Все выпуски  

СИСТЕМА И МЕТОД УЧЕТА РЕДАКТОРСКОГО МНЕНИЯ ПРИ РАНЖИРОВАНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ПОИСКА - новый патент Google


АШМАНОВ и ПАРТНЕРЫ        Выпуск 146
(базовый)


НОВЫЙ ПАТЕНТ GOOGLE
Система и метод учета
редакторского мнения при ранжировании
результатов поиска

От редактора
Система и метод учета редакторского мнения при ранжировании результатов поиска
Как стать лидером поиска и получить от сайта максимальную прибыль (семинар VIPRO)
Вопросы, ответы, темы форума
Лучшее от SeoNews.ru: Интервью с Виктором Лавренко (Nigma.Ru)
Веселая ретроспектива - Откуда берутся советы по оптимизации
Задайте свой вопрос экспертам
О преимуществах платной подписки
ОТ РЕДАКТОРА

Понимание, что "машинный" подход к организации поиска в вебе (только роботами, без участия человека) не может решить многих проблем, постепенно завоевывает рынок. Альтернативой является поиск "социальный". Но возможны, конечно, и промежуточные варианты - идея, что люди могут и смогут обучать машину, не нова. Примером подобного "промежуточного" подхода является новый патент гиганта мирового поиска Google - система и метод учета редакторского мнения при ранжировании результатов поиска.

Читайте и наслаждайтесь. Мне особенно понравился пассаж о том, как в Google представляют модель поведения пользователя в поиске. "Например, предположим, потребитель желает приобрести принтер через интернет. Он подключается к сети интернет и в браузере вводит URL производителя..." Интересно, это представления разработчиков или результаты статистических исследований?..

* * *

А в Яндексе, судя по ежедневному бану поисковых каталогов, всерьез взялись за проблему новых дорвеев. Традиционно, дорвей - это страница, целью которой является: а) занять место в результатах поиска по нужному запросу; б) переправить пользователя на целевой сайт.

Но... "когда Коран писали, еще мин не было. Иди вперед, Фатима!" С появлением партнерских программ, особенно PPC-партнерок, нужда в перенаправлении отпала: теперь достаточно показать посетителю блок оплаченной PPC-рекламы, добиться клика и получить свою "копеечку".

Вопрос - как оценивать это за явление? Доры это или "честные сайты"? Вред дорвеев для поисковых технологий заключался в том, что на одну целевую страницу в индексе приходилось хранить и пытаться ранжировать сотни страниц, предназначенных исключительно для поисковиков. Что теперь?

Интересный вопрос. Сколько фирм в городе Воронеже с населением 850 000 человек могут торговать пластиковыми окнами? Пять, десять, двадцать?.. А может ли на таком пространстве выжить сотня оконных компаний? Вряд ли, правда? Но, судя по выдаче Яндекса, информацию по запросу "пластиковые окна в Воронеже" предлагают аж 260 сайтов. Далеко не все (ой, как не все!) из них являются сайтами воронежских оконных, строительных и ремонтых компаний. Тогда в чем смысл жизни остальных в выдаче по данному запросу? Предоставлять пользователю "качественную информацию", "собирать копеечку" или это так "Яндекс плохо ищет"? Вопрос, как говорится, то ли открытый, то ли риторический.

На форуме SEOChase появился топик, как раз в тему - Что готовит нам Ашмановская коференция 2006? И даже первый ответ есть: "А что, собственно, развивалось в Рунете с 2003 года, кроме PPC и поискового спама?" Может, об этом и поговорим на конференции? Разговор обещает быть исключительно острым.

НОВЫЙ ПАТЕНТ GOOGLE

Система и метод учета редакторского мнения
при ранжировании результатов поиска

Bharat; Krishna (Santa Clara, CA), Gomes; Benedict (Berkeley, CA), Harik;
Georges R. (Mountain View, CA), Mayer; Marissa (Palo Alto, CA)
Оригинальный текст - http://patft.uspto.gov/....
Перевод выполнен с разрешения правообладателя.

Общее описание

Сервер улучшает ранжирование поисковых результатов. Сервер включает в себя процессор и память, в которой хранятся инструкции и группа тем запросов. Сервер получает поисковый запрос, который состоит из минимум одного поискового слова, а возвращает один или несколько объектов, основываясь на минимум одном поисковом слове и определяет, относится ли поисковое слово хотя бы к одной из групп тем поисковых запросов. Процессор в дальнейшем ранжирует один или несколько объектов, основываясь на том, соответствует ли поисковый запрос хотя бы одной теме поисковых запросов и предоставляет один или больше ранжированные объекты пользователю.   

Пункты патентной формулы

Предметом патента является:

  1. Метод предоставления результатов поиска, осуществляемый с помощью компьютерной программы, и включающий в себя: получение поискового запроса; предоставление одного или более объектов в ответ на поисковый запрос; автоматическое определение соответствия поискового запроса хотя бы одной теме запросов из группы тем запросов; определение относится ли один или более объектов к списку предпочтительных или непредпочтительных источников; ранжирование одного или более объектов основываясь на результатах определения, соответствует ли поисковый запрос хотя бы одной поисковой теме и определение принадлежит ли один или более объектов к списку предпочтительных или непредпочтительных источников; предоставление одного или более ранжированных объектов клиенту.
  2. Метод, описанный в пункте 1, где объекты включают в себя веб страницы.
  3. Метод, описанный в пункте 1, где ранжирование включает в себя: определение общей оценки объектов безотносительно к списку предпочтительных или непредпочтительных источников используя первую группу параметров, определение общей оценки для этих объектов, которая соотносится со списком предпочтительных или непредпочтительных источников используя первую группу параметров и параметр редакторского мнения, и ранжирование документов, основываясь на определенной (с помощью всего вышеперечисленного) общей оценке.
  4. Метод, описанный в пункте 3, где параметр редакторского мнения для объектов соответствующих списку из предпочтительных источников улучшает их позиции, а позиции объектов соответствующих списку из непредпочтительных источников ухудшаются.
  5. Метод, описанный в пункте 1, где автоматическое определение включает в себя: определение соответствует ли поисковый запрос правилу запроса связанному с определенной темой запросов.
  6. Метод, описанный в пункте 1, где каждая тема запросов классифицируется как первый набор тематических разделов, где автоматическое определение разделов включает в себя: классификацию поискового запроса как второго набора тематических разделов, и определение соответствия поискового запроса теме запросов, когда второй набор тематических разделов соответствует первому набору тематических разделов ассоциированных с этой темой запроса.
  7. Компьютерная программа, которая предоставляет результаты поиска, и включает в себя: средства получения поискового запроса, который состоит из минимум одного слова; средства предоставления одного или более объектов основываясь на минимум одном поисковом слове; средства автоматического определения соответствует ли поисковый запрос хотя бы одному из множеств поисковых тем; средства определения одного или более объектов к списку предпочтительных или непредпочтительных источников; средства ранжирования одного или более объектов основанные на том, соответствует ли поисковый запрос хотя бы одному из множеств поисковых тем и относится ли один или более объектов к списку предпочтительных или непредпочтительных источников; и средства предоставления ранжированных объектов (одного или более) клиенту.
  8. Совместимое с компьютером физическое средство передачи информации содержащее инструкции, контролирующее минимум один процессор для исполнения метода предоставления результатов поиска, метода включающего в себя: получение поискового запроса, который состоит хотя бы из одного поискового слова; получении минимум одного объекта основываясь на минимум одном поисковом слове; автоматическое определение соответствует ли поисковый запрос хотя бы одному из множества поисковых тем; определение относится ли один или более объектов к списку предпочтительных или непредпочтительных источников; определение общей оценки для каждого из объектов основываясь на том соответствует ли поисковый запрос хотя бы одному из множеств поисковых тем и относится ли он (они) к списку предпочтительных или непредпочтительных источников; предоставление списка ранжированных объектов клиенту, основываясь на общей оценке. 
  9. Совместимое с компьютером физическое средство передачи информации, описанное в пункте 8, где объекты включают в себя веб страницы.
  10. Совместимое с компьютером физическое средство передачи информации, где предоставление ранжированного списка включает в себя: определение общей оценки этих объектов, которая не соотносится со списком предпочтительных или непредпочтительных источников, используя первую группу параметров, определение общей оценки этих объектов, которая соотносится со списком предпочтительных или непредпочтительных источников используя первую группу параметров и параметр редакторского мнения, и ранжирование документов, основываясь на определенных ранее общих оценках.
  11. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 10, где параметр редакторского мнения увеличивает ранг тех объектов, которые входят в список предпочтительных источников, и уменьшает ранг тех, которые входят в список непредпочтительных источников.
  12. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 8, где определение принадлежит ли поисковый запрос, хотя бы одному из множеств поисковых запросов, включает в себя: определение соответствует ли поисковый запрос правилу, ассоциируемому с этой поисковой темой.
  13. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 8, где каждая поисковая тема классифицируется как первый набор тем, и в котором определение соответствует ли поисковый запрос хотя бы одному из множеств тем поисковых запросов включает в себя: классификацию поискового запроса как второй набор тем, и определение соответствия поискового запроса теме поисковых запросов, когда второй набор тем соответствует первому набору тем ассоциируемому с этой поисковой темой.
  14. Сервер, включающий в себя: память для хранения инструкции и группы поисковых тем; процессор, работающий с инструкциями для: получения поискового запроса,  в который входит как минимум одно слово, предоставления одного или более объектов основываясь на минимум одном поисковом запросе, автоматическое определение соответствует ли поисковый запрос хотя бы одной поисковой теме из группы поисковых тем, определение относится ли хотя бы один или более объектов к списку предпочтительных или непредпочтительных источников, ранжирование одного или более объектов основываясь на том, соответствует ли поисковый запрос хотя бы одной поисковой теме из группы поисковых тем и относится ли хотя бы один или более объектов к списку предпочтительных или непредпочтительных источников, и предоставление ранжированных объектов клиенту.
  15. Сервер, описанный в пункте 14 где, при ранжировании одного или более документов, процессор настроен на: определение общей оценки одного или более объектов, которая не соотносится со списками предпочтительных или непредпочтительных источников, а использует первую группу параметров, определение общей оценки объектов относительно списка предпочтительных и непредпочтительных источников используя первую группу параметров, а также параметр редакторского мнения, и ранжирование объектов, основываясь на определенных оценках.
  16. Сервер, описанный в пункте 15, где параметр редакторского мнения увеличивает ранг тех объектов, которые входят в список предпочтительных источников, и уменьшает ранг тех, которые входят в список непредпочтительных источников.
  17. Метод, включающий в себя: разработку одной или более поисковых тем; определения для каждой поисковой темы первого набора объектов, как предпочтительных; определение для каждой поисковой темы второго набора объектов, как непредпочтительных; определение параметра редакторского мнения для каждого из объектов из первого и второго набора; автоматическое использование параметра редакторского мнения, через компьютерную программу, для изменения ранжирования списка объектов выдаваемых по запросу; и предоставление через компьютерную программу измененный список ранжированных объектов клиенту.
  18. Метод, описанный в пункте 17 также включающий в себя: определения для каждой поисковой темы, одного или более правила для определения поискового запроса поисковой теме.
  19. Метод, описанный в пункте 17 также включающий в себя: определения для каждой поисковой темы одной или более тем, где поисковый запрос соответствует поисковой теме.
  20. Метод, описанный в пункте 19, где одна или более тема выбирается из минимум одной иерархической директории.
  21. Метод, описанный в пункте 17, где первый и второй набор объектов являются наборами веб страниц.
  22. Метод, описанный в пункте 21, где определение первого набора объектов включает в себя: определение первого набора объектов, используя названия хостов.
  23. Метод, описанный в пункте 21, где определения первого набора объектов включает в себя: определение первого набора объектов, используя один или более префикс Uniform Resource Locator (URL).
  24. Метод, описанный в пункте 21, где определение первого набора объектов включает в себя: классификацию каждой поисковой темы в набор тем из иерархической директории, и определение хостов, которые входят в список набора тем из первого набора объектов для этого поискового запроса.
  25. Метод, описанный в пункте 17, где параметр редакторского мнения увеличивает или уменьшает ранг объектов, в зависимости от их принадлежности к первому или второму набору объектов.
  26. Совместимое с компьютером средство передачи информации, содержащее одну или более инструкций находящихся на физическом носителе для контроля хотя бы над одним процессором, который использует метод для предоставления результатов поиска, метод, состоящий из: определение для каждой группы поисковых тем первого набора объектов как предпочтительных объектов, определение для каждой группы поисковых тем второго набора объектов как непредпочтительных объектов; определение параметра редакторского мнения для каждого из объектов в первом и втором наборе объектов; автоматическое использование хотя бы одного параметра редакторского мнения из определенных параметров редакторского мнения для изменения ранжирования  списка объектов предоставляемых в ответ на запрос; и предоставление измененного ранжированного списка объектов клиенту.
  27. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 26 далее включающее в себя: определение для каждой поисковой темы в группе поисковых тем, одно или более правил для определения удовлетворяет ли поисковый запрос поисковой теме.
  28. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 26 далее включающее в себя: определение для каждой поисковой темы в группе поисковых тем, одной или более тем для определения удовлетворяет ли поисковый запрос поисковой теме.
  29. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 28, где одна или более тема выбирается из минимум одной иерархической директории.  
  30. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 26, где первым и вторым набором объектов являются веб сайты.
  31. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 30, где определение первого набора объектов включает в себя: идентификацию объектов из первого набора используя хосты.
  32. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 30, где определение первого набора объектов включает в себя: идентификацию объектов из первого набора используя один или более Uniform Resource Locator (URL).
  33. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 30, где определение первого набора объектов включает в себя: классификацию каждой поисковой темы в набор тем из иерархической директории, и идентификацию хостов входящих в набор тем как принадлежащих к первому набору объектов для этой поисковой темы.
  34. Совместимое с компьютером средство передачи информации, описанное в пункте 26, где параметр редакторского мнения увеличивает или уменьшает ранг объекта, в зависимости от того принадлежит он к первому набору объектов или нет.
  35. Система состоящая из: совместимое с компьютером физическое средство передачи информации состоящее из: поле поисковых тем, в котором хранится как минимум одна поисковая тема, поля предпочтительных и непредпочтительных источников, в которых хранится информация определяющая предпочтительные и непредпочтительные сайты для каждой поисковой темы  в поле поисковой темы, и поле параметра редакторского мнения, в котором хранится информация редакторского параметра для каждого из предпочтительных и непредпочтительных сайтов определенных в поле предпочтительных и непредпочтительных источников; и как минимум один процессор настроенный использовать данные для ранжирования объектов возвращаемых в ответ на поисковый запрос клиента.
  36. Система, описанная в пункте 35, где как минимум одна поисковая тема включает как минимум одно правило поисковой темы и набор тем из одной или более иерархических директорий.
  37. Сервер, включающий в себя: память, хранящую множество поисковых тем, информацию, определяющую для каждого множества поисковых тем, как минимум один предпочтительный или непредпочтительный объект, ассоциируемый с этой поисковой темой, и параметр редакторского мнения, ассоциируемый с каждым предпочтительным и непредпочтительным объектом; и процессор настроенный чтобы: получать поисковый запрос состоящий из одного или более слов, предоставлять объекты используя одно или более слов, определять общую оценку для каждого из предоставляемых объектов, определение одного из множеств поисковых тем как соответствующую поисковому запросу, определение для каждого из предоставляемых объектов, ассоциируется ли он с одним из объектов из списка предпочтительных или непредпочтительных объектов ассоциированных с этой поисковой темой, корректировать, общую оценку каждого из представленных объектов, если он был определен как один из предпочтительных  или непредпочтительных объектов, и предоставлять ранжированный список объектов клиенту основываясь на этой корректировке.
 

Описание

ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

А. Область изобретения

Настоящее изобретение в основном касается систем поиска информации, более конкретно, системы и метода поддержки редакторского мнения при ранжировании поисковых результатов.

В. Описание родственной технологи

Интернет превратился в очень важную часть нашей повседневной жизни. Миллионы людей ежедневно используют интернет, для того чтобы приобрести продукты или услуги, получить интересующую их информацию (например, списки фильмов с участием…), для общения с друзьями, семьей, коллегами (например, через электронную почту).

На сегодняшний день, когда кто-то желает что-то приобрести через Интернет, либо просто найти там нужную информацию, он вводит в адресную строку браузера Uniform Resource Locator (URL) интересующего его сайта, для того чтобы получить к нему доступ. Он после попадания туда определяет, доступна ли на этом сайте интересующая его информация.

Например, предположим, потребитель желает приобрести принтер через интернет. Он подключается к сети интернет и в браузере вводит URL производителя. Потребитель далее попадает на страницу производителя и определяет, есть ли в наличии интересующий его продукт.

Если потребитель не знает, кто продает принтеры, то в этом случае он может воспользоваться поисковой машиной. Потребитель вводит простое слово “принтер”, для того чтобы получить информацию о тех, кто занимается продажей принтеров. Такое использование коммерческой поисковой машины, часто оборачивается сотнями или даже тысячами “хитов” (страниц, которые соответствуют такому поисковому запросу).

Потребитель далее должен определить, какую именно страницу ему стоит посетить. Посещение каждой страницы, с целью выяснения занимается ли владелец продажей принтеров или нет – занимает очень много времени. Как результат, в сфере предоставления услуг по поиску информации сейчас принято предоставлять список ранжированных документов соответствующих запросу. Для того чтобы сформировать такой список необходимо проверить на полное или частичное совпадение поискового запроса с фразой или словом в документе или воспользоваться историческими данными о том какие страницы были посещены по такому запросу. 

Другие поисковые службы попытались улучшить качество поисковых услуг, сформировав статические списки страниц по определенным темам. Примерами директорий, является Yahoo! (www yahoo.com) и Open Directory (www.dmoz.org). Такие поисковые службы в ответ на запрос предоставляют список страниц, которые были просмотрены и одобрены редакторами этой службы. Сфера таких слуг, однако, ограничена теми документами, которые были просмотрены редакторами.

AskJeeves (www.ask.com) обобщает применение редакторского мнения к коллекции страниц. Их редакторы идентифицируют набор страниц как посвященные одной теме (например, страницы аэропортов) и ассоциируют этот набор страниц со специфическими словами  (например, слово “аэропорт”). Когда одно из таких слов появляется в запросе, они предоставляют пользователю наборы страниц, которые ассоциируются с этим словом, позволяя ему выбирать дальнейшее направление. И снова, такой метод ограничен теми страницами, которые были просмотрены редакторами, и количество которых на несколько порядков ниже, чем количество полезных страниц во всемирной сети.

Таким образом, есть необходимость в методе и системе, которая бы помогла улучшить поиск в интернете.

КРАТКОЕ ИЗЛОЖЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Система и метод, входящие данное изобретение, вызваны необходимостью механизма улучшения ранжирования результатов поиска с помощью интеграции редакторского мнения.

В соответствии с целью изобретения, которое здесь описывается, метод по которому предоставляются результаты поиска не будет разглашен. Метод включает в себя получение поискового запроса, предоставление одного или более объектов в ответ на запрос, определение соответствует ли поисковый запрос хотя бы одной поисковой теме из группы поисковых тем, ранжирование одного или более объектов основываясь на результатах определения, и предоставление ранжированных объектов пользователю.

Метод определения параметра редакторского мнения также не будет разглашен. Метод включает в себя разработку одной или более поисковых тем, определение для каждой из поисковых тем первого набора объектов как предпочтительных, определение для каждой поисковой темы второго набора страниц как непредпочтительных, и определение параметра редакторского мнения для каждого из объектов в первом и втором наборе.

ДЕТАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ

(Полная версия статьи опубликована в "РВ" - расширенном выпуске нашей рассылки, см. Архив)

Подписаться на "РВ" можно здесь - http://www.optimization.ru/subscribe/money.html

См. также Как бесплатно подписаться на РВ

Реализации, согласующиеся с данным изобретением применять редакторское мнение ко всему сайту. Техники, описываемые здесь также предоставляют возможность интеграции с другими техниками оценки сайтов. Например, редакторское мнение можно рассматривать как дополнительный входящий параметр  совместно с другими параметрами (совпадение текста, родственность страниц, и пр.), для определения общих позиций. Это приносит лучшие результаты, чем традиционные формы поиска, которые основываются на присутствии ключевого слова в текст на странице. В частности, отдельная страница сайта, может быть оценена как предпочтительный источник (хотя сам сайт таковым и не является), и она получит лучшие позиции по сравнению со страницей с сайта, который является предпочтительным источников (но именно эта страница в список предпочтительных источников не входит).

Реализация, согласующаяся с этим изобретением также позволяет учитывать и отрицательное мнение. Если страница относится к списку непредпочтительных источников, сервер 120 может понизить ее позиции или убрать из результатов выдачи вообще.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Система и метод, согласующиеся с данным изобретением, улучшают ранжирование результатов поисковой выдачи. Интегрируя редакторское мнение в процесс ранжирования, настоящее изобретение обеспечивает более высокое качество поиска.

Данное описание и приведенные примеры не претендуют на исчерпывающее представление изобретения, более того, дополнения и модификации не только возможны, но ожидаемы и желательны, если это позитивно повлияет на качество поиска.

Русский перевод под ред. И.Гурова
SEO Blog [dot] biz

КАК СТАТЬ ЛИДЕРОМ ПОИСКА

9-10 ноября состоится семинар

"Как стать лидером в результатах поиска
и получить от сайта максимальную прибыль"
.

Ведущий - генеральный директор компании VIPRO Олег Сковородников.

Темы.

  • Немного теории о работе поисковых систем
  • Много практики продвижения сайтов
  • Опыт получения прибыли с помощью сайта
  • Обсуждение сайтов участников семинара
  • Новая тема "Блоги - как их использовать для бизнеса"

Стоимость участия 7900 рублей.

Регистрация на сайте http://seminar.vipro.ru/

ИНТЕРЕСНЫЕ ТЕМЫ ФОРУМА
Полные посты в RSS или только аннотации? Подробнее

Вопрос, собственно, у меня следующий: каким образом конфигурировать движки блогов, чтобы экспортировали посты полностью или только начало текста?

Поведение потенциальных покупателей в поиске Подробнее

Благодаря Евгению Трофименко нам уже известны стадии поиска пользователя... я поделил всех потенциальных покупателей на три класса: 1. Ленивые – те, кто вообще ничего не изучают и не спрашивают. 2. Неосведомленные. Этим ясна проблема, но не ясна цена вопроса. 3. Осведомленные...

Мелкие и неизвестные факторы ранжирования Подробнее

Вот такой вопрос... Возник в ходе проведения группы экспериментов. Общая схема эксперимента следующая... Вопрос, собственно, следующий - по какому фактору прошло первоначальное ранжирование?


Обсуждения в форумах - "живые". Новые сообщения могут появляться уже после просмотра вами заинтересовавшей темы. Маленький совет: если Вы хотите получать информацию о новых сообщениях в интересующих темах, сделайте две вещи.

  • Зарегистрируйтесь на форуме - http://seochase.com/profile.php?mode=register
  • Авторизуйтесь при входе и на странице с интересующей вас темой кликните по ссылке "Следить за ответами в теме". Извещения о новых ответах станут приходить вам на адрес, указанный при регистрации.

Увидимся на форуме.

SEONEWS.RU: Интервью с Виктором Лавренко

""Не нужно делать не хуже, нужно делать лучше!""

Виктор Лавренко

Виктор Лавренко,
руководитель проекта Nigma.ru

Алексей Гурешов (Вебальта) утверждал, что для создания поисковой системы нужно 5-6 человек. По опыту Виктора Лавренко, этими людьми могут быть простые студенты. О том, почему "американский пирог" для Nigma слаще, об AJAX технологиях и совместимости научного и коммерческого в интернет-технологиях, Анна Макарова беседовала с одним из создателей интеллектуального поисковика Nigma.ru

Этой осенью вами обещан запуск нового поискового проекта. Как долго осталось ждать?

Есть несколько совершенно глупых проблем. Вот коробки, в них серверы, о покупке которых мы заявили. Проблема состоит в том, что нам их просто некуда ставить, пока занимаемся проблемой их хостинга. Не хочется раньше времени говорить о подробностях. Думаю, что в октябре проект будет запущен.

Расскажите, пожалуйста, что это за проект?

Проект рассчитан на Штаты, и запускать его мы будем там. Почему не Россия? Просто российский Интернет по своей информационной наполняемости и по своей структуре еще не совсем к этому готов. А в Штатах все уже готово. Это будет новый поисковик, который будет работать совсем по-другому. В ближайшее время мы об этом подробно расскажем. Как и все новое, эта идея - хорошо забытое старое, просто применительно к Интернету ее еще не использовали.

Новые поисковые системы появляются не каждый день. Вот Вебальта ставит жесткие цели - 30 процентов рынка, а Вы?

В первую очередь, Nigma - это научный проект. Главное, что нас интересует - это разработка нового, полезного продукта. Поэтому цель и политика у нас немного другие. Но что касается доли рынка, американский рынок настолько большой, что на нем любая доля - уже хорошо. Поэтому наша "жесткая цель" - это создание принципиально новых алгоритмов, что, как мне кажется, у нас вполне неплохо получается...

Об отношениях Nigma с оптимизаторами, Яндексом и своими пользователями читайте в полной версии интервью на http://www.seonews.ru/interview/25/

* * *

Еще одно интервью с руководителями метапоискового проекта - Metabot - опубликовано на сайте "Балкон", см. http://www.bal-con.ru/cat/metabot_ru/

ВЕСЕЛАЯ РЕТРОСПЕКТИВА

Новая иллюстрация студии Naive - к статье Откуда берутся советы по оптимизации

* * *
Откуда берутся советы по оптимизации

"На протяжении недолгой, но бурной эволюции Интернета исторически сложился некоторый зазор между аналитикой поисковых систем как наукой, и оптимизацией сайтов как искусством.

Большинство представителей оптимизаторского цеха черпают свои профессиональные знания из всевозможных информационно-познавательных ресурсов, очень часто не вдаваясь в подробности - а откуда, собственно, ресурс получил публикуемую информацию. Порою на очередном форуме, посвященном вопросам оптимизации, можно стать свидетелем горячих споров о ключевых моментах работы алгоритмов поисковых систем, однако не всегда в этих спорах рождается истина..."

КАК ЗАДАТЬ ВОПРОС ЭКСПЕРТАМ?


Cтатьи, исследования, экспертные ответы и оценки рассылки "Продвижение сайта с опытом экспертов" будут посвящены, прежде всего, тому, что больше интересует вас, наших подписчиков.

Присылайте свои вопросы и пожелания по адресу subscribe@ashmanov.com. Ждем!

Успехов Вам!

Выпуск подготовил Андрей Иванов
"Ашманов и Партнеры"


СПИСОК ЭКСПЕРТОВ | АРХИВ журнала "Продвижение сайтов" | СБОРНИКИ ДОКЛАДОВ

Компания "Ашманов и Партнеры" - услуги, проекты, статьи
Семинары по оптимизации и продвижению сайтов
Сайт-Аудитор: бесплатная программа для поисковой оптимизации


Рейтинг@Mail.ru

В избранное