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Il nuovo capo della ricerca su Google, Prabhakar Raghavan, è stato in prima linea nella ricerca relativa alla ricerca.Uno degli obiettivi della sua ricerca include la ricerca in co-autore sull'analisi dei link fin dal 2000 e Yahoo Research sulla fiducia e la sfiducia nei link.

Prabhakar Raghavan ha un dottorato di ricerca, è autore di libri e articoli di ricerca, è membro e leader di varie organizzazioni informatiche e così via.

Ma ciò a cui siamo interessati nella community di ricerca è chi è questa persona e come influirà sulla ricerca?

Ciò che ci interessa di più nella comunità SEO è ottenere un'immagine di chi è il nuovo capo della ricerca perché ovunque ci conduca dovremo seguirlo.

Questo è il fulcro di questo articolo.

Può essere utile capire chi è il responsabile di Ricerca Google se la tua attività riguarda il marketing dei motori di ricerca.

Prabhakar Raghavan era precedentemente in Yahoo Labs prima di approdare su Google.Yahoo Labs ci ha fornito innovazioni come TrustRank e ricerche per prevedere in che modo i visitatori del sito eseguiranno la scansione di una pagina Web o della cauzione, il che è utile per aumentare il coinvolgimento.

Scoprire il tipo di ricerca che lo interessava aiuta a dipingere un ritratto della persona che ora è responsabile della Ricerca Google.

Ad esempio, uno dei suoi articoli di ricerca del 2000 si chiama Graph Structure in the Web.Si occupa di come i link possono fornire informazioni utili per i motori di ricerca.

Questo è interessante perché dimostra la sua conoscenza dei link e dello spam dei link.

L'estratto afferma:

"Lo studio del Web come grafico non è solo affascinante di per sé, ma fornisce anche preziose informazioni sugli algoritmi Web per la scansione, la ricerca e la scoperta della comunità e i fenomeni sociologici che ne caratterizzano l'evoluzione".

Altre ricerche di cui è coautore hanno esaminato l'analisi del comportamento degli utenti e la previsione di cosa avrebbero fatto.

Un documento di ricerca che ha pubblicato nel 2012 ha esplorato la determinazione dell'azione successiva di un utente.Il documento si chiama, gli utenti web sono davvero markoviani?

La cosa interessante di questa ricerca è che mette in discussione i presupposti di base del PageRank che non sono stati studiati prima e dimostra che algoritmi come il PageRank non hanno preso in considerazione i modelli realistici del comportamento degli utenti.

Ecco cosa dice:

“Gli algoritmi Web classici come PageRank utilizzano questo modello. Alcuni lavori precedenti... offrono prove deboli a sostegno del comportamento markoviano degli utenti.

Non conosciamo alcun lavoro precedente che abbia esaminato se il comportamento degli utenti Web sia effettivamente markoviano, giustificando così l'assunzione implicita nel PageRank e in altri algoritmi".

Ciò che lo rende affascinante è che rivela una mente curiosa che svela non solo i difetti trascurati nel lavoro precedente comunemente accettato, ma delinea le possibilità di recupero delle informazioni in un modo che serva meglio gli utenti cercando effettivamente di capire gli utenti.

Penso che se guardi alla ricerca in cui è stato coinvolto, un filo conduttore comune è cercare di capire come si comportano gli utenti quando guardano i risultati di ricerca o quando fanno clic su un collegamento.

Comprendere gli utenti per servirli meglio sembra essere una preoccupazione di fondo.

Ecco un altro esempio della sua ricerca.È un documento del 2011 intitolato Ottimizzazione della presentazione dei risultati di ricerca bidimensionali

Questa è una ricerca su come gli utenti scansionano le pagine Web e i risultati di ricerca.Il documento di ricerca presenta le ricerche di prodotti e immagini come un esempio di come i motori di ricerca presentavano i dati agli utenti in un modo che potrebbe non essere ottimizzato per il modo in cui gli utenti scansionano le pagine web.

Ha mostrato come i motori di ricerca ordinassero i risultati dai più rilevanti in alto a sinistra e procedendo da sinistra a destra e dall'alto in basso, con le immagini oi prodotti meno rilevanti in basso nella pagina e più a destra.

La ricerca di Raghavan ha mostrato che gli utenti scansionavano effettivamente secondo uno schema che assomigliava a un triangolo, con l'ampia porzione del triangolo in alto.Ha anche notato che ci sono elementi di casualità nel modo in cui gli utenti scansionano.

Nel 1995 è coautore di un libro con Rajeev Motwani intitolato Randomized Algorithms.

Una recensione del libro in American Scientist affermava:

“Le tecniche descritte da Rajeev Motwani e Prabhakar Raghavan sono di ampia portata e potenti, quindi questo libro è importante. Per quanto ho potuto scoprire questo è l'unico libro sull'intero argomento... questo eccellente volume ci rende orgogliosi!

Raghavan è anche coautore di Introduzione al recupero delle informazioni, una copia della quale è disponibile online.

Sebbene pubblicate nel 2008, le informazioni contenute in questo libro sono un ottimo punto di partenza per coloro che desiderano ottenere una base di informazioni solide su come funzionano i motori di ricerca, informazioni prive di miti e ipotesi SEO comuni.

Non è di facile lettura ma fintanto che puoi cercare termini come "catene di Markov" per capire i contorni di ciò che è, chiunque può avere un'idea funzionante di come funzionano i motori di ricerca che a sua volta ti renderanno un SEO migliore perché tu Sarò in grado di fiutare false idee SEO.

Di particolare interesse è la sezione sull'analisi dei collegamenti che può essere utile a coloro che vogliono imparare direttamente dagli scienziati come Raghavan che sono stati determinanti nello sviluppo di molte delle idee che fanno parte del moderno recupero delle informazioni.

L'asporto

Prabhakar Raghavan è una persona profondamente coinvolta nell'analisi dei link, nella modellazione del comportamento degli utenti e pensando fuori dagli schemi a come i motori di ricerca possono fare di meglio.

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