Комплексный анализ текста онлайн

Параметры SEO анализа текстов

Обычно SEO анализ текстов сайта проводится по следующим параметрам:

• Плотность ключевых слов и фраз: процентный объем ключевых слов и/или фраз в тексте по отношению к полному объему текста в символах без пробелов;
• Тошнота текста (заспамленность): этот показатель определяет, как часто в тексте используются ключевые слова;
• Тошнота классическая: рассчитывается извлечением  квадратного корня из количества повторений самого употребляемого слова.
• Водность: это количество в тексте стоп-слов, связок слов и не смысловых фразеологических оборотов. Водность до 15% считается отличной, от 15 до 30 % водность текста близка к критической, более 30% означает, что текст требует переписки.
• К SEO показателям так же относятся: размер текста в символах с пробелами и без пробелов и главное, уникальность текста.

Критерии выбора

Как показывает практика, компании, которые выбирали анализатор кода по скорости сканирования, сталкиваются с тем, что в результате специалисты получают бесполезный отчет. Так бывает, например, при использовании только движка поиска по шаблонам (pattern matching). В этом случае сканирование пройдет быстро, но получится длинный отчет на много страниц, который будет содержать большое число ложных срабатываний. Специалистам по безопасности и разработчикам работать с таким отчетом будет сложно — и код в итоге не станет более безопасным.

При выборе анализатора кода важно учитывать не скорость, а качество сканирования — его широту, полноту и количество ложных срабатываний. Хороший анализатор должен искать не только заведомо известные ошибки, но и уязвимости нулевого дня, шаблоны которых (сигнатуры) отсутствуют в базе данных

Количество ложных срабатываний должно быть минимальным, так как они увеличивают трудозатраты специалистов на верификацию.

Для того чтобы снизить количество ложных срабатываний и находить уязвимости нулевого дня, качественный анализатор кода должен решать следующие задачи:

• Вычислять условия эксплуатации уязвимостей. Например, в коде обнаружилась SQL-инъекция, а далее идет условие, что данный фрагмент кода должен выполняться только 31 февраля. Очевидно, что такую уязвимость нельзя проэксплуатировать, и эксперту, проверяющему результаты анализа, не стоит тратить на нее время.
• Формировать тестовые эксплойты, которые позволяют в режиме реального времени (лучше всего — прямо в интерфейсе анализатора при разборе результатов) проэксплуатировать уязвимость и увидеть, как реагирует приложение.
• Подтверждать найденные уязвимости с помощью других механизмов (функция автопроверки). К примеру, мы с помощью движка статического анализа (SAST) обнаружили уязвимость. Затем эта же уязвимость проверяется движком динамического анализа (DAST). Подтверждение уязвимости двумя независимыми механизмами говорит о том, что никакого ложного срабатывания нет, уязвимость реальна.
• Рассчитывать все возможные векторы атак злоумышленника — и последствия, к которым они могут привести. Поиск по шаблонам (сигнатурный или синтаксический анализ) с такой задачей не справляется. В последнее время распространение получил механизм построения диаграммы потоков данных (data flow diagram, DFD), которая отображает последовательность преобразований данных, контролируемых пользователем, от точки их возникновения в программе до точки выхода потенциально опасной операции.

Отдельно следует сказать про DFD. Этот механизм показывает, как данные перемещаются по коду, но не позволяет увидеть значения, которые эти данные могут принимать. Если не вычислять и не знать эти значения, то потенциально можно столкнуться с ложными срабатываниями. Вычислить эти значения могут механизмы, которые относятся к категории символического анализа как варианта реализации абстрактной интерпретации.

Текстовый анализатор SEO, зачем он нужен

Здравствуйте друзья! Те кто имеют в Интернете сайты, блоги, и другие ресурсы знают, что написанный текст должен быть не только уникальным, но и качественным. Он должен быть оптимизирован под поисковые системы Яндекс, и Гугл.

Читатели должны найти написанную Вами статью по ключевому запросу. Всё бы хорошо. Но иногда возникает проблема, когда Ваша или чужая статья не попадает в топ или её вообще нет в поиске.

Что в этом случае делать? На помощь пользователям приходит текстовый анализатор SEO. В его роли выступают сервисы, которые ищут проблемные «зоны» в той или иной статье, а затем выгружают все полученные данные пользователю. Именно для этого он и нужен, чтобы выявить проблему. Из-за которой статья не попала в топ выдачу Яндекс или Гугла. Далее, мы поработаем с конкретными сервисами по проверке текстов.

Программы для SEO анализов текстов

Программы для SEO анализов текстов сайта требуют установку на компьютер и работают в локальном режиме, без доступа в Интернет.

Программа Xenu Link Sleuth

Программа Xenu Link Sleuth позволяет проводить полный анализ внутренней структуры сайта. Sleuth Xenu Link Sleuth позволяет найти неработающие ссылки, проверить наличие тегов title и мета тегов description и выполнить еще массу проверок. Полностью бесплатна. Скачать программу: http://home.snafu.de/tilman/xenulink.html

Программа Screaming Frog

Эта программа ScrimingFrog аналогична Xenu Link Sleuth, но с расширенными функциями. Частично бесплатна. Скачать программу: https://www.screamingfrog.co.uk/seo-spider/

Majento.ru

Majento.ru это сервис и программа SEO анализа сайта. Есть инструмент позволяющий проводить анализ страниц сайта на соответствие рекомендациям ПС для оптимизации текстов и метатегов.

Адрес: http://www.majento.ru/index.php?page=seo-analize/analize-content

Инструменты поисковых систем для вебмастеров

Эти сервисы обязательно использовать, если вам важен трафик с поиска. Их функциональность позволяет анализировать что происходит с сайтом в поиске, как он индексируется и оперативно узнавать о важных изменениях и ошибках, требующих вашего вмешательства.

Яндекс.Вебмастер

Отображает список страниц сайта в поиске Яндекса и найденные поисковиком внешние ссылки на сайт. Показывает исключённые из поиска страницы сайта и причины, по которым они не попадают в поиск. Выводит список популярных запросов, по которым были переходы на сайт и показы сайта в результатах поиска. Позволяет проверять файл robots.txt и XML-карту сайта, настраивать главное зеркало, уведомлять Яндекс о новых оригинальных текстах (указывая тем самым поисковику на первоисточник контента).

Google Search Console

Показывает ошибки и статистику сканирования сайта поисковыми роботами Google, популярные запросы и целевые страницы ресурса, внешние и внутренние ссылки. Отображает проблемы, связанные с удобством просмотра сайта на мобильных устройствах. Как и в Яндекс.Вебмастере, здесь есть инструмент проверки файла robots.txt и карт сайта.

Извлечение ключевых слов

Название	Метод	Языки	Лицензия	Платформа
Kea	английский	GPL	Java
Kea + Wikipedia	английский	GPL	Java
Tesuck	DegExt, TextRank	русский, английский	Некоммерческая	Веб-сервис
частотный анализ	русский, английский	н/д	Java
TF-IDF	английский	MIT	Node.js
TF-IDF	русский	Freeware	Windows
TF-IDF, словари, правила	русский, английский	Коммерческая	Windows
нейронная сеть	русский	Коммерческая	Windows
н/д	английский	Коммерческая	Веб-сервис
н/д	русский	Коммерческая	Веб-сервис
генетический алгоритм	английский, французский, японский, немецкий, испанский, корейский	Коммерческая	Веб-сервис
C-value	английский	Коммерческая	Веб-сервис

Проверка читаемости текста

Этот сервис оценивает читаемость текста по нескольким шкалам (в скобках даны приблизительные пояснения, точные формулы для расчета индексов вы легко найдете сами, если интересно):

• Индекс удобочитаемости Флеша (рассчитывается по соотношению число слов к числу предложений и числу слогов к числу слов);
• Индекс Колмана – Лиау (рассчитывается по соотношения числу слов к числу предложений и числу букв к числу слов);
• Индекс Dale–Chall (учитывает сложность слов);
• Автоматический индекс удобочитаемости (учитывает соотношение числа букв в тексте к числу слов);
• Индекс SMOG (учитывает число слов длиннее трех слогов)

В результате выносится вердикт для какой возрастной группы будет понятен проверяемый текст. Опусы IT-журналистов обычно определяются предназначенными для людей 15-16 лет. Это не очень хорошо, так как великолепные тексты проверенных мной русских классиков сайт признает годными для детей 9-11 лет.

Ссылка на сервис: plainrussian.ru

Как указать анализаторHow to specify analyzers

Настройка анализатора является необязательной.Setting an analyzer is optional. Как правило, попробуйте использовать стандартный анализатор Lucene по умолчанию, чтобы узнать, как он работает.As a general rule, try using the default standard Lucene analyzer first to see how it performs. Если запросы не возвращают ожидаемые результаты, переход на другой анализатор часто является верным решением.If queries fail to return the expected results, switching to a different analyzer is often the right solution.

1. При создании определения поля в индексезадайте для свойства Analyzer одно из следующих: , например, анализатор языка , например , или пользовательский анализатор (определенный в той же схеме индекса).When creating a field definition in the index, set the analyzer property to one of the following: a such as , a language analyzer such as , or a custom analyzer (defined in the same index schema).

   Если вы используете анализатор языка, для его указания необходимо использовать свойство анализатор .If you are using a language analyzer, you must use the analyzer property to specify it. Свойства сеарчанализер и индексанализер не поддерживают языковые анализаторы.The searchAnalyzer and indexAnalyzer properties do not support language analyzers.

2. Кроме того, можно задать индексанализер и сеарчанализер для изменения анализатора для каждой рабочей нагрузки.Alternatively, set indexAnalyzer and searchAnalyzer to vary the analyzer for each workload. Эти свойства устанавливаются вместе и заменяют свойство анализатора , которое должно иметь значение null.These properties are set together and replace the analyzer property, which must be null. Вы можете использовать разные анализаторы для подготовки и получения данных, если одно из этих действий требует определенного преобразования, которое не требуется другим.You might use different analyzers for data preparation and retrieval if one of those activities required a specific transformation not needed by the other.

3. Для пользовательских анализаторов создайте запись в разделе индекса, а затем назначьте пользовательский анализатор для определения поля на любой из двух предыдущих шагов.For custom analyzers only, create an entry in the section of the index, and then assign your custom analyzer to the field definition per either of the previous two steps. Дополнительные сведения см. в статьях о создании индекса и пользовательских анализаторов.For more information, see Create Index and also Add custom analyzers.

«Вечные» темы

Люди всегда пишут о том, что происходит вокруг них, поэтому у каждого исторического периода есть свои характерные темы. Так, сейчас мало кто возьмётся описывать события Октябрьской революции или тяготы жизни крепостных.

Однако говоря о том, как определить основную тему текста, нужно отметить, что есть так называемые «вечные» темы — те, в которых во все времена читатели будут узнавать свои переживания и проблемы:

• любовь, зарождение нежных чувств и горечь расставания;
• отцы и дети (столкновение ценностей и взглядов разных поколений);
• противостояние добра и зла;
• дружба и предательство;
• взросление и становление личности — как жизненные обстоятельства меняют характер и взгляды.

Эти темы так или иначе прослеживаются практически во всех художественных текстах. Поэтому, выполняя анализ, подумайте о том, какие общечеловеческие ценности и проблемы затрагивает автор.

Графематический анализ

Название	Метод	Языки	Лицензия	Платформа
	словарный	русский, английский	LGPL	Linux, Windows
словарный	русский, английский	GPL	Linux
FreeLing	правила	русский, английский, итальянский, испанский, португальский, астурийский, валийский, галисийский, каталанский	GPL + Коммерческая	Linux
Stanford CoreNLP	эвристика	английский	GPL	Java
Apache OpenNLP	регулярные выражения, машинное обучение	английский	Apache License	Java
машинное обучение	английский	GPL	Java
регулярные выражения, машинное обучение	английский	Apache License	Python
регулярные выражения, машинное обучение	английский	MIT	Python
машинное обучение	английский	GPL	Python
правила, регулярные выражения	английский, испанский, немецкий, французский, итальянский, нидерландский	BSD	Python
Greeb	регулярные выражения	русский, английский	MIT	Ruby
регулярные выражения	английский, испанский, персидский, итальянский, русский	MIT	Node.js
правила	русский, английский	Коммерческая	Linux, Windows
правила	русский, английский, немецкий	GPL	C
правила	русский, английский	Коммерческая	Windows

Маркированный и нумерованный списки

Мониторинг позиций сайтов в поисковых системах

Сервисы позволяют отслеживать позиции сайта и его конкурентов в разных поисковых системах по широкому списку поисковых запросов в разных регионах.

Топвизор

Позволяет мониторить позиции сайта как в десктопной, так и в мобильной выдаче. Как вашего сайта, так и сайтов конкурентов. По требованию или по расписанию. В любом регионе, на любом языке. Есть API и мобильное приложение. Умеет сохранять сниппеты. Также есть свой инструмент подбора ключевых слов.

AllPositions

Позволяет проверять позиции сайта по списку запросов в разных регионах с заданным интервалом. Отображает частоту запросов. Показывает список конкурентов в поиске — сайты, которые хорошо находятся по аналогичным целевым запросам. Есть возможность подключить Google Analytics и анализировать, как видимость в поиске влияет на трафик. Есть API.

Недостаток, по сравнению с Топвизором — нельзя мониторить мобильную выдачу.

SEOwork

Это гораздо больше, чем просто мониторинг позиций. Сервис позволяет отслеживать:

• Что происходит с видимостью проекта в целом, в разрезе категорий, сегментов?
• Какие категории или страницы самые важные сейчас? Какие самые важные с точки зрения потенциала дополнительного трафика?
• Какие изменения в трафике ожидать от последних изменений?
• Какие страницы/категории выросли/упали?
• Какие ошибки по оптимизации нужно исправить? Какие улучшения по оптимизации сделать?
• Что происходит с конкурентами?

Text.ru

Сервис проверки текстов по многим параметрам, включая уникальность, проверку орфографии, выделение ключевых слов. Нас интересует функция анализа водности и спамности (частоты употребления определенного слова или фразы).

Ну, что сказать, сервис дает развернутый анализ текста, выделяет часто употребляемые слова отдельно и в группы. По клику на кнопке «Подробнее» под результатами соответствующих проверок выделяет цветом те фрагменты в тексте, которые считает проблемными. По клику на «?» предоставляет подробные определения каждого параметра в целом и относительно данного текста в частности. Это всё плюсы. Но какой же он долгий… Очень старается проверять орфографию, но у него это, мягко говоря, получается отвратительно. Так что придётся держать при себе словарь и учебник русского языка.

Ты можешь больше, чем ты думаешь

Данные не отображаются

SeoLib и PRakula

В рамках исследования рассмотрели еще два сервиса – SeoLib и PRakula.

Минус SeoLib – он дает рекомендации отдельно по каждому запросу. Т.е. мы берем ТОП выдачи по одному запросу, смотрим и делаем выводы для этого конкретного запроса. Это очень неудобно, использовать на практике можно, только если у нас есть кластеры из одного запроса, т.е. просто запрос на страницу и все. Также у SeoLib не очень удобная настройка фильтрации конкурентов: можно выбрать ТОП-10 и 20 либо подать список вручную. Получается, нельзя взять ТОП и выбрать сайты, по которым мы провели кластеризацию и которые имеют тот же тип документа.

Но зато этот сервис анализирует огромное количество зон вхождения ключа: можно померить не только заголовок H1, H2, H3 и т.д., но и alt картинок.

Еще один сервис – PRakula. Позволяет оптимизировать одну страницу только под один ключ и выдает в итоге некорректные данные.

SEO-инструменты анализа структуры сайта

Большое значение для ранжирования страниц сайта имеет его структура.

SEO-анализ перелинковки сайта

Перелинковка сайта это организованная структура переадресаций внутри сайта. Относится перелинковка к  внутренней оптимизации сайта. Рассчитывает ссылочные веса страниц сайта.

Сервис Audit от Megaindex

Этот инструмент позволяет сделать бесплатную проверку перелинковки сайта. Адрес инструмента: audit.megaindex.ru.

Анализы мета данных и разметки сайта

Для проверки структурированных данных расширенной разметки есть отличный инструмент Google. Адрес инструмента: //www.google.com/webmasters/tools/richsnippets.

Анализ идет по данным разметки:

• @type (тип публикации)
• url (адрес)
• name (название)
• cancelauthor (автор)
• canceldatePublished (дата публикации)
• cancelheadline
• cancelimage
• cancelpublisher

Мастер разметки структурированных данных от Google

С помощью этого инструмента можно посмотреть разметку сайта с найденными ошибками. Адрес:  //www.google.com/webmasters/markup-helper/

Валидатор микрозаметки Яндекс

Этот инструмент вы найдете в инструментах веб мастеров Яндекс на своем аккаунте. Он позволяет проверить семантическую разметку на сайте и посмотреть, как роботы ПС могут извлекать структурированные данные. https://webmaster.yandex.ru/tools/microtest/

Что делать?

Как добиваться результатов несмотря на ошибки анализаторов:

Есть множество сервисов и программ, которые позволяют парсить, к этому прибавляем Excel и ручной анализ

Необходимо сравнение по типу документа помимо кластеризации по топам (листинги с листингами, статьи со статьями, товары с товарами).

Анализировать важность «текстовых» до проведения анализа. Для Google вообще как будто нет разницы между text-fragments / a / plaintext.

В сухом остатке:

Зоны вхождения ключей неизменны: TITLE, H1, Plain Text + Text Fragments + BODY (если речь идет о листингах).

Текстовые анализаторы можно использовать, но для каждого нужно делать «прогоны» документов конкурентов – все 100% должны быть спаршены. Плюс необходим выбор типа документа для сравнения.

Очень много конкурентов с плохими текстовыми в ТОПе

Важно отсекать домены с огромным количеством входящих ссылок на URL, а не агрегаторы (если у вас, например, магазин). Текстовый анализ – это долго (по 3-4 часа на страницу)

Имеет смысл для «жирных» по семантике листингов. (SUM “WS” > 500).

Как определить тему текста за 5 минут

1. Перечитайте заголовок. В нём могут содержаться подсказки, которые помогут понять, о чём пойдёт речь в тексте. Особенно это касается небольших рассказов и статей, в которых автор сразу переходит к сути. При этом помните, что заголовки могут быть ассоциативными, метафорическими или парадоксальными.

2. Изучите текст.Мысленно выделите для себя основные смысловые блоки и определите, как они связаны между собой (во времени, логически и т. д.). Для удобства можно набросать небольшой план.

3. Выпишите ключевые предложения. В каждом абзаце выделите фразу, которая содержит в себе максимум полезной, необходимой для понимания материала информации.

4. Сократите. Теперь ваша задача — «выкинуть» из этих предложений всё лишнее. Художественные приёмы, дополнительные подробности, сложные обороты, действия. В результате должны остаться только основные ключевые слова и словосочетания.

5. Распределите словосочетания по значимости. Чтобы определить основную тему текста, нужно выписать их в столбик в порядке убывания значимости. То есть в первую очередь пишем те слова и фразы, без чего невозможно понять, о чём говорится в тексте.

6. Сформулируйте тему. За основу берём ключевые слова, которые мы собрали на предыдущем этапе. В отличие от идеи, тема должна быть предельно лаконичной. Не растягивайте её до полноценного предложения — в идеале постарайтесь вложиться в 5-6 слов (например, «Как научиться прощать» или «Целительная сила классической музыки»).

Технические характеристики

В таблице 3 приведены технические и метрологические характеристики анализаторов.

Таблица 3

Наименование характеристики
Время выхода на рабочий режим, не более, мин	40
Длина волн источника излучения, нм	510
Длина волны регистрации, нм	540
Диапазон измерения концентрации гликозилированного гемоглобина, ммоль/моль (%) Quo-Test Analyzer System Quo-Lab Analyzer System	20-162 (4-17) 20-162 (4-15)
Предел относительного среднего квадратического отклонения результата измерения концентрации гликозилированного гемоглобина, %	5

Напряжение питания, В	100-240
При частоте, Гц	50-60
Потребляемая мощность, Вт, не более	30
Габаритные размеры, мм
Quo-Test Analyzer System	205x205x135
Quo-Lab Analyzer System	95x205x135
Масса, кг, не более
Quo-Test Analyzer System	1,3
Quo-Lab Analyzer System	0,7
Условия эксплуатации:
температура окружающей среды, °С	+20 — +32
относительная влажность воздуха, %, не более	10 — 80

Примеры на C#C# examples

Если вы используете примеры кода для .NET SDK, можно добавить эти примеры для использования или настройки анализаторов.If you are using the .NET SDK code samples, you can append these examples to use or configure analyzers.

Назначение анализатора языкаAssign a language analyzer

Для определения поля указан любой анализатор, используемый «как есть» без конфигурации.Any analyzer that is used as-is, with no configuration, is specified on a field definition. Нет необходимости в создании записи в разделе индекса.There is no requirement for creating an entry in the section of the index.

В этом примере для полей описания назначается Microsoft English и французский анализаторы.This example assigns Microsoft English and French analyzers to description fields. Это фрагмент кода, взятый из большего определения индекса гостиниц, который создается с помощью класса отеля в файле hotels.cs примера дотнесовто .It’s a snippet taken from a larger definition of the hotels index, creating using the Hotel class in the hotels.cs file of the DotNetHowTo sample.

Вызовите лексикаланализер, указав тип лексикаланализернаме , который предоставляет анализатор текста, поддерживаемый в Azure когнитивный Поиск.Call LexicalAnalyzer, specifying the LexicalAnalyzerName type providing a text analyzer supported in Azure Cognitive Search.

Определение пользовательского анализатораDefine a custom analyzer

Если требуется настройка или Настройка, необходимо добавить в индекс конструкцию анализатора.When customization or configuration is required, you will need to add an analyzer construct to an index. Определив его, можно добавить его определение поля, как показано в предыдущем примере.Once you define it, you can add it the field definition as demonstrated in the previous example.

Создайте объект кустоманализер .Create a CustomAnalyzer object. Дополнительные примеры см. в разделе CustomAnalyzerTests.CS.For more examples, see CustomAnalyzerTests.cs.

Морфологический анализ

Название	Метод	Языки	Лицензия	Платформа
	словарный	русский, английский, немецкий	LGPL	Linux, Windows
Snowball	алгоритм Портера	русский, английский	BSD	Linux, Windows
Stemka	словарный	русский	Собственная	Linux, Windows
pymorphy	словарный	русский, английский, немецкий	MIT	Python
Myaso	алгоритм Витерби	русский, английский	MIT	Ruby
Eureka Engine	машинное обучение	русский	Коммерческая	Веб-сервис
машинное обучение	русский, английский	Бесплатная для исследовательских целей + коммерческая	Веб-сервис, Java, Python
русский, английский	LGPLv3 + некоммерческая	Python, C++
словарный	русский, английский, немецкий	LGPL	PHP
словарный	русский, английский, украинский	Non-Commercial Freeware	.NET, .NET Core, Java и Python
FreeLing	словарный	русский, англиский, итальянский, испанский, португальский, астурийский, валийский, галисийский, каталанский	GPL + Коммерческая	Linux
машинное обучение	английский	Apache License	Python
машинное обучение	английский	MIT	Python
машинное обучение	английский	GPL	Python
правила, регулярные выражения	английский, испанский, немецкий, французский, итальянский, нидерландский	BSD	Python
правила	английский, французский, японский	MIT	Node.js
словарный	русский, английский	MIT	Linux
алгоритм Витерби	английский, корейский	BSD	Linux, Windows
метод опорных векторов	русский, английский	LGPL	Perl
машинное обучение	английский	GPL	Java
машинное обучение	английский, немецкий, арабский, китайский	GPL	Java
словарный	русский	Apache License	Java
словарный	русский	GPL	Java
mystem	словарный	русский	Некоммерческая	Linux, Windows
TreeTagger	деревья принятия решений	русский, английский, немецкий, французский, итальянский, нидерландский, испанский, болгарский, греческий, португальский, китайский, суахили, латинский, эстонский	Некоммерческая	Linux, Windows
алгоритм Витерби	русский, английский	Некоммерческая	Linux
словарный	русский, украинский	Коммерческая	Windows, Веб-сервис
словарный	русский	Коммерческая	Windows
словарный, правила	русский, английский	Коммерческая	Windows
словарный	русский, английский	Коммерческая	Linux, Windows
словарный	русский, украинский, английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский	Коммерческая	Windows
словарный	русский	н/д	Windows
словарный	русский	MIT + некоммерческая	Java on Linux, Windows
машинное обучение, словарный	русский	некоммерческая	.NET on Linux, Windows
машинное обучение, словарный	английский	некоммерческая	.NET on Linux, Windows

Что такое простая html страница

Типы анализаторовTypes of analyzers

В следующем списке перечислены анализаторы, доступные в Когнитивный поиск Azure.The following list describes which analyzers are available in Azure Cognitive Search.

КатегорияCategory	ОписаниеDescription
Стандартный анализатор LuceneStandard Lucene analyzer	По умолчанию.Default. Не требуется спецификация или настройка.No specification or configuration is required. Этот анализатор общего назначения прекрасно работает для многих языков и сценариев.This general-purpose analyzer performs well for many languages and scenarios.
Стандартные анализаторыPredefined analyzers	Представлены в виде готового продукта для использования «как есть».Offered as a finished product intended to be used as-is. Есть два типа: специализированные и зависящие от языка.There are two types: specialized and language. Они являются стандартными, так как ссылаться на них можно по имени без дополнительной конфигурации.What makes them «predefined» is that you reference them by name, with no configuration or customization. используются для текстовых входных данных, требующих специализированной или минимальной обработки. are used when text inputs require specialized processing or minimal processing. К стандартным анализаторам, независящим от языка, относятся Asciifolding, Keyword, Pattern, Simple, Stop, Whitespace.Non-language predefined analyzers include Asciifolding, Keyword, Pattern, Simple, Stop, Whitespace.Анализаторы языка используются, когда требуется расширенная лингвистическая поддержка отдельных языков.Language analyzers are used when you need rich linguistic support for individual languages. Azure Когнитивный поиск поддерживает 35 анализаторов языка Lucene и 50 анализаторов обработки естественного языка Майкрософт.Azure Cognitive Search supports 35 Lucene language analyzers and 50 Microsoft natural language processing analyzers.
пользовательские анализаторы;Custom analyzers	Относится к определенной пользователем конфигурации сочетания имеющихся элементов, которая состоит из одного лексического анализатора (обязательно) и необязательных фильтров (char или маркеров).Refers to a user-defined configuration of a combination of existing elements, consisting of one tokenizer (required) and optional filters (char or token).

Несколько стандартных анализаторов, таких как Pattern или Stop, поддерживают ограниченный набор параметров.A few predefined analyzers, such as Pattern or Stop, support a limited set of configuration options. Чтобы задать эти параметры, необходимо создать пользовательский анализатор, состоящий из стандартного анализатора и одного из альтернативных вариантов, описанных в разделе .To set these options, you effectively create a custom analyzer, consisting of the predefined analyzer and one of the alternative options documented in . Как и в случае любой другой пользовательской настройки, присвойте новой конфигурации имя, например myPatternAnalyzer, чтобы отличать ее от анализатора Pattern Lucene.As with any custom configuration, provide your new configuration with a name, such as myPatternAnalyzer to distinguish it from the Lucene Pattern analyzer.

Как проверить качество сканирования

Если говорить о покрытии языков программирования, то здесь все просто: информация о списке поддерживаемых языков либо опубликована, либо есть в интерфейсе самого анализатора. Проверить качество сканирования сложнее. Можно протестировать несколько анализаторов, «прогоняя» через них одно и то же приложение, но по времени это может быть довольно затратной задачей.

Другой вариант — обратиться к исследованиям независимых организаций, занимающихся профильными вопросами. Примером может служить сообщество OWASP — открытый проект, посвященный обеспечению безопасности веб-приложений, в него входят корпорации, образовательные учреждения и частные лица со всего мира. OWASP работает над созданием статей, учебных пособий, документации, инструментов и технологий, находящихся в свободном доступе.

В части проверки качества сканирования OWASP сформировал ряд эталонных тестов, которые представляют собой код с известным числом уязвимостей. Запуская анализ этого кода на испытуемых анализаторах, можно понять, как они справляются с поиском уязвимостей. Результаты испытаний можно представить в виде графика (см. рисунок). Если анализатор не нашел ни одной уязвимости, но показал ложные срабатывания, то он отражается в правом нижнем углу графика. Если анализатор нашел все уязвимости и не показал ни одного ложного срабатывания, то он отображается в верхнем левом углу графика. По диагонали располагаются те анализаторы, которые, нашли не все уязвимости и показали ложные срабатывания. Подробнее на странице проекта OWASP Benchmark. 

Пример сравнения анализаторов, проведенного в 2018 году

Синтаксический анализ

Название	Метод	Языки	Лицензия	Платформа
	грамматика HPSG	русский, английский, немецкий	LGPL	Linux, Windows
машинное обучение	русский, английский	Бесплатная для исследовательских целей + коммерческая	Веб-сервис, Java, Python
MaltParser	машинное обучение	русский, английский	Java
максимизация остовного дерева	английский, португальский	Apache License	Java
Link Grammar Parser	грамматика связей	русский, английский	BSD	Linux, Windows
грамматика аффиксов над конечной решёткой	русский, английский, французский, испанский, арабский	GPL	Linux, Windows
машинное обучение	английский	Apache License	Python
машинное обучение	английский	GPL	Python
правила, регулярные выражения	английский, испанский, немецкий, французский, итальянский, нидерландский	BSD	Python
правила	русский, английский	Коммерческая	Linux, Windows
правила	русский	Коммерческая	Windows
правила	русский, английский	Коммерческая	Windows
правила	русский	Коммерческая	FreeBSD, Windows
правила	русский, английский	н/д	Windows
функциональная модель языка	русский	Коммерческая	Веб-сервис
машинное обучение	английский, немецкий, арабский, китайский, болгарский, итальянский, португальский	GPL	Java
машинное обучение	английский, китайский, румынский	GPL v3	C++
машинное обучение	английский, немецкий, китайский, испанский	GPL v2	Java
машинное обучение	русский	некоммерческая	.NET on Linux, Windows

Анализ конкурентов

Сервисы, которые позволяют оценить трафик, его качество и другие параметры сайтов-конкурентов.

SimilarWeb

Позволяет сравнивать объём трафика, его структуру и показатели качества с аналогичными параметрами у конкурентов. Сервис получает данные из множества разных источников, в том числе напрямую от сайтов, которые предоставляет ему доступ к своим счётчикам. Так, если вы попытаетесь зарегистрироваться в сервисе с помощью почты Gmail — он попросит у вас доступ к данным Google Analytics.

Оценки трафика, которые показывает SimilarWeb, могут существенно отличаться от реальных (на десятки процентов). Но лучшего инструмента для конкурентного анализа в интернете, пожалуй, сейчас нет.

Keys.so

Введите в строку поиска сайт конкурента и узнайте, по каким запросам он ранжируется в поиске, какие сайты ранжируются по тем же запросам, сколько страниц сайта ранжируется и какие страницы находятся лучше всего, какие ещё есть сайты у этого же владельца. Либо введите интересующий запрос, и узнайте, какие сайты по нему ранжируются и размещают рекламу, какие похожие поисковые запросы вы можете использовать для продвижения своего сайта, прогноз CPC и CTR по этим запросам.

Netpeak Checker

Инструмент для массового анализа множества SEO-параметров (1250+ параметров для каждого URL): код ответа сервера, meta-теги и заголовки, разрешена ли индексация страницы, количество внешних и внутренних ссылок на странице и так далее. Собирает данные по указанным URL из множества других сервисов — Serpstat, Moz, Ahrefs, Majestic, SEMrush и др.

RDSBar

Бесплатное расширение для браузеров, помогающее быстро анализировать множество SEO-показателей сайтов и страниц. Собирает и показывает данные из Яндекс, Google, Dmoz, Liveinternet, Yahoo, Bing, Web Arch.

Онлайн-сервисы для SEO-анализа

Сервис Istio.com

Инструмент Istio.com является довольно качественным инструментом для SEO-оценки текста (количество и качество вхождения ключей, процент “воды”, карта ключей и пр.) Проверить тот или иной текст можно бесплатно и без всякой регистрации. Полученные результаты анализа подробные и понятные.

Сервис Itop.media

Itop.media – это целый набор инструментов для веб-мастеров, включая и проверку текстового контента:

• семантический анализ;
• подсчет символов;
• транслит символов.

Сервис Seotxt.com

Seotxt.com также является целой контент-биржой с мощным набором функций для SEO-анализа. Оптимизатор текста позволяет определить плотность ключевых слов и фраз в тексте. Также сервис поможет создать страницу, оптимизированную под определенный набор слов. Кроме того, оптимизатор текста производит автоматический поиск наиболее часто встречающихся фраз. Количество этих фраз и максимальное число слов в них устанавливаются пользователем. Зачастую в текстах встречаются большое количество незначащих слов, таких как предлоги, междометия и т.д. Оптимизатор текста предусматривает отсечение слов по длине, отсечение шумовых слов (которое может быть отключено). Вы также сможете выбрать, рассматривать ли числа в качестве слов или нет.

Сервис Pr-cy.ru

Сервис Pr-cy.ru известен всем веб-мастерам, оптимизаторам и копирайтерам. Отдельно доступны следующие функции:

• проверка уникальности (http://pr-cy.ru/unique/);
• генератор анкоров (http://pr-cy.ru/generator/);
• быстрое измерение длины текста (http://pr-cy.ru/textlength/).