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El nuevo jefe de búsqueda de Google, Prabhakar Raghavan, ha estado al frente de la investigación relacionada con la búsqueda.Un enfoque de su investigación incluye la investigación de coautoría sobre el análisis de enlaces desde el año 2000, así como la Investigación de Yahoo sobre la confianza y la desconfianza en los enlaces.

Prabhakar Raghavan tiene un doctorado, es autor de libros y artículos de investigación, es miembro y líder de varias organizaciones informáticas, etc.

Pero lo que nos interesa en la comunidad de búsqueda es quién es esta persona y cómo afectará la búsqueda.

Lo que más nos interesa en la comunidad de SEO es obtener una imagen de quién es el nuevo jefe de búsqueda porque, donde sea que dirija, tendremos que seguirlo.

Ese es el enfoque de este artículo.

Puede ser útil comprender quién está a cargo de la Búsqueda de Google si su negocio involucra marketing de búsqueda.

Prabhakar Raghavan estuvo anteriormente en Yahoo Labs antes de llegar a Google.Yahoo Labs nos brindó innovaciones tales como TrustRank e investigación para predecir cómo los visitantes del sitio escanearán una página web o pagarán, lo cual es útil para aumentar la participación.

Descubrir los tipos de investigación que le interesaron ayuda a pintar un retrato de la persona que ahora está a cargo de la Búsqueda de Google.

Por ejemplo, uno de sus trabajos de investigación de 2000 se titula Graph Structure in the Web.Se trata de cómo los enlaces pueden proporcionar información útil para los motores de búsqueda.

Eso es interesante porque demuestra su conocimiento de los enlaces y el spam de enlaces.

El resumen dice:

“El estudio de la Web como un gráfico no solo es fascinante por derecho propio, sino que también brinda información valiosa sobre los algoritmos Web para el rastreo, la búsqueda y el descubrimiento comunitario, y los fenómenos sociológicos que caracterizan su evolución”.

Otra investigación de la que es coautor analizó el análisis del comportamiento de los usuarios y predijo lo que harían.

Un trabajo de investigación que publicó en 2012 exploró la determinación de la próxima acción de un usuario.El artículo se titula, ¿Son los usuarios de la web realmente markovianos?

Lo interesante de esta investigación es que cuestiona supuestos básicos de PageRank que no se han estudiado antes y demuestra que algoritmos como PageRank no han tenido en cuenta modelos realistas del comportamiento del usuario.

Esto es lo que dice:

“Algoritmos web clásicos como PageRank utilizan este modelo. Algunos trabajos previos... ofrecen evidencia débil en apoyo de que el comportamiento de los usuarios sea markoviano.

No conocemos ningún trabajo anterior que haya examinado si el comportamiento de los usuarios de la Web es realmente markoviano, lo que justifica la suposición implícita en PageRank y otros algoritmos”.

Lo que hace que esto sea fascinante es que revela una mente curiosa que desentraña no solo fallas pasadas por alto en trabajos anteriores comúnmente aceptados, sino que describe las posibilidades de recuperación de información de una manera que sirve mejor a los usuarios al tratar de comprenderlos.

Creo que si observa la investigación en la que ha estado involucrado, un hilo común es tratar de comprender cómo se comportan los usuarios cuando miran los resultados de búsqueda o cuando hacen clic en un enlace.

Comprender a los usuarios para atenderlos mejor parece ser una preocupación subyacente.

Aquí hay otro ejemplo de su investigación.Es un documento de 2011 llamado Optimización de la presentación de resultados de búsqueda bidimensional

Esta es una investigación sobre cómo los usuarios escanean las páginas web y los resultados de búsqueda.El documento de investigación presenta las búsquedas de productos e imágenes como un ejemplo de cómo los motores de búsqueda presentaban datos a los usuarios de una manera que puede no estar optimizada para la forma en que los usuarios escanean las páginas web.

Mostró cómo los motores de búsqueda ordenaron los resultados de los más relevantes en la parte superior izquierda y procedieron de izquierda a derecha y de arriba a abajo, con las imágenes o productos menos relevantes más abajo en la página y más a la derecha.

La investigación de Raghavan mostró que los usuarios realmente escanearon en un patrón que se parecía a un triángulo, con la parte ancha del triángulo en la parte superior.También señaló que hay elementos de aleatoriedad en la forma en que los usuarios escanean.

En 1995, fue coautor de un libro con Rajeev Motwani llamado Randomized Algorithms.

Una reseña del libro en American Scientist decía:

“Las técnicas descritas por Rajeev Motwani y Prabhakar Raghavan son muy variadas y poderosas, por lo que este libro es importante. Hasta donde he podido averiguar, este es el único libro sobre el tema completo... ¡este excelente volumen nos enorgullece!”

Raghavan también fue coautor de Introducción a la recuperación de información, una copia de la cual está disponible en línea.

Aunque se publicó en 2008, la información contenida en este libro es un gran punto de partida para aquellos que desean obtener una base de información sólida sobre cómo funcionan los motores de búsqueda, información que está libre de suposiciones y mitos comunes de SEO.

No es una lectura fácil, pero siempre que pueda buscar términos como "cadenas de Markov" para comprender los contornos de lo que es, cualquiera puede tener una idea práctica de cómo funcionan los motores de búsqueda, lo que a su vez lo convertirá en un mejor SEO porque usted Podrá detectar ideas falsas de SEO.

De particular interés es la sección sobre Análisis de enlaces, que puede ser útil para quienes deseen aprender directamente de científicos como Raghavan, quienes fueron fundamentales en el desarrollo de muchas de las ideas que forman parte de la recuperación de información moderna.

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Prabhakar Raghavan es alguien que está profundamente involucrado en el análisis de enlaces, el modelado del comportamiento del usuario y el pensamiento innovador sobre cómo los motores de búsqueda pueden hacerlo mejor.

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