Современные поисковые системы, тенденции развития одного из лидеров рынка Яndех - Реферат. Поисковые запросы - перспективы развития Как часто поисковые системы изменяют свои алгоритмы
Современные поисковые системы — это мощнейшие аппаратно-программные комплексы, целью которых является индексирование документов в сети интернет для выдачи данных по запросу пользователей.
Для предоставления качественной и актуальной информации поисковым системам приходится постоянно совершенствовать свои формулы ранжирования. Обеспечение максимально высокого качества выдачи для пользователей и воспрепятствование манипуляциям с ней со стороны оптимизаторов — вот ключевые цели развития поисковых систем.
Во времена, когда поисковые системы только-только стали появляться на свет, их алгоритмы ранжирования были очень примитивны. Благодаря чему наиболее находчивые оптимизаторы стали продвигать свои сайты так, чтобы они появлялись в выдаче по интересующим их запросам. В результате это привело к тому, что ресурсы, которые зачастую не несли пользователю никакой полезной информации, становились первыми, тем самым отодвигая более полезные сайты на второй план.
В ответ на эти действия поисковые системы стали защищаться, совершенствуя свои алгоритмы ранжирования, вводя в формулы все новые переменные и учитывая все новые факторы. Со временем эта борьба оптимизаторов и поисковых систем перешла на новый уровень и поспособствовала появлению более совершенных алгоритмов, основанных, в том числе и на машинном обучении.
Этапы развития поисковых систем:
Как можно увидеть из схемы, развитие поисковых систем и их алгоритмов идет по кругу. Одни создают новые алгоритмы, другие приспосабливаются к ним. Сложно сказать, остановится ли когда-нибудь этот процесс, но лично я склонен считать, что нет. Несмотря на то, что алгоритмы ранжирования поисковых систем в последнее время не только меняют значимость различных факторов, но и изменяются качественно, это не пугает оптимизаторов: их арсенал постоянно пополняется все более новыми приемами.
Как часто поисковые системы изменяют свои алгоритмы?
Обратимся к главной поисковой системе Рунета — Яндексу. Качественные и принципиальные изменения формул ранжирования в ней происходят в среднем один раз в год. Не так давно Яндекс представил новую поисковую платформу под названием “Калининград”. Ее суть состоит в формировании персональной выдачи для каждого пользователя на основании его поисковой истории и предпочтений.
Помимо этого не стоит забывать, что у каждой поисковой системы, в том числе и у Яндекса, постоянно случаются “подкрутки” формул ранжирования, когда в автоматическом либо полуавтоматическом режиме влияние определенных факторов занижается, а других, наоборот, — повышается. Все это делается лишь с одной целью — максимально улучшить поисковую выдачу, избавив её от сайтов, не удовлетворяющих потребности пользователей, и тем самым повысить её релевантность.
Рассматривая изменения в поисковой системе Google, можно увидеть, что преобразования формулы ранжирования также происходят постоянно, а сам Google из года в год рапортует о сотнях мелких изменений. Но если говорить не о формуле ранжирования, а о фильтрах, которые помогают Google очищать выдачу от низкокачественных сайтов, то новые версии алгоритмов, такие как Панда или Пингвин, появляются с периодичностью раз в 3-6 месяцев.
Ответить на поставленный выше вопрос можно так: поисковые системы постоянно совершенствуют алгоритмы ранжирования, а кардинальные изменения происходят в среднем раз в 6-12 месяцев.
Какие алгоритмы поисковых систем представляют реальную угрозу для продвижения?
Хочется ответить “слёту” — никакие, но все же давайте разберемся. А для этого нам надо задаться вопросом — ставят ли поисковые системы своей целью воспрепятствовать поисковому продвижению?
Я считаю, что нет. Для этого есть несколько обоснований:
1. Оптимизаторы помогают поисковым системам совершенствовать свои алгоритмы, что в конечном счете приводит к улучшению качества выдачи. Ведь если бы не было оптимизаторов, то и поисковые системы, вероятнее всего, остановились бы в своем развитии в 2000-м году.
2. Без оптимизаторов выдача по многим коммерческим запросам была бы похожа на сборник рефератов и бесполезных информационных статей.
Если бы поискового продвижения не существовало в принципе, то и поисковым системам не имело бы смысла расти и развиваться так же интенсивно, как они делают это сейчас.
Таким образом, мы приходим к следующему выводу:
Поисковые системы и SEO тесно и неразрывно связаны друг с другом. Именно поэтому, соблюдая установленные ими правила, можно абсолютно не бояться алгоритмов, ведь ПС не ставят своей целью уничтожить SEO как таковое.
Развитие сервисов поисковых систем
Говоря о поисковых системах, не стоит забывать о том, что у Яндекс, Google или Bing существуют собственные сервисы, призванные помочь пользователям. Помимо поисковых результатов, за годы эволюции ПС изучили поведение своих пользователей с целью повысить удовлетворенность результатами выдачи.
Собственно для этого поисковая система Яндекс и придумала механизм т.н. “Колдунщиков”, которые помогают пользователю быстро получить ответ на свой вопрос. Так, например, при вводе запроса «прогноз погоды» Яндекс прямо на странице с результатами поиска отобразит информацию о погоде на текущую дату, избавив тем самым пользователя от необходимости переходить по результатам выдачи.
Другие поисковые системы, например, Google, пошли дальше и вместо “Колдунщиков” предложили более интересное решение — “Граф знаний”.
“Граф знаний” (с англ. Knowledge Graph) — это первая ступень на пути Google к интеллектуальному поиску. Благодаря этому нововведению поисковик отображает в результатах выдачи не только стандартные ссылки, но и прямые ответы на вопросы пользователей, краткую справку об объекте запроса и информацию о связанных с ним фактах. Технически “Граф знаний” представляет собой семантическую сеть, связывающую воедино различные сущности: личности, события, сферы жизни, вещи, категории. Информационной базой для “графа знаний” служит целый ряд источников: открытая семантическая база данных Freebase, Википедия, сборник открытых данных ЦРУ и прочие источники.
Какие выводы можно сделать, спросите вы?
Ответ прост: поиск и поисковые сервисы и дальше будут развиваться в сторону быстрых и актуальных ответов на вопросы пользователей, предоставляя возможность получить всю необходимую информацию прямо в SERP (выдачу) и избавляя от необходимости переходить на другие сайты.
Существует мнение, что поисковые системы своим стремлением ответить на вопрос пользователя здесь и сейчас могут уничтожить поисковую оптимизацию, став этакими глобальными базами знаний. Но такие опасения беспочвенны, поскольку для того, чтобы стать глобальными базами знаний, им нужна информация, а её хранят те самые сайты, над которыми работают те самые оптимизаторы, которые причастны к тому, что поисковые системы не стоят на месте, а постоянно эволюционируют.
Как видно, и SEO, и поисковые системы — звенья одной цепи, которые не могут существовать друг без друга. Поэтому мысли о скорой смерти SEO безосновательны. Вполне возможно, что поисковая оптимизация со временем эволюционирует, к примеру, в консалтинг, но уж точно не умрет. Желаю всем удачного продвижения в ТОП!
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
- GNU(рекурсивный акроним от GNU’s Not UNIX - «GNU - не Unix!») - это проект создания свободной UNIX-подобная операционной системы, открытый в 1983 году Ричардом Столлмэном.
- I. Декларация-заявка на проведение сертификации системы качества II. Исходные данные для предварительной оценки состояния производства
Основные протоколы, используемые в Интернет. Инструменты поиска в Интернете. Популярные поисковые системы. Как работают механизмы поиска. Средства поиска и структурирования. Автоматизированная навигация по Сети. Критерии качества работы поисковой машины.
реферат , добавлен 14.02.2012
Сущность и содержание "всемирной паутины", использование технологии гипертекста, в которой документы связаны между собой с помощью гиперссылок. Браузеры для просмотра Web-страниц. Способы общения в Интернете. Серверы файловых архивов, их задачи.
презентация , добавлен 21.12.2014
Структура справочно-поисковых систем сети Интернет, работа механизмов поиска. Сравнительный обзор справочно-поисковых систем (Gopher, WAIS, WWW, AltaVista, Yahoo, OpenText, Infoseek). Поисковые роботы, наиболее популярные справочно-поисковые системы.
реферат , добавлен 14.01.2010
Браузерное расширение, предоставляющее информацию, такую как перевод, словарные значения и аудио для выделенного на произвольной странице сети Интернет английского слов. Набор ошибок, возвращаемых всеми функциями. Структура хранения данных на сервере.
дипломная работа , добавлен 30.11.2016
Оценка современного состояния Интернета как источника информационного обеспечения научных исследований, методы улучшения поиска необходимых файлов. Развитие семантической паутины как способ повысить роль Интернета в качестве источника для исследований.
курсовая работа , добавлен 29.08.2015
Средства поиска информации в сети Интернет. Основные требования и методика поиска информации. Структура и характеристика поисковых сервисов. Глобальные поисковые машины WWW (World Wide Web). Планирование поиска и сбора информации в сети Интернет.
реферат , добавлен 02.11.2010
Понятие интернета как всемирной информационной системы, его внутренняя структура и принципы функционирования. История и основные этапы развития "всемирной паутины", характеристика предоставляемых услуг, сервисов. Оценка перспектив и тенденций расширения.
Исследования показывают, что поисковые средства постоянно развиваются. Совершенствование идет по всем главным аспектам: рост объемов баз данных, возможности составления запроса и дружественность интерфейса, выдача результатов и наличие дополнительных сервисных функций. Системы, которые долгое время не внедряют новых элементов и не оптимизируют уже имеющиеся функции постепенно выводятся из активного использования .
Ведущая тенденция последнего времени заключается в расширении числа обследуемых документов и одновременном увеличении глубины просмотра источника. Несколько лет назад поисковые средства были способны индексировать только несколько миллионов источников, которые на тот период включали web-страницы, статьи конференций Usenet, файлы Gopher и FTP серверов. Современные системы в среднем индексируют порядка 50 миллионов документов. При этом скорость работы не только не снизилась, но даже увеличилась за счет использования новейшего программного и аппаратного обеспечения.
Однако даже более важным является то, что поисковые механизмы последнего поколения индексируют все слова на web-странице или в статье из конференции, в то время как ранее область индексирования ограничивалась как правило названием, заголовками, первыми несколькими строками и адресом документа. Это существенно ограничивало возможность выявления материалов по узкой тематике, поскольку результаты поиска не всегда отражали реально существующие данные. Устранив этот недостаток, современные поисковые системы стали намного более надежными, чем их предшественники.
В ближайшем будущем полнотекстовое индексирование утвердится в качестве неотъемлемой характеристики поисковых средств, которые собираются серьезно конкурировать. На мой взгляд, это один из ключевых параметров будущего развития поисковых инструментов.
Следующая важнейшая черта - совершенствование внутреннего поискового механизма, выражающееся в увеличении числа операторов и других элементов составления запросов. Общепринятой становится возможность искать данные на любых языках. Все это дает возможность составлять поисковое предписание с большой степенью точности, что, конечно же, повышает релевантность получаемых результатов.
Немаловажной тенденцией является оптимизация выдачи результатов поиска. В данном случае можно с уверенностью утверждать, что поисковые средства становятся более интеллектуальными. Программа анализирует расположение слов в документе, их повторяемость и общее количество. На этой основе перечень ссылок выдается в порядке соответствия запросу, причем ссылки на наиболее ценные источники, выдаются в начале списка.
В перспективе работа над тем, как сделать поисковые средства еще более интеллектуальными будет продолжаться, поскольку только системы с мощной интеллектуальной базой будут способны переработать стремительно расширяющийся океан полнотекстовых данных. В частности, именно системам искусственного интеллекта предстоит решить проблему информационного шума или "мусорных данных", которая становится все острей в связи с ростом в Интернет материалов низкой содержательной ценности. поисковая программная internet сетевой
Еще одной тенденцией является - появление дополнительных сервисных функций, которые делают пользование поисковыми системами более привлекательным. Некоторые из навигационных средств формируют добавочные базы данных по определенным направлениям (электронные адреса частных лиц, справочники компаний, перечни последних новостей и т.д.). Другие размещает на своих страницах ссылки на наиболее популярные справочные ресурсы Интернет, как например электронные словари, тезаурусы, энциклопедии, интерактивные карты и т.п. источники, что превращает интерфейс поисковых систем в хорошую отправную точку для любого, работающего с Интернет.
Нет сомнений, что все перечисленные тенденции эволюции поисковых средств найдут свое продолжение в ближайшем будущем. С ростом ресурсов Интернет их потенциал будет также расширяться. С уверенностью можно прогнозировать и появление совершенно новых средств, созданных на базе последних технологических достижений.
Реальной базой для дальнейшего усовершенствования поисковых орудий является расширение деловой активности в Интернет. Предприимчивые компании уже осознали, что создание и поддержка поисковых серверов является доходным бизнесом. Так как к их услугам прибегает огромное число пользователей, интерфейсы систем становятся наиболее выгодным местом для размещения рекламы. Поэтому разработчики поисковых орудий постоянно заботятся о том, чтобы сделать свой продукт максимально привлекательным. Добиться же этого можно только путем неуклонного повышения качества работы систем по всем рассмотренным показателям.
Задаваемый булевыми операторами поиск является буквальным – машина осуществляет поиск слов или фраз точно в таком виде, в каком их ввели. Это может порождать проблемы, когда введенные слова многозначны. Например, английское слово «Bed» может означать кровать, клумбу, место, где рыба мечет икру, и многое другое. Если пользователя интересует только одно из этих значений, ему не нужны страницы со словом, имеющим другие значения. Можно построить буквальный поисковый запрос, нацеленный на отсечение нежелательных значений, но было бы неплохо, если бы сама поисковая машина могла оказывать соответствующую помощь.
Один из вариантов работы поисковой машины – концептуальный поиск. Часть такого поиска предусматривает использование статистического анализа страниц, содержащих введенные пользователем слова или фразы, для нахождения других страниц, которые могли бы этого пользователя заинтересовать. Понятно, что для концептуального поиска требуется хранить больше информации о каждой странице, и каждый поисковый запрос потребует большего числа вычислений. В настоящее время многие группы разработчиков занимаются повышением результативности и производительности поисковых машин такого типа. Другие исследователи сфокусировались на иной области, которую именуют естественно-языковыми запросами (natural-languagequeries).
Идея естественно-языковых запросов состоит в том, чтобы пользователь формулировал запрос так же, как он бы спрашивал у человека, сидящего рядом – при этом не нужно отслеживать булевы операторы или сложные структуры запросов. Наиболее популярным современным сайтом с естественно-языковыми поисковыми запросами является AskJeeves.com, анализирующий запрос с целью выявления ключевых слов, которые затем используются для поиска в построенном этой поисковой машиной указателе сайтов. Упомянутый сайт работает только с простыми поисковыми запросами, однако разработчики в условиях жесткой конкуренции занимаются разработкой машины с естественно-языковыми поисковыми запросами, способной обрабатывать очень сложные запросы.
30. Семантические системы: определение, назначение, техническая суть, классификация, характеристики, архитектура, примеры и перспективы развития. Основные принципы оптимизации семантической сети
Семантическая сеть (система) – информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике представляет собой разновидность графа – набора вершин, соединённых дугами (рёбрами). В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.
Математика позволяет описать большинство явлений в окружающем мире в виде логических высказываний. Семантические сети возникли как попытка визуализации математических формул. Основным представлением для семантической сети является граф . Однако не стоит забывать, что за графическим изображением непременно стоит строгая математическая запись, и что обе эти формы являются не конкурирующими, а взаимодополняющими.
Основной формой представления семантической сети является граф. Понятия семантической сети записываются в овалах или прямоугольниках и соединяются стрелками с подписями - дугами (см. рис.). Это наиболее удобно воспринимаемая человеком форма. Её недостатки проявляются, когда мы начинаем строить более сложные сети или пытаемся учесть особенности естественного языка. Схемы семантических сетей, на которых указаны направления навигационных отношений, называют картами знаний, а их совокупность, позволяющая охватить большие участки семантической сети, атласом знания.
В математике граф представляется множеством вершин V и множеством отношений между ними E. Используя аппарат математической логики, приходим к выводу, что каждая вершина соответствует элементу предметного множества, а дуга – предикату.
Пример семантической сети (системы)
В лингвистике отношения фиксируются в словарях и в тезаурусах. В словарях в определениях через род и видовое отличие родовое понятие занимает определённое место. В тезаурусах в статье каждого термина могут быть указаны все возможные его связи с другими родственными по теме терминами. От таких тезаурусов необходимо отличать тезаурусы информационно- поисковые с перечнями ключевых слов в статьях, которые предназначены для работы дескрипторных поисковых систем.
Классификация семантических сетей
Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений.
· По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и неоднородными .
o Однородные сети обладают только одним типом отношений (стрелок), например, таковой является вышеупомянутая классификация биологических видов (с единственным отношением AKO).
o В неоднородных сетях количество типов отношений больше двух. Классические иллюстрации данной модели представления знаний представляют именно такие сети. Неоднородные сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования. Неоднородные сети можно представлять как переплетение древовидных многослойных структур. Примером такой сети может быть Семантическая сеть Википедии.
· По арности:
o типичными являются сети с бинарными отношениями (связывающими ровно два понятия). Бинарные отношения очень просты и удобно изображаются на графе в виде стрелки между двух концептов. Кроме того, они играют исключительную роль в математике.
o На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов – N-арные . При этом возникает сложность – как изобразить подобную связь на графе, чтобы не запутаться. Концептуальные графы (см. ниже) снимают это затруднение, представляя каждое отношение в виде отдельного узла.
· По размеру:
o Для решения конкретных задач, например, тех которые решают системы искусственного интеллекта.
o С. С. отраслевого масштаба должна служить базой для создания конкретных систем, не претендуя на всеобщее значение.
o Глобальная семантическая сеть. Теоретически такая сеть должна существовать, поскольку всё в мире взаимосвязано. Возможно, когда-нибудь такой сетью станет Всемирная паутина.
Использование семантических сетей
Семантизация - процесс изменения текстов, в которых выделяются семантические отношения без изменения их содержания. В Википедии существуют проекты по семантизации статей и Дерева категорий.
§ Семантизация статей заключается в основном путём использования шаблонов, при этом некоторые категории создаются автоматически.
§ Семантизация Дерева категорий возможна по частям после его анализа и выделения участков с родовыми категориями
Семантическая паутина
Концепция организации гипертекста напоминает однородную бинарную семантическую сеть, однако здесь есть существенное отличие:
1. Связь, осуществляемая гиперссылкой, не имеет семантики, т.е. не описывает смысла этой связи. Назначение семантической сети состоит в том, чтобы описать взаимосвязи объектов, а не дополнительную информацию по предметной области. Человек может разобраться, зачем нужна та или иная гиперссылка, но компьютеру эта связь не понятна.
2. Страницы, связываемые гиперссылками, являются документами , описывающими, как правило, проблемную ситуацию в целом. В семантической сети вершины (то, что связывают отношения) представляют собой понятия или объекты реального мира .
Попытка создания семантической сети на основе Всемирной паутины получила название семантической паутины . Эта концепция подразумевает использование языка RDF(языка разметки на основе XML) и призвана придать ссылкам некий смысл, понятный компьютерным системам. Это позволит превратить Интернет в распределённую базу знаний глобального масштаба.
