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Google 검색의 새로운 책임자인 Prabhakar Raghavan은 검색 관련 연구의 최전선에 있었습니다.그의 연구에는 2000년까지 링크 분석에 대한 공동 저술 연구와 링크에 대한 신뢰와 불신에 관한 Yahoo Research가 포함됩니다.

Prabhakar Raghavan은 박사 학위를 가지고 있고 책과 연구 논문을 저술했으며 다양한 컴퓨터 과학 조직의 회원이자 리더입니다.

그러나 검색 커뮤니티에서 우리가 관심을 갖는 것은 이 사람이 누구이며 검색에 어떤 영향을 미칠 것인가입니다.

SEO 커뮤니티에서 우리에게 더 흥미로운 것은 새로운 검색 책임자에 대한 사진을 얻는 것입니다. 그가 이끄는 곳마다 우리가 따라야 하기 때문입니다.

그것이 이 글의 핵심이다.

귀하의 비즈니스가 검색 마케팅과 관련된 경우 Google 검색을 담당하는 사람을 이해하는 것이 유용할 수 있습니다.

Prabhakar Raghavan은 Google에 오기 전에 Yahoo Labs에서 근무했습니다.Yahoo Labs는 TrustRank와 같은 혁신과 사이트 방문자가 웹 페이지를 스캔하거나 보석금을 내는 방법을 예측하는 연구를 제공하여 참여도를 높이는 데 유용합니다.

그가 관심을 갖고 있는 연구 유형을 발견하면 현재 Google 검색을 담당하는 사람의 초상화를 그리는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 2000년 그의 연구 논문 중 하나는 웹의 그래프 구조입니다.링크가 검색 엔진에 유용한 정보를 제공하는 방법과 관련이 있습니다.

링크와 링크 스팸에 대한 그의 지식을 보여주기 때문에 흥미롭습니다.

초록은 다음과 같이 말합니다.

"그래프로서의 웹 연구는 그 자체로 매혹적일 뿐만 아니라 크롤링, 검색 및 커뮤니티 발견을 위한 웹 알고리즘과 진화를 특징짓는 사회학적 현상에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다."

그가 공동 저술한 다른 연구에서는 사용자 행동 분석을 살펴보고 그들이 무엇을 할 것인지 예측했습니다.

그가 2012년에 발표한 연구 논문에서는 사용자의 다음 행동을 결정하는 방법을 탐구했습니다.논문 제목은 웹 사용자가 정말 마코비안입니까?

이 연구에서 흥미로운 점은 그가 이전에 연구된 적이 없는 PageRank의 기본 가정에 의문을 제기하고 PageRank와 같은 알고리즘이 사용자 행동의 현실적인 모델을 고려하지 않았음을 보여줍니다.

내용은 다음과 같습니다.

“PageRank와 같은 고전적인 웹 알고리즘은 이 모델을 사용합니다. 일부 이전 작업... 사용자의 행동이 Markovian임을 뒷받침하는 약한 증거를 제공합니다.

우리는 웹 사용자의 행동이 실제로 Markovian인지 여부를 조사하여 PageRank 및 기타 알고리즘에 내재된 가정을 정당화한 이전 작업을 알지 못합니다."

이것을 흥미롭게 만드는 것은 일반적으로 받아 들여진 이전 작업에서 간과된 결함뿐만 아니라 실제로 사용자를 이해하려고 시도함으로써 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하는 방식으로 정보 검색의 가능성을 개괄적으로 설명하는 호기심 많은 마음을 드러낸다는 것입니다.

그가 참여한 연구를 보면 사용자가 검색 결과를 보거나 링크를 클릭할 때 어떻게 행동하는지 이해하려는 공통 스레드가 있다고 생각합니다.

더 나은 서비스를 제공하기 위해 사용자를 이해하는 것이 근본적인 관심사인 것 같습니다.

그의 연구의 또 다른 예가 있습니다.2차원 검색 결과 프레젠테이션 최적화라는 2011년 논문입니다.

이것은 사용자가 웹 페이지와 검색 결과를 스캔하는 방법에 대한 연구입니다.연구 논문은 검색 엔진이 사용자가 웹 페이지를 스캔하는 방식에 최적화되지 않은 방식으로 사용자에게 데이터를 제공하는 방법의 예로 제품 및 이미지 검색을 제시합니다.

그는 검색 엔진이 가장 관련성이 높은 결과를 왼쪽 상단에서 정렬하고 왼쪽에서 오른쪽으로, 위에서 아래로 진행하는 방식을 보여주었습니다. 관련성이 가장 낮은 이미지나 제품은 페이지 아래쪽으로, 더 많은 항목이 오른쪽으로 표시됩니다.

Raghavan의 연구에 따르면 사용자는 삼각형의 넓은 부분이 맨 위에 있는 삼각형과 유사한 패턴으로 실제로 스캔했습니다.그는 또한 사용자가 스캔하는 방식에 임의성의 요소가 있다고 언급했습니다.

1995년에 그는 Rajeev Motwani와 함께 Randomized Algorithms라는 책을 공동 저술했습니다.

「아메리칸 사이언티스트」지에 실린 그 책에 대한 리뷰에서는 다음과 같이 기술했습니다.

“Rajeev Motwani와 Prabhakar Raghavan이 설명한 기술은 광범위하고 강력하므로 이 책은 중요한 책입니다. 내가 알기로는 이 책이 전체 주제에 대한 유일한 책이라는 것을 알 수 있었습니다. 이 훌륭한 책은 우리를 자랑스럽게 생각합니다!”

Raghavan은 또한 정보 검색 소개(Introduction to Information Retrieval)를 공동 저술했으며 그 사본은 온라인에서 구할 수 있습니다.

2008년에 출판되었지만 이 책에 포함된 정보는 검색 엔진이 작동하는 방식에 대한 확실한 정보, 일반적인 SEO 신화 및 가정이 없는 정보의 기초를 얻고자 하는 사람들에게 훌륭한 출발점이 될 것입니다.

읽기 쉽지는 않지만 "Markov chains"와 같은 용어를 찾아 그 윤곽을 이해할 수 있다면 누구나 검색 엔진이 작동하는 방식에 대한 작업 아이디어를 얻을 수 있으며, 이는 결과적으로 더 나은 SEO를 만들 수 있기 때문입니다. 가짜 SEO 아이디어를 킁킁거릴 수 있습니다.

특히 흥미로운 부분은 현대 정보 검색의 일부인 많은 아이디어를 개발하는 데 중요한 역할을 한 Raghavan과 같은 과학자로부터 직접 배우고자 하는 사람들에게 유용할 수 있는 링크 분석 섹션입니다.

테이크아웃

Prabhakar Raghavan은 링크 분석, 사용자 행동 모델링에 깊이 관여하고 검색 엔진이 더 잘할 수 있는 방법에 대해 즉시 생각하는 사람입니다.

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