Релевантность результатов поиска, подчас, оказывается превыше всего. И человеческий фактор отступает на второй план. Но, для хорошего и качественного восприятия информации с сайтов, необходимо для них готовить не только уникальный, в машинном восприятии и понимании контент, но и текст высокой пробы.
Для поисковых систем не столь важно, как будет восприниматься то, что они находят, собственно людьми. Так не задумано, а получается в результате работы алгоритмом сортировки и разбора или парсинга информации. Люди стремятся наделить компьютеры искусственным интеллектом, а что из этого, получается, догадаться несложно.
Стремление научить компьютеры воспринимать текстовую информацию и анализировать её словно читатель, всё время упирается в нечеловеческие усилия машин. Но, не они виноваты во всём, всё-таки человек начиняет компьютеры алгоритмами машинного анализа данных. Ему, как говорится и карты в руки, и ответственность за результаты работы.
Релевантность результатов поиска - Анализа текста
Нет предела совершенствованию программных средств анализа текста. Над этим работают самые квалифицированные гуру, работающие в коллективах разработчиков поисковых систем. Усложнение механизмов до такой степени, что учитываются человеческие возможности вербального общения и генерации текстов, исключительно комфортного восприятия человеком, уже практически достигнуто.
Все нововведения инновационного характера улучшают релевантность поиска и адекватного ранжирования ресурсов сети Интернет. Это хорошо, что радует простых пользователей глобальной сети и сильно, до ужаса, расстраивает и огорчает оптимизаторов сайтов. Теперь недостаточно работы с одними ключами. Необходимо развивать смысловой контекст и не только формами морфологии языка, но и здравого смысла.
Низкопробные тексты отсеиваются с лёгкостью. Синонимайзеры вычисляются с достаточной простотой. Создавать машинные тексты стало сложнее и примитивные боты без доли интеллекта не могут генерировать как идеи псевдослучайные последовательности текстовок. Однако и людям, оказывается, непросто угадывать и попадать в полное соответствие канонам машинного анализа.
Обучающиеся системы «умнеют» в процессе работы – анализа имеющихся текстов. И, чем больше данных приходится переваривать в результате анализа, тем точнее и адекватнее происходит анализ всего нового. Но, есть подвох во всей этой стройной архитектуре инновационного механизма. А, дело в том, что наибольшее число имеющихся текстов, ранее размещённых в сети Интернет, есть плод труда не только одних людей, но и генерации машинного контента.
Релевантность результатов поиска - Конкуренция
И вся информации в наличии, как масса текстовок, доселе не проанализирована и не разобрана до слова. Осознать, что это человеческий труд или машинная генерация по силам только человеку. Причём, уровень лингвистической подготовки человека должен соответствовать поставленной задаче. Иначе все новации обречены на провал. Ибо ошибочные и ложные ветви обучения экспертов только запутают всё.
С другой стороны, успешное внедрение новых алгоритмов, если и подчистит Интернет, освобождая его от низкопробного контента, то это не решит обоюдной проблемы заказчиков и исполнителей в противоборстве цен и качества. Контент, который создают писатели или корреспонденты, всегда ценился выше, чем труд копирайтеров. Наивно мыслить о том, что уровень квалификации вдруг подтянется до уровня писателей при сохранении тех же расценок.
В любом случае и при любом исходе противоборства, при выходе его на другой технологический уровень, условия конкуренции только усилятся. Выиграет ли от этого обычный пользователь сети Интернет, и будет ли содержимое текстового наполнения сайтов более полно отражать суть рекламируемых и продвигаемых товаров и услуг, приобретаемых покупателями - покажет время.
