Отправить рукопись
Главная / Журналы / Московский экономический журнал / Том 2 Номер 4 / КЛАССИФИКАЦИЯ ЗАПРОСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ПОИСКОВОМ МАРКЕТИНГЕ
КЛАССИФИКАЦИЯ ЗАПРОСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ПОИСКОВОМ МАРКЕТИНГЕ
Отправить рукопись
Цитировать
Цитирований:

КЛАССИФИКАЦИЯ ЗАПРОСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ПОИСКОВОМ МАРКЕТИНГЕ
УДК 339.133.4 Виды спроса
Плотников Андрей Викторович 1
Авторы:
1.  Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова

Россия
Тип:
Статья
Страницы:
с 40 по 40
Статус:
Опубликован
Получено:
07.10.2017
Одобрено:
15.10.2017
Опубликовано:
25.10.2017
Классификаторы:
УДК 339.133.4 Виды спроса
Язык материала:
английский
Ключевые слова:
классификация поисковых запросов, поисковый маркетинг, поисковая оптимизация, интернет-маркетинг
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В работе дана классификация поисковых запросов: по географии: геозависимые и геонезависимые; по частотности: высокочастотные, среднечастотные, низкочастотные; по конкуренции: высококонкурентные, низкоконкурентные; по сезонности: сезонные и несезонные. Одновременно с этим, выделяют витальные, навигационные, коммерческие, информационные и транзакционные запросы. Отдельный запрос может относится как к одной, так и к нескольким группам. В зависимости от классификации запросов важно проводить кластеризацию запросов для оптимизации семантического ядра и увеличения видимости сайта на поиске по запросам.

Ключевые слова:
классификация поисковых запросов, поисковый маркетинг, поисковая оптимизация, интернет-маркетинг
Текст
The paper considers a classification of search queries: by geography: geo-dependent and geo-independent; frequency: high-frequency, medium-frequency, low-frequency; on competition: highly competitive, low-competitive; seasonal: seasonal and off-season. At the same time, vital, navigational, commercial, information and transaction inquiries are singled out. A single request can refer to one or more groups. Depending on the classification of requests, it is important to cluster requests to optimize the semantic kernel and increase the visibility of the site on search by query.
Список литературы

1. Сервис Liveinternet www.liveinternet.ru

2. Method for node ranking in a linked database http://www.google.com/patents/US6285999

3. Матрикснет https://yandex.ru/company/technologies/matrixnet/

4. Fonseca B.M. et al. Discovering search engine related queries using association rules // Journal of Web Engineering. 2003. Т. 2. № 4. С. 215-227.

5. Brin S., Page L. Reprint of: The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine // Computer networks. 2012. Т. 56. № 18. С. 3825-3833.

6. Strohman T. et al. Indri: A language model-based search engine for complex queries // Proceedings of the International Conference on Intelligent Analysis. 2005. Т. 2. № 6. С. 2-6.

7. И. Ашманов, А. Иванов. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах (3-е издание, 2011).

8. Pan B. et al. The dynamics of search engine marketing for tourist destinations // Journal of Travel Research. 2011. Т. 50. № 4. С. 365-377.

9. Paraskevas A. et al. Search engine marketing: Transforming search engines into hotel distribution channels // Cornell Hospitality Quarterly. 2011. Т. 52. № 2. С. 200-208.

10. Ghose A., Yang S. An empirical analysis of search engine advertising: Sponsored search in electronic markets // Management Science. 2009. Т. 55. № 10. С. 1605-1622.

11. Jerath K., Ma L., Park Y.H. Consumer click behavior at a search engine: The role of keyword popularity // Journal of Marketing Research. 2014. Т. 51. № 4. С. 480-486.

12. Технология Спектр https://yandex.ru/company/technologies/spectrum

© qje.su
Поддержка Powered by Editorum,  Инструкции
Войти или Создать
* Забыли пароль?