Как Google применяет большие данные

Как Google применяет большие данные, чтобы узнать вас?

Когда дело доходит до больших данных, Google – бесспорный чемпион. Компания разработала несколько инструментов и методов с открытым исходным кодом, которые широко используются в экосистеме больших данных. С помощью различных инструментов и методов работы с большими данными Google может исследовать миллионы веб-сайтов и предоставлять вам правильный ответ или информацию за миллисекунды.

Проиндексированные страницы

Проиндексированные страницы – это совокупность веб-страниц, хранящихся для ответа на поисковые запросы. Индексирование – это процесс добавления веб-страниц в поисковый индекс Google. Он включает в себя присвоение ключевых слов или фраз веб-страницам в теге метаданных или метатеге, чтобы веб-страницу можно было легко получить с помощью поисковой системы, настроенной для поиска в поле ключевых слов.

Как только метатег будет создан, Google просканирует и проиндексирует вашу веб-страницу. Как правило, сканирование и индексирование любого нового веб-сайта Google занимает от четырех дней до четырех недель.

Каналы данных в реальном времени

Хотя он не продвигает себя как таковой, на самом деле Google представляет собой набор данных и набор инструментов для работы с ними. Он превратился из индекса веб-страниц в центральный узел для подачи данных в режиме реального времени практически обо всем, что можно измерить, например, прогноз погоды, отчеты о поездках, фондовый рынок и акции, предложения по покупкам, предложения по путешествиям и многое другое.

Инструменты сортировки

Анализ больших данных, который подразумевает использование инструментов, предназначенных для работы с этими массивными данными и их понимания, становится неотъемлемым фактором всякий раз, когда пользователи выполняют поисковый запрос. Алгоритмы Google выполняют сложные вычисления, предназначенные для сопоставления введенных пользователем вопросов со всеми доступными данными. Они попытаются определить, ищет ли пользователь новости, людей, факты или статистику, и извлечь данные из соответствующего канала.

Буквальный и семантический поиск

Основная цель буквальной ПС – найти корень поисковой фразы путем поиска совпадения по некоторому слову или целой фразе. Затем изучается корень фразы, чтобы улучшить результаты поиска. В то время как семантическая поисковая система пытается понять контекст фразы, анализируя термины и язык в базе данных, чтобы напрямую ответить на вопрос с конкретной информацией.

Google+

В тот момент, когда вы входите в свою учетную запись Google, он использует вашу историю поиска, тенденции и местоположение для предоставления точных результатов поиска. Google собирает все данные, связанные с частотой посещений сайтов, используемыми поисковыми фразами, временем загрузки, загруженными данными и так далее. Затем Google использует эти данные для оптимизации результатов поиска в зависимости от различных сценариев.

Синонимы

Фразы понимаются с помощью системы, которая анализирует их корень и взаимосвязь на основе прошлой истории поиска, тенденций и взаимосвязи друг с другом, текста или речи, чтобы определить наиболее точную интерпретацию.

Ранжирование и приоритезация результатов поиска

На ранжирование результатов поиска влияет множество различных факторов. При определении релевантности Google исследует следующие особенности содержания веб-сайта, в том числе:

1. Структура сайта.
2. Структура страницы.
3. Актуальность внешней ссылки.
4. Актуальность внутренней ссылки.

Вывод

Не будет ошибкой заявить, что Google знает о нас все благодаря технологии аналитики больших данных. Фактически, Google освоил область анализа больших данных и разработал несколько инструментов и методов для сбора данных пользователей, включая предпочтения, симпатии и антипатии, область специализации, их требования и прочие. Google не только собирает эти данные, но он также обрабатывает их быстро и эффективно, чтобы предоставить требуемый результат поиска для любого конкретного запроса.

Поделиться ссылкой: