gyakran azon kapom magam, hogy konkrét stratégiákra összpontosítok, hogy meghatározott funkciókat hajtsak végre.
Hogyan írhatok meggyőző példányt a Hangalapú keresésben?
milyen strukturált adatok eredményeznek könnyű nyereményeket?
ilyesmi.
ezek a fontos kérdések gyakran foglalkozik itt Search Engine Journal nagyon hasznos cikkeket.
de fontos, hogy ne csak megértsük, milyen taktikák működhetnek a rangsorolás érdekében. Meg kell értened, hogyan működik.
annak a struktúrának a megértése, amelyben a stratégia működik, elengedhetetlen ahhoz, hogy megértsük nemcsak azt, hogy miért működik ez a stratégia, hanem azt is, hogy hogyan és mit próbál elérni.
korábban arról beszéltünk, hogy a keresőmotorok hogyan térképezik fel és indexelik az információkat.
Ez a fejezet a keresési algoritmusok működésének alapjait ismerteti.
mi az algoritmus? Recept
ha megkérdezi a Google-t, hogy mi az algoritmus, rájössz, hogy maga a motor (és nagyjából mindenki más) úgy határozza meg, mint “egy folyamat vagy szabálykészlet, amelyet be kell tartani a számításokban vagy más problémamegoldó műveletekben, különösen egy számítógép által.”
ha valamit veszel ebből a meghatározásból, kritikus fontosságú megérteni, hogy mi nem a mi kontextusunkban van.
Az algoritmus nem képlet.
ahhoz, hogy a fejünket a különbség köré fordítsuk, miért fontos, és mit csinál, nézzük meg egy pillanatra az ételt, amit ma este a tányéromra helyezhetek.
a kedvencemmel megyünk:
- Marhasült
- torma
- Yorkshire puding
- zöldbab
- burgonyapüré
- mártás
(így van, mi kanadaiak többet eszünk, mint a poutine és a juharszirup, bár mindkettő félelmetes, bár valószínűleg nem együtt.)
a sült marhahúst tökéletesen kell fűszerezni és szakácsozni.
a sülttel kombinált fűszerezés példa lenne egy képletre – az egyes dolgok mennyiségére van szükség egy termék előállításához.
a második képlet az lenne, hogy mennyi ideig és milyen hőmérsékleten kell főzni a szakácsot, figyelembe véve annak súlyát. Ugyanez történik a lista minden elemére.
egy nagyon alapvető szinten, mi lenne 12 képletek (6 db x 2 – egy mérések, a másik a szakács idő és időtartam alapján kötet), hogy egy algoritmus készlet azzal a céllal, hogy létre az egyik Dave kedvenc ételeit.
még az összetevők előállításához szükséges különféle képleteket és algoritmusokat sem vesszük figyelembe, mint például a tehén nevelése vagy a burgonya termesztése.
adjunk hozzá még egy képletet – egy képletet, amely figyelembe veszi a különböző ételek mennyiségét, amit szeretnék a tányéromon.
tehát most van egy algoritmusunk ennek a nagyon fontos feladatnak a végrehajtására. Fantasztikus!
Most már csak személyre kell szabnunk ezt az algoritmust, hogy a családom többi tagja is élvezhesse az étkezését.
figyelembe kell vennünk, hogy minden ember más, és különböző mennyiségű összetevőt szeretne, és különböző fűszereket szeretne.
tehát minden személyhez hozzáadunk egy képletet. Rendben.
algoritmusok algoritmusa
mi a fene közös a keresési algoritmusban és az ebédlőasztalban?
sokkal több, mint gondolnád.
vessünk egy pillantást egy weboldal néhány alapvető jellemzőjére összehasonlítás céljából. (“Kevés” jelentése közel sem minden. Közel sem.)
- URL-ek
- tartalom
- belső linkek
- képek
- Speed
ahogy a vacsora algoritmusunkkal tanúi lehettünk, e területek mindegyikét tovább osztják különböző képletek, sőt, különböző alalgoritmusok segítségével.
jobb lenne, ha nem algoritmusként, hanem algoritmusként gondolnánk rá.
azt is fontos szem előtt tartani, hogy bár sok algoritmus és számtalan képlet van játékban, még mindig létezik egy algoritmus.
feladata annak meghatározása, hogy ezeket a többieket hogyan súlyozzák a SERP-n látható végeredmények előállításához.
tehát teljesen jogos annak felismerése, hogy van valamilyen algoritmus a tetején – az egyetlen algoritmus, amely úgymond uralja őket–, de mindig felismerjük, hogy számtalan más algoritmus létezik, és általában ezek azok az algoritmusok, amelyekre gondolunk, amikor figyelembe vesszük, hogyan befolyásolják a keresési eredményeket.
Most térjünk vissza az analógiánkhoz.
van egy rengeteg különböző jellemzői a honlapon, hogy eddig, ahogy van számos élelmiszer-elemek, hogy a végén a tányéron.
a kívánt eredmény eléréséhez nagyszámú képletre és alalgoritmusra van szükségünk, hogy minden elemet létrehozzunk a lemezen, és Mester algoritmussal meghatározzuk az egyes elemek mennyiségét és elhelyezését.
ismerősen hangzik?
amikor a “Google algoritmusára” gondolunk, valójában algoritmusok és képletek hatalmas gyűjteményére utalunk, amelyek mindegyike egy adott funkciót tölt be, és egy vezető vagy, merem mondani, “core” algoritmus gyűjti össze az eredményeket.
tehát van:
- az olyan algoritmusok, mint a Panda, segítik a Google-t a tartalom megítélésében, szűrésében, büntetésében és jutalmazásában a sajátos jellemzők alapján, és ez az algoritmus valószínűleg számtalan más algoritmust tartalmazott az in-ben.
- a pingvin algoritmus a linkek megítélésére és a spam címére. De ez az algoritmus minden bizonnyal más, már létező algoritmusok adatait igényli, amelyek felelősek a linkek értékeléséért, és valószínűleg néhány új algoritmust, amelyek feladata a közös link spam jellemzőinek megértése, így a nagyobb pingvin algoritmus elvégezheti a munkáját.
- feladat-specifikus algoritmusok.
- szervező algoritmusok.
- algoritmusok felelősek az összes adat összegyűjtéséért és egy olyan kontextusba helyezéséért, amely a kívánt eredményt eredményezi, egy SERP, amelyet a felhasználók hasznosnak találnak.
tehát itt van. Így működnek a keresési algoritmusok.
miért használnak a keresési algoritmusok entitásokat
a Keresés egyik területe, amely az utóbbi időben tisztességes figyelmet kap, bár alul hangsúlyozott, az entitások gondolata.
kontextus esetén egy entitást a Google a következőképpen definiál:
“olyan dolog vagy fogalom, amely egyedülálló, egyedi, jól meghatározott és megkülönböztethető.”
szóval, a vacsora analógiánkban, ott vagyok én. Én egy entitás vagyok.
A családom minden tagja saját entitás is. Valójában, a családi egységem önmagában entitás.
ezzel a jelzéssel a sült és minden hozzávaló, ami benne van, szintén a saját entitásuk.
így van a Yorkshire puding és így a liszt, hogy bement, hogy ez.
A Google a világot entitások gyűjteményének tekinti. Íme, miért:
az ebédlőasztalomnál négy különálló entitás van, amelyeknek az állam “eszik”, és egy sereg entitást fogyasztanak.
az, hogy így osztályoz minket, sok előnnyel jár a Google számára, ha egyszerűen csak szavak sorozataként értékeli tevékenységünket.
minden étkezési entitás hozzárendelheti hozzájuk azokat az entitásokat, amelyek a tányérjukon vannak (sült marhahús, torma, zöldbab, burgonyapüré, Yorkshire puding, de nincs mártás az xyz1234567890 entitáshoz).
A Google ezt a fajta besorolást használja egy webhely megítélésére.
Gondolj az asztalnál ülő minden egyes entitásra egy oldalként.
a globális entitás, amely mindannyiunkat képvisel (nevezzük ezt az entitást “Davies” – nek), a “sült marhahús vacsoráról” szólna, de minden egyes entitás, amely egy egyént képvisel (vagy analógiánkban az oldalt), más.
ily módon a Google könnyen osztályozhatja és megítélheti a weboldalak és a világ összekapcsolódását.
alapvetően a keresőmotorok nem felelősek azért, hogy csak egy weboldalt ítéljenek meg – mindet rangsorolniuk kell.
A “Davies” entitás a “sült marhahús vacsoráról” szól, de a szomszéd entitás (nevezzük ezt az entitást “Robinsons” – nak) a “keverjük meg a sütést.”
Most, ha egy “Moocher” néven ismert külső entitás meg akarta határozni, hogy hol kell enni, az opciók rangsorolhatók Moocherbe preferenciáik vagy lekérdezésük alapján.
ahol (véleményem szerint) az entitások valódi értéke abban rejlik, hogy mi történik másnap. Van egy kis maradékunk.
a “sült marhahús” entitás feldolgozásával egy másik képlettel és az entitások kenyér, sajt és hagyma hozzáadásával:
hogyan használják a keresési algoritmusok az entitásokat
OK, lehet, hogy nem tűnik nyilvánvalónak, mennyire fontos ez a keresési algoritmusok megértésében és az entitások ilyen módon történő működésében.
bár annak megértése, hogy a Google hogyan látja egy weboldal egészét, nyilvánvaló értékkel bír, lehet, hogy azt kérdezi, Miért fontos a Google számára megérteni, hogy a sült marhahús és a marhahúsmártásom kapcsolatban áll, és valójában – ugyanabból az alapvető entitásból származnak.
nézzük inkább a Google megértése, hogy egy weboldal szól marhasült. Vegyük figyelembe azt is, hogy egy másik oldal hivatkozik rá, és ez az oldal a marhahúsról szól.
ebben a forgatókönyvben hihetetlenül fontos, hogy a Google tudja, hogy a sült marhahús és a marhahúsmártás ugyanabból az alapvető entitásból származik.
ezen entitások összekapcsoltsága alapján relevanciát rendelhetnek ehhez a linkhez.
mielőtt az entitások ideája belépett volna a keresésbe, a motorokat hagyták, hogy a szavak közelsége, sűrűsége és más könnyen félreértelmezhető és manipulálható elemek alapján hozzárendeljék a relevanciát.
az entitásokat sokkal nehezebb manipulálni.
vagy egy oldal egy entitásról szól, vagy nem az.
a web feltérképezésével és az entitások közös kapcsolatainak feltérképezésével a keresőmotorok megjósolhatják, hogy mely kapcsolatoknak kell a legnagyobb súlyt hordozniuk.
Szóval, Hogyan Működnek A Keresési Algoritmusok?
rendben, sok területet lefedtünk, és valószínűleg éhesek vagytok. Elvitelre vágysz.
Context Matters
fontos megérteni, hogy az algoritmusok hogyan működnek, hogy a kontextust alkalmazzák arra, amit tapasztal/olvas.
amikor algoritmusfrissítésről Hall, fontos tudni, hogy a frissítés valószínűleg egy nagyon nagy puzzle kis darabja.
ennek ismerete segít annak értelmezésében, hogy a webhely vagy a világ mely aspektusait módosítják egy frissítés során, és hogy ez a Beállítás hogyan illeszkedik a motor nagy céljához.
az entitások rendkívül fontosak
továbbá kritikus fontosságú, hogy megértsük, hogy az entitások:
- játsszon hatalmas szerepet a keresési algoritmusokban ma.
- saját algoritmusokkal rendelkeznek.
- az idő múlásával egyre növekvő szerepet fog játszani.
ennek ismerete segít megérteni, hogy nem csak milyen tartalom értékes (milyen közel vannak azok az entitások, amelyekről írsz?), de azt is, hogy mely kapcsolatokat valószínűleg kedvezőbben ítélik meg.
és ez csak néhány előny megnevezése.
minden a felhasználói szándékról szól
A keresési algoritmusok más algoritmusok és képletek nagy gyűjteményeként működnek, mindegyiknek megvan a maga célja és feladata, hogy olyan eredményeket hozzon létre, amelyekkel a felhasználó elégedett lesz.
valójában vannak olyan algoritmusok, amelyek az eredmények ezen aspektusát figyelik, és kiigazításokat végeznek, ahol a rangsoroló oldalak nem felelnek meg a felhasználói szándéknak a felhasználók interakciója alapján.
ide tartoznak azok az algoritmusok, amelyeket kifejezetten arra terveztek, hogy megértsék az entitásokat és azt, hogy az entitások hogyan viszonyulnak egymáshoz annak érdekében, hogy relevanciát és kontextust biztosítsanak a többi algoritmusnak.
Image Credits
Kiemelt kép: Paulo Bobita
Define Algorithm Screenshot: szerző készítette
óra a táblán: Adobe Stock & Adobe Stock
Google algoritmus lecke: Adobe Stock
de várj még: Adobe Stock
marha Dip: Adobe Stock