Google продолжает предпринимать усилия для персонализирования поисковых результатов — на этот раз под пользователя научили подстраивать результаты Google Video. Для проверки был задан неясный запрос «grid».

Сегодня мы объявляем о важных изменениях в поиске Яндекса. Теперь результаты поиска и поисковые подсказки будут персонализированными и могут отличаться для каждого пользователя, который задаёт запрос и получает на него ответ от Яндекса.

Специально для Хабрахабра мы взяли интервью у людей, которые занимались этим проектом, и спросили у них о том, для чего он нужен, как устроен, какие факторы мы учитываем, а также о том, как измеряем пользу от него.



Когда-то давно для того чтобы показать человеку результаты поиска, поисковым системам было достаточно пользовательского запроса и собственного индекса. Две эти сущности легко себе представить. Но со временем стало понятно, что есть ещё одна очень важная штука — контекст запроса. Кто, откуда и когда его задаёт.

Три года назад при формировании результатов поиска мы начали учитывать регион пользователя.

Озадачился вопросом: почему я как пользователь, например Хабра, вижу новости или тексты и пр. оцененные всеми участниками?

Это, конечно, тоже не плохо — знать средний вектор. Но вот мне бы еще хотелось видеть информацию оцененную только теми людьми, кто для меня имеет значение. Например, моим первым кругом.

А еще лучше, чтобы можно было составлять свой список «персональных экспертов» в особой области и независимо от «кругов дружбы». И наоборот, мне совершенно не хочется, чтобы на результаты оценки влиял человек, который для меня ничего не значит.

Вот «Персональный поиск от Новотеки» созданный И. Ашмановым и К. Любой эксперт в особой области может сделать выборку сайтов репрезентативных для какой-то области. То есть прихожу на такой настроенный поиск и ищу там, где советовал эксперт. Неужели там выдача будет хуже, чем в общем обезличенном поисковике?

Ныне все поисковые службы озадачены персонализированным поведенческим поиском. Мне думается это не правильно (в плане битвы за релевантность). Я ведь могу очень заплутать в результатах выдачи, что неминуемо скажется на результатах дальнейших запросов. Так значит не на меня надо ориетироваться, а на поведение и оценку эксперта.

Можно ли на Хабре выдавать из БД результаты «общие» и «для меня»?

Корейский интернет-провайдер Park & OPC утверждает, что именно он изобрел технологию ведения истории поисковых запросов и персонализированного поиска на ее основе. Поисковая система Google якобы использует эту технологию без разрешения и нарушает патент, полученный корейцами еще в 2003 г. В связи с этим адвокаты компании Park & OPC подали в суд на компанию Google.

Дело будет рассматривать в суде города Сеул, сообщает Korea Times со ссылкой на агентство новостей Yonhap News.

На этой неделе наше внимание привлек исполнительный директор Google Эрик Шмидт и его выступление на конференции TechCrunch. Рассказывая о растущей важности сервисов, позволяющих экономить время, он отметил, что следующим шагом развития поиска в Интернете будет движение к более персонализированным результатам поиска. Мы разделяем его точку зрения, и потому сегодня хотим сообщить о появлении у нашего расширения для Google Chrome новой мощной возможности параллельного поиска. Одна из замечательных функций браузера Chrome заключается в его Magic Bar — адресной строке, которая одновременно служит полем для ввода поисковых запросов. Мы подумали, почему бы этой строке не стать еще более умной, и не начать искать еще и по вашему аккаунту Evernote.

Параллельный поиск

После включения новой функции параллельного поиска в настройках обновленного расширения, при поиске в Google будет автоматически производиться и поиск по вашим заметкам в Evernote. Число найденных результатов будет показано на странице результатов поиска над основными ссылками, а также в виде индикатора на значке расширения в Chrome. Чтобы просмотреть найденные заметки, достаточно кликнуть по зеленой вкладке в окне расширения.

Это действительно позволяет сделать поиск более персонализированным.

В настоящей работе изложены принципы применения технологии персонализации, учитывающей психологические особенности пользователей, при формировании выдачи по информационному поиску.
Целью данной технологии является создание для пользователя персонального комфортного пространства в сети интернет вообще, и положительного опыта взаимодействия с поисковым сервисом в частности. Как следствие, поисковые сервисы получают инструментарий для оптимизации использования своих ресурсов.

В настоящее время по каждому информационному запросу пользователя поисковая система находит тысячи ресурсов. Как определить, какие именно ресурсы заинтересуют пользователя, чтоб присвоить им более высокий ранг среди всех других? Решение проблемы релевантности выдачи по информационному запросу является одной из приоритетных задач для поисковых сервисов и отнюдь не потому, что они хотят сэкономить время пользователя, а ввиду ресурсоемкости процесса. Поскольку существующим ныне системам необходимо периодически производить сканирование и индексацию всех страниц в интернете, определять их популярность с привязкой к поисковым запросам пользователей, хранить информацию обо всех запросах всех пользователей, чтоб иногда обращаться к истории запросов, то вопрос оптимизации использования ресурса становится весьма актуальным.