×
Россия +7 (495) 139-20-33

Как поисковые машины формируют подсказки для поиска

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 4988
Подпишитесь на нас в Telegram

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


Друзья, теперь вы можете поддержать SEOnews https://pay.cloudtips.ru/p/8828f772
Ваши донаты помогут нам развивать издание и дальше радовать вас полезным контентом.

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
Примеры использования ChatGPT в SEO-стратегии
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Если кто то хочет протестировать Cat GPT в SЕО проектах на базе нашего агенства, приглашаем наудалкнную работу Tg: @thegoodlink
Почему сайтам нужно переезжать с конструкторов на полноценные CMS
Анна
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Анна - Ха, занятно. А я еще видела полезное описание тут digitalproweb.ru/sozdanie-sajtov-vybrat-konstruktory-ili-cms
Как мы увеличили для клиента трафик из поиска в 7 раз. Кейс
Кирилл Половников
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Кирилл Половников - Оба этих статуса (редирект и малополезная) преобладали в качестве проблем с индексацией. Помогла работа с .htaccess (в нем были ошибки и его чистили), работа над корректировкой редиректов, каноникалами и прочими техническими ошибками. Нельзя сказать, что только редиректы были ключевым препятствием.
Как показывать рекламу посетителям сайтов конкурентов
Павел
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Павел - Спасибо за комментарий. Гипотеза была в том, что с указанными счетчиками конкурентов показы будут не просто похожей аудитории их сайтов (как при рекламе по доменам), а именно на аудиторию которую Яндекс для себя разметил как целевая дл сайтов конкурентов. Важно, это гипотеза. А про белые нитки, как говорится, доверяй, но проверяй))
Как в перегретой нише получать заявки и добиться конверсии в 19%
ZRZ8GCHIZ6 www.yandex.ru
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
ZRZ8GCHIZ6 www.yandex.ru - ZRZ8GCHIZ6 www.yandex.ru
Что такое Яндекс Советник, и кому от него жить хорошо
Мама Стифлера
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Мама Стифлера - Вызывает сожаление, что вы не осознаете, что Яндекс.Советник может быть рассмотрен как форма рэкета, которая заставляет компании, размещающиеся в Яндекс.Маркете, выплачивать дополнительные финансовые средства, повышая в конечном итоге прибыль Яндекс.Маркета, но не принесет пользы для посетителей сайта.
Как дожать сайт до ТОПа? Выжимаем весь сок из SEO под Яндекс и Google
Фанит
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Фанит - Спасибо автору за статью, полезно! По поводу сниппета сайта, для увеличения CTR можно дополнительно внедрить основные схемы микроразметки и улучшить его, чтобы выделялся на фоне конкурентов, особенно заметно в Google.
Особенности внутренней перелинковки для крупных сайтов
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Haaaa! Articol despre "перелинковка" cu scopul de a acapara BackLink-uri. Înțeleg cu exemplele din zona ru, da chiar sa folosiți și md, panda, serios?
В поисках истины: разбираем 7 мифов о Telegram Ads
Konstantin Bulgakov
12
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Konstantin Bulgakov - Жаль, про аналитику кампании ничего не сказано. А там всё очень непросто)
Можно ли продвигать сайт спонсорскими ссылками: разбор кейса
Александр
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Александр - Хм.... ооочень сомнительный результат. За 10 000 в месяц получить 1 запрос в топ10, да ещё и в google, который на ссылки всегда лучше Яндекса реагировал - такое себе.... При этом достаточно странно были отобраны запросы с местами за ТОП50. Ведь давно известно же, что ссылки так быстро не сработают, к тому же за такое короткое время максимально, на что можно рассчитывать - это небольшое повышение средней. Поэтому тут логично было бы подобрать запросы, либо те, которые находятся близко к ТОП10, например на 11-15 местах, и посмотреть на их динамику. Либо на запросы, которые уже в топ10 находятся (5-10 места). Ведь после отключения контекста CTR в google кратно вырос и, например, разница 1 и 2-х местах отличается почти в два раза! Поэтому, если бы ссылки сработали на рост позиций с 5-10 мест, на 1-4 - это был бы кратный толк как в росте трафика, так и с точки зрения отдачи от вложений. Тем более как раз подвижки в 2-3 позиции уже дали бы ощутимый результат (если это, конечно не НЧ и микроНЧ запросы).... Так что считаю, эксперимент изначально был провальным уже на этапе отбора запросов.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
386
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
118
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
64
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!