ГІБРИДНА МОДЕЛЬ MCDM ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ВДОСКОНАЛЕННЯ ПОШУКОВОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ

Анотація

Метою дослідження є розроблення інтегрованої моделі підтримки прийняття рішень у сфері пошукової оптимізації (SEO) із використанням гібридного підходу, що поєднує методи DEMATEL, DANP та VIKOR. Така модель дозволяє комплексно оцінювати взаємозв’язки між технічними, контентними та поведінковими факторами оптимізації, визначати їх системну роль та формувати обґрунтовані управлінські рішення в умовах зростаючої складності алгоритмів пошукових систем. На відміну від лінійних та ієрархічних методів оцінювання, запропонований підхід враховує міжкритеріальні залежності та причинно-наслідкові впливи, що робить його особливо придатним для аналізу сучасних SEO-процесів. У межах емпіричного дослідження проаналізовано групу вебресурсів технологічного сектору, для яких було сформовано експертні оцінки за вісьмома ключовими критеріями: якість контенту, семантичне ядро (ключові слова), швидкість завантаження сторінок, структура сайту, мобільна адаптивність, профіль зворотних посилань, поведінкові та технічне фактори. Метод DEMATEL дав змогу побудувати матрицю причинно-наслідкових впливів і визначити домінантні критерії, серед яких провідну роль відіграють структура сайту та швидкість завантаження. Подальше застосування методу DANP забезпечило обчислення інтегральних ваг критеріїв, що відображають їхню відносну важливість у мережі взаємозалежностей. На завершальному етапі метод VIKOR був використаний для компромісного ранжування вебресурсів та визначення сайтів із найбільш збалансованими параметрами. Отримані результати підтверджують ефективність гібридної MCDM-моделі для формування стратегічних SEO-рішень, оптимізації ресурсів, виявлення «вузьких місць» та підвищення релевантності вебресурсів у пошуковій видачі. Запропонований підхід може бути корисним для фахівців із оптимізації, маркетологів і аналітиків, які потребують кількісного, системного та прозорого методу оцінювання якості оптимізації.