Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
23 likes6,140 views
Документ рассматривает алгоритмы аннотирования и управление сниппетами в поисковых системах. Он предлагает гипотезы для проверки на основе данных из Яндекса и Google, исследует влияние различных факторов на кликабельность сниппетов и дает рекомендации по оптимизации. Основное внимание уделено влиянию точного и полного вхождения, размера фрагментов и использования подсветок в сниппатах.
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
- 1. Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты Станислав Поломарь webit
- 2. План доклада • Задача по управлению сниппетами • Гипотезы для проверки – Яндекс (Ромип) ‘2008 – Яндекс/Emory (SIGIR) ‘2013 – Итоговый список • Результаты проверки на тестовой коллекции • Результаты подтверждения на реальной коллекции – Подсветки, синонимы • Итоговые рекомендации – Рекомендуемые приемы – Итого – Интересные примеры • Данные по CTR • Быстроботная примесь
- 3. Зачем и что требуется от управления? • Трафик из выдачи = Показы * CTR • CTR = F (позиции, кликабельность сниппета) • Кликабельность сниппета: – Читабельность – Точность ответа – Размер – Заметность
- 4. Основные пути по управлению • Использовать документированные возможности по форматам от поисковых систем • Конструировать и пытаться влиять на нужные фрагменты • Использовать недокументированные возможности по форматам от поисковых систем • Предоставить поисковым системам самим все решать
- 5. Гипотезы для проверки • Алгоритмы контекстно-зависимого аннотирования Яндекса на РОМИП-2008 Опорная пара - два наименее частотных слова из пересечения слов запроса и предложения.
- 6. Гипотезы для проверки • «Алгоритмы контекстно-зависимого аннотирования Яндекса на РОМИП-2008» – Полное вхождение – Точное вхождение – Близость к началу предложения – В предложении есть слова с высоким IDF – Размер фрагмента примерно 150 символов
- 7. Гипотезы для проверки • «Improving Search Result Summaries by Using Searcher Behavior Data» F (фрагмента) = K * F_пф + (1 – K) * F_текст
- 9. Гипотезы для проверки • По итогам: – Полное вхождение – Точное вхождение – Близость к началу предложения – Максимизация IDF на фрагмент и на слово из фрагмента – Близость к началу содержания страницы – Размер фрагмента примерно 150 символов – Отсутствие избыточного кол-ва пунктуации / кол-во слов с заглавной буквы • А также: – Вес тега meta description – Влияние подсветок (топонимы, синонимы и остальное)
- 10. Тестовая коллекция • Сравним полное/точное vs неполное вхождение – Тестовые фрагменты не обладают большинством остальных признаков, кроме вхождения. 1. Ожидаемо везде выигрывает полное у неполного (Яндекс) 2. В случае наличия в description полного, а в документе неполного – берется description (Яндекс)
- 11. Тестовая коллекция • Сравним группу начало предложения/документа vs IDF – Тестовые фрагменты содержат точное вхождение и, соответственно, набор из сравниваемых признаков. Остальными признаками не обладают. 1. В почти 80% случаях выигрывает 1ая группа (Яндекс) 2. Сравнение внутри первой группы требует отдельной выборки
- 12. Тестовая коллекция • Сравним начало документа vs начало предложения – Тестовые фрагменты содержат точное вхождение и, соответственно, набор из сравниваемых признаков. Остальными признаками не обладают. 1. В 3/4 случаев выигрывает начало документа 2. В п.1 входили документы, где фрагмент обладал обоими признаками
- 13. Реальная коллекция • Измерим позицию начала сниппета относительно кол-во слов в документе – Выкидываем внутри BODY все теги, стили, скрипты и пр. Меню и т.п. остается. Считаем размер общий и позицию начала фрагмента из сниппета. 1. Средняя позиция начало - 49%. С учетом меню % несколько ниже, но не сильно. 2. Метрика не учитывает возможности наличия вхождений только в конце документа. 3. Метрика не учитывает другие сильные признаки, которые рассмотрим далее.
- 15. Реальная коллекция • Размер сниппета (Яндекс)
- 16. Реальная коллекция • Размер сниппета (Яндекс)
- 17. Тестовая коллекция • Сравним «вес» meta description для Яндекс и Гугл – Тестовые фрагменты предложение с точных вхождением в тексте и аналогичное, но с 1 изменением в description . 1. Во всех случаях Яндекс выбрал текст, Гугл - description.
- 18. Реальная коллекция • Яндекс - в 2% случаев взят description – В большинстве из этих случаев нет полного вхождения в текст – Яндекс смело комбинирует description и текст в сниппетах • Гугл – в 60% случаев взят description
- 19. Рекомендации №1 • Яндекс – Точное/полное вхождение – Начало документа и предложения – Размер фрагмента зависит от длины запросов (от 120-160 символов до 180-200) – Про description можно не очень переживать • Гугл – Максимальное использование description – «Раскрашиваем» вволю по спец символам (http://saney.ru/tools/google-snippets-generator.html)
- 20. Тестовая коллекция • Сравним наличие слов из подсветки vs без них – Тестовые фрагменты содержат точное вхождение и да/нет слова из подсветки. В ряде случае устроим соревнование с началом документа. 1. В большинстве использовались самые частные подсветки (топоним, купить, основной синоним и т.п.). 2. Практически во всех случаях выиграли фрагменты со словами из подсветки (причем обыгрывая даже конкурентов из начала документа)
- 21. Реальная коллекция • Наличие подсветки в документе vs сниппет – В 90% пар запрос-документ есть хоть одна подсветка в тексте (head не в счет) – В 72% есть хоть одна подсветка в сниппете (без заголовка) 1. В 80% случаев, когда слова из подсветки есть в тексте, они есть и в аннотации (в рамках 1 варианта). 2. Яндекс однозначно любит слова из подсветки, особенно топонимы и синонимы.
- 22. Реальная коллекция • Подсветки статистика
- 23. Реальная коллекция • Подсветки лидеры
- 24. Реальная коллекция • Синонимы и оператор nosyn – Убирает подсветки – Видимо отключает ранжирование
- 25. Реальная коллекция • Собираем подсветки с nosyn – Порядка 30% подсветок приходится на синонимы
- 26. Полезные приемы • Убрать описание ЯК, Дмоз <meta name="robots" content="noyaca"/> и <meta name="robots" content="noodp"/> • Использовать спец символы • Использовать Яндекс.Адреса для внутренних страниц
- 27. Полезные приемы • Использовать Товары и цены / Товарные сниппеты – Применять те же приемы – Использовать для любых карточек/разделов продукции**
- 28. Полезные приемы • Товары и цены – Фрагмент из description ранжируется с повышенным весом**
- 29. Рекомендации Итого (Яндекс) • Точное/полное вхождение • В начале документа и предложения • Размер фрагмента зависит от длины запросов (от 120-160 символов до 180-200) • Использование слов из подсветки (в первую очередь топонимы и синонимы) • Отключить ЯК/Дмоз • Description для подстраховки и Гугла • Использовать все стандартные инструменты по расширениям и микроразметке • Подключить Товары и цены, где особое внимание уделить description • Подключить Товарные сниппеты, подход к description тот же • Использование спец символов (ко всем соответствующим пунктам)
- 30. Интересные примеры • Склейка цены из Товарных сниппетов и текста • Влияние синонима
- 31. Интересные примеры • Делаем список в сниппете • Зачем в заголовок брать title?
- 32. Интересные примеры • Цветные сниппеты • Нет подходящего фрагмента – возьму description
- 33. CTR (Яндекс)
- 34. CTR (Яндекс)
- 35. CTR (Гугл)
- 36. CTR (Гугл)
- 37. Быстроботная примесь • Статья про свежесть и запуск быстроботной примеси в 2011 году - Recency Ranking by Diversification of Result Set https://drive.google.com/file/d/0B3oTghWSSP4kejA1Z05DamRJeUk/view?usp=sharing • Наблюдения: – По факту на сейчас потребность свежести >0 для большинства запросов – Краулинговый ранк видимо не очень большой по умолчанию (у поддоменов отдельный) – Для ранжирования и аннотации во многом также как в большом поиске – Документ из базы быстробота получает возможность появится в большой выдаче только после набора определенного ранка – Дата появления документа = дата 1ой индексации – Дата в сохраненке = дата последнего захода ББ
- 39. ВОПРОСЫ? • Поломарь Станислав – stas@webit.ru / https://fb.com/stas.polomar • webit – Решает задачи бизнеса в Интернет на http://webit.ru