ТОП пошукової видачі та персоналізація

Результати пошуку колись були неупередженими і прагнули якогось ідеалу об’єктивності. Пошукова видача містила перелік ресурсів, які вважалися найціннішими в контексті пошукового запиту. Висновки пошукові алгоритми робили на основі об’єктивних факторів, таких як кількість зворотних посилань на той чи інший ресурс. Але як з’ясувалося, світ дещо складніший і об’єктивність у чистому вигляді – це надто абстрактна категорія. Тому сьогодні алгоритми пошукових систем працюють трохи інакше.

---

Персоналізація та Big Data ZXCV0010QW0

Персоналізація пошуку ідея не нова, але вона швидко розвивається і тільки набиратиме обертів в найближчі роки. Основна причина – розвиток технологій машинного навчання та Big Data, які дозволяють впроваджувати ці рішення на практиці. Якщо не вдаватися до деталей, основна суть полягає в тому, що накопичивши колосальну кількість інформації, машинний інтелект може «зчитувати» інтереси кожного користувача та підлаштовуватися під його індивідуальність.

Ми схильні недооцінювати. Одна з основних “фішок” Big Data полягає в тому, що ця технологія здатна знаходити корисні закономірності у неструктурованих даних. Тобто там, де, начебто, жодних закономірностей немає у принципі.
Ось тільки один приклад. У 2013 році американська компанія Target, яка володіє великою торговою мережею, запровадила автоматизовану систему прогнозування поведінки покупців. Система була заснована на Big Data та машинному навчанні. Основне завдання системи – вгадувати інтереси покупця та автоматично формувати комерційну пропозицію, яка з високої ймовірності його зацікавить. Система відмінно себе зарекомендувала і істотно збільшила продажі для компанії. Однак популярність вона отримала не так завдяки своїй ефективності, як скандалу, який широко висвітлювався в ЗМІ деякий час тому. У якийсь момент система вирішила надіслати неповнолітній дівчині купони зі знижками на памперси та товари для новонароджених. Розгнівані батьки школярки пообіцяли подати до суду на компанію та спробували зчинити галас, апелюючи до громадської думки. Проте дуже швидко з’ясувалося, що дівчина справді була вагітною. Причому дізналася вона про це вже після того, як це змогла обчислити ІІ за непрямими, прихованими ознаками.

Яку інформацію можуть використовувати пошукові системи

Насправді інформації, придатної для обробки технологіями Big Data, колосальна кількість. Насамперед це індивідуальна історія пошуку користувача, обрані ресурси, звички, патерни поведінки, використання емоційно забарвлених слів та ін. Все це дозволяє з’ясувати цікавіші деталі про користувача. Наприклад, це може бути:

1. Динаміка зміни інтересів з часом.
2. Вікова група.
3. Контакти.
4. Рівень грамотності.
5. Географічне розташування.
6. Розпорядок дня.

І багато-багато іншого. Використовуючи цю інформацію та технології Big Data, пошукові системи отримують можливість дуже якісно моделювати і вгадувати переваги людини, її наміри в даний конкретний момент, рівень доходу і навіть його переваги в майбутньому з високим ступенем ймовірності.

Ця інформація потім використовується пошуковими системами в першу чергу для персоналізованого пошуку. Таким чином, результати видачі можуть відрізнятися в різних регіонах і в різних користувачів. Відповідно і ТОП стає дуже розмитим. Розвиток персоналізації дозволяє пошуковим системам показувати кожному користувачеві саме його індивідуальний ТОП.
 
У цій ситуації мета потрапити на перші місця пошукової видачі за будь-якими запитами вже не здається такою простою та однозначною. Доводиться уточнювати як мінімум два моменти: для якої саме аудиторії та в якому саме регіоні.