Розкриття секретів роботи пошукової системи Google: огляд на основі витоків документів

Вперше в інтернеті з'явилася внутрішня інформація про роботі пошукової системи, представлена співробітниками компанії. Внаслідок значного антимонопольного позову проти Google були розкриті документи, які проливають світло на функціонування алгоритмів системи. Хоча безліч відомостей доступно розробникам в офіційною довідці, деякі деталі вперше стали загальнодоступними. Natzir Turrado представив детальний аналіз всіх витоків інформації.

Navboost

Navboost - ключовий аспект ранжирования в Google. Цей фактор відстежує і аналізує поведінка користувачів в пошукової системі, враховуючи їх взаємодія з запитами і кліки по результатами. Результати з високою релевантностью для конкретного запиту отримують більше високий рейтинг по Navboost.

RankBrain

RankBrain – це частина штучного інтелекту Google, використовує систему машинного навчання. Вона активно приймає участь в обробці результатів пошуку, безперервно покращуючи своє розуміння мови, запитів користувачів і здатність тлумачити складні або двозначні запити. Ставши третім по важливості фактором ранжирования, RankBrain відіграє значну роль в визначенні релевантності пошукових результатів. Початок форми

QBST

QBST – це метод, котрий зосереджується на ключових словах в запитах і пов'язаних з ними термінах. Він аналізує цю інформацію, щоб впливати на порядок відображення результатів пошуку. Цей підхід виділяє основні аспекти запиту, забезпечуючи більше точні і релевантні результати.

Term Weighting

Оцінка ваги термінів - це процес визначення значущості конкретних слів або виразів в пошуковому запиті, грунтуючись на способі взаємодії користувачів з результатами пошуку. Згідно авто ру статті, цей процес разом з QBST надає вплив на функціонування RankBrain.

DeepRank

DeepRank - це внутрішнє назва BERT, мовної моделі з відкритим вихідним кодом, спроектированной для обробки природного мови. Ця Модель допомагає алгоритмам краще розуміти людську мова, вловлювати тонкощі мови і поліпшувати розуміння сенсу тексту.

IS

IS - ключовий показник, використовуваний для оцінки якості пошукової видачі. Він представляє собою числову метрику від 0 до 100, відображатиме рівень задоволеності інформацією, отриманої в відповідь на конкретний запит.

PQ

PQ представляє собою оцінку якості сторінки, проте в доступних документах поки не вистачає досить точної інформації для повного розуміння впливу цієї метрики. Існує тільки згадка про PQ в контексті рекомендацій для оцінки якості сторінок, що вказує на можливе використання цієї метрики асессорами. Згодом ці дані також враховуються в алгоритмах для розробки моделей. Згідно утечкам даних, асессоры фокусуються на оцінці якості сторінок виключно на мобільних пристроях.

З витоків даних стало відомо, що Google використовує браузер Chrome для поліпшення своєї пошукової системи. Це досягається за рахунок інтеграції браузера з Пошуком, його предустановки на мобільних пристроях і складності переходу на іншу пошукову систему: згідно дослідженню, для цього в середньому потрібно 12 кліків. Внутрішній аналіз Google показав, що користувачі з встановленою домашньої сторінкою Google роблять на 50% більше пошукових запитів, ніж ті, у кого це не налаштоване.