Сайт-визитка и лендинг пейдж: в чем разница?

Сходства и отличия, о которых важно знать до того, как вы остановитесь на одном из этих форматов.

Часто клиенты не видят разницы между сайтом-визиткой и лендингом. Но именно от выбора типа сайта зависит, получится ли достигнуть целей интернет-продвижения.

Что общего у сайта-визитки и лендинга: Объем

Оба формата имеют одну страницу: информация подается просто и понятно, понадобится 2-5 минут, чтобы изучить все, что на ней размещено.

Дизайн

Чаще всего компании стараются с помощью визуального оформления привлечь пользователя, с первых секунд посещения сайта заинтересовать конкретным продуктом или услугой. Дизайн может быть очень броским и оригинальным – это способ разрушить баннерную слепоту. Важно, чтобы дизайн был адаптивным, и сайт хорошо выглядел на любых мобильных устройствах.

Скорость создания

На эти виды сайтов квалифицированным специалистам понадобится от 5 до 10 дней.

Легкость управления

Обычно не требуется дополнительно привлекать специалистов, чтобы управлять сайтом-визиткой или лендингом. Простая админ-панель, в которой, как шутят программисты, разберется и ваша бабушка. Наши специалисты проведут бесплатную консультацию, чтобы вы могли самостоятельно управлять сайтом в любое удобное для вас время.

Теперь перейдем к различиям между сайтом-визиткой и лендингом

Сайт-визитка, как следует из его именования, коротко представляет ваш бизнес в интернете. Она работает на имидж компании, повышает онлайн-продажи, помогает клиенту быстро найти ваши контакты.Главная миссия лендинга – конверсии. Важно превратить посетителей страницы в клиентов или подписчиков товара или услуги. На цель собрать номера телефонов, почты или заявки на товар или услугу работает каждый элемент лендинга.

Содержание

На сайте-визитке располагается основная информация о компании: род деятельности, товар или услуга, контакты. Этого достаточно для небольших компаний и самозанятых специалистов. На лендинге обычно представляют один товар или небольшой ассортимент продуктов. По этой причине у одной компании может быть несколько разных лендингов. Главная особенность целевой страницы – так называют лендинг, это большое количество призывов к совершению действия. Структура лендинга подразумевает проверенный и протестированный алгоритм действий, по которому посетитель должен совершить то или иное действие. На первом экране покажите выгоды вашего клиента и то, чем вы отличаетесь от конкурентов – уникальное торговое предложение (УТП). Там же размещается форма заказа и кнопка с надписью, побуждающей к действию: «заказать», «купить», «подписаться» и т.п.

Пока нет комментариев

Гибриды против натураловЧтобы с чего-то начать, давайте прибегнем к проверенному и надежному способу — загуглим интересующую нас проблему. Гугл выдает десятки статей, написанных словно под копирку. Различного рода блогеры, программисты, менеджеры, рекламщики, мамы рекламщиков, бабушки менеджеров и прочие люди, которые «отлично» разбираются в этом вопросе, пытаются интересно, индивидуально и с юмором донести до нас следующие вещи:Существуют чистые веб-приложения, которые выглядят почти как нативные. Например, app.ft.com. Их следует отделять от гибридных.Чистые веб-приложения без сети не работают.Интересное наблюдение: контент чистых веб-приложений легче искать. Просто вбейте интересующий вас запрос в поисковике и, если Google вас любит, пользователь увидит именно ваш сайт на первой странице поисковой выдачи.Еще одно интересное наблюдение: гибридные и нативные приложения должны соответствовать определенным правилам, для того чтобы их можно было опубликовать в AppStore или GooglePlay. С другой стороны, вы вполне можете запилить свой уютненький сайт-приложение с чернухой и вырвиглазным дизайном, и вам слова никто не скажет.Трудозатраты при написании гибридных приложений меньше, в сравнении с нативными, так как весь код пишется сразу на все платформы.Да и разработчиков нужно меньше. Просто найдем пару крепких парней, которые знают HTML и JavaScript. Они нам все и напишут. А то ищи всяких Java, С#, С++, Objective-C разработчиков и потом еще всей этой ораве деньги плати.Поддержка гибридных приложений обходится дешевле, так как, опять же, вроде как код один для всех платформ. Меняем в одном месте — и готово.Нативные приложения работают гораздо быстрее гибридных и веб-приложений.Нативное приложение может работать со всеми компонентами устройства, тогда как у гибридных и веб приложений этот доступ ограничен. Например, доступ к камере в нативных приложениях — это нечто само собой разумеющееся. А вот чтобы гибрид вашей камерой пофоткал — это нужно извернуться.>При разработке нативных приложений мы получаем оригинальный UI для каждой платформы. Гибридные и веб этого не могут.Срываем покровыКазалось бы, теперь мы знаем, чем отличаются гибридные и нативные приложения. На этом можно спокойно закончить статью и заняться делом — идти писать код. Но нет! Мы же помним: «Не верьте продавцам!». А большая часть людей, которые писали все эти пункты — именно продавцы, в той или иной форме. Так что, разбираемся дальше.Сама идея сайта, который выглядит как приложение, — это, конечно, интересно. У этого подхода есть как минусы, так и определенные плюсы. Но есть один большой вопрос: «Зачем?». Представьте, что вы пользователь, не обремененный особыми познаниями в IT-технологиях. Открываете вы какой-то сайт и … О, Боже! У меня открылось приложение! Демоны! Это, наверное, вирус какой-то! Хотя стоп, а почему строка браузера видна? Это сайт что-ли такой? Или все-таки приложение? Хм, в списке установленных его нет. Работает он ужасно медленно. Установлю-ка я лучше нормальное приложение, а не это не пойми что.В общем, не совсем понятен смысл всей этой мимикрии. Зачем вводить пользователя в заблуждение? Ведь кто-то может поверить, что это — приложение, и ожидать поведения, соответствующего обычному приложению. Хочется привести следующее сравнение: найдем здоровый камень круглой формы и покрасим его так, чтобы он выглядел как футбольный мяч. А потом спросим первого же горе-футболиста со сломанной ногой про его впечатления от нашего оригинального дизайнерского хода.ГибридыТак как опыта работы с PhoneGap и с другими фреймворками подобного рода у меня не особо много, то я решил обсудить этот вопрос с нашим JS/HTML разработчиком, который писал программу при помощи фреймворка PhoneGap. Оказывается, на данный момент большая часть описанных проблем решена. На этой страничке переодетый Черный Властелин обещает нам, что теперь реакция на клики будет проходить быстро и безболезненно. Существует вагон и маленькая тележка различных плагинов, которые позволяют получить доступ к различным системам целевого устройства. А если чего и нету, то можно свой плагин написать. И кажется, что вот оно — отличное решение для кросс-платформенной разработки мобильных апп! Но давайте задумаемся поглубже над этой проблемой.Что это за волшебные пилюли — плагины, которые решают все проблемы? Может, это какая-то магия? К сожалению, магии в нашем мире нет. По крайней мере, в IT. Плагины — это JavaScript обертки над нативным кодом Android или iOS. То есть, по сути, PhoneGap — это GUI, который на самом деле является веб-приложением, выполняемым в WebView. Логическая часть программы, выполняющаяся при помощи плагинов, которые на самом деле являются вызовами нативного кода через JavaScript, взаимодействует с устройством. Теперь, зная составляющие фонгап приложения, мы можем порассуждать о том, как все это будет работать.Что ты знаешь о боли? WebView для Android версии 4.3 ужасно тормозит, когда требуется показать что-то чуть более сложное, чем текстовую инфу. В версии 4.4 движком для WebView стал Chromium, так что, возможно, это немного исправит ситуацию. В целом, для всех фонгаперов и иже с ними это означает боль и страдание при попытке запустить приложение на Android. На iOS ситуация с этим намного лучше, так как движок на сафари работает получше.— Простите, вы женщина? — Я буду кем ты захочешь, малыш. В зависимости от девайса, для интерфейса приложения могут применяться разные стили. Это, конечно, не плохо, но логики дизайна не меняет. Есть кнопка Назад» на iOS — значит, будет она и на Android. И не важно, что она там никому не нужна. Еще один пример — Actionbar. На iOS он традиционно находится внизу экрана, на Android — в верхней части экрана. В приложении на PhoneGap у вас Actiobar не будет менять положение в зависимости от девайса, он будет просто выглядеть по-разному. И еще один момент: каждая OC имеет определенные особенности. Например, анимация. Посмотрите на iOS и Android. Анимация переходов между экранами. Она разная! Гибридные приложения не смогут воспроизвести эти особенности.Разруха не в клозетах, а в головах. Еще один важный фактор, который почему-то никто не учитывает. Разработчики на PhoneGap — это обычно Фронт-енд разработчики. Они понятия не имеют о том, как должен выглядеть интерфейс под Android или iOS, так как не читали стайл-гайды. Они ничего не знают об особенностях платформы, потому что не читали документацию. Но они хорошо умеют делать сайты. Соответственно, вы получите приложение, похожее на сайт. Оно вам надо? Точно надо? Посмотрите на эту картинку? Вы все еще уверены в своем выборе?Гномики? Это вы? Далее к плагинам. Это просто куски кода, которые решают некоторые задачи. Вы также можете использовать их в нативном приложении. Проблема в том, что зачастую ваше приложение должно решать задачи, которые чуть-чуть, самую малость, отличаются от тех, что решают эти куски кода. То есть, их нужно будет менять, но кто это будет делать? Ваш разработчик знает только JavaScript и HTML. Еще один тонкий момент — совмещение плагинов от разных разработчиков. Если плагины работают в смежных областях, они вполне могут использовать одни и те же компоненты. За счет этого можно получить интересные побочные эффекты. И последний камень в огород плагинов: некоторые из них не особо популярны и, как следствие, плохо оттестированы. Будьте готовы к тому, что вам самим придется выступить в роли тестировщика.В общем, что я хочу сказать? Кроссплатформенность в данном случае мнимая, и приложения будут выглядеть странно. Я думаю, гибридные приложения стоит использовать в качестве прототипов, на которых можно оценить реакцию пользователей на вашу идею и получить некоторый фидбек. Для продакшн-версии лучше все-таки использовать нативные приложения. Эти рассуждения актуальны для всех гибридов, работающих на связке HTML/JS.НативныеПро нативные ничего особо писать не буду. Тут и так все понятно. Быстро работают, хорошо выглядят, широкие возможности кастомизации. И стоят они соответствующе. Хотя первые три пункта актуальны, только если вы не наняли команду крепких профессионалов с семилетним опытом работы из Нью-Дели.Тру кроссплатформенностьНа мой взгляд, едиственный фреймворк, который может действительно позволить вам написать кроссплатформенное мобильное приложение в данный момент — это С++ Qt. Этот фреймворк генерит нативный Android код с использованием Android NDK. Поэтому производительность должна быть на уровне кода, написанного программистом при помощи Android SDK, а для фрагментов, использующих тяжелые расчеты еще и выше — за счет NDK. Qt — это качественная, протестированная библиотека. Это означает, что вы не будете в процессе ловить какие-то левые баги. В случае какой-либо проблемы, вы можете взглянуть на исходники Qt. Это, действительно, очень нужная возможность для разработчиков. В некоторых случаях это единственный способ побороть баг. Для того, чтобы получить программу для целевой платформы (Android или iOS), вам нужно просто перекомпилировать исходники. Хотя, насколько я знаю, иногда все-таки придется писать нативный код для платформы, т. к. не все возможности доступны через библотеки Qt. Надеюсь, это вскоре будет исправлено.Но есть и минусы. Для продакшн-разработки вам придетcя приобрести лицензию Qt — что, соответственно, стоит денег. Для начинающих разработчиков это серьезная проблема. К тому же, на данный момент, Qt для мобильной разработки все еще сыроват. Ждем следующих релизов.ВыводНа данный момент не существует средства, которое можно было бы с чистой совестью назвать настоящей кросплатформенной средой для разработки мобильных приложений. Возможно, в будущем, это место займет Qt, но на данный момент оно вакантно. Для проверки своей идеи посредством разработки прототипа, вы вполне можете использовать различные JS/HTML фреймворки, но я бы не советовал их применять для разработки сложных продакшн-приложений. В этой сфере разработки альтернативы нативным приложениям в данный момент нет.Гибридная и нативная разработки: сравним?Гибридные приложения или нативные (от англ. native – родной)? Это один из самых главных вопросов, который возникает у заказчика программного обеспечения, когда ему требуется выпустить новое приложение для пользования потребителем.Давайте начнем с определения каждого из них. Гибридное приложение, как это и звучит, сочетает в себе элементы как родного (приложение работает без каких — либо внешней поддержки) и Web (приложение работает с помощью браузера и, как правило, написано на HTML5) приложений. Приложение заимствует кросс-совместимые веб — технологии, такие как HTML5, CSS и Javascript и использует часть собственного кода для большей приспособленности к пользовательскому устройству. Гибридные приложения размещаются внутри собственного приложения где находится WebView мобильной платформы (браузер в комплекте внутри мобильного приложения, если можно так выразиться). Проще говоря, гибрид приложение представляет собой веб-сайт, который упакован в оригинальную обертку. Примеры брендов, использующих гибридные приложения: Amazon App Store, Gmail и Yelp.Нативное приложение разработано для определенной мобильной операционной системы (Objective-C /Swift для iOS или Java для Android) и оптимизировано в полной мере использовать все возможности платформы (камера, список контактов, GPS и т. д.). По существу, нативное приложение реализуется с помощью собственных инструментов платформы. Примеры таких приложений включают Старбак, Home Depot, Facebook (хотя с последним некоторые не согласны).Рассмотрим некоторые важные соображения, которые помогут вам выбрать между нативным или гибридным приложением.Стоимость разработкиГибридные приложения разрабатываются для многих платформ. Идентичный HTML-код может быть применен и повторно использован на более чем одной мобильной операционной системе. Проще говоря, когда вы заказываете разработку гибридного приложения, ваш конечный продукт будет работать сразу на большинстве современных смартфонов и планшетов. Таким образом, ваши затраты на разработку значительно снижаются.Разработка нативного приложения, с другой стороны, требует написания совершенно разных программ для каждого уникального устройства. В отличие от гибридного программирования, которое заимствует информацию из предыдущего опыта HTML5 в интернете, нативное программирование часто считается более специализированными. Таким образом, увеличивается стоимость, что непрактично для небольших компаний и частных лиц.ВремяЕсли время не является приоритетом, то нативная разработка может подходить для вас. В ином случае гибридная будет предпочтительнее.ОбновленияМожет возникнуть ситуация, когда приложение ориентировано на особенности мобильной платформы, которая больше не работает, потому что плагин устарел. Когда это происходит, вы сталкиваетесь с дилеммой – необходимо либо удалить функцию приложения или нанять программиста, чтобы написать плагин. Тот же сценарий применяется при выходе новых версий мобильной платформы. Если вы хотите, чтобы ваше приложение могло использовать новые возможности, вы снова даете разработчику задание создать плагин для размещения обновления, или можете подождать, пока сообщество создаст.При нативной разработке, вы можете обновить приложение, чтобы обрабатывать изменения платформы, и пользоваться новыми возможностями, не рассчитывая на постоянную поддержку сообщества ваших плагинов и, не будучи зависимым от циклов выпуска сообщества. Для гибридной же разработки необходимо проводить всесторонний учет надежности плагинов, чтобы избежать неприятных неожиданностей в ближайшем будущем.ПользователиС нативного приложения можно легко использовать широкий функционал мобильного устройства: камеру, микрофон, GPS и многое другое. При этом кривая обучения пользователя невелика.Родные приложения также обычно разрабатываются для использования, когда нет Wi — Fi или возможности получения данных извне. Гибрид может также работать в автономном режиме, у вас просто будет немного меньше вариантов.Стоит отметить, что скорость отклика при прочих равных условиях обычно выше у нативных приложений. Это часто ощущается пользователем в игровой среде, которая зависит от графической производительности. Это проявляется даже тогда, когда гибридное приложение использует HTML5 Canvas и WebGL. Разница в скорости составляет доли секунды – вам решать, критично это или нет.БезопасностьГибридный критики могут ссылаться на JavaScript инъекции или SSL уязвимости, но если вы обеспечили безопасность вашего сайта, то это вас не касается. Однако, у гибридных приложений имеется больше общедоступной информации знаний, что делает процесс обратного инжиниринга более вероятным. Они также зависят от плагинов, которые составляют дополнительный слой кода, где потенциально может быть найдена уязвимость системы безопасности.Родные же приложения используют собственные функции безопасности без плагинов. Таким образом, для приложений, где требуется высокий уровень безопасности, нативная разработка может быть более предпочтительной. Для всех других потребностей бизнес — приложений, разработка гибридов предлагает вполне удовлетворительный уровень безопасности.Кросс-платформенная совместимостьЗдесь все просто — В этом гибридные приложения выигрывают: нативное приложение, разработанное для iPhone, не будет работать на Android, и наоборот.ВыводВы ищете однозначный ответ? Единственное, что я могу сказать вам так это то, что лучшая форма разрабатываемого приложения это та, которая соответствует вашим уникальным потребностям. Это будет зависеть от ваших ресурсов и потребностей вашего конечного пользователя. Напомню, что вы всегда можете обратиться за разработкой программы ко мне; я могу создать приложение на Java или C#. Есть также опыт разработки под J2ME и Android.С чего вы начинаете своё утро? Раньше люди очень любили за завтраком почитать свежую газету, из которой узнавали о последних новостях, событиях в мире, находили объявления, читали анекдоты. Однако, светлое научно-фантастическое будущее уже наступило, и на смену газетам пришли смартфоны и планшеты, а рубрика анекдотов эволюционировала в целое приложение. Из приложений мы узнаём погоду, курс валют, новости, смотрим, где есть пробки, следим за деятельностью любимых артистов, листаем афиши и так далее. Они прочно вошли в жизнь современного человека. И современный человек частенько берётся разрабатывать их. И нередко бывает так, что он и понятия не имеет о том, что бывают нативные приложения, а бывают гибридные и web-приложения, не ведает он, как их отличить, и какой тип лучше подойдёт концепции его проекта.Каждый день количество мобильных пользователей растет, развивается мировой рынок мобильных приложений. Грамотный бизнесмен не может не заметить эту тенденцию и сделает все, чтобы влиться в нее. Мобильное приложение — отличный вариант для стартапа.Первый вопрос, который возникнет у вас — по какой технологии разработки создавать приложение?Существует три подхода к разработке: нативный, кросс-платформенный и гибридный. Каждый имеет свои особенности и приводит к разным результатам. Чтобы не попасть под влияние выбора аутсорс-компании и разработать то, что максимально подойдет для особенностей вашего бизнеса, сравним все технологии.Нативный подходПриложение разрабатывается на “родном” языке для каждой платформы: Java для Android и Objective-C / C++ для IOS.Изначально по такому методу разработаны приложения, которые “вшиты” в устройство — будильник, браузер, галерея, музыкальный проигрыватель.Кросс-платформенный подходЕсли в нативном подходе одно и то же приложение разрабатывается отдельно и под iOS и под Android, то в кросс-платформенном подходе разрабатывается все за один раз.Приложение сможет работать на всех платформах.Языки программирование стандартные, как если бы вы разрабатывали сайт — HTML и CSS.Гибридный подходГибридные приложения объединяют особенности нативной и кросс-платформенной разработки.По сути, это кросс-платформенное приложение внутри “родной” оболочки.Интерфейс так же, как и в кросс-платформенном приложении использует браузер смартфона, но элементы, которые требуют отклика и высокой производительности разрабатываются на родных языках.Теперь, когда мы кратко разобрались с особенностью каждой разработки, проанализируем, какой тип выбрать, учитывая потребности вашего стартапа.Нативная разработка1 Производительность и скоростьПриложение разрабатывается под конкретную платформу, на ней оно будет работать максимально продуктивно. Такой сервис эффективно использует батарею, память смартфона. Код работает быстрее, новые функции интегрируются быстро и легко.Проще реализуются жесты, мультитач и отслеживание географического положения.2 Пользовательский опытЕсли клиент привык к интерфейсу Android, то он будет некомфортно чувствовать себя при использовании ОС IOS. Проектирование нативного приложения даст уверенность пользователям и интуитивное понимание внешнего вида и функционала.3 Нет ограниченийПриложение имеет полный доступ к службам и функциям смартфона (базы данных, геолокация, камера).4 Удобство тестированияЛегко контролируется производительность приложений. Если приложение потребляет больше памяти, чем ожидалось, или больше ресурсов процессора — в процессе тестирования это сразу видно.5 ДоступностьПользователи смогут загрузить приложение из “родных” магазинов: App Store, Google Play6 АдаптивностьНа рынке большое количество Android-устройств и приспособить дизайн макетов для всех из них эффективнее через нативную разработку.Недостатки1 Скорость разработкиЕсли вы хотите охватить приложением и iOS, и Android — это займет больше времени. Про...

Пока нет комментариев

Среди российских банков уже формируется группа лидеров в области применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения (далее – ИИ). Пока банковский сектор чаще всего использует решения на основе ИИ при оценке кредитного риска и в смежных сферах, но лидеры этим уже не ограничиваются. Отставание во внедрении технологий ИИ может осложнить выживание и крупным банкам, но догнать лидеров все еще реально без запредельного уровня инвестиций.Среди лидеров в сфере ИИ преобладают банки со специализацией на обслуживании физлиц, но есть и универсальные кредитные организации (см. подготовленную рейтинговым агентством «Эксперт РА» и RAEX (РАЭКС-Аналитика) классификацию банков в таблице 1). Банки-лидеры адаптировали под нужды ИИ свои ИТ-платформы, собрали сильные команды, организовали работу с данными, накопили опыт использования продвинутых алгоритмов машинного обучения. В многом благодаря их усилиям российский банковский сектор не отстает от общемировой тенденции превращения банков в подобие зарегулированной технологической компании. Чаще всего ИИ российские банки используют в кредитном анализе, при этом пока доминируют линейные модели (включая логрегрессию). Среди нелинейных моделей оценки кредитного риска наиболее популярны композиции решающих деревьев (случайный лес, градиентный бустинг). О применении нейронных сетей заявили только 2 банка из 11, принявших участие в анкетировании. Возможно, это связано с тем, что нейронные сети весьма требовательны к объему исходных данных, их сильным местом чаще называют распознавание образов, а не оценку рисков. В целом кредитный скоринг в том или ином виде есть у всех банков, участвовавших в анкетировании. Далее идет близкая к кредитному анализу сфера взыскания задолженности, которую отметили 2/3 респондентов. Еще 1 очень популярное направление – маркетинг, включая формирование индивидуальных предложений для клиентов. Работающее решение по автоматизации колл-центров имеет только 1 банк из опрошенных, аналогичная ситуация в области защиты информации. Наибольшего финансового эффекта от технологий ИИ российские банки ждут в таких сферах, как выявление мошеннических транзакций, взыскание задолженности и кредитный скоринг, – именно их банки чаще всего включали в тройку самых перспективных. Менее перспективными, по мнению опрошенных, являются работа колл-центров (их автоматизация за счет чат-ботов), контроль за соблюдением 115-ФЗ, маркетинг и алгоритмическая торговля. Реже всего российские банки рассчитывают на значимый результат от использования ИИ в управлении персоналом, отслеживании информационного фона в отношении банка, удаленной идентификации клиентов. На наш взгляд, такая оценка связана не столько с неприменимостью ИИ в этих областях, сколько с трудностями определения соответствующего финансового эффекта. Применению технологий ИИ мешает разрозненность сведений и информационных систем, но, решив проблему, банки столкнутся с острым дефицитом специалистов, способных обрабатывать эти данные. Среди ключевых трудностей при использовании ИИ опрошенные банки чаще всего отмечали разрозненность данных и информационных систем, низкую вероятность валидации модели регулятором как основы IRB-подхода и сложности в интерпретации результатов нелинейных моделей. Последние 2 проблемы тесно связаны – затруднения в общении с регулятором нередко вызваны тем, что у многих банков наилучшие результаты показывают скоринговые модели на основе нейронных сетей и композиций решающих деревьев, детальное описание алгоритмов которых настолько сложно, что их часто называют «черными ящиками». Гораздо реже опрошенные банки жалуются на нехватку компетенций у сотрудников, несоответствие политике безопасности или высокую стоимость решений. Вместе с тем в публичных выступлениях банковских специалистов нехватка кадров с необходимыми навыками очень часто оказывается на первом плане. Растущий интерес федеральных органов власти и Банка России к цифровизации сейчас усугубляет проблему с кадрами, но в перспективе создает более благоприятную регулятивную среду, что очень важно для банков, внедряющих технологии ИИ.Активное применение технологий ИИ уже в ближайшие годы может стать решающим аргументом в конкурентной борьбе за массовые сегменты. При этом прогресс в сфере ИИ в значительной мере обесценит сделанные ранее инвестиции банков в региональную сеть, обучение сотрудников, привлечение клиентов и повышение их лояльности. Хорошая новость в том, что попасть в группу лидеров в области ИИ пока можно даже без запредельного уровня инвестиций. Плохая – догонять надо прямо сейчас. Погоню за лидерами может облегчить большая доступность исходных данных: широкое распространение дистанционных каналов упрощает сбор структурированной информации, все больше данных могут предложить внешние поставщики. Вместе с тем собрать большую и слаженную команду, способную превзойти уже существующие на рынке решения, становится все труднее. Классификация банков по уровню использования технологий ИИРейтинговое агентство «Эксперт РА» и RAEX (РАЭКС-Аналитика) на основе указанной ниже методологии и проведенного анкетирования банков подготовили их классификацию по уровню использования технологий ИИ (см. таблицу 1). В опросе приняли участие в первую очередь лидеры российского рынка в сфере применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. В классификации, приведенной в таблице 1, нет класса «ниже среднего», поскольку банки, которые мало внимания уделяют технологиям ИИ, изначально не дали согласия на заполнение анкеты. Кроме того, от раскрытия информации отказался ряд банков, которые могли претендовать на класс «выше среднего», но не были уверены в попадании в группу лидеров.Таблица 1. Классификация банков по уровню использования технологий ИИКласс (краткое название) Класс (полное название) Банки, включенные в класс Значительно выше среднего Заявленный банком уровень использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения значительно выше среднего уровня, характерного для крупных российских банков. Тинькофф Банк, Банк ГПБ, МТС Банк Выше среднего Заявленный банком уровень использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения выше среднего уровня, характерного для крупных российских банков, при наличии значимого потенциала в этой сфере. Московский кредитный банк, Банк «Русский Стандарт», Промсвязьбанк, Банк «Ренессанс Кредит» Близок к среднему Заявленный банком уровень использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения близок к среднему уровню, характерному для крупных российских банков. УБРиР, БКС Банк, Банк «ДельтаКредит», Банк «Открытие» «Эксперт РА», «РАЭКС-Аналитика» на основе приведенной выше методологии и анкет банковМетодология исследования: ключевые аспектыПод искусственным интеллектом и машинным обучением в рамках исследования мы понимаем спектр алгоритмов, которые решают задачи, характерные для взаимодействия человека с внешней средой (например, распознавание и генерация речи, текстов, изображений и шаблонов поведения, предсказание поведения на основе предыдущих данных). Оценку уровня использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения мы производили на основе анкет, заполненных банками. Такая возможность была предоставлена примерно 50 банкам из числа топ-100 по активам. Анкету изначально не рассылали банкам, играющим роль институтов развития (Росэксимбанк, МСП Банк), небанковским кредитным организациям, банкам, которые обслуживают только крупных корпоративных клиентов, участникам банковских групп с низкой степенью самостоятельности в развитии бизнеса (например, анкету было предложено заполнить Альфа-банку, но ее не направляли в санируемый им Балтийский банк).Итоговая оценка учитывает нижеперечисленные факторы: 1. Уровень использования ИИ в рамках кредитного анализа (вес 45%), включая следующие показатели: 1.1 Охват сегментов кредитного бизнеса, развиваемых банком, технологиями ИИ (доля направлений кредитного бизнеса, где технологии ИИ применяют в принципе, включая ситуации, когда их используют только для отсечения наименее качественных заявок или для заявок вне «серой зоны»).1.2 Уровень доверия к имеющимся алгоритмам (доля направлений кредитного бизнеса, где технологии ИИ применяют для принятия решения по всем заявкам без исключения).1.3 Сложность алгоритмов, применяемых в кредитном анализе. Минимальный балл – при использовании только линейных моделей (включая логистическую регрессию, которая при логарифмировании принимает линейный вид); применение нелинейных моделей оценивалось более высоко; максимальный балл можно было получить при использовании графовых моделей, требующих прикладывать существенно больше усилий в сборе и обработке информации, но позволяющих банкам рассматривать своих клиентов комплексно, а не обособленно. Модели, основанные на графах, обычно выступают как источник новых признаков для комплексной модели, поэтому их использование может говорить о переходе банка на новый уровень моделирования и анализа. 1.4 Наличие экспертизы (доля направлений кредитного бизнеса, по которым у банка существует собственная экспертиза, то есть алгоритмы, разработанные самостоятельно).1.5 Разнообразие источников данных для разработки моделей (чем больше количество используемых при создании скоринговых моделей внешних источников, тем выше оценка).2. Уровень использования ИИ в рамках деятельности банка в целом (вес – 55%), включая следующие показатели: 2.1 Число направлений банковской деятельности, где решение на базе ИИ уже в промышленной эксплуатации (максимальный вес среди показателей раздела).2.2 Число направлений банковской деятельности, где решение на базе ИИ применяют в рамках пилотного проекта.2.3 Число направлений банковской деятельности, где решение на базе ИИ в разработке.2.4 Число направлений банковской деятельности, где решение на базе ИИ в стадии оценки и планирования.2.5 Решение на базе ИИ обсуждали, но от внедрения отказались (минимальный вес среди показателей раздела).Наибольший вес придан разделу 2, поскольку он характеризует широкий спектр возможностей использования ИИ. Более детальное изучение технологий кредитного анализа связано с тем, что обычно это направление банки развивают одним из первых, и на текущем этапе для выявления лидеров в данной сфере необходимо рассмотреть значительное число показателей. Хотя в методологии исследования использованы показатели, привязанные к активным для данного банка направлениям (то есть если в банке только 3 направления кредитного бизнеса, из них решения на базе ИИ применяют только в 2, то показатель охвата будет равен 2/3), специализированные банки (например, БКС Банк, Банк «ДельтаКредит») обычно получали несколько более низкую итоговую оценку из-за невысокого балла по разделу «Уровень использования ИИ в рамках деятельности банка в целом».Источник: dstglobal.ru

Пока нет комментариев

Поисковые технологии или в чем загвоздка написать свой поисковикКогда-то давно взбрела мне в голову идея: написать свой собственный поисковик. Было это очень давно, тогда я еще учился в ВУЗе, мало чего знал про технологии разработки больших проектов, зато отлично владел парой десятков языков программирования и протоколов, да и сайтов своих к тому времени было понаделано много.Ну есть у меня тяга к монструозным проектам, да…В то время про то, как они работают было известно мало. Статьи на английском и очень скудные. Некоторые мои знакомые, которые были тогда в курсе моих поисков, на основе нарытых и мной и ими документов и идей, в том числе тех, которые родились в процессе наших споров, сейчас делают неплохие курсы, придумывают новые технологии поиска, в общем, эта тема дала развитие довольно интересным работам. Эти работы привели в том числе к новым разработкам разных крупных компаний, в том числе Google, но я лично прямого отношения к этому не имею.На данный момент у меня есть собственный, обучающийся поисковик от и до, со многими нюансами – подсчетом PR, сбором статистик-тематик, обучающейся функцией ранжирования, ноу хау в виде отрезания несущественного контента страницы типа меню и рекламы. Скорость индексации примерно полмиллиона страниц в сутки. Все это крутится на двух моих домашних серверах, и в данный момент я занимаюсь масштабированием системы на примерно 5 свободных серверов, к которым у меня есть доступ.Здесь я в первый раз, публично, опишу то, что было сделано лично мной. Думаю, многим будет интересно как же работают Яндекс, Google и почти все мне известные поисковики изнутри.Есть много задач при построении таких систем, которые почти нереально решить в общем случае, однако с помощью некоторых ухищрений, придумок и хорошего понимания как работает железячная часть Вашего компьютера можно серьезно упростить. Как пример – пересчет PR, который в случае нескольких десятков миллионов страниц уже невозможно поместить в самой большой оперативной памяти, особенно если Вы, как и я, жадны до информации, и хотите кроме 1 цифры хранить еще много полезностей. Другая задача – хранение и обновление индекса, как минимум двумерной базы данных, в которой конкретному слову сопоставляется список документов, на которых оно встречается.Просто вдумайтесь, Google хранит, по одной из оценок, более 500 миллиардов страниц в индексе. Если бы каждое слово встречалось на 1 странице только 1 раз, и на хранение этого надо было 1 байт – что невозможно, т.к. надо хранить хотя бы id страницы – уже от 4 байт, так вот тогда объем индекса бы был 500гб. В реальности одно слово встречается на странице в среднем до 10 раз, объем информации на вхождение редко когда меньше 30-50 байт, весь индекс увеличивается в тысячи раз… Ну и как прикажите это хранить? А обновлять?Ну вот, как это все устроено и работает, я буду рассказывать планомерно, так же как и про то как считать PR быстро и инкрементально, про то как хранить миллионы и миллиарды текстов страниц, их адреса и быстро искать по адресам, как организованы разные части моей базы данных, как инкрементально обновлять индекс на много сотен гигов, ну и наверное расскажу как сделать обучающийся алгоритм ранжирования.На сегодня объем только индекса, по которому происходит поиск — 57Gb, увеличивается каждый день примерно на 1Gb. Объем сжатых текстов – 25Gb, ну и я храню кучу другой полезной инфы, объем которой очень трудно посчитать из-за ее обилия.С чего начинается поисковик, или несколько мыслей про crawlerИтак есть несколько крупных задач, которые должна решить система поиска, начнем с того что отдельную страницу надо получить и сохранить.Тут есть несколько способов, в зависимости от того, какие способы обработки Вы выберете в дальнейшем.Очевидно, надо иметь очередь страниц, которые надо загрузить из web, хотя бы для того чтобы потом на них смотреть длинными зимними вечерами, если ничего лучшего не придумать. Я предпочитаю иметь очередь сайтов и их главных страниц, и локальную мини очередь того что я буду обрабатывать в данное время. Причина проста – список всех страниц которые я хотел бы загрузить просто за месяц – может существенно превысить объем моего немаленького винчестера :), поэтому я храню только то что действительно необходимо – сайты, их на данный момент 600 тысяч, и их приоритеты и времена загрузки.При загрузке очередной страницы, все ссылки с этой страницы надо либо добавить в локальную очередь, если они остаются в рамках сайта, который я обрабатываю, либо в основной список сайтов к которым мне предстоит рано или поздно вернуться.Сколько страниц получать с одного сайта за раз? Лично я предпочитаю не больше 100 тысяч, хотя периодически меняю это ограничение всего на 1000 страниц. Да и сайтов на которых страниц больше – не так много.Сейчас рассмотрим подробнее:Если мы получаем 1 страницу за раз, все страницы последовательно, то сколько страниц мы обработаем, скажем, за час?— время получения страницы складывается из:времени, которое мы ждем ответа ДНС (оно, как показывает практика совсем не мало). ДНС сопоставляет имени сайта «site.ru» ip адрес сервера, на котором он лежит, и это не самая простая задача учитывая, что сайты имеют обыкновения переезжать, маршруты роутинга пакетов меняться и многое другое. Вкратце, ДНС сервер хранит таблицу адресов, и каждый раз мы стучимся к нему чтобы понять адрес – куда идти за страницей.времени коннекта и отсылки запроса (быстро если у вас хотя бы средний канал)времени получения собственно ответа – страницыИменно поэтому Яндекс, по слухам, в свое время столкнулся с самой первой проблемой – если получать действительно много страниц, то ДНС провайдера не в состоянии справится с этим – по моему опыту задержка составляла до 10 секунд на адрес, тем более что надо еще передать ответ туда сюда по сети, и я у провайдера не один. Замечу, что при запросе последовательно 1000 страниц с одного сайта, Вы будете каждый из 1000 раз дергать провайдер.С современным железом довольно просто поставить себе локальный кэширующий ДНС сервер в локальной сети, и грузить своей работой его, а не провайдер – тогда провайдер займется пересылкой Ваших пакетов быстрее. Однако можно заморочится и написать кэш в рамках вашего загрузчика страниц, если Вы пишете на достаточно низком уровне.Если же используете готовые решения типа LWP или HTTP модулей для Perl, то локальный ДНС сервер будет оптимален.Теперь положим, что ответ идет до Вас 1-10 секунд в среднем – есть быстрые сервера, а есть и очень медленные. Тогда в минуту Вы получили 6-60 страниц, в час 360-3600, в день примерно от 8000 до 60000 (осознано округляю в меньшую сторону на всевозможные задержки: в реальности при запросе 1 страницы за раз без локального ДНС, на канале 100mbit/s, Вы получите 10000 страниц в сутки, конечно, если сайты будут разные, а не один очень быстрый)И даже учитывая, что здесь не учтено время на обработку, сохранение страниц – результат, откровенно, мизерный.Ок, сказал я, и сделал 128 запросов за раз параллельно, все летало отлично – пик 120 тысяч страниц в час, пока не стали поступать матерные логии от админов серверов куда я стучался, о ДДОС атаках, ну да 5000 запросов за 5 минут это наверное не любой хостинг позволяет.Все решилось тем, что одновременно грузить я стал 8-16 разных сайтов, не больше чем по 2-3 страницы параллельно. Получилось что-то около 20-30 тысяч страниц в час, и меня это устроило. Надо сказать ночью показатели намного вырастают.Общие слова про устройство поиска в WebПоскольку очень много вопросов возникло про общую функциональность поисковика вот небольшая вводная статья. Чтобы было немного понятно что такое поисковая система и что она должна делать, опишу в общих словах. Наверное для спецов программеров будет не очень интересно, не обессудьтеНо, к делу: поисковая машина по моему скромному мнению должна уметь находить максимально релевантные результаты по поисковому запросу. В случае текстового поиска, к которому мы все привыкли, поисковый запрос – набор слов, лично я ограничил его длину восемью словами. Ответ – набор ссылок на страницы которые наиболее релевантны поисковому запросу. Ссылки желательно снабдить аннотацией, чтобы человек знал чего ожидать и мог выбрать из результатов нужный – аннотация называется сниппет.Надо сказать что задача поиска в общем виде не решается – для любого документа имеющего наибольшую релевантность например по слову «работа», можно создать модифицированную копию, которая будет иметь еще лучшую, с точки зрения поисковой машины, релевантность, однако будет полным бредом с точки зрения человека. Вопрос цены и времени, конечно. Из-за обширности Интернета на сегодняшний день таких страниц, мягко говоря, много. Разные системы борются с ними по-разному и с переменным успехом, когда-нибудь искусственный интеллект победит всех нас…Тут помогли бы алгоритмы распознавания смысла, однако я знаком всего с одним из них (которые действительно распознают смысл, а не считают статистику) и мало представляю его применимость. Потому задачи решаются эмпирически – т.е. подбором некоторых манипуляций со страницами, чтобы отделить «зерна от плевел».В реальном мире, прошерстить за секунду весь Интернет и найти результаты лучше всего подходящие, пока невозможно, поэтому поисковая машина хранит локальную копию того куска сети, который она успела собрать и обработать. Для того чтобы быстро получать из миллиарда страниц только те, которые содержат нужные слова строится «индекс» — база данных, в которой каждому слову соответствует список страниц которые это слово содержат. Естественно, в нем же надо хранить на каких местах были встречены искомые слова, как они были выделены в тексте, другие числовые метрики страницы, чтобы их использовать в процессе сортировки.Скажем у меня 100 миллионов страниц. Среднее слово встречается на 1-1,5% страниц, т.е. 1 миллион страниц на каждое слово (есть слова которые встречаются на каждой второй странице, а есть более редкие). Всего скажем 3 миллиона встречающихся слов – остальные встречаются гораздо реже и это в основном описки и цифры. На хранение 1 записи что конкретное слово встречается на конкретной странице уходит id страницы – 4 байта, id сайта – 4 байта, упакованная информация о том в каком месте и как было выделено – 16-32 байта, 3 коэффициента ссылочного ранжирования – 12 байт, остальные метрики еще около 12-24 байт. Какого объема будет индекс – оставляю вам на прикидку:3млн*1млн*суммарный объем записи.Для того чтобы построить этот индекс есть 3 механизма:индексация страниц – получение страниц из web и их начальная обработкапостроение ссылочных метрик типа PageRank на основе первичной информацииобновление существующего индекса – внос туда новой информации и его сортировка по полученным метрикам, в частности PageRank.Дополнительно надо сохранить тексты страниц – для построения аннотаций в процессе поискаПроцесс поискаМожно выделять много метрик релевантности, одни зависят от «полезности» результата конкретному пользователю, другие от общего количества найденного, третьи – от показателей самих страниц – например, некоторые поисковые системы имеют некий «эталон» к которому стремятся.Для того чтобы машина, т.е. сервер, мог бы отсортировать найденные результаты по какой-то метрике, используется набор чисел сопоставляемый каждой странице. Например – общее количество найденных слов в тексте данной страницы, их вес, расчитаный исходя из выделения этих слов в тексте страницы и тд. Другой род таких коэффициентов не всегда зависит от запроса – например количество страниц которые ссылаются на данную. Чем он больше тем более весома страница в выводе. Третий вид коэффициентов зависит от самого запроса – насколько редко используемые слова в нем встречаются, какие из них общеупотребительны, и их можно пропустить.Исходя из большого количества этих коэффициентов у каждой страницы поиск должен вывести одно число – релевантность и отсортировать все результаты по нему.Когда индекс уже построен, по нему можно искать:разбить запрос на слова, выбрать кусочки индекса соответствующие каждому слову, пересечь или сделать что-то еще, в зависимости от выбранной политикивычислить коэффициенты для каждой страницы – их количество, при желании, может быть далеко за тысячупостроить метрику релевантности исходя из коэффициентов, отсортировать, выбрать лучшие результатыпостроить аннотации — снипеты и вывести результат.Dataflow работы поисковой машиныВ предыдущей статье я немного порассказал про эксперименты с интенсивностью загрузки и работой Crawler’а, в общих чертах опишу DataFlow проекта до построения индекса, чтобы было понятно о чем я пишу. Каждый шаг я постараюсь описать подробно в соответствующей статьеИтак, скачанная страница первым делом попадает на выделение ссылок. Новые ссылки с текущего сайта попадают в локальную очередь для загрузки в текущей сессии, а на все другие сайты добавляются в общую очередь Crawler’а. В этой очереди содержаться только главные страницы сайтов.После сбора достаточного количества страниц одного сайта запускается анализатор, выделяются паттерны, присутствующие на большинстве страниц сайта, и они вырезаются.На выходе получаем тексты страниц без всего лишнего и сгруппированные по сайтам.Все готовые страницы одного сайта складываю в каталог, который попадает к индексатору. Индексатор создает маленькую версию «прямого» индекса, состоящего из нескольких (10-1000) сайтов подготовленных на предыдущем этапе – парсит HTML, сопоставляет слова, упаковывает, считает метрики пословные. Прямой индекс – это таблица где по ID документа я могу получить список слов и всю информацию об их вхождениях в документ. Также к нему прикладываются БД слов (построенная из этого маленького количества документов) и ссылок (все еще не добавленные в общий индекс и потому еще не имеющие ID). Ссылки идут к модулю пересчета PR (в информации у ссылок участвуют слова и их веса), остальное на обновление обратного индекса. Объем кусочка, который индексатор подготовил, обычно 100-300Mb за час. И это без текстов страниц.Подсчетом PR и различных метрик занимается отдельный модуль. Самое забавное что для подсчета PR удобнее хранить ссылки как строки, а не как ID т.к. далеко не все ссылки попадут в конечный индекс – забивать структуру хранения ссылок лишней информацией довольно глупо. Из-за этой особенности проще написать эту часть на Perl или подобном языке, который быстро работает со строками, либо придется организовать систему хранения большого кол-ва строк на структурном языке.На выходе индексатора получаем упакованный кусок прямого индекса. Но нам надо построить обратный индекс, чтобы можно было быстро искать. Обратный индекс это таблица, в которой каждому слову сопоставлен отсортированный по релевантности или PR (как у гугла) список документов в которых это слово есть. Понятно, что просто так взять прямой индекс и перегнать его в обратный займет годы когда база вырастет, поэтому все время инкрементально обратный индекс и пара десятков кусков прямого индекса подготовленного на предыдущей стадии объединяются, а потом сортируются. Технически это происходит одновременно – отсортированная вставка в отсортированный список. Тут много моментов как устроить БД чтобы она это выдержала, как сделать чтобы не надо было каждый раз файлы на сотню гигов копировать туда сюда, как поместить в память необходимый кусок и тд.Предварительно готовятся БД слов, метрик и всего прочего, так же инкрементально соединяя предыдущую версию с новой информацией. ID слов в мелком прямом индексе на ходу заменяются на те, которые соответствуют полной версии БД, и остальная информация аналогично.При построении обратного индекса также дополняется отдельная БД хранящая Url страниц — это отдельная большая структура, слишком много записей надо хранить и иметь быстрый доступ по ID, доступ для последовательного чтения в рамках одного сайта, быстро проверять существование ссылки, в описании структур БД я раскрою этот вопрос.На этапе перестроения обратного индекса нужны данные о PR, метриках страниц и всему прочему, что помогает сортировать результаты. На самом деле надо иметь только первые пару сотен тысяч результатов гарантировано отсортированными – если дело и дойдет до остальных – то это будет уже работа функции ранжирования.Построенный обратный индекс уже можно использовать для поиска – выбираем списки слов из запроса, ищем пересечение – считаем коэффициенты, дистанцию между найденными словами, ну и сортируем исходя из функции ранжирования.Еще немного из морфологии – сначала на основе морфологического словаря Зализняка выбираем наибольшую основу, отрезаем окончание, подставляем 1-ю словарную форму. Весь этот процесс собран в дерево для быстрого разбора по буквам, в конечных листьях содержатся варианты окончаний. Бежим по слову, параллельно спуская по дереву исходя из встреченной буквы, пока не дойдем до самого нижнего возможного листа – там, исходя из окончаний, подставляем нормализованное.Если же нормальной формы не нашлось, то применяем стемминг – исходя из текстов книг скачанных с lib.ru, я построил таблицу частоты встречаемости окончаний, ищем наиболее встречаемое из подходящих (тоже деревом) и заменяем на нормальную форму. Стемминг хорошо работает, если слова не было в языке еще лет 5-10 назад – легко разберет «краулеры» в «краулер».Про удаление малозначимых частей страниц при индексации сайтаВопрос отделения нужного и полезного контента от остальных рюшечек встает довольно часто перед теми, кто занимается сбором той или иной информации в Web.Думаю нет особой причины останавливаться на алгоритме разбора HTML в дерево, тем более, что в обобщенном виде такие парсеры учат писать курсе на 3-4 ВУЗа. Обычный стек, немного фишечек по пропуску аргументов (кроме тех что потом понадобятся), и выходное дерево как результат разбора. Текст разбивается на слова прямо в процессе разбора, и слова отправляются в отдельный список, где запомнены кроме общей информации и все позиции слова в документе. Понятное дело слова в списке уже в 1-й нормальной форме, про морфологию уже писал, здесь просто скопирую из предыдущей статьи.Сначала на основе морфологического словаря Зализняка выбираем наибольшую основу, отрезаем окончание, подставляем 1-ю словарную форму. Весь этот процесс собран в дерево для быстрого разбора по буквам, в конечных листьях содержатся варианты окончаний. Бежим по слову, параллельно спускаясь по дереву исходя из встреченной буквы, пока не дойдем до самого нижнего возможного листа – там, исходя из окончаний, подставляем нормализованное.Если же нормальной формы не нашлось, то применяем стемминг – исходя из текстов книг скачанных с lib.ru, я построил таблицу частоты встречаемости окончаний, ищем наиболее встречаемое из подходящих (тоже деревом) и заменяем на нормальную форму. Стемминг хорошо работает, если слова не было в языке еще лет 5-10 назад – легко разберет «краулеры» в «краулер»После долгих экспериментов с разбором HTML обратил внимание на то, что одинаковые блоки в HTML очевидно составляют одинаковые поддеревья – грубо говоря если есть 2 страницы, и 2 дерева и между ними сделать XOR то останется только нужный контент. Ну или если так проще – пересечение большинства таких деревьев по одному сайту даст вероятностную модель – чем в большем количестве деревьев встречен блок, тем меньше его значимость. Все что встречено более чем в 20% -30% — я выкидываю, смысла нет тратить время на дублированный контент.Очевидно родилось и решение: научится считать некую CRC от поддерева, для каждого поддерева тогда легко посчитать кол-во повторений. Тогда при повторном разборе обнулить вершины дерева которое встретилось слишком часто – легко, а из оставшегося дерева всегда можно обратно собрать текст страницы (хотя это и не требуется по сути нигде).Итак в 2 прогона по всем стран...

Пока нет комментариев

Создание сайтов и продвижение

Чтобы сделать сайт, потребуется не только время, но и определенный инструментарий. Прежде чем начинать, надо четко понимать, для каких именно целей будет создаваться ресурс в сети. Когда цель определена, тогда можно приступать к разработке проекта. На его основе и будет потом создан сайт.

Сейчас создание сайтов не представляет большой сложности, в интернете есть огромное количество шаблонов, позволяющих сделать его. Но лучше всего доверить такую работу опытным профессионалам, которые не только разработают проект, но и обеспечат продвижение сайтов.

Создание сайтов и SEO продвижение в интернете

Очень многое зависит от того, что требуется заказчику и какие цели он преследует. К сожалению, многие клиенты не вполне себе представляют цели создания сайта для себя. Они считают, что сайт должен только продвигать товар или услугу и приносить большую прибыль постоянно. В подавляющем большинстве случаев это действительно так, но нужна детальная проработка функционала. Это связано с тем, что после того, как разработка сайта закончена и вот-вот он будет запущен, заказчик начинает высказывать претензии, касающиеся того, что он не только имел ввиду, что сайт должен приносить прибыль, но и к примеру, повышать репутацию компании.

Поэтому так важно все прописать в начале работы все условия разработки проекта будущего сайта. Для этого создают техническое задание. В него включены все детали разработки проекта, функционал, особенности ресурса, сроки выполнения, возможности корректировки и так далее. Можно сказать, что это полноценный юридический договор, где каждая из сторон имеет свои права и обязанности. При создании сайта стоит договориться с заказчиком о том, что сроки выполнения могут быть сдвинуты. Это поможет избежать неприятных ситуаций. Может возникнуть вопрос, а зачем вообще обращаться к компании, когда столько шаблонов в сети. Можно и самим все сделать. Да, действительно, это так. Сделать можно своими силами, вот только пользы от такого сайта не стоит ожидать.

Если заказчик желает, чтобы сайт работал и давал доход, тогда ему следует обращаться к опытной команде, знающей все современные инструменты для создания и продвижения сайтов. В таком случае можно быть уверенными в том, что сайт будет сделан качественно и принесет доход. Если вам необходимо создать сайт, и продвинуть его в поисковой выдаче за короткий промежуток времени, обращайтесь в Веб-студию DST Global (dstglobal.ru). DST использует не только стандартный набор инструментов для создания сайта, но и свои авторские наработки. Создадим проект, учтем все ваши пожелания, запустим и продвинем его в поисковой выдаче!

Пока нет комментариев