: UEFIMA.RU: Google решил узнать мнение пользователей, а также показать и опубликовать наиболее часто задаваемые вопросы от пользователей. Получился очень даже интересный перечень.
Среди вопросов, наиболее часто задаваемых являются: Когда будет конец света? Кто был Джордж Вашингтон? Вопросы, подобные этим исходят от функции автозаполнения запросов поисковой системы Google.
Эта функция предполагает, что можно войти и задать вопросы, путем простого набора первых букв в вопросе и поисковая машина завершит остальное.
Люди, которые посвятили свое время изучению поведения в интернете путем автозаполнения утверждают, что открывает большие и интересные модели поисков, в том числе по признакам начальных знаков вопроса, при этом поисковые системы отклоняться в сторону разумных и политически корректных из них
"Наша поисковая система является нашим лучшим другом и одна из немногих способна вести переговоры по всем вопросам, даже о вещах, которые вы не проговариваете со своим лучшим другом даже о деле.
Так или иначе, поисковые системы отражает общество", говорит Дэнни Салливан, редактор Search Engine, веб-сайта, который охватывает поиск в области промышленности.
Часто в работу поисковых систем с автозаполнением вмешиваются шутники. В последнее время Беттина Вульф, супруга Кристиана Вульфа, бывшего президента Германии, попросила Google, чтобы остановить автозаполнение таких терминов, как Prostituierte (проститутка) после их имени.
Google отказался, заявив, что не могут, так эту фразу набрали много, много раз и алгоритм программы поиска неспособен что-либо исправить.
Развитие авто-полного отражения привносит ненасытный спрос на скорости пользователей.
В эксперименте, Google обнаружили, что люди были счастливы, когда результаты поиска высветились за пару миллисекунд, причем в размере, который человеческий ум уже может воспринимать.
2024 год. Как Яндекс ранжирует сайты: глубокий взгляд за кулисы поисковой системы (часть 2)
Задача Яндекса, как одной из ведущих поисковых систем мира, выходит далеко за рамки простого предоставления результатов поиска.
Яндекс стремится предоставить пользователю не просто "лучший" ответ на запрос, но и максимально релевантный, учитывая при этом экономическую составляющую — монетизацию поиска через рекламу, при строгом запрете на покупку ссылок для повышения позиций.
Это сложная задача, требующая непрерывного совершенствования алгоритмов.
Прежде всего, Яндекс должен проиндексировать миллиарды веб-страниц, постоянно расширяющийся и меняющийся океан информации.
Этот процесс индексации — это огромная вычислительная операция, требующая не только мощных серверов, но и сложных алгоритмов, которые отсеивают дубликаты, некачественный контент и спам.
Яндекс использует для этого распределённые вычисления, позволяющие обрабатывать огромные объёмы данных параллельно на множестве серверов.
Каждая страница проходит через ряд проверок, определяющих её релевантность, качество контента и технические характеристики (скорость загрузки, мобильная адаптивность и т.д.).
После индексации наступает самая сложная часть — ранжирование. Ежедневно миллионы пользователей обращаются к Яндексу с самыми разнообразными запросами, от простых ("погода в Москве") до сложных ("лучшие рестораны итальянской кухни с вегетарианским меню в районе метро Таганская").
Невозможно вручную контролировать качество выдачи для каждого запроса. Поэтому Яндекс использует сложные алгоритмы, основанные на машинном обучении, что превращает поисковую систему в своего рода искусственный интеллект.
Аналогия с отбором яблок, приведённая в исходном тексте, лишь поверхностно иллюстрирует сложность процесса.
В действительности, "вкус" веб-страницы для Яндекса определяется множеством факторов.
Это не просто "размер, цвет, твердость" (аналогия с метаданными страницы), а гораздо более сложный набор параметров. В число этих параметров входят:
Релевантность контента: Насколько хорошо содержание страницы соответствует поисковому запросу. Яндекс анализирует не только ключевые слова, но и семантическое значение текста, используя для этого технологии обработки естественного языка (NLP).
Это позволяет понимать смысл запроса и находить страницы, содержащие не только точные совпадения, но и близкие по смыслу фразы.
Качество контента: Яндекс оценивает уникальность, полезность, авторский стиль и отсутствие фактических ошибок.
Страницы с низкокачественным контентом (спам, дубликаты, недостоверная информация) понижаются в ранжировании.
Для оценки качества используется ряд метрик, включая цитируемость, время пребывания пользователя на странице и коэффициент отказов.
Качество ссылочной массы: Хотя покупка ссылок запрещена, количество и качество ссылок на сайт остаются важным фактором.
Яндекс анализирует авторитетность сайтов, ссылающихся на целевую страницу, а также тематическую релевантность этих ссылок.
Наличие ссылок с авторитетных ресурсов, тематически связанных с сайтом, позитивно влияет на ранжирование.
Технические характеристики сайта: Скорость загрузки страницы, мобильная адаптация, наличие HTTPS-протокола – все это влияет на пользовательский опыт и, соответственно, на ранжирование.
Яндекс стремится предоставлять пользователям быстрые и удобные результаты поиска, поэтому сайты с техническими проблемами могут быть понижены в выдаче.
Поведенческие факторы: Яндекс анализирует, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска.
Если пользователи часто кликают на определённую страницу и проводят на ней много времени, это говорит о её релевантности и качестве.
Наоборот, высокий процент отказов (пользователи быстро покидают страницу) может свидетельствовать о низком качестве контента или технических проблемах.
Геолокация: Для многих запросов важна геозависимость. Например, запрос "пиццерии рядом" будет выдавать результаты, учитывающие местоположение пользователя.
Яндекс использует данные о местоположении пользователя, чтобы показывать наиболее релевантные результаты.
Freshness (свежесть контента): Для некоторых запросов, например, связанных с новостями, важна актуальность информации. Яндекс учитывает дату публикации контента, чтобы выводить более свежие и актуальные результаты.
Яндекс постоянно совершенствует свои алгоритмы, добавляя новые факторы ранжирования и улучшая существующие.
Процесс этот сложный и многогранный, и полное его описание заняло бы сотни страниц.
Но основная идея заключается в том, чтобы максимально точно определять релевантность и качество веб-страниц, предлагая пользователям наиболее подходящие результаты поиска, при этом используя сложные алгоритмы машинного обучения и анализируя огромное количество данных.
Аналогия с роботом, отбирающим яблоки, позволяет понять основную идею, но не отражает всей сложности и многообразия факторов, учитываемых поисковой системой Яндекс.
Опубликовано 2012-11-26.
