Что ищут в яндексе статистика запросов

Наверное, нет ни одного вебмастера в СНГ, который бы не пользовался ресурсом под названием «Яндекс Вордстат». Он позволяет получить реальную статистику запросов пользователей, на базе чего появляется контент, который соответствует нашим интересам. Рассмотрим самые популярные запросы в Яндексе 2019 года, которые помогут удовлетворить любопытство и покажут реальную картинку популярных ниш для начинающих вебмастеров.

Вначале предлагаю Вам, друзья, ознакомиться с небольшим руководством по получению достоверной информации относительно получения точных показателей:

  • слова следует вводить в кавычках – «Рейтинг запросов в Яндексе»;
  • если интересует в правильном склонении, то дополнительно используется восклицательный знак – «!запросов !несколько»;
  • чтобы узнать сведения относительно группы похожих запросов необходимо задействовать скобки и символ |. Например, «(яндекс | yandex)».

Список популярных запросов в Яндексе 2019 года

«Видео»

Топ-10 популярных запросов 2019 года в системе Яндекс открывает слово «Видео». Собственно, не сложно догадаться в какой связке формируется среднечастотный запрос с указанным понятием. Естественно, большинство пользователей стараются найти бесплатный контент для просмотре онлайн. При этом большая доля трафика приходится на YouTube. «Книги» при этом пользователи прописывают в своем браузере примерно в 3 раза реже. По всей видимости, такой тип информации воспринимается проще. Не менее удивителен и тот факт, что слово «Ютуб» за месяц используют порядка 50 миллионов раз. В таком случае восприятие общей статистики кардинально меняется.

«Погода»

Вспоминается гениальное четверостишье Александра Александровича Блока: «Дом, улица, фонарь, аптека… Живи еще хоть четверть века – Дом, улица, фонарь, аптека». Извините, если с ошибками, как запомнил, так и пересказал (не на оценку). Действительно, с течением времени этот бессмертный запрос в Яндексе и Гугл продолжает оставаться бессменным лидером. Сколько бы, не прошло время, люди будут питаться, развиваться и следить за погодой, чтобы она не застала врасплох. Удивителен тот факт, что авторитетные ресурсы тоже остаются бессменными ловцами трафика и огромной аудитории пользователей. Поэтому конкурировать по этому запросу с институтами не рекомендую.

«Лучший»

Это слово является очень популярным запросом в Яндексе, потому что из-за широчайшего ассортимента товаров, информации и жесткой конкуренции в других нишах люди стали стремиться к Абсолюту. Таким путем удается существенно минимизировать в выдаче ненужные ресурсы, потому что каждый пользователь понимает, что поисковая система стала достаточно развитой, чтобы некачественный контент и ресурсы с плохим индексом качества сайта понижать в ранжировании. Вдобавок, многие интересует субъективное мнение разных авторитетных ресурсов. Например, если ищите технику, можете себе позволить «вбить» в ПС среднечастотный запрос «лучшие смартфоны 2019 года». В таком случае получите рейтинг от независимого портала – в 90% случаев.

Честно говоря, наличие слова «Фото» в рейтинге популярных запросов в Яндексе может кого-то шокировать, но это так. Видимо, сегодня крайне актуальны ресурсы, которые позволяют воспринимать информацию не только посредством текста, но и фотографий. Безусловно, большая часть трафика по этому ВЧ приходится на рецепты. То есть, люди хотят видеть результат того или иного кулинарного шедевра. Собственно, тут же ответ, почему многие ресурсы с хорошим информационным контентом не могут конкурировать с аналогами, где много пошаговых фото приготовления того или иного блюда. Если планируете опробовать свои силы в этой невероятно конкурентной нише – имейте в виде.

«Песни»

Оказывается, даже «Видео» не может конкурировать по популярность в поисковых системах с запросом «Песни». Более 117 миллионов человек регулярно ищут музыку в такой словоформе. При этом, наверняка, подавляющее большинство пытается загрузить музыку. Около 15% ищут определенную информацию. Например, исполнителя. И, примерно, 20% пользователей готовы слушать песни в режиме реального времени. Отсюда следует, что на территории СНГ действительно много меломанов, которые по сегодняшний день занимаются поиском интересных композиций непосредственно с помощью поисковой сети. Что это значит? Вполне реально создать ресурс, имея доступ к легальной музыке, чтобы ее делиться для любимых подписчиков.

«Бесплатно»

Не стоит вводить себя в заблуждения, полагая, что речь идет исключительно о контенте. Запрос «бесплатно» в Яндексе может встречаться в связке с разными словами: от доставки до загрузки файлов. При этом чаще всего пользователи желают бесплатно скачать торрент. В общей сложности популярность ресурса составляет порядка 60 миллионов показов. Около 11 миллионов показов приходится на запрос со словом «Слушать». Исходя из указанных данных отлично просматривается интерес пользователей к бесплатным ресурсам видео и аудио файлов. К сожалению, такие ресурсов всё меньше с каждым днем, а платного контента всё больше.

«Смотреть»

Учитывая спрос контента в YouTube на бесплатных ресурсах сериалов и фильмов, очевидно, что рейтинг популярных запросов в Яндексе пополняет ВЧ «Смотреть». Впрочем, вы и сами можете за собой заметить, что прописываете это слово в поисковой системе, если не ищите конкретный источник информации. Огромное количество родителей, педагогов, ученых каждый день могут использовать высокочастотный запрос, пытаясь найти определенное видео или фильм. Как правило, вносятся набор указанных символов для того, чтобы внести ясность – указать, что вы планируете получить доступ конкретно к медиа-контенту, а не просто статье.

«Купить»

Интернет-магазины стремительно развиваются. И тот факт, что самый богатый человек является владельцем сети Амазон, является тому подтверждением. Невзирая на поразительную конкуренцию, узкоспециализированный ресурс по продаже определенного вида продукции всегда находится целевую аудиторию. При этом крайне важно, чтобы была организована хорошая (быстрая) доставка, лояльные цены и продуманный шаблон. В противном случае, финансовые возможности даже крупных предпринимателей оказываются не конкурентными на фоне действительно продуманных ресурсов. В этой нише также весомое значение имеет количество положительных отзывов.

«Онлайн»

Еще один популярный запрос в Яндексе на 2019 год – «Онлайн». Собственно, тут и так всё ясно: пользователи ищут музыку и видео, чтобы насладиться медиа в режиме реального времени. При этом около 75% трафика приходится на фильмы, около 15% на сериалы и 5% на мультики. Вероятно, на просмотр телеканалов онлайн уходит крайне мало интереса. Впрочем, позиции телевидения на территории СНГ давно пошатнул тот же YouTube. Если еще несколько лет назад, запрос стоял чуть ли не на первом месте, сегодня его позиция вытеснена из Топ-5. Вполне вероятно, что в скором времени просматривать кинофильмы бесплатно будет сложно, соответственно, интерес упадет еще сильнее.

«Скачать»

Самый популярный запрос в Яндексе 2019 года – «Скачать». Сложно представить, какое слово может сравниться по охвату аудитории с этим ВЧ. Время от времени приходится обновлять софт, иногда хочется загрузить фильм или музыку. Собственно, даже не нужно прибегать к помощи «Вордстата», чтобы понять вполне закономерные и логичные вещи. Что же касается СЧ запросов, тут тоже не сложно догадаться, что в наше время наибольший спрос наблюдается на загрузку программного обеспечения для ПК и ноутбуков, фильмы, видеоролики и, конечно же, игры.

Друзья, если Вы обнаружили более востребованный ВЧ, не забудьте поделиться мнением, потому что это условный список, созданный для удовлетворения вашего любопытства. Не исключено, что есть более популярные, но не замеченные запросы.

Для грамотной работы со статистикой поисковых запросов WordStat нам потребуется изучить и применить на практике два базовых и пять вспомогательных операторов. Данную статью можно рассматривать как инструкция по применению Яндекс.Вордстат.

Известно, что если просто ввести интересующий нас запрос в статистику Яндекса по адресу https://wordstat.yandex.ru/ , то будет представлена частота, которая отражает общее число показов результатов выдачи за предыдущей отчетный период в ответ на все запросы с содержанием заданной фразы. Так, число рядом со словом «магазин» отражает суммарную частоту показов по всем запросам со словом «магазин» — «интернет-магазин», «магазин сотовой техники», «статистика магазина», «как правильно выбрать магазин для покупок» и так далее.

В большом числе случаев, это не очень информативные и не самые полезные данные и требуется применять ряд вспомогательных операторов и приёмов о которых и пойдет речь в данной статье.

Данные операторы используются для целого ряда задач — прогнозирования трафика из органического поиска и спецразмещения, прогнозирования отдачи от SEO и других.

Базовые операторы WordStat

К базовым операторам, без использования которых невозможно правильное понимание результатов работы статистики ВордСтат мы отнесем операторы «Кавычки» и «Восклицательный знак». Их определение и использование представлены ниже.

Как видно из примера, с помощью оператора «Восклицательный знак» можно быстро найти запросы с нужной нам словоформой одного или нескольких слов из фразы.

Совместное использование операторов «Кавычки» и «Восклицательный знак» позволяет получить так называемую «Точную частоту запроса» исходя из которой и строится прогноз трафика на сайт из контекста или органической выдачи. Требуется лишь верно предсказать показатель CTR (число кликов на 100 показов) для выбранной или занимаемой позиции.

Вспомогательные приёмы и операторы

Ещё большие возможности при работе с WordStat от Яндекса открываются с применением пяти дополнительных операторов. Это:

Оператор «Или» — задается символом «|» и полезен, когда требуется сравнить или «смещать» несколько фраз в статистике, а также для быстрого подбора семантики на страницу.

Оператор «Квадратные скобки» — задается символами «[]» между которым заключена фраза. Позволяет зафиксировать порядок следования слов в запросе. Важен для оценки популярности близких фраз, особенно по частотным запросам.

Оператор «Плюс» — задается символом «+» и полезен, когда требуется найти поисковые запросы со стоп-словами (предлогами, союзами, частицами).

Оператор «Минус» — задается символом «-» и полезен, когда требуется исключить запросы с использованием ряда слов.

Оператор «Группировка» — задается символами скобки «()» и полезен, когда требуется сгруппировать использование описанных выше операторов.

Примеры использования

Приведем примеры использования каждого из операторов, код запроса в WordStat для самостоятельного задания и таблицу поисковых запросов до и после из применения.

Пример кода:
шпаклевка | шпатлевка

«Квадратные скобки» и получение точной частоты запроса

Пример кода:
"[!офисная !мебель]"

Пример кода:
дела +на

«Минус»

Пример кода:
окна -пластиковые

«Группировка» и более сложный запрос

Пример кода:
(ворд стат | вордстат | wordstat | word stat) (операторы | приёмы | +какие | фишки | правила | +как)

Дополнительные возможности

На иллюстрации выше, цифрами отмечены: 1 — сам запрос, 2 — дата обновления статистики Яндекса по данным фразам, 3 — суммарное число показов по фразам которые соответствуют запросу, 4 — общее число показов по фразе.

Здесь очень важно не путать общее число показов из колонки 4 и число точных запросов по фразе, которое можно получить с использованием операторов «Кавычки», «Восклицательный знак» и «Квадратные скобки».

К дополнительным возможностям WordStat отнесем изучение истории (сезонности) спроса в тематике, получение частоты в заданном регионе и анализ популярности фраз в мобильном поиске (планшеты, мобильные телефоны).

Данные функции часто оказываются полезны при планировании рекламных кампаний.

История запроса

Можно быстро понять, как меняется интерес к выходу новой модели «IPhone 6S». К сожалению, в текущий момент история запросов не поддерживает операторы («ИЛИ», «Группировка», «Квадратные скобки»).

Изучение динамики по запросу [Новый год]. Хорошо видны резкие сезонные всплески и провалы после наступления января.

Частота в заданном регионе

Отдельного упоминания заслуживает получение частоты запроса в заданном регионе. С помощью разделения общей частоты запроса по регионам можно оценить как частоту заданного запроса в интересующей нас регионе (Москва, Москва и область, Санкт-Петербург и т.д.), так и относительную популярность того или иного запроса в регионе.

Из примера приведенного ниже видно, что запросы со словами «купить» и «Казань» преимущественно задают жители г. Казань, что весьма очевидно. Использование данной функции на практике иногда открывает и более неожиданные закономерности.

Сбор (парсинг) запросов заданной длинны

На практике бывает полезным использовать приём парсинга запросов заданной длинны (из 2, 3, 4 слов и так далее) с вхождением ключевого слова. Данная возможность оказывается особенно актуальной, если вы работаете в популярной тематике и сбор первых 41 страниц не позволяет получить все поисковые фразы.

Для сбора всех фраз с длиной в 3 слова используется конструкция вида:

"IPhone IPhone IPhone"

Данный запрос позволяет собрать уже не просто 41 страницу поисковых фраз произвольной длины, а 41 страницу фраз из трёх слов с вхождением «IPhone». Последовательный анализ запросов с длиной от 2 до 7 слов позволяет существенно увеличить охват целевой аудитории.

Для ускорения сбора частот, быстрого парсинга Яндекс.Вордстат и хранения целевых ядер, рекомендуется использовать программы и онлайн-сервисы автоматизации, к числу которых можно отнести «Пиксель Тулс». После быстрой настройки параметров сбора, можно получить широкое семантического ядро в рамках тематики.


Анализ проведён с помощью инструментов в сервисе Пиксель Тулс.

Детальный анализ словоформ для ВЧ-запросов

Для ВЧ-запросов длиной в 2 и более слов может пригодиться анализ частоты встречаемости словоформ. Для этого требуется ввести исходную фразу, скажем, "продвижение сайтов" и далее последовательно исключать точные популярные написания с помощью комбинации операторов вида — -"[!продвижение !сайтов]", что приводит к исключению наиболее частотной формы написания из статистики и появлению второй по популярности версии. Далее процедуру можно повторить.

Выводы

Мы рассмотрели все основные функциональные возможности сервиса статистики WordStat. Теперь вам остается лишь правильно применить полученные знания на практике для своих проектов.

Мы оставим «в рукаве» ещё две интересных и скрытых возможности ВордСтат для наших подписчиков. Хотите узнать их? Тогда оформите подписку на обновления проекта «Продвижение самостоятельно». Удачи!

Все, чем люди интересуются в Интернете, отражено в поисковых запросах. Отслеживайте популярные слова и фразы, чтобы построить стратегии продвижения и рекламы.

Ежедневно поисковые системы собирают все запросы пользователей и анализируют эти данные. Используйте в работе информацию о предпочтениях пользователей: популярные запросы, распределение поисковых запросов по времени, типу устройств и месторасположению. Ежегодно Яндекс также публикует самые популярные темы года.

Какие запросы были популярны у пользователей в 2017 году

Популярные темы. Яндекс в конце каждого года собирает статистику запросов, которые вызвали самый большой интерес у пользователей. Топ тем отличается от топ запросов. В темах Яндекс анализирует события и персоны прошедшего года и составляет рейтинг:

  • события России и в мире;
  • вещи и явления;
  • популярные мужчины и женщины;
  • спортивные события;
  • музыка;
  • фильмы;
  • мемы.

Информация берется за январь-ноябрь.

Дополнительно показывается популярность по месяцам отдельно. Популярность отдельных тем росла в течение года, других — держалась только пару месяцев.

Динамика популярности темы «Криптовалюта» в 2017 году

Динамика популярности темы «Спиннер» в 2017 году

Мобильные интересы на карте. Запросы в интернете различаются от района к району. Весной 2017 года Яндекс собрал статистику запросов, переданных с мобильных устройств, и составил интерактивную карту интересов пользователей в разных районах Москвы. Исследуйте популярные категории с ее помощью.

Популярные категории поисковых запросов Яндекс по районам Москвы

Поиск в метро. Яндекс отдельно проводит исследование об интересах пользователей в подземке. По данным поисковой системы, в 2017 г. ежедневно к поиску Яндекса обращались 150 тысяч пассажиров метро.

Активность в интернете в метро тоже имеет часы пик. Это 7.40 — 9.40 утром и 17.20 — 19.50 вечером. Наибольшее количество запросов бывает в промежутки с 8 до 9 утра и с 18.20 до 18.50 вечером.

Подавляющее количество запросов — информационные. Они связаны с темами IT, «Транспорт» и «Досуг». В течение дня запросы меняются. Утром самые популярные слова и фразы «как доехать» и «как добраться». По месту назначения лидируют суды, музеи и магазины. Вечером пользователи ищут рецепты блюд и сервисы по доставке еды. Перед закрытием метро большинство запросов связано с расписанием ночных автобусов.

Самые популярные запросы в Московском метро каждый час

Поиск по времени суток. В Яндексе поиск начинается в 6 утра. С 9 утра до 17 вечера основные поисковые запросы связаны с работой, с 17 до 22 — с учебой, после полуночи — кино, игры, интим.

Распределение интересов пользователей по времени суток

Для чего нужны популярные запросы

Выбор тем публикаций. СМИ, информационные сайты и блоги должны ориентироваться в предпочтениях пользователей. Основная задача таких ресурсов — привлечь максимальное количество посетителей и удовлетворить их информационные запросы. Чем более хайповые и востребованные темы будут освещаться, тем более популярнее будет ресурс. В каждой отрасли есть гиганты рынка и маленькие игроки. Для маленьких игроков проще получить свой кусок пирога от мегапопулярных тем, в которых пользователи вводят несколько тысяч запросов в день, чем от узких тематик, которыми пользователи интересуются редко. Например, для раскрутки финансового блога в 2017 г. лучше было использовать темы «криптовалюта» и «блокчейн», чем «биржевые индексы».

Планирование рекламной кампании. Рекомендуем маркетологам использовать в работе исследования Яндекса и открытую информацию, связанную с популярностью запросов в разных срезах. Для Москвы планируйте кампании на основе карты интересов пользователей, предпочтений в мобильном поиске, поиске в Московском метро.

Анализируйте информацию о предпочтениях пользователей в конкретном месте. Например, рекламу в Рекламной сети Яндекс создавайте по геолокациям и настраивайте показ рекламы внутри геолокации на сайты определенной тематики. Так, на территории аэропорта Шереметьево отбирайте сайты, относящиеся к категориям «транспорт», «телеком» и «погода», а на территории МГУ — IT, «учеба» и «языки».

Популярные поисковые запросы на территории аэропорта Шереметьево.

Популярные поисковые запросы на территории МГУ.

Подбор ключевых слов для продвижения. Популярность запросов влияет на содержание семантического ядра для продвижения сайта. Популярные поисковые запросы часто и самые конкурентные, поэтому продвижение по ним требует значительных финансовых ресурсов и времязатрат. Рекомендуем недавно созданные сайты продвигать по низкочастотным запросам. Подробнее об этом читайте в статье «Продвижение по низкочастотным запросам в 2018 году».

Для продвижения по популярным запросам ищите в поиске ключи, которые востребованы у пользователей, но имеют невысокую конкуренцию. Для этого ищите малоиспользуемые дорогие слова. С помощью сервиса SEMrush или подобного найдите поисковые запросы с высокой стоимостью клика в контекстной рекламе, но небольшим количеством сайтов, продвигаемых по этому запросу. Проанализируйте запрос и топ сайтов по нему. Если ключ имеет хорошую частотность, приносит трафик и его мало используют другие ресурсы, включайте его в список поисковых запросов для продвижения.

Составление структуры сайта. Планируйте структуру сверху вниз или снизу вверх. При методе «сверху-вниз» сначала определите наиболее популярные запросы. Под них создавайте отдельные большие разделы. Для запросов с меньшей частотностью проектируйте подразделы сайта или пишите отдельные статьи. При подходе «снизу-вверх» сначала отберите низкочастотники, затем их тематически сгруппируйте и запланируйте разделы и подразделы сайта.

Как подбирать популярные запросы

Запросы в Яндекс подбирайте с помощью сервиса Wordstat.Yandex. Если тематика анализируемых запросов широкая, используйте парсер, чтобы сократить время на сбор информации.

Частотность. Вбейте в поисковую строку Яндекс анализируемые слова, слово может быть одиночным или в составе фразы. Частотность, которую показывает сервис, включает слова и фразы в любых падежах и словоформах. Сортировка идет от максимального к минимальному.

Работа с операторами. Чтобы узнать количество запросов в точной словоформе, используйте операторы. Основные операторы:

  • «» — статистика только по заданным словам без учета дополнительных;
  • ! — для точного вхождения, фиксируйте окончания;
  • + — для добавления предлогов в запрос: поездка +в Лондон.

Регионы. В Wordstat выбирайте регион перед поиском запроса или анализируйте запрос по всем регионам. Фильтруйте отдельно по регионам: страны, федеральные округа, области и города, — или по крупным городам и подчиненным им областям. Обратите внимание на индекс региональности. Он рассчитывается на основе популярности запроса в среднем по России. Например, в Москве, Санкт-Петербурге и Екатеринбурге есть повышенный интерес к запросу «блокчейн», а в Нижнем Новгороде и Новосибирске интерес ниже, чем в целом по России.

История запросов. Смотрите рост популярности запроса в динамике. Сервис показывает изменения за последние два года. Операторы в запросе не действуют, общее количество указано во всех словоформах и словосочетаниях.

Пример динамики запроса

Сезонность. Если в истории запросов наглядно видны пики интереса пользователей в течение года, то такие товары или услуги относятся к сезонным. При планировании рекламы или продвижения учитывайте это.

Пример сезонного запроса

Мобильный поиск. Сервис показывается статистику отдельно по десктопным и мобильным запросам. Есть отдельное разделение на телефоны и планшеты.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock detector
',css:{backgroundColor:"#000",opacity:.6}},container:{block:void 0,tpl:'
'},wrap:void 0,body:void 0,errors:{tpl:'
',autoclose_delay:2e3,ajax_unsuccessful_load:"Error"},openEffect:{type:"fade",speed:400},closeEffect:{type:"fade",speed:400},beforeOpen:a.noop,afterOpen:a.noop,beforeClose:a.noop,afterClose:a.noop,afterLoading:a.noop,afterLoadingOnShow:a.noop,errorLoading:a.noop},c=0,d=a([]),e={isEventOut:function(b,c){var d=!0;return a(b).each(function(){a(c.target).get(0)==a(this).get(0)&&(d=!1),0==a(c.target).closest("HTML",a(this).get(0)).length&&(d=!1)}),d}},f={getParentEl:function(b){var c=a(b);return c.data("arcticmodal")?c:(c=a(b).closest(".arcticmodal-container").data("arcticmodalParentEl"),!!c&&c)},transition:function(b,c,d,e){switch(e=void 0==e?a.noop:e,d.type){case"fade":"show"==c?b.fadeIn(d.speed,e):b.fadeOut(d.speed,e);break;case"none":"show"==c?b.show():b.hide(),e()}},prepare_body:function(b,c){a(".arcticmodal-close",b.body).unbind("click.arcticmodal").bind("click.arcticmodal",function(){return c.arcticmodal("close"),!1})},init_el:function(b,h){var i=b.data("arcticmodal");if(!i){if(i=h,c++,i.modalID=c,i.overlay.block=a(i.overlay.tpl),i.overlay.block.css(i.overlay.css),i.container.block=a(i.container.tpl),i.body=a(".arcticmodal-container_i2",i.container.block),h.clone?i.body.html(b.clone(!0)):(b.before(''),i.body.html(b)),f.prepare_body(i,b),i.closeOnOverlayClick&&i.overlay.block.add(i.container.block).click(function(c){e.isEventOut(a(">*",i.body),c)&&b.arcticmodal("close")}),i.container.block.data("arcticmodalParentEl",b),b.data("arcticmodal",i),d=a.merge(d,b),a.proxy(g.show,b)(),"html"==i.type)return b;if(void 0!=i.ajax.beforeSend){var j=i.ajax.beforeSend;delete i.ajax.beforeSend}if(void 0!=i.ajax.success){var k=i.ajax.success;delete i.ajax.success}if(void 0!=i.ajax.error){var l=i.ajax.error;delete i.ajax.error}var m=a.extend(!0,{url:i.url,beforeSend:function(){void 0==j?i.body.html('
'):j(i,b)},success:function(a){b.trigger("afterLoading"),i.afterLoading(i,b,a),void 0==k?i.body.html(a):k(i,b,a),f.prepare_body(i,b),b.trigger("afterLoadingOnShow"),i.afterLoadingOnShow(i,b,a)},error:function(){b.trigger("errorLoading"),i.errorLoading(i,b),void 0==l?(i.body.html(i.errors.tpl),a(".arcticmodal-error",i.body).html(i.errors.ajax_unsuccessful_load),a(".arcticmodal-close",i.body).click(function(){return b.arcticmodal("close"),!1}),i.errors.autoclose_delay&&setTimeout(function(){b.arcticmodal("close")},i.errors.autoclose_delay)):l(i,b)}},i.ajax);i.ajax_request=a.ajax(m),b.data("arcticmodal",i)}},init:function(c){if(c=a.extend(!0,{},b,c),!a.isFunction(this))return this.each(function(){f.init_el(a(this),a.extend(!0,{},c))});if(void 0==c)return void a.error("jquery.arcticmodal: Uncorrect parameters");if(""==c.type)return void a.error('jquery.arcticmodal: Don\'t set parameter "type"');switch(c.type){case"html":if(""==c.content)return void a.error('jquery.arcticmodal: Don\'t set parameter "content"');var d=c.content;return c.content="",f.init_el(a(d),c);case"ajax":return""==c.url?void a.error('jquery.arcticmodal: Don\'t set parameter "url"'):f.init_el(a("
"),c)}}},g={show:function(){var b=f.getParentEl(this);if(b===!1)return void a.error("jquery.arcticmodal: Uncorrect call");var c=b.data("arcticmodal");if(c.overlay.block.hide(),c.container.block.hide(),a("BODY").append(c.overlay.block),a("BODY").append(c.container.block),c.beforeOpen(c,b),b.trigger("beforeOpen"),"hidden"!=c.wrap.css("overflow")){c.wrap.data("arcticmodalOverflow",c.wrap.css("overflow"));var e=c.wrap.outerWidth(!0);c.wrap.css("overflow","hidden");var g=c.wrap.outerWidth(!0);g!=e&&c.wrap.css("marginRight",g-e+"px")}return d.not(b).each(function(){var b=a(this).data("arcticmodal");b.overlay.block.hide()}),f.transition(c.overlay.block,"show",d.length>1?{type:"none"}:c.openEffect),f.transition(c.container.block,"show",d.length>1?{type:"none"}:c.openEffect,function(){c.afterOpen(c,b),b.trigger("afterOpen")}),b},close:function(){return a.isFunction(this)?void d.each(function(){a(this).arcticmodal("close")}):this.each(function(){var b=f.getParentEl(this);if(b===!1)return void a.error("jquery.arcticmodal: Uncorrect call");var c=b.data("arcticmodal");c.beforeClose(c,b)!==!1&&(b.trigger("beforeClose"),d.not(b).last().each(function(){var b=a(this).data("arcticmodal");b.overlay.block.show()}),f.transition(c.overlay.block,"hide",d.length>1?{type:"none"}:c.closeEffect),f.transition(c.container.block,"hide",d.length>1?{type:"none"}:c.closeEffect,function(){c.afterClose(c,b),b.trigger("afterClose"),c.clone||a("#arcticmodalReserve"+c.modalID).replaceWith(c.body.find(">*")),c.overlay.block.remove(),c.container.block.remove(),b.data("arcticmodal",null),a(".arcticmodal-container").length||(c.wrap.data("arcticmodalOverflow")&&c.wrap.css("overflow",c.wrap.data("arcticmodalOverflow")),c.wrap.css("marginRight",0))}),"ajax"==c.type&&c.ajax_request.abort(),d=d.not(b))})},setDefault:function(c){a.extend(!0,b,c)}};a(function(){b.wrap=a(document.all&&!document.querySelector?"html":"body")}),a(document).bind("keyup.arcticmodal",function(a){var b=d.last();if(b.length){var c=b.data("arcticmodal");c.closeOnEsc&&27===a.keyCode&&b.arcticmodal("close")}}),a.arcticmodal=a.fn.arcticmodal=function(b){return g[b]?g[b].apply(this,Array.prototype.slice.call(arguments,1)):"object"!=typeof b&&b?void a.error("jquery.arcticmodal: Method "+b+" does not exist"):f.init.apply(this,arguments)}}(jQuery); } } function randomFlat(min,max){return Math.floor(Math.random()*(max - min + 1))+min} var ajax_url_now_me = 'https://pcznatok.ru/wp-admin/admin-ajax.php'; function flat_func_before(e,t,r){setTimeout(function(){e.before(t)},r)}function flat_func_after(e,t,r){setTimeout(function(){e.after(t)},r)}function flatlsTest(){var e="test_56445";try{return localStorage.setItem(e,e),localStorage.removeItem(e),!0}catch(e){return!1}}function flatgetCookie(e){var t=document.cookie.match(new RegExp("(?:^|; )"+e.replace(/([\.$?*|{}\(\)\[\]\\\/\+^])/g,"\\$1")+"=([^;]*)"));return t?decodeURIComponent(t[1]):void 0}function flatsetCookie(e,t,r){var a=(r=r||{}).expires;if("number"==typeof a&&a){var n=new Date;n.setTime(n.getTime()+1e3*a),a=r.expires=n}a&&a.toUTCString&&(r.expires=a.toUTCString());var o=e+"="+(t=encodeURIComponent(t));for(var i in r){o+="; "+i;var l=r[i];!0!==l&&(o+="="+l)}document.cookie=o}var flatDetect={init:function(){this.browser=this.searchString(this.dataBrowser)||!1,this.OS=this.searchString(this.dataOS)||!1,this.referer=this.cookieReferer()},cookieReferer:function(){return parent!==window?"///:iframe":!0!==flatlsTest()?""!=document.referrer?document.referrer:"///:direct":(void 0===flatgetCookie("flat_r_mb")&&flatsetCookie("flat_r_mb",~window.location.search.indexOf("zen.yandex")?"///:zen":(""!=document.referrer?document.referrer:"///:direct"),{path:"/"}),flatgetCookie("flat_r_mb"))},searchString:function(e){for(var t=0;tparseInt(e.chapter_limit)){for(var r=[],a="",n=0;n=t.client_width)&&("0"!=e.html[n].group?t.client_block?(null==r["group_"+e.html[n].group]&&(r["group_"+e.html[n].group]=[]),r["group_"+e.html[n].group].push(e.html[n].html_block)):(null==r["group_"+e.html[n].group]&&(r["group_"+e.html[n].group]=[]),r["group_"+e.html[n].group].push(e.html[n].html_main)):t.client_block?r.push(e.html[n].html_block):r.push(e.html[n].html_main));for(var o in r)a="object"==typeof r[o]?a+"\n"+r[o][randomFlat(0,r[o].length-1)]:a+"\n"+r[o];if(""!=a){if(void 0!==e.how.simple&&("1"==e.how.simple.position&&jQuery(".flat_pm_start").after(a),"2"==e.how.simple.position&&jQuery(t.content_until[Math.round(t.content_until.length/2)]).after(a),"3"==e.how.simple.position&&jQuery(".flat_pm_end").before(a)),void 0!==e.how.onсe){if("true"==e.how.onсe.search_all)var i=jQuery("body").children();else i=t.content_until;(i=i.find(e.how.onсe.selector).add(i.filter(e.how.onсe.selector))).length>0&&(l="bottom_to_top"==e.how.onсe.direction?i.length-e.how.onсe.N:e.how.onсe.N-1,"before"==e.how.onсe.before_after?jQuery(jQuery.grep(i,function(e,t){return t==l})).before(a):jQuery(jQuery.grep(i,function(e,t){return t==l})).after(a))}if(void 0!==e.how.iterable&&(i=(i="true"==e.how.iterable.search_all?jQuery("body").children():t.content_until).find(e.how.iterable.selector).add(i.filter(e.how.iterable.selector))).length>0){var l=e.how.iterable.N,_=0;"bottom_to_top"==e.how.iterable.direction&&(i=i.get().reverse()),"before"==e.how.iterable.before_after?jQuery(jQuery.grep(i,function(e,t){return(t+1)%l==0})).each(function(){flat_func_before(jQuery(this),a,_),_+=10}):jQuery(jQuery.grep(i,function(e,t){return(t+1)%l==0})).each(function(){flat_func_after(jQuery(this),a,_),_+=10})}if(void 0!==e.how.popup){var s=!0;jQuery.arcticmodal("close"),"px"==e.how.popup.px_s?jQuery(window).scroll(function(){jQuery(this).scrollTop()>e.how.popup.after&&s&&(s=!1,jQuery('
'+("true"==e.how.popup.cross?'
':"")+a+"
").arcticmodal())}):setTimeout(function(){jQuery('
'+("true"==e.how.popup.cross?'
':"")+a+"
").arcticmodal()},1e3*e.how.popup.after),jQuery("body").on("click",".flat_pm_arcticmodal .flat_pm_cross",function(){jQuery.arcticmodal("close")})}if(void 0!==e.how.outgoing){var f;switch(s=!0,e.how.outgoing.whence){case"1":f="top";break;case"2":f="bottom";break;case"3":f="left";break;case"4":f="right"}jQuery("body").append('
"+("true"==e.how.outgoing.cross?'
':"")+a+"
"),"px"==e.how.outgoing.px_s?jQuery(window).scroll(function(){jQuery(this).scrollTop()>e.how.outgoing.after&&s&&(s=!1,jQuery(".flat_pm_outgoing."+f).addClass("show"))}):setTimeout(function(){jQuery(".flat_pm_outgoing."+f).addClass("show")},1e3*e.how.outgoing.after),jQuery("body").on("click",".flat_pm_outgoing .flat_pm_cross",function(){jQuery(this).parent().removeClass("show")})}}}}function flat_jQuery_is_load(){if(flat_pm_arcticmodal_load(),flat_pm_arr.length>0){jQuery('[data-flat-attr="img"]').each(function(){var e=jQuery(this);e.parent().is("a")&&e.parent().attr("data-flat-attr","a-img"),e.parent().is("p")&&e.parent().attr("data-flat-attr","p-img"),e.parent().parent().is("p")&&e.parent().parent().attr("data-flat-attr","p-img")});var e=new Date,t={},r=!0;t.client_width=window.innerWidth,t.client_date=e.getFullYear()+"-"+(2==(e.getMonth()+1+"").length?e.getMonth()+1:"0"+(e.getMonth()+1))+"-"+(2==(e.getDate()+"").length?e.getDate():"0"+e.getDate()),t.client_time=(2==(e.getHours()+"").length?e.getHours():"0"+e.getHours())+":"+(2==(e.getMinutes()+"").length?e.getMinutes():"0"+e.getMinutes()),t.client_block=detectAdb_var,t.client_country,t.client_city,t.content_until=jQuery(".flat_pm_start").nextUntil(".flat_pm_end"),t.client_os=flatDetect.OS,t.client_browser=flatDetect.browser,t.client_referer=flatDetect.referer;for(var a=0;anew Date(t.client_date+"T"+flat_pm_arr[a].date.time_to+":00")||new Date(t.client_date+"T"+t.client_time+":00")new Date(flat_pm_arr[a].date.date_to+"T00:00:00")||new Date(t.client_date+"T00:00:00")
Теракт в метро в Санкт-Петербурге Криптовалюта
«Синий кит» и группы смерти Спиннер
Скандал вокруг фильма «Матильда» iPhone X
Штраф за отсутствие знака «Шипы» Samsung Galaxy S8
Деятельность ФБК iPhone 8
Вирус в Турции Голосовой помощник Алиса
Шторм в Москве Рэп-баттлы
Мощи Николая Чудотворца Обновленная Nokia 3310
Преследование рохинджа в Мьянме Блокчейн
Парк «Зарядье» Новые купюры 200 и 2000 рублей