Поисковые системы не умеют и нескоро научатся понимать тексты, определять их качество, и предоставлять в ответ на запросы пользователей гарантированно релевантные результаты. Но помимо такого прямолинейного подхода к ранжированию есть и альтернативные способы увеличения качества выдачи. Чтобы решить задачу на 100%, действительно нужен так называемые «сильный» искусственный интеллект. Но сравнительно простыми и реализуемыми уже сейчас методами можно добиться решения задачи на, предположим, 80% – а этого уже достаточно, чтобы пользователи считали работу поисковика вполне успешной. В число этих методов, помимо лингвистического анализа контента, индекса цитирования, расчета траста, фильтров негативных признаков и системы машинного обучения «Матрикснет» (если говорить о «Яндекс е»), входят различные типы персонализации SERP. Они позволяют учесть не только абстрактную релевантность связки «поисковый запрос – документ», но и внести факторы и коэффициенты для отбора релевантных результатов под предпочтения и «свойства» самого пользователя. 

Все очень просто: повысить реальное качество определения релевантности даже на 10% – крайне сложная задача (высшая математика, элементы искусственного интеллекта плюс особая уличная магия). А если взять уже достаточно релевантные результаты и выбрать из них тех, что отвечают каким-то простым параметрам пользователя (типа местонахождения, пола, возраста или ранее выказанных поисковых интересов), то можно легко увеличить субъективную релевантность и качество выдачи на 30, 50 и даже 500 процентов. 



Региональность 

Первым важнейшим шагом к персонализации поиска «Яндекса» стал алгоритм «Арзамас», запущенный в апреле 2009-го. Все поисковые запросы были разделены на геонезависимые (выдача по ним одинакова везде) и геозависимые (выдача формируется в зависимости от местонахождения пользователя). Это качественно преобразило опыт пользователей из регионов – раньше они просто не видели ничего, кроме московских сайтов. «Арзамас» быстро развивался, количество региональных выдач увеличивалось, появились региональные подсказки-саджеты и прочие фичи. И вот пользователь из Саратова, который раньше вводил «пиццерия» и получал 10 самых лучших, но московских сайтов пиццерий и московские же справочники, внезапно получил в ответ не только сайты итальянских ресторанов своего города, но и колдунщик на основе «Яндекс.Карт» с отмеченными адресами и списком местных пиццерий из яндексовского справочника. В городах, где по улицам уже успел проехать яндексомобиль, привязывающий mac-адреса точек Wi-fi к их географ ическом положению, пользователь с установленным «Яндекс.Баром» получает адреса нужных магазинов, кафе и так далее с учетом его фактического местонахождения – с точностью до нескольких десятков метров. 

Географическая, региональная персонализация поиска уже доказала свою колоссальную полезность. Люди считают, что «Яндекс» стал намного умнее, и это действительно так. Но следующий алгоритм «Снежинск» был связан с «Матрикснетом» (технологией для увеличения «объективной» релевантности), а следущий за ним «Краснодар» ввел «Спектр» – технологию повышения разнообразия выдачи: по запросу «крот», например, стоит показывать и статью про животное, и сайт производителя жидкости против засорения труб, и что-то еще. Только в недавно запущенном «Рейкьявике» движение к персонализации выдачи было возобновлено. 

Персонализация по поведенческим предпочтениям 

«Рейкьявик» в своей нынешней первоначальной версии выполняет достаточно простую функцию: идентифицирует пользователя и отслеживает, на какие сайты он предпочитает переходить по англоязычным запросам. Если это обычно англоязычные сайты, то при последующих англоязычных запросах в выдаче будет больше иностранных ресурсов. 

Нужно понимать, что отслеживание предпочтений может быть весьма продвинутым: фактически, «Яндекс» сможет автоматически и незаметно подстраиваться под пользователя по множеству параметров. Здесь, конечно, может возникнуть ловушка обратной связи: система определяет, например, что пользователь любит кликать по сайтам автодилеров, а не по сайтам автомобильных журналов или официальным сайтам производителей, и в дальнейшем показывает ему только дилеров, что может через некоторое время уже оказаться напрасным (так как человек купил машину и ищет уже советы владельцев, форумы и так далее). На этом фоне предварительное внедрение «Спектра», следящего за сохранением разнообразия выдачи, кажется весьма мудрым шагом. 

Демографическая персонализация 

Определить возраст, пол и другие характеристики пользователя для «Яндекса» несложно, что позволит, опять же, преднастроить показываемую выдачу. Достаточно статистически связать предпочтения социально-демографической группы с оптимальным набором результатов для определенных запросов.