Что такое поисковая система, как она работает? Поисковые системы интернета: обзор существующих решений Поисковые системы могут работать с

Здравствуйте, уважаемые читатели блога сайт. Занимаясь или, иначе говоря, поисковой оптимизацией, как на профессиональном уровне (продвигая за деньги коммерческие проекты), так и на любительском уровне (), вы обязательно столкнетесь с тем, что необходимо знать принципы работы в целом для того, чтобы успешно оптимизировать под них свой или чужой сайт.

Врага, как говорится, надо знать в лицо, хотя, конечно же, они (для рунета это Яндекс и ) для нас вовсе не враги, а скорее партнеры, ибо их доля трафика является в большинстве случаев превалирующей и основной. Есть, конечно же, исключения, но они только подтверждают данное правило.

Что такое сниппет и принципы работы поисковиков

Но тут сначала нужно будет разобраться, а что такое сниппет, для чего он нужен и почему его содержимое так важно для оптимизатора? В результатах поиска располагается сразу под ссылкой на найденный документ (текст которой берется уже писал):

В качестве сниппета используются обычно куски текста из этого документа. Идеальный вариант призван предоставить пользователю возможность составить мнение о содержимом страницы, не переходя на нее (но это, если он получился удачным, а это не всегда так).

Сниппет формируется автоматически и какие-именно фрагменты текста будут использоваться в нем решает , и, что важно, для разных запросов у одной и той же вебстраницы будут разные сниппеты.

Но есть вероятность, что именно содержимое тега Description иногда может быть использовано (особенно в Google) в качестве сниппета. Конечно же, это еще будет зависеть и от того , в выдаче которого он показывается.

Но содержимое тега Description может выводиться, например, при совпадении ключевых слов запроса и слов, употребленных вами в дескрипшине или в случае, когда алгоритм сам еще не нашел на вашем сайте фрагменты текста для всех запросов, по которым ваша страница попадает в выдачу Яндекса или Гугла.

Поэтому не ленимся и заполняем содержимое тега Description для каждой статьи. В WordPress это можно сделать, если вы используете описанный (а его использовать я вам настоятельно рекомендую).

Если вы фанат Джумлы, то можете воспользоваться этим материалом - .

Но сниппет нельзя получить из обратного индекса, т.к. там хранится информация только об использованных на странице словах и их положении в тексте. Вот именно для создания сниппетов одного и того же документа в разных поисковых выдачах (по разным запросам) наши любимые Яндекс и Гугл, кроме обратного индекса (нужного непосредственно для ведения поиска — о нем читайте ниже), сохраняют еще и прямой индекс , т.е. копию веб-страницы.

Сохраняя копию документа у себя в базе им потом довольно удобно нарезать из них нужные сниппеты, не обращаясь при этом к оригиналу.

Т.о. получается, что поисковики хранят в своей базе и прямой, и обратный индекс веб-страницы. Кстати, на формирование сниппетов можно косвенно влиять, оптимизируя текст веб-станицы таким образом, чтобы алгоритм выбирал в качестве оного именно тот фрагмент текста, который вы задумали. Но об этом поговорим уже в другой статье рубрики

Как работают поисковые системы в общих чертах

Суть оптимизации заключается в том, чтобы «помочь» алгоритмам поисковиков поднять страницы тех сайтов, которые вы продвигаете, на максимально высокую позицию в выдаче по тем или иным запросам.

Слово «помочь» в предыдущем предложении я взял в кавычки, т.к. своими оптимизаторскими действия мы не совсем помогаем, а зачастую и вовсе мешаем алгоритму сделать полностью релевантную запросу выдачу (о загадочных ).

Но это хлеб оптимизаторов, и пока алгоритмы поиска не станут совершенными, будут существовать возможности за счет внутренней и внешней оптимизации улучшить их позиции в выдаче Яндекса и Google.

Но прежде, чем переходить к изучению методов оптимизации, нужно будет хотя бы поверхностно разобраться в принципах работы поисковиков, чтобы все дальнейшие действия делать осознано и понимая зачем это нужно и как на это отреагируют те, кого мы пытаемся чуток обмануть.

Ясное дело, что понять всю логику их работы от и до у нас не получится, ибо многая информация не подлежит разглашению, но нам, на первых порах, будет достаточно и понимания основополагающих принципов. Итак, приступим.

Как же все-таки работают поисковые системы? Как ни странно, но логика работы у них всех, в принципе, одинаковая и заключается в следующем: собирается информация обо всех вебстраницах в сети, до которых они могут дотянуться, после чего эти данные хитрым образом обрабатываются для того, чтобы по ним удобно было бы вести поиск. Вот, собственно, и все, на этом статью можно считать завершенной, но все же добавим немного конкретики.

Во-первых, уточним, что документом называют то, что мы обычно называем страницей сайта. При этом он должен иметь свой уникальный адрес () и, что примечательно, хеш-ссылки не будут приводить к появлению нового документа (о том, ).

Во-вторых, стоит остановиться на алгоритмах (способах) поиска информации в собранной базе документов.

Алгоритмы прямых и обратных индексов

Очевидно, что метод простого перебора всех страниц, хранящихся в базе данных, не будет являться оптимальным. Этот метод называется алгоритмом прямого поиска и при том, что этот метод позволяет наверняка найти нужную информацию не пропустив ничего важного, он совершенно не подходит для работы с большими объемами данных, ибо поиск будет занимать слишком много времени.

Поэтому для эффективной работы с большими объемами данных был разработан алгоритм обратных (инвертированных) индексов. И, что примечательно, именно он используется всеми крупными поисковыми системами в мире. Поэтому на нем мы остановимся подробнее и рассмотрим принципы его работы.

При использовании алгоритма обратных индексов происходит преобразование документов в текстовые файлы, содержащие список всех имеющихся в них слов.

Слова в таких списках (индекс-файлах) располагаются в алфавитном порядке и рядом с каждым из них указаны в виде координат те места в вебстранице, где это слово встречается. Кроме позиции в документе для каждого слова приводятся еще и другие параметры, определяющие его значение.

Если вы вспомните, то во многих книгах (в основном технических или научных) на последних страницах приводится список слов, используемых в данной книге, с указанием номеров страниц, где они встречаются. Конечно же, этот список не включает вообще всех слов, используемых в книге, но тем не менее может служить примером построения индекс-файла с помощью инвертированных индексов.

Обращаю ваше внимание, что поисковики ищут информацию не в интернете , а в обратных индексах обработанных ими вебстраниц сети. Хотя и прямые индексы (оригинальный текст) они тоже сохраняют, т.к. он в последствии понадобится для составления сниппетов, но об этом мы уже говорили в начале этой публикации.

Алгоритм обратных индексов используется всеми системами, т.к. он позволяет ускорить процесс, но при этом будут неизбежны потери информации за счет искажений внесенных преобразованием документа в индекс-файл. Для удобства хранения файлы обратных индексов обычно хитрым способом сжимаются.

Математическая модель используемая для ранжирования

Для того, чтобы осуществлять поиск по обратным индексам, используется математическая модель, позволяющая упростить процесс обнаружения нужных вебстраниц (по введенному пользователем запросу) и процесс определения релевантности всех найденных документов этому запросу. Чем больше он соответствует данному запросу (чем он релевантнее), тем выше он должен стоять в поисковой выдаче.

Значит основная задача, выполняемая математической моделью — это поиск страниц в своей базе обратных индексов соответствующих данному запросу и их последующая сортировка в порядке убывания релевантности данному запросу.

Использование простой логической модели, когда документ будет являться найденным, если в нем встречается искомая фраза, нам не подойдет, в силу огромного количества таких вебстраниц, выдаваемых на рассмотрение пользователю.

Поисковая система должна не только предоставить список всех веб-страниц, на которых встречаются слова из запроса. Она должна предоставить этот список в такой форме, когда в самом начале будут находиться наиболее соответствующие запросу пользователя документы (осуществить сортировку по релевантности). Эта задача не тривиальна и по умолчанию не может быть выполнена идеально.

Кстати, неидеальностью любой математической модели и пользуются оптимизаторы, влияя теми или иными способами на ранжирование документов в выдаче (в пользу продвигаемого ими сайта, естественно). Матмодель, используемая всеми поисковиками, относится к классу векторных. В ней используется такое понятие, как вес документа по отношению к заданному пользователем запросу.

В базовой векторной модели вес документа по заданному запросу высчитывается исходя из двух основных параметров: частоты, с которой в нем встречается данное слово (TF — term frequency) и тем, насколько редко это слово встречается во всех других страницах коллекции (IDF — inverse document frequency).

Под коллекцией имеется в виду вся совокупность страниц, известных поисковой системе. Умножив эти два параметра друг на друга, мы получим вес документа по заданному запросу.

Естественно, что различные поисковики, кроме параметров TF и IDF, используют множество различных коэффициентов для расчета веса, но суть остается прежней: вес страницы будет тем больше, чем чаще слово из поискового запроса встречается в ней (до определенных пределов, после которых документ может быть признан спамом) и чем реже встречается это слово во всех остальных документах проиндексированных этой системой.

Оценка качества работы формулы асессорами

Таким образом получается, что формирование выдач по тем или иным запросам осуществляется полностью по формуле без участия человека. Но никакая формула не будет работать идеально, особенно на первых порах, поэтому нужно осуществлять контроль за работой математической модели.

Для этих целей используются специально обученные люди — , которые просматривают выдачу (конкретно той поисковой системы, которая их наняла) по различным запросам и оценивают качество работы текущей формулы.

Все внесенные ими замечания учитываются людьми, отвечающими за настройку матмодели. В ее формулу вносятся изменения или дополнения, в результате чего качество работы поисковика повышается. Получается, что асессоры выполняют роль такой своеобразной обратной связи между разработчиками алгоритма и его пользователями, которая необходима для улучшения качества.

Основными критериями в оценке качества работы формулы являются:

1. Точность выдачи поисковой системы — процент релевантных документов (соответствующих запросу). Чем меньше не относящихся к теме запроса вебстраниц (например, дорвеев) будет присутствовать, тем лучше
2. Полнота поисковой выдачи — процентное отношение соответствующих заданному запросу (релевантных) вебстраниц к общему числу релевантных документов, имеющихся во всей коллекции. Т.е. получается так, что во всей базе документов, которые известны поиску вебстраниц соответствующих заданному запросу будет больше, чем показано в поисковой выдаче. В этом случае можно говорить о неполноте выдаче. Возможно, что часть релевантных страниц попала под фильтр и была, например, принята за дорвеи или же еще какой-нибудь шлак.
3. Актуальность выдачи — степень соответствия реальной вебстраницы на сайте в интернете тому, что о нем написано в результатах поиска. Например, документ может уже не существовать или быть сильно измененным, но при этом в выдаче по заданному запросу он будет присутствовать, несмотря на его физическое отсутствие по указанному адресу или же на его текущее не соответствие данному запросу. Актуальность выдачи зависит от частоты сканирования поисковыми роботами документов из своей коллекции.

Как Яндекс и Гугл собирают свою коллекцию

Несмотря на кажущуюся простоту индексации веб-страниц тут есть масса нюансов, которые нужно знать, а в последствии и использовать при оптимизации (SEO) своих или же заказных сайтов. Индексация сети (сбор коллекции) осуществляется специально предназначенной для этого программой, называемой поисковым роботом (ботом).

Робот получает первоначальный список адресов, которые он должен будет посетить, скопировать содержимое этих страниц и отдать это содержимое на дальнейшую переработку алгоритму (он преобразует их в обратные индексы).

Робот может ходить не только по заранее данному ему списку, но и переходить по ссылкам с этих страниц и индексировать находящиеся по этим ссылкам документы. Т.о. робот ведет себя точно так же, как и обычный пользователь, переходящий по ссылкам.

Поэтому получается, что с помощью робота можно проиндексировать все то, что доступно обычно пользователю, использующему браузер для серфинга (поисковики индексируют документы прямой видимости, которые может увидеть любой пользователь интернета).

Есть ряд особенностей, связанных с индексацией документов в сети (напомню, что мы уже обсуждали ).

Первой особенностью можно считать то, что кроме обратного индекса, который создается из оригинального документа скачанного из сети, поисковая система сохраняет еще и его копию, иначе говоря, поисковики хранят еще и прямой индекс. Зачем это нужно? Я уже упоминал чуть ранее, что это нужно для составления различных сниппетов в зависимости от введенного запроса.

Сколько страниц одного сайта Яндекс показывает в выдаче и индексирует

Обращаю ваше внимание на такую особенность работы Яндекса, как наличие в выдаче по заданному запросу всего лишь одного документа с каждого сайта. Такого, чтобы в выдаче присутствовали на разных позициях две страницы с одного и того же ресурса, быть не могло до недавнего времени.

Это было одно из основополагающих правил Яндекса. Если даже на одном сайте найдется сотня релевантных заданному запросу страниц, в выдаче будет присутствовать только один (самый релевантный).

Яндекс заинтересован в том, чтобы пользователь получал разнообразную информацию, а не пролистывал несколько страниц поисковой выдачи со страницами одного и того же сайта, который этому пользователю оказался не интересен по тем или иным причинам.

Однако, спешу поправиться, ибо когда дописал эту статью узнал новость, что оказывается Яндекс стал допускать отображение в выдаче второго документа с того же ресурса, в качестве исключения, если эта страница окажется «очень хороша и уместна» (иначе говоря сильно релевантна запросу).

Что примечательно, эти дополнительные результаты с того же самого сайта тоже нумеруются, следовательно, из-за этого из топа выпадут некоторые ресурсы, занимающие более низкие позиции. Вот пример новой выдачи Яндекса:

Поисковики стремятся равномерно индексировать все вебсайты, но зачастую это бывает не просто из-за совершенно разного количества страниц на них (у кого-то десять, а у кого-то десять миллионов). Как быть в этом случае?

Яндекс выходит из этого положения ограничением количества документов, которое он сможет загнать в индекс с одного сайта.

Для проектов с доменным именем второго уровня, например, сайт, максимальное количество страниц, которое может быть проиндексировано зеркалом рунета, находится в диапазоне от ста до ста пятидесяти тысяч (конкретное число зависит от отношения к данному проекту).

Для ресурсов с доменным именем третьего уровня — от десяти до тридцати тысяч страниц (документов).

Если у вас сайт с доменом второго уровня (), а вам нужно будет загнать в индекс, например, миллион вебстраниц, то единственным выходом из этой ситуации будет создание множества поддоменов ().

Поддомены для домена второго уровня могут выглядеть так: JOOMLA.сайт. Количество поддоменов для второго уровня, которое может проиндексировать Яндекс, составляет где-то чуть более 200 (иногда вроде бы и до тысячи), поэтому таким нехитрым способом вы сможете загнать в индекс зеркала рунета несколько миллионов вебстраниц.

Как Яндекс относится к сайтам в не русскоязычных доменных зонах

В связи с тем, что Яндекс до недавнего времени искал только по русскоязычной части интернета, то и индексировал он в основном русскоязычные проекты.

Поэтому, если вы создаете сайт не в доменных зонах, которые он по умолчанию относит к русскоязычным (RU, SU и UA), то ждать быстрой индексации не стоит, т.к. он, скорее всего, его найдет не ранее чем через месяц. Но уже последующая индексация будет происходить с той же частотой, что и в русскоязычных доменных зонах.

Т.е. доменная зона влияет лишь на время, которое пройдет до начала индексации, но не будет влиять в дальнейшем на ее частоту. Кстати, от чего зависит эта частота?

Логика работы поисковых систем по переиндексации страниц сводится примерно к следующему:

1. найдя и проиндексировав новую страницу, робот заходит на нее на следующий день
2. сравнив содержимое с тем, что было вчера, и не найдя отличий, робот придет на нее еще раз только через три дня
3. если и в этот раз на ней ничего не изменится, то он придет уже через неделю и т.д.

Т.о. со временем частота прихода робота на эту страницу сравняется с частотой ее обновления или будет сопоставима с ней. Причем, время повторного захода робота может измеряться для разных сайтов как в минутах, так и в годах.

Такие вот они умные поисковые системы, составляя индивидуальный график посещения для различных страниц различных ресурсов. Можно, правда, принудить поисковики переиндексировать страничку по нашему желанию, даже если на ней ничего не изменилось, но об этом в другой статье.

Продолжим изучать принципы работы поиска в следующей статье, где мы рассмотрим проблемы, с которыми сталкиваются поисковики, рассмотрим нюансы . Ну, и многое другое, конечно же, так или иначе помогающее .

Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога сайт

Вам может быть интересно

Rel Nofollow и Noindex - как закрыть от индексации Яндексом и Гуглом внешние ссылки на сайте
Учет морфология языка и другие проблемы решаемые поисковыми системами, а так же отличие ВЧ, СЧ и НЧ запросов
Траст сайта - что это такое, как его измерить в XTools, что на него влияет и как увеличить авторитетности своего сайта
СЕО терминология, сокращения и жаргон
Релевантность и ранжирование - что это такое и какие факторы влияют на положение сайтов в выдаче Яндекса и Гугла
Какие факторы поисковой оптимизации влияют на продвижение сайта и в какой степени
Поисковая оптимизация текстов - оптимальная частота употребления ключевых слов и его идеальная длина
Контент для сайта - как наполнение уникальным и полезным контентом помогает в современном продвижении сайтов
Мета теги title, description и keywords мешают продвижению
Апдейты Яндекса - какие бывают, как отслеживать ап Тиц, изменения поисковой выдачи и все другие обновления

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Поисковых систем в мировом интернет-пространстве в настоящий момент достаточно много. У каждой из них имеются собственные алгоритмы индексирования и ранжирования сайтов, но в целом принцип работы поисковиков довольно похож.

Знания о том, как работает поисковая система в условиях стремительно растущей конкуренции являются весомым преимуществом при продвижении не только коммерческих, но и информационных сайтов и блогов. Эти знания помогают выстраивать эффективную стратегию оптимизации сайта и с меньшими усилиями попадать в ТОП выдачи по продвигаемым группам запросов.

Принципы работы поисковых систем

Смысл работы оптимизатора состоит в том, чтобы «подстроить» продвигаемые страницы под поисковые алгоритмы и, тем самым, помочь этим страницам достичь высоких позиций по определенным запросам. Но до начала работ по оптимизации сайта или блога необходимо хотя бы поверхностно разбираться в особенностях работы поисковых систем, чтобы понимать, как они могут реагировать на предпринимаемые оптимизатором действия.

Разумеется, детальные подробности формирования поисковой выдачи – информация, которую поисковые системы не разглашают. Однако, для правильных усилий по достаточно понимания главных принципов, по которым работают поисковые системы.

Методы поиска информации

Два основных метода, используемых сегодня поисковыми машинами, отличаются подходом к поиску информации.

1. Алгоритм прямого поиска , предполагающий сопоставление каждому из документов, сохраненных в базе поисковой системы, ключевой фразы (запроса пользователя), является достаточно надежным методом, который позволяет найти всю необходимую информацию. Недостаток этого метода заключается в том, что при поиске в больших массивах данных время, требуемое для нахождения ответа, достаточно велико.
2. Алгоритм обратных индексов , когда ключевой фразе сопоставляется список документов, в которых она присутствует, удобен при взаимодействии с базами данных, содержащими десятки и сотни миллионов страниц. При таком подходе поиск производится не по всем документам, а только по специальным файлам, включающим списки слов, содержащихся на страницах сайтов. Каждое слово в подобном списке сопровождается указанием координат позиций, где оно встречается, и прочих параметров. Именно этот метод применяется сегодня в работе таких известных поисковых систем, как Яндекс и Гугл.

Здесь следует отметить, что при обращении пользователя к поисковой строке браузера поиск производится не непосредственно в интернете, а в предварительно собранных, сохраненных и актуальных на данный момент базах данных, содержащих обработанные поисковиками блоки информации (страницы сайтов). Быстрое формирование результатов поиска возможно именно благодаря работе с обратными индексами.

Текстовое содержимое страниц (прямые индексы) поисковыми машинами тоже сохраняется и используется при автоматическом формировании сниппетов из наиболее подходящих запросу текстовых фрагментов.

Математическая модель ранжирования

С целью ускорения поиска и упрощения процесса формирования выдачи, максимально отвечающей запросу пользователя, применяется определенная математическая модель. Задача этой математической модели — нахождение нужных страниц в актуальной базе обратных индексов, оценка их степени соответствия запросу и распределение в порядке убывания релевантности.

Простого нахождения нужной фразы на странице недостаточно. При определении поисковиками применяется расчет веса документа относительно пользовательского запроса. По каждому запросу этот параметр рассчитывается на основе следующих данных: частоты использования на анализируемой странице и коэффициентом, отражающим насколько редко встречается это же слово в других документах базы данных поисковика. Произведение этих двух величин и соответствует весу документа.

Разумеется, представленный алгоритм является весьма упрощенным, поскольку в распоряжении поисковых машин есть ряд других дополнительных коэффициентов, используемых при расчетах, но смысл от этого не меняется. Чем чаще отдельное слово из запроса пользователя встречается в каком-либо документе, тем выше вес последнего. При этом текстовое содержимое страницы признается спамным, если будут превышены определенные пределы, являющиеся для каждого запроса различными.

Основные функции поисковой системы

Все существующие системы поиска призваны выполнять несколько важных функций: поиск информации, ее индексирование, качественную оценку, правильное ранжирование и формирование поисковой выдачи. Первоочередная задача любого поисковика – предоставление пользователю той информации, которую он ищет, максимально точного ответа на конкретный запрос.

Поскольку большинство пользователей понятия не имеют о том, как работают поисковые системы в интернете и возможности обучить пользователей «правильному» поиску весьма ограничены (например, поисковыми подсказками), разработчики вынуждены улучшать сам поиск. Последнее подразумевает создание алгоритмов и принципов работы поисковых систем, позволяющих находить требуемую информацию независимо от того, насколько «правильно» сформулирован поисковый запрос.

Сканирование

Это отслеживание изменений в уже проиндексированных документах и поиск новых страниц, которые могут быть представлены в результатах выдачи на запросы пользователей. Сканирование ресурсов в сети интернет поисковики осуществляют с помощью специализированных программ, называемых пауками или поисковыми роботами.

Сканирование интернет-ресурсов и сбор данных производится поисковыми ботами автоматически. После первого посещения сайта и включения его в базу данных поиска, роботы начинают периодически посещать этот сайт, чтобы отслеживать и фиксировать произошедшие в контенте изменения.

Поскольку количество развивающихся ресурсов в интернете велико, а новые сайты появляются ежедневно, описанный процесс не останавливается ни на минуту. Такой принцип работы поисковых систем в интернете позволяет им всегда располагать актуальной информацией о доступных в сети сайтах и их контенте.

Основная задача поискового робота – поиск новых данных и передача их поисковику для дальнейшей обработки.

Индексирование

Поисковая система способна находить данные только на сайтах, представленных в ее базе – иначе говоря, проиндексированных. На этом шаге поисковик должен определить, следует ли найденную информацию заносить в базу данных и, если заносить, то в какой из разделов. Этот процесс также выполняется в автоматическом режиме.

Считается, что Google индексирует почти всю доступную в сети информацию, Яндекс же к индексации контента подходит более избирательно и не так быстро. Оба поисковых гиганта рунета работают на благо пользователя, но общие принципы работы поисковой системы Гугл и Яндекс несколько отличаются, так как основаны на уникальных, составляющих каждую систему программных решениях.

Общим же для поисковых систем моментом является то, что процесс индексирования всех новых ресурсов занимает более продолжительное время, чем индексирование нового контента на известных системе сайтах. Информация, появляющаяся на сайтах, доверие поисковиков к которым высоко, попадает в индекс практически моментально.

Ранжирование

Ранжирование – это оценка алгоритмами поисковика значимости проиндексированных данных и выстраивание их в соответствии c факторами, свойственными данному поисковику. Полученная информация обрабатывается с целью формирования результатов поиска по всему спектру пользовательских запросов. То, какая именно информация будет представлена в результатах поиска выше, а какая ниже, полностью определяется тем, как работает выбранная поисковая система и ее алгоритмы.

Сайты, находящиеся в базе поисковой системы, распределяются по тематикам и группам запросов. Для каждой группы запросов формируется предварительная выдача, подвергающаяся в дальнейшем корректировке. Позиции большинства сайтов изменяются после каждого апдейта выдачи — обновления ранжирования, которое в Google происходит ежедневно, в поиске Яндекса – раз в несколько дней.

Человек как помощник в борьбе за качество выдачи

Реальность такова, что даже самые продвинутые системы поиска, такие как Яндекс и Гугл, на данный момент все еще нуждаются в помощи человека для формирования выдачи, соответствующей принятым стандартам качества. Там, где поисковый алгоритм срабатывает недостаточно хорошо, результаты его корректируются вручную – путем оценки содержимого страницы по множеству критериев.

Многочисленной армии специально обученных людей из разных стран – модераторов (асессоров) поисковых систем – приходится ежедневно выполнять огромный объем работы по проверке соответствия страниц сайтов пользовательским запросам, фильтрации выдачи от спама и запрещенного контента (текстов, изображений, видео). Работа асессоров позволяет делать выдачу чище и способствует дальнейшему развитию самообучающихся поисковых алгоритмов.

Заключение

С развитием сети интернет и постепенным изменением стандартов и форм представления контента меняется и подход к поиску, совершенствуются процессы индексирования и ранжирования информации, используемые алгоритмы, появляются новые факторы ранжирования. Все это позволяет поисковым системам формировать наиболее качественную и адекватную запросам пользователя выдачу, но при этом усложняет жизнь вебмастерам и специалистам, занимающимся продвижением сайтов.

В комментариях под статьей предлагаю высказаться о том, какая из основных поисковых систем рунета – Яндекс или Гугл, по вашему мнению, работает лучше, предоставляя пользователю более качественный поиск, и почему.

В июле прошлого года не стало Ильи Сегаловича , основателя и директора по технологиям «Яндекса», создателя первой версии поисковика и автора его названия. В память об этом выдающемся человеке и общественном деятеле, который помог многим, в том числе и COLTA . RU , мы републикуем его об информационном поиске и математических моделях, которые лежат в его основе. Илья Сегалович называл поисковые системы одним из двух новых чудес света. Во всяком случае, без них и в том числе без главного детища Сегаловича - «Яндекса» наша жизнь была бы совсем другой.

В мире написаны сотни поисковых систем, а если считать функции поиска, реализованные в самых разных программах, то счет надо вести на тысячи. И как бы ни был реализован процесс поиска, на какой бы математической модели он ни основывался, идеи и программы, реализующие поиск, достаточно просты. Хотя эта простота относится, по-видимому, к той категории, про которую говорят «просто, но работает». Так или иначе, но именно поисковые системы стали одним из двух новых чудес света, предоставив homo sapiens неограниченный и мгновенный доступ к информации. Первым чудом, очевидно, можно считать интернет как таковой с его возможностями всеобщей коммуникации.

Поисковые системы в исторической перспективе

Существует распространенное убеждение, что каждое новое поколение программ совершеннее предыдущего. Дескать, раньше все было несовершенно, зато теперь повсюду царит чуть ли не искусственный интеллект. Иная крайняя точка зрения состоит в том, что «все новое - это хорошо забытое старое». Думаю, что применительно к поисковым системам истина лежит где-то посередине.

Но что же поменялось в действительности за последние годы? Не алгоритмы и не структуры данных, не математические модели. Хотя и они тоже. Поменялась парадигма использования систем. Проще говоря, к экрану со строчкой поиска подсели домохозяйка, ищущая утюг подешевле, и выпускник вспомогательного интерната в надежде найти работу автомеханика. Кроме появления фактора, невозможного в доинтернетовскую эру, - фактора тотальной востребованности поисковых систем - стала очевидна еще пара изменений. Во-первых, стало ясно, что люди не только «думают словами», но и «ищут словами». В ответе системы они ожидают увидеть слово, набранное в строке запроса. И второе: «человека ищущего» трудно «переучить искать», так же как трудно переучить говорить или писать. Мечты 60-80-х об итеративном уточнении запросов, о понимании естественного языка, о поиске по смыслу, о генерации связного ответа на вопрос с трудом выдерживают сейчас жестокое испытание реальностью.

Алгоритм + структура данных = поисковая система

Как и любая программа, поисковая система оперирует структурами данных и исполняет алгоритм. Разнообразие алгоритмов не очень велико, но оно есть. Не считая квантовых компьютеров, которые обещают нам волшебный прорыв в «алгоритмической сложности» поиска и про которые автору почти ничего не известно, есть четыре класса поисковых алгоритмов. Три алгоритма из четырех требуют «индексирования», предварительной обработки документов, при котором создается вспомогательный файл, сиречь «индекс», призванный упростить и ускорить сам поиск. Это алгоритмы инвертированных файлов, суффиксных деревьев, сигнатур. В вырожденном случае предварительный этап индексирования отсутствует, а поиск происходит при помощи последовательного просмотра документов. Такой поиск называется прямым.

Прямой поиск

Простейшая его версия знакома многим, и нет программиста, который бы не написал хотя бы раз в своей жизни подобный код:

Несмотря на кажущуюся простоту, последние 30 лет прямой поиск интенсивно развивается. Было выдвинуто немалое число идей, сокращающих время поиска в разы. Эти алгоритмы подробно описаны в разнообразной литературе, есть их сводки и сопоставления. Неплохие обзоры прямых методов поиска можно найти в учебниках, например, Седжвика или Кормена. При этом надо учесть, что новые алгоритмы и их улучшенные варианты появляются постоянно.

Хотя прямой просмотр всех текстов - довольно медленное занятие, не следует думать, что алгоритмы прямого поиска не применяются в интернете. Норвежская поисковая система Fast использовала чип, реализующий логику прямого поиска упрощенных регулярных выражений (fastpmc ) , и разместила 256 таких чипов на одной плате. Это позволяло Fast обслуживать довольно большое количество запросов в единицу времени.

Кроме того, есть масса программ, комбинирующих индексный поиск для нахождения блока текста с дальнейшим прямым поиском внутри блока. Например, весьма популярный, в том числе и в рунете, Glimpse .

Вообще у прямых алгоритмов есть принципиально беспроигрышные отличительные черты. Например, неограниченные возможности по приближенному и нечеткому поиску. Ведь любое индексирование всегда сопряжено с упрощением и нормализацией терминов, а следовательно, с потерей информации. Прямой же поиск работает непосредственно по оригинальным документам безо всяких искажений.

Инвертированный файл

Эта простейшая структура данных, несмотря на свое загадочное иностранное название, интуитивно знакома как любому грамотному человеку, так и любому программисту баз данных, даже не имевшему дело с полнотекстовым поиском. Первая категория людей знает, что это такое, по «конкордансам» - алфавитно упорядоченным исчерпывающим спискам слов из одного текста или принадлежащих одному автору (например «Конкорданс к стихам А.С. Пушкина», «Словарь-конкорданс публицистики Ф.М. Достоевского»). Вторые имеют дело с той или иной формой инвертированного списка всякий раз, когда строят или используют «индекс БД по ключевому полю».

Проиллюстрируем эту структуру при помощи замечательного русского конкорданса - «Симфонии», выпущенной Московской патриархией по тексту синодального перевода Библии.

Перед нами упорядоченный по алфавиту список слов. Для каждого слова перечислены все «позиции», в которых это слово встретилось. Поисковый алгоритм состоит в отыскании нужного слова и загрузке в память уже развернутого списка позиций.

Чтобы сэкономить на дисковом пространстве и ускорить поиск, обычно прибегают к двум приемам. Во-первых, можно сэкономить на подробности самой позиции. Ведь чем подробнее задана такая позиции (например, в случае с «Симфонией» это «книга+глава+стих»), тем больше места потребуется для хранения инвертированного файла.

В наиподробнейшем варианте в инвертированном файле можно хранить и номер слова, и смещение в байтах от начала текста, и цвет и размер шрифта, да много чего еще. Чаще же просто указывают номер документа (скажем, книгу Библии) и число употреблений этого слова в нем. Именно такая упрощенная структура считается основной в классической теории информационного поиска - Information Retrieval (IR ) .

Второй (никак не связанный с первым) способ сжатия: упорядочить позиции для каждого слова по возрастанию адресов и для каждой позиции хранить не полный ее адрес, а разницу от предыдущего. Вот как будет выглядеть такой список для нашей странички в предположении, что мы запоминаем позицию вплоть до номера главы:

Дополнительно на разностный способ хранения адресов накладывают какой-нибудь простенький способ упаковки: зачем отводить небольшому целому числу фиксированное «огромное» количество байтов, ведь можно отвести ему почти столько байтов, сколько оно заслуживает. Здесь уместно упомянуть коды Голомба или встроенную функцию популярного языка Perl : pack («w ») .

В литературе встречается и более тяжелая артиллерия упаковочных алгоритмов самого широкого спектра: арифметический, Хафман, LZW и т.д. Прогресс в этой области идет непрерывно. На практике в поисковых системах они используются редко: выигрыш невелик, а мощности процессора расходуются неэффективно.

В результате всех описанных ухищрений размер инвертированного файла, как правило, составляет от 7 до 30 процентов от размера исходного текста, в зависимости от подробности адресации.

Занесены в «Красную книгу»

Неоднократно предлагались другие, отличные от инвертированного и прямого поиска, алгоритмы и структуры данных. Это, прежде всего, суффиксные деревья (Манбер, Гоннет), а также сигнатуры (Фалуцос).

Первый из них функционировал и в интернете, будучи запатентованным алгоритмом поисковой системы OpenText . Мне доводилось встречать суффиксные индексы в отечественных поисковых системах. Второй - метод сигнатур - представляет собой преобразование документа к поблочным таблицам хеш-значений его слов - «сигнатуре» и последовательному просмотру «сигнатур» во время поиска.

Широкого распространения ни тот, ни другой метод не получили, а следовательно, не заслужили и подробного обсуждения в этой небольшой статье.

Математические модели

Приблизительно три из пяти поисковых систем и модулей функционируют безо всяких математических моделей. Точнее сказать, их разработчики не ставят перед собой задачу реализовывать абстрактную модель и/или не подозревают о существовании оной. Принцип здесь прост: лишь бы программа хоть что-нибудь находила. Абы как. А дальше сам пользователь разберется.

Однако, как только речь заходит о повышении качества поиска, о большом объеме информации, о потоке пользовательских запросов, кроме эмпирически проставленных коэффициентов полезным оказывается оперировать каким-нибудь, пусть и несложным, теоретическим аппаратом. Модель поиска - это некоторое упрощение реальности, на основании которого получается формула (сама по себе никому не нужная), позволяющая программе принять решение: какой документ считать найденным и как его ранжировать. После принятия модели коэффициенты часто приобретают физический смысл и становятся понятнее самому разработчику, да и подбирать их становится интереснее.

Все многообразие моделей традиционного информационного поиска (IR ) принято делить на три вида: теоретико-множественные (булевская, нечетких множеств, расширенная булевская), алгебраические (векторная, обобщенная векторная, латентно-семантическая, нейросетевая) и вероятностные.

Булевское семейство моделей - по сути, первое, приходящее на ум программисту, реализующему полнотекстовый поиск. Есть слово - документ считается найденным, нет - не найденным. Собственно, классическая булевская модель - это мостик, связывающий теорию информационного поиска с теорией поиска и манипулирования данными.

Критика булевской модели, вполне справедливая, состоит в ее крайней жесткости и непригодности для ранжирования. Поэтому еще в 1957 году Джойс и Нидхэм предложили учитывать частотные характеристики слов, чтобы «... операция сравнения была бы отношением расстояния между векторами...» (Джойс, 1957). Векторная модель и была с успехом реализована в 1968 году отцом- основателем науки об информационном поиске Джерардом Солтоном (Gerard Salton ) в поисковой системе SMART (Salton "s Magical Automatic Retriever of Text ) .

Ранжирование в этой модели основано на естественном статистическом наблюдении, что чем больше локальная частота термина в документе (TF ) и больше «редкость» (т.е. обратная встречаемость в документах) термина в коллекции (IDF ) , тем выше вес данного документа по отношению к термину. Обозначение IDF ввела Карен Спарк-Джоунз в 1972 г. в статье про различительную силу (term specificity ) . С этого момента обозначение TF *IDF широко используется как синоним векторной модели.

Наконец, в 1977 году Робертсон и Спарк-Джоунз обосновали и реализовали вероятностную модель (предложенную еще в 1960-м (Марон)), также положившую начало целому семейству. Релевантность в этой модели рассматривается как вероятность того, что данный документ может оказаться интересным пользователю. При этом подразумевается наличие уже существующего первоначального набора релевантных документов, выбранных пользователем или полученных автоматически при каком-нибудь упрощенном предположении. Вероятность оказаться релевантным для каждого следующего документа рассчитывается на основании соотношения встречаемости терминов в релевантном наборе и в остальной, «нерелевантной» части коллекции. Хотя вероятностные модели обладают некоторым теоретическим преимуществом - ведь они располагают документы в порядке убывания «вероятности оказаться релевантным», - на практике они так и не получили большого распространения.

Я не собираюсь вдаваться в подробности и выписывать громоздкие формулы для каждой модели. Их сводка вместе с обсуждением занимает в сжатом виде 35 страниц в книжке «Современный информационный поиск» (Баэса-Ятес). Важно только заметить, что в каждом из семейств простейшая модель исходит из предположения о взаимонезависимости слов и обладает простым условием фильтрации: документы, не содержащие слова запроса, никогда не бывают найденными. Продвинутые («альтернативные») модели каждого из семейств не считают слова запроса взаимонезависимыми, а кроме того, позволяют находить документы, не содержащие ни одного слова из запроса.

Поиск «по смыслу»

Способность находить и ранжировать документы, не содержащие слов из запроса, часто считают признаком искусственного интеллекта или поиска по смыслу и относят априори к преимуществам модели. Вопрос о том, так это или нет, мы оставим за рамками данной статьи.

Для примера опишу лишь одну, пожалуй, самую популярную модель, работающую по смыслу. В теории информационного поиска данную модель принято называть латентно-семантическим индексированием (иными словами, выявлением скрытых смыслов). Эта алгебраическая модель основана на сингулярном разложении прямоугольной матрицы, ассоциирующей слова с документами. Элементом матрицы является частотная характеристика, отражающая степень связи слова и документа, например, TF *IDF . Вместо исходной миллионноразмерной матрицы авторы метода Фурнас и Дирвестер предложили использовать 50-150 «скрытых смыслов» , соответствующих первым главным компонентам ее сингулярного разложения.

Сингулярным разложением действительной матрицы A размеров m *n называется всякое ее разложение вида A = USV , где U m *m , V - ортогональная матрица размеров n *n , S - диагональная матрица размеров m *n , элементы которой sij = 0 , если i не равно j , и sii = si >= 0 . Величины si называются сингулярными числами матрицы и равны арифметическим значениям квадратных корней из соответствующих собственных значений матрицы AAT . В англоязычной литературе сингулярное разложение принято называть SVD -разложением.

Давным-давно доказано (Экарт), что если оставить в рассмотрении первые k сингулярных чисел (остальные приравнять к нулю), мы получим ближайшую из всех возможных аппроксимацию исходной матрицы ранга k (в некотором смысле ее «ближайшую семантическую интерпретацию ранга k »). Уменьшая ранг, мы отфильтровываем нерелевантные детали; увеличивая, пытаемся отразить все нюансы структуры реальных данных.

Операции поиска или нахождения похожих документов резко упрощаются, так как каждому слову и каждому документу сопоставляется относительно короткий вектор из k смыслов (строки и столбцы соответствующих матриц). Однако по причине малой осмысленности «смыслов» или по какой иной , но использование LSI в лоб для поиска так и не получило распространения. Хотя во вспомогательных целях (автоматическая фильтрация, классификация, разделение коллекций, предварительное понижение размерности для других моделей) этот метод, по-видимому, находит применение.

Оценка качества

«...проверка устойчивости показала, что перекрытие релевантных документов между любыми двумя асессорами примерно 40% в среднем <...> точность и полнота, измеренная между асессорами, около 65% <...> Это накладывает практическую верхнюю границу на качество поиска в районе 65%...»

(«What we have learned, and not learned, from TREC», Donna Harman)

Какова бы ни была модель, поисковая система нуждается в «тюнинге» - оценке качества поиска и настройке параметров. Оценка качества - идея, фундаментальная для теории поиска. Ибо именно благодаря оценке качества можно говорить о применимости или неприменимости той или иной модели и даже обсуждать их теоретические аспекты.

В частности, одним из естественных ограничений качества поиска служит наблюдение, вынесенное в эпиграф: мнения двух «асессоров» (специалистов, выносящих вердикт о релевантности) в среднем не совпадают друг с другом в очень большой степени! Отсюда вытекает и естественная верхняя граница качества поиска, ведь качество измеряется по итогам сопоставления с мнением асессора.

«...Я был потрясен, когда кто-то из Google сказал мне, что они вообще не используют ничего наработанного в TREC , потому что все алгоритмы, заточенные на дорожке “произвольных запросов”, спам расшибает вдребезги...»

Пора вернуться к теме, с которой началась эта статья: что же изменилось в поисковых системах за последнее время?

Прежде всего, стало очевидно, что поиск в вебе не может быть сколько-нибудь корректно выполнен, будучи основан на анализе (пусть даже сколь угодно глубоком, семантическом и т.п.) одного лишь текста документа. Ведь внетекстовые (off -page ) факторы играют не меньшую, а порой и бо́льшую роль, чем текст самой страницы. Положение на сайте, посещаемость, авторитетность источника, частота обновления, цитируемость страницы и ее авторов - все эти факторы невозможно сбрасывать со счета.

Cтав основным источником получения справочной информации для человеческого вида, поисковые системы стали основным источником трафика для интернет-сайтов. Как следствие, они немедленно подверглись «атакам» недобросовестных авторов, желающих любой ценой оказаться в первых страницах результатов поиска. Искусственная генерация входных страниц, насыщенных популярными словами, техника клоакинга, «слепого текста» и многие другие приемы, предназначенные для обмана поисковых систем, мгновенно заполонили интернет.

Кроме проблемы корректного ранжирования создателям поисковых систем в интернете пришлось решать задачу обновления и синхронизации колоссальной по размеру коллекции с гетерогенными форматами, способами доставки, языками, кодировками, массой бессодержательных и дублирующихся текстов. Необходимо поддерживать базу в состоянии максимальной свежести (на самом деле достаточно создавать иллюзию свежести - но это тема отдельного разговора), может быть, учитывать индивидуальные и коллективные предпочтения пользователей. Многие из этих задач никогда прежде не рассматривались в традиционной науке информационного поиска.

Для примера рассмотрим пару таких задач и практических способов их решения в поисковых системах для интернета.

Качество ранжирования

Не все внетекстовые критерии полезны в равной мере. Именно ссылочная популярность и производные от нее оказались решающим фактором, поменявшим в 1999-2000 гг. мир поисковых систем и вернувшим им преданность пользователей. Так как именно с ее помощью поисковые системы научились прилично и самостоятельно (без подпорок из вручную отредактированных результатов) ранжировать ответы на короткие частотные запросы, составляющие значительную часть поискового потока.

Простейшая идея глобального (т.е. статического) учета ссылочной популярности состоит в подсчете числа ссылок, указывающих на страницы. Примерно то, что в традиционном библиотековедении называют индексом цитирования. Этот критерий использовался в поисковых системах еще до 1998 года. Однако он легко подвергается накрутке, кроме того, он не учитывает вес самих источников.

Естественным развитием этой идеи можно считать предложенный Брином и Пейджем в 1998 году алгоритм PageRank - итеративный алгоритм, подобный тому, что используется в задаче определения победителя в шахматном турнире по швейцарской системе. В сочетании с поиском по лексике ссылок, указывающих на страницу (старая, весьма продуктивная идея, которая использовалась в гипертекстовых поисковых системах еще в 80-е годы), эта мера позволила резко повысить качество поиска.

Немного раньше, чем PageRank , был предложен локальный (т.е. динамический, основанный на запросе) алгоритм учета популярности - HITS (Кляйнберг), который не используется на практике в основном из-за вычислительной дороговизны. Примерно по той же причине, что и локальные (т.е. динамические) методы, оперирующие словами.

Оба алгоритма, их формулы, условия сходимости подробно описаны, в том числе и в русскоязычной литературе. Отмечу только, что расчет статической популярности не является самоценной задачей, он используется в многочисленных вспомогательных целях: определение порядка обхода документов, ранжирование поиска по тексту ссылок и т.д. Формулы расчета популярности постоянно улучшают, в них вносят учет дополнительных факторов - тематической близости документов (например, популярная поисковая система www .teoma .com ), их структуры и т.п., позволяющих понизить влияние непотизма. Интересной отдельной темой является эффективная реализация соответствующих структур данных (Бхарат).

Качество индекса

Хотя размер базы в интернете на поверхностный взгляд не кажется критическим фактором, это не так. Недаром рост посещаемости таких машин, как Google и Fast , хорошо коррелирует именно с ростом их баз. Основная причины: «редкие» запросы, то есть те, по которым находится менее 100 документов, составляют в сумме около 30% от всей массы поисков - весьма значительную часть. Этот факт делает размер базы одним из самых критичных параметров системы.

Однако рост базы кроме технических проблем с дисками и серверами ограничивается и логическими: необходимостью адекватно реагировать на мусор, повторы и т.п. Не могу удержаться, чтобы не описать остроумный алгоритм, применяемый в современных поисковых системах для того, чтобы исключить «очень похожие документы».

Происхождение копий документов в интернете может быть различным. Один и тот же документ на одном и том же сервере может отличаться по техническим причинам: быть представлен в разных кодировках и форматах, содержать переменные вставки - рекламу или текущую дату.

Широкий класс документов в вебе активно копируется и редактируется - ленты новостных агентств, документация и юридические документы, прейскуранты магазинов, ответы на часто задаваемые вопросы и т.д. Популярные типы изменений: корректура, реорганизация, ревизия, реферирование, раскрытие темы и т.д. Наконец, публикации могут быть скопированы с нарушением авторских прав и изменены злонамеренно с целью затруднить их обнаружение.

Кроме того, индексация поисковыми машинами страниц, генерируемых из баз данных, порождает еще один распространенный класс внешне мало отличающихся документов: анкеты, форумы, страницы товаров в электронных магазинах.

Очевидно, что с полными повторами проблем особых нет, достаточно сохранять в индексе контрольную сумму текста и игнорировать все остальные тексты с такой же контрольной суммой. Однако этот метод не работает для выявления хотя бы чуть-чуть измененных документов.

Для решения этой задачи Уди Манбер (автор известной программы приближенного прямого поиска agrep ) в 1994 году предложил идею, а Андрей Бродер в 1997-м придумал название и довел до ума алгоритм «шинглов» (от слова shingles - «черепички, чешуйки»). Вот его примерное описание.

Для каждого десятисловия текста рассчитывается контрольная сумма (шингл). Десятисловия идут внахлест, с перекрытием, так, чтобы ни одно не пропало. А затем из всего множества контрольных сумм (очевидно, что их столько же, сколько слов в документе минус 9) отбираются только те, которые делятся на, скажем, 25. Поскольку значения контрольных сумм распределены равномерно, критерий выборки никак не привязан к особенностям текста. Ясно, что повтор даже одного десятисловия - весомый признак дублирования, если же их много, скажем, больше половины, то с определенной (несложно оценить вероятность) уверенностью можно утверждать: копия найдена! Ведь один совпавший шингл в выборке соответствует примерно 25 совпавшим десятисловиям в полном тексте!

Очевидно, что так можно определять процент перекрытия текстов, выявлять все его источники и т.п. Этот изящный алгоритм воплотил давнюю мечту доцентов: отныне мучительный вопрос «у кого студент списывал этот курсовик» можно считать решенным! Легко оценить долю плагиата в любой статье .

Чтобы у читателя не создалось впечатление, что информационный поиск - исключительно западная наука, упомяну про альтернативный алгоритм определения почти-дубликатов, придуманный и воплощенный у нас в Яндексе (Ильинский). В нем используется тот факт, что большинство поисковых систем уже обладают индексом в виде инвертированного файла (или инвертированным индексом), и этот факт удобно использовать в процедуре нахождения почти-дубликатов.

Цена одного процента

Архитектурно современные поисковые системы представляют собой сложные многокомпьютерные комплексы. Начиная с некоторого момента по мере роста системы основная нагрузка ложится вовсе не на робота, а на поиск. Ведь в течение секунды приходят десятки и сотни запросов.

Для того чтобы справиться с этой проблемой, индекс разбивают на части и раскладывают по десяткам, сотням и даже тысячам компьютеров. Сами компьютеры начиная с 1997 года (поисковая система Inktomi ) представляют собой обычные 32-битные машины (Linux , Solaris , FreeBSD , Win 32 ) с соответствующими ограничениями по цене и производительности. Исключением из общего правила осталась лишь AltaVista , которая с самого начала использовала относительно «большие» 64-битные компьютеры Alpha .

Поисковые системы для интернета (и вообще все большие поисковые сиcтемы) могут ускорять свою работу при помощи техник эшелонирования и прюнинга.

Первая техника состоит в разделении индекса на заведомо более релевантную и менее релевантную части. Поиск сначала выполняется в первой части, а затем, если ничего не найдено или найдено мало, поисковая система обращается ко второй части индекса. Прюнинг (от англ. pruning - «отсечение, сокращение») состоит в том, чтобы динамически прекращать обработку запроса после накопления достаточного количества релевантной информации. Бывает еще статический прюнинг, когда на основании некоторых допущений индекс сокращается за счет таких документов, которые заведомо никогда не будут найдены.

Отдельная проблема - организовать бесперебойную работу многокомпьютерных комплексов, бесшовное обновление индекса, устойчивость к сбоям и задержкам с ответами отдельных компонент. Для общения между поисковыми серверами и серверами, собирающими отклики и формирующими страницу выдачи, разрабатываются специальные протоколы.

Заметьте, что один процент производительности (скажем, неудачно написанный оператор в каком-нибудь цикле) для десятитысячнокомпьютерной системы стоит примерно ста компьютеров. Поэтому можно себе представить, как вычищается код, отвечающий за поиск и ранжирование результатов, как оптимизируется использование всех возможных ресурсов: каждого байта памяти, каждого обращения к диску.

Решающее значение приобретает продумывание архитектуры всего комплекса с самого начала, так как любые изменения - например, добавление необычного фактора при ранжировании или сложного источника данных - становятся исключительно болезненной и сложной процедурой. Очевидно, системы, стартующие позже, имеют в этой ситуации преимущество. Но инертность пользователей весьма высока: так, например, требуется два-четыре года, чтобы сформированная многомиллионная аудитория сама, пусть и медленно, перешла на непривычную поисковую систему, даже при наличии у нее неоспоримых преимуществ. В условиях жесткой конкуренции это порой неосуществимо.

Syntactic Clustering of the Web
Andrei Z. Broder, Steven C. Glassman, Mark S. Manasse
WWW6, 1997

The Approximation of One Matrix by Another of Lower Rank
Eckart, G. Young Psychometrika, 1936

Description and Performance Analysis of Signature File Methods
Faloutsos, S. Christodoulakis
ACM TOIS, 1987

Information Retrieval Using a Singular Value Decomposition Model of Latent Semantic Structure
G.W. Furnas, S. Deerwester, S.T. Dumais, T.K. Landauer, R. A. Harshman, L.A. Streeter and K.E. Lochbaum
ACM SIGIR, 1988

Examples of PAT Applied to the Oxford English Dictionary
Gonnet G.
University of Waterloo, 1987

The Thesaurus Approach to Information Retrieval
T. Joyce and R.M. Needham
American Documentation, 1958

An Efficient Method to Detect Duplicates of Web Documents with the Use of Inverted Index
S. Ilyinsky, M. Kuzmin, A. Melkov, I. Segalovich
WWW2002, 2002

Suffix Arrays: A New Method for On-line String Searches
U. Manber, G. Myers
1st ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 1990

Finding Similar Files in a Large File System
U. Manber
USENIX Conference, 1994

On Relevance, Probabilistic Indexing and Information Retrieval
M.E. Maron and J.L. Kuhns
Journal of the ACM, 1960

Relevance Weighting of Search Terms
S.E. Robertson and K. Sparck Jones
JASIS, 1976

Algorithms in C++
Robert Sedgewick
Addison-Wesley, 1992

A Statistical Interpretation of Term Specificity and Its Application in Retrieval
K. Sparck Jones
Journal of Documentation, 1972

Natural Language Information Retrieval
Tomek Strzalkowski (ed.)
Kluwer Academic Publishers, 1999

Симфония, или Словарь-указатель к Священному Писанию Ветхого и Нового Завета
Составители М.А. Бондарев, М.С. Косьян, С.Ю. Косьян
Изд-во Московской патриархии, 1995

Глоссарий

Асессор (assessor , эксперт) - специалист в предметной области, выносящий заключение о релевантности документа, найденного поисковой системой.

Булевская модель (boolean , булева, булевая, двоичная) - модель поиска, опирающаяся на операции пересечения, объединения и вычитания множеств.

Векторная модель - модель информационного поиска, рассматривающая документы и запросы как векторы в пространстве слов, а релевантность - как расстояние между ними.

Вероятностная модель - модель информационного поиска, рассматривающая релевантность как вероятность соответствия данного документа запросу на основании вероятностей соответствия слов данного документа идеальному ответу.

Внетекстовые критерии (off -page , внестраничные) - критерии ранжирования документов в поисковых системах, учитывающие факторы, не содержащиеся в тексте самого документа и не извлекаемые оттуда никаким образом.

Входные страницы (doorways , hallways ) - страницы, созданные для искусственного повышения ранга в поисковых системах (поискового спама). При попадании на них пользователя перенаправляют на целевую страницу.

Дизамбигуация (tagging , part of speech disambiguation , таггинг) - выбор одного из нескольких омонимов c помощью контекста; в английском языке часто сводится к автоматическому назначению грамматической категории «часть речи».

Дубликаты (duplicates ) - разные документы с идентичным, с точки зрения пользователя, содержанием; приблизительные дубликаты (near duplicates , почти-дубликаты), в отличие от точных дубликатов, содержат незначительные отличия.

Иллюзия свежести - эффект кажущейся свежести, достигаемый поисковыми системами в интернете за счет более регулярного обхода тех документов, которые чаще находятся пользователями.

Инвертированный файл (inverted file , инверсный файл, инвертированный индекс, инвертированный список) - индекс поисковой системы, в котором перечислены слова коллекции документов, а для каждого слова перечислены все места, в которых оно встретилось.

Индекс (index , указатель) - см. Индексирование.

Индекс цитирования (citation index ) - число упоминаний (цитирований) научной статьи, в традиционной библиографической науке рассчитывается за промежуток времени, например, за год.

Индексирование (indexing , индексация) - процесс составления или приписывания указателя (индекса) - служебной структуры данных, необходимой для последующего поиска.

Информационный поиск (Information Retrieval , IR ) - поиск неструктурированной информации, единицей представления которой является документ произвольных форматов. Предметом поиска выступает информационная потребность пользователя, неформально выраженная в поисковом запросе. И критерий поиска, и его результаты не детерминированы. Этими признаками информационный поиск отличается от «поиска данных», который оперирует набором формально заданных предикатов, имеет дело со структурированной информацией и чей результат всегда детерминирован. Теория информационного поиска изучает все составляющие процесса поиска, а именно предварительную обработку текста (индексирование), обработку и исполнение запроса, ранжирование, пользовательский интерфейс и обратную связь.

Клоакинг (cloaking ) - техника поискового спама, состоящая в распознании авторами документов робота (индексирующего агента) поисковой системы и генерации для него специального содержания, принципиально отличающегося от содержания, выдаваемого пользователю.

Контрастность термина - см. Различительная сила.

Латентно-семантическое индексирование - запатентованный алгоритм поиска по смыслу, идентичный факторному анализу. Основан на сингулярном разложении матрицы связи слов с документами.

Лемматизация (lemmatization , нормализация) - приведение формы слова к словарному виду, то есть лемме.

Накрутка поисковых систем - см. Спам поисковых систем.

Непотизм - вид спама поисковых систем, установка авторами документов взаимных ссылок с единственной целью поднять свой ранг в результатах поиска.

Обратная встречаемость в документах (inverted document frequency , IDF , обратная частота в документах, обратная документная частота) - показатель поисковой ценности слова (его различительной силы); «обратная» говорят, потому что при вычислении этого показателя в знаменателе дроби обычно стоит число документов, содержащих данное слово.

Обратная связь - отклик пользователей на результат поиска, их суждения о релевантности найденных документов, зафиксированные поисковой системой и использующиеся, например, для итеративной модификации запроса. Следует отличать от псевдообратной связи - техники модификации запроса, в которой несколько первых найденных документов автоматически считаются релевантными.

Омонимия - см. Полисемия.

Основа - часть слова, общая для набора его словообразовательных и словоизменительных (чаще) форм.

Поиск по смыслу - алгоритм информационного поиска, способный находить документы, не содержащие слов запроса.

Поиск похожих документов (similar document search ) - задача информационного поиска, в которой в качестве запроса выступает сам документ и необходимо найти документы, максимально напоминающие данный.

Поисковая система (search engine , SE , информационно-поисковая система, ИПС, поисковая машина, машина поиска, «поисковик», «искалка») - программа, предназначенная для поиска информации, обычно текстовых документов.

Поисковое предписание (query , запрос) - обычно строчка текста.

Полисемия (polysemy , многозначность) - наличие нескольких значений у одного и того же слова.

Полнота (recall , охват) - доля релевантного материала, заключенного в ответе поисковой системы, по отношению ко всему релевантному материалу в коллекции.

Почти-дубликаты (near -duplicates , приблизительные дубликаты) - см. Дубликаты.

Прюнинг (pruning ) - отсечение заведомо нерелевантных документов при поиске с целью ускорения выполнения запроса.

Прямой поиск - поиск непосредственно по тексту документов, без предварительной обработки (без индексирования).

Псевдообратная связь - см. Обратная связь.

Различительная сила слова (term specificity , term discriminating power , контрастность, различительная сила) - степень ширины или узости слова. Слишком широкие термины в поиске приносят слишком много информации, при этом существенная часть ее бесполезна. Слишком узкие термины помогают найти слишком мало документов, хотя и более точных.

Регулярное выражение (regular expression , pattern , «шаблон», реже «трафарет», «маска») - способ записи поискового предписания, позволяющий определять пожелания к искомому слову, его возможные написания, ошибки и т.д. В широком смысле - язык, позволяющий задавать запросы неограниченной сложности.

Релевантность (relevance , relevancy ) - соответствие документа запросу.

Сигнатура (signature , подпись) - множество хеш-значений слов некоторого блока текста. При поиске по методу сигнатур все сигнатуры всех блоков коллекции просматриваются последовательно в поисках совпадений с хеш-значениями слов запроса.

Словоизменение (inflection ) - образование формы определенного грамматического значения, обычно обязательного в данном грамматическом контексте, принадлежащей к фиксированному набору форм (парадигме), характерному для слов данного типа. В отличие от словообразования никогда не приводит к смене типа и порождает предсказуемое значение. Словоизменение имен называют склонением (declension ) , а глаголов - спряжением (conjugation ) .

Словообразование (derivation ) - образование слова или основы из другого слова или основы.

Смыслоразличительный - см. Различительная сила.

Спам поисковых систем (spam , спамдексинг, накрутка поисковых систем) - попытка воздействовать на результат информационного поиска со стороны авторов документов.

Статическая популярность - см. PageRank .

Стемминг - процесс выделения основы слова.

Стоп-слова (stop -words ) - те союзы, предлоги и другие частотные слова, которые данная поисковая система исключила из процесса индексирования и поиска для повышения своей производительности и/или точности поиска.

Суффиксные деревья, суффиксные массивы (suffix trees , suffix arrays , PAT -arrays ) - индекс, основанный на представлении всех значимых суффиксов текста в структуре данных, известной как «бор» (trie ) . Суффиксом в этом индексе называют любую «подстроку», начинающуюся с некоторой позиции текста (текст рассматривается как одна непрерывная строка) и продолжающуюся до его конца. В реальных приложениях длина суффиксов ограничена, а индексируются только значимые позиции - например, начала слов. Этот индекс позволяет выполнять более сложные запросы, чем индекс, построенный на инвертированных файлах.

Токенизация (tokenization , lexical analysis , графематический анализ, лексический анализ) - выделение в тексте слов, чисел и иных токенов, в том числе, например, нахождение границ предложений.

Точность (precision ) - доля релевантного материала в ответе поисковой системы.

Хеш-значение (hash -value ) - значение хеш-функции (hash -function ) , преобразующей данные произвольной длины (обычно строчку) в число фиксированного порядка.

Частота (слова) в документах (document frequency , встречаемость в документах, документная частота) - число документов в коллекции, содержащих данное слово.

Частота термина (term frequency , TF ) - частота употребления слова в документе.

Шингл (shingle ) - хеш-значение непрерывной последовательности слов текста фиксированной длины.

PageRank - алгоритм расчета статической (глобальной) популярности страницы в интернете, назван в честь одного из авторов - Лоуренса Пейджа. Соответствует вероятности попадания пользователя на страницу в модели случайного блуждания.

TF *IDF - численная мера соответствия слова и документа в векторной модели; тем больше, чем относительно чаще слово встретилось в документе и относительно реже - в коллекции.

В интернете, на различных сайтах пользователю предлагается большой объем разной информации. Для получения необходимых сведений, поиска ответов на вопросы созданы поисковые системы. Услышав это словосочетание, многие думают о Google, «Яндексе». Однако поисковых систем в интернете намного больше.

Что такое поисковая система

Поисковой системой принято считать программное обеспечение, которое состоит из базы данных документов. Пользователям предоставляется специальный интерфейс, который позволяет вводить нужные запросы и получать ссылки с подходящей информацией. На первые позиции в результатах поиска выходят всегда документы, максимально соответствующие тому, что ищет конкретный человек.

Поисковая выдача, которая формируется в соответствии с введенным запросом, обычно содержит разные типы результатов. В ней могут присутствовать интернет-страницы, видео- и аудиофайлы, картинки, pdf-файлы, конкретные товары (если поиск осуществляется по интернет-магазину).

Классификация поисковых систем

Существующие поисковые системы классифицируются на несколько видов. В первую очередь стоит назвать традиционные поисковики. У таких поисковых систем принципы работы ориентированы на поиск информации на огромном количестве существующих сайтов. Поисковые системы еще бывают на отдельных интернет-ресурсах:

• в интернет-магазинах (для поиска нужных товаров);
• на форумах и блогах (для поиска сообщений);
• на информационных сайтах (для поиска статей на нужную тематику или новостей) и т. д.

Поисковые системы еще подразделяют с учетом географического признака. В такой классификации есть 3 группы поисковиков:

1. Глобальные. Поиск ведется по всему миру. Лидером в этой группе является поисковик Google. Ранее существовали такие поисковые системы, как Inktomi, AltaVista и др.
2. Региональные. Поиск осуществляется по стране или группе стран, которых объединяет один язык. Региональные поисковики широко распространены. Их пример в России - «Яндекс», Rambler.
3. Местные. Поиск ведется в конкретном городе. Пример такой поисковой системы - «Томск.ру».

Составляющие элементы поисковиков

В любом поисковике можно выделить 3 составляющих элемента, определяющих принципы работы поисковой системы:

• робота (индексатора, спайдера, краулера);
• базу данных;
• обработчика запросов.

Робот - это специальная программа, предназначение которой заключается в формировании базы данных. В базе данных хранится и сортируется вся собираемая информация. Обработчик запросов, называемый также клиентом, работает с пользовательскими запросами. Он имеет доступ к базе данных. Не всегда клиент располагают на одном компьютере. Обработчик запросов бывает разнесен по нескольким физически не связанным электронно-вычислительным машинам.

Все существующие системы работают по единому принципу. Рассмотрим, к примеру, функционирование традиционных поисковиков, предназначенных для интернета. Функционирование робота схоже с действиями обычного пользователя. Эта программа периодически обходит все сайты, добавляет новые страницы и интернет-ресурсы в базу данных. Данный процесс именуется индексацией.

Когда пользователь в интернете в поисковую строку вводит определенный запрос, работать начинает клиент. Программа обращается к существующей базе данных и по ключевым словам формирует выдачу. Ссылки поисковая система предоставляет пользователю в определенной последовательности. Они сортируются по мере соответствия запросу, т. е. учитывается релевантность.

У каждого поисковика свой способ определения релевантности. Если пользователь отправит конкретный запрос в разные системы, то он получит не совсем одинаковые выдачи. Алгоритм определения релевантности хранится в секрете.

Подробнее о релевантности

Если говорить простыми словами, то релевантностью называется соответствие введенного в поиск слова или сочетания слов конкретным ссылкам в выдаче. На позиции документов в списке влияет несколько нюансов:

1. Наличие слов, введенных в поиск, в документах. Этот нюанс очевиден. Если в документе есть слова из введенного пользователем запроса, то это значит, что данный документ соответствует условиям поиска.
2. Частота вхождения слов. Чем чаще употребляются ключевые слова в документе, тем он будет выше в списке выдачи. Однако не все так просто. Слишком частое употребление слов может быть признаком некачественного контента для поисковой машины.

Алгоритм определения релевантности достаточно сложен. Несколько лет назад в выдачу могли попадать ссылки, содержащие нужные ключевые слова, но при этом не соответствующие им по содержанию. В настоящее время принципы работы поисковых систем усложнены. Теперь роботы могут анализировать полностью весь текст. В работу поисковиков заложен учет огромного количества различных факторов. Благодаря этому выдача формируется из наиболее качественных, релевантных ссылок.

Как правильно формулировать запросы

Еще в школе нас учили правильно задавать вопросы. От этого зависит то, какие ответы мы будем получать. Однако это правило не нужно соблюдать при использовании поисковых систем. Для современных поисковиков не играет никакой роли то, в каком числе или падеже пишет человек свой запрос. В любом случае выдача будет включать в себя одинаковые результаты.

Четкая формулировка вопроса поисковым системам не нужна. Пользователю нужно только правильно подбирать ключевые слова. Рассмотрим пример. Нам нужно найти текст песни «День без тебя», которую исполняет известная женская поп-группа «Виа-Гра». При обращении в поисковую систему необязательно называть группу, указывать, что это песня. Достаточно написать «день без тебя текст». Соблюдать регистры, знаки препинания не требуется. Эти нюансы не учитываются поисковиками.

Ведущей поисковой системой в мире является Google. Она была основана в 1998 году. Система очень популярна, что подтверждается аналитическими сведениями. Около 70 % запросов, поступающих в интернет, обрабатывает именно Google. База поисковика огромна. Проиндексировано более 60 триллионов различных документов. Google привлекает пользователей простым интерфейсом. На главной странице расположены логотип и строка поиска. Эта особенность позволяет назвать Google одним из самых минималистичных поисковиков.

На втором месте в рейтинге популярных поисковых систем находится Bing. Она появилась в том же году, что и Google. Создателем этого поисковика является известная международная корпорация Microsoft. Более низкие позиции в рейтинге занимают Baidu, Yahoo!, AOL, Excite, Ask.

Что популярно в России

Среди поисковых систем в России наибольшей популярностью пользуется «Яндекс». Этот сервис появился в 1997 году. Первое время им занималась российская компания CompTek International. Немного позднее появилась компания «Яндекс», которая продолжила заниматься поисковой системой. Поисковик за годы существования завоевал огромную популярность. В нем возможен поиск на нескольких языках - на русском, белорусском, украинском, татарском, казахском, английском, немецком, французском, турецком.

Из статистических сведений известно, что «Яндекс» интересен более 50% пользователей рунета. Более 40 % людей предпочитают Google. Примерно 3% пользователей остановили свой выбор на Mail.ru - русскоязычном интернет-портале.

Защищенные поисковики

Обычные поисковые системы, являющиеся привычными для нас, не совсем подходят детям. Юные пользователи интернета могут случайно найти какие-нибудь материалы для взрослых, информацию, способную навредить психике. По этой причине были созданы специальные защищенные поисковые системы. В их базах хранится только безопасный контент для детей.

Пример одного такого поисковика - «Спутник.Дети». Этот сервис является довольно молодым. Его создала компания «Ростелеком» в 2014 году. Главная страница поисковика ярко и интересно оформлена. На ней представлен широкий перечень отечественных и зарубежных мультфильмов для детей разных возрастов. Дополнительно на главной странице размещены познавательные ссылки, относящиеся к нескольким рубрикам - «Спорт», «Хочу все знать», «Сделай сам», «Игры», «Технологии», «Школьное», «Природа».

Другой пример защищенной детской поисковой системы - Agakids.ru. Это абсолютно безопасный ресурс. Как работает поисковая система? Робот настроен таким образом, что он обходит только те сайты, которые относятся к детской тематике или являются полезными для родителей. В базу поисковой машины попадают ресурсы с мультфильмами, книгами, учебной литературой, играми, раскрасками. Родители, используя Agakids.ru, могут для себя находить сайты по воспитанию, здоровью детей.

В заключение стоит отметить, что поисковики - это сложные системы. Перед ними стоит множество проблем - проблемы спама, определения релевантности документов, отсеивания некачественного контента, анализа документов, не содержащих текстовой информации. По этой причине в работу поисковых систем интернета разработчики внедряют новые подходы, алгоритмы, являющиеся коммерческой тайной.

Наиболее популярным веб сервисом современности является именно поисковая система. Тут всё объяснимо, ведь те времена, когда представители первых пользователей интернета могли наблюдать новинки в сети уже давным-давно ушли.

Информации появляется и скапливается так много, что человеку стало очень трудно найти именно ту, которая ему была бы необходима. Представьте, как бы обстоял бы поиск в интернете, если бы рядовому пользователю пришлось бы искать информацию не пойми где. Именно не пойми где, потому как ручным поиском много информации не найдёшь.

Поисковая система, что это такое?

Хорошо если пользователю уже известны сайты, на которых возможно есть нужная информация, но что делать в противном случае? Для того, чтобы облегчить жизнь человеку в поиске нужной информации в интернете и были придуманы поисковые системы или просто поисковики. Поисковая система выполняет одну очень важную функцию, без которой интернет был бы не таким как мы его привыкли видеть - это поиск информации в сети.

Поисковая система - это специальный веб узел или по-другому сайт, который предоставляет пользователям по их запросам гиперссылки на страницы, сайтов, отвечающие на заданный поисковой запрос.

Если быть немного точнее, то поиск информации в интернете, осуществляющийся благодаря программно-аппаратному функциональному набору и веб интерфейсу для взаимодействия с пользователями.

Для взаимодействия человека с поисковой системой и был создан веб интерфейс, то есть видимая и понятная оболочка. Данный подход разработчиков поисковиков облегчает поиск многим людям. Как правило, именно в интернете осуществляется поиск при помощи поисковых систем, но также существуют системы поиска для FTP-серверов, отдельных видов товаров во всемирной паутине, либо новостной информации или же другие поисковые направления.

Поиск может осуществляться не только по текстовому наполнению сайтов, но и по другим типам информации, которые человек может искать: изображения, видео, звуковые файлы и т.д.

Как осуществляется поиск поисковой системой?

Сам поиск в интернете, ровно так же как просмотр веб сайтов возможен при помощи интернет обозревателя - браузера . Только после того, как пользователь задал свой запрос в строке поиска, осуществляется непосредственно и сам поиск.

Любая поисковая система содержит программную часть, на которой основан весь поисковой механизм, его называют поисковым движком - это программный комплекс и обеспечивающий возможность поиска информации. После обращению к поисковику, формирования человеком поискового запроса и ввода его в строку поиска, поисковая система генерирует страницу со списком результатов поиска, наиболее релевантные, по мнению поисковика тут располагаются выше.

Релевантность поиска - поиск наиболее отвечающих запросу пользователя материалов и расположение на них гиперссылок на странице выдачи с более точными результатами выше других. Само распределениерезультатов называется ранжированием сайтов.

Так как же поисковик подготавливает для выдачи свои материалы и как происходит поиск информации самим поисковиком? Сбору информации в сети способствует уникальный для каждой поисковой системы робот или по-другому бот, обладающий так же рядом других синонимов как краулер или паук, а саму работу системы поиска можно разделить на три этапа:

К первому этапу работы поисковой системы можно отнести сканирование сайтов в глобальной сети и сбор на свои собственные серверы копий веб страниц. Это образует огромное количество пока ещё не обработанной и не пригодной информации для поисковой выдачи.

Второй этап работы поисковика сводится к приведению в порядок полученной ранее, на первом этапе информации от сайтов. Производится такая сортировка, которая за наименьшее время будет благоприятствовать тому самому качественному поиску, которого собственно и ждут пользователи от поисковой системы. Этап называют индексацией, это значит, что страницы уже являются подготовленными к выдаче, а актуальная база будет считаться индексом.

Как раз третий этап и обуславливает поисковую выдачу, после приёма запроса от своего клиента, опираясь на ключевые или около ключевые слова, указанные в запросе. Это способствует отбору наиболее соответствующей запросу информации, и последующей её выдачи. Так как информации, очень и очень много, поисковая система выполняет ранжирование в соответствие со своими алгоритмами.
Лучшей поисковой системой считается та, которая сможет предоставить наиболее корректно отвечающий на запрос пользователя материал. Но и тут могут встречаться результаты, на которые повлияли люди, заинтересованные в продвижение своего сайта, такие сайты хоть и не всегда, но зачастую появляются в результатах поиска, но не на долго.

Хоть мировые лидеры уже во многих регионах определены, поисковые системы продолжаются развивать свой качественный, поиск. Чем качественней поиск они смогут предоставить, тем больше людей будут им пользоваться.

Как пользоваться поисковой системой?

Что такое поисковая система и как она работает уже понятно, но как ей правильно пользоваться? На большинстве сайтов всегда присутствует строка поиска, а рядом с ней находится кнопка Найти или Поиск. В поисковую строку вводится запрос, после чего нужно нажать кнопку поиска или же как это чаще бывает, нажать клавишу Enter на клавиатуре и за считанные секунды вы получаете результат запроса в виде списка.

А вот получить правильный ответ на запрос поиска, с первого раза удаётся не всегда. Для того, чтобы поиски желаемого не становились мучительными, необходимо правильно составлять поисковый запрос и следовать нижеописанным рекомендациям.

Составляем поисковый запрос правильно

Далее будут указаны советы по использованию поисковой системы. Следование некоторым хитростям и правилам при осуществлении поиска информации в поисковой системе даст возможность получить нужный результат гораздо быстрее. Следуйте данным рекомендациям:

1. Грамотное написание слов обеспечивает максимальное количество совпадений с искомым информационным объектом (Хоть современный поисковые системы уже научились исправлять орфографические ошибки, но данным советом пренебрегать не стоит).
2. Благодаря использованию синонимов в запросе, можно охватить более широкий поисковой диапазон.
3. Иногда изменение слова в тексте запроса может принести больший результат осуществляйте переформирование запроса.
4. Привносите в запрос конкретность, используйте точные вхождения фраз, которые должны определять главную суть поиска.
5. Экспериментируйте с ключевыми словами. Использование ключевых слов и словосочетаний может помочь определить главную суть, и поисковая машина выдаст более релевантный результат.

Так что такое поисковая система - это ни что иное, как возможность найти интересующую информацию и обычно совершенно бесплатно ей воспользоваться, чему-то научиться, что-то понять или сделать правильный для себя вывод. Многие уже не представляют своей жизни без голосового поиска, при котором текст не приходится набирать, свой запрос нужно всего лишь произнести, а устройством ввода информации тут является микрофон. Всё это свидетельствует о постоянном развитие поисковых технологий в интернете и необходимости в них.