Ограничения процесса индексирования

Хотя поисковые системы стремятся охватить как можно больше веб-страниц, на практике существуют определенные ограничения:

1. Вычислительные мощности. Индексирование, обработка и хранение огромных объемов данных требует колоссальных вычислительных ресурсов. Даже у крупнейших IT-компаний есть лимиты в этом плане.

2. Качество контента. Поисковики в первую очередь фокусируются на индексации качественного, уникального и полезного контента. Поэтому малоценные, дублирующиеся или бесполезные страницы могут остаться непроиндексированными.

3. Скорость обновления. Полная переиндексация всего интернета занимает время. За это время часть страниц успевает измениться или даже исчезнуть из Сети. Поэтому индекс никогда не будет абсолютно актуальным.

Таким образом, доля индексируемого интернета постоянно растет, но этот рост сдерживается техническими и алгоритмическими факторами. Главная цель этой сложной работы – предоставить пользователям максимально полный, релевантный и актуальный доступ к контенту Сети для эффективного поиска.

Хотя создание и поддержание индексов требует колоссальных вычислительных ресурсов, эта инвестиция окупается тем, что экономит время миллионов людей ежедневно. Ведь без качественного индекса невозможен и качественный поиск.

Семантическое индексирование: поиск от примитивных алгоритмов к искусственному интеллекту

Технологии, используемые для поиска в интернете, сильно изменились за последние 20 лет, что облегчило поиск контента, который нужен потребителям. Например, семантический поиск изменил правила игры в интернете. Эта технология процветала последние 15 лет и помогла создать новую систему, которая произведет революцию в мире веб-поиска: семантическое индексирование.

Эволюция поиска в интернете

Интернет-серфинг не всегда был таким же простым как сегодня. Вначале поисковые системы использовали технику, называемую «лексическим поиском». В этой системе использовались механизмы, которые искали буквальные совпадения слов запроса, не понимая сам запрос. Например, если кто-то введет в поиск «кошка боится огурца видео», лексический поиск покажет результаты по словам «кот», «боится», «огурец» и «видео». Эта система может привести к поиску конкретного видео, но гораздо более вероятно, что пользователю придется иметь дело с отдельными статьями, изображениями или видеороликами о кошках и огурцах.

Начиная с 2010-х годов лексический поиск был отодвинут в сторону, уступив место семантическому поиску, который описывается как «поиск со смыслом». Семантический поиск добавляет контекст запроса, поэтому найти видео с котами, которые боятся огурцов, становится намного проще, поскольку поисковая система теперь точно понимает, что спрашивает пользователь.

Семантическое индексирование использует искусственный интеллект и машинное обучение для поиска медиафайлов в интернете, даже если запрос не структурирован. Это означает, что кто-то может ввести «кошка испуганный огурец» и получить те же результаты, как и при более структурированном запросе в семантической поисковой системе.

Преимущества семантического индексирования

Используя эту технологию, медиафайлы можно найти даже в том случае, если в запросе используются соответствующие синонимы и описания. Например, можно выполнить поиск «кошачьи боятся овощей» и при этом получить искомые видео. Все это достигается благодаря системам искусственного интеллекта, используемым для этих поисков.

• Инфраструктура и технологии: компании, такие как OpenAI и база данных Elasticsearch, предоставляют инфраструктуру, делающую это возможным. Их программы изучают не только то, какие темы являются наиболее релевантными для поиска, но и то, как все слова взаимодействуют друг с другом, что позволяет понимать контекст предложения.

• Многоязычный контекст: эти системы могут работать и в многоязычном контексте, что делает их еще более универсальными и мощными.

Поисковые системы в настоящее время участвуют в гонке ИИ, добавляя новые инновационные технологии и системы для улучшения качества поиска в интернете. Большинство из них, скорее всего, перейдут на систему семантического индексирования благодаря ее гибкости, изобретательности и способности совершенствоваться с течением времени. Семантическое индексирование обещает сделать поиск в интернете еще более точным и удобным, предоставляя пользователям доступ к нужному контенту быстрее и проще.

В мире веб-разработки и SEO ключевым фактором успешности является понимание того, как поисковые системы взаимодействуют со структурой сайтов. Каждый элемент, каждые метаданные, каждый текстовый блок – все это может быть прочитано и проанализировано поисковыми роботами. Однако не все на вашем сайте доступно для индексации и интерпретации поисковыми системами. В настоящее время технологии искусственного интеллекта активно применяются для более глубокого понимания контента сайта поисковыми системами, что открывает новые возможности для оптимизации и повышения видимости в поисковых результатах.

Как поисковые системы видят ваш сайт

Чтобы лучше понять, как происходит считывание и анализ страниц сайта, можно взглянуть на исходный код любой веб-страницы. Когда вы смотрите на исходный код страницы, вы видите именно тот код, который веб-сервер отправил в ваш браузер при загрузке. Именно его в неизменном виде видят и поисковые роботы, а также HTTP-заголовки, отправляемые сервером.

Поисковых роботов в первую очередь интересует текстовая информация на странице. Она содержится в HTML-коде и отображается в виде обычного текста для пользователей. Это и есть тот самый уникальный и ценный контент, который ищут поисковики.

Важные элементы для поисковых систем

1. Заголовок страницы (title): один из важнейших факторов при ранжировании. Это текст, который отображается в строке браузера при загрузке страницы.

2. Метатег keywords: список ключевых слов, которые, по мнению вебмастера, наиболее точно описывают тематику и содержание страницы. Сегодня поисковики практически игнорируют содержимое этого тега из-за некорректного использования.

3. Метатег description: содержимое этого тега часто используется поисковиками как описание страницы в результатах поиска. Грамотно составленный метатег description может существенно увеличить кликабельность сниппета и, как следствие, трафик на страницу.

4. Атрибут alt изображений: изначально использовался для отображения описания картинки в случае, если она по каким-то причинам не загрузилась. Сегодня он помогает:

– людям с проблемами зрения, которые не могут видеть изображения;

– пользователям на низкоскоростном интернет-соединении, которые предпочитают отключать загрузку картинок.

5. Тег noscript: используется для предоставления альтернативного контента пользователям, у которых отключен JavaScript.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.