Основные операторы поисковых запросов — Иван Соколов на vc.ru

С вами на связи руководитель агенства СЕО Бутик Иван Соколов. Сегодня расскажу о том, какие операторы поисковых запросов полезно использовать сео-оптимизаторам, веб-мастерам и маркетологам. А также приведу, как работают эти операторы.

507
просмотров

Коротко о том, что такое операторы

Язык поисковых запросов – это набор инструментов и правил, с помощью которых пользователь формирует свой запрос в поисковые системы Яндекс и Гугл. В поисковую систему можно вводить не только буквы, и определенные символы, которые позволяют найти нужную информацию. Эти символы называют операторами поисковых запросов.

Операторы 1 уровня сложности

Умение быстро находить нужную информацию, полезный навык для всех, кто занимается разработкой и продвижением сайтов. Для этого можно использовать ряд команд. Среди них есть универсальные, которые используются часто и продвинутые. Более подробно расскажу про каждую группу.

«»кавычки

Оператор помогает получить в выдаче только те страницы, в которых встречается искомый запрос и именно в таком виде, как он вбит в поисковую строку.

Пример выдачи без использования оператора:

Выдача с использованием оператора:

Другими словами оператор фиксирует определенное количество слов во фразе.

! восклицательный знак

Если поисковый запрос длинный, то в поиске могут встречаться страницы с видоизмененной фразой (по падежу, числу, порядку слов и словоформ). И чтобы зафиксировать определенное количество слов добавляют оператор «!» в сочетании с кавычками.

Пример работы типового оператора:

+ знак плюса

Такой оператор используют, если требуется придать значимость какому либо слову в поисковой фразе. Зачастую Яндекс и Googleне берут по внимание предлоги и союзы, а также стоп-слова. Но если их наличие влияет на смысл фразы, то лучше использовать оператор +. Т

Пример работы типового оператора:

— знак минуса

Действует обратно «+». Если мы укажем перед словом этот оператор, то из поисковой выдачи будут исключены те страницы, где это слово встречается.

Пример:

Если из поисковой фразы нужно исключить цифру, тогда ее предварительно заключают в кавычки. В ином случае поисковая система воспримет это команду, как запрос с отрицательным числом.

*звездочка

Используем команду, если допускается вставлять во фразу любое слово. Такая функция работает только, если всю поисковую фразу заключить в кавычки.

Пример:

Операторы второго уровня сложности

Разберу примеры более продвинутых команд и их назначение на примере продвигаемого нами сайта «Вектор жизни».

Site:

Этот оператор необходим, чтобы проверить количество страниц в индексе Яндекс и Gooogle. После двоеточия сразу ставим url без пробела.

Пример, как работает оператор:

Видим в поисковой выдаче 1 тыс. результатов. Это количество страниц, которое находится в индексе для сайта наркологической клиники «Вектор жизни».

То же делаем в Gooogle:

В Google в индекс попало 611 страниц.

URL:» или site:

Первое решение – для Яндекс, второе — для Google. Оператором пользуются, когда требуется проверить, находится ли в индексе конкретная страница.

Пример для Яндекс:

Пример для Google:

Видим, что данная страница пока появилась только в индексе Яндекс, в Google ее нет.

Поисковый запрос site:URL сайта

Оператор ищет страницы и URL, в которых содержится нужный запрос или фраза. Например, есть какие -то запросы, которые нужно продвинуть на сайте, но непонятно, какая подходит больше всего.

Видим релевантную запросу выдачу и выбираем подходящую по ключевой фразе страницу. Не всегда на первом месте будет находиться подходящая страница, потому что поисковая система может ошибаться. А еще для оптимизации под запрос можно найти не одну, а несколько страниц. И задача сео специалиста определить, что лучше подойдет.

Фраза » site:URL сайта

Оператор помогает найти дубли контента. Зачастую дубли мешают продвижению и необходимо удалить или изменить текст на одной из страниц.

Пример, как найти дубли в Яндекс:

Так мы находим страницы с аналогичным или похожим контентом. А если уберем оператор site, то сможем найти дубли контента во всем индексе, то есть на любом другом сайте.

URL: ссылка на категорию*

Узнаем , сколько статей в месяц нужно разрабатывать, чтобы быть конкурентоспособным. Например, есть какой-то конкурирующий сайт в той же среде продвижения, который продвигается за счет контента. Соответственно на своем ресурсе также необходимо создать новостные рубрики и публиковать контент в среднем не менее, чем это делает основной конкурент.

Для Google используют другой оператор site: ссылка на категорию.

Заключение

Операторов поисковых систем очень много. Основные из них облегчают ежедневную работу при продвижении сайтов, а более сложные, делают ее эффективнее. И если вы еще не пользовались этими функциями, то отбирайте для себя нужные и начинайте применять их уже сейчас.

Язык запросов в Яндекс, Google и Rambler: что это такое

SEO WikiGoogleАлгоритмы ранжированияАнализ эффективностиВеб разработкаВнутренняя оптимизацияВредоносные технологииЗапросыИндексация сайтаИнтернет рекламаКонтекстная рекламаМета-тегиПоисковые системыПоисковые фильтрыПродвижение сайтовРанжированиеСервисыСоциальные сетиСпециалистыСсылочная оптимизацияСтруктура сайтаТекстовая оптимизацияТехническая оптимизацияЧерное SEOЯндекс

Оглавление

1. Особенности  языка запросов различных поисковых систем

2. org/ListItem»>

   Значение языка запросов

Язык запросов поисковых систем — это набор правил, с помощью которых пользователь может формулировать свой запрос в адрес поисковой системы. Синтаксис языка запросов включает логические и расширенные операторы. Использование языка запросов позволяет учитывать расстояния между словами, префиксы обязательности, морфологию языка, регистр слов и уточнение поиска. Функция расширенного поиска информации есть в большинстве поисковых машин. Она позволяет использовать логические операторы языка запросов «и», «или», «не», в запросе вида «смартфон или планшет в Москве, но не в Санкт-Петербурге». Также в поисковый расширенный запрос можно вводить полную цитату, обычно заключенную в кавычки.

Особенности  языка запросов различных поисковых систем

В зависимости от поисковой системы язык запросов может отличаться.

• Яндекс. Правила запросов в Яндекс имеет следующие особенности: список операторов и морфологию, сложные запросы, описание порядка слов, исключение и ограничение расстояния между словами.
• Рамблер. У Рамблера в языке запросов реализовано применение регистра, метасимволов, кавычек, стоп-слов, скобок, описание операторов, морфология, ограничение расстояния и специальные операторы.
• Google. Язык запросов поисковой системы Google включает описания операторов, по которым написан подробный Faq на английском языке, и встроенные функции дополнительного расширенного поиска.

Значение языка запросов

Несмотря на богатство возможностей и эффективность языка запросов Yandex или других поисковых систем, их используют меньше 2 % пользователей. Поэтому специалисты, занимающиеся раскруткой сайтов, должны учитывать, что язык запрос практически не оказывает влияния на посещение сайтов. Согласно предоставляемой поисковыми системами статистике большинство пользователей интернета стремятся к естественному использованию языка, т. е. составлению запросов из более длинных фраз и словосочетаний, а не к овладению языком запросов.

• Продвижение сайтов

Rookee — простой способ поднять сайт в ТОП поисковых систем

Начать продвижение

Базовая техническая оптимизация

12 090 ₽

Написание метатегов

от 2790 ₽

Наполнение сайта

Популярно

от 13 390 ₽/месяц

Настройка ссылочной стратегии

Популярно

1290 ₽

Настройка целей в Яндекс. Метрике

3590 ₽

Общий технический аудит

Популярно

3490 ₽

Оптимизация коммерческих факторов

4090 ₽

Оптимизация сайта под мобильные устройства

7990 ₽

Подбор запросов для продвижения

Популярно

от 3290 ₽

Присвоение региона продвижения

1290 ₽

Техническое задание на тексты

Популярно

от 1290 ₽

Увеличение кликабельности сайта в выдаче

3690 ₽

Установка Яндекс. Метрики

1490 ₽

SEO Wiki

Подписывайтесь на «Новости SEO рынка»

Нажимая кнопку, вы подтверждаете свое согласие на
обработку персональных данных.

Перейти в блог

Понимание поиска лучше, чем когда-либо прежде

Поиск

25 октября 2019 г.

минут чтения

Pandu Nayak

Google Fellow and Vice President, Search

Если и есть что-то, чему я научился за 15 лет работы над поиском Google, так это тому, что человеческое любопытство безгранично. Каждый день мы видим миллиарды поисковых запросов, и 15% из этих запросов мы не видели раньше, поэтому мы создали способы возврата результатов для запросов, которые мы не можем предвидеть.

Когда такие люди, как вы или я, приходят в Поиск, мы не всегда уверены в том, как лучше всего сформулировать запрос. Мы можем не знать, какие слова использовать или как правильно написать что-то, потому что часто мы приходим к Поиску, чтобы учиться — у нас не обязательно есть знания для начала.

В основе поиска лежит понимание языка. Наша работа — выяснить, что вы ищете, и найти полезную информацию из Интернета, независимо от того, как вы пишете или комбинируете слова в своем запросе. Хотя мы продолжали улучшать наши возможности понимания языка на протяжении многих лет, иногда мы все еще не совсем правильно понимаем, особенно со сложными или диалоговыми запросами. На самом деле, это одна из причин, почему люди часто используют «ключевое слово», набирая строки слов, которые, как они думают, мы поймем, но на самом деле они не так, как обычно задают вопрос.

Благодаря последним достижениям нашей исследовательской группы в области понимания языка, которые стали возможными благодаря машинному обучению, мы значительно улучшили понимание запросов, что представляет собой самый большой скачок вперед за последние пять лет. один из самых больших скачков вперед в истории поиска.

Применение моделей BERT к поиску
В прошлом году мы представили и открыли исходный код метода на основе нейронной сети для предварительного обучения обработки естественного языка (NLP) под названием «Представления двунаправленного кодировщика от преобразователей», или, как мы его называем, — BERT. , для краткости. Эта технология позволяет любому обучить свою собственную современную систему ответов на вопросы.

Этот прорыв стал результатом исследования Google трансформеров: моделей, которые обрабатывают слова по отношению ко всем другим словам в предложении, а не по одному по порядку. Таким образом, модели BERT могут учитывать полный контекст слова, рассматривая слова, идущие до и после него, что особенно полезно для понимания целей поисковых запросов.

Но это возможно не только благодаря достижениям в области программного обеспечения: нам также требовалось новое оборудование. Некоторые из моделей, которые мы можем построить с помощью BERT, настолько сложны, что расширяют границы того, что мы можем делать с использованием традиционного оборудования, поэтому мы впервые используем новейшие облачные TPU для обслуживания результатов поиска и быстрого предоставления вам более актуальной информации. .

Взлом ваших запросов
Итак, это много технических подробностей, но что все это значит для вас? Что ж, применяя модели BERT как к ранжированию, так и к избранным фрагментам в Поиске, мы можем значительно улучшить работу , помогая вам находить полезную информацию. На самом деле, когда дело доходит до результатов ранжирования, BERT поможет Поиску лучше понимать один из 10 поисковых запросов в США на английском языке, и со временем мы перенесем это на большее количество языков и регионов.

В частности, для более длинных, более разговорных запросов или запросов, в которых предлоги, такие как «для» и «к», имеют большое значение для значения, Поиск сможет понять контекст слов в вашем запросе. Вы можете искать так, как вам кажется естественным.

Чтобы запустить эти улучшения, мы провели много тестов, чтобы убедиться, что изменения на самом деле более полезны. Вот несколько примеров, демонстрирующих наш процесс оценки, которые демонстрируют способность BERT понимать намерение, стоящее за вашим поиском.

Вот поисковый запрос «Путешественнику из Бразилии в США в 2019 году нужна виза». Слово «кому» и его связь с другими словами в запросе особенно важны для понимания смысла. Речь идет о бразильце, путешествующем в США, а не наоборот. Раньше наши алгоритмы не понимали важность этой связи, и мы возвращали результаты о гражданах США, путешествующих в Бразилию. С помощью BERT поиск может уловить этот нюанс и узнать, что очень распространенное слово «кому» на самом деле имеет здесь большое значение, и мы можем предоставить гораздо более релевантный результат для этого запроса.

Давайте посмотрим на другой запрос: «много ли стоят на работе косметологи». Раньше наши системы применяли метод сопоставления ключевых слов, сопоставляя термин «автономный» в результате со словом «стоять» в запросе. Но это неправильное использование слова «стоять» в контексте. Наши модели BERT, с другой стороны, понимают, что «стоять» связано с концепцией физических требований работы, и отображают более полезную реакцию.

Вот несколько других примеров, когда BERT помог нам уловить тонкие нюансы языка, которые компьютеры понимают не так, как люди.

Улучшение поиска на других языках
Мы также применяем BERT, чтобы сделать поиск лучше для людей во всем мире. Мощной характеристикой этих систем является то, что они могут извлекать знания из одного языка и применять их к другим. Таким образом, мы можем взять модели, основанные на улучшениях английского языка (язык, на котором существует подавляющее большинство веб-контента), и применить их к другим языкам. Это помогает нам лучше выдавать релевантные результаты на многих языках, на которых доступен поиск.

Для избранных фрагментов мы используем модель BERT для улучшения избранных фрагментов в двух десятках стран, где доступна эта функция, и видим значительные улучшения на таких языках, как корейский, хинди и португальский.

Поиск — это не решенная проблема
Независимо от того, что вы ищете или на каком языке говорите, мы надеемся, что вы сможете отказаться от некоторых ключевых слов и искать естественным образом. для тебя. Но время от времени вы все равно будете ставить Google в тупик. Даже с BERT мы не всегда понимаем это правильно. Если вы ищете «какой штат находится к югу от Небраски», лучшим предположением BERT будет сообщество под названием «Южная Небраска». (Если у вас есть ощущение, что это не Канзас, вы правы.)

Понимание языка остается постоянной проблемой, и это мотивирует нас продолжать совершенствовать Поиск. Мы всегда совершенствуемся и работаем над тем, чтобы найти смысл и самую полезную информацию для каждого запроса, который вы нам отправляете.

ОПУБЛИКОВАНО В:

Что такое поиск на естественном языке? | Algolia

Поиск сильно изменился с первых дней существования Интернета. Теперь пользователи ожидают быстрых и персонализированных результатов при изучении веб-сайта или поисковой системы, и они с меньшей вероятностью будут экспериментировать с множеством различных ключевых слов, просто чтобы найти то, что ищут. С появлением новых компьютерных технологий веб-сайты начинают предлагать более естественный поиск, предоставляя инновационные способы изучения контента — в первую очередь с помощью поиска на естественном языке. Поиск быстро становится двусторонним разговором.

Что такое поиск на естественном языке?

Поиск на естественном языке позволяет пользователям говорить или печатать на устройстве, используя свой повседневный язык, а не ключевые слова. Пользователи могут использовать полные предложения на своем родном языке, как если бы они разговаривали с другим человеком, предоставляя компьютеру возможность преобразовать запрос во что-то, что он может понять.

Поиск на естественном языке по сравнению с поиском по ключевым словам

Благодаря Google и другим поисковым системам пользователи привыкли использовать поиск по ключевым словам. Но поиск по ключевым словам не является интуитивно понятным способом для пользователей задавать вопросы, и пользователи на самом деле довольно плохо используют их, чтобы найти то, что им нужно. Они вынуждают пользователей исключать вопросительные слова и другие связующие слова, чтобы формировать буквальные текстовые строки, которые поисковая система может использовать для запроса данных. Это также может потребовать усилий со стороны бизнеса для извлечения намерений из поиска по ключевым словам.

Хотя системы поиска по ключевым словам обычно допускают некоторую форму составных вопросов, они часто вынуждают пользователей вручную создавать сложную структуру поиска. Например, вместо того, чтобы задавать простой вопрос, такой как «Какой вегетарианский рецепт с помидорами и сыром?», вы должны искать что-то более похожее на «вегетарианский рецепт» томатный сыр .

Однако с появлением цифровых голосовых помощников, таких как Siri и Alexa, люди привыкли разговаривать со своими устройствами полными и грамматически сложными предложениями. В результате многие пользователи теперь формируют запросы, похожие на вопросы, на разных устройствах и платформах. Пользователи привыкают использовать естественный язык для получения информации и ожидают быстрых результатов. Поэтому важно, чтобы поисковые системы всех типов могли начать принимать поиск на естественном языке.

История поиска на естественном языке

Хотя достижения в области компьютерных наук и скорости вычислений позволили совершить прорыв в поиске на естественном языке, попытки реализовать эти системы на самом деле восходят к ранним дням Интернета и Интернета.

В 1993 году Лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского технологического института разработала систему ответов на вопросы на естественном языке START. Хотя технически это не была поисковая система в Интернете, система START позволяла пользователям осуществлять поиск в онлайн-энциклопедии информации, используя полные предложения на естественном языке.

Несколько лет спустя, в 1996 году, был запущен Ask Jeeves. Это была первая поисковая система, которая позволяла пользователям исследовать Интернет с помощью естественного языка. Однако оказалось, что Дживс немного опередил свое время. Вскоре после этого Google запустил поисковую систему по ключевым словам и быстро построил мощную систему с впечатляющей оценкой релевантности, которая легко превзошла результаты своих конкурентов.

Почти два десятилетия спустя Google и другие поисковые системы начали осознавать ценность поиска на естественном языке и развивать опыт, который пытался предоставить Ask Jeeves.

Как работает поиск на естественном языке

В поиске на естественном языке используется передовая компьютерная технология, называемая обработкой естественного языка (NLP). Этот процесс использует огромные объемы данных для запуска статистических моделей и моделей машинного обучения для определения значения сложных грамматических предложений. Это стало гораздо более осуществимым за последнее десятилетие, поскольку интернет-компании собирают все больше и больше данных. Вычислительная мощность растет экспоненциально, чтобы можно было обрабатывать эти данные.

Сила естественного языка заключается в его способности не только анализировать вопросы, но и разбирать смысл в сложных и контекстуальных предложениях. Например, если покупатель спросил в интернет-магазине «Футболки какого размера у вас есть для моих детей?», поисковая система может определить, что покупатель ищет футболки в категории «Детские» и хочет знать, какие размеры есть в наличии. Если у магазина есть история покупок и поиска этого клиента, он может даже определить оптимальный размер одежды и предпочитаемый стиль.

Поиск на естественном языке больше не является просто инструментом для получения основных сведений, таких как погода, от личного помощника. Все больше и больше потребителей начинают свои покупки и знакомство с брендом непосредственно с помощью голосовых помощников или голосового поиска на мобильном телефоне. Поэтому важно, чтобы компании оптимизировали свои технологии и воронки продаж, чтобы эти потребители могли взаимодействовать с ними на разговорном языке.

Четыре совета по разработке сайта, удобного для поиска на естественном языке

При оптимизации сайта для поиска на естественном языке многие сайты чрезмерно фокусируются на поисковой оптимизации и не уделяют приоритетного внимания пользовательскому опыту. В конце концов, цель поиска на естественном языке — предоставить клиентам полезный, интуитивно понятный и привлекательный интерфейс для изучения сайта. Вот несколько советов по проектированию, учитывающих удобство работы пользователей:

1. Создайте систему голосового поиска, которая уменьшит стог сена

Поисковые системы должны использовать всю доступную им информацию и контекст. Например, профили пользователей и прошлые поиски могут помочь предоставить ценную информацию о том, чего может хотеть пользователь. Это особенно полезно, если голосовой запрос немного расплывчатый, поскольку поисковая система может сделать вывод о значении на основе контекста. Кроме того, настройка фильтров для сегментации проиндексированных данных по предопределенным категориям может помочь уточнить поиск и предоставить пользователям более релевантные результаты.

2. Проведите исследование и поймите, как пользователи выполняют разговорный поиск

Хотя инструменты обработки естественного языка являются мощным средством для понимания общего смысла, большинство компаний обнаружат, что в их отраслях или областях есть нюансы, которые необходимо точно настроить. Просмотр и регулярный анализ пользовательских поисков может помочь выявить эти тенденции в поиске, чтобы модели можно было соответствующим образом оптимизировать.

3. Проверить содержание сайта на ранжирование с помощью естественных поисковых запросов

В дополнение к проверке точности поиска важно, чтобы фактический контент веб-сайта был построен таким образом, чтобы поисковые системы на естественном языке могли правильно соответствовать запросам. Попробуйте выполнить общие поисковые запросы, чтобы увидеть, как контент ранжируется, и постепенно настройте контент, чтобы увидеть, как он влияет на результаты.

4. Использование повседневного языка в содержании сайта и ответ на потребности клиентов

Использование разговорного языка в содержании сайта поможет обеспечить ответы на вопросы и потребности пользователей. Для общих вопросов, на которые может не быть ответов непосредственно в содержании, может быть полезно добавить ответы на эти вопросы в раздел часто задаваемых вопросов или на специальную страницу, чтобы пользователи могли найти ответы.

This entry was posted in Популярное