Google Patent "Historische Daten"

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Teil 5: Suchanfragen-Analyse



Gemäß einer Implementierung konform der Grundsätze der Erfindung, können ein oder mehr Anfrage-basierte Faktoren zur Bestimmung (oder Änderung) einer Bewertung eines Dokuments dienen. Ein Anfrage-basierter Faktor kann beispielsweise sein, in welchem Maß ein Dokument im Laufe der Zeit ausgewählt wird, wenn dieses Dokument in den Suchergebnissen aufgelistet ist. In einem solchen Fall kann Suchmaschine 125 Dokumente höher bewerten, die relativ betrachtet häufiger bzw. zunehmend ausgewählt werden als andere Dokumente.

Ein weiterer Anfrage-basierter Faktor kann sich auf die sich im Laufe der Zeit verändernde Zahl der Suchergebnisse für ähnliche Suchanfragen beziehen. Eine signifikante Steigerung der Zahl der Suchergebnisse bei ähnlichen Suchanfragen kann beispielsweise ein Indikator für ein aktuelles Thema oder eine Schlagzeile sein, was Suchmaschine 125 veranlasst, Dokumente mit Bezug zu solchen Anfragen höher zu bewerten.

Ein anderer Anfrage-basierter Faktor können Anfragen sein, die im Laufe der Zeit relativ konstant bleiben, deren Ergebnisse sich aber im Laufe der Zeit ändern. Beispielweise kann eine Suchanfrage mit Bezug auf „World Series Champion“ im Laufe der Zeit veränderte Ergebnisse liefern (z.B. können Dokumente mit Bezug auf ein Team in einem bestimmten Jahr oder Jahresabschnitt die Suchergebnisse dominieren). Diese Veränderung kann beobachtet und entsprechend zur Bewertung der Dokumente eingesetzt werden.

Ein weiterer Anfrage-basierter Faktor berücksichtigt den Aktualitätsgrad von Dokumenten die im Suchergebnis auftauchen. Der Aktualitätsgrad eines Dokuments basiert auf mehreren Faktoren, z.B. Erstellungsdatum des Dokuments, Zunahme der Anker, Traffic, Inhaltsveränderung, Zunahme von forward/back-links, etc. Für einige Anfragen sind aktuelle Dokumente besonders wichtig (z.B. bei der Suche nach häufig gestellten Fragen (FAQ) Dateien, wäre die aktuellste Version besonders wünschenswert). Suchmaschine 125 kann lernen, für welche Abfragen aktuelle Änderungen am wichtigsten sind, indem sie analysiert, welche Dokumente aus den Suchergebnissen von den Nutzern ausgewählt werden. Genauer gesagt, Suchmaschine 125 kann abwägen, wie oft Nutzer ein aktuelleres Dokument aus den Suchergebnissen auswählen, das niedriger als ein älteres Dokument bewertet ist. Wenn außerdem im Laufe der Zeit ein spezielles Dokument Bestandteil hauptsächlich thematischer Suchanfragen (z.B. „World Series Champion“) im Gegensatz zu spezifischen Suchanfragen (z.B. „New York Yankees“) ist, dann kann dieser Anfrage-basierte Faktor – allein oder in Kombination mit anderen – genutzt werden, um die Bewertung eines Dokuments herabsetzen, das veraltet scheint.

In einigen Fällen kann ein veraltetes Dokument besser geeignet sein als aktuellere. Daher kann Suchmaschine 125 bei der Erstellung einer Bewertung eines Dokuments das Ausmaß berücksichtigen, mit dem dieses Dokument im Laufe der Zeit ausgewählt wird. Wenn User für eine bestimmte Suchanfrage im Laufe der Zeit z.B. ein niedriger bewertetes, relativ veraltetes Dokument immer wieder einem höher bewerteten, relativ aktuellen Dokument vorziehen, so kann Suchmaschine 125 dies als Indikator verwenden, um die Bewertung des veralteten Dokuments anzupassen.

Ein anderer Anfrage-basierter Faktor kann das Ausmaß sein, mit dem ein Dokument in den Ergebnissen für unterschiedliche Anfragen auftaucht. M.a.W., der Informationsgehalt für ein oder mehrere Anfragen kann beobachtet und als Grundlage für eine Bewertung genutzt werden. Wenn z.B. ein bestimmtes Dokument als Ergebnis für eine Reihe unzusammenhängender Anfragen auftaucht, kann dies (muss aber nicht notwendigerweise) als Hinweis gewertet werden, dass es sich bei diesem Dokument um Spam handelt. In diesem Fall kann Suchmaschine 125 das entsprechende Dokument relativ schwächer bewerten.

Zusammengefasst kann Suchmaschine 125 eine zu einem Dokument gehörige Bewertung erstellen (oder ändern), die, zumindest zum Teil, auf einem oder mehreren Anfrage-basierten Faktoren basiert.

weiter zu Teil 6: Link-basierte Kriterien

Kommentare zum Google Patent "Information retrieval based on historical data" im Blog von seo-stratgie.de

Inhalt dieses Dokumentes




Vorbemerkung: Deutsche Übersetzung Google Patent "Information retrieval based on historical data"

Teil 1:
Einführung Google Patent "Informationsbeschaffung basierend auf historischen Daten"
  • Bereich der Erfindung
  • Beschreibung
  • Zusammenfassung der Erfindung
  • Kurzbeschreibung der Zeichnungen

Teil 2: Detailbeschreibung der Erfindung
  • Beispielhafte Netzwerkkonfiguration
  • Beispielhafte Client/Server Architektur
  • Exemplarische Suchmaschine

Teil 3: Exemplarische Historische Daten: Entstehungsdatum eines Dokumentes (Document Inception Date)

Teil 4: Exemplarische Historische Daten: Updates/Veränderungen des Inhalts (Content Updates/Changes)

Teil 5: Exemplarische Historische Daten: Suchanfragen-Analyse (Query Analysis)

Teil 6: Exemplarische Historische Daten: Link-basierte Kriterien (Link-Based Criteria)

Teil 7: Exemplarische Historische Daten: Ankertext (Anchor Text)

Teil 8: Exemplarische Historische Daten: Traffic (Traffic)

Teil 9: Exemplarische Historische Daten: Nutzerverhalten (User Behavior)

Teil 10: Exemplarische Historische Daten: Domain-bezogene Informationen (Domain-Related Information)

Teil 11: Exemplarische Historische Daten: Ranking-Historie (Ranking History)

Teil 12: Exemplarische Historische Daten: Nutzergenerierte oder -instandgehaltene Daten (User Maintained/Generated Data)

Teil 13: Exemplarische Historische Daten: Einzigartige Wörter, Digraphen oder Sätze im Ankertext (Unique Words, Bigrams, Phrases in Anchor Text)

Teil 14: Exemplarische Historische Daten: Verlinkung unabhängiger Peers (Linkage of Independent Peers)

Teil 15: Exemplarische Historische Daten: Dokumententhemen (Document Topics)

Teil 16: Exemplarischer Prozessablauf (Bewertung von Dokumenten aufgrund historischer Daten)

Teil 17: Schlussfolgerung

Quelle: Google Patent "Information retrieval based on historical data"

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