Время чтения 3 мин.

Как ни странно, весьма немногие оптимизаторы и вебмастера знают о BrowseRank, технологии учета поведения пользователей от Microsoft. Хотя этой разработке уже почти 5 лет, она вполне актуальна, и при работе над сайтом (изучая веб-статистику) ее стоит держать в голове.

Граф кликов вместо ссылочного графа

Основное отличие BrowseRank от PageRank – структура графа.
Граф веб-серфинга пользователяВ технологии PageRank узлами графа являются документы, а ребрами – ссылки. В технологии BrowseRank ребра образуют не ссылки, но клики (переходы). Помимо этого, сохраняется мета-информация о продолжительности сессии в рамках документа.

Очевидны два существенных преимущества BrowseRank:

  • существенно лучшая устойчивость к ссылочному спаму,
  • учет продолжительности сессии позволяет оценить полезность документа для посетителя.

Поведенческий граф более достоверно отражает процесс веб-серфинга, а, следовательно, он более полезен для расчета важности документов. Большее число посещений страницы и большее проведенное время означают большую важность страницы.

Основной источник данных о поведении пользователей – браузерные бары

Все ведущие поисковые системы имеют плагины, обеспечивающие мониторинг активности большой доли аудитории.

Пример кликовых данныхДля обработки данных о поведении пользователей предложено использовать “цепи Маркова” с непрерывным временем. Экспериментальные данные демонстрируют преимущество алгоритма BrowseRank по сравнению с алгоритмами PageRank и TrustRank  в определении важности документов, борьбе со спамом и ранжировании.

По сути, собираемые данные можно представить записью вида URL; TIME; TYPE [input | click]. Предполагается два пути перехода на документ: по ссылке с другого документа (click), либо набором url в адресной строке браузера (input). Механизм извлечения данных о переходах:

  1. Сегментация сессии.
    Новая сессия инициируется в случае 30-минутной и более паузы с момента предыдущей активности, либо в случае ввода названия сайта в адресную строку.
  2. Формирование пар url.
    В рамках каждой сессии создаются пары url из соседних записей. Пара url означает, что переход был осуществлен при помощи ссылки.
  3. Формирование начального распределения.
    В каждой сессии, сегментированной по типу перехода, первый url введен непосредственно пользователем. Такие url мы считаем «доверительными» и называем этот трафик «зеленым». Обрабатывая данные о поведении пользователей, мы считаем переходы на эти url следствием случайного распределения. Нормализация на частоту посещения этих документов дает начальные вероятности посещения соответствующих страниц.
  4. Извлечение продолжительности сессии.
    Для каждой пары url продолжительность сессии первого url вычисляется простой разностью дат. Если url был последним в сессии, возможны два варианта. Для сессий, сегментированных по времени, продолжительность просмотра последнего url рассчитывается на основании данных о просмотрах других страниц. Для сессий, сегментированных по типу, время просмотра последнего url рассчитывается исходя из времени начала следующей сессии.

Результаты применения BrowseRank

Microsoft провела два исследования. Первый был проведен на уровне сайта для выявления важных сайтов и подавления спама. Второй эксперимент был проведен на уровне документа для тестирования BrowseRank с целью улучшения ранжирования.

Экспонента поведенческого графаДля первого эксперимента использовался набор данных из примерно 3 миллиардов записей, содержащий примерно 950 миллионов уникальных url. Любопытно, что распределение количества просмотров по времени просмотра отлично описывается классической экспонентой. В рамках этого эксперимента постраничные не использовались, они были агрегированы на уровне сайтов. Полученный поведенческий граф состоял 5.6 миллионов узлов и 53 миллионов ребер.

Сравнение выдачи ТОП-20 при работе разных алгоритмовЛюбопытна выборка ТОП20 сайтов, полученных ранжированием по трем разным алгоритмам. Видно, что BrowseRank отлично отранжировал MySpace, Youtube, Facebook и прочие сайты, для которых характерно большое время сессии. Обратите внимание, это данные 2008 года. Очевидно, в нашу эпоху социальных сетей и коммуникационных сервисов различие между Pagerank и BrowseRank было бы еще более значительным.

На случайной выборке в 10 тысяч сайтов, вручную размеченной асессорами, показано, что BrowserRank эффективнее, чем TrustRank и PageRank решает задачу фильтрации спам-сайтов.

Второй эксперимент не менее интересен

Факторы ранжирования документов можно грубо разделить на две группы: факторы релевантности и факторы важности. Предполагаем итоговую функцию релевантности линейной комбинацией этих двух групп факторов:

Θ * rankrelevance + (1-Θ) * rankimportance,

где Θ лежит в интервале [0;1].

Сравнение качества поиска Pagerank и BrowserankДанные получены на выборке из сайтов, полученных для 8000 запросов. Каждая пара запрос-документ оценивалась тремя асессорами по бинарной шкале [релевантно; не релевантно]. Релевантными сочтены документы, получившие по запросу не менее 2 оценок «релевантно».

Результат: алгоритм BrowseRank обеспечивает существенно лучшее качество вплоть до полного подавления факторов важности факторами релевантности (Θ ~ 0.9).

Вывод очевиден

Работать и развивать сайт так, чтобы посетитель не имел даже мысли покинуть его когда-нибудь. Утрированно, но в вакууме нужно стремиться именно к этому – “затащить пользователя в свою Матрицу”. По большей части это подходит развлекательным и информационным ресурсам, с коммерческими тематиками нужно быть аккуратнее.

Источник: блог Wikimart

Подпишись, будет интересно!

Отставить отзыв

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *