Релевантность поиска — что это такое, как ее оценить и повысить

Релевантность страницы поиска — это то, насколько результат поиска соответствует ожиданиям человека. Синоним релевантности — это адекватность выдаваемой поисковиками информации.

Например, если вы ищете в Интернете рецепт оливье или борща, то скорее всего хотите найти ингредиенты для него и пошаговую инструкцию, а не историю блюда. То есть для запроса «как приготовить оливье» будут релевантными страницы с рецептами, а не с рассказом о древних традициях приготовления.

От того, насколько полно статья раскрывает вопрос, зависит индекс релевантности. В поисковых сервисах наиболее релевантные ответы показываются выше, менее релевантные — ниже. Уровень релевантности и позиция веб-страницы становятся выше, если поисковики Google и Яндекс решат, что страница лучше других соответствует запросу. Уже запутались? Давайте по порядку.

Содержание статьи

Для чего нужна релевантность?

Типы релевантности

Что влияет на релевантность сайта?

Внутренние факторы релевантности
Внешние факторы релевантности
Поведенческие факторы релевантности

Особенности релевантности у Яндекса и Google

Как оценить релевантность страницы?

Как повысить релевантность страницы?

1. Проработайте URL
2. Доработайте мета-теги
3. Используйте LSI-копирайтинг
4. Добавляйте картинки и видео
5. Структурируйте контент
6. Делайте контент актуальным

Заключение

Для чего нужна релевантность?

Главная задача релевантности — определить пользу каждой страницы сайта для пользователя и вывести на основании данных индекс.

Индекс релевантности — это своеобразный показатель того, насколько точно ответ на сайтах совпадает с вопросом, который искал пользователь. Этот индекс будет учитываться при ранжировании страниц сайта по поисковым запросам. Высокая релевантность сайта позволяет добиться верхних позиций в результатах поисковой выдачи.

Высокая релевантность — это еще и показатель качества. Если ваш сайт полно, адекватно и по существу отвечает на вопросы пользователей, значит, ваш контент качествен, приносит пользу и ценится у аудитории.

Допустим, вы ввели в Яндексе запрос «как сделать длинный скриншот на ноутбуке». Поисковик попытается в огромном количестве доступной ему информации найти ту страницу, которая лучше всего подойдет вашему запросу.

1. Сначала Яндекс выдает «быстрый ответ» — цитату из самой релевантной страницы с ключевыми словами вашего запроса. Эти ключи он выделяет жирным. Если ответ вы нашли в этих строках — бинго! Дальше искать не придется. Это наиболее релевантный ответ по мнению Яндекса.
2. Ниже поисковик выдаст подборку видеоинструкций по созданию таких скриншотов. Понятно, что по такому запросу проще посмотреть наглядный ответ, чем читать длинную статью-инструкцию.
3. Под видео Яндекс разместит страницы с информационными материалами — они также располагаются по степени релевантности. 

Типы релевантности

Есть три типа релевантности, которые зависят от поведения конкретных лиц или программ:

• Формальная — означает, что решение принимает робот. Он автоматически сравнивает страницы в поисковой выдаче со своими представлениями об идеальном ответе на запрос. Таким образом на основе полученных данных он создает «рейтинг релевантных страниц».
• Содержательная — за релевантность отвечает живой человек — асессор. Он заходит на сайт, проводит аудит и выносит вердикт, насколько та или иная страница подходит запросу.
• Пертинентная — здесь за удовлетворение запросов людей отвечают непосредственно пользователи. Алгоритм простой — если люди переходят по запросу на страницу, значит, она подходит.

Что влияет на релевантность сайта?

Есть прямая зависимость между контентом страницы, качеством его seo-оптимизации и ее позицией в поисковой выдаче.

И все же главный фактор — это качество контента на странице. Контент должен быть полезным, интересным, развернутым, хорошо структурированным, адаптированным под статистические показатели — процент воды и переспама. Контент больше остальных факторов влияет на репутацию ресурса, доверие поисковиков и пользователей.

Есть и другие факторы: их можно разделить на внешние и внутренние.

Внутренние факторы релевантности

Они влияют на релевантность страницы изнутри:

• подходящие мета-теги (название, дескрипшн) и ключевые слова;
• семантический (человекопонятный) URL;
• хорошая структура материала с заголовками, подзаголовками и списками;
• наличие атрибутов alt на изображениях;
• отсутствие ошибок, битых ссылок, долго загружающихся материалов.

Ключевые слова должны располагаться не слишком плотно — избыток ключей поисковики могут посчитать спамом, поэтому важно не перебарщивать и использовать только естественные вхождения ключей. Стоит располагать их в подзаголовках, alt-тегах и в мета-тегах. Главное — без фанатизма, который был присущ seo-оптимизации начала 2000-ых:

Пример переоптимизированного текста

Внешние факторы релевантности

Под внешним фактором часто понимают популярность материала на других ресурсах. Это то, как часто на конкретную страницу ссылаются в сети — чем чаще, тем лучше. Однако это не единственный критерий оценки популярности:

• Ссылки должны идти с авторитетных сайтов, схожих по тематике. Хорошо, если на вашу инструкцию «как сделать длинный скриншот на ноутбуке» идет ссылка с какого-нибудь тематического форума. Плохо, если такая ссылка ведет со страницы о детских товарах.
• Будет плюсом, если сайт, где ссылаются на вашу страницу, имеет хороший авторитет у поисковиков: лояльную базу пользователей и грамотную оптимизацию.

Поведенческие факторы релевантности

Бесполезные страницы с высоким seo-соответствием будут удерживать высокую релевантность поиска, но только до тех пор, пока не добавятся поведенческие факторы ранжирования:

• как много посетителей у страницы;
• какое количество времени они находятся на ней;
• куда кликают, как быстро начинают взаимодействовать с контентом;
• возвращаются ли люди на страницу и как часто;
• переходят ли пользователи на другие страницы;
• как хорошо продумана структура страницы и навигация по ней.

Читайте также: 10 обязательных техник внешней SEO-оптимизации

Особенности релевантности у Яндекса и Google

Обе поисковые системы схожи в своих алгоритмах, хотя их алгоритмы до конца не изучены. Выдача результатов в Яндексе и Google различается из-за приоритетов систем.

Яндекс использует специальную формулу MatrixNet: в ней построением формулы занимается специальный алгоритм, информацию на вход дают асессоры. Всего Яндекс имеет порядка 500 критериев оценки релевантности страницы.

У Google меньше критериев оценки — примерно 150, а также формулы расчета отличаются лишь по странам (у Яндекса еще и по регионам).

В отличие от Google, Яндекс сначала ведет пользователей на сервисы своей экосистемы — Яндекс.Кью или Яндекс.Дзен.

Читайте также: Яндекс.Дзен: настройка новостной ленты, создание канала и варианты его монетизации

Как оценить релевантность страницы?

В интернете есть несколько специальных бесплатных сервисов, которые автоматически проверяют индекс релевантности в процентах по ссылке на материал:

• MEGAINDEX — раздел «Аудит»;
• Serpstat;
• PR-CY.

Как повысить релевантность страницы?

Чтобы повысить релевантность страницы, нужно повысить релевантность каждого ее элемента и поработать над ссылочной структурой, внутренними ссылками и юзабилити всех элементов. Вот общие правила, как повысить релевантность страницы.

1. Проработайте URL

URL должен отображать суть содержимого страницы, поэтому лучше избегать автоматических адресов — их не понимают ни роботы, ни люди. Лучше всего делать URL в виде транслита заголовка с вхождением основного запроса или перевод на английский язык. 

2. Доработайте мета-теги

Из всех внутренних факторов ранжирования теги Title и Description — самые важные. Они участвуют в формировании сниппета, от них зависит показатель CTR в выдаче.
Наши рекомендации по мета-тегам, которые помогут улучшить их релевантность:

• включите в Title основное ключевое слово или фразу;
• дополнительные запросы и призыв к действию добавляйте в Description;
• для региональных сайтов топоним (название города) желательно располагать ближе к началу Title.

3. Используйте LSI-копирайтинг

Поисковики анализируют не только прямое вхождение конкретного запроса, но и его синонимы, сопутствующие и дополнительные фразы, возможные вариации. Вот как можно с этим работать:

• используйте синонимы и слова, схожие по смыслу;
• анализируйте поисковые подсказки при формировании семантического ядра;
• анализируйте правую колонку Яндекс Wordstat — рекомендации из блока «запросы, похожие на…».

4. Добавляйте картинки и видео

Тематические изображения, атрибут ALT которых анализируют поисковики, — дополнительный способ проработать релевантность страницы. Это может быть фото, графики, инфографика или отчеты в графическом формате. Еще можно вставить на страницу видео с YouTube — собственное или других пользователей.

5. Структурируйте контент

Это оценят не только роботы, но и люди — по структурированному документу куда проще ориентироваться. Используйте теги h2-h4, списки, выделения, сноски и другие элементы форматирования.

Упоминать основное ключевое слово лучше в первых двух-трех абзацах страницы: это повысит вероятность попадания фрагмента в «быстрые ответы» в поиске.

6. Делайте контент актуальным

Некоторые типы контента нуждаются в постоянном обновлении, например законодательные нормы или статистика, информация о мероприятиях и т. д. Почему это важно:

поисковые системы отслеживают изменение содержимого страницы;
это влияет на поведенческие факторы — людям нужен актуальный контент.

Читайте также: 3 ключевых компонента успешной контент-стратегии

Заключение

Релевантность страницы поиска — это то, насколько результат поиска соответствует ожиданиям того, кто ищет. При определении релевантности страницы поисковики учитывают много факторов, над некоторыми из них можно и нужно работать, чтобы поднять страницу в выдаче и привлечь трафик.

Напоминаем, что отправка вашего рекламного трафика на посадочную страницу помогает повысить релевантность (а это, как мы уже говорили, неотъемлемая составляющая показателя качества).

Релевантность — это не только текст, но и его актуальность, мета-теги, внешний вид, структура страницы и ряд других факторов. Регулярное улучшение страницы по всем этим параметрам позволяет повысить ее ценность для поисковиков и пользователей. Надеемся, эта статья была для вас релевантной.

Высоких вам конверсий!

23-11-2021

Релевантность поиска — что это такое, как ее оценить и повысить

Релевантность страницы поиска — это то, насколько результат поиска соответствует ожиданиям человека. Синоним релевантности — это адекватность выдаваемой поисковиками информации.

Например, если вы ищете в Интернете рецепт оливье или борща, то скорее всего хотите найти ингредиенты для него и пошаговую инструкцию, а не историю блюда. То есть для запроса «как приготовить оливье» будут релевантными страницы с рецептами, а не с рассказом о древних традициях приготовления.

От того, насколько полно статья раскрывает вопрос, зависит индекс релевантности. В поисковых сервисах наиболее релевантные ответы показываются выше, менее релевантные — ниже. Уровень релевантности и позиция веб-страницы становятся выше, если поисковики Google и Яндекс решат, что страница лучше других соответствует запросу. Уже запутались? Давайте по порядку.

Содержание статьи

Для чего нужна релевантность?

Типы релевантности

Что влияет на релевантность сайта?

Внутренние факторы релевантности
Внешние факторы релевантности
Поведенческие факторы релевантности

Особенности релевантности у Яндекса и Google

Как оценить релевантность страницы?

Как повысить релевантность страницы?

1. Проработайте URL
2. Доработайте мета-теги
3. Используйте LSI-копирайтинг
4. Добавляйте картинки и видео
5. Структурируйте контент
6. Делайте контент актуальным

Заключение

Для чего нужна релевантность?

Главная задача релевантности — определить пользу каждой страницы сайта для пользователя и вывести на основании данных индекс.

Индекс релевантности — это своеобразный показатель того, насколько точно ответ на сайтах совпадает с вопросом, который искал пользователь. Этот индекс будет учитываться при ранжировании страниц сайта по поисковым запросам. Высокая релевантность сайта позволяет добиться верхних позиций в результатах поисковой выдачи.

Высокая релевантность — это еще и показатель качества. Если ваш сайт полно, адекватно и по существу отвечает на вопросы пользователей, значит, ваш контент качествен, приносит пользу и ценится у аудитории.

Допустим, вы ввели в Яндексе запрос «как сделать длинный скриншот на ноутбуке». Поисковик попытается в огромном количестве доступной ему информации найти ту страницу, которая лучше всего подойдет вашему запросу.

1. Сначала Яндекс выдает «быстрый ответ» — цитату из самой релевантной страницы с ключевыми словами вашего запроса. Эти ключи он выделяет жирным. Если ответ вы нашли в этих строках — бинго! Дальше искать не придется. Это наиболее релевантный ответ по мнению Яндекса.
2. Ниже поисковик выдаст подборку видеоинструкций по созданию таких скриншотов. Понятно, что по такому запросу проще посмотреть наглядный ответ, чем читать длинную статью-инструкцию.
3. Под видео Яндекс разместит страницы с информационными материалами — они также располагаются по степени релевантности. 

Типы релевантности

Есть три типа релевантности, которые зависят от поведения конкретных лиц или программ:

• Формальная — означает, что решение принимает робот. Он автоматически сравнивает страницы в поисковой выдаче со своими представлениями об идеальном ответе на запрос. Таким образом на основе полученных данных он создает «рейтинг релевантных страниц».
• Содержательная — за релевантность отвечает живой человек — асессор. Он заходит на сайт, проводит аудит и выносит вердикт, насколько та или иная страница подходит запросу.
• Пертинентная — здесь за удовлетворение запросов людей отвечают непосредственно пользователи. Алгоритм простой — если люди переходят по запросу на страницу, значит, она подходит.

Что влияет на релевантность сайта?

Есть прямая зависимость между контентом страницы, качеством его seo-оптимизации и ее позицией в поисковой выдаче.

И все же главный фактор — это качество контента на странице. Контент должен быть полезным, интересным, развернутым, хорошо структурированным, адаптированным под статистические показатели — процент воды и переспама. Контент больше остальных факторов влияет на репутацию ресурса, доверие поисковиков и пользователей.

Есть и другие факторы: их можно разделить на внешние и внутренние.

Внутренние факторы релевантности

Они влияют на релевантность страницы изнутри:

• подходящие мета-теги (название, дескрипшн) и ключевые слова;
• семантический (человекопонятный) URL;
• хорошая структура материала с заголовками, подзаголовками и списками;
• наличие атрибутов alt на изображениях;
• отсутствие ошибок, битых ссылок, долго загружающихся материалов.

Ключевые слова должны располагаться не слишком плотно — избыток ключей поисковики могут посчитать спамом, поэтому важно не перебарщивать и использовать только естественные вхождения ключей. Стоит располагать их в подзаголовках, alt-тегах и в мета-тегах. Главное — без фанатизма, который был присущ seo-оптимизации начала 2000-ых:

Пример переоптимизированного текста

Внешние факторы релевантности

Под внешним фактором часто понимают популярность материала на других ресурсах. Это то, как часто на конкретную страницу ссылаются в сети — чем чаще, тем лучше. Однако это не единственный критерий оценки популярности:

• Ссылки должны идти с авторитетных сайтов, схожих по тематике. Хорошо, если на вашу инструкцию «как сделать длинный скриншот на ноутбуке» идет ссылка с какого-нибудь тематического форума. Плохо, если такая ссылка ведет со страницы о детских товарах.
• Будет плюсом, если сайт, где ссылаются на вашу страницу, имеет хороший авторитет у поисковиков: лояльную базу пользователей и грамотную оптимизацию.

Поведенческие факторы релевантности

Бесполезные страницы с высоким seo-соответствием будут удерживать высокую релевантность поиска, но только до тех пор, пока не добавятся поведенческие факторы ранжирования:

• как много посетителей у страницы;
• какое количество времени они находятся на ней;
• куда кликают, как быстро начинают взаимодействовать с контентом;
• возвращаются ли люди на страницу и как часто;
• переходят ли пользователи на другие страницы;
• как хорошо продумана структура страницы и навигация по ней.

Читайте также: 10 обязательных техник внешней SEO-оптимизации

Особенности релевантности у Яндекса и Google

Обе поисковые системы схожи в своих алгоритмах, хотя их алгоритмы до конца не изучены. Выдача результатов в Яндексе и Google различается из-за приоритетов систем.

Яндекс использует специальную формулу MatrixNet: в ней построением формулы занимается специальный алгоритм, информацию на вход дают асессоры. Всего Яндекс имеет порядка 500 критериев оценки релевантности страницы.

У Google меньше критериев оценки — примерно 150, а также формулы расчета отличаются лишь по странам (у Яндекса еще и по регионам).

В отличие от Google, Яндекс сначала ведет пользователей на сервисы своей экосистемы — Яндекс.Кью или Яндекс.Дзен.

Читайте также: Яндекс.Дзен: настройка новостной ленты, создание канала и варианты его монетизации

Как оценить релевантность страницы?

В интернете есть несколько специальных бесплатных сервисов, которые автоматически проверяют индекс релевантности в процентах по ссылке на материал:

• MEGAINDEX — раздел «Аудит»;
• Serpstat;
• PR-CY.

Как повысить релевантность страницы?

Чтобы повысить релевантность страницы, нужно повысить релевантность каждого ее элемента и поработать над ссылочной структурой, внутренними ссылками и юзабилити всех элементов. Вот общие правила, как повысить релевантность страницы.

1. Проработайте URL

URL должен отображать суть содержимого страницы, поэтому лучше избегать автоматических адресов — их не понимают ни роботы, ни люди. Лучше всего делать URL в виде транслита заголовка с вхождением основного запроса или перевод на английский язык. 

2. Доработайте мета-теги

Из всех внутренних факторов ранжирования теги Title и Description — самые важные. Они участвуют в формировании сниппета, от них зависит показатель CTR в выдаче.
Наши рекомендации по мета-тегам, которые помогут улучшить их релевантность:

• включите в Title основное ключевое слово или фразу;
• дополнительные запросы и призыв к действию добавляйте в Description;
• для региональных сайтов топоним (название города) желательно располагать ближе к началу Title.

3. Используйте LSI-копирайтинг

Поисковики анализируют не только прямое вхождение конкретного запроса, но и его синонимы, сопутствующие и дополнительные фразы, возможные вариации. Вот как можно с этим работать:

• используйте синонимы и слова, схожие по смыслу;
• анализируйте поисковые подсказки при формировании семантического ядра;
• анализируйте правую колонку Яндекс Wordstat — рекомендации из блока «запросы, похожие на…».

4. Добавляйте картинки и видео

Тематические изображения, атрибут ALT которых анализируют поисковики, — дополнительный способ проработать релевантность страницы. Это может быть фото, графики, инфографика или отчеты в графическом формате. Еще можно вставить на страницу видео с YouTube — собственное или других пользователей.

5. Структурируйте контент

Это оценят не только роботы, но и люди — по структурированному документу куда проще ориентироваться. Используйте теги h2-h4, списки, выделения, сноски и другие элементы форматирования.

Упоминать основное ключевое слово лучше в первых двух-трех абзацах страницы: это повысит вероятность попадания фрагмента в «быстрые ответы» в поиске.

6. Делайте контент актуальным

Некоторые типы контента нуждаются в постоянном обновлении, например законодательные нормы или статистика, информация о мероприятиях и т. д. Почему это важно:

поисковые системы отслеживают изменение содержимого страницы;
это влияет на поведенческие факторы — людям нужен актуальный контент.

Читайте также: 3 ключевых компонента успешной контент-стратегии

Заключение

Релевантность страницы поиска — это то, насколько результат поиска соответствует ожиданиям того, кто ищет. При определении релевантности страницы поисковики учитывают много факторов, над некоторыми из них можно и нужно работать, чтобы поднять страницу в выдаче и привлечь трафик.

Напоминаем, что отправка вашего рекламного трафика на посадочную страницу помогает повысить релевантность (а это, как мы уже говорили, неотъемлемая составляющая показателя качества).

Релевантность — это не только текст, но и его актуальность, мета-теги, внешний вид, структура страницы и ряд других факторов. Регулярное улучшение страницы по всем этим параметрам позволяет повысить ее ценность для поисковиков и пользователей. Надеемся, эта статья была для вас релевантной.

Высоких вам конверсий!

23-11-2021

Что такое релевантность поиска? | Algolia

Релевантность поиска — это мера точности взаимосвязи между поисковым запросом и результатами поиска.

Онлайн-пользователи возлагают большие надежды. Благодаря высокой планке, установленной такими сайтами, как Google, Amazon и Netflix, они ожидают точных, актуальных и быстрых результатов. Однако реальность такова, что многие сайты не имеют оптимизированных страниц результатов, которые понимают намерения пользователя и легко приводят их в соответствие с их потребностями.

Если вы когда-либо искали веб-сайт только для того, чтобы увидеть кучу бесполезных, несвязанных результатов, то вы знаете, что могут чувствовать ваши пользователи: разочарование и стремление перейти на сайт конкурента, чтобы найти результаты. Релевантность поиска является неотъемлемой частью пользовательского опыта.

Владельцы веб-сайтов могут точно настроить свою релевантность для поиска, чтобы упорядочить результаты поиска наиболее полезным для пользователей способом. Это может быть основано на ряде факторов, таких как цель поиска, бизнес-приоритеты, релевантность текста, точность правописания, геолокация пользователя или близость ключевых слов в искомом контенте.

Тонкая настройка релевантности поиска для обеспечения точности 

Релевантность может быть трудно установить правильно, поскольку она сильно зависит от контекста и ряда изменяющихся переменных. Например, тип сайта имеет значение: то, как вещи должны ранжироваться на веб-сайте электронной коммерции по сравнению с академическим сайтом, не будет одинаковым. Тип искателя также имеет значение. Коллекционер и новичок будут иметь разные намерения и навыки поиска. Наконец, у разных людей будут разные слова для выражения того, что они ищут, даже для одного и того же запроса. Формула ранжирования результатов должна работать с этими различными потребностями.

Когда пользователь вводит запрос типа «скидка» на сайте электронной коммерции, он хочет, чтобы было возвращено определенное подмножество записей, соответствующих критериям запроса.

Когда пользователь вводит запрос типа «скидка» на сайте электронной коммерции, он хочет, чтобы было возвращено определенное подмножество записей, соответствующих критериям запроса.

Почему важна релевантность поиска?

Оптимизация релевантности поиска — чрезвычайно важный, но часто упускаемый из виду аспект дизайна взаимодействия с пользователем. Исследования показывают, что 43% посетителей веб-сайта сразу же переходят к строке поиска, и эти пользователи в 2-3 раза чаще конвертируются. Когда пользователям предоставляются результаты, соответствующие их запросам и интересам, они будут более удовлетворены, вовлечены и с большей вероятностью совершат конверсию. Таким образом, хороший дизайн UX должен побуждать пользователей начинать с панели поиска и перемещаться по результатам поиска.

Кроме того, современные онлайн-пользователи возлагают большие надежды на удобство использования веб-сайта, поэтому скорость, простота использования и простота дизайна являются важными факторами восприятия торговой марки клиентами.

Краткая история релевантности поиска

История релевантности поиска восходит к самым ранним дням Интернета, когда исследователи пытались найти методы поиска информации, чтобы управлять быстрым ростом контента, создаваемого каждый день. Это быстро привело к изобретению поисковой системы.

Поисковые системы

Ранние поисковые системы и протоколы, такие как Archie, созданный в 1990 году аспирантом Университета Макгилла, и Gopher, созданный в 1991 году исследователями из Миннесотского университета, стали важными вехами в развитии актуальности современного поиска. системы. Они позволили ученым использовать условия поиска для поиска в файловых системах других учреждений, к которым они подключались через Интернет.

Тем не менее, эти ранние поисковые системы все еще были очень техническими, требуя от пользователей глубоких знаний о компьютерах и низкоуровневых концепциях Интернета. Между тем, всего пару лет спустя в 19В 93 году Всемирная паутина начала процветать, когда сотни веб-сайтов начали выходить в сеть, что положило начало целой новой волне поисковых систем.

Ранние веб-поисковики

Вскоре появились поисковые роботы, которые автоматически загружали и обновляли веб-страницы в индексах поисковых систем, позволяя искать больше контента.

Поисковые системы, такие как Excite в 1993 г. и Yahoo в 1994 г., быстро завоевали популярность благодаря простоте использования. Они даже включали некоторые базовые статистические модели, направленные на понимание запросов пользователей и их связи с контентом.

Эти новые ранние системы использовали работающий, но ограниченный метод ранжирования наиболее релевантных результатов поиска для пользователей. Они основывали свой рейтинг релевантности на количестве раз, когда ключевые слова появлялись на веб-страницах, однако они не учитывали никаких других критериев для оценки качества веб-страниц.

Затем на сцену вышла революционная поисковая система Google. Компания Google, основанная 4 сентября 1998 года в Менло-Парке, штат Калифорния, значительно повысила релевантность поиска, создав свою передовую технологию поиска. В 2000-х Google усовершенствовал свои поисковые алгоритмы, используя новые и более мощные модели машинного обучения, которые предлагали еще более релевантные и прогнозирующие функции поиска, такие как автозаполнение и мгновенный поиск.

Измерение релевантного поиска документов   

По мере увеличения количества сайтов росла и потребность в поиске релевантных документов на определенных сайтах и ​​в базах данных. Поиск документов был важным предшественником того, как мы сегодня ищем на сайтах.

Традиционные системы ранжирования часто рассматривают частоту ключевых слов в документах, чтобы предсказать их релевантность. Например, классический алгоритм, известный как TF-IDF, будет проверять, сколько раз ключевые слова появлялись в соответствующих документах (частота терминов) и сколько раз ключевые слова появлялись во всех других документах в репозитории (обратная частота документов). Последний анализ помогает отфильтровать общие слова, которые обычно являются шумом, такие как предлоги.

Хотя TF-IDF и другие подобные ранние подходы к релевантности были хороши при поиске документов общего назначения, они не смогли воспользоваться дополнительной структурой и метаданными, которые содержит большинство веб-сайтов. Современный контент имеет заголовки, описания, категории, теги и другую информацию на основе ключевых слов, которую можно использовать для интерпретации контента сайта и повышения релевантности поиска.

Со временем поисковые компании разработали альтернативы TF-IDF, например, больше полагаясь на алгоритмы ключевых слов, чем на статистику. Для нашей собственной поисковой системы мы разработали настраиваемую систему ранжирования, позволяющую компаниям лучше видеть, что происходит «под капотом», и настраивать релевантность в соответствии со своими потребностями.

С появлением новых возможностей семантического поиска появились более сложные модели качества ранжирования для оценки релевантности поиска, включая nDCG, нормализованный дисконтированный кумулятивный выигрыш, который может определять сходство между тем, насколько хорошо набор результатов запроса упорядочен для конкретного запрос. Чем выше балл, тем выше релевантность. Мы добавили оценку с помощью нейронной технологии и векторного поиска, чтобы расширить релевантность нашего поиска по ключевым словам для большего количества вариантов использования. Существуют и другие методы, такие как MRR (средний обратный ранг) и MAP (средняя средняя точность), каждый из которых имеет свои плюсы и минусы.

Для большей релевантности важно качество записей в поисковом индексе. Качество поиска по ключевым словам и семантике зависит от качества ваших данных, поэтому очистка данных для обработки отсутствующих значений или зашумленных данных, структурирование наборов данных из разных источников для лучшего анализа и улучшение контента, такого как заголовки, описания, теги , заголовки и метаданные могут сильно повлиять на показатель качества поиска.

Внедрение повышения и оптимизации результатов поиска

Сегодня, когда веб-сайты расширили свой контент и предлагаемые продукты, оптимизация релевантности поиска является основным фактором для поисковых систем отдельных сайтов. Компании, производящие собственную релевантность, должны учитывать свои конкретные бизнес-потребности, чтобы сделать поиск полезным.

Например, бренд электронной коммерции может иметь тысячи разнообразных продуктов и клиентов с очень разными демографическими данными. Таким образом, когда клиент ищет продукт, внутренняя поисковая система должна иметь возможность предоставлять результаты, которые не только связаны с запросом, но и контекстуально релевантны конкретному пользователю.

Современные поисковые системы также должны уметь обрабатывать синонимы, опечатки, многословные запросы и даже вопросы. Обработка естественного языка (NLP) используется поисковыми системами, чтобы помочь читать, понимать и понимать человеческий язык.

Кроме того, маркетологи могут захотеть продвигать сезонные товары, аналогичные мерчандайзингу в магазине, или бизнес-операторы могут захотеть продвигать товары с более высокой маржой. Следовательно, релевантная поисковая система также должна учитывать эти факторы и предоставлять настраиваемый рейтинг, который можно со временем корректировать в соответствии с этими потребностями.

Однако многие из этих алгоритмов все еще неуклюжи. Чтобы улучшить это, некоторые алгоритмы учитывают важность атрибута соответствия и близости ключевых слов. Таким образом, результаты поиска с гораздо большей вероятностью будут релевантны пользователям, чем алгоритмы поиска общего назначения.

В последнее время, чтобы повысить релевантность, дизайнеры поисковых систем работают над созданием большей персонализации и контекстуализации. Сюда входят такие технологии, как машинное обучение и обработка естественного языка, обеспечивающие более разговорный поиск, отслеживание пользовательского поиска и истории посещенных страниц для обеспечения индивидуальной интерпретации запросов, а также автоматическая маркировка и категоризация веб-страниц для понимания содержимого на более высоком уровне, чем просто текстовые ключевые слова.

Точная настройка релевантности поиска с помощью Algolia 

Оптимизация релевантности веб-сайта для поиска — сложный и непрерывный процесс. Это требует не только предоставления результатов, соответствующих запросам пользователей, но и предоставления им персонализированных результатов, а также удовлетворения ваших конкретных бизнес-потребностей. Кроме того, поскольку пользователи все больше переходят на голосовые устройства и цифровых помощников, компаниям придется выяснить, как предоставить новый тип интерфейса, который может естественно общаться с пользователями.

Чтобы предоставить своим клиентам все эти функции, вам понадобится партнер, предоставляющий поиск как услугу, который предлагает все лучшие отраслевые практики и самые современные возможности прямо из коробки. Более высокая релевантность имеет огромное значение в том, уйдет ли клиент — на веб-сайте или в интранете — с хорошим результатом поиска или с плохим опытом поиска.

Что такое релевантность поиска?

Что такое релевантность поиска?

Релевантность поиска — это мера связи между поисковым запросом и результатами поиска.

Однако то, как поисковые системы определяют релевантность, совсем не просто. На релевантность может влиять любое количество факторов — условия поиска, популярность, местоположение, прошлые поиски или история покупок, поведение при просмотре, и это лишь некоторые из них.

Для поисковых систем Google установил стандарт. Безусловно, помогает то, что у Google есть данные почти за два десятилетия с сотнями миллиардов поисковых запросов и тысячами инженеров и специалистов по данным, которые настраивают параметры релевантности.

Поиск на месте может быть более сложным, но, как мы увидим, можно обеспечить очень хорошие результаты поиска и отличный опыт поиска даже с более скромными наборами поисковых данных.

В этой статье мы заглянем внутрь, чтобы увидеть, как мы индексируем содержимое веб-страницы и интерпретируем запросы для получения более релевантных результатов, а также как ИИ и алгоритмы ранжирования могут влиять на релевантность поиска.

Понимание языка

Пример обработки естественного языка.

Более 40% всех поисковых запросов Google состоят из 4 и более слов. Количество терминов запроса выросло за последние пару десятилетий отчасти благодаря появлению встраивания ИИ и голосового поиска. Голосовой поиск также изменил то, как мы ищем: то, как мы печатаем, отличается от того, как мы говорим. С триллионами документов в Интернете люди привыкли писать более длинные поисковые запросы, чтобы сузить результаты.

Поиск по своей природе является нечетким, а язык часто двусмысленным, поскольку запрос и намерение пользователя не всегда очевидны. Поисковая система должна попытаться понять смысл разных слов в запросе, чтобы вернуть релевантные документы. «Банк» — классический пример этого; это означает финансовое учреждение или берег реки? В некоторых случаях использования поиска на сайте электронной коммерции клиенты могут даже вводить симптомы или прилагательные, чтобы найти ответы. Без дополнительного контекста трудно точно понять, что им нужно.

Существует ряд методов, которые платформы поиска по сайту используют для анализа смысла пользовательского поиска, в том числе:

• Обработка естественного языка (NLP) — это процесс анализа неструктурированного текста для определения структуры и смысла.
• Понимание семантического запроса — это процесс фактической попытки понять назначение запросов.
• Персонализация для добавления дополнительной информации — прошлой истории поиска, истории покупок, геопозиции и т. д. — к запросу на основе пользователя, который выполняет поиск.
• Встраивание слов, векторизация, сегментация запроса, определение области действия и другие методы доступны, чтобы помочь поисковым системам понять смысл запроса.
  

Опечатки — еще одна проблема, с которой нужно справиться. Чтобы избежать плохих результатов поиска и повысить релевантность, необходима проверка орфографии. Где-то между 10-25% запросов в окне поиска могут быть написаны с ошибками, и Баймард сообщает, что «27% сайтов не способны обработать опечатку всего одного символа в названии продукта». Это кажется очевидной функцией, которой должны обладать поисковые системы, но многим, если не большинству поисковых систем сегодня не хватает хорошей устойчивости к опечаткам.

Хорошие результаты поиска и релевантность начинаются задолго до того, как кто-либо введет поисковый запрос. Чтобы понять, как можно повысить релевантность поиска, нам нужно начать с индексации поисковых запросов.

Поисковый индекс

Прежде чем поисковая система сможет начать определять релевантность результатов, она должна быть в состоянии проанализировать каждую запись, которую вы хотите найти. Поисковые системы создадут поисковый индекс с помощью поискового робота или API, который получает данные вашего сайта, используя вашу карту сайта, ссылки сайта или страницы, на которые есть ссылки в хранилище данных.

При индексировании можно оценить несколько алгоритмов для каждой проиндексированной записи и добавить в набор данных дополнительные поля и информацию, которые полезны при выполнении запросов. Например, Search.io теперь включает дополнительную функцию, называемую конвейерами индексов, которая будет обогащать и преобразовывать данные по мере их поступления. Конвейер индексирования имеет некоторые значения по умолчанию, но его также можно расширить — например, вы можете использовать API Google Vision для автоматического извлечения метаданных цвета из изображений для создания более богатого индекса.

Оценка релевантности

При выполнении поиска Search.io присваивает оценку релевантности каждому документу в вашем индексе. Оценка варьируется от 0 (нет совпадения) до 1 (полное совпадение), а результаты поиска упорядочены, начиная с наивысшей оценки. Оценка релевантности состоит из двух компонентов оценки: оценки индекса и оценки характеристик.

• Показатель индекса : Показатель индекса представляет текстовую релевантность общего балла. Другими словами, насколько текст поиска соответствует содержанию документов. При этом учитываются орфография, синонимы, основа, встраивание слов на основе ИИ и другие особенности языка.
• Оценка функции : Оценка функции представляет специфику бизнеса; клиенты могут использовать его для корректировки ранжирования, чтобы лучше адаптировать результаты к бизнес-требованиям.

Оценка показателей релевантности

Если поиск по вашему сайту работает хорошо за счет увеличения числа кликов и доходов, это означает, что ваша поисковая система хорошо справляется с предоставлением релевантных результатов поиска. Но есть и другая, более объективная мера релевантности, которую мы можем использовать, чтобы получить представление о том, насколько хорошо работает поиск, и найти способы его улучшения.

Результат моделей ИИ по релевантности можно измерить с помощью показателей качества ранжирования, таких как:

• nDCG : Нормализованный дисконтированный кумулятивный прирост может определить сходство между тем, насколько хорошо набор результатов запроса упорядочен для конкретного запроса. . Чем выше балл, тем выше актуальность набора. Это метод оценки, который мы используем при проверке релевантности поиска.
• MRR : Средние обратные ранговые порядки определяются вероятностью правильности. Как следует из названия, он вычисляет обратную величину ранга. Оценка равна 1, если веб-страница была заказана на 1-м месте, 0,5, если она заняла 2-е место, и так далее. Средний взаимный ранг — это среднее значение по запросам.

Кроме того, существуют методы ранжирования по порядку, в том числе:

• TF-IDF : одна из старейших моделей ранжирования, термин частотно-обратная частотная модель документа — это статистика, которая измеряет, насколько важно слово в документе. в зависимости от того, сколько раз слово появляется в документе (или на веб-странице).
• Okapi BM25 : Информационно-поисковая система Okapi была разработана в Лондонском городском университете. «BM» означает лучшее совпадение. Есть более новые варианты, но все они работают аналогично TF-IDF.
• Плотный поиск : Использует векторы (или хэши) для математического поиска релевантности. Это здорово, но sloooooow.
• Научитесь ранжировать : Использует многоэтапный процесс для изменения порядка результатов на основе лучших моделей релевантности.
• Гибридное извлечение : Еще один вариант, в котором используется сочетание вышеперечисленного.
• Научитесь хешировать : это новая техника, которая сжимает векторы в «нейронные хэши» для быстрого и умного поиска.
  

Вы можете узнать больше об оценке релевантности в этом превосходном блоге Moz. Качество записей имеет большое значение. Такой контент, как заголовки, описания, теги, заголовки и метаданные, может сильно повлиять на показатель качества. (Ознакомьтесь с нашим бесплатным отчетом о состоянии поиска, чтобы узнать, насколько хорошо оптимизирован ваш сайт для поисковых систем)

Динамическое повышение, усиление сигнала и машинное обучение

Настройки релевантности Search.io позволяют клиентам повышать результаты, отвечающие потребностям бизнеса.

Оценка релевантности не статична. Оценки могут быть улучшены с течением времени с помощью усиления сигнала, машинного обучения и корректировки алгоритма.

Усиление сигнала — это процесс, с помощью которого поисковые системы используют поведение пользователей, например клики и конверсии, для оптимизации рейтинга результатов поиска.

По мере того, как все больше пользователей нажимают на определенные результаты, система узнает, какие страницы (или продукты, записи и т. д.) наиболее популярны, и присваивает им более высокую оценку релевантности. Точно так же результаты поиска, которые приводят к конверсиям на сайте (регистрация, корзина покупок, доход и т. д.), оцениваются выше, поскольку они приводят к важным результатам.

Усиление сигнала может улучшить ранжирование и релевантность . Это часть нашего алгоритма машинного обучения. До появления ИИ поиск основывался на поиске по ключевым словам, как индекс в конце книги. Это очень быстро, но регулярно пропускает важные элементы. Люди могут писать правила до бесконечности, и все равно будут возникать бесконечные проблемы с точностью. Это стандарт поиска сегодня.

Поиск на основе искусственного интеллекта предлагает огромную мощность благодаря постоянным и автоматическим улучшениям с интеллектуальными петлями обратной связи (усиление сигнала!). ИИ использует векторы, математический подход к представлению слов, который очень эффективно инкапсулирует смысл текста. Ранжирование ИИ требует использования готовых моделей или создания собственных моделей ИИ для преобразования текстовых запросов в векторы.

Search.io предлагает повышенную релевантность сигналов и искусственный интеллект (в частности, обучение с подкреплением), объединенные в функцию, называемую динамическим повышением, которая также включает сбор данных, необходимых для повышения релевантности и ранжирования. Эта система автоматически собирает данные с вашего сайта, приложения или магазина для построения модели данных, машинного обучения для определения релевантности и усиления сигнала для улучшения результатов. Основываясь на ваших желаемых целях — конверсиях, подписках, доходах, кликах и т.