더 나은 검색 결과 추구

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무어의 법칙 집적회로 반도체는 수 년의 두배로 할 수 있다는 사실을 설명 합니다. 마찬가지로, 월드 와이드 웹 한 번 9 개월 마다의 속도로 성장 하 고 계속 기 하 급수적으로 증가할 것 이다. 다행히, 무어의 법칙 및 그것의 이름 없는 추론 계속 속도 오버 헤드 증가 네트워크 부하의 증가. 다른 한편으로, 당신이 웹 또는 데이터 웨어하우스 로부터 필요한 찾는 하지 진행 됩니다 빨리, 메가 바이트에 관련된 결과 검색 하거나 심지어 10 배 빠른 배.

그것은 분명 고품질 검색 결과의 개발 년 동안 두 배로 무어의 법칙으로 손을가 실패 했습니다. 사실, 검색 결과의 법률 증가 크기와 데이터의 복잡성 측면에서 설명할 수 있습니다.

2004 년 5 월 닐슨 노먼 그룹 발표 자사의 웹 유용성 조사는 강조 검색 웹 응용 프로그램의 성공에도 큰 장애물 중 하나가 되고있다. 조사, 검색 엔진에 대 한 액세스는 되었다 첫 번째 단계 88% 웹 세션에서 일반 사용자 (검색 엔진에 액세스)을 제외 하 고 세션 당 3.2 사이트에 액세스 하는 동안.

검색 성공에 대 한 모든 사용자를 포함 하 여 때때로 또는 경험만 42% % 검색 결과 함께 만족. 이 숫자는 혼자 하는 숙련 된 사용자에 대 한 50%를 도달할 수 있다, 하지만 그것은 여전히 실패를 의미 합니다.

최악의 검색 경험 대신 거 대 한 검색 엔진을 사용 하 여 회사 사이트 검색을 사용 하는 경우에 종종 발생 합니다. 야콥 닐슨, 검색 성과 닐슨 노먼 그룹의 머리에 전문가 "쓸모 없는"으로 인트라넷 검색 기능을 설명합니다. 많은 사용자는 심지어 회사 인트라넷 검색 엔진 프로젝트의 개발을 승인 방화벽 밖에 서 그들의 회사에 대 한 정보를 찾기 위해 웹 검색 엔진을 사용 하 여 선호를 방지 하려고 합니다.

문제의 부분은 기본적으로 입력-출력 스트림에 검색입니다. 다른 20%는 두 단어를 입력 하는 동안 조사한 사용자의 약 60%는 검색의 시작 부분에 하나의 단어를 입력 합니다. 응답자의 1%만 사용 고급 검색 기능, 사용자의 3%만 했다 더 따옴표 또는 다른 쿼리 구문을 사용 하 여 검색을 위한 최적화 된. 또한, 설문 조사 검색에서 첫 번째 링크 결과 수신 페이지 51% 안타, 그리고 두 번째는 16%를 보였다. 동일한 결과 검색 엔진 회사의 데이터베이스에서 파생 되 고 검색에 다른 법률: 정보를 제공 하는 검색 엔진 보다 더 많은 도구를 사용 하 여 사용자가 기대 하지 않습니다.

닐슨은 적어도 27 편지 맞춤법 검사와 여러 단어 쿼리 및 쿼리 항목을 수동으로 수정할 수 있도록 사용자가 다양 한가 간단한 비주얼 검색 상자 등 사용자의 쿼리 동작을 수정 하려면 몇 가지 기본적인 전략을 권장 합니다.

"첫 번째 1000 검색 항목을 추출 하 여 검색 엔진에 사전 판단을 추가할 수 있습니다 중요 한 장소가을 찾을 단어 또는 문구를 판단 하는 것은 일반적으로," 고 말했다. 닐슨은 말했다. "당신은 또한 항목을 가장 많이 사용 되 고 어떤 단어, 그들을 위해 검색 하는 데 사용 됩니다 검색 로그를 확인 수 있습니다 고 검색 엔진에 동의어를 추가 합니다." "

또한, 닐슨 그 검색 결과 향상 시킬 수 있습니다 페이지 제목, 헤드라인, 요약 등 적절 한 콘텐츠 요소를 사용 하 여 언급 한다. 다음이 단계에서 또 다른 검색 법 그려집니다: "자동화 된 쿼리 혼자에 신뢰 되지 발생 합니다 만족 스러운 결과." "

동시에 기업 네트워크 데이터를 조직 하 고 (예: 전자 메일, 오피스 문서, 웹 페이지, 오디오 파일 및 등), 구조화 되지 않은 그리고 데이터는 별도 상태 검색에 대 한 준비가 되지 않습니다. 발생 하는 또 다른 검색 법: 당신이 모르는 뭔가 원하는 걸 볼 수 없다.

닐슨 노먼 그룹 결과 설문 조사를 통해 사용 패턴에 대 한 정보 검색 엔진 스스로 영리 하 고, 대부분의 사용자에 대 한 더 정확 하 고 포괄적인 검색 결과 함께 수 있도록 조치 해야 합니다. 대부분의 사람들은 기존 검색의 한계를 극복 하기 위해 고급 검색 기술로 투쟁 필요가 없습니다. 아주 최소한, 대부분 기업에서 필요 그들의 검색 메커니즘을 확인 증가 원시 데이터의 분류에 그들의 입력 하 고 전용된 팀 유지 보수 및 업그레이드 전문 검색 엔진을 채택.

자율성과 같은 회사, 빨리, 구글, 북부 빛, 진실성, Vivisimo 제공 다양 한 기술적인 방법 사용 하 여 엔터프라이즈 검색 엔진. Google은 그것의 자신의 "PageRank" 및 텍스트 일치 기술을. 자율성 개념 검색 (일치 하는 개념) 기술, 베이지안 결정 규칙 유추 기법, 등 등을 사용 합니다.

전문 검색 엔진 초점 Globalspec 엔지니어링 정보, 일반적으로 강력한 검색 엔진 보다 나은 결과 제공할 수 있는 등의 특정 영역에. IBM은 현재는 Webfountain 공부 하 고, 지속적으로 정보를 검색 하 고 콘텐츠 참조를 제공 하기 위해 자연 언어 분석을 사용 하는 동안, 콘텐츠를 분류 하는 프로그램의 수천을 실행 합니다. Webfountain는 매우 복잡 한 쿼리를 추적 하는 회사 또는 제품의 가시성을 위해 설계 되었습니다.

그러나

, 기대 하지 않습니다 검색 엔진 영역에서 주요 돌파구 최근. "오늘날의 검색 엔진, 음악의 역사에서 8 트랙 테이프 처럼" 있다 게리 플레이크, 야 후의 검색 연구소에서 수석 과학자. "적어도 지금이 생겨나게 검색 결과-의 궁극적인 법칙에 셰익스피어의 라인을 인용의 자유를가지고:" 하루 종일 길고 한번 소유, 그것은 발견 추구에서 노력 얻은 값을 초과 하면.