Чув
Регистрация Вход
  1. Главная
  2. Монография
  3. Векторы социально-экономического развития России:...
  4. Разработка автоматизированной системы анализа поис...

Разработка автоматизированной системы анализа поисковых показателей

Глава в книге
DOI: 10.31483/r-109911
Open Access
монография «Векторы социально-экономического развития России: современные вызовы и возможности»
Creative commons logo
Опубликовано в:
монография «Векторы социально-экономического развития России: современные вызовы и возможности»
Автор:
Сальникова Н. А. 1
Рубрика:
Глава 5
Страницы:
83-93
Получена: 22.01.2024

Рейтинг:
Статья просмотрена:
896 раз
Размещено в:
РИНЦ
1 АВ «Раççей Федерацийĕн Президенчĕ çумĕнчи Раççей халăх хуçалăхĕн тата патшалăх службин академийĕ» ФПБВУ филиалĕ – Волгоград управлени институчĕ
Для цитирования:
Векторы социально-экономического развития России: современные вызовы и возможности : монография / С. Н. Басуева, Н. П. Дебердиева, А. В. Минаков [etc.]. – Чебоксары: «Лару-тăру» («Среда») издательство çурчě, 2024. – 180 с. – ISBN 978-5-907830-05-9. – DOI 10.31483/a-10564.

Аннотаци

Привлечение клиентов через Интернет – важная составляющая современного бизнеса. Продвижение сайтов – эффективный способ привлечь клиентов, однако не простой, и требующий значительных временных затрат и опыта. Разрабатываемая система предназначена для уменьшения временных и финансовых затрат на сбор и анализ информации, необходимой для поискового продвижения. Повышение эффективности достигается путем более полного анализа данных, а удешевление – путем экономии на комиссии систем автоматизированного продвижения. Продвижение сайтов через поисковые системы – очень эффективный метод привлечь внимание к услуге или товарам. Это маркетинговый ход, благодаря которому интернет-проект станет приносить прибыль и его посещаемость вырастет в разы.

Список литературы

  1. 1. Кравец А.Г. Разработка модуля назначения прав доступа к приложениям в корпоративной мобильной сети / А.Г. Кравец, Н.А. Сальникова // Математические методы в технологиях и технике. – 2022. – №8. – С. 85–89. – DOI 10.52348/2712-8873_MMTT_2022_8_85. – EDN FERKFZ
  2. 2. Кравец А.Г. WEB-интерфейс интеллектуальной платформы поиска новых технических решений и экспертизы заявок на получение патентов / А.Г. Кравец, С.А. Левитин, Н.О. Шумейко [и др.] // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2017. – №8 (203). – С. 60–64. – EDN ZEVWGV
  3. 3. Качалов Д.Л. Разработка веб-приложения для поиска в больших данных событий с заданными параметрами / Д.Л. Качалов, М.В. Щербаков // XIX Региональная конференция молодых исследователей Волгоградской области. – 2015. – С. 195–197. – EDN YKYPRZ
  4. 4. Кравец А.Г. Предсказательное моделирование трендов технологического развития / А.Г. Кравец, Н.А. Сальникова // Известия СПбГТИ (ТУ). – 2020. – №55(81). – С. 103–108. – DOI 10.36807/1998-9849-2020-55-81-103-108. – EDN KAGIDJ
  5. 5. SeoPult: что это за сервис и как использовать [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cropas.by/seo-slovar/seopult/ (дата обращения: 17.01.2024).
  6. 6. SeoPult – обзор сервиса [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://startpack.ru/application/seopult (дата обращения: 17.01.2024).
  7. 7. SEOlib: анализ сайтов онлайн. SEO-сервис для аналитики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://startpack.ru/application/seolib (дата обращения: 17.01.2024).
  8. 8. SEOlib – сервис анализа позиций и аудита [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://coba.tools/seolib (дата обращения: 17.01.2024).
  9. 9. Система продвижения сайтов Wizard [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cropas.by/seo-slovar/seopult/ (дата обращения: 17.01.2024).
  10. 10. Seowizard: Автоматическое продвижение сайтов SEO [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://dzen.ru/a/Y7k5PFAsKBkGn99O?experiment=948512 (дата обращения: 17.01.2024).
  11. 11. Камаев В.А. Об одном нейросетовом подходе к идентификации сложных систем / В.А. Камаев, М.В. Щербаков // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2004. – №3 (3). – С. 20–24. – EDN TADVUV
  12. 12. Кравец А.Г. RedMine-ориентированный подход для автоматического распределения задач в области автоматизации промышленных проектов / А.Г. Кравец, Н.А. Сальникова, А.И. Силантьев // Информационные системы. Автоматизация и системы управления. Известия СПбГТИ (ТУ). – 2021. – №59 (85). – С. 113–120.
  13. 13. Lempert B.A., Derevyanchenko M.V., Fabritskaya S.V., Statsenko M.E., Salnikova N.A. The Use of Automated System for Assessing the Quality of Health Care and its Impact on the Efficiency of Rehabilitation in Myocardial Infarction Patients // 2017 8th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications, IISA 2017. 8. 2018. – С. 1–6. DOI 10.1109/IISA.2017.8316427. EDN XXJCGT
  14. 14. Садовникова Н.П. Технологии анализа данных: учебное пособие / Н.П. Садовникова, М.В.  Щербаков. – Волгоград, 2015. – 64 с. EDN UPRBQF
  15. 15. Что такое Windows Presentation Foundation – WPF.NET [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://learn.microsoft.com/ru-ru/dotnet/desktop/wpf/overview/?view=netdesktop-8.0 (дата обращения: 17.01.2024).
  16. 16. WPF – Windows Presentation Foundation [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://professorweb.ru/my/WPF/base_WPF/level1/info_WPF.php (дата обращения: 17.01.2024).
  17. 17. Новые возможности Visual Studio 2022 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://learn.microsoft.com/ru-ru/visualstudio/ide/whats-new-visual-studio-2022?view=vs-2022 (дата обращения: 17.01.2024).
  18. 18. Visual Studio: IDE и редактор кода для разработчиков [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://visualstudio.microsoft.com/ru/ (дата обращения: 17.01.2024).
  19. 19. SQLite – самая простая база данных [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://thecode.media/sqlite/ (дата обращения: 17.01.2024).
  20. 20. SQLite – реляционная база данных [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://lecturesdb.readthedocs.io/databases/sqlite.html (дата обращения: 17.01.2024).
  21. 21. Написание релевантных текстов для поисковых систем [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://statievsky.ru/napisanie-relevantnyx-tekstov-dlya-poiskovyx-sistem-optimizaciya-teksta/ (дата обращения: 17.01.2023)
  22. 22. Чан В.Ф. Обзор архитектур систем поддержки принятия решений, использующих аналитику данных в режиме реального времени / В.Ф. Чан, М.В. Щербаков, Т.А. Нгуен // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2016. – №3 (182). – С. 95–100. – EDN VYWZOX
  23. 23. Кравец А.Д. Разработка модели генерации интеллектуальных агентов / А.Д. Кравец, С.А. Фоменков, А.Г. Кравец // Сборник научных трудов SWorld. – 2012. – Т. 5. №3. – С. 59–61. – EDN PDHEEL
  24. 24. Сальникова Н.А. Использование электронных торговых площадок для реализации государственных и муниципальных закупок: перспективы развития / Н.А. Сальникова, Р.Э. Агаев, Ю.А. Заборовская // Научный вестник Волгоградского филиала РАНХиГС. Серия: Экономика. – 2015. – №1. – С. 71–74. – EDN UKIHQD
  25. 25. Основы ссылочного ранжирования [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://seotion.ru/internet-marketing/74-ssilochnoe-rangirovanie (дата обращения: 17.01.2024).
  26. 26. Ссылочное ранжирование и опорные каталоги [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.ashmanov.com/education/articles/8-ssylochnoe-ranzhirovanie-i-opornye-katalogi-/ (дата обращения: 17.01.2024).
  27. 27. Ссылочные факторы ранжирования [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://vc.ru/seo/545398-poshagovaya-instrukciya-dlya-linkbilderov-ot-vidov-ssylok-do-autricha-horoshaya-teoriya-dlya-horoshih-seo-specov (дата обращения: 17.01.2024).
  28. 28. Коэффициент доверия t и соответствующие уровни доверительной вероятности [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://studopedia.ru/4_26476_koeffitsient-doveriya-t-i-sootvetstvuyushchie-urovni-doveritelnoy-veroyatnosti.html (дата обращения: 17.01.2024).
  29. 29. Методы определения ссылочного бюджета [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://devaka.ru/articles/budget-forecast (дата обращения: 17.01.2024).

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.