Баттл твипов - Технический SEO аудит - - против - Создание предиктивных

Проведу качественный технический SEO аудит Вашего сайта, с предоставлением подробного отчета. В отчете будут указаны ошибки и рекомендации по их решению.

Что проверяем:

- Внутренние/внешние ссылки (редиректы 301, 302, 303, ссылки с кодом 404 и т. д. ).

- Мета-теги Title, Description, Keywords (наличие, страницы с дублированными мета-тегами, их длина и т. д. ).

- Заголовки H1, H2 (наличие, количество на странице, длина заголовков первого и второго уровней).

- Изображения Images (вес изображений, наличие тега Alt, длина Alt).

- Адаптация сайта под мобильные устройства.

- Анализ скорости загрузки сайта.

После исправления ошибок, указанных в отчете, происходит увеличение трафика на сайт, и как следствие, его поднятие в рейтинге поисковых систем, увеличивается скорость работы сайта.

По результату выполненной работы вы получите:

- Отчет в формате Word с указанием ошибок.

- Рекомендации по исправлению ошибок на Вашем сайте.

Внимание: если ваш сайт был недавно оптимизирован или на сайте мало или отсутствуют ошибки, тоже самое будет отображено и в отчете!

Не принимаю в работу следующие темы: adult, казино, кредиты, пирамиды, "лохотрон".

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных