×
Россия +7 (495) 139-20-33

Как поисковые машины формируют подсказки для поиска

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 3906

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


(Голосов: 5, Рейтинг: 5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Ане Макаровой


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
Что скрывает «Прогноз бюджета Яндекс.Директ»?
Михаил Мухин
15
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Михаил Мухин - Здравствуйте! 1-2. Считает стенд. Ссылка на него дана, но могу повторить: online.p-c-l.ru/competition/task/card/id/106. Нажмите на кнопку "Начать" и заранее приготовьте прогноз бюджета Яндекс. Суть расчета: перебор комбинаций всех ставок на всех фразах, построение бюджетных когорт - бюджетов с одинаковым СРС, отбор в каждой когорте бюджета с максимальным количеством кликов и ..., да упорядочивание этих бюджетов по мере возрастания СРС, причем берем не все, а с фиксированным шагом. 3. Гугл считается через поправочные коэффициенты. Мы перевариваем океан данных и представляем их. На удивление, получается не менее, хотя и не более точно, как и прогноз Яндекс. Конечно, нужно понимать, что это очень примерные прикидки, фактически перевод неточного прогноза Яндекс в удобочитаемую форму, не больше. Самое интересное начинается, когда применяешь метод бюджетных когорт к измерению показателей фраз на реальной рекламной кампании в режиме 48х7. Первые результаты очень хорошие. Если хотите присоединиться к бесплатному тестированию, напишите Эльвире r-support@r-broker.ru. В теме укажите "хочу присоединиться к тестам Умного управления рекламой"
Ссылочное продвижение локальных сайтов: ТОП худших SEO-методов
demimurych
8
комментариев
0
читателей
Полный профиль
demimurych - о господи. это для регионального сайта? в яндексе? где у сайта по региону конкурентов меньше чем выдачи на двух страницах из которых перваш это реклама москвы? потешно ей богу. ктото чего то не понеимает.
От мечты стать юристом к собственному SMM-агентству. Как найти себя в современном цифровом мире
Виктор Брухис
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Виктор Брухис - Статья выглядит так, как пожелали редакторы и интервьюер) Вопросы к интервью подбирал не я)) Хотя, в целом я согласен с вашим видением. А за пожелание удачи большое спасибо!
Зачем подменять контент на сайте: разбираем инструмент и развенчиваем мифы
Дмитрий Сульман
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Сульман - Все верно, об этом я и говорю. У крупных компаний есть много данных и они имеют доступ к дорогим технологиям и решениям для персонализации контента. Топовые западные сервисы для персонализации, такие как RichRelevance или Dynamic Yield, стоят от нескольких тысяч до десятков тысяч долларов в месяц. Понятно, что малый бизнес не может себе этого позволить. Да даже если бы чисто теоретически и мог, то это вряд ли бы имело хоть какой-то смысл. Во-первых, у малого бизнеса недостаточно данных, чтобы подобные алгоритмы персонализации начали эффективно работать, а во-вторых, тот профит, который МСБ получит от персонализации, никогда не покроет таких расходов. Мы же предлагаем решение, доступное как раз для малого и среднего бизнеса. При этом наше решение комплексное: МультиЧат - это одновременно и инструмент для персонализации, и для коммуникации.
Как провести анализ содержания страниц товаров и категорий
Никита Седнин
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Никита Седнин - Спасибо!
Монетизируйте свой сайт вместе с VIZTROM
VIZTROM
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
VIZTROM - Добрый день! Так как мы сейчас работаем в приватном режиме, Вы врятли можете объективно оценить нашу рекламную площадку. У нас будет официальный запуск 3 марта для вебмастеров. Приглашаем Вас присоединиться к нам и лично посмотреть наш функционал.
Digital-разговор: Михаил Шакин про SEO, Google и заработок в интернете
Анна Макарова
368
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Подготовим ) Пока предлагаю почитать интервью с Денисом Нарижным из той же серии. Там стенограмма =) www.seonews.ru/interviews/digital-razgovor-denis-narizhnyy-pro-ukhod-iz-seo-i-zarabotok-na-partnerkakh/
Как удвоить выручку за счет продвижения в поиске. Кейс coffee-butik.ru
Максим Боровой
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Максим Боровой - Последний вопрос (извиняюсь за количество) - почему на "В корзину" стоит Nofollow. Осознанно для распределение весов?
Кейс Hansa: как увеличить органический трафик в 1,5 раза
Алексей Порфирьев
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Алексей Порфирьев - Спасибо за замечание, о данной проблеме известно, но она не стоит в порядке приоритетных. Вопрос, на самом деле, дискуссионный. В тематике конкуренция не настолько велика, а в топе выдачи часто встречаются сайты с более серьёзными техническими проблемами. По этому, именно в статьях, более важно работать над релевантностью контента, отношением времени пользователя на странице к уровню доскрола, и различным пользовательским функционалом (рейтинг материала, просмотры и т. п.).
Автоматические SEO-аудиты: как напугать некорректными выводами
SEOquick
38
комментариев
0
читателей
Полный профиль
SEOquick - Парсинг сайтов – это самый лучший способ автоматизировать процесс сбора и сохранения информации. Конкурентов всегда нужно мониторить, а не сравнивать свой сайт через автоматический аудит анализатора.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
368
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
139
Комментариев
121
Комментариев
108
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
85
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!