Sitemap

หัวหน้าฝ่ายค้นหาคนใหม่ของ Google – Prabhakar Raghavan

การนำทางอย่างรวดเร็ว

Prabhakar Raghavan หัวหน้าฝ่ายการค้นหาของ Google คนใหม่ อยู่ในระดับแนวหน้าของการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาจุดสนใจของงานวิจัยของเขารวมถึงการวิจัยการเขียนร่วมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ลิงก์จนถึงปี 2000 รวมถึง Yahoo Research เกี่ยวกับความไว้วางใจและความไม่ไว้วางใจในลิงก์

Prabhakar Raghavan มีปริญญาเอก เป็นผู้ประพันธ์หนังสือและงานวิจัย เป็นสมาชิกและเป็นผู้นำขององค์กรวิทยาการคอมพิวเตอร์ต่างๆ เป็นต้น

แต่สิ่งที่เราในชุมชนการค้นหาสนใจคือบุคคลนี้คือใคร และจะส่งผลต่อการค้นหาอย่างไร

สิ่งที่น่าสนใจกว่าสำหรับเราในชุมชน SEO คือการได้ภาพว่าใครเป็นหัวหน้าการค้นหาคนใหม่ เพราะไม่ว่าเขาจะไปที่ใด เราจะต้องปฏิบัติตาม

นั่นคือจุดสนใจของบทความนี้

การทำความเข้าใจว่าใครเป็นผู้รับผิดชอบ Google Search อาจเป็นประโยชน์หากธุรกิจของคุณเกี่ยวข้องกับการตลาดผ่านการค้นหา

Prabhakar Raghavan เคยทำงานที่ Yahoo Labs ก่อนที่จะมาที่ GoogleYahoo Labs ให้นวัตกรรมดังกล่าวแก่เรา เช่น TrustRank และการวิจัยในการคาดการณ์ว่าผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์จะสแกนหน้าเว็บหรือการประกันตัวอย่างไร ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับการเพิ่มการมีส่วนร่วม

การค้นพบงานวิจัยประเภทต่างๆ ที่เขาสนใจช่วยวาดภาพบุคคลที่ปัจจุบันดูแล Google Search

ตัวอย่างเช่น งานวิจัยชิ้นหนึ่งของเขาจากปี 2000 เรียกว่า โครงสร้างกราฟในเว็บเป็นความกังวลว่าลิงก์สามารถให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับเครื่องมือค้นหาได้อย่างไร

ที่น่าสนใจเพราะมันแสดงให้เห็นถึงความรู้ของเขาเกี่ยวกับลิงก์และลิงก์สแปม

นามธรรมระบุว่า:

“การศึกษาเว็บในรูปแบบกราฟไม่เพียงแต่มีความน่าสนใจในตัวเองเท่านั้น แต่ยังให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับอัลกอริธึมของเว็บสำหรับการรวบรวมข้อมูล การค้นหา และการค้นพบของชุมชน และปรากฏการณ์ทางสังคมวิทยาที่บ่งบอกถึงวิวัฒนาการของมัน”

งานวิจัยอื่นๆ ที่เขาร่วมเขียนได้ศึกษาการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และคาดการณ์ว่าพวกเขาจะทำอะไร

บทความวิจัยที่เขาตีพิมพ์ในปี 2555 ได้สำรวจการกำหนดการดำเนินการต่อไปของผู้ใช้บทความนี้มีชื่อว่า Are Web Users really Markovian?

สิ่งที่น่าสนใจเกี่ยวกับการวิจัยครั้งนี้คือ เขาตั้งคำถามกับสมมติฐานพื้นฐานของ PageRank ที่ยังไม่เคยศึกษามาก่อน และแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมอย่าง PageRank ไม่ได้คำนึงถึงแบบจำลองพฤติกรรมผู้ใช้ที่สมจริง

นี่คือสิ่งที่พูดว่า:

“อัลกอริธึมเว็บแบบคลาสสิก เช่น PageRank ใช้โมเดลนี้ งานก่อนหน้านี้บางส่วน… มีหลักฐานที่อ่อนแอในการสนับสนุนพฤติกรรมของผู้ใช้ที่เป็น Markovian

เราทราบดีว่าไม่มีงานก่อนหน้านี้ที่ตรวจสอบว่าพฤติกรรมของผู้ใช้เว็บเป็น Markovian จริงหรือไม่ ดังนั้นจึงเป็นการพิสูจน์สมมติฐานโดยปริยายใน PageRank และอัลกอริธึมอื่นๆ”

สิ่งที่ทำให้สิ่งนี้น่าทึ่งก็คือมันเผยให้เห็นจิตใจที่อยากรู้อยากเห็นซึ่งไม่เพียงแค่มองข้ามข้อบกพร่องในงานที่เป็นที่ยอมรับกันโดยทั่วไปเท่านั้น แต่ยังสรุปความเป็นไปได้สำหรับการดึงข้อมูลในลักษณะที่ให้บริการผู้ใช้ได้ดีขึ้นโดยพยายามทำความเข้าใจผู้ใช้จริง ๆ

ฉันคิดว่าถ้าคุณดูงานวิจัยที่เขาเกี่ยวข้อง เธรดทั่วไปกำลังพยายามทำความเข้าใจว่าผู้ใช้มีพฤติกรรมอย่างไรเมื่อดูผลการค้นหาหรือเมื่อพวกเขาคลิกลิงก์

การทำความเข้าใจผู้ใช้เพื่อให้บริการพวกเขาได้ดียิ่งขึ้นดูเหมือนจะเป็นประเด็นสำคัญ

นี่เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของงานวิจัยของเขาเป็นบทความจากปี 2011 ชื่อ การเพิ่มประสิทธิภาพการนำเสนอผลการค้นหาสองมิติ

นี่เป็นงานวิจัยเกี่ยวกับวิธีที่ผู้ใช้สแกนหน้าเว็บและผลการค้นหาเอกสารการวิจัยนำเสนอการค้นหาผลิตภัณฑ์และรูปภาพเป็นตัวอย่างของวิธีที่เครื่องมือค้นหานำเสนอข้อมูลแก่ผู้ใช้ในลักษณะที่อาจไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับวิธีที่ผู้ใช้สแกนหน้าเว็บ

เขาแสดงให้เห็นว่าเสิร์ชเอ็นจิ้นเรียงลำดับผลลัพธ์จากสิ่งที่เกี่ยวข้องมากที่สุดที่ด้านซ้ายบนและดำเนินการในลักษณะจากซ้ายไปขวาและจากบนลงล่าง โดยให้รูปภาพหรือผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องน้อยที่สุดอยู่ด้านล่างในหน้าและรายการอื่นๆ ทางด้านขวา

การวิจัยของ Raghavan พบว่าผู้ใช้สแกนจริงในรูปแบบที่คล้ายกับสามเหลี่ยม โดยให้ส่วนที่กว้างของรูปสามเหลี่ยมอยู่ด้านบนเขายังตั้งข้อสังเกตอีกว่ามีการสุ่มองค์ประกอบในการสแกนผู้ใช้

ในปี 1995 เขาได้ร่วมเขียนหนังสือกับ Rajeev Motwani ชื่อ Randomized Algorithms

บทวิจารณ์หนังสือใน American Scientist ระบุว่า:

“เทคนิคที่ Rajeev Motwani และ Prabhakar Raghavan อธิบายนั้นมีความหลากหลายและทรงพลัง ดังนั้นหนังสือเล่มนี้จึงมีความสำคัญ เท่าที่ฉันค้นพบได้ นี่เป็นหนังสือเล่มเดียวในหัวข้อทั้งหมด … เล่มที่ยอดเยี่ยมนี้ทำให้เราภาคภูมิใจ!”

Raghavan ยังร่วมเขียนบทนำสู่การดึงข้อมูล ซึ่งเป็นสำเนาที่มีให้ทางออนไลน์

แม้ว่าจะเผยแพร่ในปี 2008 ข้อมูลในหนังสือเล่มนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับผู้ที่ต้องการได้รับข้อมูลพื้นฐานที่มั่นคงเกี่ยวกับวิธีการทำงานของเครื่องมือค้นหา ข้อมูลที่ปราศจากตำนาน SEO ทั่วไปและข้อสันนิษฐาน

ไม่ใช่เรื่องง่ายในการอ่าน แต่ตราบใดที่คุณสามารถค้นหาคำศัพท์เช่น "Markov chains" เพื่อทำความเข้าใจกับรูปทรงของสิ่งที่เป็นอยู่ ทุกคนสามารถเข้าใจถึงวิธีการทำงานของเสิร์ชเอ็นจิ้น ซึ่งจะช่วยให้คุณทำ SEO ได้ดีขึ้นเพราะคุณ จะสามารถดมกลิ่นแนวคิด SEO ปลอมๆ ได้

ที่น่าสนใจเป็นพิเศษคือส่วนในการวิเคราะห์ลิงก์ซึ่งอาจเป็นประโยชน์กับผู้ที่ต้องการเรียนรู้โดยตรงจากนักวิทยาศาสตร์อย่าง Raghavan ซึ่งเป็นเครื่องมือในการพัฒนาแนวคิดต่างๆ มากมายที่เป็นส่วนหนึ่งของการดึงข้อมูลสมัยใหม่

The Takeaway

Prabhakar Raghavan เป็นคนที่มีส่วนเกี่ยวข้องอย่างลึกซึ้งในการวิเคราะห์ลิงก์ การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมผู้ใช้ และการคิดนอกกรอบเกี่ยวกับวิธีการที่เสิร์ชเอ็นจิ้นสามารถทำได้ดีกว่า