Заметьте, что один процент производительности (скажем, неудачно написанный оператор в каком-нибудь цикле) для десятитысячнокомпьютерной [10] системы стоит примерно ста компьютеров. Поэтому можно себе представить, как вычищается код, отвечающий за поиск и ранжирование результатов, как оптимизируется использование всех возможных ресурсов: каждого байта памяти, каждого обращения к диску.
Наряду с этой глобальной тенденцией, которой активно противостоят ведущие поисковые системы, имеют место и важные изменения внутри отдельных региональных рынков поисковой оптимизации и продвижения. Так, для Рунета последних лет характерен отток действительно стоящих специалистов на зарубежные рынки. Это объясняется тем, что отечественные рынки уже не могут наполнять ликвидностью полноценные SEO компании. И бюджеты поисковой раскрутки на Западе являются более крупными, что делает их привлекательнее для оптимизаторов.[4]

Но даже действуя таким образом, можно и не получить необходимую нам информацию. Если мы получили подобный отрицательный результат, нужно просто переформировать свой запрос, или же в базе поиска действительно нет никакой полезной информации по данному виду запроса (такое вполне возможно при заданных «узких» параметров запроса, как, к примеру, «как выбрать автомобиль в Анадыри»).
Ключевая особенность digital-маркетинга – интегрированный и комплексный подход в применении цифровых технологий при продвижении бренда. Основные каналы коммуникаций используются в совокупности друг с другом для достижения лучшего эффекта. При этом они могут сочетаться с традиционными оффлайн-каналами (наружная реклама, реклама на ТВ и радио), а также использовать нетрадиционные каналы продвижения (например, реклама в видеоиграх и в мобильных приложениях). Наглядный пример – QR-коды на наружной рекламе в метро, с помощью которых пользователи мобильных устройств могут перейти на сайт компании.

Поиско́вая оптимиза́ция (англ. search engine optimization, SEO) — комплекс мер по внутренней и внешней оптимизации для поднятия позиций сайта в результатах выдачи поисковых систем по определённым запросам пользователей, с целью увеличения сетевого трафика (для информационных ресурсов) и потенциальных клиентов (для коммерческих ресурсов) и последующей монетизации (получение дохода) этого трафика.


Тут я хотел сказать, что digital является эволюцией развития интернет-маркетинга, но это не так.  Хотя бы потому, что в нем эффективно используется мобильный маркетинг, и выставочные  LCD стенды с эффектными презентациями так же является его частью.  По сути, это комплексная дисциплина (на основе цифровых технологий), использующая разные виды маркетинга для продвижения продукта.  Сегодня digital-маркетинг  начинает широко использовать и традиционные виды рекламы,  основная задача которой «захватить» внимание аудитории и перетянуть ее в виртуальный мир. Самый наглядный пример –QR коды в рекламных плакатах и журналах. Самыми популярными digital каналами являются:
Павел Коваленко, стратег-консультант; Виктор Киншов, digital-специалист и консультант;  Даниэль Лурье, Head of Digital Department в SPN Communications Ukraine;  Александр Кузьмичев, основатель Lestro; Юрий Полищук, специалист по диджитал-медиа в Nestle; Владимир Смирнов, Design Director в Design büro spilka ; Дмитрий Кудинов, Media Planning Director в Aimbulance; Евгений Каминский, креативный директор THINK McCann; Павел Вржещ, управляющий и креативный директор Banda Agency; Дмитрий Завгородний, Chief Marketing Officer в Omnicore; Владимир Галика, CEO в Engine Digital; Александр Кузьмук, креативный стратег в Smartica/Skykillers; Инна Макотерская, Operations Director/Junior partner в Aimbulance; Аня Новожилова, Senior Copywriter в Aimbulance.
Для примера опишу лишь одну, пожалуй, самую популярную модель, работающую по смыслу. В теории информационного поиска данную модель принято называть латентно-семантическим индексированием (иными словами, выявлением скрытых смыслов). Эта алгебраическая модель основана на сингулярном разложении прямоугольной матрицы, ассоциирующей слова с документами. Элементом матрицы является частотная характеристика, отражающая степень связи слова и документа, например, TF*IDF. Вместо исходной миллионноразмерной матрицы авторы метода  Фурнас и Дирвестер предложили использовать 50—150 «скрытых смыслов» [3], соответствующих первым главным компонентам ее сингулярного разложения.

Для сообщников, которые будут читать это в 2100 году, скажу: когда-то давным-давно, в 2018 году, Рэнд Фишкин был самой выдающейся фигурой в мире SEO-технологий. После почти 20 лет в SEO — он видел все, побывал везде, и вот он здесь, чтобы рассказать нам немного больше о его удивительном пути, который он проделал до настоящего времени и о следующих вехах этого знаменательного путешествия, — выходе его книги Потерявшийся стартапер и основатель и новом стартапе — проекте SparkToro.
×