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Googles neuer Head of Search – Prabhakar Raghavan

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Der neue Leiter der Google-Suche, Prabhakar Raghavan, steht an der Spitze der suchbezogenen Forschung.Ein Schwerpunkt seiner Forschung umfasst die Mitautorenforschung zur Linkanalyse aus dem Jahr 2000 sowie die Yahoo-Forschung zu Vertrauen und Misstrauen in Links.

Prabhakar Raghavan hat einen Doktortitel, ist Autor von Büchern und Forschungsarbeiten, ist Mitglied und Leiter verschiedener Informatikorganisationen und so weiter.

Aber was uns in der Such-Community interessiert, ist, wer diese Person ist und wie wird sie die Suche beeinflussen?

Für uns in der SEO-Community ist es von größerem Interesse, sich ein Bild davon zu machen, wer der neue Head of Search ist, denn wo immer er hinführt, müssen wir ihm folgen.

Das ist der Schwerpunkt dieses Artikels.

Es kann hilfreich sein zu verstehen, wer für die Google-Suche verantwortlich ist, wenn Ihr Unternehmen Suchmaschinenmarketing umfasst.

Prabhakar Raghavan war früher bei Yahoo Labs, bevor er zu Google kam.Yahoo Labs lieferte uns solche Innovationen wie TrustRank und Untersuchungen zur Vorhersage, wie Website-Besucher eine Webseite scannen werden, was für die Steigerung des Engagements nützlich ist.

Die Entdeckung der Art von Forschung, die ihn interessierte, hilft dabei, ein Porträt der Person zu zeichnen, die jetzt für die Google-Suche verantwortlich ist.

Eine seiner Forschungsarbeiten aus dem Jahr 2000 heißt beispielsweise „Graph Structure in the Web“.Es geht darum, wie Links nützliche Informationen für Suchmaschinen liefern können.

Das ist interessant, weil es sein Wissen über Links und Link-Spam demonstriert.

In der Zusammenfassung heißt es:

„Das Studium des Webs als Graph ist nicht nur an sich faszinierend, sondern liefert auch wertvolle Einblicke in Webalgorithmen zum Crawlen, Suchen und Entdecken von Gemeinschaften sowie in die soziologischen Phänomene, die seine Entwicklung charakterisieren.“

Andere von ihm mitverfasste Forschungen befassten sich mit der Analyse des Benutzerverhaltens und der Vorhersage dessen, was sie tun würden.

Ein Forschungspapier, das er 2012 veröffentlichte, untersuchte die Bestimmung der nächsten Aktion eines Benutzers.Das Papier heißt: Sind Webbenutzer wirklich Markovianer?

Das Interessante an dieser Forschung ist, dass er grundlegende Annahmen des PageRank in Frage stellt, die zuvor nicht untersucht wurden, und zeigt, dass Algorithmen wie PageRank keine realistischen Modelle des Benutzerverhaltens berücksichtigt haben.

Hier ist, was es sagt:

„Klassische Webalgorithmen wie PageRank verwenden dieses Modell. Einige frühere Arbeiten … bieten schwache Beweise dafür, dass das Verhalten der Benutzer Markovianisch ist.

Uns ist keine frühere Arbeit bekannt, die untersucht hat, ob das Verhalten von Webbenutzern tatsächlich markovisch ist, wodurch die im PageRank und anderen Algorithmen implizierte Annahme gerechtfertigt wird.“

Was dies faszinierend macht, ist, dass es einen neugierigen Geist offenbart, der nicht nur übersehene Fehler in allgemein akzeptierter früherer Arbeit aufdeckt, sondern die Möglichkeiten zum Abrufen von Informationen auf eine Weise umreißt, die den Benutzern besser dient, indem sie tatsächlich versucht, Benutzer zu verstehen.

Ich denke, wenn Sie sich die Forschung ansehen, an der er beteiligt war, versucht ein roter Faden zu verstehen, wie sich Benutzer verhalten, wenn sie sich Suchergebnisse ansehen oder auf einen Link klicken.

Benutzer zu verstehen, um sie besser bedienen zu können, scheint ein grundlegendes Anliegen zu sein.

Hier ist ein weiteres Beispiel seiner Forschung.Es ist ein Papier aus dem Jahr 2011 mit dem Titel „Optimizing Two-Dimensional Search Results Presentation“.

Dies ist eine Untersuchung darüber, wie Benutzer Webseiten und Suchergebnisse scannen.Das Forschungspapier präsentiert Produkt- und Bildsuchen als Beispiel dafür, wie Suchmaschinen Benutzern Daten auf eine Weise präsentierten, die möglicherweise nicht dafür optimiert war, wie Benutzer Webseiten scannen.

Er zeigte, wie Suchmaschinen die Ergebnisse von den relevantesten oben links sortierten und von links nach rechts und von oben nach unten vorgingen, wobei die am wenigsten relevanten Bilder oder Produkte weiter unten auf der Seite und weiter rechts angeordnet waren.

Die Forschung von Raghavan zeigte, dass Benutzer tatsächlich in einem Muster scannten, das einem Dreieck ähnelte, wobei der breite Teil des Dreiecks oben war.Er bemerkte auch, dass es zufällige Elemente gibt, wie Benutzer scannen.

1995 verfasste er gemeinsam mit Rajeev Motwani ein Buch mit dem Titel Randomized Algorithms.

In einer Rezension des Buches in American Scientist heißt es:

„Die von Rajeev Motwani und Prabhakar Raghavan beschriebenen Techniken sind breit gefächert und kraftvoll, daher ist dieses Buch ein wichtiges. Soweit ich in Erfahrung bringen konnte, ist dies das einzige Buch zu dem gesamten Thema … dieser hervorragende Band macht uns stolz!“

Raghavan ist auch Co-Autor von Introduction to Information Retrieval, von dem eine Kopie online verfügbar ist.

Obwohl im Jahr 2008 veröffentlicht, sind die in diesem Buch enthaltenen Informationen ein großartiger Ausgangspunkt für diejenigen, die eine solide Grundlage für die Funktionsweise von Suchmaschinen erlangen möchten, Informationen, die frei von gängigen SEO-Mythen und -Annahmen sind.

Es ist nicht leicht zu lesen, aber solange Sie Begriffe wie „Markov-Ketten“ nachschlagen können, um die Konturen dessen zu verstehen, was es ist, kann sich jeder eine funktionierende Vorstellung davon machen, wie Suchmaschinen funktionieren, was Sie wiederum zu einem besseren SEO macht werden in der Lage sein, gefälschte SEO-Ideen aufzuspüren.

Von besonderem Interesse ist der Abschnitt über die Linkanalyse, der für diejenigen nützlich sein kann, die direkt von Wissenschaftlern wie Raghavan lernen möchten, die maßgeblich an der Entwicklung vieler Ideen beteiligt waren, die Teil des modernen Informationsabrufs sind.

Das wegnehmen

Prabhakar Raghavan ist jemand, der sich intensiv mit der Linkanalyse, der Modellierung des Benutzerverhaltens und unkonventionellen Überlegungen darüber beschäftigt, wie Suchmaschinen besser werden können.