Персонализация выдачи: прошлое и настоящее


Рубрика:  База знаний SEO | Автор: Юрий Макаров


Все нам известно, что на сегодняшний день поисковые системы (ПС) все-таки не умеют понимать тексты и гарантированно предоставлять пользователю наиболее релевантные результаты. Чтобы полностью решить поставленную задачу, нужен сильнейший алгоритм, построенный на искусственном интеллекте. Существующие методы и алгоритмы, например, ПС Яндекс, позволяют достаточно результативно решать такую задачу, как выдача релевантного ответа на запрос пользователя. Среди таких методов и алгоритмов, на которых базируется и принцип работы поисковых систем, стоит отметить лингвистический анализ текстов, индекс цитирования, трастовость сайта, различные фильтры негативных признаков, система машинного обучения Матрискнет, которая, кстати, построена на нейронных сетях, а также различные виды персонализации выдачи. Она позволяет повысить релевантность выдачи за счет введения в алгоритм коэффициентов и факторов заточенных под предпочтения самого пользователя.

Сложно поднять качество выдачи даже на 5% ведь - это на самом деле сложная математика, применение нейронных сетей и так далее. И сотрудники поисковой службы Yandex предложили брать наиболее релевантные результаты и брать из них те, которые отвечают некоторым параметрам пользователя:

  • местонахождение;
  • пол;
  • возраст;
  • история ранее высказанных пользовательских интересов.

Это позволяет повысить качество поиска во много раз.

Прошлое персонализированного поиска

Первым реальным шагом в персонализации поиска стало введение в апреле 2009 года алгоритма "Арзамас". Напомню, что после этого, все поисковые запросы были структурированы на геонезависимые (выдача по ним будет одинаковой во всех регионах) и геозависимые (выдача формируется в зависимости от текущего месторасположения пользователя). Это позволило значительно улучшить поиск для пользователей вводящих запросы из регионов, ведь раньше, вводя запрос продвижение сайтов из Минска, мы получали в выдаче только Московские сайты, а теперь получает уже свои родные. Согласитесь, данное нововведение доказало свою огромную полезность и с этим не поспоришь.

Следующим шагом в развитии персонализированного поиска был алгоритм "Снежинск", он же Матрикснет, основанный на нейронных вычислениях. Данное нововведение позволило увеличить объективную релевантность. Далее последовал "Краснодар" с его "спектром". После этого, введя запрос "Вилка", пользователь стал получать спектральную выдачу с сайтами, содержащими разную информацию о данном слове.

Настоящее персонализированного поиска

Движение в сторону персонализации выдачи продолжилось 18 августа 2011 года, когда Яндекс ввел новую платформу "Рейкьявик". Его основная настоящая цель - это идентификация пользователя и отслеживание, куда он переходит по англоязычным запросам. Это все делается на основе анализа поведенческих факторов.

Итак, основная задумка - это подстройка Яндекса под пользователя по множеству различных параметров. Здесь может возникнуть нюанс, связанный с тем, что пользователь любят кликать по сайтам, продающим мобильный телефон, а не по сайтам, на которых размещаются обзоры. В дальнейшем, "подстроившись под пользователя", Яндекс будет выдавать только продающие сайты, хотя это может быть уже напрасным, так как пользователь уже купил телефон. Но, Яндекс, как в воду глядел, и предусмотрительно заранее для этого ввел тот самый спектр, о котором я писал выше. И это позволяет преодолевать такие сложности.

Хотел бы порассуждать на данную тему с seo специалистами. Как подготовиться к скорому введению персонализированного поиска? Какие есть предложения? Я же со своей стороны могу посоветовать следующий инструментарий для этого:

  • подобранные запросы должны 100% быть релевантны определенной странице сайта;
  • делать отличные посадочные страницы (с высокой конверсией);
  • очень важное значение будут иметь сниппеты, поэтому нужно следить за их полнотой, релевантностью и т.д.

Оставьте отзыв в виде оценки к записи: " Персонализация выдачи: прошлое и настоящее"

1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звёзд (Оставь свой голос! Будь первым)
Загрузка...

Комментарии и отзывы

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *