FANDOM


Personalized Search Google là tìm kiếm được cá nhân hoá tính năng của Google Search . Tất cả các tìm kiếm trên Google Tìm kiếm được liên kết với một cookie trình duyệt hồ sơ. [1] Điều này cung cấp một kinh nghiệm cá nhân hơn có thể làm tăng sự liên quan của các kết quả tìm kiếm cho người dùng cụ thể, nhưng cũng có một số tác dụng phụ, chẳng hạn như thông báo cho người dùng khác của cùng địa chỉ IP hoặc máy tính về những gì người khác đã được tìm kiếm, hoặc tạo ra một bong bóng lọc . Tính năng này chỉ có hiệu lực sau vài tìm kiếm đã được ghi lại, do đó nó có thể được hiệu chỉnh với thị hiếu của người dùng. [2]

Lịch sử

Personalized Search ban đầu được giới thiệu vào ngày 29 Tháng Ba năm 2004 như là một thử nghiệm beta của Google Labs dự án. [3] Ngày 20 tháng Tư, năm 2005, nó đã được thực hiện như là một dịch vụ phi beta, nhưng vẫn tách từ Tìm kiếm của Google thường. [4] [5] Vào ngày 11 tháng mười một năm 2005, nó đã trở thành một phần của tìm kiếm Google thông thường, nhưng chỉ cho người sử dụng với tài khoản Google . [6]

Bắt đầu từ ngày 04 Tháng Mười Hai 2009, Personalized Search đã được áp dụng cho tất cả người dùng Google tìm kiếm, bao gồm cả những người không đăng nhập vào tài khoản Google. [1]

Ngoài tùy biến các kết quả dựa trên hành vi cá nhân và lợi ích gắn liền với một tài khoản Google, Google cũng thực hiện các kết quả tìm kiếm xã hội trong tháng 10 năm 2009 [7] dựa trên những người mà ai biết. Hoạt động trên giả định rằng các cộng sự của một người chia sẻ lợi ích tương tự, những kết quả này sẽ cung cấp cho một tăng thứ hạng cho các trang web từ bên trong "Circle xã hội" của người dùng. Hai dịch vụ tích hợp vào kết quả thường xuyên vào tháng hai năm 2011 và mở rộng kết quả bằng cách bao gồm nội dung chia sẻ cho người dùng biết đến thông qua các mạng xã hội. [số 8]

Thu thập dữ liệu

Thuật toán tìm kiếm của Google được điều khiển bằng cách thu thập và lưu trữ lịch sử web trong cơ sở dữ liệu của nó. Đối với người dùng không xác thực của Google nhìn vào lưu trữ ẩn danh cookie trình duyệt trên trình duyệt của người dùng và so sánh chuỗi duy nhất với những người được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của Google. Tài khoản Google đăng nhập vào Google Chrome lịch sử web của người dùng sử dụng để tìm hiểu những gì các trang web và nội dung bạn thích và cơ sở các kết quả tìm kiếm được trình bày trên chúng. Sử dụng các dữ liệu được cung cấp bởi người dùng Google xây dựng một hồ sơ bao gồm giới tính, tuổi tác, ngôn ngữ, và lợi ích dựa trên lưu lượng trang web trước. [9]

Khi người dùng thực hiện tìm kiếm bằng Google, từ khóa hoặc thuật ngữ được sử dụng để tạo ra các kết quả xếp hạng dựa trên PageRank thuật toán. Thuật toán này, theo Google, là "hệ thống kiểm phiếu liên kết và xác định những trang nào là quan trọng nhất dựa trên họ. Các điểm này sau đó được sử dụng cùng với nhiều thứ khác để xác định xem một trang sẽ xếp hạng tốt trong một tìm kiếm." Của họ "PageRank dựa vào tính chất duy nhất dân chủ của trang web bằng cách sử dụng cấu trúc liên kết rộng lớn của nó như là một chỉ số về giá trị của một trang cá nhân. Về bản chất, Google giải thích một liên kết từ trang A đến trang B như là một cuộc bỏ phiếu, bởi trang A, cho trang B . Tuy nhiên, Google nhìn hơn đáng kể so với một khối lượng lớn phiếu bầu, hoặc liên kết một trang nhận, ví dụ, nó cũng phân tích các trang đó phôi phiếu số phiếu bầu của các trang mà mình là "quan trọng" hơn rất nhiều và giúp. làm cho các trang khác "quan trọng". Sử dụng những điều này và các yếu tố khác, Google cung cấp quan điểm của mình về tầm quan trọng tương đối trang ' " [10]

Các loại dữ liệu

Các yếu tố đầu vào cá nhân hoá kết quả tìm kiếm là:

  • Vị trí
  • Lịch sử tìm kiếm
  • Lịch sử Web
  • Mạng xã hội

Mỗi của các biến này sẽ yếu tố vào cá nhân hóa kết quả tìm kiếm của người dùng với hy vọng nhanh chóng cung cấp các kết quả có liên quan nhất cho người sử dụng để trả lời bất cứ câu hỏi đang được hỏi. [11]

Dữ liệu vị trí 

Đến từ dữ liệu cho phép Google để cung cấp thông tin dựa trên vị trí hiện tại và những nơi mà người dùng đã truy cập trong quá khứ, dựa vào vị trí GPS từ một điện thoại thông minh Android hoặc địa chỉ IP của người dùng. Google sử dụng dữ liệu vị trí này để cung cấp danh sách địa phương được nhóm lại với kết quả tìm kiếm bằng cách sử dụng Google Local nền tảng có tính năng đánh giá chi tiết và xếp hạng từ Zagat . [12]

Tìm kiếm lịch sử

Tìm kiếm lịch sử lần đầu tiên được sử dụng để cá nhân hoá những kết quả tìm kiếm vào năm 2005 dựa trên các tìm kiếm trước đó và liên kết người dùng nhấp vào cuối riêng lẻ. Sau đó, trong năm 2009, Google đã công bố rằng tìm kiếm được cá nhân hoá sẽ không còn yêu cầu người dùng phải đăng nhập, và thay vào đó Google sẽ sử dụng một cookie ẩn danh trong một trình duyệt web để tùy chỉnh kết quả tìm kiếm cho những người không đăng nhập. [1]

Lịch sử Web

Lịch sử Web khác với lịch sử tìm kiếm, vì nó là một kỷ lục của các trang thực tế mà người dùng truy cập, nhưng vẫn cung cấp yếu tố góp phần trong bảng xếp hạng kết quả tìm kiếm. Cuối cùng, dữ liệu Google+ được sử dụng trong các kết quả tìm kiếm như Google được cung cấp rất nhiều nhân khẩu học về một người sử dụng từ các thông tin này, chẳng hạn như độ tuổi, giới tính, vị trí, quá trình làm việc, lợi ích và kết nối xã hội. [11]

Các mạng xã hội

Google dịch vụ mạng xã hội , Google+ còn thu thập những dữ liệu nhân khẩu học này bao gồm tuổi, giới tính, địa điểm, sự nghiệp và bạn bè. Điều này phần lớn đến chơi khi trình bày đánh giá và xếp hạng từ những người trong vòng tròn của người dùng. [12]

Hiệu quả

Để xác định các tác động thực tế tùy chỉnh tìm kiếm trên người dùng cuối, các nhà nghiên cứu tại Đại học Northeastern xác định trong một nghiên cứu với người dùng đăng nhập, so với nhóm chứng 11,7% của kết quả cho thấy sự khác biệt do cá nhân. Nghiên cứu cho thấy rằng kết quả này rất khác nhau bởi truy vấn tìm kiếm và kết quả là vị trí xếp hạng. [13]

Trong ví dụ sau, Đội điềm báo thực hiện một truy vấn tìm kiếm cho 'JavaScript' (hiển thị ở bên phải) và sau đó thực hiện một tìm kiếm cho 'Sách giáo khoa trình' và 'Sách về HTML "trước khi tìm kiếm cho' JavaScript, thay đổi các kết quả tìm kiếm bằng cách đưa vào danh sách ba cuốn sách mà không là một phần của các thiết lập ban đầu của kết quả.Nghiên cứu cho thấy những yếu tố khác nhau đang được thử nghiệm, hai với tác động đo lường nhất là việc người dùng đã đăng nhập với một tài khoản Google và địa chỉ IP của người dùng tìm kiếm. Nghiên cứu này cũng cho điều tra tác động của các cá nhân 11,7% bằng cách sử dụng Amazon Mechanical Turk (AMT) (a Internet Marketplace crowdsourcing và một phần của Amazon Web Services) so với nhóm đối chứng để xác định sự khác biệt giữa hai người. Kết quả cho thấy rằng URL hàng đầu xếp hạng là ít có khả năng thay đổi dựa trên cá nhân, và các cá nhân nhất đang diễn ra tại cấp bậc thấp hơn của các trang kết quả. [11]

Tiếp nhận

Một số mối quan tâm đã được đưa lên liên quan đến tính năng này. Nó làm giảm khả năng tìm kiếm thông tin mới, vì nó những thành kiến kết quả tìm kiếm hướng tới những gì người dùng đã được tìm thấy. Nó cũng giới thiệu một số vấn đề riêng tư, kể từ khi một người sử dụng có thể không nhận thức được rằng các kết quả tìm kiếm của họ đều được cá nhân cho họ, và nó ảnh hưởng đến kết quả tìm kiếm của người khác, những người sử dụng cùng một máy tính (trừ khi họ đang đăng nhập như một người dùng khác nhau). Tính năng này cũng có ảnh hưởng sâu rộng trên công cụ tìm kiếm tối ưu hóa công nghiệp (SEO), kể từ khi kết quả tìm kiếm không được xếp hạng cùng một cách cho mỗi người sử dụng - do đó làm cho nó khó khăn hơn để xác định ảnh hưởng của các nỗ lực SEO. [14] Cá nhân làm cho trải nghiệm tìm kiếm không phù hợp cho người dùng khác nhau đòi hỏi các ngành công nghiệp SEO để được nhận thức của cả kết quả tìm kiếm được cá nhân hoá và phi cá nhân để có được một sự gia tăng trong bảng xếp hạng. [12]

Tìm kiếm được cá nhân bị tạo ra một sự phong phú của tiếng ồn xung quanh để kết quả tìm kiếm. Điều này có thể được coi là có hiệu lực thực hiện giao hợp một tìm kiếm được thực hiện tiếp theo là một tìm kiếm tiếp theo. Các tìm kiếm thứ hai bị ảnh hưởng bởi việc tìm kiếm đầu tiên, nếu một thời gian chờ không được thiết lập tại một ngưỡng đủ cao. Một ví dụ về tác động tiêu cực về hiệu quả thực hiện giao là tìm kiếm một cửa hàng ở Hawaii có thể mang qua các kết quả trước đó, không tìm kiếm cho thấy cùng một cửa hàng ở California, tạo ra tiếng ồn. [13]

Tham khảo

Community content is available under CC-BY-SA unless otherwise noted.