Cela fait de nombreuses années que je cherche des sources d’informations qui discutent de l’intention derrière les recherches, je garde un œil sur les brevets des moteurs de recherche et sur ce que les ingénieurs de recherche disent également sur les brevets.

Ainsi, lorsqu’un nouveau brevet délivré par Google est nommé « Prédire l’intention d’une recherche pour un contexte particulier», Les auteurs du brevet ont retenu mon attention. Il s’agit d’un brevet délivré en février 2021.

Mon intérêt pour ces brevets basés sur l’intention de recherche m’a amené à rédiger des articles tels que Une requête bien formulée aide les moteurs de recherche à comprendre l’intention de l’utilisateur dans la requête et Pourquoi les gens utilisent-ils Google sur Google? Comprendre les données utilisateur pour mesurer l’intention du chercheur.

Cela a également fait l’objet de présentations que j’ai vues lors de conférences de recherche, les présentateurs de ces sessions insistant sur le fait qu’un professionnel du référencement devrait examiner les SERPs auxquels les mots-clés souhaités les amènent.

Ces haut-parleurs vous recommandent regarde l’intention derrière les pages pour ces mots-clés choisis pour avoir une idée de la façon dont d’autres personnes ont optimisé le classement des pages pour certains mots clés.

Alors, de quoi parle ce nouveau brevet basé sur l’intention de recherche?

L’intention de prédire d’une recherche pour un brevet de contexte particulier commence par nous dire qu’un chercheur peut utiliser un dispositif informatique pour obtenir des informations et des faits afin d’aider le chercheur à accomplir une certaine tâche.

Pour un moteur de recherche, chaque recherche commence par un chercheur devinant les termes de requête (ou mots-clés) à utiliser pour essayer de trouver des informations.

Ce brevet nous dit qu’un chercheur doit fournir suffisamment d’informations (par exemple, des termes de requête de recherche) pour guider un dispositif informatique pour localiser les informations qu’un chercheur recherche.

Nous sommes avertis que si une requête de recherche n’est pas strictement adaptée, ou si le chercheur ne fournit pas beaucoup d’informations supplémentaires au-delà de la requête, un appareil informatique peut renvoyer trop d’informations.

Cela peut signifier que certaines des informations les plus intéressantes ou pertinentes peuvent être difficiles à trouver pour un chercheur.

Comme beaucoup de brevets, au début de la description, il signale les problèmes que peut rencontrer un chercheur.

Voici les problèmes auxquels un chercheur peut être confronté lorsqu’il tente de trouver des informations:

Le chercheur peut éprouver du stress et / ou perdre un temps et des ressources précieux à entrer des requêtes très détaillées et dans un dispositif informatique, ce qui oblige le dispositif informatique à exécuter plusieurs recherches, ou à parcourir de grandes quantités de résultats de recherche, pour obtenir les informations nécessaires à l’accomplissement d’une certaine tâche. .

La plupart des brevets fournissent algorithmes destiné à fournir des méthodes pour résoudre les problèmes qui peuvent être identifiés dans le brevet, et celui-ci va droit à ce point:

Les techniques de ce brevet peuvent aider un système informatique à prédire l’intention de recherche d’une requête pour un contexte particulier d’un dispositif informatique.

Un moteur de recherche peut examiner des informations contextuelles pour se faire une idée des intentions derrière une requête.

Le brevet nous donne quelques exemples:

• Emplacements.
• Intérêt de l’utilisateur.
• Heures du jour.

Il nous indique ensuite que le système informatique peut ensuite définir un contexte pertinent pour une requête de recherche et prédire, sur la base de ce contexte pertinent, de cette intention ou de l’objectif d’une recherche en utilisant la requête de recherche dans le contexte pertinent.

Le processus breveté peut ensuite ajuster les résultats de la recherche de sorte que les informations pour satisfaire l’intention soient mises en valeur par rapport aux autres informations renvoyées par la recherche.

Le brevet fournit ensuite des exemples pour illustrer ce qu’ils vont essayer de faire:

Après qu’un utilisateur d’un dispositif informatique achète des billets pour un film particulier qui sort dans les cinémas, un utilisateur peut amener le système informatique à exécuter une recherche en utilisant le nom du film particulier dans le cadre d’une requête.

Le système breveté peut obtenir des informations contextuelles, y compris une indication que les billets ont déjà été achetés pour une projection future du film particulier.

En réponse, le système peut déduire (par exemple, sur la base de données de journal indiquant des actions initiées par l’utilisateur effectuées par d’autres dispositifs informatiques) que la recherche comprenant le nom du film particulier est dans un but autre que l’achat de billets supplémentaires.

Le système peut par conséquent ajuster les résultats de la recherche renvoyés par la recherche de sorte que les horaires des séances de cinéma soient classés plus bas que d’autres informations (par exemple, critiques, souvenirs, anecdotes, etc.) sur le film particulier.

Les inventeurs du brevet expliquent pourquoi ils ont utilisé cet exemple de film pour nous parler du contexte.

Ils disent qu’en ajustant automatiquement les résultats de la recherche pour mettre en valeur les informations qu’un chercheur est plus susceptible de rechercher, dans un contexte actuel (après l’achat de billets de cinéma), le système peut permettre aux chercheurs de ressentir moins de stress et / ou de ne pas perdre de temps et de ressources précieux. .

Le temps passé à rechercher les informations dans et parmi les résultats de la recherche (en incluant le nom du film dans la requête effectuée) est réduit.

Le brevet nous dit qu’en utilisant des informations contextuelles dans la requête pour aider à renvoyer de meilleurs résultats en fonction de l’intention derrière la recherche, il s’assurera de ne pas faire apparaître les résultats qui fournissent des informations personnellement identifiables.

En termes simples: donnez aux gens ce qu’ils veulent!

Et ils prennent également au sérieux la vie privée:

Par exemple, l’identité d’un utilisateur peut être traitée de sorte qu’aucune information personnellement identifiable ne puisse être déterminée sur l’utilisateur, ou l’emplacement géographique d’un utilisateur peut être généralisé là où des informations de localisation sont obtenues (comme une ville, un code postal ou un état). qu’un emplacement particulier d’un utilisateur ne peut pas être déterminé.

Ce brevet peut être trouvé à:

Prédire l’intention d’une recherche pour un contexte particulier Inventeurs: Yew Jin Lim, Josep Linn, Yuling Liang, Carsten Steinebach, Wei Lwun Lu, Dong Hyun Kim, James Kunz, Lauren Koepnick et Min Yang Cessionnaire: Google LLC Brevet américain: 10,909,124 Accordé: 2 février 2021 Déposé le 18 mai 2017

Abstrait

L’invention concerne un système informatique qui détermine, sur la base d’actions initiées par l’utilisateur exécutées par un groupe de dispositifs informatiques, une intention d’une recherche à l’aide d’une requête de recherche particulière reçue d’un dispositif informatique.

Le système informatique ajuste, sur la base de l’intention, au moins une partie particulière des résultats de recherche obtenus à partir de la recherche en utilisant la requête de recherche en mettant l’accent sur les informations qui satisfont l’intention.

Le système informatique envoie, au dispositif informatique, une indication des résultats de recherche ajustés.

Prédire l’intention dans les recherches en tenant compte du contexte

Google nous indique les types d’informations contextuelles qui peuvent être prises en compte lors de l’exécution des requêtes et qu’elles peuvent inclure des informations telles que:

• Sujets d’intérêt de l’utilisateur (par exemple, les «choses» préférées d’un utilisateur généralement conservées sous forme de graphique d’intérêt de l’utilisateur ou d’un autre type de structure de données).
• Informations de contact associées aux utilisateurs (par exemple, les informations de contact personnelles d’un utilisateur ainsi que des informations sur les amis, les collègues de travail, les réseaux sociaux, la famille, etc. d’un utilisateur).
• Rechercher des historiques.
• Histoires de localisation.
• Tâches à court et à long terme.
• Informations de calendrier.
• Historiques d’utilisation des applications.
• Achetez des historiques.
• Favoris.
• Signets.
• Autres informations que les dispositifs informatiques et les systèmes de serveurs d’informations peuvent recueillir sur un utilisateur de dispositifs informatiques.
• Informations sur l’état de fonctionnement d’un appareil informatique.
• L’environnement physique et / ou virtuel de l’utilisateur et / ou du dispositif informatique à divers endroits et moments.

Comment un moteur de recherche peut-il utiliser ce contexte pour prédire une requête qui fournit des informations utiles et utiles à un chercheur?

Voici ce que le brevet indique:

Le module de prédiction peut exécuter un modèle d’apprentissage automatique (par exemple, un modèle d’apprentissage en profondeur) qui reçoit comme entrées: une requête de recherche (ou une partie d’une requête de recherche) et un contexte actuel reçu du module de contexte.

Le modèle d’apprentissage automatique peut générer en tant que sortie, une indication (telle qu’une étiquette ou un autre identifiant) d’une intention de recherche en utilisant la requête de recherche pour le contexte actuel.

Les intentions déterminées par le module de prédiction peuvent être sélectionnées dans un groupe d’intentions prédéfinies. Quelques exemples d’intentions prédéfinies incluent les intentions de transport ou liées au voyage (par exemple, le covoiturage, le statut du vol, l’achat de billets, les horaires et autres intentions liées au transport) et les intentions liées au divertissement (par exemple, la critique de film, les heures de spectacle, l’achat de billets, la distribution biographie du membre, critique d’album ou de chanson, biographie de l’artiste, dates de tournée de l’artiste et autres intentions liées au divertissement).

En outre, un score associé à l’intention peut être décidé.

Voici ce que le brevet nous dit à propos de ce score:

Le score d’intention peut indiquer un degré de confiance (par exemple, une probabilité ou un autre degré de probabilité) que le but de l’exécution d’une recherche à l’aide de la requête de recherche dans un contexte actuel est d’obtenir des informations qui satisfont l’intention.

Bien sûr, nous avons vu du langage sur le respect de certains seuils avec ce score.

Si le score n’est pas suffisamment élevé, le moteur de recherche peut s’abstenir d’ajuster les résultats de la recherche en fonction de l’intention.

À l’inverse, s’il dépasse ce seuil, l’effet de l’intention sur la requête peut être beaucoup plus fort.

Le brevet fournit beaucoup plus de détails sur la façon dont l’intention peut être utilisée en relation avec l’intention de fournir des résultats qui répondent aux besoins situationnels et informationnels des chercheurs.

Expansion de l’intention dans les résultats de recherche

Lorsque les ingénieurs de recherche ont écrit dans le passé sur l’intention et la recherche, ils parlaient souvent d’intention en termes tels que:

• Informatif.
• Commercial.
• Transactionnel.
• Navigation.

Une intention informative obtient la réponse d’un résultat qui a renvoyé des informations sur une requête, telles que l’historique d’une pizza ou une recette de pizza.

Une intention commerciale obtient la réponse d’un résultat qui a renvoyé un moyen d’acheter quelque chose lié à une requête, comme une pizzeria locale, un magasin qui vend de la pâte à pizza et de la sauce, et des fours.

Une intention transactionnelle obtient la réponse d’un résultat qui permet à un visiteur de prendre un certain type d’action, comme commander une pizza pour la livraison à son domicile.

Une intention de navigation obtient la réponse d’un résultat qui permet à un chercheur de visiter une page qu’il a peut-être déjà visitée ou qu’il a une idée de son existence. Un exemple de ceci pourrait être une page qui leur indique où Dominos Pizza a été lancé et qui fait partie du conseil d’administration de l’entreprise.

En conclusion, ce brevet examine le contexte d’une recherche et tente de deviner l’intention derrière cette recherche en fonction de ce contexte.

Cela peut impliquer une réécriture de la requête pour inclure des informations sur ce contexte.

Davantage de ressources:

Crédit d’image

Capture d’écran prise par l’auteur, mars 2021