Содержание

Поисковые подсказки Яндекс — как попасть в поисковые подсказки


Поисковые подсказки Яндекса экономят время пользователям каждый день. Не нужно вбивать запрос полностью, Яндекс подсветит продолжение слова или фразы. Останется только кликнуть по нужной подсказке.

Какие бывают подсказки 


Полнотекстовые работают в десктопной версии, потому что на клавиатуре человек быстро печатает. Ему проще напечатать часть запроса, а затем выбрать нужный вариант из подсказок. 


Пословные реализованы в веб-версии Яндекс.Браузера и мобильных приложениях. Пользователь вводит одно слово, а затем выбирает слова из предложенного списка, кликая по отдельному слову. При длинном запросе фраза набирается по словам отдельно. Каждую поисковую подсказку можно удалить, если нажать на крестик сбоку от фразы. 


Подсказки-фактоиды. В мобильном поиске автоматически подсвечиваются сразу при вводе запроса погода, пробки, факты. Когда пользователь вводит погода в Москве, под строкой поиска подсвечивается текущая температура в виде подсказки. В Яндекс.Видео подсказки содержат номера сериалов и отдельных серий. Сначала пользователь выбирает сезон, затем серию этого сезона. При вводе названия фильма в подсказках показывается прямая ссылка на фильм. 


Длинные. В 2017 г. в поисковых подсказках Яндекс произошли существенные изменения. Основное нововведение связано с обработкой длинных запросов. Еще с 2016 г. наметился тренд — пользователи стали вводить поисковые запросы длиной до семи слов в строку поиска. На конец 2017 г. доля длинных запросов составляет 10%. Поэтому теперь подсвечиваются длинные запросы, и такие подсказки работают в поиске, картинках и видео. 


Исторические. Запросы, которые уже вводил пользователь, запоминаются системой и подсвечиваются приоритетно в поиске. Раньше исторические подсказки работали только в десктопной версии, теперь они доступны на мобильных телефонах и в поисковых сервисах Яндекс. Если пользователь что-то искал под своим логином, то, зайдя залогиненым на другом устройстве он увидит историю своих запросов.



Как рассчитываются подсказки в Яндекс 


Офлайн метрики не базируются на действиях пользователей. Их вычисляют через математические формулы. В качестве основы при расчете лежит предположение, что пользователь сразу выберет нужную подсказку, как только ее увидит. После введения запроса подсчитывается общее количество действий пользователя. Такой показатель называется ExpectedActionsCount или EAC. 


Второй показатель GuessProbability подсчитывает соотношение «правильных» подсказок к общему количеству подсказок. «Правильные» подсказки – пословные подсказки, которые видны пользователю до начала ввода следующего слова в запросе. 


Первый и второй показатель коррелируются между собой. Если EAC уменьшается, то GuessProbability увеличивается. Анализируя обе метрики, поисковый алгоритм составляет из слов биграммы – устойчивые словосочетания из двух-трех слов, которые пользователи обычно вводят вместе: Триумфальная арка, Эйфелевая башня. 


Средняя длина символов в запросах Яндекса равна 19, поэтому при отключенных поисковых подсказок в среднем 19 действий должен совершить пользователь при вводе каждого поискового запроса. После введения подсказок количество действий снизилось до 13,5. На конец 2017 г. показатель равняется 11,5. 


Онлайн-метрика. В Яндексе используется показатель «время ввода в расчете на один символ запроса». Он не подвержен сезонности спроса. С помощью этой метрики проверяется удобство использования подсказок. Например, при тестировании интерфейса в виде графа обнаружилось, что скорость существенно снизилась. Пользователи стали слишком часто смотреть на предлагаемые подсказки, и как следствие, вводили запрос намного медленнее. Решение, которое первоначально выглядело революционным, на практике замедляло людям поиск.

Как попасть в подсказки 


Считается, что пользователи больше доверяют бренду, если видят его среди поисковых подсказок Яндекса. Не можем с этим согласиться, потому что алгоритм отбора запросов основывается в том числе и на популярности слова. Яндекс не проводит репутационную экспертизу. 


Он отбирает слова и фразы, которые чаще всего вводят в поисковую строку. Поэтому бренды и компании, засветившиеся в громких скандалах, тоже будут в подсказках. Причем, скорее всего, они будут на верхних строчках, потому что вокруг них сейчас шумиха, а Яндекс «горячие» запросы обновляет каждые полчаса. Например, в сетевых скандалах предпраздничной февральской недели 2018 засветились два бренда: производитель обуви Zenden и Магазин цифровой техники DNS. Оба находятся на верхних строчках в подсказках. 


Компании не могут повлиять на включение их наименования в список подсказок. Агентства, предлагающие подобные услуги, обычно занимаются «накруткой» запроса в поиске. Делается это с помощью специальных программ или руками многочисленных фрилансеров. Хотя попадание бренда в список подсказок является результатом грамотной работы PR-отдела. Советуем развивать бренд традиционными способами. Чем более будут узнаваемы и востребованы компания и ее продукция, тем быстрее их наименования попадут в подсказки Яндекс. Особенно это актуально для региональных компаний, потому что конкуренция в региональном поиске Яндекс ниже.

Заключение 


В Яндексе планируют развивать поисковые подсказки в сторону упрощения поиска. Поисковик хочет добиться результата, чтобы ответ на запрос пользователя уже появлялся во время ввода запроса. В мобильном поиске планируется добавить поиск по данным в телефоне: закладкам, контактам, файлам. Алгоритм отбора подсказок регулярно совершенствуется. Над ним работает постоянная команда поисковика, которая тестирует нововведения практически ежемесячно. 


Гарантированный путь для компании попасть в список запросов – использовать классические PR-инструменты и развивать узнаваемость бренда. Чем больше потребителей будут интересоваться продукцией компании на длинном промежутке времени, тем чаще бренд будет присутствовать в списке подсказок. Накрутки подсказок не эффективны. При остановке накрутки бренд снова исключается из подсказок.

Материал подготовила Светлана Сирвида-Льорентэ.

www.ashmanov.com

что это такое, парсеры подсказок Яндекс

При формировании семантического ядра будущего сайта SEO специалисту необходимо большое количество актуальных и качественных источников семантики. Одним из таких источников являются подсказки поисковых систем.

Поисковые подсказки — это варианты популярных на текущий момент запросов, которые начинаются на те же буквы, которые пользователь вводит в поисковую строку системы.

Впервые поисковые подсказки появились в системе Google в 2004 году. Это был большой шаг и очень интересный инструмент, который открывал новые поля для исследования вебмастерам и был полезен пользователям. Отечественная поисковая система добавила у себя этот инструмент в 2008 году. Пользователь таким образом втягивается в тренды, ведь если он ищет не что-то конкретное, то может посмотреть на предложенные ему подсказки. Так что попадание в них является дополнительной рекламой для сайта или коммерческого заведения. Так же подсказки учитывают персонализацию, то есть могут предложить нам то, что мы чаще всего ищем по истории запросов.

В системе Яндекс это может выглядеть следующим образом:

Фото 1: Яндекс предлагает перечень уточнений, в ответ на довольно общий запрос пользователя.

То есть пользователю предлагаются популярные на данный момент запросы и система предугадывает и одновременно предлагает свои варианты основываясь на анализе базы запросов.

В Гугле это выглядит так:

Фото 2: Google выдал 4 варианта самых часто встречающихся запросов, которые содержат введенное пользователем слово.

Поисковые подсказки нашли различное применение в областях SEO и интернет маркетинга, их используют как для продвижения, так и для сбора информации.

Особенности поисковых подсказок для семантического ядра

Подсказки поисковых систем являются всегда актуальной базой ключевых слов. Ведь их обновление происходит быстрей, чем обновление общей ключевой базы. Но это и является  их минусом — нельзя долго хранить неактуальную информацию. Именно поэтому критерий “свежести” запроса является одним из ключевых в ходе формирования подсказок поисковыми системами. Допустим, запрос “самая высокая гора в мире” — это постоянный запрос, подсказку на который удалять не имеет смысла, потому что он не привязан к времени. В то же время подсказка “матч Россия — новая Зеландия” — актуальна только во время проведения данного события.

С точки зрения семантического ядра проекта эти особенности являются как плюсом, так и минусом:

  • Допустим мы спарсили подсказки и создали страницу об обзоре популярной одежды на этапе возрастания тренда, тогда мы будем находиться в потоке событий в нужное время. Также у нас есть шанс, что эта одежда станет популярной на долгое время и вовремя войдя в этот поток мы получим большое количество трафика.
  • Мы сориентировались только на подсказки и написали какой-либо документ, актуальность которого спустя месяц-два сходит на нет и частотность этого запроса и тематики стремится к нулю, потому что его время прошло.

Оба варианта вероятны скорее при ориентации исключительно на подсказки поисковых систем, что бывает редко. Как правило она лишь добавляют свежей информации в ядро и добавляют частотности популярным фразам, ведь переходя по популярной подсказке добавляется вес этой фразе в статистике поисковой системы.

Таким образом использовать подсказки при сборе семантического ядра надо, потому что это:

  • Самая актуальная информация. Обновления есть начиная от получаса, до месяца.
  • Возможность поймать тренд популярной тематики и быть в ряде первопроходцев, получая основной трафик.
  • Хорошее дополнение к основному ядру в виде словоформ и более редких фраз.

Подсказки поисковых систем

Учитывая большое количество поисковых систем, подсказки в них различаются по способу формирования, по актуальности и важности для нас как для источника семантики. Рассмотрим подробней подсказки различных поисковых систем.

Поисковые подсказки Яндекс

Так как в Рунете Яндекс имеет больший вес, чем Гугл начнем с него. Подсказки от системы Яндекс появились в 2008 году и с тех пор являются популярным и незаменимым инструментом.

Основные отличия подсказок Яндекса:

  • Частое обновление — подсказки обновляются не реже, чем раз в день. Для новостных событий обновление происходит раз в полчаса. Подробнее здесь.
  • Ответы в подсказках — возможность получить ответ на вопрос только начав его ввод. Например:
  • Ссылки на сайты в подсказках — если вы знаете название сайта приблизительно или только на русском, то Яндекс подскажет его адрес.
  • Показ погоды на основе геоположения.

Это основные моменты, которые отличают подсказки Яндекс от других поисковых систем и они действительно полезны, в первую очередь для пользователя. Для информационных сайтов, которые выписывали статью, например,  для ключевиков “самая высокая гора в мире” после добавления ответов в подсказках трафик явно просел, т.к. сама поисковая система уже дает четкий ответ на запрос пользователя в поисковой строке.

Поисковые подсказки Google

Подсказки от Гугл не обладают функционалом на подобии ответов в строке подсказок и погоды для пользователей, однако есть ряд отличий:

  • Обновление происходит реже, не учитывая новостные события. По одной из версий экспериментаторов раз в месяц.
  • Гугл расширяет горизонты запроса пользователя и меняется заданные слова на синонимы и добавляет свои, когда Яндекс больше придерживается запроса пользователя.
  • Новости меняются в течение дня.
  • Поисковая система Google указывает, в каком случае подсказки могут быть удалены:
    • Подсказки призывают к насилию или описывают его.
    • Подсказки призывают к опасным и вредным действиям.
    • Подсказка пропагандирует нетерпимость к отдельным лицам или группам людей
    • Подсказка носит сексуальный характер

В сети бытует мнение, что подсказки Гугл гораздо лучше понимают пользователя, возможно это происходит за счет предложения своих вариантов, а не ориентации на введенный текст пользователем, как в указанном примере с мытьем кошки.

Поисковые подсказки Mail

Поисковая система Mail не столь популярна, как двое предыдущих представителей, но тоже заслуживает своего внимания. Основные отличия поисковых подсказок Mail:

  • У данной поисковой системы отсутствует выделение введенных пользователем слов и букв, от предложенных слов системы.
  • Система также использует возможность перехода на сайт при вводе его названия.
  • Скорость обновления подсказок у Майла не до конца раскрыта, однако система индексирует “сегодняшний день”, в отличие от Гугл.
  • Новостные события обновляются не реже, чем в час.

В целом, учитывая, что популярность поисковой системы невысока, не полное количество подсказок оправдано. Без ввода поискового запроса система не понимает их популярность, и если они не введены — то и в подсказки они не попадут.

Важно! Лучше не парсить подсказки Mail.ru, так как система предусматривает перебор алфавита к заданному запросу и даже если подсказки нет, буква алфавита будет парситься. Например, если парсим по запросу “как помыть окна”, то мы можем получить запрос по типу “как помыть окна в”, “как помыть окна а” и так далее, не несущие семантического смысла. Порой мусор достигает 75% результата парсинга.

Поисковые подсказки Rambler

Данная поисковая система также не является достаточно популярной, но использует поисковые подсказки в своей работе, поэтому заслуживает внимания.

  • Введенные слова не выделяются жирным в части подсказки, как и в ПС Майл.
  • Количество предложений и самих подсказок очень мало, скорее всего ввиду малой популярности. Например, на тот же запрос “как помыть кошку” система не выдает хвостов, по сравнению с другими поисковиками.
  • Ответов и подсказок по сайтам у системы не предусмотрено.

В целом, данная поисковая система сейчас имеет очень маленькую долю на рынке и ориентация на её подсказки не принесет большой пользы, если мы говорим о сборе семантического ядра, но может его дополнить в редких случаях.

Поисковые подсказки YouTube

Видеосеть Ютуб имеет большую популярность и нередко задает тренды на поисковые запросы наряду с полноценными поисковыми системами. Сам YouTube так же имеет особенности и отличия от собратьев:

  • В целом используется система от Google с подсветкой слов и обновлением в течение трех недель (или около того).
  • Использовать данные подсказки можно и для того, чтобы определить медийность контента — то есть следует ли нам добавлять видео в какой-либо документ. Если подсказки Ютуба присутствуют, значит пользователи ищут видео на данную тематику. На примере мытья кошек:

Так как сам Ютуб ограничен видео контентом, то использование его подсказок в качестве источника семантики является скорее дополнением, чем базисом. И в большинстве случаев мы увидим запросы из Яндекса и Гугла, но с приставкой “видео”. Более подробно использование подсказок YouTube мы рассматриваем в данном материале.

Подсказки как источник LSI фраз

Поисковые подсказки являются отличным источником так называемых LSI фраз.

LSI фразы — ключевые слова, которые семантически связаны с основным запросом. Иногда LSI фразы так же называют околосемантическим ядром.

В ходе подбора фраз можно использовать подсказки поисковых систем как источник этих фраз.

Допустим, мы делаем документ с рецептом желе и нам необходимо знать, какие слова могут быть использованы в этой статье в качестве LSI фраз. Идем в Яндекс и смотрим:

То есть мы можем либо добавить варианты для пользователя по принципу “вы можете добавить в свое желе различные ингредиенты: ягоды, фрукты…” и тем самым разбавить статью семантически близкими словами, не допуская переспама ключевых слов и наполняя её смыслом.

Такой же пример может быть если мы делаем обзор двуспальных кроватей:

Мы можем добавлять такие слова как дерево, размеры, подъемный механизм и другие LSI фразы, которые получили из подсказок.

Это один из самых простых способов получения LSI фраз для документов, который является актуальным за счет частого обновления подсказок.

Программы и сервисы для парсинга поисковых подсказок

Программ для сбора поисковых подсказок существует довольно большое количество и все они отличаются эффективностью и своим функционалом. Рассмотрим основные из них.

Кей Коллектор — имеет возможность парсинга подсказок из основных источников.

Словодёр — проект команды Кей Коллектора, рассчитанный исключительно на парсинг подсказок.

Rush Analytics — онлайн сервис, одним из инструментов которого является парсинг поисковых подсказок. Плюсом является то, что система очищает мусорные подсказки.

Datacol — многофункциональный парсер, одной из стандартных настроек которого является парсинг подсказок поисковых систем.

Serpstat — многофункциональный онлайн сервис, одним из инструментов которого является парсинг подсказок. Основным отличием является возможность выделения подсказок только для вопросительных запросов.

CS Yazzle — программа с возможностью парсинга поисковых подсказок из Яндекса и Google.

Топвизор — также предоставляет возможность парсинга подсказок поисковых систем, доступные поисковые системы указаны на скриншоте.

Для упрощения работы с программами, а точнее для ускорения чистки ядра от мусорных фраз которые приехали с подсказок вот перечень наиболее популярных мусорных подсказок, которые подставляются в конец многих запросов:

  • 5 лучших моделей;
  • отзывы худеющих;
  • отзывы сотрудников;
  • отзывы туристов;
  • итоги кратко;
  • букв;
  • класс.

Важно! Перед использованием убедитесь, что данные стоп-слова не исключат актуальные фразы Вашего проекта.

Чтобы быстро почистить ядро от этих запросов, на примере Кей Коллектора можно добавить эти фразы в список стоп слов. Также данные слова можно смотреть в этом документе Google Docs, со временем он будет пополняться — ссылка.

Выводы

Поисковые подсказки являются уникальным источником семантики и резюмируя можно выделить следующий ряд их преимуществ:

  • Возможность использования как LSI фраз.
  • Актуальная и наиболее быстро обновляемая информация в поисковых системах.
  • Возможность узнать новые формулировки запросов и новых тенденций в интернет поиске.

Используя  поисковые подсказки в составлении своего семантического ядра или как LSI фразы мы всегда будем иметь актуальную информацию и интересы пользователей.

semyadro.pro

Как попасть в подсказки Яндекса?

Система подсказок была впервые введена в Google, а затем ее стал использовать и Яндекс.

С подсказками в поисковых системах сталкивался каждый. Стоит только дать Гуглу или Яндексу малейший повод, к примеру, ввести в строку «купить …», и в то же мгновение перед пользователем открывается масса возможных вариантов:

Сервис удобен пользователям тем, что экономит их время. Приходится куда меньше стучать пальцами по клавиатуре, к тому же поисковики щадят безграмотных и тех, кто забыл переключить раскладку: даже в случае неточного набора система исправит ошибку и постарается найти с пользователем общий язык. Удобно находить любимые сайты — часто набираемые названия вскоре оказываются в подсказках, а на вопрос, как удалить их из мгновенно всплывающих в поисковике фраз, ответ простой — отключить настройку.

Однако куда более интересны оказались подсказки для SEO-оптимизаторов, которые увидели в них еще одну возможность продвижения сайта. Попадание бренда в поисковые запросы означает не только увеличение траффика, но еще и делает потенциальных покупателей более лояльными к товару: многие пользователи уверены, что если фирма находится в подсказках, то она популярнее остальных и наверняка является одной из лучших. Однако попасть в поисковые подсказки Яндекса или Google ничуть не легче, чем в ТОП. Чтобы определиться с тем, как можно продвинуть нужный сайт в подсказки, начнем с описания работы этого сервиса.

Алгоритм формирования подсказок

Рассмотрим, как формируются поисковые подсказки в Яндексе.

Фильтры. Для начала все входящие запросы фильтруются системой. Так отсеивается нецензурная брань или очень редкие запросы и исправляются опечатки. После чего остается более 20 млн. запросов, которые группируются на основе одинаковых слов и выражений (например, «аренда квартиры» и «снять квартиру»).

Язык и регион. Подсказки отличаются друг от друга по языкам, это довольно очевидно. Поэтому в зависимости от того, какой язык был указан в настройках браузера, будут отличаться и подсказки поисковика. Кроме того, и Гугл, и Яндекс оценивают наиболее частые запросы в отдельности для каждого города, региона или страны. Поэтому введя запрос «шиномонтаж…», пользователь увидит прежде всего локальные подсказки:

Персонализация. Если у пользователя включена функция Google «web history» («Мои находки» — у Яндекса), то поисковые системы персонализируют подсказки, основываясь на статистике пользовательских запросов. Они обычно выделяются цветом, так что отличить их несложно.

Ранжирование подсказок

Релевантность. При ранжировании подсказок играет роль не только популярность того или иного запроса, но еще и его ценность для пользователя, которая определяется как раз на основе персонализированных для каждого пользователя факторов.

Свежесть. У системы подсказок Google есть «слой свежести». К примеру, если вдруг какой-то запрос становится популярным за очень короткое время, то он может попасть в подсказки, хотя у него и нет длительной популярности. В будущем этот запрос может исчезнуть из-за того, что волна интереса к ресурсу упала.

Яндекс тоже обновляет подсказки – как минимум, один раз в день. Запросы, которые теряют свою актуальность, удаляются.

Как Google, система Яндекса следит за ростом запросов. Запросы о недавних событиях, которые заинтересовали большое количество пользователей, попадают в «быстрые» подсказки Яндекса, которые обновляются раз в полчаса. Отбор происходит на основе того, как резко вырос интерес к событию, как много новых публикаций и сообщений появилось в социальных сетях и пр.

Контент. На формирование подсказок в Google влияют не только прямые запросы, но еще и то, насколько требуемое сочетание встречается на разных сайтах. В качестве эксперимента блогер Риши Сакхани обратился к своим читателям в Твиттере сделать перепост (ретвит) двух фраз: Rishi Sakhani ROFL и Rishi Sakhani ha ha ha. Оба настолько распространились в Твиттере, что привлекли внимание Google (правда, фраза Rishi Sakhani ha ha ha попала почему-то в категорию связанных запросов, а не в подсказки).

Удаление.

Подсказки удаляются в том случае, если они:

• Содержат призывы к насилию или ненависти;

• Содержат чью-то личную информацию;

• Связаны с порноматериалами;

• Должны быть удалены на основе решения суда.

Накрутка подсказок. Регулярно использовать SEO-методы для накрутки подсказок в своих целях довольно сложно, так как и Google, и Яндекс борются с тем, чтобы в поисковых подсказках было по возможности как меньше брендов, и потому регулярно обновляют алгоритмы формирования и ранжирования.

Для того чтобы сформировать подсказку, обычно пользуются либо ручным способом, либо автоматизированным. В первом случае нужно обратиться в агентство социального маркетинга или на биржу типа Advego, с помощью которых нанятые пользователи будут искусственно создавать интерес к странице, вводя в поисковик нужные запросы. Метод дорогой. И пользы от него немного: на короткое время попасть в подсказки, конечно, можно, но как только набор подсказок обновится или система начнет замечать, что вопросы посылаются с одних и тех же IP, то подсказка незамедлительно будет удалена. Чтобы сохранить свои позиции, нужно постоянно поддерживать активность пользователей и по возможности обеспечивать приток «свежей крови».

Есть и другой способ — использовать набор IP-адресов, скрипты и прокси, т.е. создать систему, изображающую из себя уникальных пользователей со своими уникальными IP-адресами. Это дешевле и проще, чем использовать «SEO-рабов», но разрабатывать программное обеспечение для продвижения одного бренда слишком накладно. К тому же есть риск, что вскоре после использования этой методики ее разоблачат специалисты поисковой системы, примут контрмеры, и все труды по разработке и внедрению ПО пойдут впустую.

Однако все перечисленные выше способы относятся к чёрным методам оптимизации. При их обнаружении есть риск привлечь к своему сайту нездоровое внимание сотрудников службы борьбы со спамом поисковых систем. В результате сайт может потерять позиции не только в подсказках, но и в поисковой выдаче.

Для легального и безопасного продвижения больше подойдут белые методы. Попасть в подсказки можно и более традиционными способами – при помощи активной и продуманной внешней рекламы, которая сможет побудить пользователя обратиться в поисковую систему с запросом о компании. В этом случае можно было бы использовать тизерную рекламу (т.е. рекламу-загадку), для решения которой необходимо зайти на сайт. Так было, к примеру, во время ребрендинга компании МТС, которая разместила на улицах городов билборды с изображением белого яйца на красном фоне и вопросом «Что это?». Ажиотаж вокруг ребрендинга спровоцировал появление различных запросов в сети – как положительных, так, впрочем, и ироничных. Этот же принцип можно использовать и для продвижения бренда в поисковые подсказки.

Другой вариант — участвовать или же спонсировать профильные мероприятия, например, выставки или конференции. В конечном итоге это привлечет внимание новых людей, которые начнут искать компанию в Интернете и обязательно обратятся к поисковым системам.

www.optimism.ru

3 очевидных способа попасть в подсказки поисковых систем / ALTWeb Group corporate blog / Habr

Поисковые подсказки появились у Google в 2004 году, у Яндекс эта технология была внедрена 4 года спустя. Подсказки позволяют пользователем быстрее ввести запрос, уточнить его, а также ввести его правильно. Для цифровой среды актуален вопрос «Может ли бренд попасть в подсказки поисковой системы?». На основе каких факторов пользователям предлагаются подсказки? Можно ли попасть в список подсказок через сервисы типа «В подсказке» и как это происходит на практике? Считается, что присутствие в подсказках повышает лояльность пользователей, которые, в большинстве своём, мыслят стереотипно: раз я часто вижу бренд в подсказках, значит, ему можно доверять.


Нахождение витального, брендированного, связанного с компанией запроса в подсказках — мечта любого бренда. Это может гарантировать увеличение траффика и особенно актуально для молодых сайтов, которым трудно «пробиться» в топ. Вместе с тем, попасть в подсказки может быть почти так же сложно, как попасть в топ: поисковые системы используют специальный алгоритм для формирования подсказок. Об алгоритме формирования подсказок и о том, как молодые сайты всё-таки могут там оказаться мы расскажем вам в этом посте.

Алгоритм формирования подсказок

  • Сбор и отсев поисковых запросов пользователей для формирования подсказок проходит следующие этапы алгоритма:
  • Сбор: входящие запросы пользователей в начале нужно собрать.
  • Фильтрация: Исправить опечатки, отсеять нецензурную лексику и редкие запросы. На данном этапе, по разным источникам, остается от 15 до 25 миллионов запросов
  • Группировка: отфильтрованные запросы разделяются на группы на основе одинаковых вхождений слов, как это видно на вводной картинке поста, где, например, собраны все подсказки, начинающиеся на «зачем мне …».

Здесь нужно отметить, что подсказки различаются по следующим параметрам:

  • геотаргетинг
  • язык

Поисковая система отмечает наиболее популярные запросы города, региона или страны, где вы сейчас находитесь — если вы даёте поисковику «видеть» ваше местоположение. В этом случае вы можете наблюдать подсказки типа:

гостиницы + в Москве, грузоперевозки + Ярославль и т.д.

Персональные подсказки на основе предыдущих поисков — ещё одна опция, которая строится на основе истории запросов пользователя в случае, если эта опция также включена.

Ранжирование подсказок

Ранжирование подсказок строится исходя из двух следущих факторов:

  • популярность запроса
  • ценность запроса для пользователя (определяется по персональным данным)
  • специфика запроса (например, нецензурные или «адалт» подсказки не существуют

Здесь возможны комбинации, например, на ранжирование подсказки повлияет резко возроcшая популярность запроса за очень короткое время — даже если эта популярность не сохранялась длительное время. Как правило, это подсказки, посвященные значимым событиям, память о которых хранится в интернете. В данном случае, при ранжировании подсказки, поисковая система также учтёт резонанс о данном событии в социальных сетях и на форумах.

Когда подсказки удаляются?

Поисковые системы обновляют информацию в подсказках и принимают меры для того, чтобы поддерживать её в актуальном состоянии. Удаляются подсказки в следующих случаях:

  • Потеря актуальности подсказки
  • Подсказки, связанные с порнографическими сервисами (отсеиваются на начальном этапе)
  • Подсказки, связанные с призывами к насилию или расовой ненависти (отсеиваются на начальном этапе)
  • Подсказки, содержащие личную информацию
  • Требование суда
  • Очевидные накрутки

Как попасть в подсказки?

Механизмам работы алгоритма подсказок было посвящено очень интересное выступление руководителя и основателя ALTWeb Group Николая Хиврина на недавней онлайн-конференции, посвящённой вопросам цифрового маркетинга:


Источник

Поисковые системы борются с наличием брендов в подсказках, но иногда появление бренда в подсказках оправдано и даже поисковику приходится с этим согласится. Это происходит в следующих случаях:

Активная внешняя реклама

Можно попробовать составить рекламу так, чтобы стимулировать пользователей искать сайт. Большое количество запросов может — но не гарантирует — попадание бренда в подсказки.

Участие в мероприятиях

Мероприятие должно собирать большую аудиторию — это может обеспечить нужный объем запросов пользователей. Бренд может выступить на мероприятии в качестве спонсора, организатора или докладчика. Метод может повлиять на появление бренда в подсказках, но не гарантирует этого.

Сервис «В подсказке»

Добавив витальный (т. е. брендированный) запрос в сервис «В подсказке» вы даёте задание многочисленным пользователям, отобранным по географическому положению, начать искать ваш сайт по этому запросу. Таким образом, можно обеспечить как резкий всплеск запросов, связанных с брендом, так и стимулировать длительный интерес к конкретному запросу, что может обеспечить попадание в подсказки поисковых систем.


Пример попадания брендов в поисковые подсказки. Источник

Сервис «Вподсказке» позволяет добавить низкочастотный запрос в подсказки по высокочастотному. На скриншоте хорошо видно наличие нашумевшей компании «Грузовичкофф», которая оказалась в подсказках по одному из наиболее конкурентных и высокочастотных запросов «Грузоперевозки». Это почти что уникальный случай в цифровом маркетинге, который вы можете «пощупать» сами прямо сейчас, просто начните набирать запрос «грузоперевозки» в Яндексе.

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что поисковые подсказки также являются одним из инструментов цифрового маркетинга, связанным с узнаваемостью бренда и наличием трафика по витальным запросам. Таким образом, вам крупно повезло, если вы видите в подсказках название своей компании: это значит, что пользователи ищут вас, реагируют на ваши рекламные действия и доверие к компании растёт.

Больше по данной теме:
Сервис «В подсказке»
Доклад Николая Хиврина, посвящённый поисковым подсказкам
Подборка неожиданных сочетаний подсказок

habr.com

Как это работает? Поисковые подсказки — Блог Яндекса

Когда вы начинаете вводить запрос в поисковой строке, Яндекс показывает варианты наиболее популярных запросов, начинающихся на те же самые буквы. Это поисковые подсказки — они помогают вам сэкономить время и не печатать запрос целиком. Яндекс понимает, какие подсказки показать, даже если вы забыли сменить раскладку клавиатуры или опечатались.

Подсказки появились в поиске Яндекса относительно недавно — в 2008 году. Сначала идея была в том, чтобы просто ускорить ввод поискового запроса. Чтобы вам не приходилось писать, скажем [метилпропенилендигидроксициннаменилакрилическая кислота что это] целиком. Со временем, однако, подсказки стали уметь гораздо больше. За этими возможностями стоит не одна сложная технология и постоянная работа. О них мы и хотим рассказать в этой записи.

Подготовка подсказок
Список поисковых подсказок формируется после фильтрации всего потока запросов к Яндексу. Также туда добавляются названия энциклопедических статей, музыкальных произведений и другого подходящего контента. Список проходит несколько фильтров, каждый из которых отсеивает некоторые типы запросов. Например, совсем редкие запросы или содержащие ненормативную лексику. Вместе с фильтрацией запросов в них исправляются опечатки. В итоге остаётся более сотни миллионов запросов — которые и становятся подсказками.

Как и ответы поиска на yandex.ru, поисковые подсказки зависят от того, где находится пользователь. Например, начиная запрос со слов [кинотеатр] или [ресторан], петербуржец и москвич наверняка имеют в виду заведения в своём городе. И подсказки им нужны для Санкт-Петербурга и Москвы соответственно. Поэтому для каждого региона составляется свой список поисковых подсказок, основанный на местных запросах.

Чтобы не тратить место на почти одинаковые запросы, мы их объединяем. Например, некоторые ищут [подарки на 8 марта], а некоторые — [подарки к 8 марта]. Такие запросы объединяют в одну подсказку, и, когда вы набираете «подарки», Яндекс показывает только один вариант — наиболее популярный. Конечно, если человек продолжит писать «подарки к», то набор подсказок изменится. К группировке запросов подходят очень аккуратно. Запросы, которые кажутся похожими машине, не всегда похожи для человека. Чтобы два запроса объединились в одну подсказку, они должны не только мало различаться по написанию, но и вести на одинаковые результаты поиска.

Актуальность и персонализация подсказок
Поскольку новые популярные запросы появляются постоянно, список поисковых подсказок регулярно обновляется — не реже, чем раз в день. А запросы, потерявшие актуальность, удаляются. Кроме того, у Яндекса есть специальный «быстрый» список подсказок — для запросов о событиях, которые произошли только что. Запросы для него отбираются по сложной формуле, которая учитывает, в том числе, насколько резко вырос поисковый интерес к теме, как много появилось новостных сообщений и постов в блогах. Быстрый список обновляется каждые полчаса.

Кроме того, Яндекс умеет определять, что будет больше интересовать людей в ближайшем будущем. Например, когда люди начинают писать в поиске «по», в обычной жизни им чаще всего нужна [погода], а перед 8 марта — [подарки] и [поздравления]. Поэтому Яндекс ежедневно обрабатывает все подсказки и для каждой строит прогноз — насколько она будет востребована на следующий день. Прогнозируемая востребованность учитывается при ранжировании списка подсказок.

В какой-то момент наши подсказки стали персональными. То есть научились учитывать не только ваш регион, но и историю запросов и меняться в соответствии с ней. Наприме

yandex.ru

Накрутка поисковых подсказок в Яндексе и Google — как выявить ненастоящие подсказки

Автор: Никита Шунько, помощник SEO-специалиста SiteClinic.ru

Подсказки в поисковой строке— действенный метод продвижения, но не все пользуются им в благих целях. Недавно мне встретилась статья, о том, как Google и Facebook манипулировали избирателями с помощью саджестов во время президентских выборов в США в 2016 году. Я решил изучить эту тему подробнее.

Весной 2018 года американские специалисты опубликовали результаты масштабного исследования манипуляций с поисковыми подсказками. Авторы проекта разработали первый рабочий метод выявления «фальсифицированных» подсказок в Google. В данной статье я подробно расскажу об этом методе, а также о том, как выявлять ненастоящие подсказки в Яндексе. 

Поисковые подсказки или саджесты (от англ. suggestion — «предложение») — одна из наиболее актуальных тем в интернет-маркетинге. Веб-аналитики предполагают, что этот инструмент станет одним из способов продвижения и перенаправления траффика.

Но что, если саджесты уже используют для продвижения? Ведь при вводе поискового запроса мы часто кликаем по первой подсказке, не задумываясь (особенно при использовании мобильного устройства).

Как попасть в поисковые подсказки

Подсказки – это всплывающие варианты запросов в поисковой системе. Они дублируют начало текста, введенного пользователем. Саджесты помогают юзеру точно сформулировать запрос и подобрать наиболее релевантную выдачу.

В поисковой системе Google, в отличие от Yandex, у  поисковых подсказок есть «география», но нет «таргетинга». Например, по запросу пользователя, который находится в Белгороде, ему покажут географическую привязку. Однако здесь же могут быть запросы по Киеву Харькову. И не факт, что при этом будет упомянут Белгород или хотя бы Россия. Yandex осуществляет более точную привязку к местонахождению, и количество появляющихся саджестов намного больше. Обе системы используют «пользовательскую память», и в первую очередь будут предлагать запросы, которые уже вводились на устройстве.

Поисковики официально не используют подсказки в коммерческих целях, однако манипулировать трафиком и влиять на подсознание с их помощью, все же, можно.

Автозаполнение как способ накрутки поисковых подсказок

Как только в поисковой строке появились подсказки, предприимчивые SEO-специалисты начали использовать их для повышения трафика своих сайтов. Создается большое количество поддельных запросов с упоминанием определенного термина (название организации, продукта и т.п.), чтобы направлять посетителей на «нужные» сайты и имитировать спрос:

 

Данный тип продвижения не только снижает качество результатов поиска, но и отрицательно влияет на репутацию поисковой системы. По очень многим коммерческим ВЧ-запросам в списке подсказок появляются такие «примеси», и все поисковые системы, включая Google, Yandex, Bing, Yahoo являются жертвами этой атаки.

Согласно данным Google, 60% сегодняшних поисковых запросов поступают с мобильных устройств. Здесь форм-факторы затрудняют ввод запроса, потому пользователи планшетов и телефонов, в большинстве случаев, полагаются на готовые варианты автозаполнения. Именно так мобильные пользователи подвергаются манипуляциям с помощью подсказок.

Как выявить накрученные подсказки в Google

Не так давно специалисты из трех американских университетов провели масштабный эксперимент с манипуляциями при помощи автозаполнений. Исследование основывалось на автоматическом обнаружении манипулятивных предложений без доступа к журналам запросов. Ученые разработали метод Sacabuche (Search AutoComplete Abuse Checking), решающий данную проблему.

Согласно данному подходу, манипулятивные подсказки можно выявить по семантической несогласованности между триггерными фразами (ключевыми словами внутри триггера) и соответствующими им целевыми фразами (ключевые слова в предложении). Настоящие подсказки содержат общие формулировки, например, «обзоры», «компании», «список», «услуги». Манипулятивные саджесты являются более конкретными (потому что используются с целью продвижения продукта). Для примера, введя триггер «online backup free download», исследователи обнаружили, что в его предложении появилось незнакомое слово «strongvault»:

Оказалось, что это вредоносное программное обеспечение, которое попало в список с автозаполнениями за счёт манипуляций.

Как работает Sacabuche

На рисунке 5 показана архитектура Sacabuche, включая Искатель Прогнозирования (ИП), анализатор поискового термина (АПТ) и анализатор результатов поиска (АРП). ИП предназначен для обнаружения большого количества автоматических предложений. В частности, он итеративно запрашивает поисковые системы с ограничением глубины до 3 начиная с набора триггеров в качестве входных данных. Это позволяет получить большее количество автозаполнений. Данные предложения дополнительно анализируются АПТ, который рассматривает набор семантических признаков для выявления подозрительных терминов. Затем такие термины запрашиваются в поисковых системах АРП, и их результаты проверяются на основе характеристик контента для захвата управляемых прогнозов.

 

Метод Sacabuche использует двухэтапный подход, основанный на семантике и минимизирующий его влияние на производительность. Здесь применяется обработка естественного языка для анализа большого количества комбинаций триггеров и предложений без запроса поисковых систем. Таким образом, отфильтровывается подавляющее большинство настоящих подсказок. И только небольшой набор подозрительных формулировок запускается против поисковых систем, чтобы получить результаты запроса для обнаружения манипуляций. Манипулятор может создавать большое количество запросов, но намного сложнее создать множество релевантных результатов, проиндексированных поисковыми системами, поэтому эта особенность помогает отличать проблемные предложения от законных.

Эффективность подхода подтверждается точностью более 96,23% и отзыв 95,63%, а его масштабируемость позволила провести исследование на 114 миллионах предложений.

Для автоматической идентификации манипуляторов исследователи использовали набор технологий NLP (обработка естественного языка):

  • Векторное представление слов. Это общее название для различных подходов к моделированию языка на основе обработки естественной речи. Данные методы направлены на сопоставление слов из некоторого словаря векторов. Теоретической базой для векторных представлений является дистрибутивная семантика. Векторное представление предназначено для того, чтобы синонимы получали аналогичные векторы, а антонимы сопоставлялись с разнородными векторами. В исследовании использовался популярный инструмент для встраивания слов Word2Vec, который работает на основе искусственной нейронной сети для построения модели и генерации векторов. С помощью этого инструмента сравнивались семантические значения разных слов и измерялось расстояние косинуса между векторами. Например, технология встраивания автоматически идентифицирует слова, семантически близкие к «казино», такие как «азартные игры» (расстояние до косинуса 0,35), «вегас» (0,46) и «блэкджек» (0,48).
  • Анализ зависимостей. Анализ синтаксиса — это метод NLP для описания грамматических отношений между словами в предложении. Такие отношения включают прямой объект, определитель, модификатор существительного соединения и др. Такой современный анализатор зависимости между словами, как, парсер Стэнфорда, достигает 92,2% точности в обнаружении грамматических отношений в предложении.
  • Лемматизация. В документе на естественном языке всегда содержатся слова в разных формах, из-за временных аббревиатур и грамматических потребностей. Например, «организовать», «организует» и «организация». Кроме того, существуют слова деривации со сходными значениями, такими как «медленный» и «медлительность». Поэтому нужно узнать исходную форму каждого слова, а затем связать их с выражениями в разных формах. Это можно сделать, используя методы лемматизации, которые уменьшают флективные формы, удаляют флективные окончания и возвращают базовую или словарную форму. Общим алгоритмом лемматизации является морфологический анализ, позволяющий выяснить лемму для каждого слова. Современный алгоритм WordNetLemmatizer позволяет достичь 95% точности.
  • Противоположная модель. Манипуляторы создают большое количество запросов в различных источниках для распространения незаконного, нежелательного или несвязанного контента. Из-за этого подход обнаружения на основе IP-идентификаторов становится менее эффективным. Однако, с другой стороны, предполагается, что таким манипуляторам трудно создавать большое количество веб-контента, распространять его на авторитетных веб-сайтах и индексироваться поисковыми системами. Такие меры, безусловно, требуют больших затрат и ресурсов, чем поддельные запросы.

Очевидно, что манипулятивные подсказки «выдает» семантическая несогласованность. Она заключается в том, что триггер и его предложение менее связаны, когда происходит манипуляция с автозаполнением. Это происходит потому, что продвигается малоизвестный продукт, который менее актуален для соответствующего триггера. Например, «играть в онлайн-бинго онлайн-игры на moonbingo. com» и «бесплатные сайты для бинго игроков» — это предложения для триггера «сайты для бинго». При этом первый, с которым манипулируют, более конкретен (продвигает moonbingo. com, сайт бинго) и, следовательно, менее похож на триггер.

В дополнение к семантической несогласованности было обнаружено, что результаты поиска поддельных подсказок не согласуются с их соответствующими триггерами, в то время как «хорошие» им соответствуют. Это связано с тем, что манипулятивное предложение влияет на расставление приоритетов поисковой системой: продвигаемый контент на делает более заметным в выдаче.

На рисунке 6 показана несогласованность результатов поиска поддельных и обычных предложений. Для результатов поиска «доброкачественного» предложения «Norton резервное копирование онлайн бесплатно» они были аналогичны поисковым запросам «резервное копирование онлайн скачать бесплатно». В то же время, в 20-ти лучших результатах поиска по данному триггеру нет ни одного предложения, из тех, что нам предлагала подсказка «strongvault онлайн-резервное копирование бесплатно».

По результатам исследования выяснилось, что 3 тысячи скомпрометированных сайтов, находящихся в ТОП-10 Google, фактически связаны с накруткой поисковых подсказок.

 

Как обнаружить накрутку подсказок в Яндексе?

У систем подсказок Google и Yandex есть такое понятие, как «свежесть». Например, если какой-то запрос становится популярным за короткий срок, у него есть шанс попасть в подсказки. Но также он может исчезнуть через некоторое время из-за спада интереса.

Yandex обновляет подсказки, как минимум, один раз в день. Запросы, которые теряют актуальность, удаляются. Данная ПС следит за ростом их количества. Поэтому актуальные запросы, которые заинтересовали большое количество юзеров, попадают в «быстрые» подсказки Яндекса. Они обновляются каждые полчаса. Такой отбор происходит на основе резкого роста интереса к событиям (например, последним новостям, и новым публикации и в социальных сетях).

Как же понять, что запрос «накручивают»? Приведу пример очевидной манипуляции с подсказками: случай, когда продвигаемый сайт перекрыл все поисковые подсказки Яндекса по ключу «образование»:

А теперь приведу пример естественных подсказок по актуальной теме, которая интересует многих пользователей:

Итак, определить накрутку запроса можно по косвенным факторам. К примеру, если среди информационных подсказок по коммерческому запросу попадается подсказка, содержащая название неизвестной компании.

В поисковой системе Yandex можно заглянуть в Wordstat — историю запроса. Она может о многом рассказать. Если частота запроса за один месяц увеличивается со 100 показов до 10000, это должно насторожить. Такие цифры относятся к первому примеру очевидной накрутки.

Также обнаружить такие манипуляции позволяет анализ журналов поиска и источников для создания предложений. Однако такой подход может выполнять только поставщик поиска, например Yandex или Google. Даже если учитывать поисковые журналы, тщательный анализ огромного количества данных является нетривиальным.

Выводы

Тема манипуляции с поисковыми подсказками очень актуальна. Количество компаний и сервисов, которые предлагают услуги продвижения за счет накрутки саджестов, быстро растет.  Однако такой метод снижает качество результатов поиска и негативно влияет на репутацию поисковой системы. Ввиду того что количество подсказок достигает более сотни миллионов, и они постоянно обновляются, такие манипуляции тяжело отследить. Этим могут пользоваться недоброжелатели для фишинга, распространения вредоносных программ или для продажи трафика через партнерскую программу. На мой взгляд, это главные проблемы данного метода.

Подробнее об исследовании, можно прочесть здесь.


Автор статьи: Никита Шунько, помощник SEO-специалиста SiteClinic.ru

[email protected]

optimizatorsha.ru

Парсер подсказок Яндекс и Google онлайн

Поисковые подсказки Яндекс и Google — зачем они нужны?

Для сбора запросов семантического ядра поисковые подсказки Яндекс и Google являются одним из наиболее качественных источников запросов, потому что:

  1. В поисковых подсказках содержатся самые свежие данные (реальный поток запросов пользователей)
  2. Запросы, которые показываются в подсказках, имеют изначально верную словоформу
  3. В подсказках есть фильтрация «кривых» запросов и опечаток, например:

В итоге, из подсказок можно получить наибольшее количество качественных запросов, в отличие от Яндекс Wordstat, который отдает гораздо меньше данных.

Парсер поисковых подсказок в Rush Analytics

В данный момент в Rush Analytics интегрированы мощные парсеры подсказок Яндекса и Гугла, имеющие гибкие настройки парсинга, высокую производительность и низкую стоимость.

Рассмотрим парсинг каждой из ПС отдельно.

Поисковые подсказки Яндекс

Подсказки в поисковой строке Яндекса являются наиболее мощным источником ключевых слов, имеющих отличную полноту для практических любой тематики. Мы сделали инструмент парсинга подсказок Яндекса максимально гибким и настраиваемым под любые цели:

Для парсинга доступен любой регион Яндекса:

В настройках доступные совершенно все регионы, не только Россия, а, например, такие актуальные как Украина и Беларусь.

!NB: Подсказки могут быть сильно региональны – по одним и тем же запросам в разных регионах можно получить совершенно разные подсказки, в зависимости от структуры поискового спроса в выбранном регионе.

Реализованы гибкие настройки перебора и глубины парсинга:

Вы можете выбрать нужные методы перебора символов в зависимости от вашей задачи:

  • Нужно собрать максимальное количество переформулировок названий карточек товаров? – однозначно выбираем перебор латинских символов и цифр, глубина парсинга 3
  • Нужно собрать запросы для сайта, на котором представлены бренды с только кириллическим написанием? – убираем перебор латинских символов
  • Нужно базово прикинуть структуру спроса на конкретной категории интернет магазина и не хочется обрабатывать кучу данных? – оставляем сбор только по «ключевое слово» и «ключевое слово_», а глубину парсинга ставим максимум 2
  • Подробное описание работы с поисковыми подсказками можно найти по ссылке –
    http://www.rush-analytics.ru/faq/parsing-poiskovyih-podskazok

Наш парсер подсказок Yandex позволяет решать любые задачи и получать только те данные которые вам нужны в любом количестве и с максимальной скоростью!

Поисковые подсказки Google

Подсказки Google — отличный источник ключевых слов для тематик с большой примесью английских названий и брендов, отлично подойдет для сбора семантики под продвижение западных проектов. Подсказки Гугла имеют большую полноту и высокое качество запросов, как и подсказки Яндекса.

Основные преимущества нашего парсера подсказок Google:

  • Мультирегиональность – в Rush Analytics поддерживается парсинг всех регионов Google в мире! Можно парсить любой регион – от России и Зимбабве до Канады и Кубы!
  • Гибкие настройки переборов и глубины. Гибкость настроек аналогична парсеру Яндекса – вы сможете настроить парсинг под любую нужную вам задачу!
  • Парсинг блока «Вместе с этим часто ищут» — дополнительный блок поиска Google, который показывает все связанные запросы по заданному ключевому слову:

Подсказки Youtube

Хотите создавать на Youtube видео, которое наберет миллионы просмотров и подписчиков?

Парсинг подсказок видеохостинга Youtube — соберет для вас самые свежие, популярные и релевантные ключевые фразы из поиска Youtube за считанные секунды. Мощный инструмент будет полезен всем, кто продвигает видеоконтент и хочет увеличить трафик в Youtube:

Собранные ключевые слова можете использовать в названии, описании, тегах и рекламе своего видео, что поможет ему подняться за короткие сроки в тренд Youtube:

Собирайте подсказки Youtube по разным странам и на разных языках мира:

Воспользовавшись инструментом Сбор подсказок, вы сможете извлечь тысячи подходящих подсказок для своих видео и поднять трафик! Парсер имеет гибкие настройки перебора — сбор подсказок с пробелом и без пробела после каждой фразы, с перебором кириллического и латинского алфавита, с перебором цифр после слова. Есть возможность указать СТОП-СЛОВА, которые не попадут в итоговый отчет, если будут найдены при сборе.

Сбор подсказок в Rush Analytics — лучший инструмент для эффективного продвижения в Ютюб. Без ключевых слов ваше видео никогда не наберет большое количество лайков и комментариев.
Читайте как быстро собрать поисковые подсказки Youtube>>

Комплексный сбор поисковых подсказок в Rush Analytics

Если перед вами стоит задача собрать максимально полное и качественное семантическое ядро, вам не обойтись без сбора поисковых подсказок Яндекса, Google и Youtube.

Уникальность парсинга подсказок в сервисе Rush Analytics в том, что он дает возможность собирать подсказки в одном проекте сразу по всем поисковым системам, регионам и языкам, с любым перебором и глубиной.

Сделайте свою работу с запросами простой и удобной вместе с Rush Analytics!

www.rush-analytics.ru