Ок я понял, а если скажем сделать так в макет сайта ниже новости написать статью разбавляя ее выводом из доп полей или тегами пример: 
Спасибо вас, что вы посетили наш сайт и просмотрели новость {title}, которая находится в жанре:  {link-category}. Так же мы советуем к просмотру интересные новости: {related-news} (шаблон меняем на строчное перечисление через запятую). Также вы можете скачать музыку  [xfvalue_year] года. И изучить биографию певца:  [xfvalue_dir].
Уникальность будет около 30-60% для каждой новой новости.?? Как считаете такое можно использовать??

Цитата
Vlad Straychenko пишет: Слышал, что при синонимизации текста он получается на 90% уникальным, но читать такое невозможно, он становится нечитабельным. Интересно как Яндекс вычилсяет такие тексты. И возможно при помощи их придать уникальности краденной статьи?

Синонимы определяют контекст слова, т.е. указывают на него. Для каждого контекста существует свое применение, специализация, скажем так. Поэтому существуют разные словари в которых один и тот же термин трактуется и означает разное. Если термин из другого контекста применить в несвойственном ему (а это и видит яндекс), то текст получается кривой.
Существуют тематики, где игра контекстами составляет бизнес-процесс, он является рабочим инструментом у юристов, к примеру. Их хлеб в использовании синонимов таким образом, чтобы обязательства по тому или иному договору можно было использовать с точностью до наоборот. Вы прочитаете документ, где де факто вы отдали деньги и вам должны, а де юро вы сам должником окажетесь

Синонимайз, где контексты близки слишком сильно и человек не обращает внимания на мелкие искажения (смысл текста сохраняется, хотя и лишается красок) Яндекс может воспринимать как совершенно уникальный текст, чем и пользуется СЕО индустрия и говнокопирайтеры в частности. Однако прогресс не стоит на месте и Яндекс учится отличать синонимизированные документы и определять, является ли очередной текст повторением смысла уже имеющихся в коллекции. Т.е. критерием является наличие или отсутствие идентичного смыслового содержания.
Т.е. синонимайз, как таковой не определяется, определяется повторение смысла содержимого и последовательности его изложения.
Смысл любого документа представляется яндексом как набор измеренных взаимосвязей между ключевыми фразами о которых яндекс знает. Т.е. любой документ представляет собой некоторую конструкцию из них, где каждый ключ связан с другим отрезками, длина которых показывает степень родства одного ключа с другим. Чем больше степень этого родства, тем отрезок в этой конструкции, связывающий 2 ключа меньше. Степень родства или как ее еще называют, степень логической близости, находится из статистики частот применимости одного ключа с другим. К примеру, любой ВЧ потому и ВЧ, что имеет очень большое число совместной встречаемости в других ключах.
Вот вся эта конструкция и вычисленные для ВСЕХ известных яндексу ключевых слов степень их логического родства или близости, называется частотным ЗАПРОСНЫМ ГРАФОМ. Именно она обновляется при каждом апе и именно из нее вам выводят в вордстате статистику, которая обновляется несколько реже.
Вот этот частотный граф, в его форме и содержании, заключен СМЫСЛ всех понятий. И при семантическом разборе любого документа, яндекс для каждого формирует на базе общего запросного графа образ смысла этого документа, высчитывает принадлежность к той или иной тематике (путем оценки его логической близости ко всем категориям в ЯК), смотрит на сколько точно соответствует этот образ эталонному, отвечающий на поисковой запрос наиболее релевантно по нескольким поисковым целям в соответствии с классификатором по целям. В общих чертах, именно так происходит семантический анализ и ранжирование.

Ок я понял, но тогда как обьяснить сайты которые с успехом пользуются такими текстами к примеру тут: www.cinemaplayer.ru и обратите внимание на сцетчик посещений 20 тыс трафа в день! Не похоже что сайт под фильтрами)