Парсинг wordstat: Парсер ключевых слов из Яндекс Вордстата— Click.ru

Сбор частотности & сезонности из Яндекс Wordstat

1. Главная
2. Инструменты

Ключевые запросы (максимум — 10.000 за раз, ограничения в рамках подписок из-за лимитов):

Ключевые запросы (максимум — 3000 за раз, ограничения в рамках подписок из-за лимитов):

Выберите регион:

МоскваСанкт-ПетербургУфаРостов-на-ДонуКазаньЧелябинскСамараНовосибирскНижний НовгородОмскЕкатеринбургПермьВолгоградВоронежКрасноярскЗеленоградОдинцовоХимкиКрасногорскРеутовРеспублика БурятияРеспублика БашкортостанРеспублика АлтайРжевРовенская областьРовноРоссияРеспублика ХакасияРеспублика ДагестанРеспублика ТываРеспублика КалмыкияРеспублика ИнгушетияРеспублика КарелияРеспублика КомиРеспублика Марий ЭлРеспублика МордовияРеспублика Саха (Якутия)Республика Северная Осетия-АланияРеспублика Кабардино-БалкарияРостовКрымский федеральный округСатисСаткаСахалинская областьСаяногорскСвердловская областьСевастопольСеверный КавказСеверо-ЗападСеверо-Казахстанская областьСеверодвинскСеверскСемейСербияСаровСаратовская областьРостовская областьРубцовскРыбинскРязанская областьРязаньСНГСалаватСалехардСамарская областьСанкт-Петербург и Ленинградская областьСаранскСарапулСаратовСергиев ПосадНазраньНовороссийскНовосибирская областьНовоуральскНовочеркасскНогинскНорильскОбнинскОбщероссийскиеОдессаОдесская областьОзерскПушкиноНовомосковскНовокузнецкНовгородская областьНальчикНаходкаНевинномысскНенецкий АОНефтекамскНидерландыНижегородская областьНижневартовскНижнекамскНижний ТагилНиколаевНиколаевская областьОмская областьОрелПоволжьеПодольскПолтаваПолтавская областьПриморский крайПрокопьевскПрочееПсковПсковская областьПущиноПятигорскРаменскоеПетропавловск-КамчатскийПетрозаводскПермский крайОренбургОренбургская областьОрехово-ЗуевоОрловская областьОрскПавловский ПосадПавлодарПавлодарская областьПензаПензенская областьПервоуральскПереславльРеспублика АдыгеяУсть-КаменогорскЧелябинская областьЧереповецЧеркасская областьЧеркассыЧеркесскЧерниговЧерниговская областьЧерновицкая областьЧерновцыЧерноголовкаЧеховЧеченская РеспубликаЧимкентЧебоксарыХмельницкийИвантеевкаУхтаФеодосияХабаровскХабаровский крайХайфаХанты-МансийскХанты-Мансийский АОХарьковХарьковская областьХерсонХерсонская областьХмельницкая областьЧистопольЧитаЧувашская республикаЧикагоХьюстонФиладельфияФиниксСан-АнтониоСан-ДиегоДалласСан-ХосеВашингтонДетройт
Сан-ФранцискоИстраВоскресенскЯрославская областьЯрославльЧукотский автономный округШахтыШтутгартЩелковоЭлектростальЭлистаЭнгельсЮжная ОсетияЮжно-Казахстанская областьЮжно-СахалинскЯкутскЯлтаЯмало-Ненецкий АОЛобняСерпуховСтраны БалтииСтупиноСуздальСумская областьСумыСургутСызраньСыктывкарТаганрогТаджикистанТаиландТалдыкорганТамбовСтерлитамакСтарый ОсколСибирьСимферопольСловакияСловенияСмоленскСмоленская областьСнежинскСоликамскСолнечногорскСортавалаСочиСтавропольСтавропольский крайТамбовская областьТатарстанТверская областьТындаТюменская областьТюменьУгличУдмуртская республикаУжгородУзбекистанУкраинаУлан-УдэУльяновскУльяновская областьУралУссурийскТурцияТуркменияТверьНефтеюганскТернопольТернопольская областьТираспольТобольскТольяттиТомскТомская областьТроицкТуапсеТулаТульская областьУсть-ИлимскНабережные ЧелныГомельДолгопрудныйДомодедовоДонецкДонецкая областьДругие города регионаДубнаЕвпаторияЕврейская автономная областьАпатитыАнгарскДнепропетровская областьДнепрДмитровГомельская областьГорно-АлтайскГродненская областьГродноГрозныйГрузияГусь-ХрустальныйАрзамасДзержинскДимитровградЕйскЕлабугаЕссентукиЗапорожская областьЗапорожьеЗеленодольскЗлатоустИвано-ФранковскИвано-Франковская областьИвановоИвановская областьИжевскАмурская областьАнадырьЗападно-Казахстанская областьЗакарпатская областьАнапаЖамбылская областьЖелезногорскЖелезнодорожныйЖигулевскЖитомирЖитомирская областьЖодиноЖуковскийЗабайкальский крайАльметьевскГлазовБеларусьАтырауская областьБратскБрестБрестская областьБрянскАстраханьАстраханская областьАстанаБрянская областьБугульмаАчинскБлаговещенскБиробиджанБелая ЦерковьБелгородБелгородская областьБелогорскБалашихаБельцыБендерыБердскБалаковоБийскВеликие ЛукиВеликий НовгородАрхангельская областьВологдаВологодская областьВолынская областьВоронежcкая областьВосточно-Казахстанская областьАрменияАрмавирБарнаулГатчинаГейдельбергВолжскийВолгодонскВолгоградская областьАрхангельскВидноеВинницаВинницкая областьВитебскВитебская областьВладивостокВладикавказВладимирВладимирcкая областьГеленджикИркутскКостромская областьКызылординская областьЛатвияЛипецкЛипецкая областьЛос-АнджелесЛуганскЛуганская областьЛуцкЛьвовЛьвовская областьКызылКурская областьКурскКраматорскКраснодарКраснодарский крайМинеральные ВодыКременчугКривой РогКрымКстовоКурганКурганская областьЛюберцыМагаданМагаданская областьМинскМинская областьМогилевМогилевская областьМолдоваМосква и областьМурманскМурманская областьМуромМытищиМиассМелитопольАбаканАбхазияМагнитогорскМайкопМакеевкаМальтаМангистауская областьМариупольМахачкалаМеждуреченскМексикаКировКиргизияКаменск-ШахтинскийКамчатский крайАлматинская областьКарагандаКарагандинская областьКарачаево-Черкесская РеспубликаАлександровКемеровоКемеровская областьКерчьКиевКаменск-УральскийКалужская областьИркутская областьАлуштаАлтайский крайИшимАлматыЙошкар-ОлаКазахстанКайерканКалининградКалининградская областьКалугаКиевская областьКипрКокшетауАктобеКоролёвКишиневКлинКовровКоломнаКомратКрасноярский крайКисловодскКировская областьКомсомольск-на-АмуреКировоградская областьАкмолинская областьКировоградКирово-ЧепецкКостанайская областьАктюбинская областьКостромаЧерногорияЮжная АмерикаАзияЭстонияЯпонияАзербайджанЧехияАргентинаТель-АвивАвстралияШвецияШвейцарияАвстрияЮгАтлантаАвстралия и ОкеанияАфрикаАрктика и АнтарктикаКитайНью-ЙоркНорвегияНовая ЗеландияИндияИзраильИерусалимСеверная АмерикаСиэтлЕгипетОбъединенные Арабские ЭмиратыЛитваПольшаИталияСШАКанадаКельнМюнхенИспанияРегионыСан-ФранцискоКореяЕвропаДетройтДанияФранцияБразилияБостонБолгарияБлижний ВостокБерлинХорватияЦентрБельгияБеер-ШеваФранкфурт-на-МайнеФинляндияВашингтонДальний ВостокГрецияГерманияГамбургВыксаВыборгУниверсальноеВенгрияВеликобританияSan DiegoSan FranciscoSeattleWashingtonSan JoseDetroitSan AntonioPortlandPhoenixFort WorthEl PasoDenverDallasColumbusChicagoCharlotteBostonBaltimoreHoustonIndianapolisPhiladelphiaOklahomaNew YorkNashvilleMemphisLouisvilleLos AngelesLas VegasJacksonvilleAustin

Устройство:

Все>
Десктопы>
Мобильные>
Только телефоны>
Только планшеты>
Можно выбрать тип устройства для получения частотности.

Настройка сбора частотности:

Вход
Регистрация

Инструмент является платным и нужна минимальная подписка Basic.

Выберите удобную подписку

Новый! Уникальный способ сбора Яндекс.Вордстат

Команда проекта запустила новый экспертный инструмент: «Получение данных из Яндекс.Вордстат». Логика его работы — достаточно простая, доступно множество настроек, что позволяет собрать большое семантическое ядро для проекта в пару кликов, задав:

• Регион сбора частот / фраз.

• Глубину парсинга Wordstat в страницах.

• Получение точной и общей частоты по запросам.

• Сбор правой колонки (запросы, похожие на «фраза»).

• Получение частот на мобильных устройствах.

• Список стоп-слов (для исключения нецелевых запросов по маске).

• Удаление НЧ-фраз (если требуется, отсечка — по частоте).

• Дополнительная обработка: спецсимволы, запросы с нулевой точной или общей частотой, очень длинные/короткие фразы, условные дубли.

Итоговый файл будет сформирован в облаке (никаких КАПЧ (!) и банов по IP) за несколько минут, а скаченный CSV будет содержать и дополнительные колонки, удобные для дальнейшей работы с семантикой:

• Отношение частот (Точная / Общая).

• Доля мобильного спроса.

• Колонка Wordstat: Левая / Правая.

• Число слов в запросе.

• Тип фразы (кириллическая, на латинице, с числами, смешанная и т.д.).

Один лимит «Пиксель Тулс» расходуется на парсинг двух страниц с запросами и/или двух точных частот. Истории проверок (парсинга) хранятся в облаке.

Данный инструмент очень хорошо гармонирует с другими источниками семантики:

Удачи в быстром сборе семантического ядра для проектов!

Яндекс Wordstat – инструкция по применению для новичка

Выполнить эту задачу можно с помощью регулярного мониторинга запросов в Яндекс.Wordstat. Этот бесплатный инструмент позволяет анализировать интересы аудитории с помощью статистики по поисковым фразам. Функционал платформы шире, чем кажется на первый взгляд. Несмотря на интуитивно понятный интерфейс, многие не используют весь его потенциал. В этой статье мы предлагаем пошаговые инструкции по работе со всеми возможностями сервиса.

Основные функции Яндекс.Wordstat

Основа сервиса – статистика поиска Яндекса. Вы вводите в строку ключевое слово или словосочетание, а система выдает данные по этой фразе. В списках будут запросы трех видов:

• Точные, которые включают в себя заданную фразу в неизменном виде.
• Уточненные – в разных формулировках и склонениях.
• Похожие – вариации, смежные слова, которые вводили люди в поиске.

По умолчанию выводится общая статистика по стране и без учета устройств. Вы можете отфильтровать ее по регионам и посмотреть данные по мобильному или десктопному трафику. В интерфейсе вы также найдете историю сезонных колебаний. Эта функция позволяет посмотреть динамику запроса в течение последних двух лет.

Какие задачи можно решить с помощью сервиса?

Описанный функционал позволяет анализировать потребности целевой аудитории, выбирать ориентиры маркетинговой стратегии, готовить тексты для SEO и составлять объявления для контекстной рекламы. Чтобы понять, как работать с Яндекс.Wordstat, необходимо разобраться, с какими задачами он помогает справиться.

Подбор ключевых фраз

Для эффективных маркетинговых мероприятий требуется понимать, чем интересуется целевая аудитория. Когда нужно решить проблему, человек открывает поисковую системы и пишет свой вопрос. Узнать, что ищут ваши потенциальные клиенты, поможет сбор ключевых слов из Яндекс.Wordstat.

В строку поиска необходимо ввести интересующую вас фразу и нажать кнопку «Подобрать»:

Например, вы продвигаете интернет-магазин мебели и вам нужно продать белый диван. Вы можете проанализировать спрос с помощью статистики. Вместе с подобранными фразами сервис покажет частотность запросов:

Чтобы правильно анализировать полученные данные, важно понимать, что:

• Цифра по частотности отображает не то, сколько пользователей вводили указанную фразу, а сколько раз была показана реклама в Яндекс.Директ по этому ключевику.
• Неправильно суммировать показы по всем формулировкам, потому что уточненные запросы включаются в основной. На примере: в 25370 показов по фразе «белый диван» входит 2578 по уточнению «купить белый диван».
• Автоматически учитываются все числа и падежи (пример: «фото белых диванов»).

Еще один момент, который нужно учитывать, вводя точный запрос в Вордстат, что ваши конкуренты также пользуются сервисом. Иногда цифры не отражают реальной картины из-за постоянного мониторинга сайтов.

В списке справа показываются похожие фразы. Их можно использовать как ориентиры при анализе потребностей целевой аудитории и смежных интересов.

Оценка запросов по регионам

Пользоваться Яндекс.Wordstat можно не только для сбора общей статистики, но и аналитики по местоположению целевой аудитории. В одном городе, например, в Краснодаре спрос на валенки или теплые пуховики будет существенно ниже, чем в Архангельске. Для продвижения локального бизнеса обязательно учитывать региональную специфику.

Введите запрос и отметьте опцию «По регионам». В результате вы получите рейтинг его популярности в разных локациях. Региональная популярность измеряется в процентах: все, что выше 100% – это повышенный спрос. Дополнительно вы можете посмотреть частотность запроса на карте.

Анализ сезонности

Многие сферы бизнеса подвержены сезонности, поэтому активные маркетинговые кампании лучше планировать на рост тенденции, а подготовительные работы проводить в периоды спада. Базовая работа сервиса помогает решить и эту задачу. При выборе опции «История запросов» вы увидите динамику популярности ключевой фразы. Статистика доступна за 2 года, а наблюдать за изменениями можно по месяцам или неделям.

На графике отображается типичный пример сезонного бизнеса с явным всплеском: очевидно, пляжными зонтами покупатели интересуются больше в летние месяцы. Обратите внимание, что здесь учитываются все фразы по широкому соответствию, то есть вы видите совокупный тренд по всем формулировкам, склонениям и уточнениям.

Инструкция использования Яндекс.Wordstat

Хотя функционал сервиса помогает выполнить ключевые маркетинговые задачи, связанные изучением спроса и исследованием целевой аудитории, главное предназначение платформы – сбор слов для контекстной рекламы и SEO. Использования Яндекс.Wordstat доступно только авторизованным пользователям, поэтому вам необходимо зарегистрироваться и зайти в систему.

Стандартные функции платформы не дают достаточного количества информации для глубокого анализа и формирования семантического ядра. Чтобы получить, действительно, полезные данные, необходимо разобраться, что такое базовые операторы и как их использовать.

Операторы Вордстат

Применение операторов необходимо для прогнозов по объему трафика, отдачи от SEO и для точного анализа отдельных фраз.

Например, вам необходимо узнать не суммарный трафик по всем запросам, а точное число показов конкретной формулировки. В этом и помогут операторы синтаксиса, которые представляют собой инструменты для управления системой:

• Восклицательный знак

  Поставив «!» перед словом, вы показываете системе, что необходимо получить результаты по конкретному запросу в конкретной форме. В таком случае учитывается падеж и окончание.

• Кавычки

  Символы «» используются для исключения уточняющих словосочетаний. Вордстат покажет вам только статистику по выбранной фразе, включая разные формы слов.

• Совместное использование

  Если использовать и кавычки, и восклицательный знак перед каждым словом, то вы зафиксируете и конкретную фразу, и форму. В результате вы сможете получить точную частоту.

• Или

  Символ «|» позволяет сравнивать или объединять фразы в статистике. Это ускоряет подбор семантики. Единственная проблема его использования – ограниченная длина строки.

• Плюс

  «+» используется для поиска запросов со стоп-словами, в частности с предлогами или частицами.

• Минус

  «-» – противоположный плюсу оператор, который нужен для исключения отдельных слов из выдачи.

• Квадратные скобки

  Заключив фразу в «[ ]», вы фиксируете порядок словосочетания. С помощью этих символов вы сможете оценить популярность близких фраз.

• Круглые скобки

  «( )» включают параметр группировки. Он необходим для комбинации нескольких перечисленных выше операторов.

Всё это поможет собрать семантическое ядро и уточнить прогнозы по трафику.

Как собрать семантическое ядро?

Чтобы запустить эффективную контекстную рекламу и начать продвижение сайта в поиске, необходимо собрать семантическое ядро по запросам целевой аудитории. Эта инструкция работы с Wordstat поможет вам организовать этот процесс.

1. Первое, что нужно сделать – определить, какие формулировки используют потенциальные клиенты в поиске. Начните с широкого запроса, например, «мебель для спальни».

Ваша задача – отобрать только релевантные слова, которые соответствуют предложению. Например, если вы продаете двуспальные кровати, то необходимо исключить «детские спальни мебель». Также лишними будут брендовые запросы других компаний. Уточняйте формулировку, добавляя минус-слова с помощью операторов.

2. Если ваш бизнес привязан к определенной локации, необходимо настроить регион. Здесь же вы можете учесть тип устройства. Например, при создании рекламы для страницы приложения для смартфонов, необходимо анализировать только мобильный трафик.

3. Создайте Excel таблицу и копируйте в нее данные с частотой. Для удобства сразу делайте распределение, сегментируйте слова по страницам или тематикам. Проработав основной список, переходите к похожим запросам. Вы можете нажать на любое словосочетание из этой таблицы, чтобы собрать больше целевых фраз.

Например, если нажать на «андроид sleep» из правого списка, Вордстат покажет его статистику.

Надстройки и расширения

Выгружать слова из Яндекс.WordStat в Excel по строкам вручную – это долгий и сложный процесс, который можно автоматизировать. Базовые надстройки для браузеров упростят работу за счет установки виджетов. С ними вам не нужно будет переключаться между вкладками и окнами, вы сможете быстро добавлять или удалять фразы и моментально копировать созданный список.

Популярные плагины:

• Yandex Wordstat Helper – базовое расширение для составления СЯ с автоматическими сортировками, проверкой на дубли, счётчиками и т.д.
• Yandex Wordstat Assistant – плагин, который поможет в два клика выгрузить ключевые слова из Вордстат. Также позволяет добавлять свои списки и удалять плюсы перед стоп-словами.
• Wordstat Web-Assistant – инструмент помогает добавлять минус-слова.
• Wordstater – самая продвинутая надстройка Wordstat, в которой, помимо функций указанных выше расширений, можно комбинировать ключевики, добавлять UTM-метки, прогнозировать бюджет работы с Яндекс.Директом, проводить парсинг частоты запросов и т.д.

Выгрузка данных с этими инструментами занимает в разы меньше времени, нежели ручное копирование отдельных строк.

Использование парсеров

Подбирать ключевые слова вручную – не всегда эффективно. По оценкам специалистов, используя базовые функции, можно собрать не более 40% фраз. Кроме того, несмотря на множество возможностей Вордстат, у сервиса есть ряд проблем. Одна из наиболее весомых – ограничение длины запроса в 8 слов.

Улучшить работу с платформой поможет парсинг запросов с помощью специализированных программ, например:

• KeyCollector.
• Магадан.
• YandexKeyParser.
• AllSubmitter.

Сервисы позволяют преодолеть ограничения по длине, провести парсинг частотности Wordstat, автоматизировать работу и собрать более точные данные для дальнейших рекламных кампаний.

Заключение

Используя инструкции и сервисы из этой статьи, вы сможете упростить свою работу с инструментом подбора ключевых слов от Яндекса, правильно собрать семантическое ядро и составить точные прогнозы для SEO. О том, как работать с запросами в поисковых системах, читайте и другие статьи в нашем блоге.

Закажи юзабилити-тестирование прямо сейчас

Заказать

Что такое Яндекс Вордстат и как им правильно пользоваться

Как производится подбор статистики по запросам и парсинг ключевых слов в Яндекс Вордстат (Wordstat)? Как с ним работать? Как собрать семантическое ядро сайта через данный парсер? И что такое операторы: плюс, минус, восклицательный знак, кавычки и скобки? Давайте сегодня разберем все эти вопросы.

Онлайн Парсер Wordstat — что это и зачем он нужен

Вордстат — это сервис, рассчитанный для сбора статистики ключевых запросов по заданным городам и техническим устройствам, которые пользователи вбивают в поисковой строке Яндекса. Иными словами, с помощью данного парсера вы получаете сведения о базовой или точной частности, а также количестве слов по необходимой теме.

На сегодняшний день Wordstat является очень полезным инструментом в услугах по SEO-оптимизации сайта или его конкретной страницы. Помимо этого, с помощью данного сервиса вы сможете провести анализ любой интересующей вас отрасли и более детально понять насколько она популярна среди других пользователей. Разумеется, SEO-специалисты пользуются множеством других сервисов помимо него, но, в большинстве случаев, первичный анализ по предоставленной информации от клиента, начинается именно с этого парсера. Конечно Вордстат — это не совсем парсер, так как, он является внутренним сервисом Яндекса, который предоставляет сведения о количестве запросов пользователей в самой поисковой системе.

Базовая частотность — это общая информация, которую вы получаете, когда пишите запрос в Вордстате без синтаксиса, склонения и точной словоформы. Она демонстрирует общее число всех слов или словосочетаний, в которых присутствуют фразы, входящие в данный запрос в любых словоформах и очереди.

Точная частотность — это число обращений человека с определенным словом или словосочетанием к поисковой системе в период 30 дней.

Помимо этого, используя Вордстат, вы можете без труда определить сезонность и региональность ключевых слов. В принципе, вот такой незамысловатый сервис. Давайте теперь рассмотрим детали того, как пользоваться Wordstat.

Как работать с Вордстатом

Как же осуществляется проверка частотности ключевых слов в Вордстате? Для начала давайте начнем с простого и понятного примера.

Перед тем, как начать работу в данном сервисе вам необходимо в нем зарегистрироваться (то есть иметь аккаунт в Яндексе).

Регистрация в Вордстате

Затем можете «вбивать» запрос, который вас интересует в поисковую строку. Для того, чтобы рассмотреть функционал сервиса, давайте возьмем часто задаваемый вопрос пользователей: «ремонт телефонов».

Как работать с Вордстатом

Как вы могли заметить, выдача разделяется на 2 колонки:

• Левая колонка — демонстрируется вся статистика по словам, которые вбивают в связке с «ремонт телефонов». Следовательно, цифра, которая показывает частотность запроса, не относится непосредственно к двум искомым словам, а демонстрирует общее количество запросов, подсчитывая все нижеуказанные словоформы, расположенные под данным словосочетанием. Для сбора точной частотности необходимо использовать вспомогательные операторы.
• Правая колонка — отображаются схожие смысловые запросы с указанной тематикой. У вас может возникнуть вполне логичный вопрос: «Каким образом система определяет аналогичность запросов?». Не вдаваясь в подробности, выглядит это так: Wordstat собирает всю информацию о каждом пользователе: какие запросы он вбивал и в какой период времени, а затем, проводит некий анализ, сопоставляя схожие запросы друг с другом у большинства пользователей за последние 30 дней. Пример: в период 30-и дней 100 человек запросило: «разработка интернет магазина». Из них 40 человек запросило: «продвижение сайта». В следствии чего, система отслеживает одинаковые запросы у одних и тех же пользователей и генерирует готовое решение в правую колонку подсказок.

Как выгрузить слова из Вордстата в Эксель

Здесь все очень просто. Вам необходимо:

1. Установить специальное расширение для браузера.
2. На странице Wordstat, в левом углу у вас появится окно.
3. Затем вводите необходимый запрос.
4. Напротив каждого слова или словосочетания, полученных в выдаче, вы увидите иконку «+».
5. Вам нужно нажимать на «+», расположенный около каждого интересующего вас запроса, таким образом данные слова будут попадать в окно.
6. В верху окна находятся две иконки — скопировать с частотностью и без нее.
7. Выберите нужный вам способ копирования, затем вставьте в Эксель.

Как выгрузить слова из Водстата в Эксель

Разумеется, вы можете просто их копировать без вспомогательных сервисов, однако у вас уйдет на это чуть больше времени. Разобравшись с базовым функционалом данного сервиса, давайте рассмотрим, как правильно осуществлять подбор ключевых слов для точного вхождения по поисковой фразе.

Что такое операторы

Для уточнения информации по результатам выдачи ключевых слов, необходимо понять, что такое операторы.

Операторы — это специализированные символы, являющие вспомогательным инструментом для определения точной частотности искомого запроса. Перечень операторов:

• кавычки;
• плюс;
• минус;
• восклицательный знак;
• круглые скобочки;
• квадратные скобки.

Кавычки

« » — с помощью данного оператора, вы получите сведения именно о том количестве слов, сколько вписывали в запрос без дополнительных словоформ. То есть, если вы написали: «ремонт телефонов», то информации по: «ремонт мобильных телефонов» не будет. Но данный оператор не фиксирует словосочетание, от склонений, множественной и единственной формы. То есть, вам будут демонстрироваться сведения по: «ремонту телефонов»; «телефонов ремонт» и так далее.

Пример использования: «ремонт телефонов».

Вордстат — слова в кавычках

Восклицательный знак

! — определяет форму запроса. Другими словами, вы получите точную информацию именно о словосочетании: «ремонт телефонов», без склонения, падежа, числа и времени, таких как: «ремонту телефонов»; «ремонта телефонам» и так далее. Также нельзя забывать о том, что восклицательный знак должен ставиться перед каждым словом, без отступов.

Пример использования: !ремонт !телефонов.

Вордстат — восклицательный знак перед словом

Квадратные скобки

[ ] — показывает порядок слов в запросе. Этот оператор актуально использовать для изучения запросов в отношении билетов из одного города в другой. Например, если вы хотите узнать количество людей, которым интересно путешествие из Санкт-Петербурга в Москву, а не наоборот, то данный оператор вам окажет помощь в этом. Так как, количество запросов «билеты Санкт-Петербург — Москва» составляет 5 916 за последние 30 дней, а: «билеты Москва — Санкт-Петербург» составляет 14 528 за последние 30 дней. Следовательно, как вы сами могли заметить показатели сильно разнятся и без данного уточнения, вы получили бы в корне не верные цифры по искомому запросу. Возвращаясь к примеру: «ремонт телефонов», с помощью этого оператора, вы сможете понять порядок слов и более детально провести анализ запросов в данной области, для дальнейшего формирования рекламного объявления или составления заголовков на продающей странице.

Пример использования: [ремонт телефонов].

Вордстат — слова в квадратных скобках

Плюс

«+» — существуют некоторые слова и предлоги, которые Wordstat не учитывает. Данный оператор принудительно делает такие слова видимыми для сервиса.

Пример использования: ремонт телефонов +это.

Вордстат — плюс перед словом

Минус

«-» — в свою очередь, убирает не нужные слова, находящиеся в списке выдачи.

Пример использования: ремонт телефонов -дешево -центр — цена.

Вордстат — минус перед словом

Круглые скобочки

«( | )» — позволяют сгруппировать поисковые фразы.

Пример использования: ремонт (телефонов | компьютеров).

Вордстат — слова в круглых скобках

Ответы на часто задаваемые вопросы

Очень часто мы слышим нижеуказанные вопросы от начинающих SEO-оптимизаторов и маркетологов. Поэтому решили сформировать перечень кратких ответов на них.

Что такое десктопы

Выбирая раздел «десктопы», вы даете команду сервису — показывать только сведения о поисковых запросах с ноутбуков и компьютеров.

Что такое десктопы в Вордстате

Как производится массовая проверка частотности запросов

Здесь все зависит от тематики и объема базовой частоты запросов. Другими словами, совершая данную процедуру, вы проводите детальный анализ каждого слова. Тем самым, вам необходимо собрать все классы частотностей запросов:

• высокочастотные — больше 10 000 запросов за 30 дней;
• среднечастотные — от 1000 до 10 000 запросов за 30 дней;
• низкочастотные — меньше 1 000 запросов за 30 дней.

Однако, данные разделения условные, все зависит от тематики запросов. Поэтому, в некоторых случаях, с помощью вышеуказанного расширения, вы производите подбор необходимых запросов и переносите их в Excel. Иногда количество слов по интересующей вас тематике слишком большое и лучше воспользоваться вспомогательными программами для составления семантического ядра, такими как, Key Collector.

Как убрать капчу

Если вы хотите отключить капчу вам нужно:

1. Установить adblock.
2. Зайти на сервис Wordstat.
3. Нажать кнопку adblock, расположенную в верхнем правом углу.
4. И выключить adblock находясь на странице Вордстата.

Как посмотреть историю запросов

Если вы хотите посмотреть историю запросов, вам требуется кликнуть на белый кружек, расположенный справа от словосочетания «История запросов», которое находится под поисковой строкой Вордстата.

Как посмотреть история запросов в Вордстате

Как вы могли заметить, диаграмма демонстрирует сведения по месяцам, при этом вы можете узнать выдачу по неделям.

Абсолютное значение — это практическое определение запросов в разное время.

Относительное значение — это соотношение запросов по выбранным ключевым словам к общему количеству запросов в Яндексе. Простыми словами, на этой диаграмме демонстрируется популярность ключевого слова по отношению ко всем остальным.

История запросов может сильно помочь при продаже сезонных товаров, к примеру аренде водных видов транспорта, так как, выдача летом и зимой может кардинально отличаться.

Заключительный результат

В заключении давайте посмотрим, как целиком выглядит точная частотность запроса в Вордстате.

Пример использования: «[!ремонт !телефонов +это]».

Вордстат — заключительный результат

Таким образом, вы получайте наиболее точную информацию по искомому запросу. То есть фиксируйте запрос в отношении числа, времени, склонения, количества дополнительных слов и последовательности. Если у вас остались вопросы по прочитанному материалу — напишите нам в комментариях и мы вам ответим.

MOAB.Tools Семантика

MOAB Tools – SAAS-сервис для сбора семантического ядра нового уровня. Как работает сервис?

Например, вам нужна семантика по штукатурке в г.Москва и области.

У вас есть три запроса (или 50, или 100):

• силиконовая штукатурка
• акриловая штукатурка
• декоративная штукатурка

Вы вводите все три запроса в систему, будут созданы три отдельные выборки и три файла с семантикой:

Задаете дополнительные настройки:

Вы можете:

Выбрать устройство: все устройства, мобильные, телефоны, планшеты

Выбрать регион: от Австралии до Подольска, все точно так же как в Wordstat

Выбрать глубину парсинга: мы единственный в Рунете облачный сервис, который «вынимает» из Wordstat вложенную «в глубину» семантику.

Это значит, что, задав запрос [декоративная штукатурка] мы сначала соберем все запросы первого уровня с 40 страниц Wordstat, а затем соберем расширения по каждому слову в отдельности, что позволяет получить на 20-50% больше запросов.

Получить Яндекс-подсказки по полученным фразам

Итак, мы взяли запрос [декоративная штукатурка] и собрали по нему запросы из Wordstat.

Но этого мало!

Мы берем каждый из этих запросов и собираем по нему Яндекс.Подсказки в нужном вам регионе.

Это позволяет получить еще в 2-3 раза больше запросов.

Проверить полученные подсказки на общую частоту Wordstat

После того, как собраны запросы из Wordstat и Яндекс.Подсказок, мы удаляем точные дубли и проверяем частотность каждого запроса в нужном вам регионе. Вы можете быть уверены в качестве семантики: вы получите реальную низкочастотную семантику с ненулевой частотностью. Фактически, наличие показов по каждому из запросов гарантировано самим Wordstat.

После того, как все настройки заданы, нажимайте «Применить» — система создаст три выборки, которые будут выполнены в течение 5-15 минут, в зависимости от объема.

В отчете вы получите список фраз, данные об источнике каждой фразы и частотности в нужном регионе.

Все о правильной работе с Яндекс Вордстат

Назначение: Яндекс Вордстат является одним из ключевых инструментов для определения текущего спроса в конкретной тематике, а соответственно формирования актуального семантического ядра. Его активно используют СЕО-оптимизаторы, копирайтеры и веб-мастера.

Поиск ключевых слов по Яндекс вордстат на сегодня один из самых быстрых и удобных способов по подбору ключей для семантического ядра. По опыту, подобрать ключевые слова в этом сервисе онлайн Яндекс — это значит собрать от 30 до 40% всего размера семантического ядра. Дополнительно можно производить поиск ключевых слов в Яндексе через подбор поисковых подсказок, но это уже тема для другой статьи. Сервис абсолютно бесплатен.

Кроме подбора можно выполнять удобный анализ поисковых запросов в Яндекс Вордстат, на сколько запросы целевые и востребованы — для этого в сервисе есть много функционала. Анализ ключевых слов в Яндекс Вордстате сводится к:

• Анализ частотности слов (популярность запроса) для 3 вариантов соответствия: широкого, фразового, точного.
• Популярность запросов в разных регионах
• Определение сезонности поисковой фразы через инструмент «История запросов».

Для автоматизации работы с сервисом есть ряд инструментов: KeyCollector (платная), СловоЁБ (бесплатный вариант KeyCollector),  парсер ключевых слов «Магадан» (платная и бесплатная редакция), расширение для Mozilla Firefox и Google Chrome для Yandex Wordstat Helper, AllSubmitter (модуль «подбор ключевых слов»).

Ниже будет подробнее рассмотрена статистика ключевых слов от Яндекс Вордстат ( wordstat.yandex.ru ), как главный инструмент для подбора статистики запросов яндекс и самих слов. Впрочем, подобрать нужные популярные запросы можно и с помощью другого сервиса от Яндекс – Директ ( direct.yandex.ru ). Он был создан для проведения рекламных кампаний и позволяет тонко настроить показ рекламных блоков, которые будут выводиться по определенным поисковым фразам.

Хотя и тот и другой сервис использует одну и ту же информационную базу, обладает некоторыми схожими функциями, их предназначение абсолютно разное.

— Информация в сервисе обновляется раз в месяц.
— Максимальное количество страниц с результатами — 40.
— Минимальная частотность составляет 1.

Просмотр статистики запросов с помощью Яндекс Wordstat

Для того, чтобы воспользоваться инструментом подбора популярных ключевых слов и увидеть статистику поисковых запросов Яндекс, необходимо быть зарегистрированным пользователем и пройти авторизацию. Если с этим проблем нет, то перейдя на страницу https://wordstat.yandex.ru/ вы сможете сразу приступить к работе.

В поисковой строке следует ввести интересующий запрос. Например, если вы планируете создать информационный веб-сайт на тему ландшафтного дизайна, введите «ландшафтный дизайн».

Через пару секунд,  в левой колонке вы увидите статистику по введенной ключевой фразе. В первой строке будет отображена  фраза и число показов в месяц.

Внимание! Частотность в Яндекс Вордстат и Директ — это не то, сколько вводили данный запрос в поисковой строке Яндекса, а сколько раз показалось объявление Yandex Директ по данному поисковому запросу — это следует запомнить!

Все фразы расположенные ниже – разбавленные словоформы введенного ключа. Не стоит суммировать количество показов по ним, так как все они входят в общее число, указанное в первой строке. Кликнув по одной из них, например, на «ландшафтный дизайн участка», можно узнать статистику конкретно по этому направлению, со всевозможными дополнительными словами.

Чтобы обойти ограничение Яндекса по количеству вариантов запросов, их можно искать в различных формах, пример:  уборка, уборку, уборке, уборкой и т.д. В результате Вы получите больше вариантов поисковых запросов, чем если бы Вы задали только: уборка

В правой строке будут отображены схожие запросы и статистика запросов яндекс по ним. Это очень полезно при составлении и расширении семантического ядра, если, например, основная поисковая фраза не имеет широкого охвата.

Помните, что показатели частотности, очень часто накручены и не всегда соответствуют реальному спросу. Причины:

• Владельцы сайтов и seo компаний ежедневно мониторят видимость своих сайтов.
• Работа различных сервисов по проверке позиций, накрутке поведенческих факторов, группировке поисковых запросов.

Настройка региона

Если Вы создаете сайт, ориентированный на определенный регион (например, сайт компании по доставке воды в Москве, или любой городской портал), то статистику поисковых фраз необходимо настроить по регионам. По умолчанию Яндекс Вордстат привязывается к вашему местоположению. Однако, в любом случае, следует указать правильный регион для обработки статистики. Сделать это можно, нажав на соответствующую кнопку под поисковой строкой. Здесь же, можно установить флажок в положение «по регионам» и увидеть частоту использования интересующих вас слов на карте мира.

Для больших регионов: Москва, МО, Санкт-Петербург можно выставлять регион Россия, а после сбора удалить все регионы кроме нужного (в Интернете можно найти очень много списков регионов России, Белоруссии, Украины). Так можно получить более широкий список ключевых фраз.

В отчете «по регионам» можно понять в каких регионах данный запрос пользуется большей  популярностью. А при клике на кнопку «карта» можно визуально увидеть на карте мира частоту использования фразы.

При наведении на страну, процент может быть больше 100. «Региональная популярность» — это доля, которую занимает регион в показах по данному слову, деленная на долю всех показов результатов поиска, пришедшихся на этот регион. Популярность слова/словосочетания, равная 100%, означает, что данное слово в данном регионе ничем не выделено. Если популярность более 100%, это означает, что в данном регионе существует повышенный интерес к этому слову, если меньше 100% — пониженный.

Эти данные можно использовать при формировании контекстной рекламы и принять решение, стоит ли создавать отдельные рекламные кампании под определенные регионы.

Сезонность или история запросов

Инструмент «История запросов» позволяет:

• Увидеть подробную статистику по месяцам, неделям.
• Оценить сезонность той или иной тематики.
• Определить, является ли фраза «пустышкой» (количество показов накручено вебмастерами за короткий период).

Введя поисковую фразу и кликнув на «Историю запросов», можно увидеть статистику показов за год. Например, забив в поиск слов Яндекс Вордстата наш запрос  «ландшафтный дизайн», мы увидим, что данная тема на пике популярности лишь в весенние и летние месяцы. А к новому году частотность едва переваливает за 100 000 показов в месяц.

Сезонность позволяет найти «накрученные» / запросы «пустышки», например, если целый год у фразы частотность равна 0, а последние 1-2 месяца частотность стала 3000. Исключением из правил могут быть явные сезонные запросы, например: купить большую искусственную елку, купить новогодние игрушки, естественно, что летом частота таких запросов будет равна нулю. Исключением могут быть важные новости и события, например: победа неизвестного спортсмена на олимпиаде.
При анализе скачков на графике, желательно проанализировать несколько запросов из группы, чтобы понять общие тенденции к росту и падению графика.

Яндекс Вордстат будет полезен начинающим вебмастерам, которые создают свой первый сайт. С его помощью они могут подобрать ключевые фразы со стабильной популярностью. Это позволит им не зависеть от времени года и иметь более стабильный доход.

Операторы wordstat здесь не работают! Следует помнить, что этот отчет не поддерживает никаких операторов языка запросов. Сезонность запроса Яндекс не даёт информации с использованием операторов “кавычки”, “знак восклицания” и всех других. В этом отчете Яндекс выдаёт информацию по самому широкому типу соответствия.

Операторы в Yandex Вордстат для подбора ключевых слов

Поисковая форма в Wordstat поддерживает 5 операторов, используя которые можно: «Уточнить запросы», «Исключить ненужные слова», «Объединить данные по нескольким запросам»:

• Оператор «-». Если поставить его перед определенным словом, то из выборки исчезнут все запросы, которые содержат это слово. Пример: Купить велосипед bmx –бу –москва
• Оператор «( | )». Его используют для добавления в выборку синонимов. Например, конструкция «Авиабилеты в (Стамбул|Анталию)» равнозначна двум запросам: «Авиабилеты в Стамбул» и «Авиабилеты в Анталию».
• Оператор «!» — точное соответствие. Нужен для того, чтобы введенные вами слова учитывались сервисом в точной форме, без изменения окончаний или склонений.
• Оператор кавычки «» — фразовое соответствие. Взяв нужное словосочетание в кавычки, можно убрать из выборки все разбавленные запросы, содержащие дополнительные слова и оставить только его точную форму и словоформы.
• Оператор «+». Союзы и предлоги будут учитываться лишь в том случае, если перед ними поставить этот оператор. В противном случае они будут проигнорированы Яндексом.

Пример. Разница в частотности разных соответствий для «все регионы» :

• Широкое соответствие – уборка квартир — 15 912 показов в месяц
• Фразовое соответствие – «уборка квартир» — 1 963 показов в месяц
• Точное соответствие – «!уборка !квартир» — 1 057 показов в месяц

При подборе поисковых запросов для сайта, необходимо дополнительно проверять частотность по точному соответствию, поскольку очень часто встречаются фразы – «нулевки», при этом по широкому соответствию они могут иметь очень внушительные значения.

Учитывать порядок слов в запросе

Если в ядре есть 2 запроса, которые содержат одни и те же слова, только в разном порядке, то теперь все желающие могут узнать какой из двух вариантов пользователи задают чаще, пример:

Было до появления оператора [ ]: «!купить !елку»  — «469 показов в месяц» или «елку купить»  — «469 показов в месяц»

Стало при использовании оператора [ ]: «купить елку» — «442 показов в месяц» или «елку купить» — «27 показов в месяц»

Вывод: запрос «купить елку» более задаваемый, чем «елку купить».
«Истинная» частотность — 442 показа в месяц у самого популярного варианта — «купить елку».
* проверка выполнялась — 26.09.2016 г.
* ранее для определения правильности написания приходилось прибегать к услугам инструмента «Планировщик ключевых слов» — adwords.google.com

Оператор «[ ]» (квадратные скобки). Позволяет зафиксировать порядок слов в поисковом запросе. При этом учитываются все словоформы и стоп-слова.
Например, по фразе «билеты [из москвы в париж]» объявление будет показано по запросам «билеты на самолет из москвы в париж», «из москвы в париж билеты», но не покажется по запросам «билеты из парижа в москву», «билеты москва париж» или «как из москвы улететь в париж».

Парсинг запросов с фиксированым числом слов

Часто возникает задача собрать все запросы из 2, 3 или 4 слов с вхождением главных маркерных запросов. Приведем два примера, как это сделать:

Пример: если необходимо собрать все 3-х словные запросы в тематике со словам клининг, необходимо сформировать следующую строку — «клининг клининг клининг».

Более компактная альтернативная строка:

• (клининг ~3) — спарсит все 3-х слованые запросы со словом клининг
• (клининг ~4) — спарсит все 4-х слованые запросы со словом клининг

Пример 2: Если основной запрос двухсловный и нужно спарсить все 4-х словные запросы с ним, то нужно сформировать следующую строку — «уборка уборка уборка квартир».

Более компактная альтернативная строка: (уборка ~4) квартир.

Особености работы Yandex Wordstat

Минусом прямого парсинга Яндекс Вордстат являются технические ограничения, которые накладывает сам сервис:

•  При проверке частотностей необходимо формировать отдельные запросы для каждой проверяемой фразы. За счет этого увеличивается время сбора информации.
• При большом количестве запросов могут понадобиться дополнительные прокси-серверы, т.к. сервис может наложить санкции в виде вечной капчи или бана (также можно попробовать сменить IP-адрес, сбросив подключение к Интернету, если IP-адрес выдается провайдером динамически).

Плагины браузера для удобства работы с Яндекс Вордстат

• Yandex Wordstat Helper  — Расширение для Mozilla Firefox и Google Chrome, позволяющее значительно ускорить сбор слов с помощью сервиса wordstat.yandex.ru.
• Yandex Wordstat Assistant — Расширение для браузеров Google Chrome, Яндекс.Браузер и Opera, которое позволяет значительно ускорить ручной сбор слов с помощью сервиса подбора слов Яндекс (wordstat).

JustMagic: автоматический парсинг подсказок WordStat

В данной статье рассмотрим инструмент парсинга подсказок по WordStat из сервиса JustMagic.

Начало работы

В сервисе JustMagic заходите в «Сервисы», затем «WordStat».

В строке Код региона выбираете необходимый. В нашем примере подсказки будут собираться по Москве.

Тип устройства — можно выбрать что-то из выпадающего списка:

• 
  все;
• 
  десктопы;
• 
  мобильные;
• 
  планшеты;
• 
  телефоны.

Но как правило лучше оставить «все».

Количество страниц. Что это за выбор? Когда парсится WordStat, то под списком запросов идут «Страницы»: первая, если нажать «далее», будет 2 и так далее.

Вот количество таких страниц, которые будут пропарсены, то, как глубоко сервис будет «ходить», как раз и задается в строке «Количество страниц». Например, нужно пропарсить не 40, а первые 5. Но если есть необходимость проверить всё, все самые низкочастотные запросы, то нужно ставить максимально.

Задачи. Файл с запросами можно загрузить через табличку, а можно просто скопировать и вставить в окно.

После того, как все сделали, жмете «Отправить задачу».

Результат и работа с ним

Ждете, когда будет готов результат задачи. Как правило, чтобы маленькую задачку спарсить, обычно уходит секунд 20-30 — в зависимости от загрузки системы. На данный момент, результат автоматически не обновляется. Так что можете позаниматься какое-то время своими делами, а потом нажать F5. Если «статус» fin, значит готово.

И теперь есть возможность загрузить на компьютер готовый результат. И получаете запросы, которые были заданы на вход, и фразы, которые сервис подобрал. Корректно или некорректно подобрано — другой вопрос, это не работа JustMagic фильтровать. Что выдает WordStat, то JustMagic предоставляет. Все это отфильтровывать после — уже ваша задача.

Обратите внимание, что указанные у запросов частоты не точные, это те, которые указал WordStat. Если это все будет использоваться для продвижения, то дальше частоты нужно проверить, заменить на более точные, для чего есть отдельный инструмента, в том числе и в самом JustMagic. О том, как им пользоваться, есть отдельный материал в блоге.

что это такое и почему? Парсер ключевых слов онлайн яндекс

Одним из самых популярных модулей в Rush Analytics является парсер Яндекс Wordstat, и это не случайно. При сборе семантического ядра необходимо точно знать частоту собираемых запросов, чтобы правильно расставить приоритеты для продвижения и избавиться от «мусора» и нулевых запросов. Часто задача — пробить десятки тысяч запросов частоты в Яндексе, но это непростая задача для самописных парсеров Wordstat и десктопных программ, и вот почему:

1. Яндекс Wordstat имеет хорошую защиту от парсинга, например, запрет IP адресов с которых парсинг и выкидывает капчу в ответ на запросы от ботов.Чтобы эффективно собирать данные из Wordstat, вам нужен эффективный алгоритм подключения IP-адресов и другие уловки.
2. Для парсинга большого объема данных с помощью десктопных программ понадобится много IP-адресов (прокси), которые Яндекс может запросто забанить, если алгоритм подключения не оптимален, а прокси стоят недешево.
3. Так же для парсинга нужно будет автоматически вводить большое количество капчи (например, подключив Антигейт для этой задачи). Этот фактор при неоптимальном алгоритме парсинга может сделать сам парсинг убыточным, так как стоимость капчи будет слишком высокой.
4. Большинство настольных программ не имеют защиты от потери данных во время сбора. Так, например, собрав половину данных и потратив на это деньги, в случае отказа парсера вы рискуете не только не получить оставшиеся данные, но и потерять уже собранные данные

Парсинг Яндекс Wordstat в Rush Analytics

Учитывая все сложности, которые могут возникнуть при парсинге Wordstat, мы сделали наш парсер Wordstat максимально быстрым, удобным и устойчивым к максимальному количеству проблем, связанных с парсингом:

• Никаких прокси и капч! Больше не нужно думать о запрете прокси или огромном количестве капч, выдаваемых Яндексом.Просто создайте проект, загрузите ключевые слова и дождитесь готового файла с результатом
• Высокая скорость парсинга. Наши алгоритмы используют оптимальную схему IP-соединения и другие уловки, чтобы сделать скорость синтаксического анализа феноменально высокой — вы даже не заметите, как выполняется ваш проект!
• Безопасность данных. Создавая проект в нашем парсере, вы можете быть уверены, что он будет успешно завершен и доступен для скачивания в любое время и из любой точки мира — все данные хранятся в облаке!
• Поддержка всех регионов Яндекса.У многих пользователей возникает необходимость определять частоту запросов в Яндексе не только по региону «Москва» или «Россия», но и по другим, включая «Украина» и «Беларусь». В Rush Analytics вы можете определить частоту запросов для любого региона, который Яндекс на данный момент поддерживает.

• Сборник всех частот. С помощью нашего парсера вы можете собрать все частоты: поисковый запрос, «поисковый запрос», «! Поиск! Запрос».

• Сбор левого столбца Wordstat.Помимо проверки частоты запросов, доступна коллекция ключевых слов из левого столбца Wordstat с установкой глубины синтаксического анализа от одной страницы до сбора всех страниц в левом столбце.

• Собираем правый столбец Wordstat. Коллекция ключевых слов доступна в правом столбце Wordstat.

Если вам нужен высокоскоростной сбор частот Яндекс Wordstat — Rush Analytics лучшее решение, особенно если вам нужно собрать большие объемы данных.Для пользователей, которым необходимо собирать более 100000 запросов в месяц, предусмотрены индивидуальные условия, просто напишите в нашу поддержку по телефону

Простой и бесплатный пример PHP-парсера (парсера) статистики по ключевым словам с wordstat Яндекс.

Понятно, что перед тем, как продвигать свой сайт, нужно определиться с ключевыми словами. это не сложная, но кропотливая работа. Чтобы найти что-то стоящее, нужно перелопатить кучу данных. Поэтому без средств автоматизации процессов не обойтись.В этой заметке я хочу сосредоточиться на парсере данных создания pHP с wordstat Яндекс.

Итак. Основная проблема при парсинге данных из сервиса статистики по ключевым словам wordstat Яндекс — это наличие капчи. Обойти это не так уж и сложно. Достаточно передать в запросе cookie fuid01, сгенерированный при обработке капчи. Другими словами, вам нужно зайти в сервис, сделать запрос, указав символы с картинки и получить содержимое необходимого cookie.

Как получить содержимое cookie fuid01 в браузере Firefox?

Поскольку я не собираюсь нацеливаться на эпосы и другие великие произведения человечества, я опишу только процесс получения содержимого файлов cookie fuid01 в браузере Firefox (я использую версию 8.0). В общем, запустите Firefox. Мы полагаем, что запрос в wordstat уже был выполнен и файл cookie был создан. Нажмите кнопку «Firefox» в левом верхнем углу окна браузера. Выберите в меню: Настройки> Настройки (ничего не путаю).

В открывшемся окне «Настройки» перейдите на вкладку «Конфиденциальность». Здесь нас интересует блок «История». Выберите в списке Firefox «будет использовать ваши настройки хранения истории» и нажмите появившуюся кнопку «Показать куки …».

В окне «Файлы cookie» в поле «Поиск» введите имя интересующего нас файла cookie, например Fuid01. В списке должно отображаться то, что было найдено. Выберите один из предложенных файлов cookie и в информационном поле выберите и скопируйте его «Содержимое».

Как работать с PHP парсером wordstat Яндекс

Скачать PHP парсер wordstat Яндекс бесплатно здесь … Сразу скажу, что это всего лишь пример, задача которого — разобрать ключевые слова и вывести их на экран, но все в порядке.

Первое, что вам нужно понять, это то, что все данные кодируются в UTF-8. Так что, если что, не забудьте преобразовать данные. Более того, на некоторых серверах это может быть проблемой, более подробно.Следующий нюанс — для работы скрипта потребуется поддержка. В остальном все довольно просто.

Мы присваиваем содержимое cookie fuid01 переменной $ fuid01. Фактически, это значение устанавливается в curl_setopt () через CURLOPT_COOKIE, но для удобства я вывел его отдельно. Далее нас интересует массив $ params — это переменные, переданные в запросе wordstat Яндекс. В качестве примера ограничился самым простым вариантом, чтобы динамики не было.В частности, разбирается только первая страница выпуска: «page» => 1, текстовое значение получается через GET, но для региона выбрано Москва : «geo» => 1.

Понятно, что идентификатор региона, если потребуется другой, придется уточнять. Для этого зайдите в wordstat Яндекс, нажмите на ссылку «Укажите регион …» и выберите нужный.

Сделав запрос, нужно посмотреть значение необходимого параметра в URL.Обратите внимание, что если выбрано несколько регионов, их идентификаторы будут разделены запятыми.

Далее идет запрос в службу статистики и парсинг wordstat Яндекс. У последнего есть один небольшой нюанс. Дело в том, что wordstat Яндекс отображает статистику в виде двух таблиц: «что искали по слову …» и «что еще искали люди …» — я использовал только первую. Однако здесь нет ничего сложного. Регулярные выражения довольно просты. Думаю, ты сможешь разобраться.Удачи!

Скачать архив с парсером.
Этот парсер собирает ключевые слова и частоту в файл Excel из сервиса Яндекс Wordstat.
Если в ваши частые задачи входит сбор статистики по ключевым словам из сервиса водостата яндекса, то одним из способов оптимизации рабочего процесса является делегирование задачи синтаксического анализа ключевых слов парсеру.
Данный парсер не оригинален по функционалу, а оригинален по простоте настройки и извлечения данных по ключевым словам.

Функциональность данного парсера позволяет собирать ключевые слова из сервиса wordstat.yandex.ru, статистику по доступности собранных ключей, точную частоту ключей, а также разгруппировать собранные ключи в кластеры.

Настройки парсера:

1. Авторизация с yandex.ru — в этом поле необходимо ввести адрес вашего почтового ящика с Яндекс почты

2. Пароль от yandex.ru — в этом поле необходимо ввести пароль от своей почты на Яндексе

3.Файл с ключевыми словами — в этом поле указывается файл со списком ключевых слов (файл должен быть сохранен в формате utf-8, каждый ключ на новой строке), если вы планируете активировать кластеризацию запросов после сбора, то в этом файле есть должна быть только 1 базовая кодовая фраза (все слова только в нижнем регистре (строчными буквами))

4. Файл с минус-словами — в этом поле указывается файл со списком минус-слов (файл должен быть сохранен в формате utf-8 формат, каждое отрицательное слово на новой строке)

5.Глубина захвата — до какой глубины анализировать

6. Исследовать результаты — эта опция активирует этап кластеризации запросов после сбора ключей по базовой фразе (при активации этой опции необходимо указать файл для сохранения исследования)

7. Проверять точную частоту — эта опция активирует сбор точной частоты для собранных ключей

8. Глубокое сканирование — эта опция активирует глубокое сканирование

9. Ключ для ввода капчи — необязательно

10.Файл для сохранения ключей — файл Excel, в который будут сохранены ключевые слова из сервиса wordstat.yandex.ru

11. Файл для сохранения исследования — файл Excel, в котором будут сохранены сгруппированные кластеры после кластеризации

Если у вас есть любые вопросы или пожелания — пишите на почту [email protected]
skype — vipvodu
Скачать архив с парсером

Пример файла с кластерами по ключу — база клиентов.

Советы:
1. Перед запуском внимательно проверьте настройки.
2. Если программа, после нажатия кнопки — старт — выключается — то скорее всего что-то не так с настройками, или после предыдущего прерванного парсинга зависшие процессы надо либо убивать в диспетчере задач, либо перезагрузите компьютер.
3. Не прерывайте парсинг, дождитесь надписи — Все данные сохранены

) Парсер SE :: Yandex :: WordStat требует аккаунтов на Яндексе. Аккаунты можно зарегистрировать с помощью парсера или просто добавить существующие аккаунты в файл files / SE-Yandex / accounts.txt в формате:

[электронная почта защищена]; пароль
[электронная почта защищена]; пароль2
…

Щелкните, чтобы развернуть …

Собранные данные (вверху)

• Количество оттисков по указанному запросу
• Дата обновления статистики
• Список всех ключевых слов, связанных с указанным, и количество их показов в месяц
• Список всех дополнительных ключевых слов, которые искали пользователи, и количество их показов в месяц

Возможности (вверху)

• Анализирует максимальное количество результатов, возвращаемых wordstat — 40 страниц по 50 элементов поиска
• Поддерживает выбор области поиска (с подгруппами)
• Может автоматически подставлять найденные ключевые слова в запросы (опция Parse to level)
• Возможность выбора сразу нескольких регионов для оценки
• Возможность обхода капч с помощью сервиса AntiCaptcha или любого другого API, поддерживающего их

Варианты использования (вверху)

• Оценка объема трафика по ключевому слову (частота)
• Поиск новых ключевых слов с похожей тематикой
• Сборник больших баз ключевых слов разной тематики
• Любые другие варианты, подразумевающие парсинг Яндекс.WordStat в той или иной форме

Запросы (вверху)

• Ключевые слова должны быть указаны как запросы, как если бы они были введены непосредственно в форму поиска Wordstat, например:

windows moscow
«windows moscow»
! окна! москва

Нажмите, чтобы развернуть …

результаты (вверху)

• В результате исходный запрос, количество его показов, дата обновления статистики, список связанных ключевых слов и их показов за месяц, список дополнительных ключевых слов и их показов за месяц отображаются

Окна! Москва — 10368, обновлено: 16.05.2013
ключевые слова: окна
москва: 32367
окна пластиковые москва: 8994
окна пвх москва: 4813
купить окна москва: 2561
цена окна москва: 1706
окна москва работы: 1547
вакансии окна москва: 1187
деревянные окна москва: 1087
сервис + одно окно москва: 1021
…
дополнительные ключевые слова:
производство окон ПВХ: 8512
окон rehau: 15686
окна саламандра: 1576
окон kbe: 3798
окон kbe: 6089
окон kwe: 3227
остекление балконов: 83216
беседки: 471213
остекление лоджии: 26366
офисные перегородки: 18740
окна в сборе: 26223
…

Щелкните, чтобы развернуть …

Возможные настройки (вверху)

Парсер ключевых слов — это параметр Datacol, который автоматически собирает запросы из статистики услуг Wordstat по указанным пользователем ключевым словам. Таким образом, вам просто нужно задать основные ключевые слова, после чего Datacol самостоятельно будет собирать информацию о производных запросах. Вместе с запросами сохраняется частота показов каждого запроса в месяц. При синтаксическом анализе Datacol просматривает все страницы выходных данных Wordstat.

• Использование парсера Wordstat Вы сможете собирать запросы и частоту из статистики;
• Вам нужно только указать список ключевых слов, по которым вам нужно собирать данные;
• Сохраните собранную информацию в любом удобном формате ( Excel, TXT, WordPress, MySQL и др.)).

Парсинг Wordstat подразумевает обработку Javascript, а также необходимость авторизации для сбора данных. Мы получаем эту возможность благодаря плагину. При запуске кампании Datacol откроет один или несколько экземпляров браузера Chrome для загрузки через них веб-страниц. Количество запущенных экземпляров Chrome равно количеству потоков кампании. Обратите внимание, что инициализация экземпляров браузера может занять некоторое время.

Для кого и для чего используется парсер ключевых слов Яндекса?

Парсер ключевых слов чаще всего используется SEO-специалистами. В частности, это касается реализации задачи по составлению семантического ядра сайта. Оговоримся, что ниже мы поговорим о продвижении сайтов в российском Интернете. В этом контексте более актуален парсер ключевых слов Яндекс Директ.

Парсер прямого поискового запроса

Сначала опишем стандартный рабочий процесс прямого синтаксического анализатора.

1.
Пользователь указывает поисковые запросы, по которым нужно собирать производные.
2.
Парсер авторизуется на Яндексе и начинает поочередно разбирать Яндекс Wordstat для каждого запроса.
3.
Для каждого запроса производные ключевые слова берутся не только с первой страницы прямого выпуска, но и со всех последующих.

В результате на выходе мы имеем довольно большое количество вариантов ключевых слов, которые в дальнейшем используются для формирования семантического ядра сайта.

Парсер ключевых слов и количество показов — «скользкий момент»

Обратите внимание, что помимо ключевых слов мы получаем так называемое «прогнозируемое количество показов» — показатель, к которому следует относиться очень осторожно. Для начала разберемся, что пишет об этом значении сам Яндекс:

В результатах отображается статистика запросов поисковой системы Яндекс, содержащих заданное слово или фразу, а также другие запросы, которые были сделаны людьми, которые ее искали (справа).
Цифры рядом с каждым запросом в результатах поиска wordstat дают предварительный прогноз количества показов в месяц, которые у вас будут, если вы выберете этот запрос в качестве ключевого слова.

Ошибка многих оптимизаторов в том, что они читают только первую часть описания, и при этом не очень внимательно. Двигайтесь дальше:

Число рядом со словом «телевизор» указывает количество показов по абсолютно всем запросам, содержащим слово «телевизор»: «купить телевизор», «плазменный телевизор», «купить плазменный телевизор», «купить новую плазму. ТВ »и др.

Вы, наверное, уже догадались, на что мы намекаем? Итак, вы должны понимать главное — при парсинге производных запросов с помощью Wordstat не следует обращать внимание на их показатель частоты, так как это значение складывается из частот всех производных запросов.

Но как же тогда определить, какие ключевые слова более «жирные», а какие — менее? Давайте сразу же развенчаем заблуждение о том, что производные ключевые слова всегда имеют меньше реальных совпадений, чем основные. Это полная чушь! Операторы кавычек позволят нам определить реальное количество показов ключевых слов (за вычетом количества показов производных). Таким образом, для поиска запросов и определения самых «жирных» необходимо применить следующую схему:

1. Запустите анализатор ключей, чтобы найти производные.
2.
Возьмите все производные запросы и проанализируйте количество показов каждого, указав запрос в кавычках.

Мы согласны с тем, что это несколько более длинный и сложный путь. Однако представьте себе ситуацию. У вас около 500 запросов, по которым вы хотите продвигать основной сайт. 30 из них (по вашему первоначальному мнению, то есть согласно изначально проанализированной статистике Wordstat) являются самой высокой частотой. Затем вы тратите 3 месяца времени и несколько тысяч убитых енотов (да, ребята — качественное продвижение — дорогое и длительное мероприятие) и в итоге получается, что поисковый трафик в разы меньше ожидаемого.Вы очень расстраиваетесь, ищете профессионального специалиста по продвижению и он открывает вам глаза на то, что вы продвигали совсем другие запросы, которые привлекают трафик (в частности, он показывает вам реальную статистику по запросам в кавычках).

Тестирование парсера запросов

На нашем сайте вы можете бесплатно скачать парсер ключевых слов Яндекс и протестировать его. Также можно обсудить настройку парсера kei, который будет проверять значения собранных запросов в кавычках.

Тестирование парсера Wordstat

Для проверки работы парсера Wordstat :

Шаг 1. Установить. Демо-версия программы имеет все возможности платной, но сохраняет только первых 25 результатов парсинга .

Шаг 2. В дереве кампаний есть кампания seo-parsers / wordstat-keywords-parser.par … Выберите ее и нажмите Launch (Play) … Перед запуском вы можете отредактировать Входные данные для изменения набора базовых запросов , для которых будет собираться статистика.

щелкните изображение для увеличения

После запуска кампании открывается окно браузера, в котором необходимо ввести данные авторизации для доступа к статистике Wordstat.

как настроить и пользоваться программой Keyword scraper online яндекс

Самое первое, что вам нужно выяснить, это что такое синтаксический анализ. Возможно, вы знаете это определение, и даже если нет, его будет легко понять. Парсинг — средство сбора информации из любого источника с последующей обработкой данных. Если говорить о частных случаях, то парсинг в seo (иными словами парсинг результатов поиска) — это сбор и анализ статистики по запросам пользователей.

Поисковые системы тоже используют синтаксический анализ. Итак, поисковые роботы разбирают, анализируют веб-страницы и вносят информацию о них в базу данных поисковых систем.

Яндекс.Wordstat — очень полезный сервис в seo. Но работать с ним можно только при наличии Яндекс. Он позволяет выбирать ключевые слова на основе запросов пользователей, чтобы в дальнейшем составить из них семантическое ядро.

Прежде всего, необходимо определиться с темой. Что вы продаете? Какие услуги вы предоставляете? Определив тему и то, что вы будете просить, вы можете начать использовать Wordstat.

Введите свой запрос в строку поиска. И разверните его возвращенными результатами.

Результаты представлены в двух столбцах. Число рядом с запросом — это прогнозируемое количество показов в месяц, которое можно получить, выбрав понравившийся запрос с ключевой фразой. Прогноз на последние 30 дней до даты обновления статистики.

Вы можете настроить отображение результатов поиска по регионам. Если вы оказываете услуги только в Москве, выберите вкладку «Все регионы» (она находится чуть ниже строки поиска) и настройте под себя.

В левом столбце все фразы со словами вашего запроса и слова в нем отсортированы в порядке убывания частоты показов. Для вас важно сразу выбрать те параметры расширенных ключей, которые будут нацелены на ваш проект. Целенаправленными являются те запросы, по которым пользователь, введя запрос в поисковике, может найти на вашем сайте то, что ему нужно. Целевые фразы будут реже, и пользователи, которые приходят из результатов поиска, смогут найти то, что им нужно, а это значит, что они не покинут ваш сайт сразу.Эти посетители важны для вас, потому что именно они могут выполнить целевое действие — купить товар или заказать услугу.

Проверить выбранные фразы — исключить те, с частотой близкой к нулю. Для этого используйте оператор «» (кавычки).

Затем перейдите в правый столбец.

В правом столбце показаны запросы, похожие на ваш. Собрав то, что вам нужно, не забудьте сверять фразы с оператором «» (Котировки).

Набрав достаточное количество ключевых фраз, вы переходите к следующему этапу: разделите фразы по частоте.На этом ваша работа с Wordstat завершена.

По некоторым ключевым словам Wordstat дает неверную информацию. Как это проверить? Перейдите на вкладку «История запросов» и посмотрите статистику.

Показания статистики представлены в 2-х графиках: абсолютном и относительном.

Абсолютный показатель — это фактическая стоимость показов в разные периоды времени. А относительный показатель — это отношение показов по интересующему запросу к общему количеству показов в сети.Это демонстрирует популярность запроса среди всех остальных.

Если график относительного значения выше абсолютного, то, возможно, произошла автоматическая накрутка запроса, либо интерес к запросу выше нормального. Возможно, это связано с сезоном. Так что зимой спрос на лыжи выше.

Процесс парсинга можно автоматизировать. В этом случае можно использовать не только платные и бесплатные программы, но и расширения для браузера.

1.Расширение браузера Яндекс Wordstat Assistant. Установите его в браузере, и при работе со статистикой Яндекс.Слова слева появится панель, в которой вы сможете собрать понравившиеся ключевые слова.

2. Key Collector — программа платная, но высокофункциональная.

• В настройках есть вкладка «Яндекс.Wordstat». Нажав на нее, вы можете установить глубину разбора. Таким образом можно получить больше ключей. Но рекомендуется установить его на 0, чтобы время не увеличивалось.А ключи можно расширить по-другому, и на их сбор уйдет меньше времени. Максимальное количество страниц для парсинга в Яндекс.Wordstat — 40. Каждая страница содержит до 50 фраз. Таким образом, максимальное количество результатов для одной фразы в Wordstat составляет 2000. И если вы хотите собрать больше данных, вам необходимо расширить список входных слов, добавив уточняющие слова. Например, не просто «капуста», а «цветная капуста», «производство капусты» и т. Д .;

Скачать архив парсера
Этот парсер собирает ключевые слова и частоту в файл Excel из сервиса Яндекс Wordstat.
Если в ваши частые задачи входит сбор статистики по ключевым словам из службы водостата яндекса, то одним из способов оптимизации рабочего процесса является делегирование задачи синтаксического анализа ключевым словам синтаксического анализатора.
Данный парсер не оригинален по функционалу, а оригинален по простоте настройки и извлечения данных по ключевым словам.

Функциональность данного парсера позволяет собирать ключевые слова из сервиса wordstat.yandex.ru, статистику частоты запросов собранных ключей, точную частоту ключей, а также разгруппировать собранные ключи в кластеры.

Настройки парсера:

1. Авторизация с yandex.ru — в этом поле необходимо ввести адрес вашего почтового ящика с Яндекс почты

2. Пароль от yandex.ru — в этом поле необходимо ввести пароль от своей почты на Яндексе

3. Файл с ключевыми словами — в этом поле указывается файл со списком ключевых слов (файл должен быть сохранен в формате utf-8, каждый ключ на новой строке), если вы планируете активировать кластеризацию запросов после сбора , то в этом файле должна быть только 1 базовая кодовая фраза (все слова только строчными буквами (строчными буквами))

4.Файл с минус-словами — в этом поле указывается файл со списком минус-слов (файл должен быть сохранен в формате utf-8, каждое минус-слово в новой строке)

5. Глубина захвата — до какой глубины анализировать

6. Исследовать результаты — эта опция активирует этап кластеризации запросов после сбора ключей по базовой фразе (при активации этой опции необходимо указать файл для сохранения исследования)

7. Проверить точную частоту — это опция активирует сбор точной частоты для собранных ключей

8.Глубокое сканирование — данная опция активирует глубокое сканирование

9. Ключ для капч — опционально

10. Файл для сохранения ключей — файл Excel, в который будут сохранены ключевые слова из сервиса wordstat.yandex.ru

11. Файл для сохранения исследование — файл Excel, в котором будут сохранены сгруппированные кластеры после кластеризации

Если есть вопросы или пожелания — пишите на почту [электронная почта защищена]
скайп — vipvodu
Скачать архив парсера

Пример файла с кластерами по ключу — это клиентская база.

Совет:
1. Перед запуском внимательно проверьте настройки.
2. Если программа, после нажатия кнопки — запуск — выключается — то скорее всего что-то не так с настройками, или после предыдущего прерванного парсинга зависшие процессы надо либо убивать в диспетчере задач, либо зависшие процессы, или перезагрузите компьютер.
3. Не прерывайте парсинг, дождитесь надписи — Все данные сохранены

Одним из самых популярных модулей в Rush Analytics является парсер Яндекс Wordstat, и это не случайно.При сборе семантического ядра необходимо точно знать частоту собираемых запросов, чтобы правильно расставить приоритеты для продвижения и избавиться от «мусора» и нулевых запросов. Часто задача — пробить десятки тысяч запросов частоты в Яндексе, но это непростая задача для самописных парсеров Wordstat и десктопных программ, и вот почему:

1. Яндекс Wordstat имеет хорошую защиту от парсинга, например, запрет IP-адресов, с которых производится парсинг, и выкидывание капчи в ответ на запросы от ботов.Чтобы эффективно собирать данные из Wordstat, вам понадобится эффективный алгоритм подключения IP-адреса и другие уловки.
2. Для парсинга большого объема данных с помощью десктопных программ понадобится много IP-адресов (прокси), которые Яндекс легко может забанить, если алгоритм подключения не оптимален, а прокси недешевы
3. Так же для парсинга нужно будет автоматически вводить большое количество капчи (например, подключив Антигейт для этой задачи). Этот фактор при неоптимальном алгоритме парсинга может сделать сам парсинг убыточным, так как стоимость капчи будет слишком высокой
4. Большинство настольных программ не имеют защиты от потери данных во время сбора.Так, например, собрав половину данных и потратив на это деньги, в случае отказа парсера вы рискуете не только не получить оставшиеся данные, но и потерять уже собранные данные

Парсинг Яндекс Wordstat в Rush Analytics

Учитывая все сложности, которые могут возникнуть при парсинге Wordstat, мы сделали наш парсер Wordstat максимально быстрым, удобным и устойчивым к проблемам с парсингом максимального числа:

• Никаких прокси и капч! Больше не нужно думать о бане прокси или огромном количестве капч, выдаваемых Яндексом.Просто создайте проект, загрузите ключевые слова и ждите готовый файл с результатом
• Высокая скорость парсинга. Наши алгоритмы используют оптимальную схему IP-соединения и другие уловки, чтобы сделать скорость синтаксического анализа феноменально высокой — вы даже не заметите, как выполняется ваш проект!
• Безопасность данных. Создавая проект в нашем парсере, вы можете быть уверены, что он будет успешно завершен и доступен для скачивания в любое время и из любой точки мира — все данные хранятся в облаке!
• Поддержка всех регионов Яндекса.У многих пользователей возникает необходимость определять частоту запросов в Яндексе не только по региону «Москва» или «Россия», но и по другим, включая «Украина» и «Беларусь». В Rush Analytics вы можете определить частоту запросов для любого региона, который Яндекс на данный момент поддерживает.

• Сборник всех частот. С помощью нашего парсера вы можете собрать все частоты: поисковый запрос, «поисковый запрос», «! Поиск! Запрос».

• Сбор левого столбца Wordstat.Помимо проверки частоты запросов, можно собирать ключевые слова из левого столбца Wordstat с настройкой глубины анализа от одной страницы до сбора всех страниц в левом столбце.

• Собираем правый столбец Wordstat. Коллекция ключевых слов доступна в правом столбце Wordstat.

Если вам нужен высокоскоростной сбор частот, Яндекс Wordstat- Rush Analytics — лучшее решение, особенно если вам нужно собрать большие объемы данных.Для пользователей, которым необходимо собирать более 100000 запросов в месяц, предусмотрены индивидуальные условия, просто напишите в нашу поддержку по телефону

Если у вас есть крупный проект с семантическим ядром на несколько сотен или тысяч запросов, согласитесь, сидеть в Wordstat и выбирать их вручную покажется изощренной пыткой. Хорошо, что есть вспомогательные программы, которые могут взять на себя основную часть рутинной работы. Одна из таких программ называется «Словооб».

Что такое Словооб

Словоеб — бесплатная (и значительно урезанная по функциональности) версия программы, полюбившаяся профессиональным оптимизаторам.Большинство функций KeyColletor обычному пользователю вряд ли понадобятся, поэтому вы можете с помощью Словооба решить главную задачу — подбор ключевых слов.

Кстати, платный KeyCollector также позволяет анализировать слова из Google AdWords — это особенно полезно, если ваш сайт ориентирован в первую очередь на страны, где Google обеспечивает основной трафик. Бесплатное Словоеб ограничено только Яндексом.

Для начала нужно скачать программу Словооб. Вы можете сделать это, перейдя по ссылке в SEOM.информационный блог.

Программа не требует установки. Просто распакуйте архив в любое удобное место на вашем компьютере и запустите Slovoeb.exe. В дальнейшем все ваши настройки будут храниться в выбранной папке. Перед началом работы не забудьте ознакомиться с материалом про — информация в статье актуальна и для этой программы.

Настройка Словоеб

Вот что мы видим после запуска:

Перед началом работы необходимо выполнить ряд настроек.Первый — указать учетные записи Яндекса для парсинга ключевых слов. Напомню, что работать в Wordstat можно только после авторизации. Поэтому советую создать около пяти аккаунтов, специально разработанных под Словоёб. Не используйте специальные символы в паролях этих учетных записей!

Не рекомендую использовать свой реальный аккаунт, так как программа делает много запросов в Яндекс за единицу времени, за что вы можете получить санкции.

Нажмите на значок шестеренки в верхней левой части окна программы и перейдите в настройки.

Перейдите на вкладку Яндекс.Директ и введите данные аккаунта в формате Логин: Пароль … По желанию вы можете указать прокси. Обязательно прочтите памятку в окне настроек!

Советую изучить и изменить другие настройки ПО.

Автоматическое распознавание капчи

Следующим шагом будет автоматизация распознавания капчи. Согласитесь, в чем смысл программы, если она требует вручную вводить каждый раз капчу, выдаваемую Яндексом.Поскольку Словооб будет отправлять запросы в Яндекс много раз за короткий промежуток времени, капчи неизбежны.

Пользуюсь сервисом Antigate … При желании можно использовать другие программы. Словоеб поддерживает:

• Антигент
• CaptchaBot
• RIPCaptcha
• ruCaptcha
• SocialLink

Я никогда раньше не слышал о многих из них.

В случае с Antigate есть нюанс: они переехали на новый сайт (хотя старый все еще доступен). Они используют общую базу данных, поэтому на обоих сайтах есть одна учетная запись. На какой из них зарегистрироваться — решать вам. Первый — более классический, спартанский, более знакомый опытным веб-мастерам. Второй более современный.

Обратите внимание, что Антигейт платный. Но недорого. Мне хватает 1 доллара на 2 месяца работы (а то и больше).

Перейдите на страницу настроек антикапчи, щелкнув вкладку в левой части окна настроек.

В поле Antigate key введите ваш ключ антикапчи. Вы можете получить его в настройках профиля Antigate.

На этом базовая настройка Словооба завершена.

Подбор ключевых слов с помощью Словаоб

Пора переходить непосредственно к отбору заявок. Для этого вам необходимо создать новый проект. Все его данные будут сохранены в файл. Таких файлов может быть неограниченное количество, поэтому вы можете легко переключаться между проектами.

Нажмите кнопку «Создать проект»:

В открывшемся окне выберите, куда сохранить файл и как назвать его. Обычно я называю файлы по имени сайта и сохраняю их в папку проекта (где находятся все остальные данные на нем). Кто-то хранит все файлы Словооба в одной папке. Кому удобнее.

Следующим шагом после создания проекта является настройка региона. Если ваш сайт ориентирован только на определенный регион (или регионы), вам нужна статистика поисковых запросов именно по нему, а не по всему миру.Нажмите кнопку выбора региона и установите нужные флажки.

Здесь все так же, как и в интерфейсе Wordstat:

Пришло время для исследования ключевых слов!

Для начала отбора запросов нажмите кнопку « Пакетный сбор запросов из левого столбца Яндекс.Wordstat », как показано на скриншоте.

В открывшемся окне введите ключевые слова, по которым вы хотите выбирать запросы. Все точно так же, как в интерфейсе Wordstat.Основное отличие состоит в том, что в программе можно ввести сразу несколько слов, и программа будет работать с ними по очереди, а в Wordstat нужно работать с каждым словом по очереди, вручную, что значительно увеличивает время работы.

Щелкните « Начать сбор ». Ура, теперь ты можешь пойти сварить кофе или переключиться на другие дела. Словоёб потребуется время для сбора запросов.

Стоп-слова

После того, как программа проанализирует ключевые слова, необходимо их отфильтровать, отбросив комбинации и формулировки, которые нас не интересуют.Это можно сделать с помощью стоп-слов. Нажмите на большую кнопку « Стоп-слова » с изображением щита. В открывшемся окне нажмите кнопку « Добавить в список ». В другом открывшемся окне перечислите стоп-слова (каждое с новой строкой), которых не должно быть в вашем поисковом запросе. Например, нас не интересуют запросы со словами «скачать», «торрент», «новая версия», «последняя версия» и так далее, поскольку мы распространяем не саму программу, а только ее описание.

После ввода стоп-слов нажмите « Отметить фразы в таблице » в нижнем левом углу окна стоп-слов.

Работа с частотой в Словоеб

Остался один нюанс: отображаемая в столбце частота запросов — это базовая частота, то есть фраза со всеми словоформами. Чтобы определить частоты с помощью операторов, нажмите кнопку с лупой и выберите « Собрать частоты в форме ».
“.

Яндекс Wordstat — сервис Яндекса, используемый для подбора ключевых слов на основе анализа поисковых запросов пользователей.

Зачем нужен Wordstat

В основном используется для составления семантического ядра. Wordstat бесплатный, многофункциональный инструмент, но настолько простой, что разобраться в нем сможет даже новичок. С помощью Wordstat можно узнать подробную статистику запросов в системе Яндекс за последний месяц, а также составить структуру не только всего сайта, но и отдельных его страниц.На практике сервис используется для решения следующих задач:

1. Сбор наиболее полной семантики с помощью расширений запросов;
2. Проверка периодичности обращений, в том числе региональных;
3. Проверка сезонности запросов.

Это самый простой вариант, но, конечно, есть и более мелкие задачи, которые Wordstat помогает решать.

Как правильно использовать Wordstat

Для начала нужно там зарегистрироваться. Вот ссылка на сервис, в нее можно вводить слова без регистрации, но узнать результаты можно только после регистрации.Иначе выскочит такая фигня:

Также важно, чтобы в вашем профиле на Яндексе был указан ваш регион, для которого вы собираетесь просматривать статистику запросов. В противном случае, если вы ищете, сколько клиентов вашего бизнеса вводят слово «удочки» в ваших Нижних Васюках, а у вас Московская область, то вам может быть выдано, что удочки ищут сотни тысяч человек. Вы купите сто тысяч штук, а в Нижних Васюках их ищут только пара калек.

После регистрации введите слово и нажмите кнопку «Найти». Вы получите такие результаты:

Как видите, мы ввели слово «брат», и в левом столбце будут запросы, в которых присутствует фраза «брат». Эти запросы вводятся реальными пользователями. В правом столбце есть похожие запросы. Цифры рядом с каждым запросом — это их частота (то есть, как часто пользователи вводят их). Но это не точная частота, а приблизительная.То есть само словосочетание «братан» в этой форме можно ввести всего 20 раз (то есть точная частота ее тогда 20), но вместе с фразами «братан», «братан 90», «давай братан» «и другие у нее частота 27 080. Точную частоту мы научимся определять дальше.

В основном они работают с Wordstat через специальные сервисы и программы. Их тысячи! Самый известный — Kay Collector. Все эти программы увеличивают удобство использования этого инструмента в разы.

Они редко работают напрямую с Wordstat, но я слышал потрясающие истории о том, что в студии Ашманова, одной из самых крутых SEO-студий, есть обезьяны, которые вручную вводят каждый запрос в Wordstat и копируют результат в файл .txt. Я сразу представил сотню рабов, которые выполняют тот же объем работы в день, что и один оптимизатор с Kay Collector.

Давайте теперь посмотрим на остальные функции интерфейса:

В блоке 1 — переключение между типами устройств.Я лично не использую. Я делаю свои сайты удобными для всех типов устройств.
В блоке 2 Очень полезный переключатель. С его помощью можно увидеть, во-первых, региональность запроса (в какой регион вводится чаще, в какой — реже). На этом инструменте можно серьезно застрять. А во-вторых, здесь вы можете увидеть «Историю запроса» — а это действительно иногда очень нужно для определения сезонности запроса и отслеживания тренда.
В блоке 3 — дата, когда Яндекс последний раз обновлял статистику по запросам.В большинстве случаев нам это не нужно.
В блоке 4 — выберите регион / регионы.

По регионам

Вы можете увидеть, что они ищут где. Это забавно. Вот, например, можно узнать, что воровские песни в среднем на душу населения больше всего ищут в России, а также в Греции и в Израиле:

А если щелкнуть по России, то увидишь, что блатняк востребован везде, но особенно в Дагестане:

История запросов

Как я уже сказал, в истории запросов вы можете определять сезонные запросы и тренды.Например, можно только позавидовать тем веб-мастерам, которые успели написать статьи о Трампе, потому что сейчас (конец 2016 года) их трафик начал расти:

Но самое профессиональное начинается с работы с операторами.

Какие операторы пригодятся при работе с Wordstat

Для максимально эффективной работы в интерфейсе необходимо уметь пользоваться операторами Яндекс Wordstat.

Основные операторы

Два основных оператора — восклицательное слово и кавычки.Это основы основ.

Смотрите, без них у нас 25 655 впечатлений. Это отображения всех фраз со словом «брат».

Всего 832 в кавычках. Кавычки фиксируют фразу. Это означает, что 832 впечатления — для словосочетаний «брат», «брат», «брат», взятых вместе, то есть это словосочетание с другим порядком слов и окончаниями, но без добавления других слов к этой фразе. То есть в нее не входят отображения фраз «мы братья», «мы засыпали брата» и так далее.

С восклицательным знаком — 7409 оттисков. Он фиксирует словоформу. То есть сюда входят фразы «брат», «ништяк, брат», «держись, брат» и другие фразы с таким же окончанием. А отображения фраз «позови брата», «скачай песню про брата» и т. Д. Не включены.

А здесь всего 152 впечатления. Это связано с тем, что при использовании восклицательного знака и кавычек учитываются только показы этой фразы и только в этой форме.Но с другим порядком слов во фразе. То есть, если ввести «ништяк брат», то Wordstat покажет нам сумму впечатлений «ништяк брат» и «брат ништяк».

Вспомогательные операторы

Плюс. Символ «+» принудительно учитывает стоп-слова. По умолчанию Wordstat не принимает во внимание предлоги, а по запросу «как купить телевизор» выдает в основном коммерческие запросы:

Если для вас важна частица «как», то исправьте ее с помощью плюса, и Wordstat выдаст вам следующие данные:

Оператор ИЛИ.Прямая косая черта «|» — если этим оператором разделены две фразы, он покажет все варианты с этими двумя фразами.

Кстати, позволяет сравнивать два запроса, я для этого в основном использую.

Минус. Знак «-» исключает конкретное слово из запроса. Пример: «купить машину в Москве -бу». Будут показаны запросы без использования слова «бу».

Круглые скобки «()» — группирует использование нескольких операторов.

Квадратные скобки «» — фиксируют последовательность слов в поисковой фразе. Этот оператор появился не так давно. То есть мы получаем возможность узнать, в каком порядке слов чаще всего вводится фраза:

Как видите, почти никто не вводит фразу в неправильном порядке:

Плагины

Работать с голым Яндекс Wordstat вообще неудобно. Чтобы облегчить себе работу, вы можете установить в браузере специальный плагин, предназначенный для работы в Wordstat.Плагины для браузеров Chromium (Яндекс, Почта, Amigo, Opera и Google Chrome) такие же, но для Mozila есть отдельный плагин, все они бесплатны и доступны для скачивания, вы можете установить их прямо из браузера. Самые популярные плагины — Wordstat Assistant и Yandex Wordstat Helper.

Яндекс Wordstat Ассистент

Пожалуй, самый лучший плагин для wordstat.yandex.ru. Сам пользуюсь. Он прост в использовании, практичен и не мешает вам работать на других сайтах.Установленный помощник wordstat запускается только при переходе на страницу Wordstat. Нажимая на знак плюса, нужное ключевое слово можно добавить в список (он находится слева). В помощнике есть возможность сортировать выбранные ключевые слова и удалять ненужные. Просто скопируйте полученный список в буфер обмена и перенесите в Excel для дальнейшей обработки. Кстати, удобство использования плагина заключается еще и в том, что при добавлении в список фраз, которые уже есть, автоматически удаляются дубликаты, что значительно сокращает работу.

Яндекс Wordstat Helper

Этот плагин проще предыдущего, но не менее популярный, его также можно установить прямо из браузера. Помощник выполнен в виде виджета, который добавляется на страницу wordstat сразу после установки, вам просто нужно обновить страницу и можно приступать к работе. Его функций:

1. Возможность автоматической сортировки по алфавиту;
2. Проверяет дубликаты, удаляя последние;
3. Можно обрабатывать разные запросы на нескольких вкладках браузера.Необходимые слова добавляются в тот же список;
4. Есть счетчик слов;
5. Возможность скопировать готовый список в Excel, собрав все воедино по исходным фразам.

Прежде чем решить, какой плагин использовать, попробуйте оба из них в действии, это позволит вам сделать правильный выбор.

Парсеры Wordstat

Чтобы сэкономить время при подборе ключевых слов, часто используют специально разработанные для этого автоматические программы-парсеры, которые могут быть как платными, так и бесплатными.

Некоторые ребята заказывают парсеры и чисто для своих нужд.

Лучший платный парсер Wordstat — KeyCollector. Его используют в основном те, кто профессионально занимается составлением семантики. Бесплатный аналог KeyCollector — программа Словоеб. Его функции урезаны, но с его помощью можно составлять небольшие ядра.

Magadan — тоже довольно популярный парсер Wordstat, который тоже можно скачать бесплатно. Подбирает и анализирует запросы, есть поддержка регионов, предназначена для парсинга фраз Яндекс Директ.

Напоследок хочу отметить, что Wordstat предоставляет только те данные, которые есть у Яндекса. Поэтому, например, частота в Google и других поисковых системах может быть совершенно разной.

Как быстро проверить частоту запросов в Wordstat. Как проверить частоту запросов

В нашей статье о типах поисковых запросов было сказано, что запросы делятся на HF, MF, LF и MNCh. Подробнее обо всех типах вы можете прочитать в статье — Типы поисковых запросов.Сегодня я хотел бы поговорить о том, как проверить частоту запроса и узнать, к какому запросу он принадлежит. Мы рассмотрим наиболее удобный способ проверки — с помощью сервиса Яндекс Wordstat или поисковых слов Яндекса. Этот сервис предназначен для отображения статистики по поисковым запросам в данной системе.

Частота запросов в Яндекс ПС

У поисковой системы Яндекс, помимо своих основных функций для пользователей — поиска сайтов для ответов на поставленные вопросы, есть отличный сервис для владельцев сайтов, который позволяет узнать, насколько популярен тот или иной запрос, то есть определить его частоту.

Частота поиска
Количество раз, когда пользователь вводит определенный запрос в поисковой системе за период времени (в Яндексе за 1 месяц). То есть, проверяя запрос «Квартиры в Москве» на его периодичность, мы узнаем, сколько раз в месяц пользователи вводили эту фразу в поисковую строку.

Определить периодичность запроса

Как упоминалось выше, у нас есть 4 типа поисковых запросов: высокочастотный, среднечастотный, низкочастотный, микронно-низкочастотный.Теперь пора научиться определять это. Нам понадобится сервис Wordstat — wordstat.yandex.ru … Также стоит отметить, что для использования этого сервиса вам необходимо зарегистрироваться в самом Яндексе (просто введите почтовый ящик). Услуга полностью бесплатна, что не может не радовать.

Как видите, на странице есть только адресная строка для ввода запроса и несколько дополнительных функций … Сейчас нас интересует определение периодичности запроса. Для этого вбиваем нужный запрос в строку поиска и получаем результат.Например, возьмем запрос «Новости политики».

Как видите, у этого поискового запроса 23 473 показа в месяц … Соответственно, запрос высокочастотный … Также в левом столбце можно посмотреть запросы в Яндексе, содержащие эту фразу, и похожие запросы показаны в правом столбце.

Итак, давайте еще раз посмотрим, какие запросы у нас будут высокочастотными, а какие относятся к другим типам.

Высокочастотный запрос — более 5000 показов в месяц

Среднечастотный запрос — от 500 до 5000 показов в месяц

Низкочастотный запрос — от 50 до 500 показов в месяц

Microfine Query — менее 50 показов в месяц.

Важно! Эти числа неточны, и частота поисковых запросов для определенных видов может варьироваться в зависимости от предмета. Например, по некоторым темам наиболее частыми запросами будут те, у которых более 10 000 показов в месяц.

Попробуем ввести запрос микронной частоты в Wordstat. Например, «Исследования шунтирования коронарной артерии»

Как видите, в Яндексе такой запрос вводится всего 35 раз в месяц, и его следует отнести к категории MNC.Раскрутка по такому запросу — самая простая, но при этом количество посетителей, которые заходят на сайт, будет очень низким.

Важно! Данные в столбце «Показы в месяц» неточны. Яндекс предоставляет вам информацию обо всех запросах, содержащих эту фразу.

Например, запрос «Дантист Москва» — 500 показов в месяц. Но в эти впечатления войдут и запросы «Дантист на дому в Москве», «Платный стоматолог Москва» прочее.Чтобы определить количество точных вхождений, используйте дополнительные возможности Wordstat. Как именно это сделать, будет рассказано ниже.

Определение количества точных и морфологических вхождений запроса

Приведенные выше результаты, как уже упоминалось, не дают точной картины для конкретного запроса. Чтобы определить точное вхождение слов в Wordstat, нам нужно использовать некоторые дополнительные функции.

Возьмем заявку «Купить мопед».

Как видите, у этого запроса 105 048 показов в месяц. Однако эти впечатления будут включать фразы «Купите мопед б / у», «Купите мопеды Alpha» и другие.

Чтобы определить точное совпадение поискового запроса, нам нужно заключить запрос в кавычки.

Как видите, у этого запроса всего 4 400 показов. Это количество раз, когда пользователи вводят этот запрос в Яндексе в месяц.При этом в запросе 4400 оттисков включают морфологические изменения. То есть здесь также отображаются результаты запроса. «Купи мопеды», «Купи мопед», «Купи мопед» прочее.

Чтобы получить точное количество совпадений для запроса в определенной форме, времени и регистре, вы должны поставить восклицательный знак перед каждым словом в этом запросе. Типы поисковых запросов

В этой статье мы анализируем вопросы, связанные с частотой запросов в 2-х крупнейших поисковых системах Рунета: Яндекс и Google.Мы проанализируем, какие сервисы существуют, чтобы определить частоту запросов, в чем разница между точными и неопределенными случаями, как проанализировать частоту точных появлений и проанализировать, какие запросы будут актуальны в нашем блоге, и они смогут привлечь посетителей на наш сайт, и которые только на первый взгляд востребованы, но на самом деле от них лучше отказаться при написании статьи.

Частота запросов в Яндексе

Перед наполнением сайта или блога () контентом необходимо определить, какая целевая аудитория будет отправляться информация с нашего сайта и, соответственно, проанализировать периодичность запросов , чтобы найти наиболее популярные и способные привлечь заинтересованных читателей. в этой информации.Основываясь на том, что пользователи ищут в сети, мы определим план развития сайта, составим семантическое ядро ​​и напишем оптимизированные статьи для запросов ключей данных … Чтобы определить, с какой периодичностью они ищут определенную информацию в В поисковой системе Яндекса воспользуемся услугами сервиса wordstat.yandex.ru (ссылка неактивна, для перехода на сайт скопируйте домен в адресную строку браузера). Изначально перед вашими глазами предстает следующая картина:

Первое, что нужно сделать, это определить географию ваших поисковых запросов.Например, мой блог ориентирован на посетителей со всей страны, а нишевый только для определенного региона или города. Исходя из этого, мы сужаем географию запросов, отделяя ненужные регионы в контекстном меню сбоку. Выглядит это примерно так:

Что делать дальше? Определите, о чем вы хотите написать статью. Например, если вы хотите написать статью о том, как получить ссуду, и ищете желаемый поисковый запрос, под который ваша статья будет оптимизирована.Например, вы решили сделать основным поисковым запросом фразу «как получить кредит», чтобы привлечь на свой сайт посетителей, которые будут искать информацию по этой теме … Если эту фразу вбить в поисковую статистику сервиса Яндекс , то вы увидите, что, похоже, большое количество людей ищут информацию по этой теме.

А на самом деле так ли это на самом деле? Не надо думать, сразу скажу, что нет! На самом деле, эта статистика означает только то, что значительное количество людей заинтересованы в поиске информации, связанной с этой темой, но на самом деле их может интересовать совершенно другая тема, например, «как получить ссуду из плохой кредитной истории. «.И тем более, если вы напишете метатег title и заголовок статьи только для одного (основного) поискового запроса, то упустите остальную потенциальную аудиторию, потому что их больше интересует конкретная информация, а не общая. Информация. Чем же хорош анализ вложенных фраз и столбец «что еще искали пользователи»? Прежде всего, используя эту информацию, мы можем:

1. добавить ключевые слова, которые сопровождают данную исходную фразу. Например, в тексте, оптимизированном под исходный запрос, очень желательно также использовать выражения: «без ссылок», «без поручителей» и т. Д.(из левого столбца услуги) и, например, «кредит под залог квартиры» из правого столбца. Зачем это нужно? В первую очередь для того, чтобы охватить как можно больше ключевых слов в статье и повысить доверие к статье со стороны поисковых систем (чтобы статья была действительно тематической, так как она включает слова из связанных тем)
2. строят на их основе сильную систему внутренних ссылок
3. учитывает более конкретную направленность материала статьи, то есть не просто добавление ключевых слов, но и более детальное изучение текста

В принципе, это основные моменты, на которые стоит обратить внимание.Поехали дальше. Теперь нам нужно убедиться, что целесообразно написать статью именно на эту тему, то есть посчитать количество запросов в поисковике Яндекс по данной фразе без сопутствующих фраз. Это можно сделать, отбросив все сопутствующие корневые фразы, процитировав фразу. Если быть точным, процитированная фраза показывает не только прямое появление, но и разные склонения слова или фразы. Отсюда делаем вывод, что истинная частота запроса определяется только добавлением кавычек и восклицательного знака к поисковой фразе:

Естественно, полученные результаты не всегда отражают реальность, поскольку конкурентные коммерческие запросы искусственно раздуваются, чтобы сбить конкурента с правильного направления, но мы не учитываем эти факторы.

Сервисы статистики Google

Если вы решили сделать целенаправленный акцент на продвижении сайта в поисковой системе Google, то вам понадобится сервис определения периодичности от Google в наиболее подходящий момент. Лично я не пользуюсь этим сервисом в полной мере, потому что не делаю особого упора на продвижение сайта для Google, ограничиваюсь описанным выше сервисом Яндекс, но думаю, что не лишним будет воспользоваться информация со второго ресурса.На самом деле у зарубежного конкурента Яндекса аж 2 сервиса, но я думаю, что информативнее только один. А вот адреса этих служб:

• Статистика из Google Adwords — https://adwords.google.com/select/KeywordToolExternal
• Google Trends — http://www.google.ru/trends/

ссылки неактивны, просто скопируйте их в адресную строку браузера, чтобы перейти на указанные выше сайты. Что ж, с первым, думаю, ничего сложного не будет, так как это сервис подбора ключевых слов в первую очередь для контекстной рекламы и его механизм аналогичен механизму первого Wordstat.Сервис Яндекс. Кроме того, сервис выдаст конкурентоспособность запроса на наличие контекстной рекламы, оценит похожие запросы и так далее. Второй сервис, насколько я понимаю, оценивает динамику тренда в относительных значениях, и я не вижу особого смысла в его использовании сейчас (все-таки лучше в данном случае использовать абсолютные показатели).
Частоту запросов в других сервисах (точнее в сервисах других поисковых систем) в принципе подсчитывать нет смысла.Ну разве что сервис статистики Рамблер (адрес http://adstat.rambler.ru/wrds/) поможет вам оценить популярность поисковых запросов в этой поисковой системе.

Одним из самых популярных модулей в Rush Analytics является парсер Яндекс Wordstat, и это не случайно. При сборе семантического ядра необходимо точно знать частоту собираемых запросов, чтобы правильно расставить приоритеты для продвижения и избавиться от «мусора» и нулевых запросов. Часто задача — пробить десятки тысяч запросов частоты в Яндексе, но это непростая задача для самописных парсеров Wordstat и десктопных программ, и вот почему:

1. Яндекс Wordstat имеет хорошую защиту от парсинга, например, запрет IP-адресов, с которых производится парсинг, и выкидывание капчи в ответ на запросы от ботов.Для эффективного сбора данных из Wordstat необходим эффективный алгоритм подключения IP-адресов и прочие хитрости
2. Для разбора большого количества данных с помощью десктопных программ понадобится много IP-адресов (прокси), которые Яндекс может запросто забанить, если алгоритм подключения не оптимален, а прокси стоят недешево
3. Так же для парсинга нужно будет автоматически вводить большое количество капчи (например, подключив Антигейт для этой задачи). Этот фактор при неоптимальном алгоритме парсинга может сделать сам парсинг убыточным, так как стоимость капчи будет слишком высокой
4. Большинство настольных программ не имеют защиты от потери данных во время сбора.Так, например, собрав половину данных и потратив на это деньги, в случае отказа парсера вы рискуете не только не получить оставшиеся данные, но и потерять уже собранные данные

Парсинг Яндекс Wordstat в Rush Analytics

Учитывая все сложности, которые могут возникнуть при парсинге Wordstat, мы сделали наш парсер Wordstat максимально быстрым, удобным и устойчивым к максимальному количеству проблем, связанных с парсингом:

• Никаких прокси и капч! Больше не нужно думать о бане прокси или огромном количестве капч, выдаваемых Яндексом.Просто создайте проект, загрузите ключевые слова и ждите готовый файл с результатом
• Высокая скорость парсинга. Наши алгоритмы используют оптимальную схему IP-соединения и другие уловки, чтобы сделать скорость синтаксического анализа феноменально высокой — вы даже не заметите, как выполняется ваш проект!
• Безопасность данных. Создавая проект в нашем парсере, вы можете быть уверены, что он будет успешно завершен и доступен для скачивания в любое время и из любой точки мира — все данные хранятся в облаке!
• Поддержка всех регионов Яндекса.У многих пользователей возникает необходимость определять частоту запросов в Яндексе не только для региона «Москва» или «Россия», но и для других, в том числе «Украина» и «Беларусь». В Rush Analytics вы можете определить частоту запросов для любого региона, который Яндекс на данный момент поддерживает.

• Сборник всех частот. С помощью нашего парсера вы можете собрать все частоты: поисковый запрос, «поисковый запрос», «! Поиск! Запрос».

• Сбор левого столбца Wordstat.Помимо проверки частоты запросов, можно собирать ключевые слова из левого столбца Wordstat с настройкой глубины анализа от одной страницы до сбора всех страниц в левом столбце.

• Собираем правый столбец Wordstat. Доступен сбор ключевых слов из правого столбца Wordstat.

Если вам нужен высокоскоростной сбор частот Яндекс Wordstat — Rush Analytics — лучшее решение, особенно если вам нужно собрать большие объемы данных.Для пользователей, которым необходимо собирать более 100000 запросов в месяц, предусмотрены индивидуальные условия, просто напишите в нашу поддержку по телефону

Мы начинаем серию статей под названием «Как ориентироваться в мире SEO». Таким образом, мы постараемся ответить на часто задаваемые вопросы наших клиентов и начать говорить с ними на одном языке. Наш первый пост будет посвящен частоте использования Wordstat и тому, как владельцы сайтов часто идеализируют этот показатель, предполагая, что:

• частота Wordstat равна количеству запросов в Яндексе;
• по частоте Wordstat, можно спрогнозировать объем трафика на сайт;
• по частоте Wordstat, можно собрать семантическое ядро ​​запросов.

Так ли это на самом деле, попробуем выяснить в этой статье.

Миф 1: Частота Wordstat = количество запросов в Яндексе

Многие клиенты ошибочно полагают, что, введя запрос в http://wordstat.yandex.ru/, можно узнать, сколько того или иного слова или фразы было запрошено в поисковой системе Яндекс в течение месяца. Этот инструмент собственно для рекламной кампании по поиску ключевых слов в Яндекс.Директе , как говорит сама поисковая система:

«Цифры рядом с каждым поисковым запросом в результатах поиска дают предварительную оценку количества показов в месяц, которые вы получите, выбрав этот запрос в качестве ключевого слова.Итак, число рядом со словом «телефон» обозначает количество показов по всем запросам со словом «телефон»: «купить телефон», «сотовый телефон», «купить сотовый телефон», «купить новый крапчатый сотовый». телефон »и др.».

Чтобы получить правильные данные, вам необходимо понимать, как работает Wordstat. Выбирая слово, обязательно укажите регион, в котором работает ваша компания. Не забывайте, что по умолчанию Wordstat считает все запросы, содержащие интересующее слово (фразу). Чтобы узнать реальную частоту фразы, нужно использовать специальные операторы.Их пять, самые актуальные из них — кавычки («») и восклицательный знак (!).

Котировки позволяют подсчитывать показы только для данной фразы, а не для всех фраз, содержащих ее:

Восклицательный знак перед словом исключает его словоформы (склонения). Вы можете узнать статистику точного появления фразы, если воспользуетесь двумя операторами «!» Одновременно:

В наших примерах частота указана для Москвы и области.

Миф 2: Частота Wordstat может предсказать объем трафика на сайт.

Бытует мнение, что частота Wordstat показывает, какой трафик получит сайт компании, если займет наивысшую позицию (ТОП-1) в данном запросе… Предположим, что частота Wordstat косвенно говорит нам о потенциале ключевого слова — если оно часто рекламируется, то по нему может быть много кликов в поиске.

Чтобы проверить это утверждение, мы провели эксперимент. Собрав ключевые слова для наших текущих проектов, которые находятся в ТОП-3 выдачи поиска Яндекса более 20 дней подряд, мы сравнили посещаемость сайта по этим словам / фразам с их частотой Wordstat.

Как видно из таблицы, высокие позиции в результатах поиска для слов с большим «потенциалом» не давали значительного трафика на сайт.Даже если ресурс занимает ТОП-3 по этим запросам, максимальный трафик, на который можно рассчитывать, будет не более 20% от частоты Wordstat.

Миф 3: По частоте Wordstat можно собрать семантическое ядро ​​запросов

Многие люди считают, что одного Wordstat достаточно для сбора запросов поисковых систем. На этот показатель можно остановиться, но с некоторыми оговорками. Не забывайте, что очень часто слова с минимальной частотой остаются конкурентоспособными в результатах поиска и могут приносить поисковый трафик.Если частота запроса равна нулю, это вовсе не означает, что пользователи его не ищут. Верно и обратное — слова с высокой частотой не обязательно имеют высокий потенциал трафика (мы смогли проверить это во время нашего первого эксперимента). Мы решили это проверить, собирая ежемесячный трафик со слов с нулевой частотой Wordstat в Московской области. В результате мы получили следующие данные:

Наш эксперимент подтвердил, что запросы с нулевой частотой увеличивают трафик на сайт, а это значит, что при сборе семантического ядра нельзя полагаться только на данные Wordstat.

Мы в iSEO используем несколько сервисов одновременно для выбора семантического ядра, например, Google AdWords, Adstat Rambler и ряд других.У каждого сервиса есть свои преимущества и особенности, в Google AdWords слова можно подбирать с учетом категории сайта, статистика Рамблера дает данные по показам для первой страницы, для всех страниц и по общему количеству показов.

Подборка поисковых запросов в GoogleAdWords.

Подборка поисковых запросов в Adstat Рамблер.

Но знать приблизительное количество показов по тому или иному запросу недостаточно, чтобы понять, сколько трафика вы сможете привлечь с поиска.Немаловажное значение имеет CTR сайта, на который влияют разные факторы:

Наконец

Итак, мы ясно продемонстрировали, что не следует слишком идеализировать такую ​​метрику, как Wordstat. Он полезен при формировании семантического ядра запросов и прогнозировании потенциального трафика на сайт, но это лишь один из инструментов, но далеко не единственный.

В следующих статьях мы поговорим о том, как правильно читать расчет продвижения сайта и ежемесячный отчет оптимизатора, а также рассмотрим основные подводные камни договоренностей по SEO.

В данном обзоре представлены онлайн-сервисы для проверки плотности ключевых слов на странице. Этот показатель нужно проверять, чтобы убедиться, что текст не перегружен ключевыми словами, а плотность правильных слов на странице позволит сайту находиться в ТОПе поисковых систем.

В целом плотность ключевых слов не должна превышать 5%, но по ряду тем она может быть выше.

Бесплатные онлайн-сервисы для проверки плотности ключевых слов

1. http: // istio.com / rus / text / analysis / — хороший сервис для анализа контента на сайте. При вычислении плотности он может допускать небольшие ошибки из-за того, что не знает некоторых слов и считает их словоформы для разных слов. Сервис сам загружает текст с указанного URL, что очень удобно. На наш взгляд, это наиболее правильный результат для SEO-специалистов.
2. http://seop.ru/services/page_analyzer_2.html — наиболее полный контент-анализ: он проверяет плотность слов не только в тексте, но и в метатегах.Также проверяет соответствие заголовка тексту на странице. Автоматически загружает текст с указанного URL-адреса. В отличие от сервиса Istio.com, он рассчитывает плотность без учета стоп-слов, поэтому показатель плотности немного выше, чем при учете стоп-слов. Как рассчитать плотность ключевых слов на сайте — с учетом стоп-слов или без — каждый оптимизатор решает сам.
3. http://advego.ru/text/seo/ — на этом сервисе вы можете проверить плотность ключевых слов, но текст нужно добавлять вручную (копировать с сайта).Это не удобно. Преимущество сервиса в том, что он проверяет текст на наличие грамматических ошибок.
4. http://seobuilding.ru/keyword-de density-analyzer.php — проверяет плотность ключей не только слов, но и популярных фраз, встречающихся в тексте. В сервисе можно выставить дополнительные настройки — это плюс, но для новичков может быть сложно разобраться в параметрах проверки — это минус. Сервис может загружать текст с указанного URL.
5. http: // seogift.ru / content-analiz — сервис рассчитывает плотность каждой словоформы (например, словоформы работа и работа понимаются сервисом как 2 разных слова и для каждой плотность рассчитывается отдельно). На наш взгляд, расчет плотности по этому алгоритму не совсем корректен.
6. http://site-submit.com.ua/ru/servis_analizing — сервис показывает плотность слов без учета словоформ и иногда считает странные сочетания слов (например, два слова «июль 2014» засчитывались как один).Использовать сервис в целях SEO сложно.
7. http://seotxt.com/service/content_analyzer/ — Достаточно подробный анализ плотности ключей. После ввода URL-адреса сайта он показывает все данные в виде таблички, на которой отображается наличие слов в наиболее важных тегах (Заголовок, описание, ключевые слова, h2, h3, B, I, A и ALT) . Недостатки сервиса: разные словоформы считаются разными словами, стоп-слова не учитываются.
8. http://be1.ru/stat/ — сервис позволяет проверить основные параметры сайта (TCI, PR и ряд других) и, в том числе, подсчитывает количество слов в тексте, количество уникальных слов и плотность, но последний параметр считается «хитрым»: берется отношение количества вхождений слова к количеству лемм, встречающихся в тексте.На наш взгляд, этот метод расчета завышает показатель плотности.

Программное обеспечение для анализа плотности слов

Помимо онлайн-сервисов для анализа контента на сайте существуют программы, выполняющие аналогичные функции. Самые известные из них:

• Semonitor — мощное решение для SEO. В этой программе есть html-анализатор, именно он позволяет проверять плотность ключевых слов на страницах сайта. Программа платная, цена зависит от версии и количества компонентов.Демо-версию можно скачать на semonitor.ru
• CS Yazzle — программа позволяет собирать внешние ссылки на сайт, анализировать уровень конкуренции по запросам и выполнять ряд других функций, в том числе проверять частоту слов на странице. Программа платная, скачать ее можно с сайта yazzle.ru

Мы описали самые популярные сервисы тестирования плотности ключевых слов. Формулы расчета плотности для разных сервисов различаются, как и полученные результаты.По какой методике считать плотность, учитывать стоп-слова или нет, считать плотность каждой словоформы отдельно или нет — каждый SEO-специалист должен решать сам.

Страница не найдена — Slashdot

• Новости
• Программное обеспечение для сравнения
• Соединять

• Конфиденциальность
• Подробнее
• • Добавьте свое программное обеспечение
  • @slashdot
  • Обратная связь
  • Отказаться
  • Условия
  • Варианты рекламы программного обеспечения

Новости
Программное обеспечение для бизнеса

Обзор программного обеспечения

Сравните программное обеспечение для бизнеса

Добавьте свое программное обеспечение

Варианты рекламы программного обеспечения

Обратная связь
@slashdot

Условия
Конфиденциальность

Отказаться

© 2021 Slashdot Media.Все права защищены.

Краткое руководство • quanteda

Пакет загружается для доступа к функциям и данным в пакете.

Доступные в настоящее время корпуса исходников

quanteda имеет простой и мощный сопутствующий пакет для загрузки текстов: readtext . Основная функция в этом пакете, readtext () , берет файл или набор файлов с диска или URL-адреса и возвращает тип данных.frame, который можно использовать непосредственно с функцией конструктора corpus () для создания объекта корпуса quanteda .

readtext () работает на:

• текстовых ( .txt ) файлов;
• файлов со значениями, разделенными запятыми ( .csv, );
• данных в формате XML;
• данных из Facebook API в формате JSON;
• данных из Twitter API в формате JSON; и
• общие данные JSON.

Команда конструктора корпуса corpus () работает напрямую с:

• вектор символьных объектов, например, которые вы уже загрузили в рабочую область с помощью других инструментов;
• — объект корпуса VCorpus из пакета tm .
• data.frame, содержащий текстовый столбец и любые другие метаданные уровня документа.

Построение корпуса из вектора символов

Самый простой случай — создать корпус из вектора текстов, уже находящихся в памяти в R. Это дает продвинутому пользователю R полную гибкость с его или ее выбором текстовых входов, поскольку существует почти бесконечное количество способов получить вектор текстов в Р.

Если у нас уже есть тексты в этой форме, мы можем напрямую вызвать функцию конструктора корпуса.Мы можем продемонстрировать это на встроенном символьном объекте текстов об иммиграционной политике, извлеченном из предвыборных манифестов политических партий Великобритании 2010 года (так называемый data_char_ukimmig2010 ).

  corp_uk <- corpus (data_char_ukimmig2010) # строим новый корпус из текстов
сводка (corp_uk)  

  ## Корпус, состоящий из 9 документов, показывающий 9 документов:
##
## Типы текстов Токены Предложения
## BNP 1125 3280 88
## Коалиция 142 260 4
## Консервативный 251 499 15
## Зелень 322 677 21
## Трудовые отношения 298 680 29
## LibDem 251 483 14
## ПК 77 114 5
## СНП 88 134 4
## UKIP 346722 26  

При желании мы могли бы добавить в этот корпус некоторые переменные уровня документа - то, что quanteda называет docvars .

Мы можем сделать это, используя функцию R’s names () , чтобы получить имена вектора символов data_char_ukimmig2010 и присвоить это переменной документа ( docvar ).

  ## Корпус, состоящий из 9 документов, показывающий 9 документов:
##
## Типы текстов Жетоны Приговоры Год вечеринки
## BNP 1125 3280 88 BNP 2010 г.
## Коалиция 142 260 4 Коалиция 2010
## Консервативный 251 499 15 Консервативный 2010
## Зелень 322 677 21 Зелень 2010
## Трудовые ресурсы 298 680 29 Трудовые ресурсы 2010 г.
## LibDem 251 483 14 LibDem 2010
## ПК 77 114 5 ПК 2010 г.
## СНП 88 134 4 СНП 2010
## UKIP 346722 26 UKIP 2010  

Загрузка файлов с использованием пакета readtext

  требуется (текст чтения)

# Twitter json
dat_json <- readtext ("~ / Dropbox / QUANTESS / social media / zombies / tweets.json ")
corp_twitter <- корпус (dat_json)
сводка (corp_twitter, 5)
# generic json - требуется спецификатор текстового поля
dat_sotu <- readtext ("~ / Dropbox / QUANTESS / Manuscripts / collocations / Corpora / sotu / sotu.json",
    textfield = "текст")
сводка (корпус (dat_sotu), 5)
# текстовый файл
dat_txtone <- readtext ("~ / Dropbox / QUANTESS / corpora / project_gutenberg / pg2701.txt",
    cache = FALSE)
сводка (корпус (dat_txtone), 5)
# несколько текстовых файлов
dat_txtmultiple1 <- readtext ("~ / Dropbox / QUANTESS / corpora / inaugural / *.txt ", cache = FALSE)
сводка (корпус (dat_txtmultiple1), 5)
# несколько текстовых файлов с docvars из имен файлов
dat_txtmultiple2 <- readtext ("~ / Dropbox / QUANTESS / corpora / inaugural / *. txt", docvarsfrom = "filenames",
    sep = "-", docvarnames = c ("Год", "Президент"))
сводка (корпус (dat_txtmultiple2), 5)
# XML-данные
dat_xml <- readtext ("~ / Dropbox / QUANTESS / quanteda_working_files / xmlData / plant_catalog.xml",
    textfield = "ОБЩИЙ")
сводка (корпус (dat_xml), 5)
# csv файл
write.csv (data.frame (inaug_speech = as.персонаж (data_corpus_inaugural), docvars (data_corpus_inaugural)),
    file = "/tmp/inaug_texts.csv", row.names = FALSE)
dat_csv <- readtext ("/ tmp / inaug_texts.csv", textfield = "inaug_speech")
сводка (корпус (dat_csv), 5)  

Как работает квантовый корпус

Принципы корпуса

Корпус разработан как «библиотека» исходных документов, которые были преобразованы в простой текст в кодировке UTF-8 и сохранены вместе с метаданными на уровне корпуса и на уровне документа.У нас есть специальное имя для метаданных на уровне документа: docvars . Это переменные или функции, которые описывают атрибуты каждого документа.

Корпус разработан как более или менее статичный контейнер текстов в отношении обработки и анализа. Это означает, что тексты в корпусе не предназначены для внутреннего изменения посредством (например) этапов очистки или предварительной обработки, таких как выделение корней или удаление знаков препинания. Скорее, тексты могут быть извлечены из корпуса как часть обработки и назначены новым объектам, но идея состоит в том, что корпус останется как исходная справочная копия, чтобы другие анализы - например, те, в которых требовались основы и пунктуация, например, анализ индекса легкости чтения - может выполняться на одном и том же корпусе.

Чтобы извлечь текст из корпуса, мы просто приводим его к простому символьному типу, используя as.character () .

  ## 1793-Вашингтон
## "Сограждане, голос моей страны снова призывает меня выполнить функции ее главного магистрата.Когда настанет подходящий для этого повод, я постараюсь выразить то высокое чувство, которое я питаю к этой выдающейся чести, и к доверию, которое оказали мне люди объединенной Америки. \ N \ nПредварительно для казни любого Официальный акт президента Конституция требует принесения присяги. Вот клятва, которую я сейчас собираюсь дать, и в вашем присутствии: что, если будет установлено, что во время моего правления правительством я в любом случае добровольно или сознательно нарушил его постановления, я могу (помимо понесения конституционного наказания) подвергнуться упреки всех, кто сейчас является свидетелем настоящей торжественной церемонии.\ n \ n " 

Чтобы суммировать тексты из корпуса, мы можем вызвать метод summary () , определенный для корпуса.

  сводка (data_corpus_inaugural, n = 5)  

  ## Корпус, состоящий из 59 документов, показывающих 5 документов:
##
## Типы текстов Жетоны Приговоры Год Имя президента
## 1789-Вашингтон 625 1537 23 1789 Вашингтон Джордж
## 1793-Вашингтон 96 147 4 1793 Вашингтон Джордж
## 1797-Адамс 826 2577 37 1797 Адамс Джон
## 1801-Джефферсон 717 1923 41 1801 Джефферсон Томас
## 1805-Джефферсон 804 2380 45 1805 Джефферсон Томас
##                  Вечеринка
##                   никто
##                   никто
## Федералист
## Демократически-республиканский
## Демократическая республиканская партия  

Мы можем сохранить вывод команды summary в виде фрейма данных и построить некоторую базовую описательную статистику со следующей информацией:

  ## Загрузка необходимого пакета: ggplot2  

  # Самая длинная инаугурационная речь: Уильям Генри Харрисон
tokeninfo [который.max (tokeninfo $ Tokens),]  

  ## Типы текстов Жетоны Приговоры Год Президент FirstName Party
## 14 1841-Харрисон 1898 10 1841 Харрисон Уильям Генри Виг  

Изучение текстов корпуса

Функция kwic (ключевые слова в контексте) выполняет поиск слова и позволяет нам просматривать контексты, в которых оно встречается:

  data_tokens_inaugural <- токены (data_corpus_inaugural)
kwic (data_tokens_inaugural, pattern = "ужас")  

  ## Ключевое слово в контексте с 8 совпадениями.## [1797-Адамс, 1324] мошенничество или насилие, автор | террор |
## [1933-Рузвельт, 111] безымянный, бессмысленный, необоснованный | террор |
## [1941-Рузвельт, 285] казался застывшим фаталистическим | террор |
## [1961-Kennedy, 850] изменили этот неуверенный баланс | террор |
## [1981-Рейган, 811] освобождение всех американцев от | террор |
## [1997-Clinton, 1047] Они разжигают фанатизм | террор |
## [1997-Клинтон, 1647] надежно защищаются от | террор |
## [2009-Obama, 1619] продвигают свои цели, побуждая | террор |
##
##, интрига или продажность
## который парализует, требуются усилия, чтобы
##, мы доказали, что это
##, который остается в руке
## неконтролируемой стоимости жизни.##. И они мучают
## и разрушение. Наши дети
## и убивая невинных, мы  

  квик (data_tokens_inaugural, pattern = "ужас", valuetype = "regex")  

  ## Ключевое слово в контексте с 12 совпадениями.
## [1797-Адамс, 1324] мошенничество или насилие, автор | террор |
## [1933-Рузвельт, 111] безымянный, бессмысленный, необоснованный | террор |
## [1941-Рузвельт, 285] казался застывшим фаталистическим | террор |
## [1961-Kennedy, 850] изменили этот неуверенный баланс | террор |
## [1961-Kennedy, 972] науки вместо ее | ужасы |
## [1981-Рейган, 811] освобождение всех американцев от | террор |
## [1981-Reagan, 2186], понятный тем, кто практикует | терроризм |
## [1997-Clinton, 1047] Они разжигают фанатизм | террор |
## [1997-Клинтон, 1647] надежно защищаются от | террор |
## [2009-Obama, 1619] продвигают свои цели, побуждая | террор |
## [2017-Trump, 1117] цивилизованный мир против радикального ислама | терроризм |
## [2021-Байден.txt, 544], превосходство белых, внутренние | терроризм |
##
##, интрига или продажность
## который парализует, требуются усилия, чтобы
##, мы доказали, что это
##, который остается в руке
##. Вместе исследуем
## неконтролируемой стоимости жизни.
## и охотятся на своих соседей
##. И они мучают
## и разрушение. Наши дети
## и убивая невинных, мы
##, который мы искореним
## что мы должны противостоять и  

  квик (data_tokens_inaugural, pattern = "communist *")  

  ## Ключевое слово в контексте с 2 совпадениями.## [1949-Трумэн, 832] действия, возникшие в результате | Коммунист |
## [1961-Kennedy, 510] требуется - не потому, что | Коммунисты |
##
## философия - угроза
## может делать это,  

Используя фразу () , мы также можем найти многословные выражения.

  kwic (data_tokens_inaugural, pattern = фраза ("United States"))%>% head () # показать контекст первых шести вхождений 'United States'  

  ## Ключевое слово в контексте с 6 совпадениями.## [1789-Вашингтон, 433: 434] жителей | Соединенные Штаты |
## [1789-Вашингтон, 529: 530] больше, чем у | Соединенные Штаты |
## [1797-Адамс, 524: 525] увидел Конституцию | Соединенные Штаты |
## [1797-Адамс, 1716: 1717] к Конституции | Соединенные Штаты |
## [1797-Адамс, 2480: 2481] поддерживают Конституцию | Соединенные Штаты |
## [1805-Джефферсон, 441: 442] видит сборщика налогов | Соединенные Штаты |
##
## Правительство, созданное ими самими
##.Каждый шаг, с помощью которого
##  в чужой стране.
##, и сознательная решимость
##, я не сомневаюсь
##? Эти взносы позволяют нам  

В приведенной выше сводке год и Президент - это переменные, связанные с каждым документом. Мы можем получить доступ к таким переменным с помощью функции docvars () .

  # проверяем переменные уровня документа
голова (docvars (data_corpus_inaugural))  

  ## Год Партия имени президента
## 1 1789 Вашингтон Джордж нет
## 2 1793 Вашингтон Джордж нет
## 3 1797 Адамс Джон Федералист
## 4 1801 Джефферсон Томас Демократический республиканец
## 5 1805 Джефферсон Томас Демократический республиканец
## 6 1809 Мэдисон Джеймс Демократический республиканец  

Больше корпусов можно получить в quanteda.Корпоративный пакет.

WordStat 2019 | Meta-Guide.com

Примечания:

WordStat - это дополнительный модуль для анализа контента и интеллектуального анализа текста QDA Miner.

• Программное обеспечение CAQDA
• CAQDAS (Компьютерный анализ качественных данных)
• компьютерный контент-анализ

Ресурсов:

• atlasti.com .. мощный инструмент для качественного анализа больших массивов текстовых данных
• dedoose.com .. кроссплатформенное приложение для анализа качественных и смешанных методов исследования с текстовыми данными
• lexicoder.com .. Многоплатформенное программное обеспечение на базе Java для автоматического контент-анализа текста
• liwc.wpengine.com .. золотой стандарт компьютерного анализа текста
• maxqda.com .. программа для качественного анализа данных
• rstudio.com .. Профессиональное программное обеспечение с открытым исходным кодом и готово для предприятий за

р.
Текстовый майнер

• sas.. ПО для интеллектуального анализа текста для более быстрого и глубокого анализа неструктурированных данных
• simstat .. альтернатива spss или аналогичному программному обеспечению для статистического анализа
• visualtext.com .. интегрированная среда разработки для построения систем извлечения информации

Википедия:

Артикул:

См. Также:

100 лучших видео по RapidMiner | 100 лучших видео SPSS | 100 лучших видео Stata | Nvivo

Развитие технологий умного земледелия в Малайзии
GWW En, H Devanthran - TEST Engineering & Management, 2019 - iceiee.org
… публикации. Модуль Wordstat программного обеспечения QDA Miner был активирован для анализа заголовка, аннотации и ключевых слов выбранных публикаций для определения следующих значений параметров: i) частота (количество случаев в термине…

О пороке и добродетели: религиозная и моральная риторика в деловой прессе и экономический кризис
Э. Паттон - Журнал религии и деловой этики, 2019 - via.library.depaul.edu
… осторожный случай. Wordstat, программа анализа содержимого и анализа текста QDA Miner, затем использовалась для извлечения и кодирования соответствующих слов.Для этого в Wordstat были импортированы предустановленные словари. Для религиозных…

АТРИБУТЫ, СПОСОБСТВУЮЩИЕ УДОВЛЕТВОРЕНИЮ ГОСТЕЙ: СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИЗУЧЕНИЕ ОТЗЫВОВ, РАЗМЕЩЕННЫХ ПРИ БРОНИРОВАНИИ. COM И НА AIRBNB ...
I Egresi, V Puiu, V Zotic, D Alexandru - 2019 - researchgate.net
… Мы использовали обзоры, опубликованные пользователями на booking.com (для клиентов отелей) и на платформе Airbnb в период с мая по ноябрь 2018 и количественно и качественно проанализировали их с помощью QDA Miner и Wordstat, чтобы понять основные атрибуты, связанные с…

Парамилитаризм и музыка в Колумбии: анализ corridos paracos
Э. Б. Каро, Дж. Р. Суавита - Journal of Language and Politics, 2019 - jbe-platform.com
… Трупы. Данные обрабатывались с помощью Excel и SPSS для получения количественных результатов по текстам, а WordStat (QDA Miner) использовался для получения частот и создания графики полного корпуса текстов. Затем две матрицы…

ЧТО ДЕЛАЕТ ДИКИЕ ТУРИСТЫ СЧАСТЛИВЫМ И ЧТО ИХ РАЗОЧАРОВАЕТ? ИЗУЧЕНИЕ ИЗ ОТЗЫВОВ, РАЗМЕЩЕННЫХ НА TRIPADVISOR. GeoJournal of…
I Egresi, T Prakash - 2019 - gtg.webhost.uoradea.ro
… Программное обеспечение QDA Miner и Wordstat использовалось для качественного анализа контента и кодирования отзывов, размещенных международными туристами на TripAdvisor.Исследование показало, что подавляющее большинство посетителей остались довольны своим посещением национального парка Яла…

Попал или промахнулся? Оценка потенциала исследовательской ниши: пример из области виртуального управления качеством
A Weckenmann,? Боди, С. Попеску, М. Драгомир… - Устойчивое развитие, 2019 - mdpi.com
… в классификации, маркировке, синтаксическом анализе, семантическом обосновании и сокращении объема информации до управляемого размера [13,14,15], но в то же время время сохранения связности, разборчивости и смысла анализируемого текста: WordStat; QDA Miner; Морковь 2; RapidMiner; Тропы.3,3…

Что делает туристов из дикой природы счастливыми, а что их разочаровывает? Учимся на обзорах, опубликованных на TripAdvisor.
I Egresi, T. Prakash - GeoJournal of Tourism and Geosites, 2019 - cabdirect.org
Туризм в дикой природе является одним из самых быстрорастущих туристических секторов во всем мире и все чаще используется для продвижения туризма в некоторых странах. С 26 национальными парками и 61 заповедником дикой природы, покрывающими 13% площади суши, Шри-Ланка имеет большой потенциал стать одним из…

Потери и ущерб в Пятом оценочном отчете МГЭИК (Рабочая группа II): анализ текстового анализа
К. ван дер Гест, К. Уорнер - Климатическая политика, 2019 - Тейлор и Фрэнсис
… Программное обеспечение для анализа качественных данных (QDA Miner / WordStat) использовался для извлечения предложений из 30 глав WGII ​​AR5 МГЭИК, а также SPM и Технического резюме (TS), содержащих слова «потерянный», «потерянный», «потерянный», «проигравший», «проигравший», «ущерб (-ы)», «поврежденный» или «потерянный». повреждение…

Количественные исследования в исследованиях образования и обучения взрослых
E Boeren - Mapping of the Research Field of Adult Education and…, 2019 - Springer
… Все журнальные статьи, включенные в анализ, были подвергнуты анализу контекстного и текстового анализа осуществляется с помощью программных пакетов QDA Miner и WordStat, продуктов, разработанных Provalis Research.QDA Miner…

Письма редактору в Колумбию: Святилище общественных эмоций
М. М. Барриос, Л. М. Гил - Письма редактору, 2019 г. - Springer
… Программное обеспечение для анализа смешанных данных - QDA Miner и WordStat - использовалось для обработки данных с использованием его различные функции, такие как поиск по ключевым словам в контексте. В соответствии с критериями Криппендорфа (2013) компьютерная помощь, предлагаемая QDA, считалась интерактивно-герменевтической…

Исследование основного состава основных блюд турецкой кухни
M akmak, M Sar ???? k - Anais Brasileiros de Estudos Turísticos…, 2019 - периодические издания.ufjf.br
… Данные, полученные в этом исследовании, были проанализированы с помощью программного обеспечения QDA MINER-WordStat с помощью анализа TF-IDF (частота термина – обратная частота документа). Метод взвешивания TF-IDF - это термин метод нормализации в поле IR…

ГЛАВА ШЕСТНАДЦАТЬ ДИРЕКТИВЫ В БИЗНЕСЕ (ПРОДАЖИ) ДИСКУРС: BESCHLEUNIGUNG (УСКОРЕНИЕ)
A DANIELEWICZ-BETZ - Discourse, Communication and the…, 2019 - books.google.com
… Применяется метод смешанного качественного анализа данных с помощью средствами QDA Miner и WordStat 7.0. 6, программный пакет для кодирования, аннотирования, извлечения и анализа коллекций документов и изображений… Анализ контента с помощью QDA Miner и WordStat 7.0…

Facebook и виртуальная государственность: социальные сети и сообщество арабских канадцев
A Al-Rawi - AI & SOCIETY, 2019 - Springer
… Собранные комментарии были проанализированы с помощью компьютерной программы QDA Miner 4 – Wordstat, которая подходит для анализа больших данных. Это исследование анализирует корпус текста, выявляя наиболее часто встречающиеся слова и…

Совместные подходы к конфигурации в разработке программных продуктов: систематическое картографическое исследование.
S Edded, SB Sassi, R Mazo, C. Salinesi… - Journal of Systems and…, 2019 - Elsevier
… Для этого мы импортировали заголовок - сегмент abstract-keyword каждой статьи в QDA Miner и WordStat 1, которые представляют собой инструменты анализа, которые могут не только определить наиболее часто встречающиеся термины, но и выявить основную взаимосвязь между этими терминами…

Компетенции будущих онлайн-преподавателей: перспективы студентов
П. Дэвидсон - Международный журнал электронного обучения, 2019 - learntechlib.org
… вызов. Проблемы с орфографией и заглавными буквами вызвали некоторые проблемы. Очень помогло использование QDA Miner v4.1.10. Wordstat v6.1.22 (надстройка с майнером QDA) также помог в обнаружении частот слов и фраз. В любом случае…

Сравнение существующих гибких подходов в контексте разработки мехатронных систем: возможности и ограничения в реализации
Дж. Хаймике, М. Нивер, В. Циммерманн… - Труды…, 2019 - cambridge.org
… (Provalis Research, QDA Miner 5) На первом этапе все отрывки, содержащие термины agile и / или agility, были отфильтрованы из документов.С помощью WordStat (Provalis Research, WordStat 6) - программного обеспечения для анализа контента и интеллектуального анализа текста - все соответствующие абзацы могут быть…

Болезни и эмоции: автоматизированный контент-анализ рассказов о состоянии здоровья при запросах в онлайн-консультационную службу по вопросам здоровья
Ш. Кесслер, С. Шмидт-Вайтманн - Связь по вопросам здоровья, 2019 - Тейлор и Фрэнсис
… Метод Автоматический анализ контента всех онлайн-запросов в службу онлайн-консультаций USZ с 08.09.1999 по 07.06.2018 проводилось с использованием программного обеспечения WordStat с QDA-Miner.Полная выборка составила…

Использование информации СМИ для наблюдения и понимания вспышек болезней
B Falade - Южноафриканский научный журнал, 2019 - scielo.org.za
… текст. Ежедневный формат был перекодирован на еженедельный, чтобы соответствовать еженедельным результатам Google. Для анализа данных использовалась программа QDA / Miner WordStat, которая работает как на английском, так и на португальском языках. Ограничения исследования. Вторичный…

Модели сотрудничества как функция исследовательского опыта между смешанными исследователями: Библиометрическое исследование смешанными методами
MS Wachsmann, AJ Onwuegbuzie… - The Qualitative…, 2019 - search.proquest.com
… качественные данные и количественные данные, и как составлять отчеты об исследованиях смешанных методов с помощью серии записных книжек, которые преподаватели называют смешанными методами, в которых студенты используют программное обеспечение для анализа данных смешанных методов с помощью компьютера [например, QDA Miner, WordStat ] для облегчения…

Элемент маркетингового микса кофейни. Пример использования @ CoffeeBeanIndo
YHJ Sihite - Marketing, 2019 - pdfs.semanticscholar.org
… tweet dataset. Кластерный анализ снижает сложность данных (Campbell, Pitt, Parent, & Berthon, 2011).Программное обеспечение Provalis Research Software состоит из двух программ: Wordstat и Simstat, которые называются QDA Miner. Это программное обеспечение…

Фентаниловый кризис и темная сторона социальных сетей
A Al-Rawi - Телематика и информатика, 2019 - Elsevier
… опасности злоупотребления наркотиками. Анализ данных Twitter проводился с использованием компьютерной программы под названием QDA Miner-WordStat 8, поскольку набор данных Twitter намного больше, чем набор данных Instagram. Это программное обеспечение использовалось…

Повышение прозрачности и надежности в индуктивных исследованиях с помощью программного обеспечения для компьютерного анализа качественных данных
П. Окейн, А. Смит, М. П. Лерман - Организационные исследования…, 2019 - журналы.sagepub.com
Многие ученые призвали к качественному исследованию, чтобы продемонстрировать прозрачность и надежность в процессе анализа данных. Тем не менее, эти процессы, особенно в индуктивных исследованиях, часто…

Женская природа, куколки и простаки: понимание мужчин, идущих своим путем как часть маносферы.
Z Hunte - 2019 - diva-portal.org
… Анализ дискурса Фуко. Контент-анализ проводился с помощью качественного и количественного программного обеспечения WordStat.С помощью этих инструментов было обнаружено, что женская природа, феминизм, мужественность, общество и самосовершенствование были общими темами в сообществе…

Тревога исполнения музыки и ощутимые преимущества участия в музыке пожилых людей в общественных группах
AK Barbeau, R Mantie - Journal of Research in Music…, 2019 - journals.sagepub.com
Целью настоящего исследования было изучение музыки беспокойство по поводу производительности и причины, о которых сообщают сами члены сообщества пожилых людей. Запрет…

Планируемые личности брендов европейских столиц и их позиционирование
S Hanna, J Rowley - Journal of Marketing Management, 2019 - Taylor & Francis
… После этого был проведен анализ соответствия DBPL городов в качестве основы для исследование взаимного расположения этих городов на основе их размеров DBP.Сбор и анализ данных были облегчены за счет использования QDA Miner с WordStat…

Социальное предпринимательство: анализ сети Ashoka
E Bega - 2019 - tesi.cab.unipd.it
Страница 1. UNIVERSITA 'DEGLI STUDI DI PADOVA DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE ED AZIENDALI «M.FANNOEA CORSO DI PADOVA» В УПРАВЛЕНИИ БИЗНЕСОМ TESI DI LAUREA «СОЦИАЛЬНОЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО…

Агломерации, 1 кластеры и промышленные районы
M González-Loureiro, F Puig… - Экономические кластеры и…, 2019 - книги.google.com
… 2.2 Кодовая книга дескрипторов1 Слова в заголовке, ключевые слова, предоставленные авторами, и аннотации статьи стали целью последующего анализа содержания. Мы использовали программу QDA Miner (v. 4.1. 15), которая включает утилиту Wordstat (v. 7.0…

).

Понимание больших данных в библиотечном деле
М. Жан, Дж. Виден - Журнал библиотечного дела и информации…, 2019 - journals.sagepub.com
Большие данные широко обсуждались. Разнообразные последствия и потенциал больших данных были точно определены и эмпирически доказаны.Тем не менее, единого мнения нет…

Практичность и идентичность как функции образования в сообществах меннонитов и гуттеритов старого порядка
Дж. Циммерман - Журнал амишей и равнинных анабаптистов…, 2019 - ideaexchange.uakron.edu
… Процесс начался с количественного анализа ключевых слов и фраз с использованием Программное обеспечение QDA Miner ™ и WordStat ™. Этот процесс дал приблизительное представление о темах и концепциях, которые респонденты считали наиболее важными…

Кто в игре, а кто нет: международное сообщество как средство (де) легитимации
M Митрани - закон.ed.ac.uk
… конкретный Я внутри Мы. Методы Дизайн эмпирического исследования состоит из двух этапов, на которых я применяю методы автоматизированного компьютеризованного дискурса и контент-анализа с использованием программного обеспечения QDA Miner и Wordstat3. Фаза I…

Классификационные переформулировки: применение машинного обучения и текстовой аналитики
BL Hayes, JE Boritz - 2019 - paper.ssrn.com
… Классификация была продублирована с помощью WordStat (версия 7.1.6) и загрузки текста объявлений о переформулировке в WordStat с использованием QDA Miner, еще одного исследовательского продукта Provalis.Электронная копия доступна по адресу: https://ssrn.com/abstract=2716166 Страница 14. 13…

Добавить топлива в огонь? Политизация оценки политики ЕС в национальных парламентах
JM Hoerner - Politische Vierteljahresschrift, 2019 - Springer
… Затем словари были применены к документам для каждой страны / месяца с помощью программы QDA Miner / WordStat (Provalis Research, Монреаль, Канада). Примеры ключевых слов можно найти в онлайн-приложении…

Фрейминг-эффект средств массовой информации в регулировании ГМО: пример из России
E Galata Bickell - Russian Journal of Communication, 2019 - Taylor & Francis
… После этого использовалось программное обеспечение для автоматизированного непараметрического анализа контента, получившее название QDA Майнер и РОССИЙСКИЙ ЖУРНАЛ СВЯЗИ 5 Стр. 6.сопутствующий ему пакет WordStat. И тон, и фреймы были исследованы с помощью пакета WordStat…

Внедрение Индустрии 4.0: систематическое изучение литературы с использованием интеллектуального анализа текста
H Найерния, H Бахемия, С. Папагианнидис - 2019 - iceb.johogo.com
… 19-я Международная конференция по электронному бизнесу, Ньюкасл-апон-Тайн, Великобритания, 8-12 декабря, 2019 244 Анализ текста и данных: после этапа предварительной обработки набор статей загружается в надстройку QDA miner под названием Wordstat для полнотекстового анализа…

Электронная библиотека AIS (AISeL)
H Nayernia, H Bahemia, S Papagiannidis - 2019 - aisel.aisnet.org
… 19-я Международная конференция по электронному бизнесу, Ньюкасл-апон-Тайн, Великобритания, 8-12 декабря 2019 г. 244 Анализ текста и данных: после этапа предварительной обработки набор статей загружается в дополнительное программное обеспечение QDA miner называется Wordstat для полнотекстового анализа…

Маркеры свободы воли у учителей музыки до службы: направленный контент-анализ письменных курсовых работ
Дж. Ратгебер, Р. Манти - Бюллетень Совета по исследованиям в области музыки…, 2019 - JSTOR
… Закодировано Этот контент загружен с 66.249.66.156 в субботу, 14 декабря 2019 г., 08:22:37 UTC Все виды использования регулируются https://about.jstor.org/terms Страница 7. 33 Ратгебер, Мэнти Данные по маркерам агентства были проанализированы с помощью инструмента анализа текста QDA Miner, WordStat…

Cumulus-SDN-IxDA Report-Seattle Session 2019
M Manhaes, J Ball, MB Botero, I. Sperano, A Hartman… - researchgate.net
… После расшифровки и анализа материала был проведен процесс кластеризации с применением автоматизированный компьютерный метод анализа текста с использованием программного обеспечения QDA Miner и WordStat (Mitrani, 2017; Provalis, 2014)…

Большие данные для прогнозирования: патентный анализ - патентование больших данных для прогнозного анализа
M Pejic-Bach, J Pivar, Ž Krsti? - Управление большими данными и…, 2019 - igi-global.com
… анализ, в частности анализ ассоциации патентных областей IPC, извлечение ключевых терминов и кластеризация. Для этого использовались программы Statistica Text Miner 13.0 и Provalis Wordstat 8.0. Глава состоит из следующих разделов…

Призыв к увеличению насыщенности на этапе качественного анализа данных за счет использования нескольких подходов к качественному анализу данных.
А. Н. Сечельски, А. Дж. Онвуэгбузи - Качественный отчет, 2019 - search.proquest.com
… Для получения информации о том, как проводить KWIC через WordStat, мы отсылаем вас к страницам 93-95 Руководства пользователя WordStat (Provalis Research, 1989-2014).Затем QDA Miner Version 4.1.33 (Provalis Research, 2014a) использовался для выполнения классического контент-анализа (Berelson, 1952…

Пересечение насилия: изображения сомалийской молодежи в канадской прессе
Y Jiwani, A Al-Rawi - Journalism, 2019 - journals.sagepub.com
В этой статье исследуется освещение канадской молодежи сомалийского происхождения в канадской прессе. с использованием двух методических приемов. График репутации…

«Единство - наша сила»: перспективы набора и удержания афроамериканских студентов-мужчин, занимающихся социальной работой
М. Нсонву, К. Велч-Брюэр, О. М. Фоларин… - Городские социальные сети…, 2019 - connect.springerpub.com
… объем интервью (Tesch, 1990). Программное обеспечение (QDA Miner 4 и WordStat 7) использовалось в качестве организационного инструмента для определения частотности слов, методов использования ключевых слов в контексте и извлечения цитат. Команда собралась как группа, чтобы…

Социальная ответственность и ориентация на консенсус в государственном управлении: контент-анализ
N Tomaževi? - Обзор государственного управления Центральной Европы, 2019 г. - uprava.fu.uni-lj.si
… благодаря функциям анализа текста, QDA Miner предоставляет широкий спектр исследовательских инструментов для определения закономерностей в кодировании и взаимосвязей между присвоенными кодами и другими числовыми или цифровыми кодами. категориальные переменные (Suerdem, 2014).Его бесшовная интеграция с WordStat, количественный…

Группа поддержки алкоголизма на основе смартфонов: влияние предоставления и получения эмоциональной поддержки на преодоление самоэффективности и рискованного употребления алкоголя
W Yoo, DV Shah, MY Chih… - Health informatics…, 2019 - journals.sagepub.com
Целью этого исследования было изучить природу и эффекты обмена эмоциональной поддержкой через группу поддержки на базе смартфона для пациентов с алкогольной зависимостью. Из 349 пациентов, которые…

Изучение социально-технических сценариев будущего в СМИ: пример энергетического перехода в итальянских ежедневных газетах
Ф. Нерезини, П. Джардулло, Э. Ди Буччо, А. Каммоццо - Качество и количество, 2019 - Springer
… Выбрать подкорпус В статьях на будущее мы использовали автоматическую классификацию текста с помощью алгоритмов Wordstat 7 в сочетании с QDA-Miner 5.Во-первых, мы выбрали - среди статей, относящихся к ET, - образец, содержащий слова, которые явно относятся к FS (сокращенный…

Визуализация онлайн- и офлайн-сетей турецкой диаспоры в трех европейских странах: проверка роли сетевой структуры и динамики в социальных…
Р.И. Гиглу, К. Оган, Л д'Аненс - researchgate.net
… Контент будет анализироваться автоматически с помощью QDA Miner и Wordstat. Тематическая сеть и будет нанесена на карту NodeXL, чтобы узнать структуру разговоров турецкой диаспоры в Twitter.5. ССЫЛКИ [1] Бернс, А., и Элтхэм, Б. (2009)…

Словесная война: British Gazette и британский рабочий во время всеобщей забастовки 1926 года.
MD Harmon - Labor History, 2019 - Taylor & Francis
… Исследователь использовал QDA Miner и WordStat для анализа частоты использования определенных ключевых слов и фраз, а также провести сравнение газет, «Рабочих» и обычных газет на основе четырех «словарей» определенных терминов, связанных с забастовкой…

Картирование будущего трансграничных слияний и поглощений: обзор и программа исследований
T Kiessling, B Vla? I ?, M Dabi? - IEEE Transactions on…, 2019 - ieeexplore.ieee.org
… наша выборка дескрипторов для сравнения с их общей картой поля. Мы приняли процедуру, представленную в [35] - [38], и закодировали предоставленные автором ключевые слова по основным категориям или темам с помощью программного обеспечения QDA Miner v.5 и Wordstat v.7…

Отображение экономических, социальных и технологических атрибутов экономики совместного использования
Д. Давлембаева, С. Папагианнидис… -… Технологии и люди, 2019 - emerald.com
… включены в количественный анализ.QDA Miner с расширением Wordstat использовался для анализа документов, поскольку было доказано, что он дает надежные результаты в исследованиях в различных дисциплинах (Silver, 2014). Выбор…

Повествовательная экспозиция об использовании женщинами общественных туалетов: исследование из Варангала
Ю. М. Редди, С. Рагхаван… - Индийский гендерный журнал…, 2019 г. - journals.sagepub.com
Несмотря на повышенное внимание к вопросам санитарии в стране , движимого как международными, так и национальными целями развития, научных исследований мало…

Неформальный и неформальный музыкальный опыт: сила, знания и обучение в обучении учителей музыки в Чили
C Poblete, A Leguina, N Masquiarán… -… Journal of Music…, 2019 - журналы.sagepub.com
Предыдущее исследование признало важность музыкального опыта в образовании учителей музыки. Однако текущие усилия не дают полного представления о t…

.

Воспринимаемые эффекты киберзапугивания в зрелом возрасте на рабочем месте
ML Dark - 2019 - search.proquest.com
Стр. 1. Воспринимаемые эффекты киберзапугивания во взрослом возрасте на рабочем месте Рукопись диссертации, переданная в Школу психологии Северного центра при частичном исполнении Требования к ученой степени ДОКТОРА ФИЛОСОФИИ MELISSA LEE DARK…

Каким образом первичное размещение акций за рубежом привлекает внимание инвесторов? Исследование влияния языка
Д. П. Блевинс, А. Инграм, EWK Цанг… - Стратегическое…, 2019 - журналы.sagepub.com
Язык все чаще признается способным определять стратегические результаты. Чтобы понять влияние языка на предпринимательскую среду, мы изучаем язык…

Как мне подойти к анализу данных и отображению результатов?
Р. Кукси, Дж. Макдональд - Выживание и процветание в аспирантуре…, 2019 - Springer
Основная цель всех форм анализа данных состоит в том, чтобы извлекать смысл из необработанных данных и передавать это значение одной или нескольким конкретным аудиториям.В этой главе рассматриваются подходы к анализу данных, которые…

Скрытый семантический анализ отчетов о корпоративной социальной ответственности (с приложением к греческим фирмам)
I Kountouri, E. Manousakis, AE Tsekrekos - International Journal of…, 2019 - Springer
… Перед тем, как покинуть этот подраздел предварительной обработки корпуса, несколько примечаний по реализации в порядке. Во-первых, весь текстовый анализ в этой статье проводится с использованием программного обеспечения QDA Miner® и WordStat® компании Provalis Research.11…

Дополненная реальность и информатика здоровья: исследование, основанное на библиометрическом и контент-анализе научных коммуникаций и социальных сетей
N Gupte - 2019 - digitalcommons.liu.edu
Page 1. Университет Лонг-Айленда Digital Commons @ LIU Избранные полнотекстовые диссертации, 2011- LIU Post 2019 Дополненная реальность и информатика здоровья: исследование, основанное на библиометрическом и контент-анализе научных коммуникаций и социальных сетей Nilish Gupte…

Закон о федеральном правосудии в борьбе с коррупцией в Южной Бразилии
Л. М. Мадейра, Л. Гелиски - Revista de Administração Pública, 2019 - SciELO Brasil
… Латиноамериканская политика и общество, 56 (2), 27-48.[Ссылки]. Provalis Research. (2010). WordStat 6: модуль контент-анализа для QDA Miner & SimStat. Руководство пользователя. Монреаль, Канада: Автор. [Ссылки]. Синхоретто, Дж. (2014). Seletividade штраф и доступ к Justiça…

Использование отзывов заинтересованных сторон в Twitter: тематическое исследование коротких перерывов в испанских туристических городах
E Bigné, E Oltra, L Andreu - Tourism Management, 2019 - Elsevier
Перейти к основному содержанию Перейти к статье…

Закон о федеральной юстиции о борьбе с коррупцией в южной части Бразилии.
L Mori Madeira, L Geliski - RAP: Revista Brasileira de…, 2019 - search.ebscohost.com
… 2019 RAP | Закон о федеральной юстиции о борьбе с коррупцией в южной Бразилии 989 анализ (по ключевым категориям) в программном обеспечении WordSTAT (Provalis Research, 2010), поэтому вселенная сосредоточена на содержании судебных решений и профиле уголовного преследования по делам о коррупции…

Быстрое развитие: исследования искусственного интеллекта в высшем образовании.
F ALTINAY, C KARAATMACA… -… & Программное обеспечение для…, 2019 - поиск.ebscohost.com
… QDA) QDA Miner - это простой в использовании программный пакет для качественного анализа данных, предназначенный для кодирования, аннотирования, извлечения и анализа небольших и больших коллекций документов и изображений. Полная интеграция программы с SimStat, инструментом статистического анализа данных, и WordStat…

Быстрое развитие: исследования искусственного интеллекта в высшем образовании
C Караатмака, Г. Дагли, доктор философии - Международный научный…, 2019 - search.proquest.com
… QDA) QDA Miner - это простой в использовании качественный Пакет программного обеспечения для анализа данных для кодирования, аннотирования, извлечения и анализа небольших и больших коллекций документов и изображений.Полная интеграция программы с SimStat, инструментом статистического анализа данных, и WordStat…

15-я Международная научная конференция по электронному обучению и программному обеспечению для образования Бухарест, 11-12 апреля 2019 г.
F ALTINAY, C KARAATMACA, Z ALTINAY, G DAGLI - ceeol.com
… QDA) QDA Miner - это простой в использовании Пакет программного обеспечения для качественного анализа данных для кодирования, аннотирования, поиска и анализа небольших и больших коллекций документов и изображений. Полная интеграция программы с SimStat, инструментом статистического анализа данных, и WordStat…

ОСНОВНЫЕ НАВЫКИ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ НАЛОГОВЫХ БУХГАЛТЕРОВ.
ЛИНМЕЙ ТАН, Ф. ЛАСВАД - Журнал австралазийского налога…, 2019 - business.unsw.edu.au
… работа. B Анализ Мы использовали пакет программного обеспечения для анализа контента QDA Miner © версии 5 и WordStat © версии 7, чтобы определить частоту определенных категорий навыков, включенных в рекламные объявления. 71 Рисунок из…

Эмпирическое исследование роли занятости студентов в обучении лидерству
Дж. С. Льюис - Новые направления лидерства студентов, 2019 г. - Онлайн-библиотека Wiley
… способствовала эффективной обработке более 67 000 открытых ответов; при таком большом количестве данных традиционные качественные методы были непрактичными и неэффективными (Ignatow & Mihalcea, 2017; Miner et al., 2012, с. 30). Используя программу WordStat, я исследовал…

Модель поведения туристов: имидж места назначения, удовлетворенность и лояльность посетителей
VMCD Figo - 2019 - repositorio.iscte-iul.pt
Страница 1. МОДЕЛЬ ТУРИСТИЧЕСКОГО ПОВЕДЕНИЯ: ОБРАЗ НАЗНАЧЕНИЯ, УДОВЛЕТВОРЕНИЕ И ЛОЯЛЬНОСТЬ ПОСЕТИТЕЛЯ Вирджиния Мария де Карвалью Диаш Лопес Фигу Диссертация представлена ​​как частичное требование для присвоения степени магистра менеджмента. Руководитель: профессор…

Сетевые структуры в разговоре между разными движениями: демократия сейчас !, 2003-2013
A Toft - Social Movement Studies, 2019 - Taylor & Francis
… В исследовании используется программа анализа корпусной лингвистики, подходящая для чтения и анализа больших объемов электронного текста (WordStat, версия 7.1.6). Корпус, использованный для этого исследования, содержит все транскрибированные репортажи, доступные на сайте Democracy Now…

EPL, 79 Поправка о равных правах (ERA), 13 European Media Systems Survey, 17 Ежедневные проблемы, 124
Рекламодатель D, F Herald - Сравнительные и исторические перспективы - Springer
… 111, 119, 120, 130, 131, 138 , 139, 142, 143, 147, 148, 164 Общественная сфера, местная, 131, 138, 143 Punch, 132 QDA Miner, 71 Анкета, 9… они-дом, 26, 44, 45 Ассоциации женщин-граждан (АВП) , 30–34, 36, 37, 40, 44 Женская кооперативная гильдия, 27 WordStat, 71 World…

Стратегии корпоративных социальных сетей: изучение того, как совместные команды уменьшают потерю организационных знаний
DS Walker - 2019 - search.proquest.com
Стр. 1. СТРАТЕГИИ ПРЕДПРИЯТИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: ИЗУЧЕНИЕ, КАК СОВМЕСТНЫЕ КОМАНДЫ СНИЖАЮТ ПОТЕРЮ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ЗНАНИЙ.

Семантический анализ для обнаружения информационных и коммуникационных угроз пользователей онлайн-сервисов
S Fedushko, E Benova - Procedure Computer Science, 2019 - Elsevier
… анализа компьютерного контента, О. Иванов [8] имеет три типа программ: полностью автоматизированные пакеты для контент-анализа (WordStat, Crawdad Text… Используя программное обеспечение QDA Global, Catpac и BAAL, профессионалы имеют возможность провести качественный анализ текста…

Показывают ли онлайн-обзоры удобство использования мобильных приложений и пользовательский опыт? Пример WhatsApp
P Weichbroth, A Baj-Rogowska - Федеративная конференция 2019…, 2019 - ieeexplore.ieee.org
… Вычислительная платформа включает три основных инструмента: • QDA Miner для качественного анализа данных, включая кодирование, аннотирование, извлечение и анализ небольших и больших коллекций документов и изображений; • WordStat для контент-анализа открытых ответов, интервью или…

Mother Knows Best: понимание влияния блогов мамы на убеждения и привычки мам в отношении питания
M Kalaitzandonakes - 2019 - ecommons.cornell.edu
… Затем мы начали вручную кодировать разделы A&D с помощью программного пакета под названием QDA Miner и сопутствующих материалов. пакет, WordStat.После нескольких прогонов кодовая книга стала более прочной, и мы обучили второй…

Президентство и СМИ: традиционные и новые СМИ как участники большой американской политики
I Belko - ??????. ????????. ??????, 2019 - elibrary.ru
… В дополнение к этому WordStat имеет инструмент совместной встречаемости и позволяет искать совпадения употребления слов в одном… Некоторые выводы стали возможны с помощью QDA Miner : кодирование нецензурной / оскорбительной лексики и аргументов авторитетных источников в соответствующие…

Анализ настроений пятого округа, посвященного обследованиям производства и услуг
S Pinto - Economic Quarterly, 2019 - документы.ssrn.com
… См., среди прочего, Nyman et al. (2018), Торсруд (2018) и Каломирис и Мамайский (2019). 8 Provalis Research, поставщик программного обеспечения для анализа текста QDA Miner и WordStat, предоставляет общий словарь настроений на веб-сайте для загрузки…

Сила позитивных слов: коммуникация, познание и организационная трансформация
С.К. Мутусами - Журнал управления организационными изменениями, 2019 - emerald.com
… 36 переменных, связанных друг с другом из 223 описательных утверждений, мы провели кластерный анализ с использованием QDA Программное обеспечение майнера для определения основных организационных, социальных и когнитивных аспектов и отношений между ними, как это отражено в утверждениях (Wordstat 7, 2014)…

ОБНАРУЖЕНИЕ ЭМОЦИЙ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НА ВЕБ-САЙТАХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ
P MADHALA - 2019 - researchgate.net
Страница 1. ПРАШАНТ МАДХАЛА ОБНАРУЖЕНИЕ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЭМОЦИЙ НА ВЕБ-САЙТАХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ Факультет бизнеса и менеджмента Магистерская диссертация Май 2019 г. Страница 2. i АБСТРАКТНЫЙ ПРАШАНТ…

Изучение атрибутов качества услуг Airbnb и их асимметричного влияния на удовлетворенность клиентов
Y Ju, KJ Back, Y Choi, JS Lee - International Journal of Hospitality…, 2019 - Elsevier
… Были изучены собранные необработанные текстовые данные и частота и совместная встречаемость слов были проанализированы с помощью QDA Miner 5… В результате тематического анализа с использованием WordStat 7 это исследование обнаружило четыре всеобъемлющие темы (каждая имеет две подтемы), которые включают ключевые слова, указанные в…

Расширение сферы медицинских услуг в г.Марк, Гаити: тематическое исследование по наращиванию потенциала и развитию инфраструктуры в рамках новой коалиции
SL Tolson - 2019 - search.proquest.com
Стр. 1. РЕФЕРАТ Название диссертации: РАСШИРЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ УСЛУГ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ В СТ. МАРК, ГАИТИ: ПРАКТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ НАСТРОЙКИ ПОТЕНЦИАЛА И РАЗВИТИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ В НАРЯДУЮЩЕЙСЯ КОАЛИЦИИ…

СЕТИ ТРАНСНАЦИОНАЛЬНОЙ АДВОКАЦИИ В ИНФОРМАЦИОННОМ ОБЩЕСТВЕ
DL COGBURN - Springer
Стр. 1. ДЕРРИК Л. КОГБУРН СЕТИ ТРАНСНАЦИОНАЛЬНОЙ АДВОКАЦИИ В ИНФОРМАЦИОННОМ ОБЩЕСТВЕ Партнеры или пешки? ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ГЛОБАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ Стр. 2.Редактор серии информационных технологий и глобального управления…

Использование приложений ИКТ в исследованиях аспирантами в Гане
С АНКАМА - 2019 - researchgate.net
… Роби, 2008; UNSW, 2016; ван Девентер и Пиенаар, 2012 г.). Например, Мейер и Даттон (2009) определили некоторые передовые или специализированные приложения ИКТ, такие как Transana; Наблюдатель; Wordstat; Конкорданс; Webtrends; Netlogo; Трапеза; UCINet; Atlas.ti и др. В своих…

Редко, поверхностно и скоро исчезнет: освещение в телевизионных новостях беженцев в Соединенных Штатах, 2006–2015 гг.
С. М. Брандл, Дж. Э. Рейли - Ежеквартальный опрос беженцев, 2019 г. - академический.oup.com
… 34 стенограммы были импортированы в QDA Miner и очищены от дубликатов, омографов и того, были ли искомые слова включены только в данные, предоставленные Lexis-Nexis, например… Дополнительный анализ содержания, включая частоту слов и категоризацию, был проведен в WordStat…

Транснациональные корпорации из 10 развивающихся стран в гостиничной индустрии Испании
B Марко-Лахара, Э. Клавер-Кортес… - Экономические кластеры…, 2019 - books.google.com
Стр. 200. Транснациональные корпорации из 10 стран в гостиничной индустрии Испании Анализ из теории туристических районов Бартоломе Марко-Лахара, Энрике Клавер-Кортес, Мерседес Убеда-Гарсия, Франсиско Гарсия-Лилло и Патросинио дель Кармен Сарагоса-Саес 1.Введение…

Планирование сосуществования в сложном мире, где доминируют люди
С. Маркини, К. Ферраз, А. Циммерманн… -…: Превращение конфликта в…, 2019 - books.google.com
… указанные инструменты. программирование средств массовой информации и в развертывании. Параметры SAS Trackur Miner LanguageWare, заказ и на R, ввод Социальный контент Visual MATLAB и машина UIMA Анализ и данные для сравнения, включая Интернет; Упоминание внутреннего поиска в Интернете WordStat…

Асимметричная информация
J Yeabsley - nzae.org.nz
Стр. 1. ВЫПУСК № 64, апрель 2019 г. Информационный бюллетень для содействия обмену информацией, новостями и идеями между членами Ассоциации экономистов Новой Зеландии (Inc). http://www.nzae.org.nz Асимметричная информация, выпуск № 64 / апрель 2019 г. | 1…

Рекомендации для криптовалютных компаний по укреплению доверия к криптовалютным продуктам и услугам
Y Beliavtsiv - 2019 - vdu.lt
… Теперь количество ежедневных транзакций с криптовалютой огромно, поэтому вы, как отправитель, должны привлекать майнер к своей транзакции с помощью комиссия, которая пойдет майнеру в качестве вознаграждения за транзакцию… Таким образом, первый майнер, который решит каждый новый блок (блок может содержать несколько транзакций), получает все вознаграждение…

Самовосприятие адъюнкт-преподавателей об их роли в системе избранных местных колледжей
VT Byers - 2019 - shsu-ir.tdl.org
Page 1. САМОПОЗИЦИЯ СОСТАВЛЯЮЩЕГО ФАКУЛЬТЕТА ОБ ИХ РОЛЯХ В ОТДЕЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ОБЩЕСТВЕННОГО КОЛЛЕДЖА _____ На факультете лидерства в образовании Сэм Хьюстонский государственный университет представлена ​​диссертация…

Вычислительные международные отношения Что могут сделать программирование, кодирование и Интернет-исследования для дисциплины?
HA Ünver - All Azimuth: A Journal of Foreign Policy and Peace, 2019 - dergipark.org.tr
… поддается количественной оценке и измерению.Инструменты интеллектуального анализа текста, такие как WordStat, RapidMiner, KHCoder, нацелены на копание в огромное количество письменных ресурсов и даже в расшифровку речи в реальном времени с помощью специализированного компьютерного программного обеспечения. Они различаются…

Лидерство в образовании и администрирование: обучение и разработка программ
MS Gray, K Tang, G Arriaza, A Jones, P Nava… - researchgate.net
Стр. 1. Стр. 2. i CAPEA Образовательное лидерство и администрирование: Обучение и разработка программ Журнал Калифорнийской ассоциации профессоров управления образованием Том 31, октябрь 2019 г.