чтобы полностью понять систему.

Как я уже говорил, проблемы в сложных распределенных системах редко бывают изолированными. Чтобы понять не только то, что пошло не так, но и то, почему и как что-то пошло не так, требуется сопоставить данные на различных уровнях системы, что требует много времени и чревато человеческими ошибками.

Не говоря уже о том, что иногда на команды оказывают давление, требуя «просто устранить проблему как можно быстрее» из-за потребностей бизнеса и горящих сроков. В случае с Observability 1.0 это может привести к устранению «симптомов» проблемы, но не ее сути.

В Observability 2.0 новые инструменты для разработчиков, использующие OpenTelemetry, позволяют отлаживать работу на уровне платформы с глубоким воспроизведением сессий. Одним щелчком мыши разработчики могут захватить сессии, показывающие шаги по воспроизведению ошибки, сопровождаемые данными от экранов фронтенда до глубоких платформенных трассировок, метрик и журналов.

Получение точных данных в реальном времени и документации по реальной архитектуре системы значительно сокращает время, затрачиваемое на поиск и отладку неисправностей.

В последние годы наряду с усложнением систем и повышением степени их распределённости концепция наблюдаемости становится всё более значимым аспектом анализа. Без неё зачастую оказывается трудно диагностировать и отлаживать баги, которые могут вести к даунтайму, недовольству пользователей и потере дохода. И напротив, её использование помогает командам обнаруживать и разрешать проблемы гораздо быстрее, что ведёт к построению более стабильных и надёжных систем.

Становится популярным еще больше облачных тенденций, таких как блокчейн, облачные игры, квантовые вычисления и т.д. С учетом предстоящих тенденций и новых достижений в области облачных вычислений, высокая масштабируемость может быть достигнута уже сейчас с минимальными затратами времени благодаря формату оплаты по мере поступления.

Это стимулирует компании по всему миру использовать облачные сервисы и максимально использовать эти технологии для масштабирования своего бизнеса. Сервисы облачных вычислений обеспечивают экономическую эффективность благодаря таким высоким функциям, как безопасность данных, восстановление и резервное копирование данных, бессерверная архитектура, а также современные технологии, такие как AI, IoT, Kubernetes и Docker.

Преимущества облачных вычислений

Облачные вычисления имеют ряд преимуществ для отдельных пользователей, развивающихся предприятий и уже существующих организаций. Некоторые из них упомянуты ниже.

— Обеспечивает резервное копирование и восстановление данных
— Рентабельность благодаря модели оплаты за использование
— Обеспечивает безопасность данных
— Неограниченное хранилище без какой-либо инфраструктуры
— Легкодоступный
— Высокая гибкость и масштабируемость

Мое мнение что в будущем мы увидим больше решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для таких задач, как обработка данных, обеспечение кибербезопасности и автоматизация процессов.

Внедрение таких алгоритмов в свои продукты и процессы позволяет компаниям автоматизировать задачи, эффективнее анализировать данные, делать более точные прогнозы и улучшать пользовательский опыт в различных аспектах своей деятельности.

Облачные платформы делают ИИ доступным для компаний любого размера, даже для тех, у кого нет специализированных команд в области науки о данных. Это достигается благодаря удобным инструментам, платформам с низким кодом или без кода, а также готовым решениям на основе ИИ.

Расширение использования ИИ и машинного обучения (МО) потребует от разработчиков освоения инженерных практик MLOps для упрощения разработки, развёртывания и управления моделями.

В 2025 году ключевыми трендами станут упрощение установки и управления, интеграция с существующими системами, а также автоматизация процессов. Платформы, которые смогут предложить комплексные решения с акцентом на безопасность и поддержку новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, будут иметь значительное конкурентное преимущество. Важно помнить, что успешная адаптация к этим изменениям требует не только технических новшеств, но и готовности компаний к трансформациям в их подходах к управлению ИТ-инфраструктурой.

Вне зависимости от того, какие технологии шифрования и криптографические новинки будут использоваться в этом направлении, все сводится к решению одной из двух задач:

1) увеличению сложности внутренних операций хэширования;

2) увеличению длины hash-выхода данных с расчетом на то, что вычислительные мощности атакующих не смогут эффективно вычислять коллизию.

И, несмотря на появление в будущем квантовых компьютеров, специалисты уверены, что правильные инструменты (то же хэширование) способны выдержать испытания временем, ведь ни что не стоит на месте. Дело в том, что с увеличением вычислительных мощностей снижается математическая формализация структуры внутренних алгоритмических хэш-конструкций. А квантовые вычисления наиболее эффективны лишь в отношении к вещам, имеющим строгую математическую структуру.

так вы же в тексте нигде не сказали про «незнание хэша» для первого случая. Из того что я процетировал можно лишь сделать вывод об идентичности утверждений.

Да и кстати если вводите понятия «ключевые» и «безключевые» тоже можно было бы описать что это такое, а то из статьи непонятно. Как будто просто слова вставили.

Нет, вы не правы. По сути в первом требовании имеется в виду невозможность подобрать правильный хэш для произвольного сообщения (эта невозможность кроется в незнании значения ключа). Злоумышленник не может за счет этого написать свое сообщение и отправить — хэш будет неверный. А второе требование заключается в том, что злоумышленник не может перехватить сообщение, заменить его на свое и отправить. В этой ситуации для него важна возможность составить сообщение с тем же хэшем, что и у «легального» сообщения. Задачи разделяются в силу того, что зачастую они имеют разную вычислительную потребность и решаются разными алгоритмами. Вторую задачу решить, теоретически, проще.

Первое требование означает высокую сложность подбора сообщения с правильным значением свертки. Второе — высокую сложность подбора для заданного сообщения с известным значением свертки другого сообщения с правильным значением свертки.

мне кажется или это по сути одно и тоже? :)

В настоящее время практически ни одно приложение криптографии не обходится без использования хэширования.

Хэш-функции – это функции, предназначенные для «сжатия» произвольного сообщения или набора данных, записанных, как правило, в двоичном алфавите, в некоторую битовую комбинацию фиксированной длины, называемую сверткой. Хэш-функции имеют разнообразные применения при проведении статистических экспериментов, при тестировании логических устройств, при построении алгоритмов быстрого поиска и проверки целостности записей в базах данных. Основным требованием к хэш-функциям является равномерность распределения их значений при случайном выборе значений аргумента.

Криптографической хеш-функцией называется всякая хеш-функция, являющаяся криптостойкой, то есть удовлетворяющая ряду требований специфичных для криптографических приложений. В криптографии хэш-функции применяются для решения следующих задач:
— построения систем контроля целостности данных при их передаче или хранении,
— аутентификация источника данных.

Хэш-функцией называется всякая функция h:X -> Y, легко вычислимая и такая, что для любого сообщения M значение h(M) = H (свертка) имеет фиксированную битовую длину. X — множество всех сообщений, Y — множество двоичных векторов фиксированной длины.

Как правило хэш-функции строят на основе так называемых одношаговых сжимающих функций y = f(x1, x2) двух переменных, где x1, x2 и y — двоичные векторы длины m, n и n соответственно, причем n — длина свертки, а m — длина блока сообщения.

Для получения значения h(M) сообщение сначала разбивается на блоки длины m (при этом, если длина сообщения не кратна m то последний блок неким специальным образом дополняется до полного), а затем к полученным блокам M1, M2,.., MN применяют следующую последовательную процедуру вычисления свертки:

Ho = v,
Hi = f(Mi,Hi-1), i = 1,.., N,
h(M) = HN

Здесь v — некоторая константа, часто ее называют инициализирующим вектором. Она выбирается
из различных соображений и может представлять собой секретную константу или набор случайных данных (выборку даты и времени, например).

При таком подходе свойства хэш-функции полностью определяются свойствами одношаговой сжимающей функции.

Выделяют два важных вида криптографических хэш-функций — ключевые и бесключевые. Ключевые хэш-функции называют кодами аутентификации сообщений. Они дают возможность без дополнительных средств гарантировать как правильность источника данных, так и целостность данных в системах с доверяющими друг другу пользователями.

Бесключевые хэш-функции называются кодами обнаружения ошибок. Они дают возможность с помощью дополнительных средств (шифрования, например) гарантировать целостность данных. Эти хэш-функции могут применяться в системах как с доверяющими, так и не доверяющими друг другу пользователями.

О статистических свойствах и требованиях

Как я уже говорил основным требованием к хэш-функциям является равномерность распределения их значений при случайном выборе значений аргумента. Для криптографических хеш-функций также важно, чтобы при малейшем изменении аргумента значение функции сильно изменялось. Это называется лавинным эффектом.

К ключевым функциям хэширования предъявляются следующие требования:
— невозможность фабрикации,
— невозможность модификации.

Первое требование означает высокую сложность подбора сообщения с правильным значением свертки. Второе — высокую сложность подбора для заданного сообщения с известным значением свертки другого сообщения с правильным значением свертки.

К бесключевым функциям предъявляют требования:
— однонаправленность,
— устойчивость к коллизиям,
— устойчивость к нахождению второго прообраза.

Под однонаправленностью понимают высокую сложность нахождения сообщения по заданному значению свертки. Следует заметить что на данный момент нет используемых хэш-функций с доказанной однонаправленностью.

Под устойчивостью к коллизиям понимают сложность нахождения пары сообщений с одинаковыми значениями свертки. Обычно именно нахождение способа построения коллизий криптоаналитиками служит первым сигналом устаревания алгоритма и необходимости его скорой замены.

Под устойчивостью к нахождению второго прообраза понимают сложность нахождения второго сообщения с тем же значением свертки для заданного сообщения с известным значением свертки.

Это была теоретическая часть, которая пригодится нам в дальнейшем…

О популярных хэш-алгоритмах

Алгоритмы CRC16/32 — контрольная сумма (не криптографическое преобразование).

Алгоритмы MD2/4/5/6. Являются творением Рона Райвеста, одного из авторов алгоритма RSA.
Алгоритм MD5 имел некогда большую популярность, но первые предпосылки взлома появились еще в конце девяностых, и сейчас его популярность стремительно падает.
Алгоритм MD6 — очень интересный с конструктивной точки зрения алгоритм. Он выдвигался на конкурс SHA-3, но, к сожалению, авторы не успели довести его до кондиции, и в списке кандидатов, прошедших во второй раунд этот алгоритм отсутствует.

Алгоритмы линейки SHA Широко распространенные сейчас алгоритмы. Идет активный переход от SHA-1 к стандартам версии SHA-2. SHA-2 — собирательное название алгоритмов SHA224, SHA256, SHA384 и SHA512. SHA224 и SHA384 являются по сути аналогами SHA256 и SHA512 соответственно, только после расчета свертки часть информации в ней отбрасывается. Использовать их стоит лишь для обеспечения совместимости с оборудованием старых моделей.

Российский стандарт — ГОСТ 34.11-94.

Не стоит прибегать к черным методам продвижения, так как за этим могут последовать санкции поисковых систем.

Некачественный контент
— Переспам и переоптимизация ключевыми словами на странице.
— За спам в микроразметке для Google (спам ключевыми словами в структурированных данных).
— Неестественные тексты на странице — Баден-Баден от Яндекс.
— Повторяющийся контент или контент с низким уровнем уникальности — могут быть наложены санкции от Google (Google Panda).
— Заимствование чужого контента — Google DMCA-фильтр (Pirate).

Ссылочная масса

Не рекомендуется закупать некачественные ссылки на продвигаемый сайт. Необходимо отслеживать и избегать резкого роста ссылочной массы.

— Google Penguin — фильтр Google за некачественную ссылочную массу.
— Минусинск — фильтр Яндекс за SEO ссылки, АГС фильтр.

Накрутка поведенческих факторов

Поисковые системы негативно реагируют на попытку имитации действий реальных пользователей. Не надо так делать.

Сайты-аффилиаты

Аффилиаты — это сайты, которые принадлежат одной компании и продвигаются по одним и тем же запросам.
У них также могут совпадать: хостинг, тематика, адрес ли название фирмы, IP-адреса и т.д.
Необходимо разводить такие сайты по семантике.
Случай из практики: сайт официального дилера и сайт этого же дилера для бу авто. Был наложен такой фильтр, но его удалось снять.

Навязчивая реклама на сайте

Использование навязчивой рекламы также не рекомендуется поисковыми системами.

Взрослый контент

В отношении взрослого контента действует правило — подобные сайты исключаются из поиска по «не взрослым» запросам.

Обман и манипуляции

Дорвеи, клоакинг, скрытый текст — за все это могут последовать санкции поисковых систем.

Лично я не рекомендую продвигать сайт в органической выдаче с помощью накрутки поведенческих факторов. За этот способ продвижения можно получить бан на уровне хоста на срок от 8 месяцев, который снять будет проблематично и дорого. Для серьезного бизнеса с хорошо прокачанным брендовым именем — это будут большие убытки.

Накрутка поведенческих факторов — это имитация действий реальных пользователей на вашем сайте для воздействия на алгоритмы поисковых систем с целью улучшения позиций сайта в результатах выдачи.

Все пишут о том как нужно продвигать сайт и никто не пишет о том как не надо этого делать. Интересно было бы узнать с каким способом продвижения не стоит связываться?

Существует два основных фактора, определяющих специфику продвижения молодого сайта:

1. Сложно конкурировать в выдаче с сайтами-лидерами. Это логично, так как продвижение сайтов старше одного года всегда быстрее и проще. Однако это не значит, что у сайта, не достигшего возраста одного года, совсем нет шансов.

2. Отличные возможности избежать большого количества ошибок, изначально сделав все правильно.

Несмотря на то, что количество работы будет практически таким же, как и для других сайтов, нужно стремиться к тому, чтобы задачи были объемными, а темпы — оперативными.

Если эти условия будут соблюдены, тогда сайты будут ранжироваться значительно лучше. Однако если какие-то задачи второго приоритета (важные, но не блокирующие реализацию других задач), еще не реализованы на текущей версии сайта, всегда можно доделать их в будущем.
Фактор возраста

Практически всегда возраст сайта влияет на его продвижение. Только что созданная страница и старый сайт с нулевым уровнем оптимизации будут продвигаться совершенно по-разному.

Веб-страница, созданная давно, имеет приоритет за счет возраста, поэтому ее продвижение будет быстрее и эффективнее. Об этом нужно помнить, и при отложенном запуске сайта добавить на конкретный домен заглушку с текстом для индексации. В будущем можно разместить на этом домене уже новый сайт с набранной минимальной историей.
Планирование структуры нового сайта

То, что для нового сайта можно составить структуру на старте, — это весомый плюс, который позволит избежать большого количества ошибок.

Можно использовать структуры конкурентов, но дорабатывать их под собственные задачи и учитывать свои особенности.

Сбор семантического ядра

Сбор запросов для нового сайта — задача непростая, но эффективная. На его основе будут прописаны страницы, что важно для продвижения.

Для сайтов с большим количеством вложенных подразделов возможно, что не вся семантика будет собрана в одну итерацию. Их может быть несколько.

Особое внимание нужно уделить группировке ключевых слов на основе параметров:

— Коммерческий/информационный запрос. При разных интентах запросы будут несовместимы. Это видно на примерах разных страниц в Яндексе и Google:

Статьи с подборками фото в Google:

— Совместимость запросов на первой странице. Например, запросы «шкафы на кухне» и «шкаф на кухню» не всегда подходят для продвижения на одной странице, а запросы «бухгалтерская фирма» и «аутсорсинг бухгалтерии» на одной странице совместить можно.

— Наличие конкретных типов страниц в выдаче. По разным запросам могут быть определенные типы страниц в выдаче. Например, карточки доминируют в Google. Поэтому наличие хорошо оптимизированных страниц фильтров с ЧПУ-адресами будет некритично (хотя в будущем они обязательно нужны в Яндексе, в Google будут ранжироваться с переменным успехом).
— Собранную семантику нужно сразу загрузить на сервисы по мониторингу с любой доступной группировкой (сегменты, группы, теги, категории).

Также стоит добавить в мониторинг запросов основных конкурентов и следить за динамикой их видимости. Это даст понимание общего вектора продвижения сайта.

Кластеризация ключевых слов

После сбора ключевых слов и фраз необходимо провести их кластеризацию. Процесс сортировки связанных ключевых слов позволяет эффективнее организовать контент на сайте.

Могут возникнуть неочевидные нюансы, которые решаются индивидуально. Например, разные рекомендуемые страницы для продвижения в Яндексе и Google (в Яндексе ранжируются коммерческие страницы, а в Google — статьи). В этом случае рекомендуется принимать решение, исходя из специфики сайта и выдачи в каждой ПС.

Оптимизация контента

В этом случае контент — это не только текстовое описание страницы (с ключевыми словами, как в традициях SEO 2000-х годов, которые вызывали негатив у читателей), но и вывод товаров в оптимальном для SEO виде.

Необходимо соблюдать и грамотность, так как на практике встречаются кейсы, когда позиции начинают расти после исправления ошибок. К тому же, ошибки в текстах могут оттолкнуть пользователей.

Оптимизация контента может включать дополнительные блоки, внедрить которые можно по итогам анализа конкурентов.

В большинстве случаев рекомендуется внедрение микроразметки. С ее помощью можно улучшить сканирование сайта поисковыми роботами и увеличить вероятность попадания в расширенный сниппет.

Подключение других каналов трафика

Как правило, рекламу на новом сайте запускают для сбора данных по ПФ. После того, как накопятся хотя бы минимальные объемы трафика (особенно на новые созданные страницы), результаты улучшатся.

Для сайтов услуг со средним и высоким уровнем конкуренции практика подключения других каналов трафика может быть постоянной. В то же время при работе с каталогами интернет-магазинов спустя время рекламу можно отключить в пользу органического продвижения.

Для коммерческих сайтов реклама особенно важна. От нее зависит количество продаж.

Что касается SEO, как канал долгосрочного продвижения он будет усилен на первоначальном этапе за счет большего количества переходов по рекламным каналам.

Техническая оптимизация нового сайта

Стандартные работы по технической оптимизации актуальны и для новых сайтов тоже.

Пропишите все файлы robots.txt, перейдите на протокол https, добавьте сайт в сервисы для веб-мастеров, сделайте полную валидацию кода и максимально ускорьте загрузку сайта.

Так как все больше страниц разрабатывают на JavaScript, важно проверить корректность вывода кода сайта. Подробнее о продвижении JS-сайтов.

Основное преимущество Node.js для нас — это возможность асинхронного выполнения кода. Это означает, что ваш сервер может обрабатывать множество запросов одновременно, не ожидая завершения каждого из них. Это приводит к более эффективному использованию ресурсов и быстрому отклику сервера.