×
Россия +7 (909) 261-97-71

Как поисковые машины формируют подсказки для поиска

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 5831
Подпишитесь на нас в MAX

Выбрать нужные слова для поиска не всегда просто. Особенно если вы ищете информацию по малознакомой теме. Но когда вы вводите поисковый запрос, вам довольно часто предлагают аналогичные запросы, которые могут быть релевантны. Подсказки могут располагаться в различных частях страницы, но они все же есть.

Если вы так же любопытны, как и я, то вам наверняка интересно как поисковик находит альтернативные запросы. Если вы ищете что-то, в чем не очень разбираетесь, то вам точно хотелось бы знать помогут ли эти альтернативные запросы. Если же у вас свой сайт, то вас может заинтересовать вопрос о том, что, возможно, стоит оптимизировать сайт и для этих альтернатив.

Недавно опубликованный патент, принадлежащий корпорации Microsoft, раскрывает несколько подходов к формированию поисковых предположений и их представлению.

Многие описания патентов включают в себя раздел, описывающий проблемы, которые данная разработка решит. Вот проблемы, упомянутые в патенте Microsoft:

  1. Ограниченное пространство для презентации поисковых предположений.
  2. Определение наилучшей организации поисковых предположений и релевантных запросов.
  3. Исключение возможности отвлечения пользователя и создания помех в его поиске.
  4. Перегрузка пользователей излишним количеством возможностей выбора (в самом патенте это называется «когнитивная нагрузка»).
  5. Необходимость убедиться в том, что предоставленные предположения релевантны и могут помочь.

В описании патента более подробно раскрываются способы презентации и организации поисковых предположений. Именно эту информацию мы и рассмотрим далее.

К оптимизации поисковых предположений: Пользовательские интерфейсы и алгоритмы

Изобретатели: Feng Jing, Shuo Wang, Yang Jiangming, Lei Zhang

Принадлежит Microsoft

US Patent Application 20090171929

Опубликовано 2 июля 2009

Подано на рассмотрение 26 декабря 2007

Метод формирования поисковых предположений включает:

  1. Использование алгоритмов для поиска возможных запросов связанных с тем, который вводится в данный момент.
  2. Вычисление релевантности и частоты использования потенциальных кандидатов.
  3. Выдача поисковых предположений, основанная на ранжировании оценок.
  4. Организованная группировка поисковых предположений.
  5. Описание связей между поисковыми предположениями и текущим запросом для удобства пользователя.

Вот некоторые алгоритмы, которые могут быть использованы Microsoft для определения поисковых предположений:

  1. Алгоритм поисковой строки и частоты — определяет запросы-кандидаты, связанные с текущим запросом к поисковой системе. Кандидаты могут быть связаны с текущим запросом, если они содержат все его термины. Для связанных запросов считается, что они более релевантны, если они чаще запрашиваются. Этот алгоритм концентрируется на частоте запросов.
  2. Алгоритм лог-сессии запросов — этот алгоритм тоже рассматривает логи запросов, но он также учитывает термины, которые искались в одной сессии с запрашиваемым. Этот алгоритм концентрируется на том, чтобы предоставить пользователю результаты релевантные «его намерениям», и при этом термины в запросе пользователя и поисковом предположении могут не совпадать.
  3. Алгоритм контента поисковой выдачи — просматриваются результаты поиска по термину и из них выделяются ключевые термины или фразы. Этот подход может быть использован, если в логах запросов слишком мало данных для использования двух предыдущих алгоритмов.

Поисковыми предположениями могут быть:

  1. Единичные ключевые слова
  2. Комбинации ключевых слов
  3. Популярные фразы
  4. Связанные запросы

Запросы считаются связанными, если:

  1. Включают в себя термины поданного запроса
  2. Встречаются в значительном количестве сессий поиска
  3. Содержат высокочастотные термины или фразы из результата выдачи

Поисковое предположение может быть отображено:

  1. Вместе с результатами поиска как «похожие запросы»
  2. Вместе с результатами поиска как «наиболее часто ищут»
  3. В виде списка во время набора поискового запроса под строкой ввода
  4. Другими способами

Вот еще несколько «классификаций» поисковых предположений, упоминаемых в патенте Microsoft:

Похожие запросы — запросы, которые считаются наиболее релевантными из наиболее часто используемых запросов с тем же термином.

Наиболее искомые — релевантные термины и фразы из наиболее часто используемых (в отличии от предыдущего случая, здесь ударение ставится на частоту запросов). Их чаще всего располагают вверху страницы выдачи.

Уточнение по запросу — эти предположения сужают область основного поиска. К примеру, запрос «морская рыбалка» может быть сужен до «морская рыбалка Флорида».

Расширение по запросу — противоположные предыдущим предположения, расширяющие область основного поиска. К примеру, запрос «морская рыбалка Флорида» может быть расширен до «морская рыбалка».

«Также попробуйте» — связанные запросы, содержащие лишь одну часть или не содержащие вообще элементов оригинального запроса. Например, поиск по «Derek Jeter» может дать предположение «попробуйте также» поиск по «Alex Rodriguez», так как это игроки одной команды, которые часто упоминаются вместе.

Группировка поисковых предположений

В патенте приводится хороший пример группировки поисковых предположений на основе поиска слова «prada». Предположения могут быть организованы следующим образом:

[Линии продуктов] prada для женщин, prada спорт, partum spray

[Сумки Prada] женская сумочка, рюкзак, сумка на ремне, prada vela

[Материал] кожа, кожаный ремень, пластик, черная кожа

[Стили] темный, красный

[Prada в культуре] дьявол носит prada, herzog meuron.

Такая организация должна облегчить пользователю понимание поисковых предположений и причин, по которым они были предоставлены.

Мобильный поиск и автозаполнение

В патенте указывается, что для поиска с мобильных устройств было бы оптимальным предоставлять поисковые предположения в выпадающем меню под строкой ввода поискового запроса, так как это позволит уменьшить необходимое время работы с менее удобной, нежели обычная, клавиатурой мобильных устройств.

Впрочем, сейчас этот метод используется практически всеми поисковыми машинами и для всех пользователей.

Выводы

В патенте описываются три алгоритма для определения поисковых предположений. К сожалению, их описание недостаточно детализировано для того, чтобы понять, как они ранжируются между собой.

Поисковые предположения могут быть расположены в различных частях поисковой страницы в зависимости от типа предположения. Предположения, основанные на популярности или частоте выдачи, чаще всего выводятся верху страницы. В то же время предположения, основанные на релевантности или похожести, чаще всего выводятся внизу страницы.


Переводной материал, источник Seobythesea


Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Сергей Семенов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Сергей Семенов - Спасибо за вопрос. Нет, полностью автоматически отчёт не генерируется. Мы сознательно не пошли по пути «нажал кнопку — получил PDF». В RECOMO мы используем ИИ как инструмент анализа, а не как замену методологии. Наш процесс состоит из нескольких этапов: Проводится серия проверок в различных AI-системах (ChatGPT, Gemini, Claude и других) по заранее сформированной методике и набору запросов. Собираются данные о том, какие компании рекомендуются, в каком контексте, какие источники используются и какие цифровые сигналы присутствуют. Далее ИИ помогает структурировать и анализировать большой объём информации, выявлять закономерности и формировать черновики выводов. После этого отчёт обязательно проходит экспертную проверку нашей командой. Мы дополняем его интерпретацией результатов, практическими рекомендациями и проверяем, чтобы выводы действительно соответствовали данным. Пока рынок AI Search только формируется, полностью доверять генерацию подобных аудитов одной языковой модели было бы неправильно. Именно поэтому мы сочетаем собственную методологию, автоматизированный сбор и анализ данных и экспертную валидацию результатов. Наша цель — не просто красиво оформить отчёт, а дать бизнесу рекомендации, которые действительно помогут повысить AI Visibility и увеличить вероятность появления бренда в рекомендациях современных AI-систем.
Накрутка ПФ vs Бизнес: как накрутка поведенческих факторов «убьет» ваш бизнес в интернете
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Вообще бред несут-пункт позиции и там и там суотрудничать,банов нет,риски и остальные пункты просто смешно,пф гораздо эффективнее чем платить в пиксель)))
Мы сократили рутину SEO-специалиста на 95% – вот архитектура, которая это сделала
Гостьkorayaskin
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гостьkorayaskin - Можно также посмотреть разбор инструментов типа KeywordKick — помогает быстрее понять, где именно конфликт сигналов.
Сервисы для создания квизов: сравнение по конверсии, гибкости сценариев и интеграциям
Виктор
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Виктор - Без сервиса FormDesigner.ru эта подборка будет не полной. Удивлен, почему вы его не включили в список?
5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
Anna B.
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
Битрикс24 запускает бесплатный курс по вайбкодингу для гуманитариев
Ирина
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Ирина - Хорошее решение для бизнеса
Сайт компании в 2026 году: что проверяет Роскомнадзор и как не получить штраф
Олег Черников
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Олег Черников - Дима спасибо, отличный обзор! За ГОСТ Р 52872-2019 спасибо! Давно около него ходил.
Yandex Cloud сменил логотип и визуальный стиль
Гостьфы
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гостьфы - это че такое
Яндекс добавил продвинутую ИИ-модель в Алису на всех умных устройствах
Тимофей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Тимофей - Какой смысл усовершенствовать если в нашей стране запрещено говорить правду!
Рынок безалкогольных напитков в 2026 году: как категория продает через доверие к бренду
Алексей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алексей - Все бы хорошо, но это в прошлом. В 2026 г. о росте 2020-2025 гг. остается только мечтать. Рынок БАН перешел к снижению. К серьезному снижению.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
393
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
142
Комментариев
130
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!