{"id":3858,"date":"2019-07-05T11:26:45","date_gmt":"2019-07-05T09:26:45","guid":{"rendered":"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/?p=3858"},"modified":"2022-08-09T15:39:49","modified_gmt":"2022-08-09T13:39:49","slug":"augmentation-query","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/augmentation-query\/","title":{"rendered":"Cosa sono le augmentation query e come viene determinata la loro qualit\u00e0?"},"content":{"rendered":"

Punteggi di qualit\u00e0 e augmentation query<\/h2>\n

Questo documento parla di identificazione o generazione di augmentation query, della loro archiviazione e dell\u2019identificazione di augmentation query memorizzate, da utilizzare per ampliare le ricerche degli utenti. Un\u2019augmentation query pu\u00f2 essere una query che funziona bene nell\u2019identificare le informazioni di cui l\u2019utente ha bisogno tra i risultati di ricerca identificati. Le prestazioni di un\u2019augmentation query possono essere determinate dalle interazioni dell’utente. Ad esempio, se molti utenti che immettono la stessa query selezionano spesso uno o pi\u00f9 risultati di ricerca pertinenti alla query, tale query pu\u00f2 essere designata come augmentation query.<\/em><\/p>\n

Oltre alle ricerche effettive realizzate dagli utenti, le augmentation query possono includere anche ricerche sintetiche generate automaticamente. Ad esempio, un\u2019augmentation query pu\u00f2 essere identificata estraendo da un corpus di documenti i termini di ricerca per i quali risultano rilevanti i contenuti pi\u00f9 popolari. Questi contenuti popolari includono, ad esempio, documenti che vengono scelti pi\u00f9 frequentemente dagli utenti quando appaiono tra i risultati di ricerca. Un altro modo per identificare un\u2019augmentation query \u00e8 l’estrazione di dati strutturati<\/a>, come ad esempio elenchi di telefoni aziendali, e l’identificazione di query che includono termini di questi dati strutturati, ad esempio i nomi di aziende.<\/em><\/p>\n

Queste aumentation query possono essere memorizzate in un archivio dati. Quando un utente invia una query a un motore di ricerca<\/a>, i termini della ricerca inviata possono essere valutati e abbinati ai termini delle aumentation query memorizzate per selezionare una o pi\u00f9 query simili. Le augmentation query selezionate, a loro volta, possono essere utilizzate dal motore di ricerca per migliorare i risultati della ricerca. Ad esempio, i risultati di ricerca ottenuti da una augmentation query simile possono essere presentati all’utente insieme ai risultati di ricerca ottenuti dalla query dell’utente.<\/em><\/p><\/blockquote>\n

Lo scorso marzo, a Google<\/a> \u00e8 stato riconosciuto un brevetto per l’assegnazione di punteggi di qualit\u00e0 alle query (l\u2019estratto che trovate sopra \u00e8 tratto dal suddetto brevetto). Il brevetto si riferisce alle query ad alto punteggio come le augmentation query. \u00c8 interessante notare che la selezione degli utenti \u00e8 un criterio utilizzato per determinare i punteggi di qualit\u00e0 per le query. Quindi, quando qualcuno effettua una ricerca, Google pu\u00f2 confrontare la SERP<\/a> che si ottiene dalla ricerca originale con i risultati delle augmentation query in base alle ricerche precedenti che utilizzano gli stessi termini di ricerca o alle query sintetiche. Questa valutazione rispetto alle augmentation query \u00e8 basata sui risultati di ricerca che hanno ricevuto pi\u00f9 click in passato. Google potrebbe decidere di aggiungere risultati da una augmentation query ai risultati per la query cercata, per migliorare i punteggi di qualit\u00e0 e i risultati di ricerca generali.<\/p>\n

In che modo Google trova le augmentation query? Un posto dove cercare \u00e8 negli storici delle query e dei click. Citando il brevetto:<\/p>\n

Per ottenere delle augmentation query, il sottosistema di augmentation query pu\u00f2 esaminare i dati delle prestazioni indicativi delle interazioni dell’utente per identificare le ricerche che offrono esiti soddisfacenti nell’individuazione dei risultati di ricerca desiderabili. Ad esempio, le augmentation query possono essere identificate eseguendo il mining dei log delle query e dei log dei click. Utilizzando il log delle query, per esempio, il sottosistema della augmentation query pu\u00f2 identificare le query comuni agli utenti. I log dei click possono essere utilizzati per identificare le query degli utenti pi\u00f9 efficaci, osservando il numero di click associati a ciascuna query. Il sottosistema della augmentation query memorizza le query estratte dai log nell’archivio delle augmentation query.<\/p><\/blockquote>\n

Ci\u00f2 non significa che Google stia utilizzando i click per determinare direttamente i ranking, ma che sta decidendo quali augmentation query potrebbe valere la pena utilizzare per fornire delle SERP in grado di soddisfare le ricerche degli utenti.<\/p>\n

In che modo Google determina i punteggi di qualit\u00e0 per le augmentation query?<\/p>\n

Ci sono altre cose che Google potrebbe considerare per decidere quali augmentation query utilizzare nei diversi risultati di ricerca. Il brevetto indica altri fattori che potrebbero essere utili. I punteggi di qualit\u00e0 per le augmentation query possono essere fatti da un numero di altri punteggi.<\/p>\n

In alcune implementazioni, un punteggio di sinonimi, un punteggio di distanza di modifica e\/o un punteggio di costo di trasformazione possono essere applicati a ciascuna augmentation query candidata. I punteggi di similarit\u00e0 possono anche essere determinati in base alla somiglianza dei risultati di ricerca delle augmentation query candidate per la query di ricerca. In altre implementazioni, i punteggi dei sinonimi, i punteggi delle distanze e altri tipi di punteggi di similarit\u00e0 possono essere applicati sulla base di un confronto termine per termine delle query di ricerca. Questi punteggi possono quindi essere utilizzati per calcolare un punteggio di somiglianza generale tra due query. Ad esempio, si pu\u00f2 fare una media tra i punteggi; i punteggi possono essere sommati; oppure i punteggi possono essere ponderati in base alla struttura della parola (i nomi hanno pi\u00f9 valore degli aggettivi, ad esempio) e poi calcolati in una media. Le augmentation query candidate possono quindi essere classificate in base a punteggi di similarit\u00e0 relativi.<\/p><\/blockquote>\n

Ho visto i white paper di Google prima di menzionare le query sintetiche, ovvero le query eseguite dal motore di ricerca anzich\u00e9 dagli utenti umani. Per Google \u00e8 logico esplorare gli spazi delle query in questo modo, per vedere quali sono i risultati e utilizzare informazioni come i dati strutturati come fonte di quelle query sintetiche. Ho gi\u00e0 parlato delle query sintetiche almeno un paio di volte e nel post: Does Google Search Google? How Google May Create and Use Synthetic Queries<\/a>.<\/p>\n

Segnali impliciti di ranking e qualit\u00e0 delle query<\/h2>\n

Il brevetto di Google \u00e8 particolarmente interessante, in quanto parla di cose come i click lunghi<\/a> e i click brevi e classifica le pagine web sulla base di queste caratteristiche. Il brevetto ne parla indicandoli come “segnali impliciti di qualit\u00e0 delle query”. Qui trovate ulteriori informazioni sul brevetto:<\/p>\n

In alcune implementazioni, vengono utilizzati segnali impliciti di qualit\u00e0 della query per determinare se una query possa essere utilizzata come augmentation query. Un segnale implicito \u00e8 un segnale basato sulle azioni dell’utente in risposta alla query. Esempi di segnali impliciti possono includere percentuali di click (CTR) correlate a diverse query utente, metriche di click lungo e\/o inversioni di click-through, registrate nei log di click. Pu\u00f2 verificarsi un click-through per una query, ad esempio quando un utente di un dispositivo seleziona o clicca su un risultato restituito da un motore di ricerca. Il CTR si ottiene dividendo il numero di utenti che hanno fatto click su un risultato di ricerca per il numero di volte in cui la query \u00e8 stata inviata. Ad esempio, se una query viene immessa 100 volte e 80 persone fanno click su un risultato di ricerca, il CTR per quella query \u00e8 80%.<\/em><\/p>\n

Un click lungo si verifica quando un utente, dopo aver fatto click su un risultato di ricerca, si sofferma sulla pagina di destinazione (ad esempio, il contenuto a cui i risultati di ricerca si collegano) del risultato della ricerca o fa click su collegamenti aggiuntivi presenti nella pagina di destinazione. Un click lungo pu\u00f2 essere interpretato come un segnale che la query ha identificato informazioni che l’utente riteneva interessanti, in quanto l’utente ha trascorso un determinato periodo di tempo sulla pagina di destinazione o ha trovato ulteriori elementi di interesse nella pagina di destinazione.<\/em><\/p>\n

Una inversione di click-through (nota anche come “click breve”) si verifica quando un utente, dopo aver fatto click su un risultato di ricerca e aver visto la pagina di riferimento, torna rapidamente alla pagina dei risultati di ricerca dal contenuto di riferimento. Una inversione di click-through pu\u00f2 essere interpretato come un segnale che la query non ha identificato le informazioni che l’utente riteneva interessanti, poich\u00e9 l’utente \u00e8 tornato rapidamente alla pagina dei risultati di ricerca.<\/em><\/p>\n

Questi esempi di segnali impliciti possono essere aggregati per ogni query, ad esempio raccogliendo statistiche per pi\u00f9 istanze di utilizzo della query nelle operazioni di ricerca e possono inoltre essere utilizzati per calcolare un punteggio di prestazioni complessivo. Ad esempio, una query con un CTR elevato, molti click lunghi e poche inversioni di click-through potrebbe ricevere un punteggio grazie alle alte prestazioni; viceversa, una query con un CTR basso, pochi click lunghi e molte reversioni di click-through potrebbe ricevere un punteggio basso.<\/em><\/p><\/blockquote>\n

Le ragioni del processo dietro il brevetto sono spiegate nella sezione descrittiva del brevetto dove ci viene detto:<\/p>\n

Spesso gli utenti forniscono query che fanno s\u00ec che un motore di ricerca restituisca risultati che non interessano agli utenti o che non soddisfano pienamente le lori esigenze di informazione. I motori di ricerca possono fornire tali risultati per una serie di motivi, ad esempio se la query include termini il cui peso non riflette l’interesse degli utenti (ad esempio, nel caso in cui a una parola ritenuta pi\u00f9 importante dagli utenti sia attribuito meno peso dal motore di ricerca rispetto ad altre parole nella query); oppure la query esprime male le informazioni specifiche di cui l\u2019utente ha bisogno; o ancora la query include parole errate o una terminologia non convenzionale.<\/em><\/p><\/blockquote>\n

Un segnale di qualit\u00e0 per un termine appartenente alla query pu\u00f2 essere definito in questo modo:<\/p>\n

Il segnale di qualit\u00e0 ha lo scopo di valutare le prestazioni della prima query nell’individuazione di informazioni di interesse per gli utenti per una o pi\u00f9 istanze di una prima operazione di ricerca in un motore di ricerca; inoltre, determina se la prima query supera una certa soglia di prestazione; e in caso superi tale soglia memorizza la prima query in un archivio dati di augmentation query.<\/em><\/p><\/blockquote>\n

Potete trovare il brevetto qui:<\/p>\n

Query augmentation<\/a>
\nInventori: Anand Shukla, Mark Pearson, Krishna Bharat e Stefan Buettcher
\nAssegnatario: Google LLC
\nBrevetto USA: 9.916.366
\nConcesso: 13 marzo 2018
\nArchiviato: 28 luglio 2015<\/p>\n

Abstract:<\/p>\n

Metodi, sistemi e apparati, inclusi prodotti per programmi informatici, per generare o utilizzare augmentation query. In un punto, si identifica una prima query memorizzata in un registro delle query e un segnale di qualit\u00e0 correlato alle prestazioni della prima query viene confrontato con una soglia di prestazione. La prima query viene archiviata in un archivio dati di augmentation query se il segnale di qualit\u00e0 indica che la prima query supera una certa soglia di prestazioni.<\/em><\/p><\/blockquote>\n

Riferimenti bibliografici sulle Augmentation Query:<\/h2>\n

Qui sotto sono elencate alcuni dei riferimenti bibliografici citati dai candidati al brevetto. Essendomi sembrate particolarmente interessanti, ho fatto qualche ricerca per trovarli e condividerle qui.<\/p>\n

    \n
  1. Boyan, J. et al., <\/span>A Machine Learning Architecture for Optimizing Web Search Engines<\/span><\/a>,\u201d School of Computer Science, Carnegie Mellon University, May 10, 1996, pp. 1-8. cited by applicant.<\/span><\/li>\n
  2. Brin, S. et al., \u201c<\/span>The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine<\/span><\/a>\u201c, Computer Science Department, 1998. cited by applicant.<\/span><\/li>\n
  3. Sahami, M. et al., T. D. 2006. <\/span>A web-based kernel function for measuring the similarity of short text snippets<\/span><\/a>. In Proceedings of the 15th International Conference on World Wide Web (Edinburgh, Scotland, May 23-26, 2006). WWW \u201906. ACM Press, New York, NY, pp. 377-386. cited by applicant.<\/span><\/li>\n
  4. Ricardo A. Baeza-Yates et al., <\/span>The Intention Behind Web Queries<\/span><\/a>. SPIRE, 2006, pp. 98-109, 2006. cited by applicant.<\/span><\/li>\n
  5. Smith et al. <\/span>Leveraging the structure of the Semantic Web to enhance information retrieval for proteomics<\/span><\/a>\u201d vol. 23, Oct. 7, 2007, 7 pages. cited by applicant.<\/span><\/li>\n
  6. Robertson, S.E. Documentation Note on Term Selection for Query Expansion J. of Documentation, 46(4): Dec. 1990, pp. 359-364. cited by applicant.<\/span><\/li>\n
  7. Talel Abdessalem, Bogdan Cautis, and Nora Derouiche. 2010. <\/span>ObjectRunner: lightweight, targeted extraction and querying of structured web data<\/span><\/a>. Proc. VLDB Endow. 3, 1-2 (Sep. 2010). cited by applicant .<\/span><\/li>\n
  8. Jane Yung-jen Hsu and Wen-tau Yih. 1997. <\/span>Template-based information mining from HTML documents<\/span><\/a>. In Proceedings of the fourteenth national conference on artificial intelligence and ninth conference on Innovative application of artificial intelligence (AAAI\u201997\/IAAI\u201997). AAAI Press, pp. 256-262. cited by applicant .<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Ganesh, Agarwal, Govind Kabra, and Kevin Chen-Chuan Chang. 2010. <\/span>Towards rich query interpretation: walking back and forth for mining query templates<\/span><\/a>. In Proceedings of the 19th international conference on World wide web (WWW \u201910). ACM, New York, NY USA, 1-10. DOI=10. 1145\/1772690. 1772692 http:\/\/doi.acm.org\/10.1145\/1772690.1772692. cited by applicant.<\/span><\/p>\n

    Un secondo sguardo alle Augmentation Query<\/h2>\n

    Il brevetto di Google \u00e8 un brevetto di continuazione, il che significa che \u00e8 stato concesso prima, con la stessa descrizione, e ora contiene nuove indicazioni. Quando ci\u00f2 accade, pu\u00f2 essere interessante fare un confronto tra le nuove e le vecchie indicazioni per vedere come sono cambiate. Una cosa che mi piace, per esempio, \u00e8 il fatto che la nuova versione sembra concentrarsi maggiormente sui dati strutturati. Quello che ci dice \u00e8 che potrebbe utilizzare i dati strutturati in siti visualizzati per query come query sintetiche e, se questi soddisfano la soglia di prestazioni, possono essere aggiunti ai risultati di ricerca visualizzati per le query originali. Le nuove indicazioni sembrano concentrarsi un po\u2019 di pi\u00f9 sui dati strutturati come query sintetiche, ma in realt\u00e0 non ci sono molte differenze con quelle vecchie. Non essendo cambiate molto, non \u00e8 necessario pubblicare i due testi fianco a fianco per confrontarli.<\/p>\n

    Cosa ha dichiarato Google sui dati strutturati e sui ranking<\/h2>\n

    I portavoce di Google ci hanno detto che i dati strutturati non influiscono direttamente sui ranking , ma ultimamente sembra che le cose stiano andando in maniera diversa. Nel post sul Search Engine Roundtable, Google: Structured Data Doesn\u2019t Give You A Ranking Boost But Can Help Rankings<\/a> ci viene detto che il solo fatto di avere dati strutturati su un sito non aumenta automaticamente il posizionamento di una pagina, ma se i dati strutturati vengono utilizzati come query sintetiche per una pagina e soddisfano la soglia di prestazione come augmented query (ottenendo determinati punteggi di qualit\u00e0) allora potrebbero apparire nei ranking, contribuendo cos\u00ec al posizionamento (come ci dice questo brevetto).<\/p>\n

    Bisogna notare che queste informazioni non sono nuove, e che le indicazioni del brevetto di continuazione non sembrano essere cambiate di molto: i dati strutturati sono ancora usati come query sintetiche, e viene controllato per vedere se funzionano come augmented query. Questo sembra essere un buon motivo per assicurarti di utilizzare i dati strutturati appropriati per le tue pagine.<\/p>\n

    Questo articolo \u00e8 stato originariamente pubblicato su SEO by the Sea<\/a>, il blog di Bill Slawski.<\/p>\n

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    Punteggi di qualit\u00e0 e augmentation query Questo documento parla di identificazione o generazione di augmentation query, della loro archiviazione e dell\u2019identificazione di augmentation query memorizzate, da utilizzare per ampliare le ricerche degli utenti. 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