Продвижение сайтов с использованием искусственного интеллекта
Шрифт:
Индексация
Далее приступает к работе индексный робот, который строит поисковый индекс на основе выкачанных данных. Он извлекает из текстов все слова, располагает их в алфавитном порядке вместе с номерами страниц и служебной информацией. Для этого система последовательно разбирает каждый документ, нумерует страницы, очищает текст от ненужных элементов вроде HTML-разметки, вычленяет отдельные слова и помещает их в индекс с указанием исходных страниц. Так формируется огромная база данных, позволяющая в дальнейшем мгновенно находить
Поиск
Когда пользователь вводит запрос, поисковик обращается к индексу, находит в нем указанные ключевые слова и извлекает списки страниц, где они встречаются. Если в запросе несколько слов, система сравнивает списки для каждого из них и оставляет лишь URL, присутствующие во всех этих списках – то есть те страницы, где встречаются сразу все слова. В результатах поиска отображаются название страницы, дата ее создания, адрес и цитата из текста с подсвеченными искомыми словами.
Для более детального понимания рассмотрим систему фильтрации, через которую проходят обрабатываемые страницы.
Начальная фильтрация
На входной стадии в распоряжении поисковика находятся триллионы адресов веб-страниц. Разумеется, реального полезного контента там значительно меньше – основную долю составляют дубли, неработающие или устаревшие ссылки и прочий «информационный мусор». Из этого пула отсеиваются сотни миллиардов более или менее адекватных адресов для последующего анализа их содержимого. Среди них есть как популярные и востребованные страницы, так и практически неизвестные широкой аудитории.
Далее эти отобранные сотни миллиардов документов выкачиваются и фильтруются еще раз – удаляются дубли, служебные файлы, поисковый спам. Остаются десятки миллиардов URL, которые затем индексируются: разбираются на слова и заносятся в базу данных поисковой системы.
Фильтрация при поиске
Следующие этапы фильтрации происходят уже после получения конкретного поискового запроса от пользователя. Суть этого этапа – найти подходящие документы-кандидаты и упорядочить их по степени релевантности запросу, то есть выполнить ранжирование. Оно происходит в два приема:
1. Черновое ранжирование: система получает из индекса списки документов со словами запроса. Это сотни тысяч или миллионы URL.
2. Чистовое ранжирование: извлекаются дополнительные характеристики каждой страницы, и специальный алгоритм вычисляет их итоговые позиции в поисковой выдаче.
В итоге остается лишь несколько тысяч наиболее подходящих документов, готовых к выводу в виде результатов поиска. Однако на этом процесс не заканчивается. Далее происходит финальное формирование выдачи: дополнительная сортировка, добавление данных из узкоспециализированных вертикальных поисковиков, подбор цитат со словами запроса.
Итак, мы подробно разобрали, как именно функционирует поисковая машина, из каких этапов складывается сложный процесс обработки огромного количества данных и формирования
Искусственный интеллект – основа современного поиска
Функционирование современных поисковых систем почти полностью зависит от технологий искусственного интеллекта. Понимание принципов работы искусственного интеллекта в поисковиках позволит оптимизировать ваш сайт для лучшего ранжирования в выдаче.
Искусственный интеллект отвечает за все аспекты работы поисковых систем – от выбора показываемых результатов поиска до рекомендаций по связанным запросам для дальнейшего изучения темы. Без сложных алгоритмов машинного обучения современные поисковики уже не могут эффективно функционировать. Для понимания работы ИИ в поисковиках не обязательно разбираться в деталях каждого из этих направлений. Достаточно уяснить, что на основе накопленных данных интеллектуальные алгоритмы способны самостоятельно находить закономерности, делать прогнозы и таким образом улучшать качество своей работы. Эти прогнозы могут касаться:
– выбора товара, который захочет купить пользователь;
– подбора контента исходя из предпочтений пользователя;
– предугадывания запроса или ответа на заданный вопрос.
Когда алгоритмы ИИ делают прогнозы, они анализируют результаты и таким образом учатся, чтобы в будущем выдавать более точные предсказания.
Мы видим это на примере таких сервисов, как Gmail. Несколько лет назад алгоритм Smart Compose умел предугадывать лишь отдельные слова и фразы в письмах пользователей. На основе анализа миллиардов электронных писем сервис научился предлагать варианты целых предложений. Сегодня подобные алгоритмы ИИ уже настолько продвинуты, что могут самостоятельно генерировать полноценные статьи.
Эта способность к обучению отличает технологии искусственного интеллекта от традиционных программ, не использующих машинное обучение. Именно благодаря алгоритмам ИИ стало возможным обрабатывать огромные объемы данных в поисковых системах и выдавать результаты практически мгновенно. Поэтому сегодня искусственный интеллект лежит в основе работы практически всех компонентов поисковых систем – от индексации страниц до выбора результатов для конкретного пользовательского запроса.
Как используется искусственный интеллект в поисковых системах?
Практически каждый аспект работы поисковиков напрямую зависит от технологий искусственного интеллекта. Рассмотрим основные области использования ИИ.
Ранжирование результатов поиска
Основная задача, которую решают алгоритмы ИИ в поисковых системах, – это ранжирование сайтов и другого контента в результатах поиска. Google и другие поисковики используют сложные нейронные сети, чтобы оценить релевантность той или иной страницы запросу пользователя. Эти интеллектуальные алгоритмы анализируют десятки факторов – от ключевых слов до удобства использования сайта.