Le nouveau responsable de la recherche de Google

Le nouveau responsable de la recherche Google, Prabhakar Raghavan, a été à l’avant-garde de la recherche liée à la recherche. Ses recherches incluent la co-rédaction de recherches sur l’analyse des liens jusqu’en 2000 ainsi que la recherche Yahoo sur la confiance et la méfiance à l’égard des liens.Prabhakar Raghavan a un doctorat, est l’auteur de livres et d’articles de recherche, est membre et chef de file de diverses organisations informatiques, etc. Mais ce qui nous intéresse dans la communauté de recherche, c’est qui est ce type et comment aura-t-il un impact sur la recherche? Ce qui nous intéresse le plus dans la communauté SEO, c’est d’avoir une idée de qui est le nouveau chef de recherche est parce que partout où il mène, nous allons devoir suivre. C’est l’objet de cet article.Il peut être utile de comprendre qui est responsable de la recherche Google si votre entreprise implique le marketing de recherche.Prabhakar Raghavan était autrefois chez Yahoo Labs avant de rejoindre Google. Yahoo Labs nous a fourni des innovations telles que TrustRank et des recherches pour prédire comment les visiteurs du site numériseront une page Web ou une caution, ce qui est utile pour augmenter l’engagement. PUBLICITÉ CONTINUER À LIRE CI-DESSOUS maintenant en charge de la recherche Google. Par exemple, l’un de ses articles de recherche de 2000 s’intitule Graph Structure in the Web. Il s’agit de savoir comment les liens peuvent fournir des informations utiles aux moteurs de recherche. C’est intéressant car cela démontre sa connaissance des liens et du spam de liens.Le résumé déclare:«L’étude du Web en tant que graphique est non seulement fascinante en soi, mais elle fournit également des informations précieuses sur les algorithmes du Web pour l’exploration, la recherche et la découverte communautaire, et les phénomènes sociologiques qui caractérisent son évolution.» Autres recherches qu’il a co-écrites regardé l’analyse du comportement des utilisateurs et prédire ce qu’ils feraient. Un document de recherche qu’il a publié en 2012 a exploré la détermination de la prochaine action d’un utilisateur. L’article s’intitule Are Web Users Really Markovian? Ce qui est intéressant dans cette recherche, c’est qu’il remet en question les hypothèses de base du PageRank qui n’ont pas été étudiées auparavant et démontre que des algorithmes comme PageRank n’ont pas pris en compte des modèles réalistes de comportement des utilisateurs. AU DESSOUS DEVoici ce qu’il dit:«Les algorithmes Web classiques tels que PageRank utilisent ce modèle. Certains travaux antérieurs… offrent peu de preuves à l’appui du comportement des utilisateurs étant Markovien. Nous ne connaissons aucun travail antérieur qui ait examiné si le comportement des utilisateurs Web est en fait vraiment Markovien, justifiant ainsi l’hypothèse implicite dans le PageRank et d’autres algorithmes. Ce qui est fascinant, c’est qu’il révèle un esprit curieux qui dévoile non seulement les défauts négligés dans les travaux antérieurs généralement acceptés, mais qui décrit les possibilités de récupération d’informations d’une manière qui sert mieux les utilisateurs en essayant réellement de comprendre les utilisateurs.Je pense que si vous regardez la recherche qu’il est un fil conducteur essaie de comprendre comment les utilisateurs se comportent lorsqu’ils regardent les résultats de la recherche ou lorsqu’ils cliquent sur un lien.La compréhension des utilisateurs afin de mieux les servir semble être une préoccupation sous-jacente.Voici un autre exemple de ses recherches. Il s’agit d’un article de 2011 intitulé Optimisation de la présentation des résultats de recherche bidimensionnelle. Le document de recherche présente les recherches de produits et d’images comme un exemple de la façon dont les moteurs de recherche présentent les données aux utilisateurs d’une manière qui peut ne pas être optimisée pour la façon dont les utilisateurs numérisent les pages Web.Il montre comment les moteurs de recherche ont ordonné les résultats les plus pertinents en haut à gauche et en procédant de gauche à droite et de haut en bas, avec les images ou les produits les moins pertinents plus bas sur la page et plus à droite.Les recherches de Raghavan ont montré que les utilisateurs scannaient en fait dans un motif qui ressemblait à un triangle, avec la partie large du triangle en haut. Il a également noté qu’il y avait des éléments aléatoires dans la façon dont les utilisateurs scannaient.En 1995, il a co-écrit un livre avec Rajeev Motwani intitulé Randomized Algorithms.Une critique du livre dans American Scientist a déclaré:«Les techniques décrites par Rajeev Motwani et Prabhakar Raghavan sont variées et puissantes, donc ce livre est important. Pour autant que j’ai pu le découvrir, c’est le seul livre sur tout le sujet… cet excellent volume nous en rend fiers ! » en 2008, les informations contenues dans ce livre sont un excellent point de départ pour ceux qui souhaitent atteindre une base d’informations solides sur le fonctionnement des moteurs de recherche, des informations exemptes de mythes et d’hypothèses SEO courants. Ce n’est pas une lecture facile mais aussi longue comme vous pouvez rechercher des termes comme «chaînes de Markov» pour comprendre les contours de ce que c’est, tout le monde peut avoir une idée du fonctionnement des moteurs de recherche qui à son tour vous fera un meilleur référencement parce que vous pourrez flairer le faux référencement La section sur l’analyse des liens peut être particulièrement intéressante pour ceux qui veulent apprendre directement des scientifiques comme Raghavan qui ont joué un rôle déterminant dans le développement de nombreuses idées qui font partie du mode. récupération d’informations rn.

The Takeaway

Prabhakar Raghavan est quelqu’un qui est profondément impliqué dans l’analyse des liens, la modélisation du comportement des utilisateurs et la réflexion immédiate sur la façon dont les moteurs de recherche peuvent faire mieux.