Общие принципы работы поисковых систем. Поисковые системы: состав, функции, принципы работы

Поисковые системы (ПС) уже приличное время являются обязательной частью интернета. Сегодня они громадные и сложнейшие механизмы, которые представляют собой не только инструмент для нахождения любой необходимой информации, но и довольно увлекательные сферы для бизнеса.

Многие пользователи поиска никогда не думали о принципах их работы, о способах обработки пользовательских запросов, о том, как построены и функционируют данные системы. Данный материал поможет людям, которые занимаются оптимизацией и , понять устройство и основные функции поисковых машин.

Функции и понятие ПС

Поисковая система – это аппаратно-программный комплекс, который предназначен для осуществления функции поиска в интернете, и реагирующий на пользовательский запрос который обычно задают в виде какой-либо текстовой фразы (или точнее поискового запроса), выдачей ссылочного списка на информационные источники, осуществляющейся по релевантности. Самые распространенные и крупные системы поиска: Google, Bing, Yahoo, Baidu. В Рунете – Яндекс, Mail.Ru, Рамблер.

Рассмотрим поподробнее само значение запроса для поиска, взяв для примера систему Яндекс.

Запрос обязан быть сформулирован пользователем в полном соответствии с предметом его поиска, максимально просто и кратко. К примеру, мы желаем найти информацию в данном поисковике: «как выбрать автомобиль для себя». Чтобы сделать это, открываем главную страницу и вводим запрос для поиска «как выбрать авто». Потом наши функции сводятся к тому, чтобы зайти по предоставленным ссылкам на информационные источники в сети.

Но даже действуя таким образом, можно и не получить необходимую нам информацию. Если мы получили подобный отрицательный результат, нужно просто переформировать свой запрос, или же в базе поиска действительно нет никакой полезной информации по данному виду запроса (такое вполне возможно при заданных «узких» параметров запроса, как, к примеру, «как выбрать автомобиль в Анадыри»).

Самая основная задача каждой поисковой системы – доставить людям именно тот вид информации, который им нужен. А приучить пользователей создавать «правильный» вид запросов к поисковым системам, то есть фразы, которые будут соответствовать их принципам работы, практически, невозможно.

Именно поэтому специалисты-разработчики поисковиков делают такие принципы и алгоритмы их работы, которые бы давали пользователям находить интересующие их сведения. Это означает, что система, должна «думать» так же, как мыслит человек при поиске необходимой информации в интернете.

Когда он вводит свой запрос в поисковую машину, он желает найти то, что ему надо, как можно проще и быстрее. Получив результат, пользователь составляет свою оценку работе системы, руководствуясь несколькими критериями. Получилось ли у него найти нужную информацию? Если нет, то сколько раз ему пришлось переформатировать текст запроса, чтобы найти ее? Насколько актуальная информация была им получена? Как быстро поисковая система обработала его запрос? Насколько удобно были предоставлены поисковые результаты? Был ли нужный результат первым, или находился на 30-ом месте? Сколько «мусора» (ненужной информации) было найдено вместе с полезными сведениями? Найдется ли актуальная для него информация, при использовании ПС, через неделю, либо через месяц?

Для того чтобы получить правильные ответы на подобные вопросы, разработчики поиска постоянно улучшают принципы ранжирования и его алгоритмы, добавляют им новые возможности и функции и любыми средствами пытаются сделать быстрее работу системы.

Основные характеристики поисковых систем

Обозначим главные характеристики поиска:

Полнота.

Полнота является одной из главнейших характеристик поиска, она представляет собой отношение цифры найденных по запросу информационных документов к их общему числу в интернете, относящихся к данному запросу. Например, в сети есть 100 страниц имеющих словосочетание «как выбрать авто», а по такому же запросу было отобрано всего 60 из общего количества, то в данном случае полнота поиска составит 0,6. Понятно, что чем полнее сам поиск, тем больше вероятность, что пользователь найдет именно тот документ, который ему необходим, конечно, если он вообще существует.

Точность.

Еще одна основная функция поисковой системы – точность. Она определяет степень соответствия запросу пользователя найденных страниц в Сети. К примеру, если по ключевой фразе «как выбрать автомобиль» найдется сотня документов, в половине из них содержится данное словосочетание, а в остальных просто есть в наличии такие слова (как грамотно выбрать автомагнитолу, и установить ее в автомобиль»), то поисковая точность равна 50/100 = 0,5.

Чем поиск точнее, тем скорее пользователь найдет необходимую ему информацию, тем меньше разнообразного «мусора» будет встречаться среди результатов, тем меньше найденных документов будут не соответствовать смыслу запроса.

Актуальность.

Это значимая составляющая поиска, которую характеризует время, проходящее с момента опубликования информации в интернете до занесения ее в индексную базу поисковика.

К примеру, на следующий день после возникновения информации о выходе нового iPad, множество пользователей обратилась к поиску с соответствующими видами запросов. В большинстве случаев информация об этой новости уже доступна в поиске, хотя времени с момента ее появления прошло очень мало. Это происходит благодаря наличию у крупных поисковых систем «быстрой базы», которая обновляется несколько раз за день.

Скорость поиска.

Такая функция как скорость поиска теснейшим образом связана с так называемой «устойчивостью к нагрузкам». Ежесекундно к поиску обращается огромное количество людей, подобная загруженность требует значительного сокращения времени для обработки одного запроса. Тут интересы, как поисковой системы, так и пользователя целиком совпадают: посетитель хочет получить результаты как можно быстрее, а поисковая система должна отработать его запрос тоже максимально быстро, чтобы не притормозить обработку последующих запросов.

Наглядность.

Наглядное представление результатов является важнейшим элементом удобства поиска. По множеству запросов поисковая система находит тысячи, а в некоторых случаях и миллионы разных документов. Вследствие нечеткости составления ключевых фраз для поиска или его не точности, даже самые первые результаты запроса не всегда имеют только нужные сведения.

Это значит, что человеку часто приходится осуществлять собственный поиск среди предоставленных результатов. Разнообразные компоненты страниц выдачи ПС помогают ориентироваться в поисковых результатах.

История развития поисковых систем

Когда интернет только начал развиваться, число его постоянных пользователей было небольшим, и объем информации для доступа был сравнительно невеликим. В основном доступ к этой сети имели лишь специалисты научно-исследовательских сфер. В то время, задача нахождения информации не была столь актуальна как сейчас.

Одним из самых первых методов организации широкого доступа к ресурсам информации стало создание каталогов сайтов, причем ссылки на них начали группировать по тематике. Таким первым проектом стал ресурс Yahoo.com, который открылся весной 1994-ого года. Впоследствии когда количество сайтов в Yahoo-каталоге существенно увеличилось, была добавлена опция поиска необходимых сведений по каталогу. Это еще не было в полной мере поисковой системой, так как область такого поиска была ограничена только сайтами, входящими в данный каталог, а не абсолютно всеми ресурсами в интернете. Каталоги ссылок весьма широко использовались раньше, однако в настоящее время, практически в полной мере утратили свою популярность.

Ведь даже сегодняшние, громадные по своим объемам каталоги имеют информацию о незначительно части сайтов в интернете. Самый известный и большой каталог в мире имеет информацию о пяти миллионах сайтов, когда база Google содержит информацию о более чем 25 миллиардов страниц.

Самой первой настоящей поисковой системой стала WebCrawler, возникшая еще в 1994-ом году.

В следующем году появились AltaVista и Lycos. Причем первая была лидером по поиску информации очень длительное время.

В 1997-ом году Сергей Брин вместе с Ларри Пейджем создал машину поисковую Google как исследовательский проект в Стэндфордском университете. Сегодня именно Google, самая востребованная и популярная поисковая система в мире.

В сентябре 1997-ом году была анонсирована (официально) ПС Yandex, которая в настоящий момент является самой популярной системой поиска в Рунете.

По данным на сентябрь 2015 года , доли поисковых систем в мире распределены следующим образом:

• Google - 69,24 %;
• Bing - 12,26 %;
• Yahoo! - 9,19 %;
• Baidu - 6,48 %;
• AOL - 1,11 %;
• Ask - 0,23 %;
• Excite - 0,00 %

По данным на декабрь 2016 года , доли поисковых систем в Рунете:

• Яндекс - 48,40%
• Google - 45,10%
• Search.Mail.ru - 5,70%
• Rambler - 0,40%
• Bing - 0,30%
• Yahoo - 0,10%

Принципы работы поисковой системы

В России главной системой поиска является Яндекс, затем Google, а потом Поиск@Mail.ru. Все большие системы поиска имеют свою структуру, которая весьма отличается от других. Но все-таки можно выделить общие для всех поисковиков основные элементы.

Модуль индексирования.

Данный компонент состоит из трех программ-роботов:

Spider (по англ. паук) – программа которая предназначена для того чтобы скачивать веб-страницы. «Паук» скачивает определенную страницу, одновременно извлекая из нее все ссылки. Скачивается код html практически с каждой страницы. Для этого роботы используют HTTP-протоколы.

«Паук» функционирует следующим образом. Робот передает запрос на сервер “get/path/document” и иные команды запроса HTTP. В ответ программа-робот получает поток текста, который содержит информацию служебного вида и, естественно, сам документ.

• URL скаченной страницы;
• дата, когда осуществлялось скачивание страницы;
• заголовок http-ответа сервера;
• html-код, «тела» страницы.

Crawler («путешествующий» паук). Данная программа автоматически заходит на все ссылки, которые найдены на странице, а также выделяет их. Его задача – определиться, куда в дальнейшем должен заходить паук, основываясь на этих ссылках или исходя из заданного списка адресов.

Indexer (робот-индексатор) – это программа, анализирующая страницы, которые скачали пауки.

Индексатор полностью разбирает страницу на составные элементы и проводит их анализ, применяя свои морфологические и лексические виды алгоритмов.

Анализ проводится над разнообразными частями страницы, такими как заголовки, текст, ссылки, стилевые и структурные особенности, теги html и др.

Таким образом, модуль индексирования дает возможность проходить по ссылкам заданного количества ресурсов, скачивать страницы, извлекать ссылочную массу на новые страницы из полученных документов и делать подробный их анализ.

База данных

База данных (или индекс поисковика) - комплекс хранения данных, массив информации в котором сохраняются определенным образом переделанные параметры каждого обработанного модулем индексации и скачанного документа.

Поисковый сервер

Это самый важный элемент всей системы, потому что от алгоритмов, лежащих в основе ее функциональности, прямо зависит скорость и, конечно же, качество поиска.

Поисковый сервер работает следующим образом:

• Запрос, который идет от пользователя подвергается морфологическому анализу. Информационное окружение любого документа, имеющегося в базе, генерируется (оно и будет в дальнейшем отображаться как сниппет, т.е. информационное поле текста соответствующего данному запросу).
• Полученные данные передают как входные параметры специализированному модулю ранжирования. Они обрабатываются по всем документам, и в итоге для каждого такого документа рассчитывается свой рейтинг, который характеризует релевантность такого документа запросу пользователя, и иных составляющих.
• В зависимости от условий заданных пользователем этот рейтинг вполне может быть подкорректирован дополнительными.
• Затем генерируется сам сниппет, т.е. для любого найденного документа из соответствующей таблицы извлекают заголовок, аннотацию, наиболее отвечающую запросу, и ссылка на этот документ, при этом найденные словоформы и слова подсвечивают.
• Результаты полученного поиска передаются осуществившему его человеку в виде страницы, на которую выдают поисковые результаты (SERP).

Все эти элементы тесно связаны между собой и функционируют, взаимодействуя, образовывая отчетливый, но достаточно непростой механизм функционирования ПС, требующий громадных затрат ресурсов.

В повседневной речи под термином «поисковая система» понимается программное обеспечение, состоящее из базы данных документов, снабженной пользовательским интерфейсом, позволяющим пользователю получить упорядоченное подмножество этих документов как ответ на его поисковый запрос. Основная задача поисковой системы заключается в выборе наилучшего возможного подмножества в ответ на конкретный запрос, то есть множества документов, которые оптимально соответствуют тому, что ищет пользователь (обычно в порядке убывания релевантности).

Самыми распространенными примерами поисковых систем, используемых повсюду, являются поисковые системы для Веба (такие как Google и Yahoo), которые применяются для обнаружения текстовой информации (например, документы в формате HTML и PDF), хранящейся на веб-серверах, расположенных по всему миру. Схожие технологии применяются и при поиске информации в корпоративных внутренних сетях.

Формальные компоненты поисковой системы

Большинство поисковых систем состоит из двух основных независимых компонентов: компонента индексирования и компонента поиска. Пользователю доступен только поисковый компонент. Компонент индексирования используется для создания внутреннего эффективного представления данных, в которых будет производиться поиск необходимой информации, а поисковый компонент отвечает за получение результатов из внутренней базы данных в ответ на поисковый запрос пользователя.

Компонент индексации выполняет функцию преобразования документов среды, в которой ведется поиск, в адекватное внутреннее представление поисковой системы. Множество документов, среди которых будет вестись поиск, называется универсумом. Для поисковой системы Интернета это страницы, которые мы загружаем из сети, для графической поисковой системы им будет являться набор изображений, а для академической поисковой системы универсум будет представлен, например, собранием работ, статей и книг. Множество документов, являющееся внутренним представлением универсума, называется репозиторием. Репозиторий, как правило, содержит документы с привязанными к ним соответствующими уникальными идентификаторами (их принято обозначать DOCID). Каждое представление документа из универсума в репозитории зависит в первую очередь от поисковой системы.

Рассмотрим компонент поиска, который обращается к документам, расположенным в репозитории для того, чтобы осуществить выборку, соответствующую поисковому запросу. Формально поисковый компонент может быть представлен как программа, реализующая преобразование поискового запроса, то есть конечной строки, введенной пользователем, во множество документов, релевантных этому запросу. Поисковый запрос принято считать состоящим из терминов, являющихся атомарными словами, поиск которых ведется, и операторов, описывающих способы интерпретации терминов. Например, в поисковом запросе «цепи Маркова» запрос состоит из терминов «Маркова» и «цепи». Оператором в данном случае будет являться логическое «И», что описывает ситуацию, когда нам необходимы документы, содержащие оба этих термина. Количество возвращаемых документов называется эффективностью поиска для данного поискового запроса.

Результат работы компонента поиска - это информация, предоставляемая пользователю. Элементы возвращаемого множества - это все документы, которые поисковая система сочла подходящими для включения в результирующий набор. Более того, элементы в результирующем множестве расположены в таком порядке, что первый считается более значимым для пользователя, чем второй, и т.д. Точность определяется долей возвращенных документов, которые фактически релевантны.

Здесь понятие релевантности является абсолютно произвольным и полностью зависит от поисковой системы (или, возможно, от ее пользователей).

Рассмотрим проблему получения результирующего множества документов на основании поискового запроса и репозитория. Поисковая система обычно осуществляет выборку в два этапа:

Выбор множества претендентов из репозитория - такого, что все элементы в нем в той или иной степени релевантны поисковому запросу. Определение релевантности на данном этапе очень приближенное. Например, может быть использован логический метод, рассматриваемый далее.

Для каждого документа множества претендентов определяется его релевантность, а затем множество сортируется в порядке уменьшения релевантности. В процессе сортировки некоторые элементы, имеющие релевантность ниже порогового значения, могут быть исключены из выборки.

Логический метод определения множества претендентов

Рассмотрим процесс определения множества претендентов, который обычно происходит с использованием логического метода. Основная идея данного метода заключается в том, что результирующее множество поискового запроса (такого, например, как «цепи Маркова») должно содержать только страницы, относящиеся ко всем уникальным терминам запроса (в данном случае ими будут являться «Маркова» и «цепи»). Затем ответ на поисковый запрос может быть дан после просмотра всех документов, содержащих термины «Маркова» и «цепи», используя документы, содержащие пересечение этих терминов как результирующее множество претендентов.

Так происходит по той причине, что основной задачей компонента индексации является построение инвертированного индекса, являющегося структурой данных, в которой терминам в соответствие ставятся документы (или DOCID), содержащие эти слова (как расширение, например, в поисковой системе изображений, термин «лицо» может быть привязан ко всем документам, которые классифицируются как содержащие лица).

Продолжаем уроки по продвижению сайтов. Сегодня речь пойдет о том, как работают поисковые системы.

Каждый день в Интернете появляются тысячи сайтов, и большинство из них стремится занять почетный ТОП в поисковой системе по разнообразным ключевым запросам. Это веб-мастеру возможно осуществить только в том случае, если присутствует хотя бы начальное (а лучше, углубленное собственным опытом) понимание того, что есть поисковая система и каковы принципы ее работы.

Поисковая система (ПС) — это, говоря современным языком, попытка упорядочить и классифицировать информацию на веб-сайтах. При этом ПС имеют свои принципы оценки, что же такое достойный сайт, а что мусор.

Хороший и достойный сайт — это сайт, который соответствует требованиям системы, разработанных с учетом поведения реальных пользователей. Такой веб-ресурс наполнен уникальным контентом, знаком с юзабилити и регулярно обновляется. При этом одного только красивого текстового наполнения недостаточно, чтобы сайт оказывался в ТОПе поисковой выдачи. Необходимо «подготовить» его к индексированию. Для пониманию, как это сделать, лучше изначально разобраться, каковы же способы и принципы работы пресловутых Google или Yandex.

Из чего состоят поисковые системы

Для начала нужно сказать о том, из каких компонентов состоит поисковая система. Без понимания этого будет бесполезно объяснять процесс и принципы работы.

Итак, SEO мастер всегда должен помнить о таких участниках процесса, как:

• Spider (паук или спайдер) — программа, подобная браузеру, созданная для скачивания страниц для проверки и запоминания.
• Crawler (краулер, паук-путешественник) — очень важный компонент, программа, которая инспектирует ссылки на странице ресурса, переходя по ним.
• Indexer (индексатор) — программа для изучения страниц, любезно скачанных для нее спайдером.
• Database (база данных) — огромный каталог обработанных системой страниц сайтов.
• Search engine results (система выдачи результатов) — именно эта огромная система извлекает необходимые результаты из каталога. Именно ради нее и старается сеошник, стараясь обхитрить ее таким образом, чтобы она показывала результаты определенного характера.
• Web server (веб-сервер) — веб-сервер, «связной» между конечным пользователем и самой поисковой системой.

Принцип работы

Теперь, когда понятен список «главных действующих лиц», можно перейти к системе работы поисковой системы. Конечно, сценарий может варьироваться, но общие принципы будут сохраняться:

1. Spider получает указание скачать некую страницу сайта для дальнейшего исследования.

2. Страница скачана, и в дело вступает паук-путешественник, который начинает скрупулезно переходить по ссылкам на странице, постоянно кочуя по ним, пока не исследует все. Далее он «рапортует» об этом, и если нашел ссылки на посторонние ресурсы, процесс начинается заново.

3. Как только новый контент найден, Spider снова засылает туда Crawler на исследование ссылок. Этот процесс может длиться вечно, собственно, он и является бесконечным, ведь интернет никогда не остается статичным: появляются и исчезают веб-сайты, меняется контент, структура, изменяется код и так далее.

4. Следующий этап — вторая часть важных операций. Происходит встраивание проанализированных ресурсов в общий индекс поисковой системы. Как точно это происходит, не знает никто, за исключением самой системы. Думается, что множество сеошников готовы были бы временно продать душу какому-нибудь SEO-дьяволу, чтобы уметь предсказать результат формирования рейтинга. А так как пока таких возможностей нет, приходится детально изучать правила работы системы, копить ценнейший опыт и учиться делать сайты только «для людей».

Напоследок хотелось бы сказать о важности постоянного изменения контента на страницах подведомственного ресурса. Это могут быть добавления статей, лента новостей, что-то еще, в зависимости от цели и структуры Вашего сайта. Даже если в старой статье появится новая ссылка, поисковые роботы с жаром направятся туда, ибо для них это будет уже новый контент. Система заметит это очень быстро, так как анализ содержимого однажды проиндексированных веб-ресурсов не стихает ни днем, ни ночью.

Если вы даже, например, написали все статьи по всем ключевым словам вашей темы — все равно нужно обновлять (хотябы изредка) ваш сайт. Тут вы сами можете придумать, как это сделать. Например, можно сделать сервис «Вопрос-ответ». Пользователи будут задавать вопросы, а вы переодически публиковать ответы — ваш сайт будет жив.

Также позаботьтесь о бесперебойной работе сайта, не экономьте на хостере и его услугах. Если даже самый распрекрасный сайт часто будет «лежать», поисковые боты расценят его как недостойный и «умирающий» ресурс, и тем меньше система будет стремиться проиндексировать его.

В одном из своих интервью Гари Флэйк (руководитель исследовательской лаборатории Yahoo!) сказал: «Если бы Web-поиск был совершенен, он бы выдавал ответ на каждый запрос, и это происходило бы так, будто на вопрос отвечает умнейший человек в мире, у которого есть под рукой вся справочная информация, и все это выполняется меньше, чем за мгновение». Пока же современные системы предоставляют визуальный интерфейс для анализа «препарированной» ими подборки документов.

1. Навигация по сети.
Альтернативным способом поиска является поиск объектов и их взаимосвязей, выделенных автоматически из текста документов в фазе ETL-процесса. Этот способ позволяет исследовать связи объектов из документов без указания контекстного критерия на фильтрацию документов. Например, можно произвести поиск взаимосвязей объекта «Чейни» с другими объектами (рис. 1). Это можно использовать для навигации к нужным объектам, для получения и анализа документов о связях этих объектов. Дальнейшее развитие методов анализа связей объектов связано с решением задач типизации связей между объектами. В свою очередь, их решение ограничено качеством синтаксических анализаторов русского языка и тезаурусов.

Очень полезен метод навигации в подборке документов с использованием OLAP-технологии. Система «на лету» строит многомерное представление полученной подборки документов с измерениями из полей карточки: рубрики, авторы, дата публикации, источники. Аналитик может погружаться в элементы разных измерений (например, в регионы федерального округа), просматривать документы в ячейках с нужными значениями частот и др. Дополнительно могут использоваться общие методы анализа и прогноза данных. На рис. 3 показана схема получения списка публикаций из ячейки двумерного распределения публикаций по регионам и подрубрикам рубрики «Политика». Этот метод используется при анализе динамики публикаций и факторов, ее определяющих

2. Автоматическое аннотирование.

Открытые источники информации делают доступными огромное количество публикаций и тем самым ставят проблему эффективной работы с большими объемами документов. Предоставление сжатого смысла первоисточников в виде аннотаций в несколько раз повышает скорость анализа. Однако, наш опыт показывает, что аннотации - статичный результат, он используется при анализе «бумажных» документов, а при анализе коллекций электронных документов более наглядное и структурированное представление содержания одного или коллекции электронных документов дает интерактивная семантическая карта взаимосвязей тем документов. Современные системы аналитической обработки текстовой информации обладают средствами автоматического составления аннотаций. При этом существует два подхода к решению этой задачи.

1. В первом подходе программа-аннотатор извлекает из первоисточника небольшое количество фрагментов, в которых наиболее полно представлено содержание документа. Это могут быть предложения, содержащие термы запроса; фрагменты предложений с окружением термов несколькими словами и др. В более развитых системах выделяются предложения, прямо содержащие ключевые темы документа (но не кореферентные ссылки на них).
2. В) При втором подходе аннотация представляет собой синтезированный документ в виде краткого содержания. Аннотация, сформированная в соответствии с первым подходом, качественно уступает получаемой при синтезе. Для повышения качества аннотирования необходимо решить проблему обработки кореферентных ссылок в русском языке. Еще одной проблемой, возникающей при синтезе аннотаций, является отсутствие средств семантического анализа и синтеза текста на русском языке, поэтому сервисы аннотирования ориентированы либо на узкую предметную область, либо требуют участия человека.

Большинство программ-аннотаторов построены по принципу выделения фрагментов текста. Так, исследовательская система eXtragon ориентирована на аннотирование Web-документов. Для каждого предложения документа вычисляется вес на основе информации о ключевых словах, значимых словосочетаниях, их месте в тексте и присутствии в запросе, после чего предложения ранжируются, и из нескольких фраз с максимальным весом составляется реферат. В системе «Аналитический курьер» аннотация документа автоматически формируется из его фрагментов, а ее объем зависит от главных тем документа и настроек. В аннотацию по объектам или проблемам могут включаться анафорические предложения документа. Кроме этого, имеется компонент создания общей аннотации на основе взаимосвязей тем в семантической сети этой подборки документов.

Здравствуйте, дорогие читатели! С вами Екатерина Калмыкова. Сегодняшняя статья будет посвящена такому понятию, как поисковая система, что это такое, для чего она нужна. Также мы подробно рассмотрим разновидности поисковых систем в интернете.

Если у вас возник вопрос: «Зачем мне знать про эти поисковые системы?», то я отвечу так. Когда вы едите вкусный суп в ресторане, хотелось бы вам знать, из каких ингредиентов он приготовлен, чтобы повторить его самостоятельно дома? Ведь если вас устраивает конечный результат, то есть вкус супа, то наверняка вам интересно было бы узнать, что привело к такому результату?

Также можно сказать и про работу с поисковой системой (ПС). Если вы в будущем создадите свой блог, то зная работу ПС вам не придется обращаться за помощью к специалистам. Вы сможете самостоятельно вести таким образом свой проект, чтобы поисковая система его видела и показывала другим пользователям. Ведь именно от этого будет зависеть посещаемость вашего ресурса и соответственно заработок.

Итак, приступим.

Что такое поисковая система?

Поисковая система — это специальный ресурс в Интернете, который выдает информацию пользователю в соответствии с его запросом. То есть этот ресурс собирает все данные в глобальной сети, все веб-проекты и при поступлении от пользователя определенного запроса выдает необходимую искомую информацию путем направления его, например, на тематический блог или сайт.

Таким образом, после создания своего проекта ваша задача будет попасть в выдачу, то есть в «список» или базу поисковой системы. Поскольку продвижение сайта в интернете просто не возможно без использования какой-либо поисковой системы, поэтому вам необходимо будет позаботиться о качестве своего ресурса, о внутренней и внешней его оптимизации. Как это сделать мы поговорим в следующих статьях. Так что , чтобы не пропустить.

А пока, если вы решили создать свой блог, то рекомендую прочитать вот эти статьи:

Поскольку новые веб-ресурсы появляются практически каждый день, то соответственно и база поисковых систем должна постоянно обновляться. Каждый вновь созданный сайт должен проиндексироваться роботом. Говоря простыми словами, помощники ПС – роботы должны познакомиться с новым ресурсом и передать эти данные самой поисковой системе.

Ну, тут вы, наверное, догадались, что при посещения вашего блога роботом ему все должно понравиться. От этого гостя и будет зависеть ваша дальнейшая судьба.

Как сделать, чтобы робот от вашего проекта остался в полном восторге я расскажу в одной из следующих статей. Не пропустите, будет интересная и весьма любопытная информация, которой я с вами поделюсь.

Работа поисковых систем

Вся работа, связанная с ПС, начинается с ввода искомого запроса в поисковой строке. Что могут искать пользователи? Да что угодно, начиная от рецепта пирожков с капустой и заканчивая извечным вопросом «как заработать денег побольше ничего не делая».

Чтобы именно ваш ресурс выходил в качестве ответа на вопрос, необходимо опережать своих конкурентов. Для этого и нужно обратить особое внимание на продвижение своего проекта, куда входят такие мероприятия как написание качественного оптимизированного контента, то есть отвечающего на запросы статьи, улучшение поведенческого фактора, то есть чтобы вашему читателю было интересно находится на ресурсе, это улучшение юзабилити, то есть удобство посетителя и многие другие факторы. Это мы все научимся с вами делать.

Компоненты поисковых систем

А что же помогает поисковикам, например, тому же Гугл индексировать ваш ресурс?

1. Агенты — это работники, выполняющий основную часть работу — индексируют и анализируют сайты.
2. Пауки (spider) – программа, которая может скачивать страницы веб-ресурса и собирать общую информацию о нем.
3. Кроулеры (crawler) – программа, отыскивающая все ссылки на страницах, переходя по которым разыскивает новые данные не знакомые поисковикам.
4. Индексатор (indexer) – анализирует текст, заголовки, стиль и др.
5. Роботы - индексируют страницы вашего контента, а также изучают разнообразные ссылки.

Для того чтобы индексация происходила так, как нужно вам вы и создаете специальный документ «robots.txt». Он позволяет системе проверять только те страницы, которые вам нужно, и убирать то, что видеть не следует.

Виды поисковых систем

Существуют несколько вариантов информационно — поисковых систем:

• Каталоги. Простое сравнение поиска – это книжная полка в библиотеке. Там все хранится в подкатегориях и категориях определенной тематики. Если вы попали в такой поисковик, то поверьте, информация, которую вы там найдете, будет более чем полезна и понятна для вашего восприятия. Догадались о каком распространенном сайте идет речь? Конечно же о википедии, которая собрала в себе целый справочник полезной информации.
• Поисковые указатели. Поиск в данных осуществляется за счет ключевых фраз. Это и удобно и неудобно одновременно. Думаю, меня поймут те люди, которые ищут, например, «Девушка показывает класс», чтобы найти как девушка показывает большой палец вверх, а в поиске вылезает что-то не очень приличное. 🙂 Такой вид поиска характеризирует большую часть поисковых систем.
• Рейтинговые системы. Определяют вашу популярность за счет количества посещений. Конечно, не самый лучший критерий, так как не всегда учитывается полезность и качественность самого ресурса. Пример такой системы – это интернет ресурс alexa.com.

Поисковые сервера подразделяются также на общие и специализированные . Общие поисковики сортируют информационные данные без всякого отбора по всем известным им веб-ресурсам. К ним относятся Яндекс, Рамблер, Гугл. Специализированные — осуществляют сортировку по используемому языку.

Также поисковые системы могут делиться на региональное и мировое распространение .

На сегодняшний день все поисковики постоянно совершенствуют свои алгоритмы по отбору качественных, релевантных ресурсов.

Немного истории

В Рунете ПС появились в 1996 года – это Апорт и Рамблер. Годом позже в 1997 году образовался Яндекс, а еще годом позже в 1998 году появился еще один конкурент – Google. В настоящий момент наиболее популярные – это Яндекс и Google.

Какие же поисковики сейчас наиболее популярны?

Приведем статистику:

Как вы видите, сейчас в России наибольшей популярностью пользуется Яндекс, наряду с Гугл и Мэйл.

Таким образом, вы можете увидеть топ поисков, на которые вам следует ориентироваться при создании и продвижении своего проекта.

Поисковая система Яндекс (Yandex)

Принцип работы следующий: в поисковую строку вводите искомый запрос, нажимаете «Найти» и смотрите выдачу. Яндекс подобрал вам 13 млн. ответов на ваш запрос. Искать можно также в картинках, видео, маркете (смотрим левую колонку).

Дополнительно вы можете настроить регион для поиска. Для этого необходимо в строке поиска нажать на значок рядом с крестиком и в окне фильтра выбрать нужный регион.

Поисковая система Гугл (Google)

Гугл работает по аналогии с Яндекс. Искать информацию можно в разных разделах: картинки, видео, новости, карты и т.д.

Если вы нажмете на «Инструменты поиска», то откроется панель с настройками, где вы можете выбрать регион, язык и за какое время осуществить поиск информации.

Теперь вы знаете, какие системы поиска существуют в интернете, также вы увидели самые популярные из них, и теперь, вооруженные информацией вы можете налаживать свои связи и взаимодействие с поисковиками.

На сегодня все. Как Вам статья?

Всем пока.

Советую на обновление блога, чтобы не пропустить выход свежих новостей.

Екатерина Калмыкова