А вы знаете, что некоторые буквы алфавита встречаются в словах чаще остальных...Причем частота употребляемости гласных букв в языке выше, чем согласных.

Какие буквы русского алфавита чаще или реже всего встречаются в словах, используемых для написания текста?

Выявлением и исследованием общих закономерностей занимается статистика. С помощью этого научного направления можно ответить на поставленный выше вопрос, сосчитав количество каждой из букв русского алфавита, применяемых слов, выбрав отрывок из произведений различных авторов. Для собственного интереса и ради занятия от скуки каждый может проделать это самостоятельно. Я же сошлюсь на статистику уже проведенного исследования...

Русский алфавит кириллический. За время своего существования он пережил несколько реформ, в результате которых сложилась современная русская азбучная система, включающая 33 буквы.

о — 9.28%
а — 8.66%
е — 8.10%
и — 7.45%
н — 6.35%
т — 6.30%
р — 5.53%
с — 5.45%
л — 4.32%
в — 4.19%
к — 3.47%
п — 3.35%
м — 3.29%
у — 2.90%
д — 2.56%
я — 2.22%
ы — 2.11%
ь — 1.90%
з — 1.81%
б — 1.51%
г — 1.41%
й — 1.31%
ч — 1.27%
ю — 1.03%
х — 0.92%
ж — 0.78%
ш — 0.77%
ц — 0.52%
щ — 0.49%
ф — 0.40%
э — 0.17%
ъ — 0.04%

Русская буква, имеющая наибольшую частотность в использовании - это гласная «О », как здесь уже справедливо предположили. Есть и характерные примеры, наподобие «ОбОрОнОспОсОбнОсти » (7 штук в одном слове и ничего экзотического или удивительного; очень привычно для русского языка). Высокая популярность буквы «О» во многом объясняется таким грамматическим явлением, как полногласие. То есть, «холод» вместо «хлад» и «мороз» вместо «мраз».

А в самом начале слов чаще всего встречается согласная буква «П ». Это лидерство также уверенно и безоговорочно. Скорее всего, объяснение даёт большое количество приставок на букву «П»: пере-, пре-, пред-, при-, про- и другие.

Частота использования букв основа криптоанализа.

Хочу предупредить, что информация излагаемая в этой статье несколько устарела. Я не стал ее переписывать, чтобы потом можно было сравнить, как меняют стандарты SEO со временем. Актуальную же информацию на данную тему вы можете почерпнуть в новых материалах:

Здравствуйте, уважаемые читатели блога сайт. Сегодняшняя статья опять будет посвящена такой теме, как поисковая оптимизация сайтов (). Ранее мы уже затронули много вопросов, связанных с таким понятием, как .

Сегодня я хочу продолжить разговор о внутреннем SEO, уточнив при этом некоторые моменты затронутые ранее, а так же поговорить о том, что мы еще не обсуждали. Если вы способны писать хорошие уникальные тексты, но при этом не уделяете должного внимания восприятию их поисковиками, то они не смогут пробить себе дорогу в топ поисковой выдачи по запросам, связанным с тематикой ваших замечательных статей.

Что влияет на релевантность текста поисковому запросу

И это очень печально, ибо вы таким образом не реализуете весь потенциал вашего проекта, который может оказаться очень внушительным. Надо понимать, что поисковики по большей части — это тупые и прямолинейные программы, не способные выйти за рамки своих возможностей и взглянуть на ваш проект человеческими глазами.

Они не увидят многого из всего того, что есть хорошего и нужного на вашем проекте (что вы приготовили для посетители). Они умеют только анализировать текст, учитывая при этом очень много составляющих, но они по прежнему очень далеки от человеческого восприятия.

Следовательно, нам нужно будет хотя бы на время залезть в шкуру поисковых роботов и понять, на чем они концентрируют свое внимание при ранжировании различных текстов по различным поисковым запросам (). А для этого нужно иметь представление об , для этого нужно будет ознакомиться с приведенной статьей.

Обычно стараются употребить ключевые слова в заголовке странице, в некоторых внутренних заголовках, а так же равномерно и как можно естественнее распределить их по статье. Да, безусловно, выделение ключей в тексте тоже можно использовать, но при этом не стоит забывать про переоптимизацию, за которую может последовать .

Важна так же и плотность вхождения ключей в текст, но сейчас это скорее является не желательным фактором, а, наоборот, предостерегающим — нельзя перестараться.

Определяется величина плотности вхождения ключевика в документ довольно просто. Фактически это частота использования его в тексте, которая определяется делением количества его вхождение в документе на длину документа в словах. Раньше от этого напрямую зависело положение сайта в выдаче.

Но вам, наверное, понятно, что составить весь материал только из ключей будет не возможно, ибо он будет не читаемым, да слава богу этого и не нужно делать. Почему, спросите вы? Да потому, что есть предел частоты использования ключевого слова в тексте, после которого релевантность документа по запросу, содержащему этот ключевик, уже не будет повышаться.

Т.е. нам достаточно будет добиться определенной частоты и мы, таким образом, максимально оптимизируем его. Либо перестараемся и попадем под фильтр.

Остается решить два вопроса (а может быть и три): какова же эта самая максимальная плотность вхождения ключевика, после которой уже опасно ее увеличивать, а так же выяснить.

Дело в том, что ключевые слова, выделенные тегами акцентирования и заключенные в тег TITLE, имеют больший вес для поиска, чем аналогичные ключи, просто встречающиеся в тексте. Но последнее время этим стали пользоваться вебмастера и полностью заспамили этот фактор, в связи с чем его значение снизилось и даже может привести к бану всего сайта из-за злоупотреблений стронгами.

Но ключи в TITLE по прежнему актуальные, их лучше там не повторять и не слишком много пытать запихивать в один заголовок страницы. Если ключевики будут в TITLE, то мы можем существенно уменьшить их количество в статье (а значит сделать его легко читаемым и более приспособленным для людей, а не для поисковых систем), добившись той же самой релевантности, но не рискуя попасть под фильтр.

Думаю, что с этим вопросом все понятно — чем больше ключей будет заключено в теги акцентирования и TITLE, тем больше шансов потерять все и разом. Но если их не использовать совсем, то вы тоже ничего не добьетесь. Самым главным критерием является естественность внедрения ключевиков в текст. Если они есть, но читатель о них не спотыкается, то вообще все замечательно.

Теперь осталось разобраться с тем, а какая же частота употребления ключевого слова в документе является оптимальной, которая позволяет сделать страницу максимально релевантной, не не повлечет за собой санкций. Давайте сначала вспомним формулу, которую используют большинство (наверное, даже все) поисковиков для ранжирования.

Как определить допустимую частоту употребления ключа

Мы уже говорили ранее про математическую модель в упомянутой чуть выше статье. Суть ее для данного конкретного поискового запроса выражается одной упрощенной формулой: TF*IDF. Где TF — это прямая частота вхождения данного запроса в текст документа (частота, с которой слова в нем встречаются).

IDF — обратная частота встречаемости (редкость) данного запроса во всех остальных документах интернета, проиндексированных данной поисковой системой (в коллекции).

Эта формула позволяет определить соответствие (релевантность) документа поисковому запросу. Чем выше значение произведения TF*IDF, тем более релевантным будет данный документ и тем выше он будет стоять при прочих равных условиях.

Т.е. получается, что вес документа для данного запроса (его соответствие) будет тем больше, чем чаще употребляются ключи из этого запроса в тексте, и чем реже эти ключи встречаются в других документах интернета.

Понятно, что на IDF мы влиять не можем, разве что выбрав другой запрос, под который будем оптимизировать. А вот на TF мы влиять можем и будем, ибо хотим отхватить свою долю (и не малую) трафика с выдач Яндекс и Гугла по нужным нам вопросам пользователей.

Но дело в том, что алгоритмы поиска высчитывают значение TF по довольно хитрой формуле, которая учитывает рост частоты употребления ключевика в тексте только до определенного предела, после которого рост TF практически прекращается, несмотря на то, что вы будете увеличивать частоту. Это своеобразный антиспам фильтр.

Относительно давно (примерно до 2005 года) значение TF высчитывалось по довольно простой формуле и фактически было равно плотности вхождения ключевого слова. Результаты расчета релевантности по этой формуле не совсем нравились поисковикам, ибо потворствовало спаммерам.

Потом формула TF усложнилась, появилось такое понятие как тошнота страницы и оно стало зависеть не только от частоты вхождения, но так же и от частоты употребления других слов в этом же тексте. И оптимального значения TF можно было бы достигнуть, если ключ оказывался самым часто употребляемым словом.

Так же можно было увеличивать значение TF за счет увеличения размера текста с сохранением процента вхождения. Чем больше будет полотенце со статьей при том же проценте ключей, тем выше будет стоять данный документ.

Сейчас формула TF еще более усложнилась, но в тоже время сейчас у нас нет необходимости доводить плотность до того значения, когда текст станет не читаем и поисковые системы наложат бан на наш проект за спам. Да и писать несоразмерно длинные простыни сейчас тоже нет необходимости.

При сохранении той же самой идеальной плотности (мы ее определим чуть ниже из соответствующего графика), увеличение размера статьи в словах будет улучшать ее положение в выдаче только до достижения определенной длины. После того, как у вас получилась идеальная длина, дальнейшее ее увеличение не будет влиять на релевантность (точнее говоря, будет, но очень и очень мало).

Все это можно будет увидеть наглядно, если построить график на основе этой хитрой TF (прямой частоты вхождения). Если на одной шкале этого графика будет TF, а на другой шкале — процентное соотношение частоты встречаемости ключевого слова в тексте, то мы получим в результате так называемую гиперболу:

График, конечно же, приблизительный, ибо реальную формулу TF, которую используют Яндекс или Гугл, мало кто знает. Но качественно из него можно определить оптимальный диапазон , в котором должна находиться частота. Это примерно 2-3 процента от общего числа слов.

Если учесть, что вы еще будете заключать часть из ключей в теги акцентирования и заголовок TITLE, то это и будет тот предел, после которого дальнейшее увеличение плотности может быть чревато баном. Насыщать и уродовать текст большим количеством ключевиков уже не рентабельно, ибо минусов здесь будет больше, чем плюсов.

Какая длина текста будет достаточной для продвижения

Основываясь на той же самой, предполагаемой TF, можно построить график зависимости ее значения от длины в словах. При этом можно взять частоту ключевиков постоянной для любой длины и равной, например, какому-либо значению из оптимального диапазона (от 2 до 3 процентов).

Что примечательно, мы получим график точно такой же формы, как и рассмотренный выше, только по оси абсцисс будет отлажена длина текста в тысячах слов. И из него можно будет сделать вывод об оптимальном диапазоне длины , при котором уже достигается практически максимальное значение TF.

В результате получается, что она будет лежать в диапазоне от 1000 до 2000 слов. При дальнейшем увеличении релевантность практически не будет расти, а при меньшей длине она будет довольно резко падать.

Т.о. можно сделать вывод, что для того, чтобы ваши статьи могли занимать высокие места в поисковой выдаче, нужно употреблять в тексте ключевики с частотой не ниже 2-3 %. Это первый и основной вывод, который мы сделали. Ну, и второй — это то, что сейчас вовсе не обязательно писать очень объемные статьи для того, чтобы попасть в Топ.

Достаточно будет превзойти рубеж в 1000 — 2000 слов и включить в него 2-3 % ключевиков. Вот и все — это и есть рецепт идеального текста , который будет способен конкурировать за место в топе по НЧ запросу, даже без использования внешней оптимизации (покупки ссылок на эту статью с анкорами, включающими ключи). Хотя, пошариться чуток в Миралинксе , ГГЛ , Ротапосте или ГетГудЛинке можно, ибо это поможет вашему проекту.

Еще раз вам напомню, что длину написанного вами текста, а так же частоту употребления в нем тех или иных ключевых слов, вы можете узнать с помощью специализированных программ или же с помощью онлайн сервисов, специализирующихся на их анализе. Одним из таких сервисов является ISTIO , о работе с которым я рассказывал .

Все, о чем я говорил выше, не достоверно на сто процентов, но очень похоже на правду. Во всяком случае, мой личный опыт подтверждает эту теорию. Но алгоритмы работы Яндекс и Гугла постоянно претерпевают изменения и как оно будет завтра мало кто знает, кроме тех, кто близок к их разработке или разработчикам.

Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога сайт

Вам может быть интересно

Внутренняя оптимизация - подбор ключевых слов, проверка тошноты, оптимальный Title, дублирование контента и перелинковка под НЧ
Ключевые слова в тексте и заголовках
Как ключевые слова влияют на продвижение сайта в поисковых системах
Онлайн сервисы для вебмастеров - все, что нужно для написания статей, их поисковой оптимизации и анализа ее успешности
Способы оптимизации контента и учет тематики сайта при ссылочном продвижении для сведения затрат к минимуму
Яндекс Вордстат и семантическое ядро - подбор ключевых слов для сайта с помощью статистики онлайн-сервиса Wordstat.Yandex.ru
Анкор - что это такое и насколько они важны в продвижении сайта
Какие факторы поисковой оптимизации влияют на продвижение сайта и в какой степени
Продвижение, раскрутка и оптимизация сайта самостоятельно
Учет морфология языка и другие проблемы решаемые поисковыми системами, а так же отличие ВЧ, СЧ и НЧ запросов
Траст сайта - что это такое, как его измерить в XTools, что на него влияет и как увеличить авторитетности своего сайта

Краткая постановка задачи

Есть набор файлов с текстами на русском языке от художественной литературы разных жанров до новостных сообщений. Нужно собрать статистику употребления предлогов с другими частями речи.

Важные моменты в задаче

1. Среди предлогов есть не только у и к , но устойчивые сочетания слов, употребляющиеся в качестве предлогов, например в сравнении с или несмотря на . Поэтому просто покрошить тексты по пробелам нельзя.

2. Текстов много, несколько Гб, поэтому обработка должна быть достаточно быстрой, по крайней мере укладываться в несколько часов.

Наброски решения и результаты

Учитывая имеющийся опыт решения задач с обработкой текстов, решено придерживаться модифицированного "unix-way", а именно - разбить обработку на несколько этапов, так чтобы на каждом этапе в результате получался обычный текст. В отличие от чистого unix-way, вместо передачи текстового сырья через каналы будем сохранять все в виде дисковых файлов. Благо стоимость гигабайта на жестком диске нынче мизерна.

Каждый этап реализуется как отдельная, маленькая и простая утилитка, читающая текстовые файлы и сохраняющая продукты своей кремниевой жизнедеятельности.

Дополнительный бонус такого подхода, помимо простоты утилит, заключается в инкрементальности решения - можно отладить первый этап, прогнать через него все гигабайты текста, затем начать отлаживать второй этап, уже не затрачивая время на повторение первого.

Разбивка текста на слова

Так как исходные тексты, подлежащие обработке, уже хранятся как плоские файлы в кодировке utf-8, то нулевой этап - парсинг документов, выдергивание из них текстового содержимого и сохранение в виде простых текстовиков, пропускаем, сразу переходя к задаче токенизации.

Все было бы просто и скучно, если бы не тот простой факт, что некоторые предлоги в русском языке состоят из нескольких "строк", разделяемых пробелом, а иногда и запятой. Чтобы не раскрошить такие многословные предлоги, сначала я привлек функцию токенизации в API словаря. Макет на C# получился простой и незамысловатый, буквально сотня строк. Вот исходник . Если отбросить вступительную часть, загрузку словаря и финальную часть с его удалением, то все сводится к паре десятков строк.

Все это успешно перемалывает файлы, но на тестах обнаружился существенный недостаток - очень низкая скорость. На x64 платформе получилось примерно 0.5 Мб в минуту. Конечно, токенизатор учитывает всевозможные особые случаи типа "А.С. Пушкин ", но для решения исходной задачи такая точность излишня.

В качестве ориентира на возможную скорость имеется утилита статистической обработки файлов Empirika. Она делает частотную обработку 22 Гб текстов примерно за 2 часа. Там внутри есть и более шустрое решение проблемы многословных предлогов, поэтому я добавил новый сценарий, включаемый опцией -tokenize в командной строке. По результатам прогона получилось примерно 500 секунд на 900 Мб, то есть около 1.6 Мб в секунду.

Результат работы с этими 900 Мб текста - файл примерно такого же размера, 900 Мб. Каждое слово сохранено на отдельной строке.

Частота употребления предлогов

Так как вбивать список предлогов в текст программы не хотелось, я опять-таки подцепил к C# проекту грамматический словарь, с помощью функции sol_ListEntries получил полный список предлогов, около 140 штук, ну а далее все тривиально. Текст програмки на C# . Она собирает только пары предлог+слово, но расширить проблем не составит.

Обработка 1 Гб текстового файла со словами занимает всего несколько минут, в результате получается частотная таблица, которую выгружаем на диск опять-таки как текстовый файл. Предлог, второе слово и число употреблений отделены в нем символом табуляции:

ПРО РАЗБИТЫЕ 3
ПРО ЗАБИТЫЕ 1
ПРО ФОРМУ 1
ПРО НОРМУ 1
ПРО ГОЛОДАВШИЙ 1
В ЗАКОННОМ 9
С ТЕРРАСКИ 1
НЕСМОТРЯ НА ЛЕНТУ 1
НАД ЯЩИКОМ 14

Всего из исходных 900 Мб текста получилось примерно 600 тысяч пар.

Анализ и просмотр результатов

Таблицу с результатами удобно анализировать в Excel или Access. Я в силу привычки к SQL загрузил данные в Access.

Первое, что можно сделать - отсортировать результаты в порядке убывания частоты, чтобы увидеть самые частые пары. Исходный объем обработанного текста слишком мал, поэтому выборка не очень репрезентативна и может отличаться от итоговых результатов, но вот первая десятка:

У НАС 29193
В ТОМ 26070
У МЕНЯ 25843
О ТОМ 24410
У НЕГО 22768
В ЭТОМ 22502
В РАЙОНЕ 20749
ВО ВРЕМЯ 20545
ОБ ЭТОМ 18761
С НИМ 18411

Теперь можно построить график, так чтобы частоты было по оси OY, а паттерны выстроились вдоль OX по убыванию. Это даст вполне ожидаемое распределение с длиннющим хвостом:

Зачем нужна эта статистика

Кроме того факта, что две утилитки на C# могут использоваться для демонстрации работы с процедурным API, есть еще важная цель - дать переводчику и алгоритму реконструкции текста статистическое сырье. Кроме пар слов еще потребуются триграммы, для этого надо будет немного расширить вторую из упомянутых утилиту.

- — Тематики защита информации EN word usage frequency … Справочник технического переводчика

Ы; частоты; ж. 1. к Частый (1 зн.). Следить за частотой повторения ходов. Необходимая ч. посадки картофеля. Обратить внимание на частоту пульса. 2. Число повторений одинаковых движений, колебаний в какую л. единицу времени. Ч. вращения колеса. Ч … Энциклопедический словарь

I Алкоголизм хронический заболевание, характеризующееся совокупностью психических и соматических расстройств, возникших в результате систематического злоупотребления алкоголем. Важнейшими проявлениями А. х. являются измененная выносливость к… … Медицинская энциклопедия

ЗАХВАТ - один из специфических терминов, используемый в крюковых записях рус. безлинейного многоголосия, характеризующегося развитым подголосочно полифоническим складом и резкой диссонантностью вертикали. Певч. реализация термина в наст. время не изучена … Православная энциклопедия

Стилостатистический метод анализа текста - – это применение инструментария математической статистики в области стилистики для определения типов функционирования языка в речи, закономерностей функционирования языка в разных сферах общения, типах текстов, специфики функц. стилей и… …

Порционный ароматизированный снюс, мини порция Снюс вид табачного изделия. Представляет собой измельчённый увлажнённый табак, который помещают между верхней (реже нижней) губой и десной … Википедия

Научный стиль - представляет науч. сферу общения и речевой деятельности, связанную с реализацией науки как формы общественного сознания; отражает теоретическое мышление, выступающее в понятийно логической форме, для которого характерны объективность и отвлечение … Стилистический энциклопедический словарь русского языка

- (в специализированной литературе также патроним) часть родового имени, которая присваивается ребёнку по имени отца. Вариации патронимических имён могут связывать их носителей и с более дальними предками дедами, прадедами… … Википедия

Общеупотребительность, применимость, распространенность, применяемость, ходкость, общепринятость Словарь русских синонимов. употребительность сущ., кол во синонимов: 10 общепринятость (11) … Словарь синонимов

Рассуждение - – функционально смысловой тип речи (см.) – (ФСТР), соответствующий форме абстрактного мышления – умозаключению, выполняющий особое коммуникативное задание – придать речи аргументированный характер (прийти логическим путем к новому суждению или… … Стилистический энциклопедический словарь русского языка