Как поисковые машины могут выбирать информацию для сниппетов 8 Декабрь 2021
При поиске в Google, Yahoo или Bing, вы получаете поисковые результаты, состоящие из названия страницы, краткого изложения ее содержания или сниппета страницы, и URL, показывающего адрес страницы.
Часто именно эта комбинация названия, сниппета и URL является определяющим фактором, от которого зависит, кликнет ли пользователь по ссылке в поисковых результатах.
Сниппет выполняет сразу две функции - демонстрирует вам краткое содержание страницы и показывает контекст, в котором на странице употребляются ключевые слова из вашего запроса.
Иногда поисковые машины могут отображать информацию из тега meta description, которую внес туда владелец страницы. Особенно если в теге содержатся ключевые слова из вашего поискового запроса.
Иногда поисковые машины могут даже показывать описание, которое невозможно найти на странице. Такое может произойти, например, если поисковая машина решит, что страница релевантна запросу, но ее описание для сниппета лучше взять из каталогов вроде Yahoo Directory или DMOZ, а не из тегов или контента самой страницы.
Также возможно отображение в качестве сниппета контента, найденного на самой странице. Фактически, это самый распространенный источник информации для сниппетов и получить в сниппете контент со страницы гораздо вероятней, чем из тегов или каталогов.
Если показанный пользователю сниппет не информативен, то пользователь может потратить время на переходы на страницы, не содержащие искомой информации, или, наоборот, может не перейти на страницу, которая может быть полезной. Плохой выбор информации для сниппета ведет к серьезному ухудшению опыта поиска.
Недавно опубликованный патент Yahoo описывает возможные способы улучшения пользовательского опыта поиска при помощи определения содержания сниппета. Рассматривается качество возможных вариантов при выборе информации для сниппета на странице, возможная релевантность вариантов поисковым терминам и намерениям поиска.
Ранжирование строк текста на странице
Представьте, что поисковая машина рассматривает каждую строку текста на странице как возможный сниппет для поисковых результатов.
Будет ли поисковая машина ранжировать каждую строку, основываясь на сигналах качества, не зависящих от поискового запроса, используемого для нахождения страницы? Или же строки будут ранжироваться в зависимости от того, насколько они релевантны поисковому намерению, стоящему за запросом по которому найдена страница? Или же будут совмещены оба подхода?
Патент Yahoo утверждает, что поисковая машина может рассматривать следующие характеристики каждой строки на странице с целью определения возможности их использования в качестве сниппета:
- Релевантность каждой строки текста, не зависящая от поискового запроса - степень, до которой строка текста документа резюмирует документ.
- Релевантность каждой строки текста, зависящая от поискового запроса – релевантность строки текста поисковому запросу.
- Намерение, стоящее за поисковым запросом.
Патент:
Система и методы автоматического ранжирования строк текста
Изобретатели: Tapas Kanungo, Donald Metzler
Принадлежит Yahoo
US Patent Application 20210292683
Опубликовано 26 ноября 2021
Подано на рассмотрение: 20 мая 2020
Аннотация
Рассматриваются методы и инструменты для ранжирования строк текста. В одном из применений устанавливается намерение, стоящее за поисковым запросом. Релевантность каждой строки из множества строк в тексте документа определяется на основе намерения поискового запроса, содержания поискового запроса и содержания каждой строки из множества строк текста. Затем множество строк текста может быть ранжировано согласно определенной релевантности каждой строки из множества строк текста.
Нам предоставляют некоторые примеры параметров, которые могут входить в обозначенные три типа сигналов.
Релевантность, не зависящая от поискового запроса
Веб-страница может быть разбита на строки текста, для каждой из которых могут быть определены параметры, не зависящие от поискового запроса. Так как эти параметры не зависят от поисковых запросов, они скорее связаны с качеством, чем с потенциальной релевантностью специфичному запросу, который может быть подан пользователем.
Примеры параметров, не зависящих от поискового запроса:
- Насколько распространено слово или несколько слов в строке (частота использования слов, возможно, с исключением артиклей и союзов).
- Число названий в соответствующей строке.
- Расположение строки на странице, что может показывать важность и таким образом релевантность строки документу. Например, начало, средина или конец документа. Или первая, внутренняя или последняя строка абзаца. Первая строка документа и т.д.
- Число слов в строке текста.
- Число распространенных слов (вроде артиклей, союзов и т.п.) в строке.
Релевантность, зависящая от поискового запроса
Веб-страница может быть разбита на строки текста, для каждой из которых могут быть определены параметры, зависящие от поискового запроса. Так как эти параметры зависят от поискового запроса пользователя, они связаны с релевантностью строки специфичному запросу.
Примеры параметров, зависящих от поискового запроса:
- Процент ключевых слов запроса, которые можно найти в каждой строке.
- Количество повторений ключевых слов запроса в строке.
- Является ли запрос частью строки текста.
Намерение поискового запроса
Для каждой строки текста на странице могут быть определены параметры и паттерны, позволяющие определить намерение поискового запроса.
Примеры параметров, которые могут быть использованы для определения намерения поискового запроса:
- Содержит ли запрос одно или более названий (организаций или продуктов), что может указывать на то, что запрос скорее навигационный, чем информационный. Если запрос содержит название компании или продукта, он может быть навигационным по своей природе.
- Характеристики кликов, связанных с запросом, которые могут показывать как часто кликают по ссылке на страницу соответственно названию в запросе.
- Количество слов в запросе.
Это только некоторые из характеристик, которые могут быть использованы, и возможно, что поисковые машины будут рассматривать и другие сигналы и параметры, которые не упомянуты в патенте.
Выводы
Сниппеты играют важную роль в решении пользователя перейти по ссылке в поисковых результатах, так что время и усилия, потраченные на создание толкового meta description, могут принести пользу.
Кроме того, неплохой идеей будет проверить аналитику сайта, и определить какие ключевые слова используются для нахождения его страниц. Также стоит обратить внимание на то, какую информацию поисковая машина использует в качестве сниппета для страницы при поиске по соответствующему запросу.
О том, как именно поисковая машина определяет какой контент отображать в сниппете, известно совсем мало. Обычно выбор в пользу контента со страницы, а не из тега meta description, можно объяснить использованием ключевых слов запроса на странице. В таком случае сниппет отображает максимально точно контекст использования этих слов в тексте документа.
Возможно, существуют и другие характеристики, основанные на качестве, релевантности и намерении, которые используются поисковыми машинами. Например, удобочитаемость сниппета, близость расположения слов из поискового запроса в предложениях на странице, насколько похожим может оказаться сниппет на спам и т.д.
Возможно, и это не является чем-то необычным, отображение в сниппете более одной строки текста со страницы.
Если вы владелец сайта, то как часто вы просматриваете страницы поисковых результатов, на которых выводится ссылка на ваш сайт? Как много внимания вы уделяете сниппетам? Ведь именно они определяют, посетят ваш сайт или нет.
Переводной материал, источник
- Рубрики : SEO, Новости, Патенты, Переводы, Поисковые системы
- Автор : admin
Читать в ленте
Комментарии»