Цим постом я відкриваю серію загальноосвітніх матеріалів про те, як зробити ваш журнал більш привабливим для пошукових систем, зібрати більше трафіку, зробити його більш популярним. Почнемо з теорії.
Що таке пошуковий интент
Пошуковий интент — потреба користувача, яку він бажає задовольнити, використовуючи пошукову систему.
Пошуковий запит — потреба користувача виражена текстом.
Завданням пошукової системи є задоволення саме интента користувача, а не надання відповіді на запит. Завдання це непросте: за одним і тим же пошуковим запитом можуть бути приховані абсолютно різні интент для різних користувачів, а іноді навіть для одного і того ж користувача.
Класичні приклади: запит [вода] може приховувати за собою интент пошуку інформації для шкільного реферату, інший користувач цим запитом може шукати бар «Вода» або ж компанію для доставки води в офіс.
Як працюють пошукові системи?
Яким чином пошукові системи вирішують таку складну задачу?
Давайте розберемо на прикладі:
Перший прийом. «Показати все»
Видача Google за запитом “вода” – класичний приклад неоднозначності пошукового запиту
Очевидно, що можна вивести в якості результатів відразу всі можливі відповіді на запит і надати користувачеві визначитися з вибором необхідного відповіді.
Різними кольорами підсвічені відповіді для різних интентов. Червоний — інформаційний компонент. Зелений — комерційна потреба доставки води, Фіолетовий — навігаційні результати з адресами на карті.
Другий прийом. «Імовірнісна модель»
Вважати контекстну рекламу результатом пошукової видачі, ось в чому питання
Розширення першого способу відповіді і трохи більш складна механіка — постаратися розділити користувачів на групи і оцінити кількість бажаючих отримати той чи інший відповідь, а значить і ймовірність коректності пошукового результату.
У нашій розширеної моделі ми вважаємо пошуковим відповіддю і контекстну рекламу, так як вона займає частина корисної площі відповіді пошукової системи. Червоний — інформаційний відповідь, Зелений — комерційна потребоность, відповіддю на яку є контекстна реклама, жовтий — розширення інформаційних результатів.
Третій прийом. «Персоналізація»
приклад блоку персональних рекомендацій.
У цьому методі рішення пошукова система намагається передбачити за наявними у неї додатковим відомостями про користувача, який саме відповідь він очікує.
Самим яскравим прикладом персоналізованого відповіді можна вважати блок товарних рекомендацій на головній сторінці всім знайомого китайського магазину. Що цікаво: блок персоналізації може функціонувати зовсім без пошукового запиту.
Hint: у цьому блоці виводяться товари, які ви раніше переглядав, можна багато дізнатися про людину, наприклад мені цікаві дитячі іграшки, товари для будинку і ремонту і дрібна електроніка.
Висновки: Один пост — одна відповідь
Не варто орієнтуватися на пошукові запити при створенні посту. Намагайтеся подумати про те, яку потребу користувач може задовольнити з допомогою вашої публікації, хто цей користувач, яким чином розкрити тему максимально широко і які суміжні теми можуть бути порушені подальшими публікаціями.
