Wolfram Alpha и Hunch – пришельцы в мире поисковиков

Юлия Вронская

Редактор-переводчик SEOnews

В буржунете появился поисковик решений Hunch, который уже получил широкий обзор в специализированных интернет-СМИ. Похоже, что словосочетание «поисковик решений» (decision engine) в последнее время становится очень модным. Недавно открывшийся Bing уже называют не иначе как поисковиком решений, который помогает пользователям «во дни сомнений, во дни тягостных раздумий» определиться с планами на поездку, с покупкой нового девайса или с экспресс-диагнозом самому себе.

Но если Bing по сути своей поисковик и вышеназванные функции — это только развлекательные фичи, то Hunch может быть смело назван именно помощником в принятии решений разнообразнейшего толка. Он способен подсказать за минуту, какую цитату стоит употребить в нужный момент; предположить, какой альбом конкретной группы понравится пользователю; составить список из онлайн СМИ, которые он рекомендует к ежедневному прочтению; выбрать подарки на все праздники всем родственникам; определить, куда пойти учиться или работать. Список вопросов, в которых может помочь Hunch, огромен. Поисковик построен по принципу Гуру из Яндекс.Маркета, который на основе нескольких пользовательских ответов выбирает самую подходящую модель телефона, проигрывателя или холодильника.

Начиная работать с Hunch, пользователь отвечает на первоначальные вопросы, которые помогают поисковику узнать базовую информацию о нем. После прохождения этой анкеты, пользователь уже может выбирать вопросы, в решении которых ему нужна помощь. Вопросы разбиты по категориям: Авто, Бизнес, Еда и Напитки, Интернет, Мода, Образование, Спорт, Общество и многим другим. В каждой группе пользователь может выбрать те вопросы, которые его интересуют по-настоящему; но, скажу по своему опыту, часто отвлекаешься на развлекательные моменты и отвечаешь на вопросы, чтобы узнать, какой старый культовый фильм стоит посмотреть сегодня вечером или стихотворения какого поэта мне понравятся мне больше всего. Найти интересующий вопрос можно также с помощью поиска в верхней правой части главной страницы.

Hunch может быть полезен не только тем, кто хочет найти ответы на вопросы; но и тем, кто хочет открыть для себя что-то новое. В этом он похож на рекомендательные сервисы Imhonet или StumbleUpon. Накопившиеся ответы пользователя и собранная база из ответов всех остальных участников опроса позволяют давать с каждым разом более точные рекомендации.

На сайте алгоритм выбора вопросов для пользователей описывается так: «Алгоритм Hunch пытается сделать две вещи. Во-первых, выбирает вопрос, который позволит свести количество альтернатив ответов к минимуму. Во-вторых, алгоритм ищет вопрос, который позволит отранжировать выбранные варианты ответов от самого подходящего к наименее подходящему».

Над этим «решателем проблем» работали Катерина Фейк (Caterina Fake), один из основателей Flickr, и Хьюго Ли (Hugo Liu), раньше работавший в компании Site Advisor, которая тестирует сайты на наличие вредоносных объектов. Кстати сказать, большое количество членов команды Hunch также прежде работали в Site Advisor. Успех нового поисковика решений будет зависеть во многом от пользователей. Во-первых, это зависит от точности ответов пользователей и от их фидбека. Во-вторых, это зависит от пользователей, которые создают темы и разрабатывают серии вопросов, чтобы помочь остальным.

Вторым нестандартным поисковиком, который стал резонатором для широкой интернет-публики, является Wolfram Alpha. Его создатель позиционируют свое детище как «машину, вычисляющую знания». Для того чтобы отвечать на пользовательские вопросы, система использует встроенные модели разных областей знаний, наполненных информацией и алгоритмами. И даже если система не была запрограммирована для прямого ответа на ваш вопрос, предполагается, что она сможет вычислить его.

Для создания поисковика Стивеном Вольфрамом использовались следующие разработки: Mathematica, которая с помощью символьного языка и алгоритмической мощи осуществляет самые сложные вычисления, и New Kind of Science, парадигма которой понимает, как из взаимодействия простых правил образуются сложные явления.

Сравнение Hunch и Wolfram может выглядеть не совсем логичным, потому что это системы разного уровня. Первая все-таки несет оттенок развлекательного характера; вторую и до ее релиза, и сейчас сопровождает ореол серьезности. Первая может стать как поисковиком, так и «увеселительным заведением» для пользователей-обывателей; вторая может стать средой обитания скорее увлеченных математиков, исследователей-социологов и любопытствующих студентов.

Hunch отлично справляется с заявленными задачами. Ответы, которые получает пользователь, обычно удовлетворительны, хорошо структурированы, сопровождены изображениями и ссылками. Пользователю предоставляется также возможность посмотреть и не самые релевантные по мнению поисковика результаты, но которые могут содержать необходимый ему ответ. Wolfram Alpha часто не выдает ответы на простейшие запросы. Например, вводя запрос «эволюция человека», пользователь предполагает получить таблицу с этапами, которые прошло человечество на пути эволюции. Именно это и является специализацией поисковика: выдавать графики и таблицы, строить диаграммы, создавать трехмерные модели. В галерее Wolfram Alpha, которая демонстрирует положительные стороны поисковика на примере удачно найденных ответов, упор делается именно на визуальном отображении данных. В случае с «эволюцией человека» Wolfram только предлагает уточнить запрос и выдает название фильма «Эволюция». Не говоря уже о том, что поисковик не знает, что такое Yandex. Как он может?!

Да, WolframAlpha хорошо считает и конвертирует, но с этим могут справиться и более простые сервисы, например, калькуляторы. А поисковая система Google производит конвертацию меры из одной единицы в другую с помощью быстрых ответов. Да, Wolfram Alpha неплохо справляется с географическими запросами, по которым выводит фактические данные о количестве населения, расстояниях между разными городами, временных и климатических зонах. Но другая поисковая система тоже справилась бы с этими запросами отлично, если бы пользователь правильно их сформулировал.

Но стоит признать, что новый поисковик отлично строит графики и расписывает сложнейшие математические формулы по действиям, показывает структуры молекул и химических соединений, приводит полную информацию по пищевой ценности продуктов. Wolfram Alpha располагает данными по статистике человеческого тела: индексами массы тела, допустимому уровню алкоголя в крови, нормальному пульсу и давлению человека; содержит астрономические (в буквальном смысле этого слова, в переносном — оцените сами) данные и таблицы.

Приход нестандартных поисковиков еще не означает, что оптимизаторы сразу начнут задумываться о том, как продвигать компанию или товар в них. Они, конечно, будут следить за их развитием, за долей рынка, которую они набирают, за количеством времени, которое пользователи тратят на общение с «нестандартными пришельцами». И если эти данные будут вселять надежду SEO-специалистам на то, что они смогут получить приличную долю трафика или высокий процент пользовательского отклика из новых поисковиков, тогда их мысль начнет разрабатывать рационализаторские предложения.