Персонализированный поиск и история создания

Персонализация в поисковых системах — это привязка поисковой выдачи к каждому отдельному пользователю с учетом особенностей его личных данных, приоритетов, интересов и т. д. то есть привязка к конкретной персоне.

Предпосылкой к созданию персонализированного поиска послужил алгоритм PageRank от Google, назначающий «важность» каждой веб-страницы путем подсчёта гиперссылок, ссылающихся на неё. Он был разработан Сергеем Брином и Ларри Пейджем в 1996—1998 годах и стал ключевым отличием поисковика Google.

С помощью этого алгоритма Google предоставлял пользователю наиболее релевантную информацию и благодаря этому превосходила все существующие аналоги. Впрочем, компания не остановила свое развитие на этом: в 2007 году на результаты выдачи влияли 200+ разных факторов. А 4 декабря 2009 года была введена новая система поиска, основанная на персонализированных фильтрах — персонализированный поиск.

Сегодня он внедрён практически у всех поисковых систем: Яндекс, Bing, Yahoo, Mail.ru, Рамблер и т. д.

В данной статье, мы постараемся разобраться он как работает персонализированный поиск, его плюсы и минусы и что такое «Пузырь фильтров».

Что такое «Пузырь фильтров»?

Пузырь фильтров (англ. «Filter bubble») — ограничения, которые накладываются на пользователей из-за персонализации в поисковых системах. Данное понятие ввел интернет-активист Илай Парайзер, выступая в 2011 году с лекцией на Ted Talks.

Для иллюстрации принципа «пузыря фильтров» чаще всего приводят цитату Марка Цукерберга, которой он ответил на вопрос о важности ленты новостей в Facebook: «Белка, умирающая на вашем дереве, может быть куда более релевантной для вас, чем люди, умирающие в Африке».

Книга Эли Паризера начинается с описания одного дня, ставшим переломным для поисковых систем. Это 4 декабря 2009 года. Именно тогда Google вводит новую систему поиска, основанную на персонализированных фильтрах. Эли Паризер видит проблемы в таком подходе показа информации. Одна из них — то, что вы можете даже не знать про этот механизм. Единственный способ узнать — сравнить результаты поиска у себя и другого человека при одинаковом запросе. Пример, как видят поисковую выдачу два разных пользователя:

Выдача Яндекса по запросу «Достопримечательности» для разных пользователей

Получается, что поисковые системы ограничивают пользователя его собственными интересами. В результате пользователь поисковых систем видит информацию, которая уже есть о нем в базах данных поисковых систем. Например, любящие заниматься интернет-шоппингом, вынуждены постоянно посещать одни и те же магазины, лежащие «внутри» их пузыря фильтров.

Влияние персонализации на пользователей

Несмотря на всё вышесказанное, у подобных фильтров есть и положительные стороны. Без подобных алгоритмов, пользователям часто было бы труднее найти нужную информацию. Какой смысл от поисковых систем, если, например, студенту, который изучает высшую математику, по поисковому запросу «матрица» пришлось бы пересмотреть десятки страниц о фильме «Матрица»?

Персонализированные результаты поиска опираются не только на традиционные факторы ранжирования, но и на данные о пользователях: географию, историю поиска, демографию, интересы.

Например, основной критерий, который анализирует Google — это регион. Благодаря этому пользователи из разных стран видят разные результаты поиска. Например, результаты поиска по запросу «football». Пользователи из Великобритании увидят результаты, связанные с обычным футболом и английской премьер-лигой, тогда как пользователи из США — информацию об американском футболе или же NFL. По запросу «кафе» вы получаете список близлежащих кафетериев.

Также Google анализирует историю поиска и собирает информацию о переходах на сайты пользователя, в результате чего «узнает» личные интересы и предпочтения пользователя. Также при этом учитываются такие критерии как время на сайте, глубина просмотра, отказы, переходы по ссылкам на странице и т. д. Отслеживаются и сайты, которые находятся не только в истории поиска, но и в закладках.

У каждой поисковой системы свой список факторов ранжирования. В целом они у всех схожи, но имеют разный вес значимости. Кстати в нашем блоге есть статья про ранжирование сайтов в Google и Яндекс.

Влияние персонализации на SEO-продвижение

Персонализация в поисковых системах делает более сложным отслеживание ранжирования сайта по ключевым словам. SEO-специалист никогда не сможет получить точное представление о ситуации с позициями сайта по запросам.

Поэтому важнее смотреть на динамику поискового (органического) трафика на сайт.

Есть несколько способов, которые помогут провести SEO-оптимизацию под персонализированный поиск:

Делать акцент на месторасположении. Это необходимо учитывать при составлении title+meta тегов, а также убедиться при проверки информации и добавлении товаров в Google.Бизнес и Яндекс.Бизнес;
Делать акцент на низкочастотные запросы. Исследования показывают, что примерно 80% поисковых запросов представляют собой низкочастотные запросы. Причина, по которой малый и средний бизнес должны делать акцент на низкочастотниках кроется в том, что там меньше конкуренция. Таким образом им будет проще попасть на высокие позиции и получить заветный трафик.

Как самому защититься от «Пузыря фильтров»?

Есть два способа увидеть поисковую выдачу без персонализированного поиска:

Режим Incognito/Private. Чтобы увидеть беспристрастную страницу результатов поиска в своем браузере, достаточно включить этот режим. Так на полученные результаты не будет влиять ваша история поиска, при этом местоположение по-прежнему будет учитываться.
Поисковая система DuckDuckGo. Данный поисковик не использует «пузырь фильтров» и не собирает информацию о пользователях. Позиционирует себя как поиск, обеспечивающий максимальную приватность и конфиденциальность. Система не собирает никаких данных о пользователе, нет истории поиска, использование файлов cookies максимально ограничено.

Заключение

Персонализация упрощает жизнь пользователей. Согласно экспериментам и исследованиям Яндекса, он позволяет экономить 14% времени при поиске информации. Предупреждения навигатора о возможных пробках по пути домой, выбор наилучшего маршрута, показ новостей в первую очередь по тем темам, которые интересуют пользователя — все это в конечном итоге делает получение необходимой информации быстрее.