Factores de Impacto que Influyen en el Posicionamiento Web para el Criterio de búsqueda en Google sobre Firmas Jurídicas en la ciudad de Toronto - Canadá
Notice bibliographique
Résumé
Buscar información en Google se ha convertido en una actividad común en la vida cotidiana de los usuarios o consumidores. El propósito de esta investigación es estudiar los factores que inciden en el posicionamiento web de Google en Toronto. Para entender la importancia de los factores que inciden en el posicionamiento de un negocio en la web se analizó los tres resultados que aparecen en Google cuando se tiene un criterio de búsqueda a nivel local. En esta investigación se analiza la localidad de Toronto y con la palabra clave “personal injury lawyer Toronto”, (abogado para accidentes y lesiones personales en Toronto). Se utilizó una metodología cualitativa para analizar elementos específicos de los tres perfiles de negocio de Google posicionados por la palabra clave que aparecen en la primera página de búsqueda de Google. Se utilizó la escala de Likert con una valoración del 1 al 5 para analizar la relevancia, la distancia y la prominencia de las firmas, factores que Google recomienda para tener un mejor posicionamiento web local. En conclusión, la interpretación estadística de los resultados señaló que los estudios jurídicos posicionados son: Neinstein, Diamond & Diamond y Preszler. Segundo, se identificó exhaustivamente los factores prominencia, distancia y relevancia para cada firma. Finalmente, la distancia, relevancia y prominencia son factores que no trabajan aisladamente sino en conjunto influyen positivamente en el posicionamiento web.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».