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O novo chefe de pesquisa do Google, Prabhakar Raghavan, tem estado na vanguarda da pesquisa relacionada à pesquisa.Um foco de sua pesquisa inclui pesquisas em coautoria sobre análise de links já em 2000, bem como o Yahoo Research sobre confiança e desconfiança em links.

Prabhakar Raghavan tem doutorado, é autor de livros e trabalhos de pesquisa, é membro e líder de várias organizações de ciência da computação e assim por diante.

Mas o que nos interessa na comunidade de pesquisa é quem é essa pessoa e como ela afetará a pesquisa?

O que é mais interessante para nós na comunidade de SEO é ter uma ideia de quem é o novo chefe de pesquisa, porque onde quer que ele nos leve, teremos que acompanhar.

Esse é o foco deste artigo.

Pode ser útil entender quem é o responsável pela Pesquisa Google se sua empresa envolve marketing de pesquisa.

Prabhakar Raghavan estava anteriormente no Yahoo Labs antes de vir para o Google.O Yahoo Labs nos deu inovações como TrustRank e pesquisas para prever como os visitantes do site irão escanear uma página da web ou fiança, o que é útil para aumentar o engajamento.

Descobrir os tipos de pesquisa que o interessavam ajuda a traçar um retrato da pessoa que agora está no comando da Pesquisa Google.

Por exemplo, um de seus trabalhos de pesquisa de 2000 é chamado Graph Structure in the Web.Preocupa-se com a forma como os links podem fornecer informações úteis para os motores de busca.

Isso é interessante porque demonstra seu conhecimento de links e spam de links.

O resumo afirma:

“O estudo da Web como um gráfico não é apenas fascinante por si só, mas também fornece informações valiosas sobre algoritmos da Web para rastreamento, pesquisa e descoberta de comunidades, e os fenômenos sociológicos que caracterizam sua evolução.”

Outra pesquisa de que ele é coautor analisou a análise do comportamento do usuário e previu o que eles fariam.

Um trabalho de pesquisa que ele publicou em 2012 explorou a determinação da próxima ação de um usuário.O artigo se chama, os usuários da web são realmente markovianos?

O interessante dessa pesquisa é que ele questiona suposições básicas do PageRank que não foram estudadas antes e demonstra que algoritmos como o PageRank não levam em consideração modelos realistas de comportamento do usuário.

Aqui está o que diz:

“Algoritmos clássicos da Web, como o PageRank, usam esse modelo. Alguns trabalhos anteriores… oferecem evidências fracas de que o comportamento dos usuários é markoviano.

Não conhecemos nenhum trabalho anterior que tenha examinado se o comportamento dos usuários da Web é realmente markoviano, justificando assim a suposição implícita no PageRank e em outros algoritmos.”

O que torna isso fascinante é que ele revela uma mente curiosa desvendando não apenas falhas negligenciadas em trabalhos anteriores comumente aceitos, mas delineando as possibilidades de recuperação de informações de uma maneira que atenda melhor aos usuários, tentando entender os usuários.

Acho que, se você observar a pesquisa em que ele está envolvido, um fio comum é tentar entender como os usuários se comportam quando veem os resultados da pesquisa ou quando clicam em um link.

Entender os usuários para melhor atendê-los parece ser uma preocupação subjacente.

Aqui está outro exemplo de sua pesquisa.É um artigo de 2011 chamado Otimização da apresentação de resultados de pesquisa bidimensionais

Esta é uma pesquisa sobre como os usuários verificam páginas da web e resultados de pesquisa.O trabalho de pesquisa apresenta pesquisas de produtos e imagens como um exemplo de como os mecanismos de pesquisa estavam apresentando dados aos usuários de uma maneira que pode não ser otimizada para como os usuários verificam as páginas da web.

Ele mostrou como os mecanismos de pesquisa ordenavam os resultados dos mais relevantes no canto superior esquerdo e procedendo da esquerda para a direita e de cima para baixo, com as imagens ou produtos menos relevantes na parte inferior da página e mais à direita.

A pesquisa de Raghavan mostrou que os usuários realmente digitalizaram em um padrão que se assemelhava a um triângulo, com a parte larga do triângulo no topo.Ele também observou que existem elementos de aleatoriedade na forma como os usuários digitalizam.

Em 1995 foi co-autor de um livro com Rajeev Motwani chamado Randomized Algorithms.

Uma resenha do livro na American Scientist afirmou:

“As técnicas descritas por Rajeev Motwani e Prabhakar Raghavan são amplas e poderosas, então este livro é importante. Até onde pude descobrir, este é o único livro sobre todo o assunto… este excelente volume nos orgulha!”

Raghavan também é coautor de Introdução à Recuperação de Informações, cuja cópia está disponível online.

Embora publicado em 2008, as informações contidas neste livro são um ótimo ponto de partida para quem deseja obter uma base de informações sólidas sobre o funcionamento dos mecanismos de busca, informações livres de mitos e suposições comuns de SEO.

Não é uma leitura fácil, mas contanto que você possa procurar termos como “cadeias de Markov” para entender os contornos do que é, qualquer um pode ter uma ideia prática de como os mecanismos de pesquisa funcionam, o que, por sua vez, fará de você um SEO melhor porque você será capaz de farejar ideias falsas de SEO.

De particular interesse é a seção sobre Análise de Link, que pode ser útil para aqueles que desejam aprender diretamente com cientistas como Raghavan, que foram fundamentais no desenvolvimento de muitas das ideias que fazem parte da recuperação de informação moderna.

O take-away

Prabhakar Raghavan é alguém que está profundamente envolvido na análise de links, modelagem de comportamento do usuário e pensando fora da caixa sobre como os mecanismos de busca podem fazer melhor.

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