NetPeak Biz Tech    


Кейс: учим поисковый движок распознавать грамматические ошибки

Кейс: учим поисковый движок распознавать грамматические ошибки

< >

Когда нетпиковец сталкивается с задачей, требующей временных затрат (например, создать проект Звезды cмepти или построить компактный аппарат холодного ядерного синтеза), он в первую очередь думает, как автоматизировать эту работу. Результаты таких размышлений мы собираем на cпециальной странице нашего сайта. Сегодня мы расскажем о том, как в недрах агентства Netpeak рождается новый полезный сервис.

Давным-давно, в далекой-далекой галактике мы решили изменить поисковый движок сайта клиента для повышения видимости страниц в обычном поиске.

Задача

Как орфографические ошибки могут повлиять на позиции сайта в выдаче? Поисковый движок клиентского проекта, с которым нам пришлось работать, создавал отдельную страницу под каждый запрос. Так как запросы бывают с опечатками, то таких страниц накопилась целая гора — как правильных, так и с ошибками. В общем — более двух миллионов страниц: поровну для русского и английского языка. Страницы с ошибками индексировались и засоряли выдачу.

Нашей задачей было сделать так, чтобы все варианты запросов — как правильные, так и с ошибками — вели на одну страницу. Например, для каждого из запросов baseball, basaball, baaeball, baselball были свои страницы, а нужно было сделать так, чтобы все варианты сходились на одну страницу с правильным запросом — baseball. В таком случае страница будет соответствовать правильной форме запроса и мы сможем избавиться от мусора в выдаче.

Примеры групп:

Стоит отметить, что агентствам далеко не всегда доверяют внедрения изменений в движке сайта. Так что мы благодарны нашему клиенту за возможность реализации этого проекта.

Цель

Создать чёткий работающий механизм простановки редиректов со страниц для фраз с ошибками на страницу клиентского сайта с правильной фразой.

Зачем заказывать сбор семантического ядра у агентства Это нужно как для улучшения сканирования и индексации целевых страниц поисковиком, так и для построения семантического ядра и использования его при разработке новой структуры сайта. Конечно, мы не знали общее количество языков, на которых вводились запросы, но основная масса фраз были на русском и английском, поэтому мы ориентировались на эти языки.

Как рождался новый метод

Самое простое решение, которое тут же приходит в голову — загнать запросы в Google, а он нам честно исправляет. Но организовать такую пробивку — довольно затратное мероприятие. Поэтому мы с товарищами пошли другим путем. Наш математик-аналитик решил использовать лингвистический подход (внезапно!) и построить языковую модель.

Что это значит? Мы определяем вероятность встретить слово в языке и для каждого слова находим вероятности допустить в нем разные ошибки. Все бы ничего, и теория тут красивая, но для сбора такой статистики нужно иметь огромный размеченный текстовый корпус для каждого языка (опять же, ближе всего к этому подошли поисковики). Естественно, возникли вопросы, как это делать и кто все это будет воплощать в код. До нас подобным делом никто не занимался (если знаете кейс — киньте ссылку в комментарии), поэтому методику разpaбатывали с нуля. Было несколько идей и заранее не было очевидно, какая из них лучше. Поэтому мы ожидали, что разработка будет вестись циклически — подготовка идеи, реализация, тестирования, оценка качества, а затем решение — продолжать доpaбатывать идею или нет.

Реализацию технологии можно условно разбить на три этапа. О каждом из них — подробнее.

Этап №1. Формирование проблемы. Первые грабли

Внимание! После этой строки будет много терминов, которые мы постарались объяснить максимально простым языком.

Так как дополнительная информация (словари, частоты, логи) недоступна, то были попытки решить задачу с теми ресурсами, которые у нас были. Мы испробовали разные методы кластеризации. Основная идея — в том, что слова из одной группы должны не слишком сильно различаться.

Кластеризация — процеДypa, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы.

Для того, чтобы посчитать степень различия между двумя запросами на разных этапах, мы использовали расстояние Левенштейна и коэффициент Жаккарда на би- и триграммах.

Расстояние Левенштейна показывает, какое минимальное количество изменений (удаление, вставка и замена) в строке А надо сделать, чтобы получить строку В.

Пример:

  • Замена символа: sh[e]res — sh[i]res, sh[o]res;
  • Вставка символа: sheres — s[p]heres;
  • Удаление: gol[d][f] — gol[]f, gold[].

В каждом из примеров расстояние между словом с ошибкой и правильной формой — 1 исправление.

Коэффициент Жаккарда на би- и триграммах помогает выяснить, сколько общих комбинаций из двух- или трехсимвольных слогов есть у строк А и В.

Пример: пусть мы рассматриваем строки A = snowboard и B = border. Общая формула коэффициента для биграмм имеет вид:

J = (число одинаковых биграмм для А и В) / (общее число биграмм в А и В)

Разобьем строки на биграммы:

биграммы для A = { sn, no, ow, wb, bo+, oa, ar, rd+ } - 8 штук; биграммы для B = { bo+, or, rd+, de, er } - 5 штук; Плюсиками отмечены одинаковые биграммы их 2 штуки - bo и rd.

Для триграмм будет аналогично, только вместо двух букв будут использоваться три. Коэффициент Жаккарда для них будет такой:

J = 2 / (8 + 5 - 2) = 0.18

Пример более похожих слов:

А = baseball и В = baaeball { ba+, as, se, eb+, ba+, al+, ll+ } { ba+, aa, ae, eb+, ba+, al+, ll+ } J = 5 / (7 + 7 - 5) = 0.56

Хотя коэффициент Жаккарда и работает быстрее, но не учитывает порядок слогов в слове. Поэтому использовался в основном для сравнения с расстоянием Левенштейна. Теоретически, тут все было просто. Методики кластеризации для малых данных решаются достаточно легко, но на пpaктике оказалось, что для завершения разбивки нужны либо огромные вычислительные мощности, либо — годы времени (а в идеале — и то, и другое). За две недели работы был написан скрипт на Python. При запуске он читал фразы из файла и выдавал списки групп в другой файл. При этом, как и любая программа этот скрипт грузил процессор и использовал оперативную память.

Большинство испытанных методов требовали теpaбайтов памяти и недели процессорного времени. Мы же адаптировали методы так, чтобы программе хватало 2 гигабайта памяти и одного ядра. Впрочем, миллион запросов обpaбатывался примерно 4-5 дней. Так что время выполнения задачи все равно оставляло желать лучшего. Результат работы алгоритма на небольшом примере можно представить в виде графика:

В применении к клиентскому проекту это означает, что страницы, соответствующие запросам в одном кластере, будут склеены друг с другом 301 редиректом. Напомним, что нашей целью было создать чёткий работающий механизм простановки редиректов со страниц для фраз с ошибками на страницу клиентского сайта с правильной фразой. Но даже на таком примере очевидны недочеты:

  1. Непонятно, как из групп находить правильные формы и есть ли они там вообще.
  2. Неизвестно, какие пороги для ошибок использовать. Если будет большой порог (больше 3-х ошибок), то группы будут очень большими и замусоренными, если слишком маленький — то каждое слово образует свою группу, что нас также не устраивало. Найти какое-то универсальное, приемлемое для всех групп значение — невозможно.
  3. Неясно, что делать со словами, которые могут быть отнесены одновременно к нескольким группам.
Например, слово hermas имеет следующие варианты на расстоянии 2: herbals, hermit, hermits, heroes, herons, hernias, herpes, thermal, thermals, therms, whereas.

Этап №2. Упрощение. Новая надежда

Мы переделали алгоритм, приблизив его к традиционным механическим корректорам грамматики. Благо, таких достаточно. В качестве базы была выбрана библиотека для Python — Enchant. В этой библиотеке есть словари пpaктически для любого языка мира, в использовании она довольно проста, и есть возможность получить подсказки — что на что нужно исправлять. В ходе предыдущего этапа мы многое узнали о видах запросов и о том, на каких языках могут быть эти запросы.

Из открытого доступа были собраны следующие словари:
  • английский (Великобритания) ;
  • английский (США) ;
  • немецкий;
  • французский;
  • итальянский;
  • испанский;
  • русский;
  • украинский.

Дальше мы брали фразы и разбивали их на слова. Для каждого слова:

  1. Если оно правильное (находится в одном из словарей) — оставляем его как есть;
  2. Если оно неправильное — получаем список подсказок и берем первую попавшуюся;
  3. Все слова вновь склеиваем в фразу. Если такой фразы мы раньше не встречали, то создаем для неё группу. Исправленная форма фразы становится её «центром». Если же встречали, то значит для этой фразы уже есть своя группа, и мы добавляем туда новую ошибочную форму.

В итоге мы получили центр группы и список слов из этой группы. Тут, конечно, все лучше, чем в первый раз, но появилась скрытая угроза. Из-за специфики проекта в запросах очень много имен собственных. Есть и имена-фамилии людей, и города, организации, и географические местности, и даже латинские названия динозавров. В дополнение ко всему, мы обнаружили слова с неправильной трaнcлитерацией. Так что мы продолжили искать пути решения проблемы.

Этап №3. Дополнения и пробуждение Силы

Проблема трaнcлитерации решилась довольно просто и традиционно. Во-первых, сделали словарик соответствия букв кириллицы и латиницы.

В соответствии с ним преобразовали каждую букву в проверяемых словах и отметили, есть ли для полученного слова исправление по словарю. Если вариант с трaнcлитерацией имел наименьшее количество ошибок, то мы выбирали его как правильный. А вот имена собственные — тот еще орешек. Самым простым вариантом пополнить словари оказался сбор слов из дампов Википедии. Однако и в Вики есть свои слабые места. Слов с ошибками там довольно много, а методика их фильтрации еще не идеальна. Мы собрали базу слов, которые начинались бы с большой буквы, и без знаков препинания перед ними. Эти слова и стали нашими кандидатами в имена собственные. Например, после обработки такого текста подчеркнутые слова добавлялись в словарь:

При внедрении алгоритма оказалось, что для поиска подсказок в дополненном словаре Enchant иногда требуется больше 3 секунд на слово. Чтоб ускорить этот процесс, была использована одна из реализаций автомата Левенштейна.

Если коротко, идея автомата состоит в том, что по имеющемуся словарю мы строим схему переходов. При этом нам заранее известно, сколько исправлений в словах будут для нас приемлемы. Каждый переход означает, что мы делаем какое-то преобразование над буквами в слове — оставляем букву или применяем один из видов исправления — удаление, замена или вставка. А каждая вершина — это один из вариантов изменения слова.

Теперь, допустим, у нас есть слово, которое мы хотим проверить. Если в нем есть ошибка, нам нужно найти все подходящие нам формы исправления. Последовательно мы начинаем двигаться по схеме, перебирая буквы проверяемого слова. Когда буквы закончатся, мы окажемся в одной или нескольких вершинах, они и укажут нам варианты правильных слов.

На изображении представлен автомат для слова food со всевозможными двумя ошибками. Стрелка вверх означает вставку символа в текущую позицию. Стрелка по диагонали со звездочкой — замена, с эпсилон — удаление, а по горизонтали — буква остается без изменений. Пусть у нас есть слово fxood. Ему будет соответствовать путь в автомате 00-10-11-21-31-41 — что равносильно вставке в слово food буквы x после f.

Кроме того, мы провели дополнительную работу по расширению собранных основных словарей, отсеиванию заранее не словарных фраз (названия моделей товаров и разные идентификаторы) в автоматическом режиме, внедрили трaнcлитерацию и поиск по дополнительному словарю.

Что в итоге?

Мы еще работаем над модернизацией алгоритма, но уже на данном этапе разработки мы получили инструмент, которым можно чистить мусор, вроде облаков тегов, и склеивать 301 редиректами ненужные страницы. Такой инструмент будет особенно эффективен для небольшого количества слов с ошибками, но и на больших массивах показывает вполне удовлетворительные результаты. Промежуточный вариант скрипта отправлен клиенту для формирования блока перелинковки. По этому блоку можно будет собирать дополнительную информацию об исправлениях запросов. Полностью результаты работы скрипта на внедрение мы не отправляли, потому что все еще работаем над улучшением качества работы скрипта.

На создание кода и его испытания в общем ушло 40 часов работы математика-аналитика. Вывод: если вам однажды понадобится обработать около двух миллионов запросов — не отчаивайтесь. Такие задачи можно автоматизировать. Понятно, что добиться 100% точности будет очень сложно, но обработать корректно хотя бы 95% процентов информации — реально.

Хочу быстро найти клиентов онлайн



Комментарии:

Кейс Office-Expert.kz: как на треть снизить стоимость транзакций и вырастить CR на 67%

Кейс Office-Expert.kz: как на треть снизить стоимость транзакций и вырастить CR на 67% Как эффективно выйти из карантина с помощью контекстной рекламы...

08 06 2026 1:26:29

Сплит-тест — скоростное шоссе к высокой конверсии

Сплит-тест — скоростное шоссе к высокой конверсии 5 кейсов отлично иллюстрируют правила юзабилити и находки веб-аналитиков....

07 06 2026 11:47:58

Сколько стоил клик в Google Ads и Яндекс.Директ в Казахстане в четвертом квартале 2018 года

Сколько стоил клик в Google Ads и Яндекс.Директ в Казахстане в четвертом квартале 2018 года Новое исследование стоимости клика в Казахстане в четвертом квартале 2018 года...

06 06 2026 16:56:32

Панель вебмастеров Google — анализируем данные без паники

Панель вебмастеров Google — анализируем данные без паники Как правильно читать отчеты в Панели вебмастеров Google — объясняем на примерах из пpaктики....

05 06 2026 18:50:17

Реклама в Telegram — кому она нужна. Мнение эксперта

Реклама в Telegram — кому она нужна. Мнение эксперта 160 символов — размер рекламного сообщения, 2 млн евро — минимальный бюджет для запуска. Уже интересно?...

04 06 2026 21:46:25

Как продать кровати в Facebook — кейс магазина мебели matrason.ua

Результаты кампании динамического ремаркетинга для соцсетей...

03 06 2026 15:39:34

Как COVID-19 повлиял на результаты рекламы в Google для 21 отрасли

Выборка из 15 759 учетных записей клиентов WordStream в США по всем вертикалям, которые до размещали рекламу в поиске Google в 2020 году...

02 06 2026 16:11:41

7 частых и неочевидных ошибок интернет-магазинов

7 частых и неочевидных ошибок интернет-магазинов Расскажем про ошибки интернет-магазинов, которые трудно найти соответствующими программами и сервисами проверки...

01 06 2026 0:24:22

Авторские права на веб-сайт — как защитить свой ресурс

Авторские права на веб-сайт — как защитить свой ресурс Надежный сайт позволит вести успешную деятельность, защитить плоды собственного труда и результаты работы исполнителей, с которыми вы сотрудничали. Для реализации задумки вам понадобятся авторские права....

31 05 2026 15:28:46

Как подключить Яндекс.Метрику к Яндекс.Директу

Как подключить Яндекс.Метрику к Яндекс.Директу Чтобы грамотно анализировать статистику рекламных кампаний, необходимо связать Яндекс.Метрику и Яндекс.Директ. Рассказываем, как это сделать...

30 05 2026 5:37:37

Email-маркетинг, который приносит заявки, продажи, лояльность и всё на свете — версия Netpeak

Email-маркетинг, который приносит заявки, продажи, лояльность и всё на свете — версия Netpeak Email-маркетинг — хороший полицейский, спам — плохой....

29 05 2026 16:53:32

Трендовые инструменты в диджитал-маркетинге и рекламе — новое исследование Gartner

Трендовые инструменты в диджитал-маркетинге и рекламе — новое исследование Gartner В 2019 году в цикл зрелости вошли 28 технологий и инструментов...

28 05 2026 10:44:40

Что такое инсайт или дизайн для жизни Филиппа Старка

Что такое инсайт или дизайн для жизни Филиппа Старка О промдизайне, инсайтах, испытаниях для дизайнеров по мотивам BBC-шоу «Дизайн для жизни» с Филиппом Старком....

27 05 2026 9:53:14

Кейс по контекстной рекламе портала-каталога организаций: как оптимизация целевых страниц повлияла на поведенческие факторы

Кейс по контекстной рекламе портала-каталога организаций: как оптимизация целевых страниц повлияла на поведенческие факторы Портал-каталог организаций и его продвижение. В этом кейсе мы детальнее остановимся на выгодах для проекта от синергии усилий клиента и агентских специалистов по контекстной рекламе...

26 05 2026 19:30:48

SEO-продвижение интернет-магазина женской и детской одежды c ROMI 1428%

SEO-продвижение интернет-магазина женской и детской одежды c ROMI 1428% кейсы по seo интернет-магазина модной одежды в Болгарии: как мы сняли негативный эффект от Google Penguin и получили ROMI (возврат маркетинговых инвестиций) 1428%...

25 05 2026 0:28:51

Как обойти блокировку API запрещенных сервисов с помощью скриптов R

Как обойти блокировку API запрещенных сервисов с помощью скриптов R Как отключить блокировку API запрещенных сервисов в скриптах R и продолжать использовать пакеты ryandexdirect, rvkstat, rmytarget, Google Sheets и BigQuery...

24 05 2026 5:21:17

Как digital-специалистам сохранить конкурентоспособность в 2021 году: 5 важных навыков и рекомендации по самопрезентации

Как digital-специалистам сохранить конкурентоспособность в 2021 году: 5 важных навыков и рекомендации по самопрезентации Digital-маркетинг развивается и модернизируется: новые методы работы, инструменты и технологии. И стабильно растут требования к digital-специалистам. Чтобы оставаться в профессии, нужно мониторить тренды, отслеживать тенденции и повышать знания....

23 05 2026 2:33:31

Выборы лучшего маркетинг-директора среди украинских проектов ecommerce

Выборы лучшего маркетинг-директора среди украинских проектов ecommerce Голосуй за первых лиц маркетинга ecommerce-проектов Украины...

22 05 2026 8:57:37

Топ-50 кейсов в блоге Netpeak

Топ-50 кейсов в блоге Netpeak Кейсы с наибольшим количеством комментариев, репостов, оценок и дочитываний; по контекстной рекламе, поисковому продвижению, аналитике, SMM и другие. Узнать больше!...

21 05 2026 19:22:21

Обзор: четыре новинки в Instagram

Обзор: четыре новинки в Instagram Десктопная версия, совместная работа (collabs), сбор средств и новые эффекты в Reels. Рассказываем, что дают новые функции. Узнать больше....

20 05 2026 14:51:39

Как стать хорошим SMM-специалистом

Как стать хорошим SMM-специалистом SMM — сфера с доступным обучением и большими деньгами, а хороших специалистов разбирают, как горячие пирожки. SMMщики работают с крупными брендами и создают свой бизнес всего через пару лет после старта....

19 05 2026 19:25:27

«Чёрная пятница» для интернет-магазинов США и Рунета

«Чёрная пятница» для интернет-магазинов США и Рунета Игроков интернета России, Уанета и Казнета зарубежные сайты coблaзняют семизначными результатами продаж во время «черной пятницы» и «киберпонедельника»....

18 05 2026 20:10:15

Наука быть счастливым: бесплатный онлайн-курс от профессора из Йеля

Профессор психологии Йельского университета разработала курс по обретению счастья. Его прошли уже 3,5 млн человек...

17 05 2026 6:32:42

SEO-продвижение интернет-магазина в тематике «бытовая техника»: ROMI 1130%

SEO-продвижение интернет-магазина в тематике «бытовая техника»: ROMI 1130% Пример, как 4000+ гривен превращаются в 45000+ гривен. Ниша интернет-магазинов, да еще и бытовой техники уже давно является высококонкурентной. Но при правильном продвижении даже новичок может добиться результатов....

16 05 2026 2:19:59

Как мы нашли модель аналитики для SaaS-проекта UniSender.com

Как мы нашли модель аналитики для SaaS-проекта UniSender.com Что делать, если нет четкой модели оценки эффективности контекстной рекламы?...

15 05 2026 10:49:36

Эксперимент: месяц без доступа в интернет, опыт IT-агентства Netpeak

Эксперимент: месяц без доступа в интернет, опыт IT-агентства Netpeak Мы отключили интернет всем сотрудникам агентства интернет-маркетинга и получили удивительные результаты....

14 05 2026 5:36:39

Сколько стоит клик в Казахстане — аналитика данных Google Ads и Яндекс.Директ за первый квартал 2019

Сколько стоит клик в Казахстане — аналитика данных Google Ads и Яндекс.Директ за первый квартал 2019 Сколько стоил клик в Google Ads и Яндекс.Директ в Казахстане — цифры за первый квартал 2019 года...

13 05 2026 6:37:52

Как измерять ROI и зачем это делать предпринимателям

О том, как рассчитать коэффициент ROI (ROMI) для выявления эффективности и прибыльности рекламных кампаний...

12 05 2026 0:44:41

Как собрать миллион подписок на рассылку за год: советы от BuzzFeed

Как собрать миллион подписок на рассылку за год: советы от BuzzFeed Рассылка ежемecячно занимает второе место среди источников реферального трафика BuzzFeed. Уроки увеличения базы подписчиков от BuzzFeed от базы до метрик оценки. Принцип BuzzFeed — как можно быстрее внедрять в рассылку то, что нравится читателям....

11 05 2026 5:28:19

Как привлечь целевой трафик на сайт: кейсы по подбору ключевых фраз с помощью Serpstat (ex. Prodvigator)

Как привлечь целевой трафик на сайт: кейсы по подбору ключевых фраз с помощью Serpstat (ex. Prodvigator) Как использовать расширенное семантическое ядро для увеличения целевого трафика....

10 05 2026 7:53:26

10 трендов email-маркетинга в 2022 году

10 трендов email-маркетинга в 2022 году All about internet mail. Примеры того, что стоит внедрить в рассылках почты онлайн....

09 05 2026 3:13:36

Реклама медицинских услуг: требования и ограничения для контекстной рекламы

Реклама медицинских услуг: требования и ограничения для контекстной рекламы Если ваша фирма работает на предоставление услуг в медицине, следует учесть требования рекламных систем в интернете, чтобы объявления в с первого раза прошли модерацию...

08 05 2026 16:28:44

Как за два месяца увеличить число заявок для оконного бизнеса? Кейс о сотрудничестве Netpeak и Steko

Как за два месяца увеличить число заявок для оконного бизнеса? Кейс о сотрудничестве Netpeak и Steko Количество обращений выросло на 43,27%, а рынок перегрет — десятки компаний предлагают свою продукцию, услуги. Что делать, чтобы люди выбрали вас среди других игроков рынка (помимо качественного выполнения своей работы)? Читайте дальше!...

07 05 2026 20:45:53

Выгружаем данные из Google ***ytics для 100+ проектов одновременно — кейс агентства Netpeak

Выгружаем данные из Google ***ytics для 100+ проектов одновременно — кейс агентства Netpeak Как мы создаем BI-решение для департамента поискового продвижения — первые шаги...

06 05 2026 6:39:53

Энн Смарти: о правилах эффективного блоггинга и сюрпризах от Google

Энн Смарти: о правилах эффективного блоггинга и сюрпризах от Google Энн Смарти (Ann Smarty), пожалуй, самая известная публичная личность в мире контент-маркетинга и поискового продвижения. За несколько лет она прошла путь от SEO-блогера до главного редактора авторитетного Search Engine Journal и CEO одного из самых популя...

05 05 2026 8:13:26

Как масштабировать блог: успешный кейс роста блогов Serpstat до 300 000 ежемecячных сессий и $100 000 годового дохода

Как масштабировать блог: успешный кейс роста блогов Serpstat до 300 000 ежемecячных сессий и $100 000 годового дохода Личный опыт маркетинг-директора Serpstat. Внутренняя перелинковка, работа с контентом, настройка email-рассылок и построение качественного комьюнити помогли нам получить стабильный поток читателей и новых пользователей. Обо всем читайте дальше!...

04 05 2026 17:12:48

50 ступеней продвижения мобильного приложения — подробный чек-лист

50 ступеней продвижения мобильного приложения — подробный чек-лист Как создать онлайн кампанию по продвижению мобильного приложения с максимальной отдачей....

02 05 2026 17:17:53

Кассовый разрыв в бизнесе. Что это, почему возникает и как избежать

Кассовый разрыв в бизнесе. Что это, почему возникает и как избежать 82% малых бизнесов тонут как раз из-за проблем с денежными потоками (по данным исследований U.S. Bank, 2020). Как предприниматели попадают в кассовые разрывы и что делать в таких ситуациях, разберем в этой статье....

01 05 2026 12:12:18

Эффект «Хода королевы» — как выросла популярность и доход шахматных приложений

Эффект «Хода королевы» — как выросла популярность и доход шахматных приложений Сериал «Ход королевы» взорвал интерес к шахматам, и вот насколько сильно...

30 04 2026 11:38:16

Как делать картинки для соцсетей в Canva

Как делать картинки для соцсетей в Canva Как быстро залить изображение, сделать красивую иллюстрацию, наложить надпись к любому тексту онлайн?...

29 04 2026 3:57:23

Чем отличается адвокат бренда от посла бренда?

Чем отличается адвокат бренда от посла бренда? Что такое посол бренда и чем он отличается от адвоката бренда?...

28 04 2026 23:53:50

40+ сервисов для работы с текстом — для копирайтеров, редакторов и других создателей контента

40+ сервисов для работы с текстом — для копирайтеров, редакторов и других создателей контента Подборка онлайн-платформ и программ для работы с текстом и изображениями....

27 04 2026 4:34:14

Списки исключенных мест размещения в Google Рекламе

Списки исключенных мест размещения в Google Рекламе О списках исключенных мест размещения будет интересно узнать тем, кто хочет облегчить себе работу с контекстно-медийными сетями....

26 04 2026 13:53:39

Теневой бан Instagram — как распознать и преодолеть

Что такое теневой бан, что о нем известно, как выйти из-под него. Плюс мнение SMM-эксперта Нели Серебро...

25 04 2026 14:28:44

Почему мертвецы ставят «лайки» в Facebook?

Почему мертвецы ставят «лайки» в Facebook? Темная сторона лайков или правда о продвижении постов в Facebook...

24 04 2026 8:56:46

Критерии качественного контента

Критерии качественного контента Тошнота и процент воды в тексте не должны превышать допустимую норму, иначе не только пользователи уйдут с сайта, поисковые роботы понизят сайт в рейтинге. Узнать больше!...

23 04 2026 21:25:19

Как продвигать бизнес в Казнете — интервью с Бауыржаном Токтагазы

Как продвигать бизнес в Казнете — интервью с Бауыржаном Токтагазы Актуальный обзор особенностей работы онлайн-проектов в Казахстане...

22 04 2026 20:20:58

Что такое RSS-лента и как ее подключить

Что такое RSS-лента и как ее подключить Когда на сайт добавляют новый контент, он тут же трaнcлируется в RSS-ленту и отображается в специальных программах для чтения, либо в email подписчиков. Как это работает?...

21 04 2026 8:10:35

Новая функция Google Рекламы — общий бюджет

Новая функция Google Рекламы — общий бюджет Распределение бюджета на кампании в Google Рекламе. Обозревает Григорий Крутий....

20 04 2026 9:29:51

Еще:
понять и запомнить -1 :: понять и запомнить -2 :: понять и запомнить -3 :: понять и запомнить -4 :: понять и запомнить -5 :: понять и запомнить -6 :: понять и запомнить -7 ::