Геозависимые и геонезависимые запросы — способы проверки геозависимости запроса

Последнее обновление: 02 октября 2019 года

4905

Поиск информации в интернете часто происходит без уточнения региона со стороны пользователя. Это значит, что жители Хабаровска, Саратова или Краснодара вводят одинаковые запросы при поиске товаров или услуг. Они предполагают, что по запросу «заказать суши» получат перечень компаний из своего города. Поэтому поисковые машины самостоятельно определяют, что имеет ввиду пользователь.

Какие бывают запросы

Весь поиск делится на геозависимые и геонезависимые запросы. Если поисковая выдача должна быть привязана к региону, то это геозависимый запрос. Если нет, то — геонезависимый. Все запросы, привязанные к региону, имеют т.н. геозависимость. 

Это могут быть: 

• заказ услуг: еда, пицца, такси, адвокаты, парикмахерские, медцентры; 
• заказ товаров; 
• местные мероприятия; 
• местные новости и события.  

По независимым запросам ищут общую информацию: фильмы, книги, рецепты, образовательные ресурсы и пр. Пользователю все равно, где находится сайт с информацией, для него главное — сама информация.

Аудит сайта и поискового пространства

Проанализируем состояние вашего сайта и поискового пространства вокруг него. Найдем ошибки, которые мешают привлечь пользователей. Дадим рекомендации.

Как определить тип запроса 

Яндекс определяет геозависимость на основании статистики. Если в большинстве случаев запрос вводится с указанием города, то он относит его к геозависимым. В Google алгоритм работает иначе. Поисковик определяет регион на основании языка запроса и стране пользователя. Страну привязывает по ip-адресу. Выдача Google не совершенна: если ввести запрос на английском, можно увидеть иностранные сайты. 

Определить тип запроса не сложно. Введите проверяемый запрос в поисковую строку Яндекс и посмотрите выдачу.

Если на странице присутствуют сниппеты с указанием вашего города, то такой запрос является геозависимым. Для более точной проверки поменяйте регион в поиске и вбейте тот же запрос. Также можно проверить геозависимые запросы с помощью программ и сервисов KeyCollector, Megaindex, Rookee, SeoPult.

Как продвигаться по геозависимым запросам 

Когда компания работает на местный рынок, целесообразнее продвигаться только по своему региону. Основных преимуществ в этом четыре: 

• Меньше конкуренции по сравнению с продвижением по всей России. 
• Быстрое продвижение за счет низкой конкуренции. 
• Наличие целевой аудитории. Местные жители являются потенциальными клиентами. Они живут там же, где находится компания, и могут приобрести ее товары и услуги. 
• Доверие со стороны клиентов. Покупатели могут прийти в шоу-рум, магазин или офис местной компании и убедиться в качестве товара или познакомиться с персоналом. У всероссийских интернет-магазинов такой возможности нет.  

Основной способ регионального продвижения — присвоить сайту конкретный регион. Делайте это через Яндекс.Вебмастер на специальной странице «Региональность». Установите регион вручную, чтобы избежать ошибки. В Google такой возможности нет. Он присвоит регион автоматически на основании языка и ip-адреса. Проверяйте регион своего сайта через сервисы MegaIndex, SeoPult и другие. 

Яндекс разрешает привязать к сайту только один регион. Если компания работает на несколько регионов в России, используйте дополнительные способы продвижения. Создайте региональные поддомены, внесите в Яндекс.Справочник несколько филиалов, укажите отдельные регионы на страницах сайта.

Статья

Как настраивать и масштабировать контекстную рекламу в медицине? Кейсы и рекомендации

#контекстная реклама, #медицина, #eTarget

Статья

Продвижение сайта ссылками

#SEO

Статья

Как продвигать финансовые услуги в условиях высокой конкуренции

#SEO, #финансы

Шпаргалка 

1. Если чаще всего поисковый запрос ищут вместе с указанием региона, то это геозависимый запрос, если нет, то — геонезависимый.

    

2. К геозависимым запросам относятся заказы товаров и услуг, местные мероприятия и новости: такси, еда, медицина, концерты и др. 

3. Чтобы определить тип запроса, введите его в строку поиска и посмотрите выдачу. Если в ней присутствуют сайты с указанием региона, то запрос геозависимый. Для автоматической проверки воспользуйтесь Key Collector, SeoPult, Rookee, MegaIndex и др. 

4. Если компания работает только на местный рынок, то лучше продвигаться по региону. Это даст компании ряд преимуществ: меньше конкуренции, можно быстрее выйти на первую страницу поисковиков, на сайт будут приходить потенциальные клиенты. Региональное продвижение поможет выстроить доверительные отношения с аудиторией. 

5. Для продвижения по геозависимым запросам присвойте сайту регион через Яндекс.Вебмастер. Если вы работаете на несколько регионов, используйте дополнительные способы продвижения

.

Материал подготовила Светлана Сирвида-Льорентэ.

Теги: SEO

Вам будет интересно

Как размещать рекламу в поисковых подсказках Яндекс

#контекстная реклама, #SEO, #Яндекс

Как продвигать сайты новостей и СМИ

#SEO, #контент-маркетинг, #продвижение СМИ

Как продвигать магазин мебели: практические рекомендации

#интернет-магазины, #SEO

Агентство «Ашманов и партнеры» прошло аккредитацию РФРИТ

Чек-лист идеального аудита контекстной рекламы: 11 отчетов, частые ошибки (часть 2)

#контекстная реклама

Чек-лист идеального аудита контекстной рекламы: цель и задачи аудита, этапы (часть 1)

#контекстная реклама

Различия геозависимых и геонезависимых запросов

#Ключевые запросы #Геозависимость

#15

Ноябрь’17

3

Ноябрь’17

3

Поисковые запросы делятся на геозависимые и геонезависимые.

Геозависимый запрос (ГЗ) — запрос, по которому поисковая выдача различается для разных регионов России. Например: купить велосипед, доставка еды на дом и др. Как правило, все коммерческие запросы (без указания города) — геозависимые.

Геонезависимый запрос (ГНЗ) — запрос, по которому поисковая выдача не отличается для пользователей из разных регионов. Например: прокат автомобиля в Крыму, рецепт пиццы и прочие. Геонезависимыми являются либо информационные запросы, либо запросы с содержанием города.

Как определить

Существует один рабочий метод, позволяющий проверить геозависимость запроса.

Сравнить выдачу по ключевому слову для разных регионов. Если выдача различается и присутствует подсветка региона в сниппете, то запрос ГЗ, если она одинаковая — то ГНЗ. Например, по запросу «заказ еды» для региона Москва и Ярославль поисковая выдача отличается. Кроме этого, присутствует выделение топонима. Это означает, что запрос ГЗ.

Минус этого способа в ручной проверке каждого запроса. Для автоматизации данного процесса можно использовать один из онлайн-сервисов, которые предоставляют инструменты по массовому определению геозависимости запросов и локализации выдачи. Примеры подобных сервисов — Пиксель Плюс, Key Collector.

Зачем определять геозависимость запросов

Как мы писали ранее, выдача по геозависимым запросам практически полностью состоит из коммерческих сайтов. Из этого можно сделать вывод, что для продвижения геозависимых запросов необходимо создавать страницу с коммерческой информацией, на которой можно что-то купить или заказать, представлены цены.

В свою очередь геонезависимые запросы — информационные. По ним в выдаче присутствуют крупные информационные статьи, подборки материалов, видео или инфографика. Следовательно, для продвижения геонезависимых запросов на коммерческом сайте потребуется создавать раздел «Блог», в котором можно публиковать информационные статьи по тематике сайта.

Так как на ранжирование по геонезависимым запросам не влияет регион привязки сайта, то конкуренция по этим запросам выше. Небольшому региональному сайту по таким запросам сложнее будет попасть в ТОП-10, придется конкурировать с крупными и раскрученными ресурсами.

Вывод! При сборе семантического ядра необходимо сначала определить тип сайта. Если сайт коммерческий — то при подборе слов нужно делать акцент на геозависимые запросы, поскольку благодаря им вы сможете привлечь более заинтересованных покупателей. А для продвижения различных запросов необходимо определять их геозависимость, чтобы понять на какого типа страницу (коммерческую или информационную) эти запросы должны вести.

Похожее

Контент Параметры

Использование скрытого контента на сайте

Факторы ранжирования Поведенческие

Правильное оформление форм на сайте

Контент Параметры

#140

Использование скрытого контента на сайте

Август’19

1306

1

Факторы ранжирования Поведенческие

#139

Правильное оформление форм на сайте

Август’19

2509

1

Факторы ранжирования Поведенческие

#138

Оформление 404 страницы

Август’19

1422

2

Общие вопросы Продвижение сайта

#137

Как продвигать сайт визитку?

Август’19

1485

2

Оптимизация сайта Внутренняя перелинковка

#136

Поиск 404 ошибок на сайте

Август’19

1530

Общие вопросы Продвижение сайта

#135

Почему у сайта разные позиции?

Июль’19

2037

Оптимизация сайта Внутренняя перелинковка

#134

Циклические ссылки на сайте

Июль’19

7215

Оптимизация сайта Индексация

#133

Атрибут rel=canonical

Октябрь’22

9972

22

Факторы ранжирования Коммерческие

#132

Как правильно оформить страницу «Контакты»

Июль’19

2333

10

Общие вопросы Продвижение сайта

#131

Поиск поддоменов сайта

Июль’19

2050

10

Общие вопросы Продвижение сайта

#130

Как вирусы влияют на позиции сайта

Июль’19

2451

10

Ключевые запросы Виды запросов

#129

Каннибализация запросов

Июль’19

7712

10

Системы аналитики Яндекс Метрика

#128

Фильтрация визитов роботов на сайт

Июль’19

8654

12

Общие вопросы Продвижение сайта

#127

Неактуальные страницы товаров на сайте – что делать

Июль’19

2301

11

Системы аналитики Google Analytics

#126

(not set) и (not provided) в отчетах Google Analytics

Июль’19

3625

10

Что такое геозависимые и геоНЕзависимые запросы: примеры

Когда SEO-продвижение сайта направлено на один регион, а не на всю страну, очень важно выделять геозависимые и геонезависимые запросы, потому что именно от этого будет зависеть конечный результат продвижения.

Примерно около 25-30% запросов, которые ежедневно вводят пользователи — это запросы в ответ на которые будет сформирована региональная (локальная) выдача. Так как поисковая система (ПС) предполагает, что пользователь ищет информацию о компаниях и мероприятиях в своём городе.

Начните размещать официальную рекламу в Telegram Ads. Опередите конкурентов!

Зарегистрируйтесь и продавайте товары или услуги в Telegram Ads с помощью готового решения от Click.ru.

• Бюджет от 3000 евро – это гораздо дешевле, чем работать напрямую.
• Для юрлиц и физлиц – юрлица могут получить закрывающие документы, возместить НДС. Физлица могут запустить рекламу без общения с менеджерами.
• 3 способа оплаты – оплачивайте рекламу картой физического лица, с расчетного счета организации, электронными деньгами.

Подробнее >> Реклама

Читайте также: Как сделать правильную внутреннюю перелинковку на сайте

Что такое геозависимый поисковый запрос

В общих чертах, это означает, что страница выдачи, которую сформирует поисковая система в ответ на заданные пользователем запрос, будет учитывать местоположение, из которого задаётся запрос.

Проще говоря, если в данный момент Ваше местоположение это город Омск и Вы набираете [строительство домов], то в результатах выдачи будут присутствовать веб-ресурсы компаний, которые находятся в Омске. За ТОП выдачи по геозависимым запросам разворачивается нешуточная борьба, а всё потому что, большинство из них являются транзакционными (коммерческими), то есть такими, вводя которые люди готовы покупать и заказывать, если не сейчас, то в самое ближайшее время.

Что такое геонезависимый поисковый запрос

Здесь от обратного, геонезависимость запроса подразумевает то, что при генерации страницы с результатами выдачи геолокация пользователя не учитывается.

В SEO к таким запросам относятся информационные запросы на общие темы:

Как установить Виндоус? Как настроить 1С? Почему летом идёт дождь и прочие.

Как Яндекс и Google определяют геозависимость запроса

Большинство запросов, таких, как поиск книги или фильма, являются геонезависимыми. Но если пользователь ищет медицинский центр или доставку пиццы, то с высокой долей вероятности, ему нужна доставка пиццы или медицинский центр у себя в городе, а не во всей России или во всём мире.

Каким же образом поисковые системы определяют геозависимость поискового запроса? Здесь применяется статистический подход. То есть, геозависимыми запросами будут являться такие запросы, в которых не указывается город или регион, но при этом, чаще такой запрос задают с названием региона. Например, запрос [строительство домов] чаще вводят, указывая город, чем без него.

Регион, из которого задаётся запрос и в котором находится пользователь определяется по IP. В Яндексе регион можно задать вручную, Google эту функцию отключил. В региональной выдаче приоритет в показе отдаётся местным сайтам, но туда также могут попасть сайты, которые продвигаются на всю страну.

Разделение на геозависимые и геонезависимые запросы даёт возможность ПС предоставлять более релевантную выдачу и помогать людям находить нужную информацию.

Как проверить геозависимость запроса самому

Как же понять, является ли запрос геозависимым или нет? Для этого достаточно зайти в поисковую систему и посмотреть результаты выдачи по одному и тому же запросу для различных регионов.

Например, вводим запрос «заказ еды».

Как видно на картинке, все сайты в ТОПе относятся к региональным. Чтобы проверить себя, спускаемся вниз страницы и там, нажимаем на геолокацию, чтобы задать другой город и смотрим результаты, допустим для Самары.

Что и требовалось доказать, запрос [заказ еды] является геозависимым, также, как и другие подобные запросы: [заказ пиццы], [заказ суши] и прочие. Точно таким же образом Вы можете проверить любой запрос на геозависимость.

Касательно Google всё намного сложнее, потому что нельзя произвольно выбрать регион для которого Вы хотите посмотреть поисковую выдачу. Но этом можно сделать с помощью различных парсеров, например Кей Коллектор, для этого в настройках нужно указать местоположение, а так же указать, что нужно спарсить выдачу до ТОП-10.

Продвижение сайта по геозависимым запросам

Если ваша компания продаёт товары или предоставляет услуги только в одном городе, то для неё будет важно продвижение именно в локальном поиске. Специально для читателей нашего сайта, мы подготовили список рекомендаций, которые помогут продвинуть сайт по геозависимым запросам.

1. Укажите регион сайта в Яндекс.Вебмастер, подробнее об этом мы рассказывали в статье: Как присвоить регион сайту.

2. Укажите на сайте хотя бы один городской номер телефона на сайте. Важно, чтобы он содержал телефонный код города, в котором вы находитесь.

3. Добавьте свою организацию в Яндекс.Справочник и Google Мой Бизнес. После подтверждения информации в сервисах, в будете показываться на картах этих поисковых систем.

4. Укажите актуальные контактные данные на сайте и другую дополнительную информацию для пользователей. Адрес, схема проезда, режима работы.

5. Для успешного продвижения по геозависимым запросам используйте домены в специальной доменной зоне региона, например . moscow или .spb.

6. Пропишите название города в Title и Description. Именно таким сайтам, в том числе агрегаторам будет отдаваться приоритет в поисковой выдаче по региону.

7. Зарегистрируйте организацию в местных справочниках и каталогах: Дубль Гис, Zoon, Yell и прочие.

8. Интернет-магазинам для продвижения по регионам актуально использовать систему поддоменов: moscow.site.ru. В этом случае, нужно будет актуализировать SEO контент для каждого региона.

Заключение

Если ваш клиент находится с вами в одном городе, то когда он пойдёт за нужными товарами/услугами в поиск, его запрос будет распознан, как геозависимый. Для привлечения таких клиентов, вам нужно найти, все возможные геозапросы ЦА и начать продвигать сайт по ним.

Если у вас остались вопросы, пишите их в комментариях, будем рады помочь!

Не пропусти обновление! Будь в курсе новых функций соцсетей и рекламных платформ — подпишись на наш Телеграм-канал. С нас самые актуальные новости, с тебя — подписка: Посмотреть, что за канал Реклама

Больше статей по теме:

РЕКОМЕНДУЕМ:

Реклама

НОВОСТИ

ОБЗОРЫ

СТАТЬИ

Реклама

Что такое геозависимый и геонезависимый запрос и как проверить зависимость от геолокации

Мы увеличиваем посещаемость и позиции в выдаче. Вы получаете продажи и платите только за реальный результат, только за целевые переходы из поисковых систем

Заказывайте честное и прозрачное продвижение

Получи нашу книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подпишись на рассылку и получи книгу в подарок!

Геонезависимый запрос – это тип запроса, по которому пользователь видит сайты, не привязанные к определенной локации. Геозависимый запрос – это тип запроса, в ответ на который поисковик выдает страницы с привязкой к конкретному региону.

Больше видео на нашем канале — изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

• Чем различаются геозависимые и геонезависимые запросы
• Геозависимый и геонезависимый запросы: как отличить их друг от друга
• Влияние геозависимых запросов на продвижение сайта

Чем различаются геозависимые и геонезависимые запросы

Разберем подробнее, что характерно для каждого типа запросов:

• Геонезависимые запросы. Чаще всего носят информационный характер. По ним пользователи ищут общие сведения о чем-либо без указания места. Примеры таких запросов «как приготовить пиццу», «где находится Южный Полюс» и тд. Подробнее об информационных запросах можете почитать в этой статье.
• Геозависимые запросы. Обычно являются коммерческими (транзакционными). О них у нас также есть отдельная статья. При этом необязательно указывать регион в запросе. Например, если вы, живя в Волгограде, введете в поисковик «заказать пиццу» и «заказать пиццу в Волгограде», в обоих случаях выдача будет сформирована преимущественно из региональных сайтов. Поисковик понимает, что по такому запросу вы скорее всего будете искать заведения и службы доставки в вашем регионе, поэтому выводит в топ страницы, привязанные к вашему местоположению. Также к геозависимым относятся запросы с названиями региональных достопримечательностей, известных объектов, памятников архитектуры. Например, по запросу «олимпийский» жители Москвы в первую очередь увидят сайты, касающиеся спортивного комплекса, жители Сочи – стадиона и прочих олимпийских объектов, жители Воронежа – информацию о новом жилом комплексе.

Мы описали особенности геозависимых и геонезависимых запросов в общих чертах. Но у каждого правила есть исключения, поговорим о них:

• Выдача по геонезависимым запросам не меняется в зависимости от города или региона, в котором находится пользователь. Но она может быть различной для жителей разных государств. Так, по одному и тому же запросу в России будут показываться одни сайты, а в Украине – другие.
• Хотя выдача по геозависимым запросам состоит в основном из коммерческих сайтов, это не значит, что информационные ресурсы не могут в нее попасть. Просто приоритет будет у тех страниц, которые предлагают купить или заказать прямо сейчас, информационным ресурсам пробиться в топ будет гораздо сложнее.

Геозависимый и геонезависимый запросы: как отличить их друг от друга

Мы выяснили, что геозависимый запрос не всегда содержит указание региона. Необязательно в нем будут и слова, характерные для коммерческих запросов: купить, заказать, цены, доставка и тд. Чтобы определить тип запроса, ориентируйтесь не на его формулировку, а на то, какие сайты вы видите в выдаче по нему. Например, мы вводим в поисковик «спортивные магазины».

Видим, что выдача состоит из сайтов с привязкой к локации пользователя, значит запрос «спортивные магазины» – геозависимый, хотя в нем нет указания региона и слов «купить», «заказать» и тд. А теперь введем «как выбрать спортивный костюм»:

В этом случае сайты не привязаны к региону, запрос «как выбрать спортивный костюм» – геонезависимый.

Влияние геозависимых запросов на продвижение сайта

Деление запросов на геозависимые и геонезависимые выгодно как пользователям, так и оптимизаторам. Прежде у региональных сайтов не было возможности пробиться в топ из-за конкуренции с крупными столичными ресурсами. Например, раньше по запросу «стоматологические услуги» весь топ занимали сайты компаний из Москвы и Санкт-Петербурга. Региональные ресурсы появлялись лишь на 2-3 страницах выдачи. Теперь поисковик стал определять местоположение пользователя и понимать, что по данному запросу человек скорее всего ищет местные компании. Поэтому страницы локальных сайтов переместились в топ. Это удобно и для самих пользователей. Им больше не нужно пролистывать несколько страниц со столичными сайтами, прежде чем найти ресурс, относящийся к их региону.

На сайте компании SEMANTICA вы можете заказать продвижение и рекламу для салона красоты. Оставьте заявку, и мы вам перезвоним в ближайшее время.

Геозависимые и геонезависимые запросы — что это такое

Чаще всего пользователи ищут информацию в интернете без уточнения своего города, региона. Поэтому поисковым роботам нужно самим определить их местоположение, показывая в выдаче только те сайты, которые будут полезны локально, — а остальные скрыть.

Для того, чтобы сайт был релевантным в выдаче по геозапросам, оптимизатору необходимо доказать ПС, что ресурс полезен и достоин находиться в выдаче в конкретном регионе. Для эффективного продвижения различных запросов, для начала следует определить тип запроса, чтобы понять на какую страницу (коммерческую или информационную) они должны вести.

Все запросы можно разделить не геозависимые и геонезависимые. Данное разделение поможет оптимизировать сайты разного масштаба и направленности. В статье мы рассмотрим разницу между запросами, как можно выйти на первые места в поисковых системах и какие инструменты для определения типа запросов использовать.

Геозависимые запросы

Геозависимые поисковые запросы (ГЗ) — набор ключевых слов, при вводе которых в поисковых системах отражаются результаты, привязанные к региону пользователя.

К таким запросам можно отнести следующие:

• про события и местные новости;
• про местные мероприятия;
• заказ товаров или услуг.

Результат выдачи будет зависеть от того, какой город или регион указан, а также от того, где сейчас находится пользователь.

Чаще всего такие запросы являются коммерческими, так как пользователь хочет приобрести товар и услугу.

Примеры геозависимых запросов: “купить кровать москва”.

Свой город или регион пользователю вводить не обязательно, можно просто ввести общую фразу и в поисковой выдаче появится информация в зависимости от его местоположения.

Например: “заказать клининг”

Если пользователь живет в Москве, то при таком запросе поисковая система выдаст все клининговые фирмы, которые проводят уборку в Москве и Московской области.

Проверить геозависимый запрос можно следующим образом: сравнивается выдача по ключевому слову для разных регионов.

Если в выдаче есть различия, а так же присутствует подсветка региона в сниппете, то запрос геозависимый, если она одинаковая — то геонезависимый.

Крупные поисковики, такие как Google и Яндекс создали алгоритмы, с помощью которых формируется результат выдачи в зависимости от месторасположения пользователя.

Яндекс определяет геозависимость на основании статистики. Если большинство пользователей вводит запрос с указанием города, то он относится к геозависимым. Google определяет регион на основании языка запроса и страны пользователя. Страна привязывается по ip-адресу. Неудобство в том, что если будет введен запрос на английском, можно увидеть иностранные сайты.

Геонезависимые запросы

Геонезависимые запросы (ГНЗ) — запросы, при которых результат выдачи поисковых систем не имеет привязки к конкретному региону.

Например: Кто победил на Евровидении в 2010 году?

Независимо от того, где находится пользователь — в Москве или Хабаровске, страница выдачи отобразит одинаковый результат.

К таким запросам относят информационные: пользователь не собирается ничего покупать, ему просто важно узнать какую-либо информацию.

По ГНЗ в выдаче присутствуют:

• подборки материалов;
• видеоматериалы и инфографика;
• крупные информационные статьи;
• тематические страницы и блоги.

Продвижение геозависимых и геонезависимых запросов

Для компаний с местным производством очень важно продвигаться по своему региону. Это связано с тем, что верхние позиции всегда занимают наиболее релевантные по запросам ресурсы.

Конкуренция по ним высокая и сайту сложнее будет выйти в ТОП-10.

Преимуществами продвижения являются:

• быстрота;

Конкуренции в регионе будет гораздо меньше, чем при продвижении по всей России и, тем более по миру.

• доверие со стороны покупателей;

Клиенты всегда могут прийти и убедиться, что магазин/производство существуют.

• наличие целевой аудитории.

Факторы оптимизации, способствующие хорошему ранжированию сайта в регионе

1. Привязка региона через панели веб мастеров.

• В Яндексе это можно сделать через сервис для веб-разработчиков в Яндекс.Вебмастер. Для этого нужно зайти в раздел “Региональность” и установить нужный регион. К сожалению, Яндекс дает привязать только один регион, поэтому если у компании есть несколько филиалов, то надо использовать дополнительные способы продвижения. Как вариант, можно создать региональные поддомены и внести в Яндекс.Справочник несколько адресов компании;
• В поисковике Google нельзя самим привязать регион, поисковик присвоит его автоматически на основании языка и ip-адреса, совпадения геопривязки документов и местонахождения пользователя.

2. Упоминание топонима в мета-тегах, URLе и в теле страницы.
3. Региональный номер телефона на странице контактов, а также размещение на ней информации о доставке/оказании товаров/услуг по региону.
4. Ссылки с региональных сайтов и простановка топонимов в анкорах ссылок.

Кроме этого, для ПС является явным сигналом “региональности” сайта — посещаемость, кликабельность и поведенческие характеристики пользователей из заданного региона относительно других. Поэтому, имеет смысл, обратить внимание и на удобство сайта в целом, чтобы он представлял пользователям простоту и эффективность, в совершении полезных для владельца, действий: звонок в компании, оставление заявки, пополнение корзины, оплата и прочее.

А, чтобы продвигать сайт по геонезависимым запросам, можно создать раздел “Блог”, где будет публиковаться информация по тематике сайта.

Сервисы для определения типа запроса

Определить тип запросов можно с помощью сервисов:

1. SemRush.

Показывает, на какие ключевые слова нужно обратить внимание. Есть база ключевых слов для 26 стран.

2. Яндекс.Вордстат.

Показывает статистику поисковых фраз по регионам.

3. Key Collector.

Сервис для работы с семантическим ядром сайта.

4. Pixel Plus.

Набор экспертных инструментов, благодаря которому можно проанализировать результаты выдачи.

5. Google Trends.

Проверяет популярность поискового запроса по городам/субрегионам. Можно посмотреть похожие запросы и сравнить свой сайт с сайтами конкурентов по популярности в субрегионах.

6. MOAB.TOOLS Семантика

Осуществляет сбор ключей и частотность. Есть настройки по региону.

Для того, чтобы сайт работал и приносил прибыль, нужно, чтобы пользователь видел его в ТОП-10 предложений от поисковых систем. Определение типа запроса помогает решать основные задачи по оптимизации ресурса. Именно благодаря правильному разделению, можно осуществлять продвижение по релевантным запросам и выстраивать стратегию по раскрутке и улучшению ранжирования.

Геозависимые и геонезависимые запросы, как проверить

Оглавление

1. Геозависимые запросы
2. Геонезависимые запросы
3. Формирование поисковой выдачи
4. Нюансы проверки слова или фразы с помощью поисковой системы «Яндекс»
5. Что необходимо для продвижения по региональным запросам
6. Достоинства продвижения по региональным запросам
7. org/ListItem»>Кому выгодно продвигать сайты с учетом геозависимых фраз?
8. Важные нюансы

Поисковый запрос – это слова или словосочетания, которые человек пишет в строку поискового браузера с целью поиска нужной ему информации. Это один из компонентов эффективного продвижения сайта. На основании специальных слов базируется продвижение различных интернет–порталов. Относительно недавно стали различать геозависимые и геонезависимые поисковые запросы. О них и пойдет речь в следующей статье.

10 Сентября 2018

Поисковый запрос – это слова или словосочетания, которые человек пишет в строку поискового браузера с целью поиска нужной ему информации. Это один из компонентов эффективного продвижения сайта. На основании специальных слов базируется продвижение различных интернет–порталов. Относительно недавно стали различать геозависимые и геонезависимые поисковые запросы. О них и пойдет речь в следующей статье.

Геозависимые запросы

Геозависимый запрос – это поиск по словам, которые относятся к конкретному региону пользователя. При поиске фразы система будет выдавать в основном те сайты, которые продвигаются в конкретном регионе. Например, «купить пиццу в Ярославле» или «металлические двери в Москве». В них конкретно указан город поиска, поэтому поисковая система выдаст те страницы, на которых есть сайты, предоставляющие услуги в этих городах. В итоге человек получит информацию по своей области без лишних сайтов других областей и городов. В число таких запросов входят и некоторые поисковые фразы, в которых явно не указывается город. К ним можно отнести доставку еды, прогноз погоды или вызов такси, поскольку человеку необходима услуга в конкретном регионе. Написав такую фразу в поисковой системе, люди, находящие в разных городах, получат различные результаты выдачи.

Геонезависимые запросы

Геонезависимые запросы – поисковые фразы и слова, которые не имеют отношения к конкретному региону. Это может быть общая информация, которая не привязана к городу. В основном в результате выдачи оказываются информационные порталы. К геонезависимым относятся запросы общего характера. Например, «как сделать поделку из бумаги», «как почистить шторы», «как сделать веник». При таких запросах люди из разных городов получают примерно одинаковые результаты поиска.

Формирование поисковой выдачи

Работа системы заключается в очень точном и быстром предоставлении нужной информации пользователю. Поисковые системы имеют свой алгоритм работы, благодаря которому при вводе поисковых слов робот учитывает IP-адрес пользователя. Это необходимо для определения региона нахождения человека. Если поисковая система сочла запрос геозависимым, то в выдаче будут результаты для определенного региона. Например, если пользователь ввел запрос «доставка еды на дом», он увидит сайты компаний, которые предоставляют эту услугу в его регионе. Формируя выдачу, «Яндекс» учитывает:

• геозависимость введенного запроса,
• регион сайта,
• регион местонахождения пользователя.

Нюансы проверки слова или фразы с помощью поисковой системы «Яндекс»

Определить, к какому виду относится поисковая фраза, можно самостоятельно с помощью самой поисковой системы и без каких-либо сторонних программ или ресурсов. Для проверки информации необходимо ввести фразу в строку поиска и посмотреть в самый низ страницы. Там есть информация о том, что при поиске информации предпочтение отдавалось сайтам из конкретных городов. Так вы поймете, что поисковая система нашла вам информацию для конкретного региона.

Что необходимо для продвижения по региональным запросам

• На странице «Контакты» указать реальные сведения. Это может быть адрес фирмы, контактный городской номер телефона, почтовый индекс. Если в вашей компании есть подразделения в других городах или странах, то это также следует указать.
• Добавить сайт вашей организации с адресом в справочник поисковой системы. Важно указать адрес не только главного офиса, но и филиалов, чтобы робот внес в систему все интересующие вас регионы. Добавить эту информацию можно на странице «Яндекс.Вебмастер».

Чтобы узнать, к какому региону относится ваш сайт на данный момент, можно открыть раздел «Информация-Региональность» в «Яндекс.Вебмастер». Если адрес указан неверно, то исправить его можно вручную. Система может отклонить запрос на изменение данных по следующим причинам:

• указаны неверные контактные сведения;
• размещен юридический адрес компании, а нужен фактический;
• страница контактных сведений заполнена не полностью.

Достоинства продвижения по региональным запросам

Большинство владельцев сайтов думают о том, как продвигать услуги компании по геозависимым параметрам, эффективен ли этот метод и что он дает. Стоит отметить, что у такой методики продвижения есть существенные достоинства.

• Быстрота продвижения. Чтобы сайт попал в топ-10 выдачи по конкретным запросам с указанием города, требуется значительно меньше времени. Это связано с тем, что конкуренция существенно уменьшается, ведь во внимание берутся лишь те компании, которые работают в вашем регионе, а не во всей стране.
• Цена. Оптимизация по региону является бюджетным вариантом. Причина кроется все в той же минимальной конкуренции. Правильная тактика продвижения по геозависимым запросам позволяет существенно экономить средства на СЕО-продвижении. Важно лишь отдать работу профессионалам, так как для эффективности необходимо проводить как внешнюю, так и внутреннюю оптимизацию сайта.
• Гарантия целевых посетителей. При региональном продвижении проекта удается завоевать целевой трафик и получить высокий уровень конверсии.

Кому выгодно продвигать сайты с учетом геозависимых фраз?

Выгода регионального продвижения очевидна, однако такой метод работы подходит не всем. В первую очередь эта методика актуальна для коммерческих сайтов, которые продают товары либо предлагают услуги в конкретном регионе. Среди них:

• частные медицинские центры;
• медицинские лаборатории;
• развивающие центры для детей;
• частные школы и детские сады;
• рестораны, кафе;
• развлекательные центры;
• торговые центры;
• такси;
• доставка цветов, еды на дом;
• строительные компании;
• клининговые услуги.

Сайты информационного характера таким образом продвигать не имеет смысла. В этом случае региональные запросы могут навредить, так как сократится трафик посещения сайта, а значит, снизится уровень дохода. А вот сайты компаний, предлагающих товары и услуги, относятся к тем порталам, которые нуждаются в продвижении с учетом месторасположения. Произойдет увеличение потенциальных клиентов.

Важные нюансы

При продвижении сайтов не следует забывать о том, что:

• многие поисковые роботы для выявления региона обращают внимание на контактные данные фирмы, которые указаны в разделе обратной связи. Поэтому если вы планируете продвигать проект с учетом региона, эти сведения должны быть заполнены корректно. Данные необходимо опубликовать на сайте в виде текста, так как картинку поисковая система не прочтет;
• для увеличения ссылочной массы можно приобретать ссылки на других порталах. К этому вопросу стоит отнестись серьезно, так как при правильном выборе доноров на сайт придет больше посетителей, которые могут стать клиентами. Следует учитывать возраст, количество страниц, а также регион. Важно, чтобы он соответствовал вашему. Это позитивно влияет на ранжирование.

Большинство СЕО–оптимизаторов уже убедились в том, что метод продвижения порталов по геозависимым запросам эффективно работает. Поисковые системы отдают им предпочтение, поэтому при возможности этот нюанс следует обязательно брать во внимание. Геозависимые запросы положительно влияют на количество реальных клиентов, так как люди сразу попадают на порталы, где есть услуги, в которых они нуждаются. Это важный фактор, который позволяет сделать сайт полезным для пользователей и выгодным для владельцев.

Cannot find ‘ingate’ template with page »

Предыдущая новость

Следующая новость

Появились вопросы?

Специалисты Ingate проконсультируют, поделятся экспертизой и расскажут, как быстрее увеличить прибыль компании. Закажи звонок эксперта — мы свяжемся и ответим на все вопросы.

наверх

Заявка на услуги

Приложи файл или ТЗ

Работаем по будням с 9:00 до 18:00. Заявки, отправленные в выходные, обрабатываем в первый рабочий день до 10:30.

Нажимая кнопку, ты разрешаешь обработку персональных данных и соглашаешься с политикой конфиденциальности.

Отлично!

Заявка успешно отправлена. Мы свяжемся с тобой в течение часа

По будням обращения обрабатываются с 9:00 до 18:30. Заявки, полученные в выходные, проходят обработку в первой половине следующего рабочего дня

Вернуться на главную

Москва

Геозависимые запросы в поисковой выдаче

С недавнего времени поисковые системы стали делить посетителей по региону их пребывания, и эта тактика ввела новые концепции ранжирования (поисковика) интернет-сайтов. После такого шага к выбору площадок все проекты стали отображаться по-разному в разных регионах.

Геозависимые запросы в Яндексе

По утверждению всем известной поисковой сети — Яндекс, каждый 4 запрос пользователя — это поиск информации именно в своем регионе, то есть геозависимый, а значит сайты данной территориальный регион (города и т. п.) должен иметь преимущества перед проектами общероссийского масштаба.

Геозависимые запросы в Яндексе — это особый алгоритм поисковой системы, при котором сайты национального масштаба имеют меньше шансов, а точнее, практически не попадают в первую десятку, а региональные проекты принципиально доминируют.

Единственным недостатком было то, что если пользователь не хочет искать в своем регионе, а хочет найти что-то другое, ему следует сначала изменить местоположение в настройках и только после этого запускать поиск.

Как определить геозависимый запрос?

Для определения геозависимости запроса следует воспользоваться поиском по словам Яндекса. Пользователю достаточно ввести запрос, на который поисковая система ответит списком сайтов. После этого вы можете изменить свое местоположение в настройках Яндекса и посмотреть, что произойдет.

Пример. Если ввести «купить машину» или любую фразу со словом «купить», Яндекс будет ориентироваться на местоположение пользователя, и при смене города в результатах поиска будут изменения.

В примере описана стандартная ситуация, когда пользователь из Москвы Яндекс показывает геозависимые запросы для своего региона, а пользователь, задавший ту же фразу из Санкт-Петербурга, увидит совсем другой результат, отражающий только его город.

Естественно, если есть геозависимые, то есть и геонезависимые запросы, и разница между ними в том, что последние отображаются в одном и том же регионе в любом регионе.

Особенности запроса

Особенности использования поиска, естественно, влияют с хорошей стороны, но это влияние касается только пользователей и владельцев сайтов, которые заинтересованы только в переезде в свой регион. Однако есть возможность выхода из геозависимых запросов в другом регионе, но с некоторыми нюансами.

Внимание! При поиске по геозависимому запросу в выдаче будут расположены сайты того региона, где в данный момент находится пользователь, но если есть сайты, которые продвигаются одновременно на всю Россию, то они могут не просто появляются на первой странице, но даже в первой позиции. Это связано с тем, что эти сайты имеют внушительный авторитет в глазах поисковых роботов, и они считают их удовлетворяющими потребности пользователя.

Продвижение геозависимых запросов

После введения геозависимости продвижение интернет-проектов стало более сложным и дорогим для тех, кому нужен всероссийский охват.

Поиск по словам Яндекс выдает иногда довольно интересные результаты, в которых есть сайты, относящиеся к другим регионам. И такое поведение связано с тем, что хоть Яндекс и делает больший упор на определенную территориальную зону, у других проектов тоже есть возможность выдачи в другие регионы.

Геозависимые запросы, пример которых можно найти в любой сфере, от сервиса — «доставка еды», до строительства — «строительство домов», могут быть самыми разными. Однако, если компания хочет выйти по заявкам в другие регионы, ее следует продвигать одним из двух возможных способов:

1. Продвижение возможно на базе каталога Яндекс (стоимость попадания в который для компаний 14750 руб. ) . Следует указать дополнительные города с офисами компании, но этот способ имеет ограничение в 7 регионов.
2. Второй способ заключается в том, что продвижение с самого начала осуществляется на всю Россию, но геозависимые и при этом коммерческие запросы (купить диван), продвижение на всю страну скорее всего невыгодно, т.к. на это уйдет много денег, времени и нервов.

Геозависимые коммерческие запросы

В продвижении много подводных камней, но самыми важными являются геозависимость и коммерческий или некоммерческий запрос.

Основное отличие коммерческих запросов это, как уже понятно из названия, доход. То есть он ориентирован на продажи или другие способы получения прибыли.

Естественно, коммерческие запросы имеют огромную конкуренцию по всей России вне зависимости от региона, но введение геозависимых запросов сильно смягчило напряжённую ситуацию. Если раньше на первой позиции была топовая фирма-пылесос, и к ней приходили пользователи из других городов, то теперь в каждом регионе на своей первой позиции ее продавцы пылесосов.

Данное нововведение позволило каждому пользователю найти именно то, что предлагается в его регионе, а не «рыскать» по Интернету, рассматривая предложения из других городов. У региональных магазинов есть шансы получить посетителей своего территориального круга и даже вообще посетителей, ведь раньше для пробития ключевых запросов требовались огромные деньги, а сегодня эта акция будет стоить намного дешевле.

Некоммерческие запросы

Запросы типа «как самому заметить колесо» являются некоммерческими, и в то же время компании, оказывающие данные услуги, могут учитывать это при продвижении своего сайта, что позволяет им быть в первых положение в своем регионе.

Такое поведение краулера вынуждает оптимизаторов сайта проводить постоянные эксперименты для победы в битве за первые позиции, а иногда и прибегать к «черным» методам продвижения интернет-проекта, что недопустимо и может привести к наложению фильтров и полная «изоляция» сайта.

Геозависимые запросы: примеры, как их продвигать? Геозависимый запрос: как проверить.

Поиск информации в Интернете часто происходит без указания региона со стороны пользователя. Это означает, что жители Хабаровска, Саратова или Краснодара вводят одни и те же запросы при поиске товаров или услуг. Они предполагают, что по запросу «заказать суши» получат список компаний из своего города. Поэтому поисковые системы самостоятельно определяют, что имеет в виду пользователь.

Какие запросы

Весь поиск разделен на геозависимые и геонезависимые запросы. Если результаты поиска нужно привязать к региону, то это геозависимый запрос. Если нет, то он геонезависимый. Все запросы, связанные с регионом, имеют т.н. геозависимость.

Может быть:

• заказ услуг: еда, пицца, такси, адвокаты, парикмахерские, медицинские центры;
• пользовательских продуктов;
• локальные события;
• местных новостей и событий.

По самостоятельным запросам ищут общую информацию: фильмы, книги, рецепты, образовательные ресурсы и т. п. Пользователю все равно, где находится сайт с информацией, главное для него — сама информация.

Как определить тип запроса

Яндекс определяет геозависимость на основе статистики. Если в большинстве случаев запрос вводится с указанием города, то классифицирует его как геозависимый. В Google алгоритм работает иначе. Поисковик определяет регион исходя из языка запроса и страны пользователя. Привязывает страну по ip-адресу. Результаты Google не идеальны: если ввести запрос на английском, то можно увидеть иностранные сайты.

Определить тип запроса несложно. Введите проверяемый запрос в поисковую строку Яндекса и посмотрите на результаты. Если на странице есть сниппеты с указанием вашего города, то такой запрос является геозависимым. Для более точной проверки измените регион в поиске и введите тот же запрос. Вы также можете проверить геозависимые запросы с помощью программ и сервисов KeyCollector, Megaindex, Rokee, SeoPult.

Как перемещаться по геозависимым запросам

Когда компания работает на локальный рынок, целесообразнее продвигать только в своем регионе. В этом есть четыре основных преимущества:

• Меньшая конкуренция по сравнению с продвижением по России.
• Быстрое продвижение за счет низкой конкуренции.
• Наличие целевой аудитории. Местные жители – потенциальные клиенты. Они живут там же, где и компания, и могут приобретать ее товары и услуги.
• Доверие клиентов. Покупатели могут прийти в выставочный зал, магазин или местный офис компании и проверить качество товара или встретиться с персоналом. Общероссийские интернет-магазины такой возможности не имеют.

Основной метод региональной раскрутки — закрепление за сайтом определенного региона. Сделайте это через Яндекс.Вебмастер на специальной странице «Региональность». Установите регион вручную, чтобы избежать ошибки. У Google нет такой возможности. Он автоматически назначит регион на основе языка и IP-адреса. Проверьте регион своего сайта через сервисы MegaIndex, SeoPult и другие.

Яндекс позволяет привязать к сайту только один регион. Если компания работает в нескольких регионах России, используйте дополнительные методы продвижения. Создайте региональные поддомены, добавьте несколько филиалов в Яндекс.Справочник и укажите отдельные регионы на страницах сайта.

Детская кроватка

Если чаще всего поисковый запрос ищется вместе с указанием региона, то это геозависимый запрос, если нет, то геонезависимый.

Геозависимые запросы включают в себя заказы товаров и услуг, местные события и новости: такси, еду, лекарства, концерты и т.д.

Чтобы определить тип запроса, введите его в строку поиска и посмотрите результаты. Если в нем есть сайты с указанием региона, то запрос геозависимый. Для автоматической проверки используйте Key Collector, SeoPult, Rokee, MegaIndex и др.

Если компания работает только на местный рынок, то лучше двигаться в регион. Это даст компании ряд преимуществ: меньше конкуренции, можно быстрее попасть на первые страницы поисковых систем, на сайт будут приходить потенциальные клиенты. Региональное продвижение поможет завоевать доверие вашей аудитории.

Для продвижения геозависимых запросов присвойте сайту регион через Яндекс.Вебмастер. Если вы работаете на несколько регионов, используйте дополнительные способы продвижения

Материал подготовила Светлана Сирвида-Льоренте.

Геозависимые запросы — это запросы с учетом региональной привязки сайта. Если раньше по запросу «вызов такси» практически все места в топе занимали службы такси Москвы и Санкт-Петербурга, то с появлением понятия геозависимые и геонезависимые запросы результат стал дается с учетом региона, города, в котором находится лицо, подавшее запрос.

Таким образом пользоваться поиском стало намного удобнее. Нет необходимости указывать регион в поисковом запросе, как это делалось раньше (например, «вызов такси Краснодар» или «доставка пиццы Екатеринбург»).

GeoNependent запросы — это запросы, результат по которым выдается без региональной принадлежности сайта. Например, если вы наберете запросы «инструкция для бензопилы» или «закон всемирного тяготения», то результат поиска будет одинаковым, независимо от того, в каком городе вы находитесь.

Геозависимость и ее вклад в продвижение сайтов

Появление геозависимых и геонезависимых запросов внесло существенные изменения в работу по продвижению сайтов. Во-первых, многие небольшие компании наконец-то получили шанс занять лидирующие позиции в своем регионе. Если раньше, набрав «услуги юриста», люди должны были читать объявления только московских юристов, то теперь практически в каждом регионе будут отображаться объявления именно тех, кого они искали, то есть местных юристов. При этом общие запросы не были затронуты. Например, если человек ищет бесплатную музыку в формате mp3, он не будет искать ее на сайтах своего региона, а получит общие результаты поиска.

Если не найдено ни одного сайта, который можно было бы отнести к данному региону, то Яндекс автоматически выдает результат поиска как по геонезависимому запросу. Таким образом, локальное продвижение сайтов стало приносить большую отдачу и привело к новой волне развития и создания сайтов. Таргетинг улучшился, так как сайты теперь получают посетителей из большей части целевой аудитории.

Яндекс позволяет сравнивать результаты поиска с учетом геозависимых запросов, используя специальный сервис для веб-мастеров. Наглядным примером является сравнение результатов в отношении геозависимости. Из примера видно, что человеку не нужно уточнять, президента какой страны он ищет. То же самое касается других поисков и регионов.

При необходимости во время поиска можно контролировать геозависимость. Регион, в котором находится лицо, подавшее запрос, определяется автоматически. В основном по IP-адресу. Но в любой момент вы можете настроить результаты поиска, изменив регион.

Поисковые запросы делятся на геозависимые и геонезависимые.

Геозависимый запрос (ГЗ) — это запрос, результаты поиска по которому различаются для разных регионов России. Например: купить велосипед, доставить еду на дом и т. д. Как правило, все коммерческие запросы (без указания города) геозависимы.

Геонезависимый запрос (GEO) — это запрос, результаты поиска по которому не различаются для пользователей из разных регионов. Например: аренда авто в Крыму, рецепт пиццы и другие. Либо информационные запросы, либо запросы с содержанием города являются геонезависимыми.

Как определить

Существует один рабочий метод проверки геозависимости запроса.

Сравните результаты поиска по ключевому слову для разных регионов. Если вывод другой и в сниппете есть подсветка региона, то запрос на ГЗ, если такой же, то ГЗЗ. Например, результаты поиска по запросу «заказ еды» для регионов Москва и Ярославль отличаются. Кроме того, имеется подсветка топонима. Это означает, что запрос GZ.

Недостатком этого метода является ручная проверка каждого запроса. Для автоматизации этого процесса можно использовать один из онлайн-сервисов, предоставляющих инструменты для массового определения геозависимости запросов и локализации результатов. Примеры таких сервисов — Pixel Plus, Key Collector.

Зачем определять геозависимость запросов

Как мы писали ранее, результаты по геозависимым запросам практически полностью состоят из коммерческих сайтов. Из этого можно сделать вывод, что для продвижения геозависимых запросов необходимо создать страницу с коммерческой информацией, где можно что-то купить или заказать, представлены цены.

В свою очередь геонезависимые запросы являются информационными. Для них в результатах поиска есть большие информационные статьи, подборки материалов, видео или инфографика. Поэтому для продвижения геонезависимых запросов на коммерческом сайте вам потребуется создать раздел «Блог», в котором вы сможете публиковать информационные статьи по тематике сайта.

Поскольку на ранжирование по геонезависимым запросам не влияет якорный регион сайта, конкуренция по этим запросам выше. Небольшому региональному сайту будет сложнее попасть в ТОП-10 по таким запросам; ему придется конкурировать с крупными и раскрученными ресурсами.

Выход! При сборе семантического ядра необходимо в первую очередь определить тип сайта. Если сайт коммерческий, то при выборе слов нужно ориентироваться на геозависимые запросы, так как благодаря им можно привлечь больше заинтересованных покупателей. А для продвижения различных запросов необходимо определить их геозависимость, чтобы понять, на какую страницу (коммерческую или информационную) эти запросы должны вести.

Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: как попасть в головы подписчиков и влюбиться в свой бренд».

Подписаться на

— это тип запроса, по которому пользователь видит сайты, не привязанные к определенной локации. — это тип запроса, в ответ на который поисковая система выдает страницы с привязкой к определенному региону.

Больше видео на нашем канале — изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

В чем разница между геозависимыми и геонезависимыми запросами

Рассмотрим подробнее, что характерно для каждого типа запроса:

• Геонезависимые запросы. Чаще всего они носят информационный характер. По их словам, пользователи ищут общую информацию о чем-либо без указания места. Примеры таких запросов «как приготовить пиццу», «где находится Южный полюс» и т. д. Подробнее об информационных запросах можно прочитать в
• Геозависимые запросы. Обычно коммерческий (). У нас тоже есть о них. В этом случае указывать регион в запросе не нужно. Например, если вы, живя в Волгограде, введете в поисковик «заказать пиццу» и «заказать пиццу в Волгограде», то в обоих случаях выдача будет генерироваться в основном с региональных сайтов. Поисковик понимает, что по такому запросу вы, скорее всего, будете искать заведения и службы доставки в вашем регионе, поэтому выводит страницы, привязанные к вашему местоположению, вверху. Также к геозависимым запросам относятся запросы с названиями региональных достопримечательностей, известных объектов и памятников архитектуры. Например, по запросу «Олимпийский» москвичи в первую очередь увидят сайты, связанные со спортивным комплексом, жители Сочи — стадион и другие олимпийские объекты, жители Воронежа — информацию о новом жилом комплексе.

Мы в общих чертах описали особенности геозависимых и геонезависимых запросов. Но у каждого правила есть исключения, поговорим о них:

• Результаты геонезависимых запросов не меняются в зависимости от города или региона, в котором находится пользователь. Но она может быть разной для жителей разных штатов. Так вот, по одному и тому же запросу одни сайты будут показаны в России, а другие в Украине.
• Хотя результаты по геозависимым запросам состоят в основном из коммерческих сайтов, это не означает, что в него не могут попасть информационные ресурсы. Просто приоритет будет отдаваться тем страницам, которые предлагают купить или заказать прямо сейчас, информационным ресурсам будет намного сложнее пробиться в топ.

Геозависимые и геонезависимые запросы: как их отличить

Выяснили, что геозависимый запрос не всегда содержит указание на регион. В нем не обязательно должны быть слова, типичные для коммерческих запросов: купить, заказать, цены, доставка и т. д. Для определения типа запроса ориентируйтесь не на его формулировку, а на то, какие сайты вы видите в результатах поиска по нему. Например, вводим в поисковик «спортивные магазины».

Видим, что выдача состоит из сайтов, привязанных к местоположению пользователя, а значит, запрос «спортивные магазины» геозависим, хотя и не содержит указания региона и слов «купить», «заказать», и т.д. Теперь введем «как выбрать спортивный костюм»:

При этом сайты не привязаны к региону, запрос «как выбрать спортивный костюм» геонезависимый.

Влияние геозависимых запросов на продвижение сайта

Разделение запросов на геозависимые и геонезависимые выгодно как пользователям, так и оптимизаторам. Раньше у региональных площадок не было возможности пробиться в топ из-за конкуренции с крупными столичными ресурсами. Например, раньше по запросу «стоматологические услуги» весь топ занимали сайты компаний из Москвы и Санкт-Петербурга. Региональные ресурсы появлялись только на 2-3 страницах номера. Теперь поисковик стал определять местонахождение пользователя и понимать, что по этому запросу человек, скорее всего, ищет местные компании. Поэтому страницы местных сайтов переместились в топ. Это удобно для самих пользователей. Им больше не нужно пролистывать несколько страниц столичных сайтов, прежде чем найти ресурс, относящийся к их региону.

Сегодня вы узнаете, что такое геозависимые и геонезависимые запросы. Также поговорим о том, как определить геозависимость запросов в Яндексе и Гугле. Давайте выясним, в чем отличия алгоритмов двух поисковых систем, и какие сервисы помогут нам в работе с геозависимыми поисковыми запросами.

Что такое геозависимость запроса?

Как вы, наверное, знаете, поисковые системы автоматически определяют ваше местоположение на основе вашего IP-адреса и ряда других параметров. С помощью этой информации и благодаря специально разработанным алгоритмам по определенным запросам выводят результаты, актуальные именно для вашего города или региона.

Например, вы ищете кафе, куда бы пойти вечером. Вбиваешь слово: «кафе». Если вы находитесь в Санкт-Петербурге, вы увидите такой список результатов:

Если вы находитесь в Москве, Яндекс выдаст вам совсем другой список.

Из этого следует, что данный запрос является геозависимым, так как выдача зависит от местонахождения пользователя.

При этом запросы с указанием конкретного города или места, например, «кафе в Санкт-Петербурге на Невском проспекте», как правило, являются геонезависимыми. Однако в зависимости от местонахождения пользователя в этом случае могут быть отличия в выдаче. Например, если поиск происходит в Нижнем Новгороде, и один из ресурсов в базе ПС имеет филиал в этом городе, то вполне возможно, что этому сайту будет отдано предпочтение при ранжировании. Причем, следует учитывать, что для разных стран в результатах поиска предпочтение будет отдаваться сайтам с локальным доменным именем и другими признаками принадлежности к данному региону. Поэтому фактор геозависимости чаще всего рассматривается в пределах одной страны.

Запросы, по которым выдача не меняется в зависимости от региона, называются геонезависимыми. Чаще всего это информационные фразы. Например, «как посадить малину весной». Бывает, что результаты по тому или иному запросу в разных регионах могут незначительно отличаться. Например, в ТОП-10 будет только одно отличие. В этом случае уместно говорить о степени или уровне геозависимости. Ведь даже по фразам, носящим информационный характер, предпочтение можно отдавать сайтам того региона, в котором происходит поиск. Таким образом, не всегда легко проверить геозависимость запроса только по внешним признакам.

Зачем нам знать геозависимость запроса? Потому что, как правило, информационным сайтам лучше продвигать геонезависимые запросы, в то же время коммерческим сайтам проще продвигать региональные ключевые фразы, актуальные для данного города. Таким образом, вы сможете сократить время и деньги на продвижение правильно выбранных вами ключей. Подробнее о продвижении региональных запросов мы поговорим в следующий раз.

Пока остановимся на том, как проверять геозависимый запрос или нет.

Как определить геозависимость запросов?

На сегодняшний день единственным надежным алгоритмом проверки геозависимости является сравнение результатов по одним и тем же запросам в разных регионах.

Если эту процедуру проводить вручную, у Яндекса для этого есть расширенный поиск, где можно изменить регион поиска.

Как видите, уже в ТОП-3 по Нижнему Новгороду и Нижнему Тагилу он существенно различается, что определяет этот запрос как геозависимый для Яндекса.

При этом для Google этот запрос, судя по сравнению ТОП-5 по разным городам, является геонезависимым. Выдается одинаковый результат для всех городов (4 проверенных) в России:

Для проверки достаточно зайти в Google Search Tools в Google Search Tools и выбрать интересующий регион:

Из этого следует, что алгоритмы определения геозависимых запросов у Яндекса и Гугла совершенно разные. И соответственно требуется разный подход при продвижении одних и тех же ключевых слов в разных поисковых системах. Но об этом чуть позже. И для начала разберемся, как можно определить геозависимые и геонезависимые запросы с помощью разных сервисов. Ведь ручная проверка целого списка фраз займет очень много времени.

Автоматическая проверка геозависимости

Проверить геозависимость можно бесплатно в сервисах автоматического продвижения и . Он прост в использовании, вы можете загрузить целый список ключевых слов, которые хотите проверить.

Вот пример геозависимого запроса в Rookee (с нарисованным рядом глобусом):

А вот пример от Seopult:

Здесь полный шар — это геонезависимый запрос, а обрезанный — геозависимый.

Но самый удобный способ проверки самых разных параметров, в том числе и геозависимостей, это программа.

Здесь можно задать геозависимые поисковые запросы сразу через несколько сервисов: Rokee, Seopult и непосредственно в Яндекс.

Метрики службы могут отличаться. Для сбора данных в поисковой системе Яндекс можно установить допустимое количество отличий в результатах поиска, при котором запрос будет считаться геонезависимым.

Настройки — Парсинг — Результатов поиска:

Вот столбцы, которые показывают, является ли поисковый запрос геозависимым:

Seopult, Rokee и Яндекс соответственно. В этом примере все запросы геонезависимы.

К сожалению, на данный момент в программе нет возможности быстрой проверки геозависимости от Google. Но такую ​​процедуру можно провести с помощью расчета данных KEI. Экспорт этих данных позволяет просматривать урлы, находящиеся в ТОПе поисковой системы. Сравнивая информацию по одним и тем же ключевым словам для разных городов, можно оценить степень их геозависимости от Google.

В следующем обзоре поговорим об особенностях продвижения геозависимых запросов в регионах.

Наткнулся на интересное видео по составлению семантического ядра:

До встречи!

П. С. Камчатка – край диких медведей, который всем рекомендую посетить. За 16 дней пребывания там мы успели:

• восхождение на вулканы Горелый, Мутновский и Авачинский — красота невероятная
• встретить лис, медведей вдалеке и увидеть лежбище сивучей (тюленей)
• купаться в горячих источниках и водопадах
• пережить небольшое землетрясение
• объедаться свежей красной рыбой и икрой
• плавать в Тихом океане
• полюбоваться невероятной красотой природы

На берегу океана произошло главное событие — мой парень сделал мне предложение! 🙂

Семантический кэш

для аналитики умного города в реальном времени

На этой странице0003

С появлением беспроводных сенсорных сетей и их глубокой интеграцией с миром пользователи во всем мире получили возможность получать преимущества от услуг на основе определения местоположения с помощью мобильных приложений, такие проблемы, как низкая пропускная способность, высокий сетевой трафик и проблемы отключения, обычно извлекаются из мобильные сервисы. Для решения упомянутых проблем требуется эффективная система баз данных. Наша исследовательская работа определяет вероятность следующих местоположений пользователя. Мобильный пользователь (эмитент запроса) меняет свою позицию при выполнении определенного мобильного поиска, где эти запросы меняются и повторяют поиск с позицией эмитента. Кроме того, эмитент запроса может быть статическим и может выполнять поиск с различными условиями запросов. Обмен данными с мобильными устройствами и вопросами, которые формулируются при поиске местоположений эмитента запросов. Цель исследования достигается за счет эффективной обработки запросов в зависимости от местоположения, исходящих от мобильных пользователей. За последние два десятилетия в этой области были проведены значительные исследования. В этой статье наш новый подход включает использование семантических кэшей с байесовскими сетями с использованием алгоритма прогнозирования. Наш подход уникален и отличается от традиционной системы обработки запросов, особенно в области мобильных устройств, для прогнозирования будущих местоположений пользователей. Следовательно, лучший поиск анализируется с использованием времени отклика выборки данных из кэша.

1. Введение

Роль мобильных вычислений в компьютерных науках значительна в области информации, вычислений и телекоммуникаций (ИКТ). Домен ICT состоит из беспроводных сетей с мобильными устройствами. Широко распространенные мобильные приложения создают новые возможности и проблемы в области вычислений, таких как базы данных и сети. Чрезмерное использование мобильных приложений и сервисов связано с аппаратными технологиями и беспроводными сетевыми системами [1]. Беспроводные приложения играют важную роль в социальных сетях [2], автомобильных сетях [3], информатике в здравоохранении [4], финансовых технологиях и облачных вычислениях [5], управляя соединением между мобильными системами баз данных и серверами. Обмен данными осуществляется с помощью мобильных устройств, посредством которых генерируются и обрабатываются запросы. Новый поиск появился в домене обработки запросов. Это исследование состоит из двух категорий, в которых для доступа к данным используются разные запросы. Обычно запросы вместе с их результатами и данными сопоставляются с текущими местоположениями мобильных пользователей, такие запросы называются запросами, связанными с местоположением, или запросами, основанными на геолокации. Запросы основаны на информации о местоположении, где местоположение передается в качестве параметра. В запросах, зависящих от местоположения, запросы передаются с изменением местоположения (см. рис. 1) [6].

Запрос состоит из статического объекта мобильного клиента и управляется с точки зрения запросов клиента/пользователя. Например, на запрос «где ближайший ресторан?» будет несколько мест или место может быть изменено. Поскольку клиент/узел выдает запрос для мобильного устройства, выполнение запросов может привести к извлечению нерелевантных местоположений для клиента в новом местоположении. Более того, клиент может изменить местоположение, и ответ на запрос больше не требуется. После обработки результаты запроса должны быть проверены в первом типе запроса, поскольку местоположение отправителя запроса может быть изменено, и результаты могут нуждаться в соответствующем расчете [7].

Различные варианты использования могут быть разработаны для понимания вышеупомянутой проблемы [8]. Однако при смене локации реакция может измениться. Результаты некоторого запроса в одном месте могут отличаться от результатов того же запроса в другом месте. Например, если пользователь запрашивает информацию о движущихся объектах, не меняя своего положения, этот тип запроса называется статическими клиентскими мобильными объектами. Например, другим типом запроса может быть «количество всех автомобилей, пройденных пользователем». Наконец, когда перемещаются и пользователь, и объекты, запрос будет сложно обработать, поскольку и клиент, и объекты постоянно перемещаются, и необходимо хранить информацию как о пользователе, так и об объектах [9].]. Когда и пользователь, и объекты перемещаются, такой запрос может быть легко обработан до того, как будут решены первые два типа проблем запроса.

Запросы учитывают местоположение, в котором местоположение уже определено внутри запроса. Например, «названия всех больниц в центре города» и «какое расстояние до аэропорта от главного города?» Как правило, эти запросы не зависят от местонахождения отправителя запроса (пользователя). Если пользователь с мобильным телефоном перемещается и часто повторяет запрос, результат может быть другим, поскольку местоположение пользователя меняется [11]. Фактор обработки запроса является дорогостоящим, поскольку связь часто трудно измерить, когда пользователь с мобильными устройствами меняет местоположение. Запросы называются запросами, зависящими от местоположения (LDQ) [1, 10], в которых важно географическое положение пользователей. Аналогично, с использованием схемы семантического кэша вводится алгоритм для разделения запросов на вероятностные и остаточные запросы [12]. LDQ делятся на три категории, связанные со статическими и движущимися пользователями и объектами, как показано на рисунке 1. 9.0003

Непрерывные запросы — это те, на которые часто отвечают с изменением местоположений, указанных в запросах. С точки зрения мобильных вычислений такие запросы обрабатываются с асимметричными функциями мобильных устройств, такими как проблемы с энергопотреблением, низкий заряд батареи и меньшая пропускная способность. Эти особенности влияют на обработку запросов. Кроме того, серверы ведут учет местоположения всех мобильных устройств и должны обновляться, когда мобильный пользователь/клиент меняет свое местоположение.

Целью данного исследования является внедрение механизма, который может прогнозировать и предварительно обрабатывать данные для сокращения общего времени отклика с использованием системного потока прогнозирования, описанного в разделе 3. Использование кэш-памяти помогает получать результаты по тому же следующему выданному запросу. любым мобильным клиентом. Это означает, что минимальная обработка выполняется с точки зрения улучшения времени отклика.

Ответы на LDQ помогут понять требования в документе со следующими ключевыми характеристиками [12]: (i) Пользователь с запросом может быть обнаружен через общую службу пакетной радиосвязи (GPRS) перед обработкой запроса (ii) Следите за положением пользователя. Обновлять базу данных каждый раз, когда пользователь меняет местоположение (iii) Местоположение пользователя изменяется, и база данных для местоположения обновляется. Это отслеживает местоположение пользователя. (iv) Анализирует и вычисляет результаты запроса с прогнозированием будущей информации. Для проверки результатов запроса измеряется временной интервал между отправкой запроса и отправкой результатов обратно (v) Для эффективной обработки запросов используются такие технологии, как кэширование, индексирование и репликация данных (vi) Значения местоположения пользователей и прогнозирования неправильно рассчитаны

Оставшийся документ структурирован следующим образом: Раздел 2 описывает соответствующие исследования. Мотивация для проверки LDQ рассматривается в разделе 3. Раздел 4 иллюстрирует байесовские сети с использованием алгоритма прогнозирования. Методы реализации обсуждаются в Разделе 5. В Разделе 6 представлены экспериментальные результаты, за которыми следуют выводы в Разделе 7.

Некоторые вопросы и проблемы при обработке LDQ, например стоимость связи, трудно измерить, когда мобильные устройства меняют свое местоположение. Управление местоположением выполняет две операции: поиск и обновление. Lookups извлекает местоположение пользователя/клиента, в то время как Update требуется на всех сайтах в мобильной сети. Существуют различные методы обновления, и можно обновить любой сайт, который использует обновленное местоположение совместно со всеми другими сайтами. Более того, каждый сайт, что увеличивает стоимость обновления, может обновляться индивидуально. Для решения проблемы информации о местоположении пользователей используется метод привязки местоположения. Привязкой управляют службы на основе местоположения, которые определяют местоположение и связывают его с запросом. Это порождает еще одну проблему несоответствия детализации [1].

Необходимо разработать подходящий язык запросов для выражения типов запросов, включающих операторы, например, близко к и внутри . Кэширование — один из методов решения проблем управления данными. Всякий раз, когда клиент меняет свою позицию, данные в системах мобильных баз данных перестают быть действительными. Таким образом, кэширование — это метод, с помощью которого мы можем проверять достоверность данных, тогда как с помощью семантического кэширования мы можем предсказывать будущие результаты для дальнейших запросов. Другими ограничениями являются низкий заряд батареи, ограниченная пропускная способность и частые отключения.

Метод семантического кэширования, в котором хранятся данные и их описания, предложен в [10]. Он использует диаграмму Вороного для индексации объектов данных. Предлагаемый метод используется для получения запросов ближайшего соседа. Из экспериментов можно предположить, что местоположение и скорость клиента известны из GPRS и отметки времени выдачи запроса. Большая территория разбивается на регионы, и для каждого из сервисных объектов региона строится индекс. Измеряя скорость клиента, прогнозируется ближайший ближайший соседний сервис. Кэш содержит информацию об областях запроса (обычно это круг), в которых клиент находится в центре круга, а радиус — это кратчайшее расстояние. При отправке запроса данные могут быть собраны из кэша. В противном случае весь запрос отправляется на сервер. Результаты показывают эффективность этой методики. Однако, когда количество объектов службы в регионе увеличивается, коэффициент попаданий в кэш уменьшается. Более того, если клиент остается в том же регионе, все кэшированные данные считаются действительными. Тем не менее, при перемещении в другой регион кэш будет очищаться и обновляться новыми данными [11].

Недостаток семантического кэша был преодолен с помощью методики, представленной в [12], в которой авторы предложили схему семантического кэша, которая поддерживает обработку различных типов запросов. Он был основан на алгоритме обработки запросов VCKNN и структуре элемента кэша, которая определяет, какие данные следует хранить. Они также определили алгоритм управления кешем для вычисления того, на какую часть запроса можно ответить, разделив запрос на два типа, т. е. пробный и оставшийся [13]. С помощью политики замены кэша можно заменить элементы кэша, имеющие минимальное количество ссылок. Она работает так же, как традиционная политика LRU. Они пришли к выводу, что должна быть схема кэша для эффективного использования кэша.

Индекс раздела сетки также использовался для ответа на запрос ближайшего соседа с использованием семантического и гибридного кэшей [14]. Некоторые из преимуществ использования кэша в распределенных системах заключаются в том, что они прозрачны для приложения и не влияют на функциональность приложения, использующего кэш, как описано в [13–16]. В отличие от централизованных систем данные хранятся в кеше на веб-страницах. Веб-страницы дают ответы из запроса, называемого единицами кеша, а сам запрос является дескриптором кеша. Выделена проблема вмещения запроса, т. е. текст запроса необходимо сравнить с дескрипторами кеша, чтобы найти нужный ответ без оценки запроса. Для экспериментов авторы использовали консервативный алгоритм, который никогда не дает ложных результатов. Алгоритм также обрабатывает запросы, извлекая простые выражения из входящего запроса и сопоставляя их с дескрипторами кэша. Тем не менее, существует потребность в такой системе баз данных, которая может прогнозировать и кэшировать наиболее вероятные данные, к которым осуществляется доступ. Обработка запросов должна разделять или разбивать запрос, чтобы использовать преимущества кэша [17].

В другом исследовании [18] представлена ​​организация семантического кэша, где такая схема обеспечивает доступ к месту назначения (LDD) в мобильных вычислениях. Первоначально модель мобильности используется для представления поведения мобильных пользователей и правильного определения LDD. Затем рассматриваются тактика обработки запросов и управления кэшем. Наконец, предлагаемый подход оценивается с помощью моделирования. Цель оценки заключалась в проверке производительности схемы семантического кэширования и стратегии ее замены, названной FAR. Результаты показывают, что семантическое кэширование является более гибким. LDD более эффективно использовать вместо кэширования страниц. Производительность кэширования страниц проблематична для физической организации базы данных. Кроме того, результаты также показывают, что стратегия замены семантического кэша, то есть FAR, устойчива к различным типам рабочих нагрузок. Кроме того, в исследовании также рассматриваются проблемы построения абстрактной модели движущихся объектов и формально определяются запросы.

Авторы в [10] представляют масштабируемую систему на основе мобильных агентов, поддерживающую распределенную обработку LDQ в мобильных средах [19]. Предлагаемая система обрабатывает LDQ полностью децентрализованно, не перегружая беспроводные пользовательские устройства. Он обслуживает сценарии, в которых пользователи выдают запросы, а другие захватывающие объекты перемещаются с использованием алгоритма прогнозирования местоположения. Кроме того, он хорошо адаптирован к средам, в которых данные о местоположении распределены по сети, а задачи обработки могут выполняться параллельно. Таким образом, он обеспечивает высокую масштабируемость. Мобильный агент может отвечать за отслеживание местоположения интересных движущихся объектов и эффективное обновление ответа на запрос. Система оценивается в ходе эксперимента путем моделирования типового сценария.

Авторы в [20] обсуждают, как мобильные устройства захватили весь мир, что привело к спросу на услуги и приложения на основе определения местоположения, используемые в повседневной жизни. Услуги определения местоположения составляют значительную часть мобильных устройств. В документе обсуждается среда, в которой мобильные объекты не имеют возможности определять местоположение, а мобильные датчики с определением местоположения разбросаны для обнаружения присутствия мобильных устройств. Датчик может обнаруживать и идентифицировать только те мобильные объекты, которые находятся в пределах его досягаемости, но не может определять их точное местоположение. Показания датчиков агрегируются и отправляются на сервер через равные промежутки времени. Система поддерживает мобильные LDQ по мобильным объектам.

Запрос Approximate Moving Range (AMR) представлен в [11] и представляет собой новый класс запросов на основе местоположения, который представляет вероятностный метод обработки AMR. Среда основана на мобильных датчиках, где каждый датчик моделируется как движущийся прямоугольник, представляющий диапазон его чувствительности. Каждый датчик может обнаруживать не подозревающие о местоположении объекты, обнаруженные в его диапазоне. Запрос AMR указывал на движущиеся объекты без возможности определения местоположения. Сервер базы данных может оценивать запросы AMR на основе обнаружения мобильных датчиков на движущихся объектах. Предложенный запрос был протестирован в различных исследованиях моделирования, чтобы оценить его метод обработки. Результаты показали, что метод обработки запросов AMR очень эффективен и надежен. Он также более экономичен и масштабируем, чем стандартные подходы.

В [19] авторы обсуждают, как мобильные устройства добились значительных успехов, предоставляя своим пользователям выдающиеся услуги. В исследовании предлагается система, которая работает с мобильными средами и поддерживает обработку непрерывных LDQ. Это исследование включает новый подход к непрерывным LDQ в беспроводной среде с децентрализованными решениями для непрерывных движущихся запросов. Система была основана на отслеживании связанных движущихся объектов с помощью мобильных агентов. Когда пользователь запрашивает в системе запрос, ответ обновляется через определенный период, а сеть агентов настраивается на предоставление как можно более новых данных.

Основные характеристики системы включают следующее: (1) требуется гибкая и распределенная архитектура, которая может масштабироваться при увеличении количества движущихся объектов и прокси в определенных сценариях. Для значительного количества движущихся объектов централизованный подход невозможен. (2) Чтобы избежать использования беспроводных пользовательских устройств с перегрузкой задач обработки, запросы выполнялись через прокси-серверы и стационарные сети вместо беспроводных сетей. (3) Любой объект в сценарии может получить доступ к запросу местоположения. (4) Ответы на запросы постоянно обновляются и выбираются пользователем, поскольку данные о местоположении динамически меняются. Основным преимуществом предлагаемой системы является общее решение для обработки LDQ для пользователей, запрашивающих любой запрос. Кроме того, система эффективна в отношении обработки непрерывных запросов. Кроме того, он адаптируется к средам, в которых местоположение данных распределяется по сети, обеспечивая масштабируемость системы и оптимизируя беспроводную связь.

В [21] предложена схема, обеспечивающая всестороннее исследование систем мобильных баз данных, их характеристик и архитектуры обработки запросов в мобильных базах данных. Помимо описания существующих проблем архитектуры, авторы исследовали проблемы защиты конфиденциальности местоположения, связанные с обработкой запросов к мобильной базе данных. Системы мобильных баз данных обычно рассматриваются как расширение систем распределенных баз данных, но отличаются ограничениями мобильных сред. Ограничения включают ограничение мощности и частые отключения. Другие фундаментальные проблемы в значительной степени связаны с мобильными системами баз данных, т. е. с масштабируемостью (низкая пропускная способность покрывает длинные транзакции). Основываясь на обработке запросов, системы мобильных баз данных имеют три уровня, т. е. уровень приложения, уровень промежуточного программного обеспечения (запрос, кэш, сеть) и уровень базы данных. Самый заметный метод в контексте конфиденциальности местоположения для LDQ — анонимность. Тем не менее, проблемы конфиденциальности все еще остаются открытой областью исследований, поскольку было проведено небольшое исследование для создания эффективных алгоритмов. В этом контексте также необходимо эмпирически оценить результаты существующих методов.

Основное внимание уделяется изучению проблем и проблем, с которыми сталкивается обработка LDQ [22]. Запросы на основе местоположения можно разделить на пространственные запросы или временные запросы, которые можно дополнительно разделить на непрерывные или прерывистые запросы. Запросы диапазона включают объекты, лежащие в определенной области, а запросы ближайшего соседа включают объекты, расположенные ближе к определенной области. Навигационные запросы предоставляют путь к пользователям в определенном месте. В этой статье обсуждаются различные методы для LDQ и проблемы, возникающие в системе управления данными. Некоторые проблемы также возможны в мобильных системах с точки зрения управления данными. Представленные методы решения проблем — кэширование и широковещательная передача данных. Методы кэширования ускоряют доступ к данным и уменьшают сетевой трафик, вызванный обработкой LDQ. Вещание данных означает передачу информации большому количеству пользователей по мобильной сети. Один метод заключается в том, что сервер передает отчет об аннулировании, а другой заключается в том, что каждое мобильное устройство получает обновленные данные, если их значение изменяется на сервере. Между мобильным и центральным сервером есть локальная база данных, которая действует как посредник.

В [23] авторы предлагают метод формализации запросов, который использует как зависимые, так и независимые от местоположения модели запросов. Он обеспечивает общее представление о запросах, связанных с местоположением. Он также различает зависимость от местоположения и независимость от местоположения. Предлагаемый подход обеспечивает неявную трансляцию как LDQ, так и запросов с учетом местоположения. Кроме того, также предлагается архитектурный стиль программного обеспечения под названием Location Dependent Services Manager (LDSM). Эта архитектура призвана помочь в процессе перевода.

Широко изучены многие персонализированные методики, использующие систему авторекомендаций [24]. Мобильные системы предоставляют пользователям услуги на основе местоположения в зависимости от их физического местоположения. В этой статье была построена рекомендательная система, основанная на карте, чтобы преодолеть все вышеупомянутые проблемы. Мобильные пользователи сталкиваются с проблемами из-за маленьких экранов и интерфейсов мобильных телефонов. Этот прием улучшает систему интерфейса. В старых рекомендательных системах используется совместная фильтрация, т. е. похожие пользователи имеют схожие интересы. В этом исследовании используется интерфейс на основе карты, близкий к пользовательскому ознакомлению, чтобы преодолеть проблемы визуализации и использования ресурсов мобильных устройств. Сегодня люди сталкиваются со многими проблемами при использовании навигационных сервисов из-за плохих интерфейсов мобильных телефонов и низкого использования ресурсов. Представленная система собирает информацию, время, местоположение и погоду физического местоположения пользователя и рекомендует желаемый результат в виде карты. В исследовании представлена ​​рекомендательная система на основе BN, которая отражает рекомендацию пользователя с использованием информации из профилей пользователей мобильных устройств.

В [25] был предложен новый подход для улучшения и расширения конфиденциальности службы определения местоположения (LBS) для пользователей. Информация была извлечена из запросов LBS в отношении поставщиков услуг. Авторы разработали и оценили MobiCrowd, схему, которая позволяет пользователям LBS прятаться в толпе и уменьшать их воздействие, продолжая получать необходимую им контекстную информацию о местоположении. MobiCrowd достигает этого, полагаясь на сотрудничество между пользователями, у которых есть стимул и возможность защитить свою конфиденциальность. В этом исследовании предлагается новая аналитическая структура для количественной оценки конфиденциальности местоположения распределенного протокола. Модель эпидемии фиксирует вероятность сокрытия местоположений пользователей, т. е. долю случаев, когда злоумышленник не наблюдает за запросами пользователей из-за MobiCrowd. В этой модели атака байесовского вывода оценивает местоположение пользователей, когда они прячутся. Обширное сочетание эпидемического и байесовского анализа обеспечивает значительное улучшение сценариев априорных знаний как индивидуальной, так и средней мобильности для противника.

Авторы в [26] предлагают схему семантического кэша для расширения домена типов запросов. Схема семантического кэша отвечает на все типы запросов на основе модели графа запросов и преобразований запросов в QGM. Схема семантического кэша, структура данных элементов кэша, алгоритм управления кэшем и алгоритм замены элементов кэша разрабатываются путем планирования схемы семантического кэша. Схема семантического кэша повышает производительность, в то время как другие методы оцениваются с помощью моделирования. Время отклика, объем данных, переданных с сервера, и количество подключений к серверу — это параметры производительности, которые были измерены и значительно сравнены. Производительность обычно ожидается, когда отправленные запросы семантически больше зависят друг от друга. Область применения расширяется и расширяется в мобильных системах с изучением устранения ограничений этой среды. Существует несколько схем семантического кэша, разработанных с использованием простых типов запросов. Существует потребность в схеме семантического кэша, которая может отвечать на все запросы как законченное решение.

3. Мотивация

Мобильный пользователь/клиент находится в регионе R1, и запросы относятся к объекту1. Результаты запроса1 сохраняются в локальном кеше. Теперь, когда пользователь меняет свое местоположение с регионов R1 на R3 и генерирует тот же запрос, данные, хранящиеся в кеше, больше не остаются действительными, поскольку на запрос нужно было ответить в соответствии с его текущим местоположением. Итак, мы должны снова отправить запрос на сервер для обработки, сбора нужных данных и сохранения их в кеше. Как упоминалось ранее, результаты необходимо проверять в LDQ всякий раз, когда пользователь меняет свое местоположение. Рисунок 2 изображает эту проблему в упрощенном виде.

Чтобы использовать кеш для сокращения сетевого трафика и уменьшения времени отклика, мы предлагаем метод, который может предсказывать будущее местоположение, выполнять предварительную выборку данных и сохранять их в кеше. Блок-схема, представленная на рисунке 3, описывает работу предлагаемой системы. Это помогает в оценке времени отклика при сохранении данных запросов в кэше.

Сервер местоположения отслеживает мобильных пользователей и записывает их историю на основе их местоположения. Все местоположения, охваченные мобильным клиентом, записываются и сохраняются. Всякий раз, когда клиент выдает какой-либо LDQ, система базы данных отправляет желаемый результат на мобильный хост и будущее предсказание следующего местоположения пользователя. Прогнозируемые данные будут храниться в локальном кеше, то есть в кеше мобильного хоста. Предсказание следующего местоположения пользователя может быть основано на классификации данных и алгоритмах предсказания. Когда мобильный клиент выдает следующий запрос, его результаты будут рассчитаны из кэшированных данных, если прогноз точен и нет необходимости отправлять запрос на сервер. Будет полезно использовать семантический кеш для хранения как текста запроса, так и данных.

Существует вероятность того, что предсказание будущего местоположения пользователя будет ложным, если мобильный клиент переместится к новому местоположению, которое никогда не сохранялось в истории. Таким образом, мы можем прогнозировать результаты на основе истории или шаблонов выдачи запросов других мобильных клиентов в этом регионе.

4. Прогнозирование местоположения с помощью байесовских сетей

Предлагаемый метод управляет основной системой баз данных и описывает работу, выполняемую в мобильных системах баз данных при обработке запросов. Чтобы уменьшить рабочую нагрузку и обработку на мобильных устройствах, в этом исследовании настоятельно рекомендуется управлять минимальной обработкой на мобильных устройствах с учетом их проблем, то есть низкой пропускной способности и ограниченного заряда батареи. Основная идея предлагаемого метода заключается в изучении моделей движения пользователей в соответствии с объектами обслуживания. Для этого будет записываться история пользователей для обучения системы. Предсказание следующего местоположения пользователя будет основано на его текущем местоположении и запрошенных объектах.

Основная часть обработки была переключена на основную систему базы данных. Поскольку наша цель — улучшить время отклика, для этой цели также потребовались некоторые модификации на стороне сервера. Предлагаемый метод использует байесовскую сеть для сокращения времени обработки. Все локации и сервисные объекты, связанные с их локациями, хранятся в таблицах на сервере DBS. С помощью байесовской сети все таблицы, содержащие информацию об объектах обслуживания в зависимости от их местоположения, преобразуются в таблицы условной вероятности (CPT).

Байесовская сеть состоит из двух компонентов: структуры и параметров. Структура включает в себя направленные ациклические графы (DAG), а параметр представляет собой набор CPT, как показано на рисунке 4.

Необходимо отметить, что данное исследование сосредоточено только на одном типе LDQ, т. е. на статических объектах мобильного клиента. При перемещении с loc _i на loc _j объект всегда остается одним и тем же, но местоположение может отличаться от loc _i , где . Будет предсказано только следующее местоположение пользователя. Например, если пользователь находится в локусе и запрашивает «найти ближайший отель», то будет предсказано только следующее возможное местоположение пользователя, при этом объектом всегда будет «отель». Запрос на обработку и прогнозирование остается неизменным до тех пор, пока пользователь не отправит запрос с другими объектами службы. На рис. 5 показаны априорные вероятности узлов и .

Алгоритм 1 описывает предложенный метод в упрощенной форме.

0437..0338 5. Реализация Все узлы, показанные на рисунке 4, зависят от местоположения и запросов объекта. Чтобы предсказать следующее местоположение, мы вычисляем апостериорные вероятности. Для любого зависимого узла (местоположения) мы можем рассчитать вероятность следующим образом: Если следующее возможное местоположение пользователя , где , то В следующем примере показано, как можно выполнить прогнозирование во время выполнения. В регионе пользователь в настоящее время находится в этом месте и запрашивает объект O1. Процесс обработки запроса определяется следующими шагами: (i) В системе мобильной базы данных запрос может быть оценен, можно ли на него ответить через кеш или нет. Если результаты получены, запрос может быть обработан в мобильной системе, и данные не будут отправлены на серверную сторону. (ii) В других случаях, если кэш не содержит достоверных данных, запрос может быть отправлен на сервер наряду с текущим местоположением пользователя, которое может определить менеджер местоположения (iii) Система базы данных будет генерировать желаемый результат на стороне сервера, и параллельно данные могут быть оценены с использованием байесовской сети (iv) Пользователь находится в местоположении и запросы об объекте. Вероятность перехода в следующую локацию будет следующей: Аналогичным образом можно рассчитать вероятности зависимых узлов и выбрать следующее местоположение с наибольшей вероятностью следующим образом: (i) Теперь сервер отправит результаты вместе с прогнозируемыми данными (ii) При получении мобильное устройство покажет выходные данные, а предварительно извлеченные данные могут быть размещены в кеше для ответа на следующий запрос (iii) Как только когда пользователь изменит свое местоположение с на любое другое, предыдущие данные перестанут быть действительными. В зависимости от скорости движения пользователя мобильный D.B. повторно генерирует запрос для нового местоположения. Новый запрос снова будет соответствовать дескрипторам кеша, чтобы получить результаты (iv) Если прогноз точен, на сервер будет отправлен сигнал, чтобы уведомить его, где все значения CPT будут обновлены 6. Обсуждение На рисунке 6 представлены два разных местоположения графика, которые используют наборы данных в инструменте Weka. В то же время вероятности сходства показаны на рис. 7. На рис. 7 показаны все местоположения с именами , , , и , в пределах города. Стрелки на графике показывают дороги между двумя местоположениями. Если пользователь находится в определенном месте и перемещается из в , то мы сохраняем его предыдущее и текущее местоположение как заданную вероятность, и можно предсказать следующее местоположение пользователя, которое может быть либо , либо . Вероятность перемещения в определенное место известна как апостериорная вероятность, которую предсказывает байесовская сеть. Таблица 1 имеет два атрибута: предыдущее и текущее местоположение. С их помощью мы предскажем его следующее местоположение (атрибут класса). Фактический набор данных содержит 100 экземпляров, которые мы использовали для обучения и тестирования байесовской сети. Четыре набора данных представлены для графика 1, а два — для графика на рисунке 7. Ниже приведен пример того, как это работает в байесовской сети. Во-первых, мы вычислим необходимые вероятности из данного набора данных. Далее, эти вероятности помогают нам предсказать следующее место перемещения пользователя в , учитывая и . В соответствии с прогнозируемым местоположением следующие данные о местоположении будут предварительно загружены и сохранены в кэше. В таблице 2 показана средняя вероятность будущего на основе обоих графиков с наборами данных. Таким образом, для мобильных P2P-сервисов мы заметили, что запросы диапазона показали постепенный прогресс при выполнении результатов запроса [27]. 7. Заключение Обработка обработки запросов, зависящих от местоположения (LDQ), была более сложной, учитывая значительное увеличение моделей использования, которые в значительной степени смещаются в сторону мобильных клиентов. Следовательно, всегда существует потребность в эффективном алгоритме прогнозирования, который может определять точные результаты на основе контекста. Это также обеспечит лучшую производительность в отношении временной сложности для более обширных баз данных. С этой целью данное исследование фокусируется на прогнозировании будущего на основе истории мобильных пользователей. Помощь байесовской сети позволила обрабатывать LDQ за минимальное время, поскольку поиск и прогнозирование можно администрировать быстрее, чем в традиционных системах баз данных. В мобильных службах P2P запросы диапазона используются для сообщений путем последовательного выполнения результатов запроса. Эта исследовательская работа имеет ограничения в том, что она не рассматривает случай, когда и клиент, и объекты перемещаются вместе. Чем больше система обучена, тем больше шансов на точность алгоритма при эффективном управлении доступностью данных. Доступность данных Данные для этого исследования включены в рукопись. Конфликт интересов Авторы заявляют, что они не заинтересованы в сообщении относительно настоящего исследования. Благодарности Авторы благодарят Национальный университет компьютерных и новых наук (FAST) за предоставление средств для проведения исследования. Эта работа была частью магистерской диссертации Рабии Хасан под руководством Васима Шехзада, Эджаза Ахмеда и Хасана Али Хаттака. Это исследование было поддержано номером проекта поддержки исследователей Таифского университета (TURSP-2020/311), Таифский университет, Таиф, Саудовская Аравия. Ссылки Л. Мякеля, М. Бёдекер и Н. Хеландер, «Возникновение ценности при использовании мобильных уведомлений о новостях», Цифровая журналистика , том. 8, нет. 1, стр. 69–86, 2020. Посмотреть по адресу: Сайт издателя | Google Scholar F. Masood, G. Ammad, A. Almogren et al., «Обнаружение спамеров и идентификация поддельных пользователей в социальных сетях», IEEE Access , vol. 2019. Т. 7. С. 68140–68152. Посмотреть по адресу: Сайт издателя | Google Scholar С. К. Тайяба, Х. А. Хаттак, А. Альмогрен и др., «Управление ресурсами автомобильной сети 5G для улучшения радиодоступа с помощью машинного обучения», IEEE Access , vol. 8, pp. 6792–6800, 2020. Просмотр по адресу: Google Scholar А. Р. Хамид, С. Ул Ислам, А. Альмогрен, Х. А. Хаттак, И. У. Дин и А. Б. Гани, «На пути к энергоэффективности». оптимизация мобильной рекламы: точка зрения разработчика приложений», Прикладные науки , том. 10, нет. 19, с. 6889, 2020. Посмотреть по адресу: Сайт издателя | Google Scholar Ф. М. Малик, Х. А. Хаттак, А. Альмогрен, О. Буашир, И. У. Дин и А. Альтамеем, «Оценка производительности протоколов распространения данных для подключенных автономных транспортных средств», IEEE Access , vol. 8, стр. 126896–126906, 2020. Посмотреть по адресу: Сайт издателя | Google Scholar Х. Э. Котткамп и О. Цукунфт, «Обработка запросов с учетом местоположения в мобильных системах баз данных», в Материалы симпозиума ACM по прикладным вычислениям 1998 г. — SAC ’98 , стр. 416–423, Нью-Йорк, 1998 г. Посмотреть по адресу: Google Scholar и И. У. Дин, «Мониторинг безопасных линий передачи и эффективное управление электроэнергией в сверхнадежном промышленном Интернете вещей с малой задержкой», Computer Standards & Interfaces , vol. 77, статья 103500, 2020. Посмотреть по адресу: Сайт издателя | Академия Google Д. Томас и С. М. Тампи, «Мобильная обработка запросов — таксономия, проблемы и проблемы», в Международная конференция по достижениям в области вычислений и коммуникаций , стр. 64–77, Springer, Берлин, Гейдельберг, 2011. Просмотр по адресу: Google Scholar Х. А. Хаттак, К. Техрим, А. Альмогрен, З. Амир, И. У. Дин и М. Аднан, «Динамическое ценообразование в промышленном Интернете вещей: применение блокчейна для управления энергопотреблением в умные города» Журнал информационной безопасности и приложений , том. 55, 2020. Посмотреть по адресу: Сайт издателя | Google Scholar Б. Чжэн и Д. Л. Ли, «Семантическое кэширование в обработке запросов в зависимости от местоположения», в International Symposium on Spatial and Temporal Databases , стр. 97–113, Springer, Berlin, Heidelberg, 2001. Посмотреть по адресу: Google Scholar А. Ю. Сейдим и М. Х. Данэм, «Тестовый анализ обработки запросов, зависящих от местоположения», в Wireless Information Highways , стр. 372–398, IGI Global, 2005. Просмотр по адресу: Google Scholar A. A. Safaei, M. Mallah, F. Abdi, and S. Behjati, «Semantic cache schema» для непрерывных запросов k-NN в мобильных DBS», Журнал исследований информационных технологий , том. 1, нет. 1, 2011. Посмотреть по адресу: Google Scholar Новиков Б., Пигул А., Ярыгина А. Анализ производительности семантического кэширования для распределенной полуструктурированной обработки запросов, стр. Восточноевропейская конференция по достижениям в области баз данных и информационных систем , стр. 421–434, Springer, Berlin, Heidelberg, 2010. Qayyum, «Оценка производительности схем индексов для семантического кэша», International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS) , vol. 5, нет. 4, стр. 40–46, 2013 г. Посмотреть по адресу: Сайт издателя | Академия Google М. А. Насименто, Р. А. Аленкар и А. Брайнер, «Оптимизация обработки запросов в беспроводных сенсорных сетях с поддержкой кэширования», в Международная конференция по управлению научными и статистическими базами данных , стр. 60–77, Springer, Берлин, Heidelberg, 2010. Просмотр по адресу: Google Scholar Дж. Ли, Ю. Эом, А. Сассман и Б. Нам, «DEMB: Планирование с поддержкой кэша для распределенной обработки запросов», в Workshop о стратегиях планирования заданий для параллельной обработки , стр. 16–35, Springer, Berlin, Heidelberg, 2012. Просмотр по адресу: Google Scholar Дж. Арделиус, Б. Грёнвалл, Л. Вестберг и А. А. Арвидссон, «О влиянии кэширование в сетях агрегации доступа», в Proceedings of the second edition of the ICN Workshop on Information-centric networking — ICN ’12 , стр. 67–72, New York, 2012. Посмотреть по адресу: Google Scholar Q. Ren и M.H. Dunham, «Использование семантического кэширования для управления данными, зависящими от местоположения, в мобильных вычислениях», в Материалы 6-й ежегодной международной конференции по мобильным вычислениям и сетям — MobiCom ’00 , стр. 210–221, Нью-Йорк, 2000. и А. Иллараменди, «Запросы, зависящие от местоположения, в мобильных контекстах: распределенная обработка с использованием мобильных агентов», IEEE Transactions on Mobile Computing , vol. 5, нет. 8, стр. 1029–1043, 2006. Посмотреть по адресу: Сайт издателя | Академия Google А. Петкова, К. А. Хуа и А. Авед, «Обработка запросов о приблизительном перемещении в средах мобильных датчиков», Международная конференция по вычислительной науке и технике , том. 2, стр. 452–457, 2009. Посмотреть по адресу: Google Scholar М. Тарафдар и М. С. Хаджу, «Конфиденциальность местоположения при обработке запросов, зависящих от местоположения, в мобильных системах баз данных», в 2010 5-й Международный симпозиум по телекоммуникациям , стр. 181–186, Тегеран, Иран, 2010. Просмотр по адресу: Google Scholar К. Табассум, М. Хиджаб и А. Дамодарам, «Обработка запросов, зависящих от местоположения — проблемы, проблемы и приложения», в 2010 Вторая международная конференция по компьютерным и сетевым технологиям , стр. 239–243, Бангкок, Таиланд, 2010. Кумар, «Архитектура для обработки запросов, зависящих от местоположения», в 12-й Международный семинар по приложениям баз данных и экспертных систем , стр. 549–555, Мюнхен, 2001 г. Посмотреть по адресу: Сайт издателя | Google Scholar М. Х. Парк, Дж. Х. Хонг и С. Б. Чо, «Система рекомендаций на основе местоположения с использованием байесовской модели предпочтений пользователя в мобильных устройствах», в Ubiquitous Intelligence and Computing , стр. 1130–1139, Springer, Берлин, Heidelberg, 2007. Посмотреть по адресу: Google Scholar Р. Шокри, Г. Теодоракопулос, П. Пападимитратос, Э. Каземи и Дж. П. Хубокс, «Скрытие в мобильной толпе: конфиденциальность местоположения через сотрудничество», IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing , vol. 11, нет. 3, pp. 266–279, 2014. Посмотреть по адресу: Google Scholar A. A. Safaeei, M. Haghjoo, and S. Abdi, «Схема семантического кэша для обработки запросов в мобильных базах данных», в 2008 г. Третья международная конференция по управлению цифровой информацией , стр. 644–649, Лондон, Великобритания, 2008 г. Просмотр по адресу: Google Scholar Дж. Лим, К. Бок и Дж. Ю, «Эффективная схема обработки запросов с непрерывным диапазоном в мобильных устройствах». P2P-сети», The Journal of Supercomputing , vol. 76, нет. 10, стр. 7805–7819, 2020. Посмотреть по адресу: Google Scholar Copyright Copyright © 2021 Rabia Hasan et al. Эта статья находится в открытом доступе и распространяется в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии надлежащего цитирования оригинальной работы. Использовать политику DNS для управления трафиком на основе геолокации с первичными серверами Статья 20. 09.2021 8 минут на чтение Применяется к: Windows Server 2022, Windows Server 2019, Windows Server 2016 В этом разделе можно узнать, как настроить политику DNS, чтобы разрешить первичным DNS-серверам отвечать на запросы DNS-клиентов в зависимости от географического положения как клиента, так и ресурса, к которому клиент пытается подключиться, предоставляя клиенту IP-адрес ближайшего ресурса. Важно В этом сценарии показано, как развернуть политику DNS для управления трафиком на основе геолокации при использовании только первичных DNS-серверов. Вы также можете выполнять управление трафиком на основе геолокации, когда у вас есть как первичный, так и вторичный DNS-серверы. Если у вас есть первично-вторичное развертывание, сначала выполните действия, описанные в этом разделе, а затем выполните действия, приведенные в разделе Использование политики DNS для управления трафиком на основе геолокации с первично-вторичными развертываниями. С помощью новых политик DNS можно создать политику DNS, позволяющую DNS-серверу отвечать на запрос клиента, запрашивающий IP-адрес веб-сервера. Экземпляры веб-сервера могут располагаться в разных центрах обработки данных в разных физических местах. DNS может оценить расположение клиента и веб-сервера, а затем ответить на запрос клиента, предоставив клиенту IP-адрес веб-сервера для веб-сервера, который физически расположен ближе к клиенту. Следующие параметры политики DNS можно использовать для управления ответами DNS-сервера на запросы от DNS-клиентов. Подсеть клиента . Имя предопределенной клиентской подсети. Используется для проверки подсети, из которой был отправлен запрос. Транспортный протокол . Транспортный протокол, используемый в запросе. Возможные записи: UDP и TCP . Интернет-протокол . Сетевой протокол, используемый в запросе. Возможные записи: IPv4 и IPv6 . IP-адрес интерфейса сервера . IP-адрес сетевого интерфейса DNS-сервера, получившего DNS-запрос. Полное доменное имя . Полное доменное имя (FQDN) записи в запросе с возможностью использования подстановочного знака. Тип запроса . Тип запрашиваемой записи (A, SRV, TXT и т. д.). Время суток . Время суток, когда получен запрос. Следующие критерии можно комбинировать с логическим оператором (И/ИЛИ) для формулирования выражений политики. Когда эти выражения совпадают, ожидается, что политики будут выполнять одно из следующих действий. Игнорировать . DNS-сервер молча отбрасывает запрос. Запретить . DNS-сервер отвечает на этот запрос отказом. Разрешить . DNS-сервер отвечает управляемым трафиком. Пример управления трафиком на основе геолокации Ниже приведен пример использования политики DNS для перенаправления трафика на основе физического местоположения клиента, выполняющего запрос DNS. В этом примере используются две вымышленные компании: Contoso Cloud Services, которая предоставляет решения для веб-хостинга и хостинга доменов; и Woodgrove Food Services, которая предоставляет услуги по доставке еды в несколько городов по всему миру и имеет веб-сайт woodgrove.com. Contoso Cloud Services имеет два центра обработки данных, один в США, а другой в Европе. В европейском центре обработки данных размещен портал заказа еды для woodgrove.com. Чтобы клиенты woodgrove.com могли быстро реагировать на свой веб-сайт, Woodgrove хочет, чтобы европейские клиенты направлялись в европейский центр обработки данных, а американские клиенты — в центр обработки данных в США. Клиенты, находящиеся в любой точке мира, могут быть направлены в любой из центров обработки данных. Этот сценарий показан на следующем рисунке. Как работает процесс разрешения имен DNS В процессе разрешения имен пользователь пытается подключиться к www.woodgrove. com. В результате запрос на разрешение DNS-имени отправляется на DNS-сервер, настроенный в свойствах сетевого подключения на компьютере пользователя. Как правило, это DNS-сервер, предоставляемый локальным интернет-провайдером и выступающий в роли кэширующего преобразователя, и он называется LDNS. Если DNS-имя отсутствует в локальном кэше LDNS, сервер LDNS перенаправляет запрос на DNS-сервер, уполномоченный для woodgrove.com. Полномочный DNS-сервер отвечает запрошенной записью (www.woodgrove.com) серверу LDNS, который, в свою очередь, локально кэширует запись перед ее отправкой на компьютер пользователя. Поскольку Contoso Cloud Services использует политики DNS-сервера, авторитетный DNS-сервер, на котором размещается contoso.com, настроен на возврат управляемых ответов на основе геолокации. В результате европейские клиенты направляются в европейский центр обработки данных, а американские клиенты — в центр обработки данных в США, как показано на рисунке. В этом случае авторитетный DNS-сервер обычно видит запрос на разрешение имени, исходящий от сервера LDNS и, очень редко, от компьютера пользователя. Из-за этого исходный IP-адрес в запросе разрешения имени, видимый полномочному серверу DNS, является адресом сервера LDNS, а не компьютера пользователя. Однако использование IP-адреса сервера LDNS при настройке ответов на запросы на основе геолокации обеспечивает достоверную оценку геолокации пользователя, поскольку пользователь запрашивает DNS-сервер своего локального интернет-провайдера. Примечание Политики DNS используют IP-адрес отправителя в пакете UDP/TCP, который содержит запрос DNS. Если запрос достигает первичного сервера через несколько переходов резолвера/LDNS, политика будет учитывать только IP-адрес последнего резолвера, от которого DNS-сервер получает запрос. Как настроить политику DNS для ответов на запросы на основе геолокации Чтобы настроить политику DNS для ответов на запросы на основе геолокации, необходимо выполнить следующие шаги. Создайте подсети DNS-клиента Создание областей зоны Добавление записей в области действия зоны Создание политик Примечание Эти шаги необходимо выполнить на DNS-сервере, полномочном для зоны, которую вы хотите настроить. Для выполнения следующих процедур требуется членство в DnsAdmins или аналогичном. В следующих разделах приведены подробные инструкции по настройке. Важно В следующих разделах приведены примеры команд Windows PowerShell, которые содержат примеры значений для многих параметров. Прежде чем запускать эти команды, убедитесь, что вы заменили примерные значения в этих командах значениями, подходящими для вашего развертывания. Создание подсетей DNS-клиента Первым шагом является определение подсетей или IP-адресов регионов, для которых вы хотите перенаправить трафик. Например, если вы хотите перенаправить трафик для США и Европы, вам необходимо определить подсети или пространства IP-адресов этих регионов. Вы можете получить эту информацию из карт Geo-IP. На основе этих распределений Geo-IP необходимо создать «Подсети DNS-клиентов». Подсеть DNS-клиента — это логическая группа подсетей IPv4 или IPv6, из которых запросы отправляются на DNS-сервер. Следующие команды Windows PowerShell можно использовать для создания подсетей DNS-клиентов. Add-DnsServerClientSubnet -Name "USSubnet" -IPv4Subnet "192.0.0.0/24" Add-DnsServerClientSubnet -Name "EuropeSubnet" -IPv4Subnet "141.1.0.0/24" Дополнительные сведения см. в разделе Add-DnsServerClientSubnet. Создание областей зоны После настройки клиентских подсетей необходимо разделить зону, трафик которой вы хотите перенаправить, на две разные области зоны, по одной области для каждой из настроенных подсетей DNS-клиентов. Например, если вы хотите перенаправить трафик для DNS-имени www.woodgrove.com, вы должны создать две разные области зоны в зоне woodgrove.com, одну для США и одну для Европы. Область зоны — это уникальный экземпляр зоны. Зона DNS может иметь несколько областей зоны, каждая из которых содержит собственный набор записей DNS. Одна и та же запись может присутствовать в нескольких областях, с разными IP-адресами или с одними и теми же IP-адресами. Примечание По умолчанию область зоны существует в зонах DNS. Эта область зоны имеет то же имя, что и зона, и устаревшие операции DNS работают в этой области. Следующие команды Windows PowerShell можно использовать для создания областей зоны. Add-DnsServerZoneScope - ZoneName "woodgrove.com" -Name "USZoneScope" Add-DnsServerZoneScope - ZoneName "woodgrove.com" -Name "EuropeZoneScope" Дополнительные сведения см. в разделе Add-DnsServerZoneScope. Добавление записей в области действия зоны Теперь необходимо добавить записи, представляющие узел веб-сервера, в две области действия зоны. Например, USZoneScope и EuropeZoneScope . В USZoneScope можно добавить запись www.woodgrove.com с IP-адресом 19.2.0.0.1, который находится в центре обработки данных в США; а в EuropeZoneScope можно добавить такую ​​же запись (www.woodgrove.com) с IP-адресом 141.1.0.1 в европейском дата-центре. Вы можете использовать следующие команды Windows PowerShell для добавления записей в области зоны. Add-DnsServerResourceRecord -ZoneName "woodgrove.com" -A -Name "www" -IPv4Address "192.0.0.1" -ZoneScope "USZoneScope" Add-DnsServerResourceRecord -ZoneName "woodgrove.com" -A -Name "www" -IPv4Address "141.1.0.1" -ZoneScope "EuropeZoneScope" В этом примере необходимо также использовать следующие команды Windows PowerShell для добавления записей в область зоны по умолчанию, чтобы обеспечить доступ остального мира к веб-серверу woodgrove.com из любого из двух центров обработки данных. Add-DnsServerResourceRecord - ZoneName "woodgrove.com" -A -Name "www" -IPv4Address "192.0.0.1" Add-DnsServerResourceRecord -ZoneName "woodgrove.com" -A -Name "www" -IPv4Address "141.1.0.1" Параметр ZoneScope не включается при добавлении записи в область по умолчанию. Это аналогично добавлению записей в стандартную зону DNS. Дополнительные сведения см. в разделе Add-DnsServerResourceRecord. Создание политик После создания подсетей, разделов (областей зоны) и добавления записей необходимо создать политики, соединяющие подсети и разделы, чтобы при поступлении запроса из источника в одном из в подсетях DNS-клиентов ответ на запрос возвращается из правильной области действия зоны. Для сопоставления области зоны по умолчанию не требуется никаких политик. Следующие команды Windows PowerShell можно использовать для создания политики DNS, которая связывает подсети клиента DNS и области зоны. Add-DnsServerQueryResolutionPolicy -Name "USPolicy" -Action ALLOW -ClientSubnet "eq,USSubnet" -ZoneScope "USZoneScope,1" -ZoneName "woodgrove.com" Add-DnsServerQueryResolutionPolicy -Name "EuropePolicy" -Action ALLOW -ClientSubnet "eq,EuropeSubnet" -ZoneScope "EuropeZoneScope,1" -ZoneName "woodgrove.com" Дополнительные сведения см. в разделе Add-DnsServerQueryResolutionPolicy. Теперь DNS-сервер настроен с необходимыми политиками DNS для перенаправления трафика на основе географического положения. Когда DNS-сервер получает запросы на разрешение имен, DNS-сервер оценивает поля в DNS-запросе в соответствии с настроенными политиками DNS. Если исходный IP-адрес в запросе разрешения имени соответствует какой-либо из политик, для ответа на запрос используется связанная область зоны, и пользователь направляется к ресурсу, который географически ближе всего к нему. Вы можете создавать тысячи политик DNS в соответствии с вашими требованиями к управлению трафиком, и все новые политики применяются динамически — без перезапуска DNS-сервера — к входящим запросам. Geo DNS Services — Как это работает? Что такое GeoDNS? ‍ Современные приложения и веб-сайты зависят от сетей, состоящих из нескольких веб-серверов и серверов приложений. Это создает избыточность для критически важных ресурсов и сокращает время загрузки, поскольку ресурсы находятся ближе к конечным пользователям. Метафорически это означает, что теперь для полного доменного имени существует несколько телефонных номеров, что нарушает аналогию с телефонной книгой. Вместо телефонной книги мы думаем, что DNS больше похож на Желтые страницы, поскольку для бизнеса может быть несколько местоположений (или серверов). Допустим, мы хотим найти адрес нашего любимого зоомагазина Onyx’s Pet Supply. Мы бы посмотрели в «Желтых страницах». Желтые страницы действуют как сервер имен и связывают бизнес с адресом или несколькими адресами. В данном случае Onyx’s Pet Supply — это розничная сеть, поэтому мы увидим несколько адресов. Но теперь мы стоим перед выбором, куда нам идти? Пойдем к ближайшему? Как мы узнаем, если это ближе? Пойдем ли мы к тому, который займет наименьшее количество времени в пути? Как мы это измеряем? Нам нужна какая-то логика, стоящая перед этими адресами, которая поможет нам решить, какой из них «лучше» для нас. Мы называем эту логику GeoDNS. GeoDNS в своей самой примитивной форме похож на звонок 411 и вопрос оператору, где находится ближайший зоомагазин Onyx. Первым делом оператор спросит, где вы находитесь. Или они могут увидеть ваш код города и предположить, что вы звоните из Вашингтона, округ Колумбия. Или, может быть, все звонки 411 направляются ближайшему оператору, который, скорее всего, находится в вашем ближайшем регионе. Независимо от того, как он получен, ваше местоположение — это первое, что потребуется оператору. Как только ваше местоположение будет установлено, оператор ответит списком всех местоположений зоомагазинов Onyx в районе Вашингтона, округ Колумбия. GeoDNS использует что-то похожее на это… Когда пользователь делает запрос для домена, использующего службы GeoDNS, полномочный провайдер сначала проверяет, где находится пользователь. Как это возможно? Сервисы Anycast.DNS построены на глобально распределенных сетях серверов имен. Эти сети используют технологию Anycast, чтобы убедиться, что на все запросы отвечают серверы имен в регионе запрашивающего клиента. Поскольку мы знаем, какой сервер имен запрашивается, мы можем сделать вывод, в каком регионе находится пользователь. : Затем сервер имен ответит на запрос записью, предварительно настроенной для этого региона. К этому моменту у вас есть представление о том, как работают сети Anycast и как серверы имен могут определить, где находятся запрашивающие клиенты. К сожалению, такой примитивный GeoDNS не соответствует современным сложностям Интернета. .Продолжим аналогию с оператором. По сути, у нас есть список зоомагазинов, которые мы можем выбрать случайным образом и попытаться посетить. более сложный. Список магазинов становится слишком общим для объема запросов, которые мы пытаемся разрешить. Кто-то, отправивший тот же запрос из другого конца города, получит тот же список, что и вы. Это создает несколько проблем: список зоомагазинов не учитывает, насколько близко каждый магазин находится к нашему текущему местоположению; мы также не знаем, открыты ли какие-либо из этих магазинов; или если по пути перекрыта дорога. Те же самые препятствия возникли по мере усложнения Интернета. Региональные ответы предполагают, что все в большой области должны быть направлены на один и тот же сервер. Давайте посмотрим на быстрый пример. Наша собственная базовая служба GeoDNS, Global Traffic Directo, разделяет земной шар на пять регионов, одним из которых является восток Северной Америки. Каждый регион имеет свои собственные выделенные наборы серверов имен, на которых размещаются специфичные для региона ответы для каждой записи. Каждый раз, когда пользователь в NAEast делает запрос, ему отвечает сервер имен в NAEast с записью, созданной специально для NAEast. Достаточно просто. Теперь подумайте о востоке Северной Америки. Это все от Миссисипи до Атлантического океана. От Майами до оконечности штата Мэн. Это сотни тысяч миль, миллионы людей, которых вы объединили в одну группу. Очень маловероятно, что ответ, который вы выбрали для NAEast, на самом деле обеспечит лучший опыт для все ваши пользователи . Вместо этого давайте воспользуемся сервисом GeoDNS в качестве запасного варианта. Если мы не сможем определить их фактическое местоположение (используя более продвинутый GeoDNS), мы будем полагаться на региональный ответ. Ваш DNS должен быть лучше. • 100% гарантия безотказной работы ‍ • Простая настройка ‍ • Предотвращение DDoS-атак ‍ • Мониторинг доменов ‍ • Оптимизация трафика сайта ‍ 93 90 630002 • Бесплатная учетная запись POC + демоверсия ЗАКАЗАТЬ ЗВОНОК СТРАТЕГИИ Расширенные услуги GeoDNS В начале 2010-х кто-то понял, что вы можете сопоставлять IP-адреса со странами и городами. Поставщики DNS, такие как Constellix, начали использовать базы данных с этими сопоставлениями, чтобы определить, откуда поступают запросы. Есть несколько служб DNS, которые используют эти сопоставления, они называются «службами GeoIP». Хотя GeoIP намного точнее своего предшественника, у него есть несколько отступлений. Сопоставление местоположения с IP фактически происходит при делегировании блока IP. Сетевые операторы регулярно перемещают IP-адреса в разные места или сети по всему миру. Когда эти перемещения происходят, данные GeoIP для этих IP-адресов неточны, пока они не будут обновлены. ‍ Мы рекомендуем одновременно использовать как GeoIP, так и региональные службы маршрутизации трафика (например, GTD), чтобы скорректировать устаревшие сопоставления IP-адресов и местоположений. Вернемся к нашей аналогии с навигацией. Мы остановились на Basic GeoDNS, который действовал как оператор. Расширенный GeoDNS переносит нас на десятилетия в будущее, давая нам что-то вроде базового устройства GPS. Этот GPS способен определять наше точное местоположение, вплоть до того, в каком городе мы находимся, и на основе этих данных может возвращать список местных зоомагазинов. Хорошо, это здорово, но как мне узнать, какой магазин ближе ко мне? На этом уровне детализации нам необходимо понять, откуда берутся наши пользовательские данные. До сих пор самое близкое, что мы получили, — это сопоставление данных IP с местоположением. Но используемые нами IP-адреса не являются IP-адресами пользовательских устройств. На самом деле это IP-адреса разрешающих серверов имен. ‍Эти серверы имен обычно принадлежат интернет-провайдерам (интернет-провайдерам) или компаниям, у которых вы покупаете интернет-услуги. Единственный способ получить более детальное разрешение — использовать то, что называется подсетью клиента eDNS. Разрешающие серверы имен могут передавать информацию о пользователях, используя подсеть клиента eDNS. Подсеть — это короткий суффикс, который добавляется к концу IP-адреса и указывает, где находится пользователь. С 1 февраля 2019 г. все резолверы должны быть совместимы с eDNS и передавать клиентские подсети eDNS следующему резолверу. eDNS дает авторитетным поставщикам DNS четкое представление о том, где находятся пользователи, показывая последнюю милю между резолверами и фактическим местоположением пользователей. Ваш провайдер DNS может использовать эту информацию для принятия более точных решений о маршрутизации трафика. Теперь мы приступаем к интересным вещам… Службы GeoIP, такие как GeoProximity и Geo IP Filters! ‍ GeoProximity использует информацию о подсети eDNS для маршрутизации пользователей к ближайшему ресурсу в вашей сети. ‍Скажем, у вас есть сеть веб-серверов, на каждом из которых размещена копия вашего веб-сайта, как в базовой службе CDN. Каждый раз, когда вы получаете новый запрос, механизм GeoIP выясняет, откуда исходит запрос, и на основе местоположения подсети возвращает IP-адрес ближайшего веб-сервера. К этому моменту мы выяснили, как использовать GeoDNS для точного таргетинга на наших пользователей и доставки ответов с учетом их местоположения. Но ничто из того, что мы узнали, даже близко не подходит для борьбы с волатильностью Интернета. Для этого нам понадобится мониторинг сети . Службы мониторинга используют обширные сети узлов, которые постоянно пингуют ваши ресурсы, чтобы определить, работают они или нет. Они также могут определить, сколько времени требуется для достижения ресурса (время отклика) и количество переходов между пользователем и ресурсом. ‍ Вы можете внедрить эти данные в свои конфигурации DNS для действительно интеллектуальной маршрутизации запросов, которая может реагировать на изменяющиеся условия сети. ‍Думайте о мониторинге DNS как об обновлениях радиотрафика. Каждые несколько минут диктор по радио сообщает о текущей ситуации на дорогах. Вы можете использовать эту информацию, чтобы изменить свой маршрут и избежать перекрытых дорог и интенсивного движения. С традиционным устройством GPS вы не имеете представления о дорожных условиях, и если вы живете в перегруженном районе, таком как округ Колумбия, вы не лучше, чем были. с бумажной картой. Даже при всех возможностях GeoProximity все еще есть выбросы, которые он не может учесть. ‍ В этом случае у вас должна быть возможность создавать собственные правила маршрутизации, которые ищут эти аномалии и отвечают на них уникальным ответом. Мы называем эти правила «IP-фильтрами». Эти фильтры находятся перед вашими конфигурациями и ищут пользователей, которые соответствуют их требованиям, таким как регион, страна, город, интернет-провайдер или IP-адрес. IP-фильтры отлично подходят для тех крайних случаев, когда традиционные правила на самом деле снижают производительность, и вам необходимо создать переопределение. Вы также можете использовать их, чтобы запретить доступ к вашим ресурсам в определенных местах, например, по причинам авторского права или торговым законам. Но насколько точна эта информация? Если вы получаете обновления каждые несколько минут, будут ли они актуальны к тому времени, когда вы их услышите? Кроме того, откуда берутся эти показатели трафика? Давайте ненадолго отойдем от метафоры и посмотрим, как собираются данные мониторинга сети. Показатели мониторинга сети считаются синтетическими, поскольку данные собираются с узлов, расположенных в центрах обработки данных. Эти синтетические метрики используются для обобщения взаимодействия с пользователем в разных регионах. Это похоже на использование дорожных камер и вертолетов для оценки текущей ситуации на дорогах. Отслеживается только движение на крупных автомагистралях и перекрестках. Это может сработать для вас, если вы пользуетесь только крупными дорогами, но большая часть трафика происходит в другом месте и может сделать или испортить вашу поездку на работу. Да, на самом деле это так и называется, но мы для краткости назвали его РУМ. RUM фиксирует весь путь от браузеров ваших пользователей и ваших ресурсов. Это означает, что каждый переход, каждый интернет-провайдер, на которого полагаются ваши пользователи. Все эти данные объединяются, чтобы нарисовать точную картину текущего состояния Интернета. Если вы думаете о RUM с точки зрения навигации, это все равно, что использовать навигационное приложение из краудсорсинга, такое как Waze. Waze фиксирует опыт навигации всех своих пользователей и использует эти данные для отображения текущих условий движения, таких как заторы, перекрытые дороги и аварии. Он даже автоматически обновит ваш маршрут, чтобы обойти проблемы по мере их возникновения. Поставщики DNS, такие как Constellix, имеют что-то вроде Waze для обновления ваших конфигураций DNS. Мы называем это Управление трафиком . Он использует данные RUM, чтобы определить, какие восходящие провайдеры являются самыми быстрыми для каждой сети. Затем автоматически обновляет настройки маршрутизации с помощью правил GeoDNS, чтобы избежать перегрузок и перебоев в работе сети. Поиски и запросы Доступ к надежным инструментам поиска и запросов необходим для изучения общих тенденций набора данных. ЗапросыПоиски или запросы. по сути, это вопросы, заданные базе данных. Выборочное отображение и поиск информации на основе этих запросов являются важными компонентами любой географической информационной системы (ГИС). Существует три основных метода поиска и запроса атрибутивных данных: (1) выборка, (2) запрос по атрибуту и ​​(3) запрос по географии. Выбор Выбор Определенное подмножество большего набора точек данных или локалей. представляет собой самый простой способ поиска и запроса пространственных данных в ГИС. При выборе функций выделяются интересующие атрибуты как на экране, так и в таблице атрибутов для последующего отображения или анализа. Для этого выбирают точки, линии и многоугольники, просто используя курсор, чтобы «указать и щелкнуть» интересующий объект, или используя курсор, чтобы перетащить рамку вокруг этих объектов. В качестве альтернативы можно выбрать объекты с помощью графического объекта, такого как круг, линия или многоугольник, чтобы выделить все те объекты, которые попадают в объект. Дополнительные параметры для выбора подмножеств данных из большего набора данных включают создание нового выбора, выбор из выбранных в данный момент объектов, добавление к текущему выбору и удаление из текущего выбора. Запрос по атрибуту Объекты карты и связанные с ними данные могут быть получены с помощью запроса атрибутивной информации в таблицах данных. Например, инструменты поиска и запросов позволяют пользователю показать все переписные районы с плотностью населения 500 или более человек, показать все округа, площадь которых меньше или равна 100 квадратных километров, или показать все магазины в пределах 1 мили. межгосударственного шоссе. В частности, SQL (язык структурированных запросов) Язык программирования, предназначенный для управления данными в реляционной базе данных. — широко используемый компьютерный язык, разработанный для запроса атрибутивных данных в системе управления реляционными базами данных. Создан IBM в 19Начиная с 70-х годов, SQL позволяет извлекать подмножество информации об атрибутах на основе определенных, определяемых пользователем критериев посредством реализации определенных языковых элементов. Совсем недавно использование SQL было расширено для использования в ГИС (Shekhar and Chawla 2003). Shekhar, S., and S. Chawla. 2003. Пространственные базы данных: тур . Река Аппер-Сэдл, Нью-Джерси: Прентис-холл. Одно важное замечание, связанное с использованием SQL, заключается в том, что точное выражение, используемое для запроса набора данных, зависит от проверяемого формата файла ГИС. Например, ANSI SQL — это особая версия, используемая для запросов к базам геоданных ArcSDE, тогда как Jet SQL используется для доступа к персональным базам геоданных. Точно так же шейп-файлы, покрытия и таблицы dBASE используют ограниченную версию SQL, которая не поддерживает все функции ANSI SQL или Jet SQL. Как обсуждалось в Главе 5 «Управление геопространственными данными», Раздел 5. 2 «Управление геопространственными базами данных», все таблицы атрибутов в системе управления реляционными базами данных (RDBMS), используемые для запроса SQL, должны содержать первичные и/или внешние ключи для правильного использования. В дополнение к этим ключам SQL реализует предложения для структурирования запросов к базе данных. ПредложениеГрамматическая единица в SQL. — это языковой элемент, включающий операторы запросов SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY и HAVING. SELECT указывает, какие поля таблицы атрибутов вы хотите просмотреть. FROM обозначает таблицу атрибутов, в которой находится информация. WHERE обозначает определенные пользователем критерии для атрибутивной информации, которые должны быть соблюдены, чтобы она была включена в выходной набор. ORDER BY обозначает последовательность, в которой будет отображаться выходной набор. HAVING обозначает предикат, используемый для фильтрации вывода из предложения ORDER BY. В то время как предложения SELECT и FROM являются обязательными операторами в SQL-запросе, предложение WHERE является необязательным и используется для ограничения выходного набора. ORDER BY и HAVING являются необязательными предложениями, используемыми для представления информации в интерпретируемом виде. Рисунок 6.6 Персональные адреса в таблице атрибутов «ExampleTable» Ниже приведен ряд выражений SQL и результатов, примененных к рисунку 6.6 «Личные адреса в таблице атрибутов «ExampleTable»». Заголовок таблицы атрибутов — «ExampleTable». Обратите внимание, что звездочка (*) обозначает особый случай SELECT, при котором выбираются все столбцы для данной записи: SELECT * FROM ExampleTable WHERE City = «Возвышенность» Этот оператор возвращает следующее: Рассмотрим следующий оператор: SELECT LastName FROM ExampleTable WHERE State = «CA» ORDER BY FirstName Результатом этого оператора является следующая таблица, отсортированная в порядке возрастания по столбцу FirstName (не включенная в выходную таблицу, как указано в предложении SELECT): В дополнение к предложениям SQL позволяет включать определенные операторы для дальнейшего разграничения результат запроса. Эти операторы могут быть реляционными, арифметическими или логическими и обычно появляются внутри условных операторов в предложении WHERE. Реляционный операторКонструкция, проверяющая отношение между двумя объектами. использует операторы равно (=), меньше (<), меньше или равно (<=), больше (>) или больше или равно (>=). Арифметические операторыКонструкция, выполняющая арифметическую функцию. Это те математические функции, которые включают сложение (+), вычитание (-), умножение (*) и деление (/). Логические операторыКонструкция, выполняющая логическое сравнение. (также называемые логическими соединителями) включают в себя операторы AND, OR, XOR и NOT. Соединитель AND используется для выбора записей из таблицы атрибутов, которые удовлетворяют обоим выражениям. Соединитель ИЛИ выбирает записи, удовлетворяющие одному или обоим выражениям. Соединитель XOR выбирает записи, которые удовлетворяют одному и только одному из выражений (функциональная противоположность соединителя AND). Наконец, соединитель NOT используется для отрицания (или отмены выбора) выражения, которое в противном случае было бы истинным. Говоря языком вероятности, соединитель И используется для представления пересечения, ИЛИ представляет объединение, а НЕ представляет дополнение. На рис. 6.7 «Диаграмма Венна операторов SQL» показана логика этих коннекторов, где кружки A и B представляют два набора пересекающихся данных. Имейте в виду, что SQL — очень требовательный язык, и незначительные несоответствия в операторе, такие как дополнительные пробелы, могут привести к сбою запроса. Рисунок 6.7 Диаграмма Венна операторов SQL При совместном использовании эти операторы обеспечивают пользователю ГИС мощные и гибкие возможности поиска и запроса. Имея это в виду, можете ли вы определить выходной набор следующего SQL-запроса, примененного к рисунку 6.1 «Гистограмма, показывающая частотное распределение результатов экзамена»? SELECT LastName, FirstName, StreetNumber FROM ExampleTable WHERE StreetNumber >= 10000 AND StreetNumber < 100 ORDER BY LastName Ниже приведены результаты: Запрос по географии Запрос по географии, также известный как «пространственный запрос», позволяет выделять определенные объекты, исследуя их положение относительно других объектов. Например, ГИС предоставляет надежные инструменты, позволяющие определить количество школ в пределах 10 миль от дома. Доступны несколько вариантов пространственных запросов, как описано здесь. На протяжении всего обсуждения «целевой слой» относится к набору данных объектов, атрибуты которого выбраны, а «исходный слой» относится к набору данных объектов, к которому применяется пространственный запрос. Например, если бы мы использовали набор данных полигональных объектов на границе штата для выбора автомагистралей из набора данных линейных объектов (например, выбрали все автомагистрали, проходящие через штат Арканзас), слой штата был бы источником, а слой автомагистралей — цель. ПЕРЕСЕЧЕНИЕ. Этот часто используемый метод пространственного запроса выбирает все объекты в целевом слое, которые имеют общую локаль с исходным слоем. Запрос «intersect» позволяет использовать слои точек, линий или полигонов как в качестве исходного, так и целевого слоев (рис. 6. 8). Рисунок 6.8 Выделенные синим и желтым объекты выбраны, поскольку они пересекают красные объекты. НАХОДЯТСЯ НА РАССТОЯНИИ ОТ. Этот метод требует, чтобы пользователь указал некоторое значение расстояния, которое затем используется для буферизации (глава 7 «Геопространственный анализ I: векторные операции», раздел 7.2 «Многослойный анализ») исходного слоя. Все объекты, которые пересекают этот буфер, выделяются в целевом слое. Запрос «находятся на расстоянии» позволяет использовать слои точек, линий или полигонов как для исходного, так и для целевого слоев (рис. 6.9). Рисунок 6.9 Выделенные синим и желтым объекты выбраны, поскольку они находятся в пределах выбранного расстояния от красных объектов; коричневые области представляют собой буферы вокруг различных объектов. ПОЛНОСТЬЮ СОДЕРЖИТ. Этот метод пространственного запроса возвращает те объекты, которые полностью находятся в пределах исходного слоя. Объекты с совпадающими границами не выбираются этим типом запроса. Запрос «полностью содержит» позволяет использовать точки, линии или полигоны в качестве исходного слоя, но только полигоны могут использоваться в качестве целевого слоя (рис. 6.10). Рисунок 6.10 Выделенные синим и желтым объекты выбраны, поскольку они полностью содержат красные объекты. ПОЛНОСТЬЮ ВНУТРИ. Этот запрос выбирает те объекты в целевом слое, весь пространственный экстент которых находится в пределах геометрии исходного слоя. Запрос «полностью в пределах» позволяет использовать точки, линии или полигоны в качестве целевого слоя, но только полигоны могут использоваться в качестве исходного слоя (рис. 6.11). Рисунок 6.11 Выделенные синим и желтым объекты выбраны, поскольку они полностью находятся внутри красных объектов. ПОЛУЧИТЕ ИХ ЦЕНТР. Этот метод выбирает целевые объекты, центр которых, или центроид, расположен в пределах границ исходного набора данных объектов. Запрос «иметь центр внутри» позволяет использовать слои точек, линий или полигонов как в качестве исходного, так и целевого слоев (рис. 6.12). Рисунок 6.12 Выделенные синим и желтым объекты выбраны, поскольку их центры находятся в красных объектах. РАЗДЕЛИТЬ СЕГМЕНТ ЛИНИИ. Этот пространственный запрос выбирает целевые объекты, геометрия границ которых имеет как минимум две общие вершины с исходным слоем. Запрос «совместно использовать линейный сегмент» позволяет использовать линейные или полигональные слои как для исходного, так и для целевого слоев (рис. 6.13). Рисунок 6.13 Выделенные синим и желтым объекты выбраны, потому что они делят линейный сегмент с красными объектами. КОСНИТЕСЬ ГРАНИЦЫ. Эта методология похожа на пространственный запрос INTERSECT; однако он выбирает линейные и полигональные объекты, которые имеют общую границу с целевым слоем. Запрос «коснитесь границы» позволяет использовать линейные или полигональные слои как в качестве исходного, так и целевого слоев (рис. 6.14). Рисунок 6.14 Выделенные синим и желтым объекты выбраны, поскольку они касаются границы красных объектов. ИДЕНТИЧНЫ. Этот пространственный запрос возвращает объекты с одинаковым географическим положением. Запрос «идентичны» можно использовать для точек, линий или полигонов, но тип целевого слоя должен совпадать с типом исходного слоя (рис. 6.15). Рисунок 6.15 Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они идентичны красным объектам. ПЕРЕСЕЧАЮТСЯ КОНТУРОМ. Этот критерий выбора возвращает объекты, имеющие общую вершину, но не весь линейный сегмент. Запрос «пересечены контуром» позволяет использовать линейные или полигональные слои как в качестве исходного, так и целевого слоев (рис. 6.16). Рисунок 6. 16 Выделенные синим и желтым объекты выбраны, поскольку они пересекаются контуром красных объектов. СОДЕРЖАТЬ. Этот метод аналогичен пространственному запросу COMPLETELY CONTAIN; однако объекты в целевом слое будут выбраны, даже если границы перекрываются. Запрос «содержать» позволяет использовать точечные, линейные или полигональные объекты в целевом слое, когда точки используются в качестве источника; когда линейные и полигональные целевые слои с линейным источником; и когда только полигональные целевые слои с полигональным источником (рис. 6.17). Рисунок 6.17 Выделенные синим и желтым объекты выбраны, поскольку они содержат красные объекты. СОДЕРЖАТ. Этот метод аналогичен пространственному запросу ARE COMPLETELY WITHIN; однако объекты в целевом слое будут выбраны, даже если границы перекрываются. Запрос «содержится» позволяет использовать точечные, линейные или полигональные объекты в целевом слое, когда полигоны используются в качестве источника; когда точечные и линейные целевые слои с линейным источником; и когда только точечные целевые слои с точечным источником (рис. 6.18). Рисунок 6.18 Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они содержатся в красных объектах. Ключевые выводы Три основных метода поиска и запроса атрибутивных данных — это выборка, запрос по атрибуту и ​​запрос по географическому признаку. SQL — широко используемый компьютерный язык, разработанный для запросов по атрибутивным данным в системе управления реляционными базами данных. Запросы по географическому признаку позволяют пользователю выделить нужные объекты, изучив их положение относительно других объектов. Перечисленные здесь одиннадцать различных вариантов запроса по географическому положению доступны в большинстве программных пакетов ГИС. Упражнения Используя рисунок 6.1 «Гистограмма, показывающая частотное распределение результатов экзаменов», разработайте оператор SQL, который приводит к выводу всех названий улиц людей, живущих в Лос-Анджелесе, отсортированных по номеру улицы. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Алгоритм: начало. в то время как (получить следующий запрос) цикл. сопоставить запрос с содержимым кеша случай при совпадении собрать вывод следующий запрос на отправку данных на сервер else-если не совпадает Отправить запрос на сервер DB Храните данные предварительного вывеса в Cache Hask Queery END-IF END CASE END LOOP EXIT EXIT