Индексация базы данных

Крупные WEB проекты с большим объемом данных (big data) хранят свои страницы в определенных базах данных. К таким базам относятся — PostgreSQL, MYSQL, Microsoft SQL Server. Это очень удобный способ хранения большой информации, так как с помощью баз данных можно очень быстро её добавлять, удалять и модифицировать. Но главная проблема для SEO продвижения заключается в том, что поисковики сами по себе не видят базы данных и не индексируют их.

Как поисковики индексируют базы данных

Возникает вопрос — как поисковые системы индексируют базы данных с огромным количеством информации? Ответ — если страница сайта с необходимой информацией подгружается из базы данных при переходе по URL адресу (ссылке) внутри вебсайта, то такую информацию поисковик четко увидит и проиндексирует.

В случае, когда для получения информации пользователь должен ввести на сайте в строке поиска уточняющий вопрос, адресованный к базе данных, то поисковые роботы таких страниц самостоятельно не увидят и не проиндексируют.

Пример работы базы данных

Давайте разберем ситуацию на конкретном примере. Допустим, у вас есть крупный сайт с инциклопедией растений на 500 000 страниц, расположенных в алфавитном порядке.

Редактировать и одновременно хранить такое количество информации «сваленной в кучу» в виде HTML файлов очень не удобно. Чтобы как-то упорядочить информацию, нужно будет свести все данные в одну таблицу и сохранить в нескольких файлах в базе данных.

Допустим, Вы открыли сайт в файле Robots.txt для индексации поисковым роботам. Если на сайте будет список растений с иерархией (по буквам алфавита), то роботы скроллеры пройдут по таким ссылкам и занесут в индекс всю вашу энциклопедию растений.

Процесс индексации такого количества данных конечно же будет не быстрый, но спустя время вся информация с вашего WEB сайта будет проиндексирована.

Если у владельца сайта не хватило сил и времени, чтобы сформировать такое количество оглавлений в виде 500 000 ссылок (а это действительно титанический труд), то пользователь на сайте сможет найти определенное растение только с помощью внутреннего поиска и фильтров по определенным ключевым словам, входящим в название растений. Такая возможность есть на любом сайте c базой данных.

Но к сожалению поисковик это не живой пользователь и он не будет перебирать все названия растений и вставлять их в поиск по сайту. Он зайдет на саму страницу поиска, не обнаружит на ней ни одной ссылки и покинет сайт. В данном случае он занесет в индекс лишь одну страницу поиска по сайту и то если она будет не перекрыта для индексации в файле Robots.txt. Вся остальная информация состоящая из 500 000 растений останется для поисковика невидимой.

При создании крупного интернет-магазина или сайта нужно четко понимать, что поисковые роботы заносят в индекс лишь те страницы на которые ведут гипертекстовые ссылки. Сами по себе базы данных с огромным количеством различной информации являются невидимыми.

Из таких баз и состоит интернет. Причем такой «невидимой» информации в сотни раз больше чем «видимой».

Вместо заключения

Хотите выйти в ТОП10 Яндекс и долго там оставаться? Продвигайте свои сайты и интернет-магазины исключительно белыми SEO методами! Не умеете? Могу научить! Тем, кто хочет разобраться во всех премудростях SEO, предлагаю посетить мои курсы по SEO обучению, которые я провожу индивидуально, в режиме онлайн по скайпу.

Для тех, у кого нет времени проходить обучение и самостоятельно заниматься продвижением своих интернет-магазинов, предлагаю и в этом вопросе помощь. Я могу взять ваш сайт на SEO продвижение и за несколько месяцев вывести его в ТОП10 Яндекс.

Для того чтобы убедиться в моей экспертности, предлагаю ознакомиться с моими последними SEO кейсами и только после этого заказать у меня SEO продвижение. Ниже на видео один из примеров успешного продвижения строительного сайта в Санкт-Петербурге.