Персонализированный поиск - Personalized search

Эта статья поднимает множество проблем. Пожалуйста помоги Улучши это или обсудите эти вопросы на страница обсуждения. (Узнайте, как и когда удалить эти сообщения-шаблоны) Эта статья написано как личное размышление, личное эссе или аргументированное эссе который излагает личные чувства редактора Википедии или представляет оригинальный аргумент по теме. Пожалуйста помогите улучшить это переписав его в энциклопедический стиль. (Январь 2015) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) Эта статья возможно содержит оригинальные исследования. Пожалуйста Улучши это к проверка заявленные претензии и добавление встроенные цитаты. Заявления, содержащие только оригинальные исследования, следует удалить. (Январь 2015) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

Персонализированный поиск является веб-поиск результаты, специально разработанные с учетом интересов человека, путем включения информации о человеке помимо конкретного предоставленного запроса. Есть два общих подхода к персонализация результаты поиска, включая изменение запроса пользователя и повторный ранжирование результатов поиска.^[1]

История

Google представила персонализированный поиск в 2004 году, а в 2005 году его внедрили в поиск Google. В Google реализован персонализированный поиск для всех пользователей, а не только для тех, у кого есть учетная запись Google. Информации о том, как именно Google персонализирует их поиск, не так много; однако считается, что они используют язык пользователя, местоположение и веб-история.^[2]

Рано поисковые системы, подобно Google и AltaVista, нашел результаты только по ключевым словам. Персонализированный поиск, впервые предложенный Google, стал гораздо более сложным с целью «точно понять, что вы имеете в виду, и дать вам именно то, что вы хотите».^[3] Используя математические алгоритмы, поисковые системы теперь могут возвращать результаты в зависимости от количества ссылок на сайты и с сайтов; чем больше ссылок на сайте, тем выше он размещен на странице.^[3] У поисковых систем есть две степени компетентности: поверхностный эксперт и глубокий эксперт. Эксперт самой поверхностной степени выступает в роли свидетеля, которому известна конкретная информация о данном событии. С другой стороны, глубокий эксперт обладает понятными знаниями, которые дают ему возможность предоставлять уникальную информацию, которая имеет отношение к каждому отдельному исследователю.^[4] Если человек знает, чего он хочет, то поисковая система будет действовать как поверхностный эксперт и просто найдет эту информацию. Но поисковые системы также обладают глубокими знаниями в том, что они ранжируют результаты, показывая, что те, которые находятся в верхней части, более соответствуют потребностям пользователя, чем те, что находятся ниже.^[4]

Хотя многие поисковые системы используют информацию о людях в целом или о конкретных группах людей, персонализированный поиск зависит от профиля пользователя, уникального для каждого человека. Системы исследования, которые персонализируют результаты поиска, по-разному моделируют своих пользователей. Некоторые полагаются на то, что пользователи явно указывают свои интересы или на демографические / когнитивные характеристики.^[5][6] Однако информацию, предоставленную пользователем, бывает сложно собрать и поддерживать в актуальном состоянии. Другие построили неявные пользовательские модели на основе контента, который пользователь прочитал, или их истории взаимодействия с веб-страницами.^{[7][8][9][10][11]}

Существует несколько общедоступных систем для персонализации результатов поиска в Интернете (например, Персонализированный поиск Google и Bing персонализация результатов поиска^[12]). Однако технические детали и оценки этих коммерческих систем являются собственностью компании. Один из методов, который Google использует для персонализации поиска для своих пользователей, - это отслеживание времени входа в систему и включения истории веб-поиска в своем браузере. Если пользователь много раз обращается к одному и тому же сайту через результаты поиска Google, он считает, что ему нравится эта страница. Поэтому, когда пользователи выполняют определенные поисковые запросы, алгоритм персонализированного поиска Google дает странице повышение, продвигая ее вверх по позициям. Даже если пользователь вышел из системы, Google может персонализировать его результаты, потому что он хранит 180-дневную запись того, что искал конкретный веб-браузер, связанный с файлом cookie в этом браузере.^[13]

В поисковых системах на платформах социальных сетей, таких как Facebook или же LinkedIn, персонализации можно добиться, используя гомофилия между поисковиками и результатами.^[14] Например, при поиске людей поисковые пользователи часто интересуются людьми из тех же социальных кругов, отраслей или компаний. В поиске работы ищущих обычно интересуют вакансии в аналогичных компаниях, вакансии в близлежащих местах и работы, требующие опыта, аналогичного их собственному.

Чтобы лучше понять, как персонализированные результаты поиска представляются пользователям, группа исследователей из Северо-Восточного университета сравнила совокупный набор поисковых запросов от авторизованных пользователей с контрольная группа. Исследовательская группа обнаружила, что 11,7% результатов показывают различия из-за персонализации; однако это широко варьируется в зависимости от поисковый запрос и позиция в рейтинге результатов.^[15] Из различных протестированных факторов два, оказавших ощутимое влияние, входили в систему с учетной записью Google, а айпи адрес ищущих пользователей. Также следует отметить, что результаты с высокой степенью персонализации включают компании и политику. Одним из факторов, влияющих на персонализацию, является локализация результатов, когда запросы компании показывают расположение магазинов, соответствующее местонахождению пользователя. Так, например, если пользователь искал «продажа подержанных автомобилей», Google может получить результаты о местных автосалонах в их районе. С другой стороны, запросы с наименьшей степенью персонализации включают фактические запросы («что есть») и состояние здоровья.^[15]

При измерении персонализации важно устранить фоновый шум. В этом контексте одним из типов фонового шума является эффект переноса. Эффект переноса можно определить следующим образом: когда пользователь выполняет поиск и следит за ним с последующим поиском, на результаты второго поиска влияет первый поиск. Примечательно, что первые URL-адреса с меньшей вероятностью изменятся на основе персонализации, при этом большая часть персонализации происходит на нижних уровнях. Это стиль персонализации, основанный на недавней истории поиска, но он не является постоянным элементом персонализации, потому что, по словам исследователей, это явление исчезает через 10 минут.^[15]

Фильтр-пузырь

В отношении персонализированного поиска был поднят ряд вопросов. Это снижает вероятность поиска новой информации смещение результатов поиска к тому, что пользователь уже нашел. Это создает потенциальные проблемы с конфиденциальностью, при которых пользователь может не знать, что его результаты поиска персонализированы для него, и удивляться, почему то, что его интересует, стало таким актуальным. Автор назвал эту проблему «пузырем фильтров». Эли Паризер. Он утверждает, что люди позволяют крупным веб-сайтам управлять своей судьбой и принимать решения на основе огромного количества данных, которые они собрали о людях. Это может изолировать пользователей в их собственных мирах или «пузырях фильтров», где они видят только ту информацию, которую они хотят, что является следствием «синдрома дружественного мира». В результате люди гораздо менее осведомлены о проблемах в развивающемся мире, что может еще больше увеличить разрыв между Севером (развитые страны) и Югом (развивающиеся страны).^[16]

Методы персонализации и насколько полезно "продвигать" определенные результаты, которые регулярно появляются при поиске единомышленниками из того же сообщества. Метод персонализации позволяет очень легко понять, как создается пузырек фильтра. По мере того, как некоторые результаты усугубляются и просматриваются людьми чаще, другие результаты, не одобряемые ими, остаются в тени. Поскольку это происходит на уровне всего сообщества, это приводит к тому, что сообщество, сознательно или нет, разделяет искаженное видение событий.^[17]

Особую озабоченность в некоторых частях мира вызывает использование персонализированного поиска как формы контроля над людьми, использующими поиск, путем предоставления им только определенной информации (селективное воздействие ). Это может быть использовано для оказания особого влияния на широко обсуждаемые темы, такие как контроль над огнестрельным оружием, или даже побудить людей встать на сторону определенного политического режима в разных странах.^[16] В то время как полный контроль со стороны конкретного правительства только с помощью персонализированного поиска - это натянуто, контроль над информацией, легко доступной в результате поиска, может легко контролироваться самыми богатыми корпорациями. Самый крупный пример корпорации, контролирующей информацию, - это Google. Google не только снабжает вас необходимой информацией, но и иногда использует ваш персонализированный поиск, чтобы направить вас к своим компаниям или аффилированным лицам. Это привело к полному контролю над различными частями сети и вытеснению их конкурентов, например, к тому, как Google Maps взял на себя основной контроль над онлайн-картами и отраслью направлений, при этом MapQuest и другие были вынуждены отойти на второй план.^[18]

Многие поисковые системы используют стратегии профилирования пользователей, основанные на концепциях, которые определяют только те темы, которые очень интересны пользователям, но для достижения наилучших результатов, по мнению исследователей Вай-Тина и Дика Луна, следует учитывать как положительные, так и отрицательные предпочтения. Такие профили, применяя отрицательные и положительные предпочтения, приводят к наивысшему качеству и наиболее релевантным результатам, отделяя одинаковые запросы от разных запросов. Например, ввод «яблоко» может относиться либо к фрукту, либо к Macintosh компьютер и предоставление обоих предпочтений помогает поисковым системам узнавать, какое яблоко действительно ищет пользователь, на основе нажатых ссылок. Одна из концептуальных стратегий, которые разработали исследователи для улучшения персонализированного поиска и получения как положительных, так и отрицательных предпочтений, - это метод на основе кликов. Этот метод фиксирует интересы пользователя на основе того, по каким ссылкам они нажимают в списке результатов, при этом понижая рейтинг неотключаемых ссылок.^[19]

Эта функция также оказывает сильное влияние на поисковая оптимизация отрасли, поскольку результаты поиска больше не будут оцениваться одинаково для всех пользователей.^[20] Пример этого можно найти в книге Эли Пэрисера «Пузырь фильтров», где он попросил двух друзей ввести «BP» в строку поиска Google. Один друг нашел информацию о разливе нефти BP в Мексиканском заливе, а другой нашел информацию об инвестициях.^[16]

Некоторые отметили, что персонализированные результаты поиска служат не только для настройки результатов поиска пользователя, но и реклама. Это было раскритиковано как вторжение в частную жизнь.^[21]

Случай с Google

Важным примером персонализации поиска является Google. Существует множество приложений Google, все из которых можно персонализировать и интегрировать с помощью учетной записи Google. Для персонализации поиска не требуется учетная запись. Однако выбор практически отсутствует, поскольку многие полезные продукты Google доступны только при наличии учетной записи Google. Панель инструментов Google, представленная в 2009 году, охватывает более 20 продуктов и услуг, включая Gmail, Календарь, Документы, YouTube и т. Д.^[22] который отслеживает всю информацию непосредственно под своим именем. Бесплатная система пользовательского поиска Google доступна как для частных лиц, так и для крупных компаний, предоставляя возможность поиска для отдельных веб-сайтов и поддерживая корпоративные сайты, такие как сайт Нью-Йорк Таймс. Высокий уровень персонализации, доступный в Google, сыграл важную роль в том, чтобы оставаться самой любимой поисковой системой в мире.

Одним из примеров способности Google персонализировать поиск является использование Новостей Google. Google подготовил свои новости, чтобы показать всем несколько похожих статей, которые могут быть сочтены интересными, но как только пользователь прокручивает страницу вниз, становится видно, что новостные статьи начинают отличаться. Google учитывает прошлые поиски, а также местоположение пользователя, чтобы убедиться, что местные новости доходят до них первыми. Это может упростить поиск и сократить время на просмотр всех новостей в поисках нужной информации. Однако проблема заключается в том, что очень важная информация может быть скрыта, поскольку она не соответствует критериям, которые программа устанавливает для конкретного пользователя. Это может создать "пузырьковый фильтр "как описано ранее.^[16]

Интересный момент в персонализации, который часто упускается из виду, - это битва между конфиденциальностью и персонализацией. Хотя эти два понятия не обязательно должны быть взаимоисключающими, часто бывает так, что по мере того, как одно становится более заметным, оно ставит под угрозу другое. Google предоставляет людям множество сервисов, и многие из этих сервисов не требуют сбора информации о человеке для настройки. Поскольку при использовании этих сервисов нет угрозы вторжения в частную жизнь, баланс был склонен в пользу персонализации, а не конфиденциальности, даже когда дело доходит до поиска. По мере того, как люди пожинают удобство от настройки других служб Google, они стремятся к лучшим результатам поиска, даже если это происходит за счет личной информации. Где провести грань между компромиссом между информацией и результатами поиска - это новая территория, и Google должен принять это решение. Пока люди не получат возможность контролировать собираемую о них информацию, Google не будет по-настоящему защищать конфиденциальность. Популярность Google как поисковой системы и Интернет-браузера позволила ему получить большую власть. Их популярность привела к появлению миллионов имен пользователей, которые использовались для сбора огромного количества информации о людях. Google может использовать несколько методов персонализации, таких как традиционный, социальный, географический, IP-адрес, браузер, файлы cookie, время дня, год, поведение, история запросов, закладки и многое другое. Хотя наличие у Google персонализации результатов поиска на основе того, что пользователи ранее искали, может иметь свои преимущества, есть и недостатки.^[23][24]Опираясь на эту информацию, Google решил войти в другие принадлежащие ей сектора, такие как видео, обмен документами, покупки, карты и многое другое. Google добился этого, направив поисковиков к их собственным сервисам, в отличие от других, таких как MapQuest.

Используя персонализацию поиска, Google удвоил свою долю рынка видео до примерно восьмидесяти процентов. Юридическое определение монополия это когда фирма получает контроль от семидесяти до восьмидесяти процентов рынка. Google усилил эту монополию, создав значительные барьеры для входа, например, манипулируя результатами поиска, чтобы показать свои собственные услуги. Это хорошо видно на примере Google Maps, которые отображаются в первую очередь в большинстве поисковых запросов.

Аналитическая компания Experian Hitwise заявила, что с 2007 года трафик MapQuest сократился вдвое из-за этого. Другая статистика примерно того же времени: Photobucket увеличилась с двадцати процентов до трех процентов, Myspace увеличилась с двенадцати процентов до менее одного процента, а ESPN - с восьми до четырех процентов. Что касается изображений, Photobucket выросла с 31% в 2007 году до 10% в 2010 году, а Yahoo Images - с 12% до 7%. Становится очевидным, что упадок этих компаний произошел из-за увеличения доли рынка Google с 43% в 2007 году до примерно 55% в 2009 году.

Можно сказать, что Google более доминирует, потому что они предоставляют более качественные услуги. Тем не менее, Experian Hitwise также создала графики, показывающие долю рынка примерно пятнадцати различных компаний одновременно. Это было сделано для каждой категории для рыночной доли изображений, видео, поиска продуктов и т. Д. График поиска продуктов является достаточным доказательством влияния Google, поскольку их количество выросло с 1,3 миллиона уникальных посетителей до 11,9 уникальных посетителей за один месяц. Такой рост возможен только с изменением процесса.

В конце концов, у всех этих графиков есть две общие темы. Во-первых, рыночная доля Google находится в прямо обратной зависимости от рыночной доли ведущих конкурентов. Во-вторых, эта прямо обратная зависимость началась примерно в 2007 году, примерно в то время, когда Google начал использовать свой метод «универсального поиска».^[25]

Преимущества

Одним из важнейших преимуществ персонализированного поиска является повышение качества решений, принимаемых потребителями. Интернет сделал транзакционные издержки получения информации значительно ниже, чем когда-либо. Однако возможности человека обрабатывать информацию не сильно расширились.^[26] Столкнувшись с огромным объемом информации, потребители нуждаются в сложном инструменте, который поможет им принимать качественные решения. В двух исследованиях изучалось влияние инструментов персонализированного отбора и заказа, и результаты показали: положительное соотношение между персонализированным поиском и качеством решений потребителей.

Первое исследование провела Кристин Диль из Университет Южной Каролины. Ее исследование показало, что снижение стоимости поиска приводит к снижению качества выбора. Причина этого открытия заключалась в том, что «потребители делают худший выбор, потому что более низкие затраты на поиск заставляют их рассматривать худшие варианты». Он также показал, что если у потребителей есть конкретная цель, они будут продолжать поиск, что приведет к еще худшему решению.^[26] Исследование Джеральда Хобла из Университет Альберты и Бенедикт Г. Делларт из Маастрихтский университет в основном сосредоточены на рекомендательных системах. Оба исследования пришли к выводу, что персонализированная система поиска и рекомендаций значительно повысила качество принятия решений потребителями и сократила количество проверенных продуктов.^[26]

Модели

Персонализированный поиск набирает популярность из-за потребности в более релевантной информации и того факта, что большинство людей действительно могут использовать некоторую личную информацию, такую ​​как персонализированный поиск. Исследования показали низкие показатели успеха основных поисковых систем в предоставлении релевантных результатов; в 52% из 20 000 запросов поисковики не нашли никаких релевантных результатов в документах, возвращенных Google.^[27] Персонализированный поиск может значительно улучшить качество поиска, и есть два основных способа достичь этой цели.

Первая доступная модель основана на исторических поисковых запросах пользователей и их местоположениях. Люди, вероятно, знакомы с этой моделью, поскольку часто находят результаты, отражающие их текущее местоположение и предыдущие поиски.

Есть еще один способ персонализировать результаты поиска. В работе Брахи Шапира и Боаза Забара «Персонализированный поиск: интеграция совместной работы и социальных сетей» Шапира и Забар сосредоточились на модели, в которой используется система рекомендаций.^[28] Эта модель показывает результаты других пользователей, которые искали похожие ключевые слова. Авторы исследовали поиск по ключевым словам, систему рекомендаций и систему рекомендаций с социальной сетью, работающей отдельно, и сравнили результаты с точки зрения качества поиска. Результаты показывают, что персонализированная поисковая система с системой рекомендаций дает более качественные результаты, чем стандартная поисковая система, и что система рекомендаций с социальной сетью даже лучше.

Недавняя статья «Персонализация поиска с помощью вложений ”Показывает, что новая модель встраивания для персонализации поиска, когда пользователи встраиваются в тематическое пространство интересов, дает лучшие результаты поиска, чем сильные модели обучения для ранжирования.

Недостатки

Хотя есть документально подтвержденные преимущества реализации персонализации поиска, есть также аргументы против ее использования. Основание этого аргумента против его использования заключается в том, что он ограничивает результаты поисковых систем пользователей Интернета материалами, которые соответствуют интересам и истории пользователей. Это ограничивает возможность пользователей получить доступ к материалам, которые могут иметь отношение к поисковому запросу пользователя, но из-за того, что некоторые из этих материалов отличаются от интересов и истории пользователя, материал не отображается для пользователя. Персонализация поиска лишает поисковую систему объективности и подрывает ее. «Объективность мало что значит, когда вы знаете, что ищете, но ее отсутствие проблематично, когда вы этого не знаете».^[29] Еще одна критика персонализации поиска заключается в том, что она ограничивает основную функцию Интернета: сбор и совместное использование информации. Персонализация поиска не позволяет пользователям легко получить доступ ко всей возможной информации, доступной для определенного поискового запроса. Персонализация поиска добавляет предвзятости поисковым запросам пользователя. Если пользователь имеет определенный набор интересов или интернет-историю и использует Интернет, чтобы исследовать спорный вопрос, результаты поиска пользователя будут отражать это. Пользователю не могут быть показаны обе стороны проблемы и он может пропустить потенциально важную информацию, если интересы пользователя склоняются в ту или иную сторону. Проведенное исследование персонализации поиска и ее влияния на результаты поиска в Новостях Google привело к тому, что разные пользователи генерировали новости в разном порядке, даже если каждый пользователь вводил один и тот же поисковый запрос. По словам Бейтса, «только у 12% поисковиков были те же три истории в одном и том же порядке. Для меня это prima facie свидетельство того, что идет фильтрация».^[30] Если бы персонализация поиска не была активна, все результаты теоретически должны были быть одинаковыми историями в идентичном порядке.

Другой недостаток персонализации поиска заключается в том, что интернет-компании, такие как Google, собирают и потенциально продают интересы и истории своих пользователей в Интернете другим компаниям. Это поднимает вопрос конфиденциальности, касающийся того, довольны ли люди тем, что компании собирают и продают их информацию в Интернете без их согласия или ведома. Многие веб-пользователи не знают об использовании персонализации поиска, и еще меньше знают, что пользовательские данные являются ценным товаром для интернет-компаний.

Сайты, которые его используют

Э. Паризер, автор Пузырь фильтра, объясняет, как есть различия между персонализацией поиска Facebook и Google. Facebook реализует персонализацию, когда речь идет о количестве вещей, которыми люди делятся и о том, какие страницы им «нравятся». Индивидуальный социальные взаимодействия, чей профиль они посещают чаще всего, с кем они пишут или общаются в чате - все это индикаторы, которые используются, когда Facebook использует персонализацию. Вместо того, чтобы то, что люди делят, является индикатором того, что отфильтровано, Google принимает во внимание то, что мы «нажимаем», чтобы отфильтровать то, что попадает в наш поиск. Кроме того, поисковые запросы в Facebook не обязательно такие же конфиденциальные, как поисковые запросы Google. Facebook привлекает больше общественности, и пользователи делятся тем, что хотят видеть другие люди. Даже пока маркировка фотографии, Facebook использует персонализацию и распознавание лица который автоматически присвоит имя лицу. Кнопка «Мне нравится» в Facebook использует своих пользователей для персонализации веб-сайта. Сообщения, которые пользователи комментируют или лайкают, говорят Facebook, какие публикации им будут интересны в будущем. В дополнение к этому, это помогает им предсказать, какие сообщения они будут «комментировать, публиковать или спамить в будущем».^[31] Прогнозы объединяются, чтобы получить одну оценку релевантности, которая помогает Facebook решить, что вам показывать, а что отфильтровывать.^[31] В 2016 году Facebook представил реакции (Любовь, Благодарность, Ха-ха, Ничего себе, грустно и сердито) в дополнение к положению лайков на пост.^[32] «Facebook узнал, что любая реакция, оставленная на сообщение, является убедительным показателем того, что пользователь был более заинтересован в этом сообщении, чем в любых других публикациях с« лайком »».^[32] Facebook начинает оценивать реакцию так же, как лайки. Таким образом, даже если вы оставите «гневную» реакцию на сообщение, Facebook будет показывать сообщения в ленте пользователя, потому что пользователь проявил к нему интерес.^[32]

Что касается Google, пользователям предоставляются аналогичные веб-сайты и ресурсы в зависимости от того, на что они изначально нажимают. Есть даже другие веб-сайты, которые используют тактику фильтрации, чтобы лучше соответствовать предпочтениям пользователей. Например, Netflix также судит по истории поиска пользователей, чтобы предложить фильмы, которые могут быть им интересны в будущем. Есть сайты вроде Amazon и личные торговые сайты также используйте историю других народов, чтобы лучше служить своим интересам. Twitter также использует персонализацию, «предлагая» другим подписаться. Вдобавок Twitter отфильтровывает предложения, наиболее релевантные для пользователя, в зависимости от того, на кого вы «подписаны», «твиты» и «ретвиты». LinkedIn персонализирует результаты поиска на двух уровнях.^[14] LinkedIn федеративный поиск использует намерение пользователя персонализировать вертикальный порядок. Например, для такого же запроса, как «инженер-программист», в зависимости от того, имеет ли искатель намерение нанять или искать работу, он или она обслуживаются либо людьми, либо вакансиями в качестве основной вертикали. Внутри каждой вертикали, например, поиска людей, рейтинги результатов также персонализируются с учетом сходства и социальных отношений между поисковиками и результатами. Марк Цукерберг, основатель Facebook, считал, что у людей только одна личность. Э. Паризер утверждает, что это полная ложь, а персонализация поиска - это еще один способ доказать, что это неправда. Хотя персонализированный поиск может показаться полезным, это не очень точное представление о каком-либо человеке. Бывают случаи, когда люди ищут и делятся вещами, чтобы выглядеть лучше. Например, кто-то может искать и делиться политическими и другими интеллектуальными статьями. Есть много сайтов, которые используются для разных целей и не составляют личность вообще, но вместо этого предоставьте ложные представления.^[16]

Онлайн шоппинг

Поисковые системы, такие как Google и Yahoo! используйте персонализированный поиск, чтобы привлечь потенциальных клиентов к продуктам, которые соответствуют их предполагаемым желаниям. Основываясь на большом количестве собранных данных, собранных в результате кликов отдельных пользователей в Интернете, поисковые системы могут использовать персонализированный поиск для размещения рекламы, которая может заинтересовать человека. Использование персонализированного поиска может помочь потребителям быстрее находить то, что им нужно, а также помочь подобрать продукты и услуги для людей на более специализированных и / или нишевых рынках. Многие из этих продуктов или услуг, которые продаются через персонализированные онлайн-результаты, вряд ли будут продаваться в кирпича и раствора магазины. Эти типы продуктов и услуг называются «длинными хвостами».^[33] Использование персонализированного поиска позволяет потребителям быстрее находить продукты и услуги и сокращает количество необходимых рекламных денег, расходуемых для охвата этих потребителей. Кроме того, использование персонализированного поиска может помочь компаниям определить, каким лицам следует предлагать коды онлайн-купонов для их продуктов и / или услуг. Отслеживая, просматривал ли человек их веб-сайт, рассматривал возможность покупки товара или ранее совершал покупку, компания может публиковать рекламные объявления на других веб-сайтах, чтобы охватить этого конкретного потребителя и попытаться заставить его совершить покупку.

Помимо помощи потребителям и предприятиям в поиске друг друга, поисковые системы, обеспечивающие персонализированный поиск, значительно выигрывают. Чем больше данных будет собрано о человеке, тем более персонализированные результаты будут. В свою очередь, это позволяет поисковым системам продавать больше рекламы, потому что компании понимают, что у них будет больше возможностей продавать людям с высоким процентом совпадений, чем людям со средним и низким процентом совпадений. Этот аспект персонализированного поиска возмущает многих ученых, таких как Уильям Бадке и Эли Паризер, поскольку они считают, что персонализированный поиск вызван желанием увеличить доходы от рекламы. Кроме того, они считают, что персонализированные результаты поиска часто используются, чтобы побудить людей использовать продукты и услуги, предлагаемые конкретной поисковой компанией или любой другой компанией в партнерстве с ними. Например, при поиске в Google любой компании, имеющей хотя бы одно физическое местонахождение, в качестве первого результата запроса будет предложена карта с изображением ближайшего местоположения компании с использованием службы Google Maps.^[34] Чтобы использовать другие картографические сервисы, такие как MapQuest, пользователю необходимо глубже изучить результаты. Другой пример относится к более расплывчатым запросам. Поиск по слову «обувь» с помощью поисковой системы Google предложит несколько рекламных объявлений обувным компаниям, которые платят Google за то, чтобы в качестве первого результата на запросы потребителей они связали свой веб-сайт.

Рекомендации