Aşağıdaki makale size yardımcı olacaktır:Google’da Yerel Uygulama Dikey Arama Motoru
Google’a geçen hafta, mobil cihazlarda bir uygulama dikey arama motoru için anahtar kelime araması yapabilen (veya bir varlık bulabilen) bir arama motoruyla ilgili bir patent verildi.
- (i) Kişiler, mesajlar, arama geçmişi, belgeler, notlar, takvim etkinlikleri veya benzerleri gibi kişisel içerik
- (ii) Kullanıcı tüketimi için uygulama tarafından sağlanan uygulamaya özel içerik
- (iii) Uygulama tarafından sağlanan ve kullanıcı etkileşimine yanıt veren uygulamaya özel içerik veya
- (iv) Bunların bir kombinasyonu
Patent bize böyle bir arama motorunun şunları yapabileceğini söylüyor:
Bu tür bir kümelenme, makalelerin belirli konular etrafında kümelenme eğiliminde olduğu Google Haberler’de gördüğümüz şeydir.
Bu, Google’ın sonuçları Haritalar, Haberler, Resimler, Videolar, Finans, Akademik gibi ayrı dikey aramalar halinde organize etmesi gibi, Google’da yeni bir dikey arama olabilir gibi görünüyor. Google’ın farklı dikey arama sonuçlarını Evrensel Arama sonuçlarında görüldüğü gibi bir “Tümü” kategorisinde birleştirdiğini de gördük.
Google, farklı dikey arama türleri için arama sonuçlarını farklı şekilde oluşturmuştur ve bu patent bize bir Uygulama köşe arama motorunun da farklı şekilde ayarlanabileceğini söylemektedir. Uygulamalara dayalı kontrollere sahip olabilir ve uygulama türüne ve yerel uygulamaların her biri ile ilişkili konulara veya görevlere göre organize edilebilir.
Patent, böyle bir uygulama dikey aramasının sonuçları nasıl görüntüleyebileceğini şu şekilde açıklamaktadır:
Bu patent şu adreste bulunabilir:
Arama motoru
Mucitler: Timo Mertens ve Maxim Gubin
Vekil: Google LLC
ABD Patenti: 10.650.068
Verildi: 12 Mayıs 2020
Dosyalandı: 9 Ocak 2017
Soyut
Uygulama Dikey Arama Motoru Neleri Kapsar?
Patent, aşağıdaki mobil uygulamalar da dahil olmak üzere, bu dikey arama motorunun kapsayabileceği bir dizi farklı yerel uygulama türünü listeler:
- seyahat uygulaması
- Mesajlaşma uygulaması
- Gezi danışmanı uygulaması
- Takvim uygulaması
- Belge işleme uygulaması
- Kişiler uygulaması
- Sesli arama uygulaması
- Notlar uygulaması
- Ansiklopedi uygulaması
- Gibi
Yerel Uygulama Dikey Arama Motorunda Bulunan Veriler
Patent, her yerel uygulamanın ilgili Veri kümelerini oluşturacağına işaret ediyor ve en az bir ayrıntılı örnek sağlıyor. Bu veri kümeleri, yerel uygulamalarla kullanıcı etkileşimlerine dayalı olarak oluşturulur.
Bu bir örnektir:
Kullanıcı etkileşimlerinden elde edilen bu büyük miktardaki veriye ek olarak, arama motoru, yerel uygulamayla etkileşimde bulunan kişi için bir kullanıcı profilinden alınan verileri toplayacak ve içerecektir.
Bu, yerel bir uygulama arama motoruna dahil edilebilecek veri türlerinin başka bir örneğidir (her uygulamanın ne yaptığına bağlı olarak gerçekten geniş bir aralığı kapsayabilir):
Paylaşılan Konu Yerel Uygulama Kullanımı
Patent bize bazen birden fazla yerel uygulamanın aynı konuları veya görevleri kapsayabileceğini söylüyor. Şunları içerebilirler:
- Aynı alıcıya gönderilen birden çok mesaj kümesi
- Aynı konuyla ilgili farklı alıcılara gönderilen birden fazla mesaj dizisi
- Aynı konuyla ilgili birden çok farklı türde uygulama içeriği öğesi kümesi
- ya da benzeri
Aynı görevle ilgili birden fazla yerel uygulama içeriğinden gelen içerik, aynı amaç, hedef veya benzeri ile ilgili olabilir. Örneğin, İtalya’ya bir gezi. Bunlar şunları içerebilir:
- Seyahat uygulamasını kullanarak İtalya’ya uçuş rezervasyonu yapmak
- Bir Seyahat uygulaması (aynı seyahat uygulaması veya farklı bir seyahat uygulaması) kullanarak Roma’da otel rezervasyonu yapmak
- Bir Trip Mentor Uygulaması kullanarak turistik yerlerin açıklamalarını gözden geçirme
- Bir arama motorunu kullanarak Roma’da restoranlar veya özel mağazalar (örn. bir Gelato mağazası) aramak
- Kullanıcının Roma’yı ziyaret etmekle ilgilendiği özel mağazalar (örn. bir Gelato mağazası) hakkında mesajlar göndermek
- bir mesajlaşma Uygulaması kullanan kullanıcının eşi
Bu geniş miktarda bilgi birlikte kümelenebilir ve daha sonra bir küme özellik vektörü oluşturmak için kullanılabilir. Veya küme özellik vektörleri, yerel uygulama içeriğinin metni tarafından tanımlanan varlıklara dayalı olarak üretilebilir.
Bunlar, aşağıdakilerden özellikler içerebilir:
- Kişi adları
- Temassız kişilerin isimleri
- Yer adları
- ülke adları
- Şehir isimleri
- işletme adları
- Gibi
Kullanıcıları içeren farklı Yerel Uygulamaların ve kalıpların kullanımına ilişkin veriler de tanımlanabilir.
Küme Özellik Vektörlerine Dayalı Bir Uygulama Dikey Arama Motoru için Dizin Oluşturma
Arama motoru dizininde depolanan her bir küme özellik vektörü, küme özellik vektörünün dayandığı yerel bir uygulama içerik öğesini (örneğin bir mesaj) tanımlamak için kullanılabilir.
Bu nedenle, uygulama içeriği öğelerine dayalı olarak bir anahtar sözcük araması gerçekleştirmek yerine veya buna ek olarak, kullanıcı cihazı, arama motoru dizininde saklanan küme özellik vektörlerinin bir vektör benzerlik aramasını gerçekleştirmek için arama motorunu kullanabilir.
Farklı dikey arama motorlarının içeriği sıralamak ve dizine eklemek için farklı sinyaller kullandığını gördük. Bu yerel Uygulama Dikey Arama Motoru, farklı yerel uygulamalardan içeriği sıralamak ve dizine eklemek için bir Küme Özellik-Vektörleri yaklaşımı kullanır.
Bu patent bize böyle bir arama motorunun nasıl çalışabileceğini ve bu Öne Çıkan Küme vektörlerinden gelen verilerin nasıl önbelleğe alınabileceğini veya arka planda toplu işleme yaklaşımı kullanabileceğini anlatıyor. Bu tür bir Küme Özellik-vektörü yaklaşımı, bireysel mobil cihazlarda kullanılabilir ve bu küme özellik vektörlerinin gerçek zamanlı olarak oluşturulması hesaplama açısından pahalı olabilir ve telefonların ve tabletlerin pilinin çoğunu kullanabilir. Ancak, içeriği indekslemek ve sıralamak için bu tür vektörlerin gerçek zamanlı olarak oluşturulması daha sağlam ve doğru olabilir. Yerel uygulamalarla en son etkileşimler hakkındaki verileri içerirler.
Yerel Uygulama Dikey Arama Motoru Hakkında Çıkarımlar
Bu Yerel Uygulamalar Dikey Arama Motoru, Google’a güzel bir katkı olabilir ve Mobil cihaz kullanıcılarının uygulamalarında eriştikleri bilgiler aracılığıyla arama yapmasına yardımcı olabilir. Seyahat bilgilerine ve planladığım gezilerle ilgili davalara bakabilmeyi takdir ediyorum.
Google’ın mobil cihazlar için makine öğrenimiyle ilgili olarak tanımladığı şeyi hatırladım: Birleşik Öğrenim: Merkezi Eğitim Verileri Olmadan İşbirlikçi Makine Öğrenimi. Bu makalenin bize Birleşik Öğrenme hakkında anlattığı gibi:
Bu gönderiyi 18 Mayıs 2020 Pazartesi günü yayınlayacaktım, ancak USPTO web sitesi bozuk görünüyor. Merkezi olmayan veritabanlarında değer vardır. Yarın yayınlamaya çalışacağım.
Yerel uygulama dikey arama motoruyla ilgili bir sorun, içerdiği verilerin büyük ölçüde kullanıcının mobil cihazlarıyla etkileşimine bağlı olmasıdır. İnsanların bu bilgilerin başkaları tarafından görülmesini veya kullanılmasını ne kadar isteyebileceği şüpheli.
Bu bana yazımda hakkında yazdığım patenti hatırlattı. Sorguları ve Tahminleri Desteklemek İçin Kullanıcıya Özel Bilgi Grafikleri.
Google’ın insanlar hakkında birçok veriye erişimi var.
Bunu kullanan insanlar için gerçekten yararlı olabilir.
Google, birçok potansiyel kullanıcı için çok fazla bilgi topluyor olabilir.
Bill Slawski hakkında
26 yılı aşkın SEO deneyimi ve Hukuk Doktoru Derecesi ile Bill Slawski, Google’ın SEO ile ilgili patentleri konusunda en önde gelen uzmandır. Patent Keşfi, SEO hakkında yeni bilgiler bulmanın en hızlı ve en ayrıntılı yollarından biridir. Bill, önde gelen bir arama motoru optimizasyonu blogu olan SEO by the Sea’nin Editörüdür ve burada 1.300’den fazla gönderinin yazarıdır. Bill’in deneyimi, Fortune 500 markalarını ve dünyanın en büyük web sitelerinden bazılarını içerir. Bill, Moz, Search Engine Land ve Search Engine Journal için katkıda bulunan bir yazardır. 2014-2021’de arama motoru algoritmaları, evrensel ve harmanlanmış arama, aramada kişiselleştirme, arama ve sosyal ve yinelenen içerik sorunları, yapılandırılmış veri ve şema gibi konularda sektör lideri uluslararası konferanslarda konuşma yaptı.
