Google Autocomplete – cum functioneaza sistemul de prognoza

Este un mecanism pe care il vedem in functiune in fiecare zi atunci cand deschidem pagina Google si, la prima litera introdusa in caseta de cautare, sugestiile de cautare apar prin predictiile de completare automata . 

Danny Sullivan , Public Liaison for Search, a vorbit despre acest sistem si functionarea acestuia , aprofundand toate intrebarile si principalele indoieli pe care utilizatorii le au cu privire la acesta.

Postarea publicata pe blogul Google , are ca scop clarificarea diferitelor aspecte ale completarii automate si, in special, modul in care sunt generate automat predictiile completarii automate pe baza cautarilor reale , modul in care aceasta functie ajuta utilizatorul sa finalizeze tastarea interogarii si multe alte aspecte.

In primul rand, Sullivan descrie pe scurt sistemul: „Vino la Google cu o idee despre ceea ce ai vrea sa cauti ; imediat ce incepeti sa tastati, predictiile apar in caseta de cautare pentru a va ajuta sa completati ceea ce tastati ”, scrie el. Aceste predictii, „care economisesc timp , provin dintr-o functie numita completare automata

De unde vin sugestiile ?

In general, completarea automata este „o caracteristica complexa, care economiseste timp, nu se rezuma doar la afisarea celor mai frecvente interogari pe un anumit subiect”. 

Acesta este motivul pentru care difera si nu trebuie comparat cu Google Trends , care este un instrument pentru oricine este interesat sa cerceteze popularitatea cautarilor si a subiectelor de cautare de-a lungul timpului.

Predictiile de completare automata reflecta in continuare cautarile efectuate pe Google, spune autorul. Pentru a determina ce predictii , „sistemele noastre incep prin a analiza interogari comune si tendinte care se potrivesc cu ceea ce cineva incepe sa introduca in caseta de cautare”, aducand cateva exemple ilustrative.

Daca utilizatorul ar tasta „cel mai bun star trek …” (una dintre marile pasiuni ale lui Sullivan), completarile obisnuite care urmeaza ar putea include „cele mai bune serii din star trek” sau „cele mai bune episoade din star trek”.

exemplu google autocomplete

Raspunsuri adaptate in functie de utilizator

Dar acesta este doar cel mai de baza nivel al predictiilor, care implica mult mai multe aspecte si nu arata doar cele mai frecvente raspunsuri in general.

De fapt, Google ia in considerare si factori precum limba utilizatorului sau locatia din care se efectueaza cautarea, deoarece fac predictiile „mult mai relevante”. 

In imaginea urmatoare puteti vedea diferenta dintre predictiile automate generate de cautarea testului de conducere in statul american California comparativ cu provincia canadiana Ontario.

exemplu google autocomplete 2

Interogarile sugerate difera in functie de locatie, de cele mai frecvente expresii, dar si in ortografie : de exemplu, in versiunea canadiana este propus termenul “centre” – corect pentru aceasta limba – in loc de “center” care este in schimb utilizare in ortografia americana.

Sfaturi pentru long tail querys

Pentru a furniza predictii mai bune pentru interogari lungi , sistemele Google pot „trece automat de la prognozarea unei cautari intregi la parti ale unei cautari”.

De exemplu, este posibil sa nu existe multe interogari pentru „ name of the thing in front of ” a unui anumit obiect, dar multe cautari sunt inregistrate pentru „partea din fata a unei nave” sau „ partea din fata a unei barci ”sau„ partea din fata a unei masini ”, iar apoi Google poate oferi aceste predictii cu privire la sfarsitul a ceea ce scrie cineva.

exemplu google autocomplete 3

Google ia in calcul si prospetimea atunci cand vizualizeaza prognozele. Daca sistemele automatizate detecteaza „ca exista un interes tot mai mare pentru un subiect , acestea pot prezenta o prognoza de tendinta, chiar daca de obicei nu este cea mai comuna dintre toate previziunile conexe de care suntem constienti”, explica Sullivan.

De exemplu, continua el, „cautarile despe o echipa de baschet sunt probabil mai frecvente decat meciurile individuale; cu toate acestea, daca acea echipa tocmai a castigat un meci mare impotriva unui rival, predictiile meciului ar putea fi mai utile pentru cei care cauta informatii relevante la momentul respectiv. ”

Ceilalti factori care afecteaza autocomplete

Din nou, predictiile variaza in functie de subiectul specific pe care il cauta cineva, deoarece „ oamenii, locurile si lucrurile au toate atribute diferite de care oamenii sunt interesati”.

De exemplu, cineva care cauta „calatorie la New York” ar putea vedea o predictie a „calatoriei la New York de Craciun”, deoarece acesta este (de obicei ) un moment popular pentru a vizita acel oras . In schimb, „calatoria la San Francisco” ar putea arata o prognoza a „calatoriei la San Francisco si Yosemite”.

Chiar daca doua subiecte par a fi similare sau se incadreaza in categorii similare, nu vom vedea „intotdeauna aceleasi predictii daca incercam sa le comparam”, deoarece „ predictiile vor reflecta interogari unice si relevante pentru un anumit subiect”.

Previziunile pe care probabil nu le vom vedea

In cele din urma predictiile „sunt menite sa fie modalitati utile de a finaliza ceva pe ce erai pe punctul de a tasta” dar nu sunt perfecte si exista posibilitatea sa apara „interogari neasteptate sau socante ” ; in plus, „este de asemenea posibil ca oamenii sa ia predictii ca declaratii de fapt sau de opinie”, la fel cum Google este constient „ca unele intrebari sunt mai putin susceptibile sa conduca la continut fiabil”.

Google trateaza aceste potentiale probleme in doua moduri. In primul rand, foloseste „sisteme concepute pentru a preveni afisarea previziunilor potential inutile si care incalca legea” si, in al doilea rand, „daca sistemele noastre automatizate nu detecteaza prognozele care incalca politicile noastre, avem echipe de aplicare a regulilor, care elimina previziunile “.

Continutul eliminat din completarea automata

Mai exact, sistemele Google „sunt concepute pentru a recunoaste termeni si fraze care ar putea fi violente, sexual explicite, detestabile sau periculoase”: atunci cand recunosc „ca un astfel de continut poate aparea intr-o anumita predictie, sistemele noastre impiedica afisarea acestuia “.

Desigur, oamenii pot cauta in continuare astfel de subiecte folosind acesti termeni, nimic nu il impiedica , dar Google doreste sa evite astfel de subiecte.

Datorita sistemelor automate, Google poate „recunoaste daca este putin probabil ca o prognoza sa returneze continut fiabil ”. 

De exemplu, „dupa un eveniment major de stiri, pot exista orice numar de zvonuri neconfirmate sau scurgeri de informatii”, iar Google vrea sa impiedice oamenii sa creada „ca completarea automata confirma cumva aceste zvonuri ”.

In aceste cazuri, „sistemele noastre identifica daca este posibil sa existe continut fiabil pe un anumit subiect pentru o anumita cautare; daca aceasta probabilitate este mica, sistemele ar putea impiedica automat afisarea unei prognoze ”. Dar, din nou, acest lucru nu impiedica pe nimeni sa efectueze o cautare pe cont propriu, daca doreste acest lucru.

Este intotdeauna posibil sa cautam ceea ce dorim

Dupa ce a finalizat prezentarea generala a motivelor care il imping pe Google sa nu arate unele posibilitati de completare personala , Sullivan aminteste in continuare ca „ previziunile nu sunt rezultate ale cautarii ”. 

Uneori, „persoanele ingrijorate de predictiile pentru o anumita interogare pot sugera sa blocam afisarea rezultatelor reale ale cautarii”, dar acest lucru nu este cazul: „Criteriile de completare automata se aplica numai predictiilor si nu sunt aplicate la rezultatele cautarii ”.

Google admite ca exista posibilitatea ca „sistemele noastre de protectie sa impiedice afisarea unor previziuni utile ” si ca abordarea adoptata este foarte stricta si precauta , in special „cand vine vorba de nume. 

Cu toate acestea, concluzioneaza Danny Sullivan, „credem ca este mai bine sa adoptam aceasta abordare prudenta, deoarece chiar daca o prognoza nu apare, aceasta nu afecteaza capacitatea cuiva de a termina de tastat o interogare si de a gasi rezultatele cautarii ”.

Bolboaca O.Alin Codrut
Bolboaca O.Alin Codrut

Sunt un liber profesionist și mă ocup in principal de SEO, SEM, WEB Analytics, WordPress și Inbound Marketing.

Ai nevoie de ajutor ? Contacteaza-ma: info@jurnaldedigitalmarketing.com

Despre Mine

Aboneaza-te la newsletter

Bolboaca Octavian Alin Codrut

Sunt Alin Bolboaca, expert profesionist în Search Marketing din 2015.

Susțin antreprenorii și freelanceri în dezvoltarea de proiecte web serioase, durabile și profitabile, prin furnizarea de:

–  Servicii SEO și SEM

–  Consultanță orară

 – Servicii de Web Design

Dacă doriți să dezvoltați o afacere online de succes și doriți să fiți urmat de un consultant, nu ezitați să mă contactați!

Lasă un comentariu

Cere o consultanta gratuita

Va multumim !

Vă vom contacta in cel mai scurt timp posibil.