Поисковые машины и их особенности. Можно ли управлять действиями поисковых машин

Поисковые машины (Search engine)

Поисковые машины позволяют найти WWW-документы, относящиеся к заданным тематикам или снабженные ключевыми словами или их комбинациями. На поисковых серверах отрабатываются два способа поиска:

· По иерархии понятий;

· По ключевым словам.

Заполнение поисковых серверов происходит автоматически или вручную. Поисковый сервер обычно имеет ссылки на остальные поисковые сервера, и передает им запрос на поиск по желанию пользователя.

Существует два типа поисковых машин.

1."Полнотекстовые" поисковые машины, которые индексируют каждое слово на веб-странице, исключая стоп-слова.

2."Абстрактные" поисковые машины, которые создают реферат каждой страницы.

Для вебмастеров полнотекстовые машины полезней, поскольку любое слово, встречающееся на веб-странице, подвергается анализу при определении его релевантности к запросам пользователей. Однако абстрактные машины могут индексировать страницы лучше полнотекстовых. Это зависит от алгоритма извлечения информации, например по частоте употребления одинаковых слов.

Основные характеристики поисковых машин.

1.Размер поисковой машины определяется количеством проиндексированных страниц. Однако в каждый момент времени ссылки, выдаваемые в ответ на запросы пользователей, могут быть различной давности. Причины, по которым это происходит:

· некоторые поисковые машины сразу индексируют страницу по запросу пользователя, а затем продолжают индексировать еще не проиндексированные страницы.

· другие чаще индексируют наиболее популярные страницы сети.

2.Дата индексации. Некоторые поисковые машины показывают дату, когда был проиндексирован документ. Это помогает пользователю определить, когда документ появился в сети.

3.Глубина индексирования показывает сколько страниц после указанной будет индексировать поисковая система. Большинство машин не имеют ограничений по глубине индексирования. Причины, по которым могут быть проиндексированы не все страницы:

· не правильное использование фреймовых структур.

· использование карты сайта без дублирования обычными ссылками

4.Работа с фреймами. Если поисковый робот не умеет работать с фреймовыми структурами, то многие структуры с фреймами будут упущены при индексировании.

5.Частота ссылок. Основные поисковые машины могут определить популярность документа по тому, как часто на него ссылаются. Некоторые машины на основании таких данных "делают вывод" стоит или не стоит индексировать документ.

6.Частота обновления сервера. Если сервер обновляется часто, то поисковая машина чаще будет его реиндексировать.

7.Контроль индексации. Показывает, какими средствами можно управлять поисковой машиной.

8.Перенаправление. Некоторые сайты перенаправляют посетителей с одного сервера на другой, и этот параметр показывает как это будет связано с найденными документами.

9.Стоп-слова. Некоторые поисковые машины не включают определенные слова в свои индексы или могут не включать эти слова в запросы пользователей. Такими словами обычно считаются предлоги или часто использующиеся слова.

10.Spam-штрафы. Возможность блокирования спама.

11.Удаление старых данных. Параметр, определяющий действия вебмастера при закрытии сервера или перемещении его на другой адрес.

Примеры поисковых машин.

1. Altavista. Система открыта в декабре 1995. Принадлежит компании DEC. С 1996 года сотрудничает с Yahoo. AltaVista - это наилучший вариант для настраиваемого поиска. Однако сортировка результатов по категори ям не выполняется и приходится вручную просматривать предоставленную информацию. В AltaVista не предусмотрены средства для получения списков активных узлов, новостей или других возможностей поиска по содержанию.

2.Excite Search. Запущена в конце 1995 года. В сентябре 1996 - приобретена WebCrawler. Данный узел имеет мощный поисковый меха низм, возможность автоматической индивидуальной настройки предоставляемой информации, а также составленные квалифици рованным персоналом описания множества узлов. Excite отличается от других поисковых узлов тем, что позволяет вести поиск в службах новостей и публикует обзоры Web -страниц. В поисковом механизме используются средства стандартного поиска по ключевым словам и эвристические методы поиска по содержанию. Благодаря такому сочетанию, можно найти подходящие по смыслу страницы Web , если они не содержат указанных пользователем ключе вых слов. Недостатком Excite является несколько хаотичный интерфейс.

3.HotBot. Запущена в мае 1996. Принадлежит компании Wired. Базируется на технологии поисковой машины Berkeley Inktomi. HotBot - это база данных, содержащая документы, индексированные по полному тексту, и один из наиболее полных поисковых механизмов в Web . Его средства поиска по логическим условиям и средства ограничения поиска любой областью или узлом Web помогают пользователю найти необходимую информацию, отсеивая ненужную. HotBot предоставляет возможность выбрать необходимые параметры поиска из раскрывающихся списков.

4.InfoSeek. Запущена раньше 1995 года, легко доступна. В настоящее время содержит порядка 50 миллионов URL. У Infoseek хорошо продуманный интерфейс, а также отличные поисковые средства. Большинство ответов на запросы сопровождается ссылками «связанные темы», а после каждого ответа приводятся ссылки «аналогичные страницы». База данных поискового механизма страниц, индексированных по полному тексту. Ответы упорядочиваются по двум показателям: частоте встреч слово или фраз на страницах, а также метоположению слов или фраз на страницах. Существует каталог Web Directory , подразделяющийся на 12 категорий с сотнями подкатегорий, для которых может быть выполнен поиск. Каждая страница каталога содержит перечень рекомендуемых узлов.

5. Lycos. Работает с мая 1994 года. Широко известна и используема. В состав входит каталог с огромным числом URL . и поисковая машина Point с технологией статистического анализа содержимого страниц, в отличии от индексирования по полному тексту. Lycos содержит новости, обзоры узлов, ссылки на популярные узлы, карты городов, а также средства для поиска адресов, изображений и звуковых и видео клипов. Lycos упорядочивает ответы по степени соот ветствия запросу по нескольким критериям, например, по чис лу поисковых терминов, встретившихся в аннотации к доку менту, интервалу меж ду словами в конкретной фразе документа, местоположению терминов в документе.

6. WebCrawler. Открыта 20 апреля 1994 года как проект Вашингтонского Университета. WebCrawler предоставляет возможности синтаксиса для конкретизации запросов, а также большой выбор аннотаций узлов при несложном интерфейсе.

Следом за каждым ответом WebCrawler помешает небольшую пиктограмму с приблизительной оценкой соответствия запросу. Коме того выводит на экран страницу с кратким резюме для каждого ответа, его полным URL , точной оценкой соответствия, а также использует этот ответ в запросе по образцу в качестве его ключевых слов. Графического интерфейса для настройки запросов в Web Crawler нет. Н е допускается ис пользование универсальных символов, а также невозможно назначить весовые коэффициенты ключевым словам. Не существует возможности ограничения поля поиска определенной областью.

7. Yahoo. Старейший каталог Yahoo был запущен в начале 1994 года. Широко известен, часто используем и наиболее уважаем. В марте 1996 запущен каталог Yahooligans для детей. Появляются региональные и top-каталоги Yahoo. Yahoo основан на подписке пользователей. Он может служить отправной точкой для любых поисков в Web , поскольку с помощью его системы классификации пользователь найдет узел с хорошо организованной информацией. Содержимое Web подразделяется на 14 общих категорий, перечисленных на домашней странице Yahoo !. В зависимости от специфики запроса пользователя существует возможность или работать с этими категориями, чтобы ознакомиться с подкатегориями и списками узлов, или искать конкретные слова и термины по всей базе данных. Пользователь может также ограничить поиск в пределах любого раздела или подраздела Yahoo !. Благодаря тому, что классификация узлов выполняется людьми, а не компьютером, качество ссылок обычно очень высокое. Однако, уточнение поиска в случае неудачи – сложная задача. В состав Yahoo ! входит поисковый механизм AltaVista , поэтому в слу чае неудачи при поиске на Yahoo ! автоматически происходит его повторение с использованием поискового механизма AltaVista . Затем полученные результаты передаются в Yahoo !. Yahoo ! обеспечивает возможность отправлять запросы для поиска в Usenet и в Fourl 1, чтобы узнать адреса электронной почты.

К российским поисковым машинам относятся:

1. Rambler.Это русскоязычная поисковая система. Разделы, перечисленные на домашней странице Rambler , освещают русскоязычные Web -ресурсы. Существует классификатор информации. Удобной возможностью работы является предоставление списка наиболее посещаемых узлов по каждой предложенной тематике.

2. Апорт Поиск. Апорт входит в число ведущих поисковых систем, сертифицированных Microsoft как локальные поисковые системы для русской версии Microsoft Internet Explorer . Одним из преимуществ Апорта является англо-русский и русско-английский перевод в режиме online запросов и поисков результата, благодаря чему можно вести поиск в русских ресурсах Internet , даже не зная русского языка. Более того можно искать информацию, используя выражения, даже для предложений. Среди основных свойств поисковой системы Апорт можно вы делить следующие:

Перевод запроса и результатов поиска с русского на англий ский язык и наоборот;

Автоматическую проверку орфографических ошибок запроса;

Информативный вывод результатов поиска для найденных сайтов;

Возможность поиска в любой грамматической форме;

язык расширенных запросов для профессиональных пользователей.

К другим свойствам поиска можно отнести под держку пяти основных кодовых страниц (разных операционных систем) для русского языка, технологию поиска с использовани ем ограничений по URL и дате документов, реализацию поиска по заголовкам, комментариям и подпи сям к картинкам и т. д., сохранение параметров поиска и опреде ленного числа предыдущих запросов пользователя, объединение копий документа, находящихся на разных серверах.

3. List . ru (http://www.list.ru ) По своей реализации этот сервер имеет много общего с англоязычной системой Yahoo !. На главной странице сервера расположены ссылки на наиболее популярные поисковые категории.

Список ссылок на основные категории каталога занимает центральную часть. Поиск в каталоге реализован таким образом, что в результате запроса могут быть найдены как отдельные сайты, так и рубрики. В случае успешного поиска выводится URL , название, описание, ключевые слова. Допускается использование языка запросов Яндекс. С сылка "Структура каталога" открывает в отдельном окне полный рубрикатор ката лога. Реализована возможность перехода из рубрикатора в любую выбранную подкатегорию. Более детальное тематическое деление текущей рубрики представлено списком ссылок. Каталог организован таким образом, что все сайты, содержащиеся на нижних уровнях струк туры, представлены и в рубриках. Показываемый список ресурсов упорядочен в алфавитном порядке, но можно выбирать сортировку: по вре мени добавления, по переходам, по порядку добавления в каталог, по популярности среди посетителей каталога.

4. Яndex. Программные продукты серии Яndex представляют набор средств полнотекстовой индексации и поиска текстовых данных с учетом морфологии русского языка. Яndex включает модули морфологического анализа и синтеза, индексации и поиска, а также набор вспомогательных модулей, таких как анализатор документов, языки разметки, конверторы форматов, паук.

Алгоритмы морфологического анализа и синтеза, основанные на базовом словаре, умеют нормализовать слова, то есть находить их начальную форму, а также строить гипотезы для слов, не содержащихся в базовом словаре. Система полнотекстового индексирования позволяет создавать компактный индекс и быстро осуществлять поиск с учетом логических операторов.

Яndex предназначен для работы с текстами в локальной и в глобальной сети, а также может быть подключен как модуль к другим системам.

Как работают поиcковые машины? Одним из замечательных свойств Интернет является то, что существуют сотни миллионов web-ресурсов, ожидающих и готовых быть представленными нам. Но плохо то, что есть те же миллионы страниц, которые, даже будучи нам нужны, не предстанут перед нами, т.к. просто неизвестны нам. Как узнать, что и где можно найти в интернет? Обычно для этого мы обращаемся к помощи поисковых машин.

Поисковые интернет машины представляют собой специальные сайты в глобальной сети, которые сделаны так, чтобы помочь людям отыскать во всемирной паутине нужную им информацию. Есть различия в способах, которыми поисковые машины выполняют свои функции, но в целом есть 3 основных и одинаковых функции:

Все они "обыскивают" интернет (или какой то сектор интернет) - на основе заданных ключевых слов;
- все поисковики индексируют слова, которые они ищут и места, где они их находят;
- все поисковики позволяют пользователям искать слова или комбинации из ключевых слов на основе уже проиндексированных и занесенных в свои базы данных web-страниц.

Самые первые поисковики индексировали до нескольких сотен тысяч страниц и получали 1,000 - 2,000 запросов в день. Сегодя топовые поисковики проиндексировали и индексируют в непрерывном режиме сотни миллионов страниц, обрабатывают десятки миллионов запросов в день. Ниже будет рассказано о том, как же работают поисковики и каким образом они "складывают" все кусочки найденной информации так, чтобы суметь ответить на любой интересующий нас вопрос.

Посмотрим на Web

Когда люди говорят о поисковых интернет машинах, они в действительности имеют в виду поисковые машины World Wide Web . Прежде, чем Web стал наиболее видимой частью интернет, уже существовали поисковые машины, которые помогали людям найти в сети информацию. Программы под названием "gopher" и "Archie" умели индексировать файлы, размещенные на разных серверах, подсоединенных к интернет Internet и многократно снижали временные затраты на поиск нужных программ или документов. В конце 80-х годов прошлого века синонимом "умения работать в интернет" было умение использовать gopher, Archie, Veronica и т.п. поисковые программы. Сегодня большинство интернет пользователей ограничивают свой поиск только всемирной сетью, или WWW.

Маленькое начало

Перед тем, как ответить вам где найти нужный документ или файл, это файл или документ должен быть уже когда то найден. Чтобы найти информацию о сотнях миллионах существующих WEB-страниц, поисковая машина применяет специальную программу-робот. Эта программа еще называется спайдер ("spider", паук) и служит для построения списка слов, найденных на странице. Процесс построения такого списка называется web-краулинг (Web crawling). Чтобы далее построить и зафиксировать "полезный" (имеющий значение) список слов, поисковый паук должен "просмотреть" массу других страниц.

Как же начинает любой паук (spider) свое путешествие по сети? Обычно стартовой точкой являются наиболее крупные мировые сервера и очень популярных web-страницы. Паук начинает свой путь с такого сайта, индексирует все найденные слова и продолжает свое движение далее, по ссылкам на другие сайты. Таким образом, робот-паук начинает охватывать все большие "куски" web-пространства. Google.com начинался с академического поисковика. В статье, описывающей как была создана эта поисковая машина, Сергей Брин и Лауренс Пейдж (основатели и владельцы Google) привели пример, как быстро работают гугловские пауки. Их несколько и обычно поиск начинается с использованием 3-х пауков. Каждый паук поддерживает до 300 одновременно открытых соединений с web-страницами. При пиковой загрузке, с использованием 4-х пауков, система Гугл способна обработать 100 страниц в секунду, генерируя траффик около 600 килобайт/сек.

Чтобы обеспечить пауков необходимыми для обработки данными, раньше Google располагал сервером, который занимался только тем, что "подбрасывал" паукам все новые и новые URL. Чтобы не зависеть от интернет сервис провайдеров в части серверов доменных имен (DNS), транслирующих url в IP адрес, Google обзавелся собственным сервером DNS, сведя все временные затраты на индексацию страниц до минимума.

Когда Google робот посещает HTML страницу, он принимает во внимание 2 вещи:

Слова (текст) на странцие;
- место их расположения (в какой части body страницы).

Слова, расположенные с служебных разделах, таких как title, subtitles, meta tags и др. помечались как особо важные для пользовательских поисковых запросов. Google паук был построен так, чтобы индексировать каждое подобное слово на странице, за исключением междометий типа "a," "an" и "the.". Другие поисковики имеют несколько другой подход к индексации.

Все подходы и алгоритмы поисковиков в конечном итоге направлены на то, чтобы заставить роботов пауков работать быстрее и эффективнее. К примеру, некоторые поисковые роботы отслеживают при индексации слова в title, ссылках и до 100 наиболее часто используемых на странице слов и даже каждое из слов первых 20 строк текстового содержания страницы. Таков алгортим индексации, в частности, у Lycos.

Другие поисковики, такие как AltaVista, идут в другом направлении, индексируя каждое отдельное слово странциы, включая "a," "an," "the" и други неважные слова.

Мета-Теги (Meta Tags)

Метатеги позволяют владельцу web-страницы задавать ключевые слова и понятия, которые определяют суть её содержания. Это очень полезный инструемнт, особенно когда эти ключевые слова могут повторяться до 2-3 раз в тексте страницы. В этом случае мета-теги могу "направить" поисковый робот к нужному выбору ключевых слов для индексации страницы. Существует вероятность "накрутки" мета-тегов сверх популярными поисковыми запросами и понятиями, никак не связаннными с содержанием самой старницы. Поисковые роботы умеют бороься с этим, путем, например, анализа корреляции мета-тегов и содержимого web-страницы, "выкидывая" из рассмотрения те мета-теги (соответственно ключевые слова) , которые не соответствуют содержимому страниц.

Все это касается тех случаев, когда владелец web-ресурса действительно желает быть включенным в поисковые результаты по нужным поисковым словам. Но нередко случается так, что владелец совсем не желает быть проиндексированным роботом. Но такие случаи не относятся к теме нашей статьи.

Построение индекса

Как только пауки закончили свою работу по нахождению новых web-страниц, поисковые машины должны разместить всю найденную информацию так, чтобы было удобно в дальнейшем ею пользоваться. Здесь имеют значение 2 ключевых компонента:

Информация, сохраненная вместе с данными;
- метод, которым эта информация проиндексирована.

В простейшем случае, поисковик мог бы просто разместить слово и URL адрес, где оно находится. Но это сделало бы поисковик совсем примитивным инструментом, так как нет никакой информации о том, в какой части документа находится это слово (мета-тегах, или в обычном тексте), используется ли это слово один раз или многократно и содержится ли оно в ссылке на другой важный и близкий по теме ресурс. Другими словами, такой способ не позволит ранжировать сайты, не обеспечит представление пользователям релевантных результатов и т.д.

Чтобы предоставить нам полезные данные, поисковики сохраняют не только информацию из слова и его URL адрес. Поисковик может сохранить данные о количестве (частоте) упоминаний слова на странице, присвоить слову "вес", что далее поможет выдавать поисковые листинги (результаты) на основе весового ранжирования по данному слову, с учетом его местонахождения (в ссылках, мета тегах, титуле страницы и т.п.). У каждого коммерческого поисковика есть своя формула для вычисления "веса" ключевых слов при индексации. Это одна из причин, почему по одному и тому же поисковому запросу поисковики выдают совсем разные результаты.

Следующий важный момент при обработке найденной информации - её кодирование с целью уменьшения объема дискового пространства для её сохранения. Например, в оригинальной статье Google описано, что для хранения весовых данных слов используется 2 байта (по 8 бит каждый) -- при этом учитывается вид слова (большими или прописными буквами), размер самих букв (Font-Size) и др. информация, которая помогает ранжировать сайт. Каждый такой "кусочек" информации требует 2-3 бита данных в полном 2-байтном наборе. В результате громадный объем информации удается сохранять в очень компактном виде. После того, как информация "сжата", пора приступать к индексации.

Цель индексация одна: обеспечить максимально быстрый поиск нужной информации. Существуют несколько путей для построения индексов, но самый эффективный - это построение хеш-таблиц (hash table). При хешировании используется определенная формула, с помощью которой каждому слову присваивается некое численное значение.

В любом языке существуют буквы, с которых начинается гораздо больше слов, чем с остальных букв алфавита. К примеру, слов на букв "M" в разделе английского словаря значительно больше, чем на букву "X". Это означает, что поиск слова, начинающегося с самой популярной буквы потребует больше времени, чем любое другое слово. Хешинг (Hashing) уравнивает эту разницу и уменьшает среднее время поиска, а также разделяет сам индекс от реальных данных. Хеш таблица содержит хеш-значения вместе с указателем на данные, соответствующие этому значению. Эффективная индексация + эффективное размещение вместе обеспечивают высокую скорость поиска, даже если пользователь задаст очень сложный поисковый запрос.

Будущее поисковиков

Поиск, основанный на булевских операторах ("and", "or", "not") - это буквенный поиск -- поисковик получает поисковые слова ровно так, как они введены. Это может вызвать проблему, когда, например, введенное слово имеет множество значений. "Ключ," например, может означать "средство для открытия двери", а может означать "пароль" для входа на сервер. Если вас интересует только одно значение слова, то вам, очевидно, будут не нужны данные по его второму значению. Можно, конечно, построить буквальный запрос, который позволит исключить вывод данных по ненужному значению слова, но было бы неплохо, если бы поисковик смог сам помочь вам.

Одна из областей исследований в области алгоритмов будущих поисковых машин - это концептуальный поиск информации. Это такие алгоритмы, кгда для нахождения релевантных данных используется статистический анализ страниц, содержащих данное поисковое ключевое слово или фразу. Ясно, что такой "концептуальной поисковой машине" потребуется гораздо больший объем для хранения данных о каждой странице и больше времени для обработки каждого запроса. В настоящее время многие исследователи работают над этой проблемой.

Не менее интенсивно ведутся работы и в области разработки поисковых алгоритмов на основе запросов естественного языка (Natural-Language query).

Идея естественных запросов состоит в том, что вы можете написать запрос так, как если бы спросили об этом коллегу, сидящего напротив вас. Не надо беспокоиться о булевских операторах или напрягаться для составления сложного запроса. Самый популярный на сегодня поисковый сайт на основе языка естественных запросов - это AskJeeves.com. Он преобразует запрос в ключевые слова, которые затем и использует при индексировании сайтов. Этот подход работает только в случае простых запросов. Однако, прогресс не стоит на месте, возможно, что совсем скоро мы будем "разговаривать" с поисковыми машинами на своем, "человеческом языке".

Известно, что пользователи, попадающие на сайт из поисковых машин, дают до сорока процентов трафика. Поэтому позаботиться о правильном индексировании Вашего сайта в поисковых машинах весьма полезно. Под "правильным индексированием" я имею в виду, что должна быть соблюдена релевантность запроса и содержания сайта, т.е., говоря простым и доступным языком, содержание сайта должно соответствовать запросу (некоторые "мастера" злоупотребляют наборами не отвечающих реальности ключевых слов. Например, когда моя сестра готовила к выпуску компакт-диск с локальными копиями первых уровней Web-страниц, слово "х#й" и иже с ним встречалось на серверах весьма солидных компаний, ничего общего не имеющих с подобного рода лексикой:-).

Altavista
Апорт-поиск
Медиалингва
Рамблер
РусИнфОил
Русский Экспресс
ТЕЛА-поиск
HotBot
Яndex

Почему я перечислил именно эти поисковые машины? Потому что именно ими, по моим наблюдениям, пользуются русскоязычные нетизены (netizen). Что такое "мои наблюдения"? Это анализ логов доступа к моему серверу http://citforum.ru/ , точнее той части логов, гда собирается информация по HTTP_REFERER, т.е. адреса (URLs), на которых клиенты воспользовались ссылкой на какую либо страницу моего сервера.

Каков рейтинг перечисленных мною машин на практике, какими машинами пользуются больше, какими - меньше?

На первом месте с колоссальным отрывом от остальных идет Altavista. Эта поисковая машина лидировала еще до того как там появился поиск по различным языкам (в том числе - по русскоязычным документам). Ну оно и понятно - прекрасный, легкодоступный сервер, давно работает (с начала 1996 года), огромная база документов (свыше 50 миллионов адресов). Следует также учесть, что русскоязычные пользователи находятся не только в России, но и в Болгарии, Чехии и Словакии, в Польше, Израиле, Германии, не говоря уже о бывших республиках СССР - Украина, Белоруссия... (Особо хочу сказать о прибалтах: это они при встрече на улицах какого-нибудь Каунаса или Таллинна не знают русского языка, а перед монитором, особенно если очень нужно, очень даже знают:-)) Так вот всем этим пользователям удобнее пользоваться Альтавистой, а не нашими отечественными машинами - ближе, все таки...

Следующая по популярности поисковая машина, как ни странно, самая молодая в России - Яndex. Как мне говорил Алекей Амилющенко (компания Comptek) на сегодняшний день там наблюдается в среднем 72000 запросов в суткии и есть тенденция +10% в неделю (данные от 7.04.98). Мне кажется, Яndex наиболее перспективная российская поисковая машина. С комптековской системой разбора "великого и могучего" русского языка Яndex вполне может выйти победителем в конкуренции со вторым китом в этой сфере - Рамблером.

Рамблер - третья серьезная поисковая машина для русскоязычных пользователей. Главное, что мне в ней не нравится, так это игнорирование содержимого конструкции . (Это я не придумал, это сказал Дмитрий Крюков из компании Stack Ltd.) Наверное, именно из-за отказа учитывать ключевые слова, в результатах запросов выдаются такой странный набор ссылок. Второй недостаток чисто интерфейсного характера - результаты постоянно выдаются в кодировке КОИ, независимо от того, что выбрано пользователем перед этим. Третий недостаток: спайдер Рамблера работает по протоколу HTTP 0.9, что приводит к ошибкам индексирования, т.е. если на одном IP-адресе живут несколько виртуальных серверов, Рамблер видит только первый, а все остальные считает просто синонимами. Ну да ладно, будем надеяться, что это вскоре исправят.

Ну и на последнем месте по моему рейтингу идут Апорт-Поиск, который очень странно индексирует сервера, РусИнфОил, который регулярно закрывается на реконструкции и ТЕЛА-Поиск - красивый и почти бесполезный прибамбас для сервера www.dux.ru .

Вы спросите: а в списке были еще HotBot и метапоисковая машина Следопыт компании "Медиалингва"? Я их не забыл, просто HotBot непонятно почему оставляет в моих логах толпу записей, что не может быть случайными залетами не понимающих русского языка иностранцев (с других импортных машин таких залетов гораздо меньше), а "Следопыт" я еще недостаточно серьезно изучил.

А зачем же поисковые машины для раскрутки сайта?

Все очень просто, как я уже говорил, поисковые машины могут дать до сорока процентов трафика к сайту. А чтобы это происходило, необходимо, чтобы Ваш сайт был правильно проиндексирован, а для этого необходимо знать, как это делается.

А делается это следующим образом: либо робот поисковой машины сам добирается до вашего сайта, либо Вы сами указываете сайт в соответствующем интерфейсе (AddUrl), который наличествует в любой уважающей себя поисковой машине. Первый вариант страдает затянутостью (пока еще робот доберется, может через день, может через год: Internet-то большой). Второй - требует затратить некоторое время (разнообразный софт для автоматической регистрации Вашего сайта в туче поисковых машин нам ничего не дает - машины-то импортные).

Чтобы все произошло в лучшем виде требуется:

на сайте должет быть хоть какой-нибудь текст. Картинки и тест на них поисковые машины игнорируют. Правда, можно продублировать текст в атрибуте alt тага img
В каждом документе сайта ОБЯЗАТЕЛЬНО должны присутствовать осмысленный заголовок (title), ключевые слова (keywords) и краткое описание (description). Это только пишут, что поисковые машины - полнотекстовые, на самом деле это не так.
Изготовление файла robots.txt (особенно, если у вас есть собственный сервер типа www.name.ru).
Прописка вручную в каждой интересующей Вас поисковой машине и последующий контроль индексирования Вашего сайта.

Итак, Вы уже зарегистрировали первую страницу своего сайта в различных поисковых машинах.

Вы думаете уже все в подрядке? Как бы не так. Если ссылка на Ваш сайт в ответе поисковой машины выводится на втором экране -"это так же плохо, как если бы ссылки вообще не было" (Danny Sullivan, searchenginewatch.com)

Иначе говоря, просто указать страницу в AddURL недостаточно. Необходимо заранее подготовить документ так, чтобы на соответствующие запросы к поисковой машине в ее ответе на запрос ссылка на Ваш документ находилась если не первой, то хотя бы в первой десятке ссылок (а лучше, если в этой десятке было несколько ссылок на Вашы документы:-). Что значит "подготовить"? Это чисто технический вопрос, ничего сверхестественного. Просто в секции HEAD каждого документа Вашего сайта стоит указать "говорящий" Title, KeyWords, Description и Robots.

Title: заголовок документа. Хороший осмысленный заголовок может заставить пользователя из множества других выбрать именно Вашу ссылку. Зачастую видишь примерно следующие заголовки: "Содержание" - чего, зачем - непонятно, не возникает желания проверять. Другой случай: на всех страницах сайта в качестве заголовка - "Добро пожаловать в компанию..." - тоже не слишком привлекательно проверять все таким образом озаглавленные документы. Представьте себе, что выбран режим поиска по заголовкам, без описания каждого документа.

KeyWords: ключевые слова. Именно содержимое этого контейнера влияет на релевантность документа запросу поиска.

Сколько ни говорят, что поисковые машины - полнотекстовые, это не совсем верно, а вот содержимое этого контейнера точно попадет в индекс поисковой машины. К сожалению, создатели одной из крупнейших отечественных поисковых машин Rambler, не хотят отрабатывать этот контейнер. А зря.

в поле content не должно быть знаков конца строки, кавычек и других специальных символов, регистр символов роли не играет
не рекомендуется повторять одни и те же ключевые слова по нескольку раз, это может быть воспринято как spam и страница рискует быть удаленной из индекса поисковой машины.
не стоит делать одинаковые keywords для разных страниц Вашего сайта. Это, конечно проще, но содержимое самих документов различное. Если очень хочется автоматизировать этот процесс, можно написать программку, которая прописывала бы в это поле все выделенные блоки документа, например, то что стоит между тагами H, I и B.
если строка в content слишком длинная, не возбраняется сделать еще несколько аналогичных конструкций.
вообще говоря, общий объем ключевых слов одного документа может достигать до 50% объема этого документа.

Description: краткое описание документа. Довольно полезный контейер, его содержимое используется как краткое описание релевантных документов в ответе современных поисковых машин. Если этого контейнера нет, то выдаются некоторое количество строк с начала документа. Соответственно, не редкая катина, когда в самом начале документа расположен JavaScript, и вместо нормального описания выдается абракадабра в виде куска скрипта.

в поле content не должно быть знаков конца строки, кавычек и других специальных символов.
желательно, чтобы здесь была осмысленная аннотация документа из пары-тройки человеческих предложений, чтобы пользователь поисковой машины помимо заголовка смог понять смысл документа.
к сожалению, отечественные поисковые машины пока не умеют работать с этим контейнером, хотя божатся, что в скором времени научатся.

Можно ли управлять действиями поисковых машин?

Можно, и даже нужно! Первое действие, которое для этого нужно совершить, это написать файл robots.txt и положить его в корень Вашего сервера. Этот файл популярно объясняет роботу поисковой машины что надо индексировать, а что не стоит. Например, зачем индексировать служебные файлы, типа статистических отчетов? Или результаты работы скриптов? Более того, многие "умные" машины просто не станут индексировать сервера, не найдя robots.txt. Кстати, в этом файле можно указать разные маски индексирования для разных поисковых машин.

Подробнее об этом можно прочитать в моем переводе "Standard for Robots Exclusion ". Второе действие: снабдить страницы сайта МЕТА-тагами Robots. Это более гибкое средство управления индексацией, чем robots.txt. В частности, в этом таге можно предписать роботу поисковой машины не уходить по ссылкам на чужие сервера, например, в документах со списками ссылок. Формат этого безобразия таков:

robot_terms - это разделенный запятыми список следующих ключевых слов (заглавные или строчные символы роли не играют): ALL, NONE, INDEX, NOINDEX, FOLLOW, NOFOLLOW. NONE говорит всем роботам игнорировать эту страницу при индексации (эквивалентно одновременному использованию ключевых слов NOINDEX, NOFOLLOW). ALL разрешает индексировать эту страницу и все ссылки из нее (эквивалентно одновременному использованию ключевых слов INDEX, FOLLOW). INDEX разрешает индексировать эту страницу NOINDEX неразрешает индексировать эту страницу FOLLOW разрешает индексировать все ссылки из этой страницы NOFOLLOW неразрешает индексировать ссылки из этой страницы

Если этот мета-таг пропущен или не указаны robot_terms, то по умолчанию поисковый робот поступает как если бы были указаны robot_terms=INDEX, FOLLOW (т.е. ALL). Если в CONTENT обнаружено ключевое слово ALL, то робот поступает соответственно, игнорируя возможно указанные другие ключевые слова.. Если в CONTENT имеются противоположные по смыслу ключевые слова, например, FOLLOW, NOFOLLOW, то робот поступает по своему усмотрению (в этом случае FOLLOW).

Если robot_terms содержит только NOINDEX, то ссылки с этой страницы не индексируются. Если robot_terms содержит только NOFOLLOW, то страница индексируется, а ссылки, соответственно, игнорируются.

Контроль за текущим состоянием Ваших документов в индексе поисковых машин.

Ну хорошо, Вы прочитали все, что было выше и так и сделали. Что же дальше? А дальше будет долгая, нудная и, главное, регулярная проверка на предмет того, как обстоят дела. Как ни печально, а придется уделять этому внимание хотя бы потому, что документы временами пропадают из поисковых машин. Почему? Знать бы... Итак, в хороших поисковых машинах можно посмотреть какие документы и сколько их в текущее время находится в индексе. Вот как это делается:

Alta Vista
В этой поисковой машине проверку статуса URL осуществить довольно просто - достаточно набрать в строке запроса:

url: citforum.ru
url:citforum.ru/win/
url:citforum.ru/win/internet/index.shtml

В первом случае будут выданы все проиндексированные страницы сервера. Во втором - только страницы Windows-кодировки. В третьем - есть ли в индексе AltaVista файл index.shtml из указанной директории

Excite
Так же просто как и в AltaVista проверяется статус URL в поисковой машине Excite. Достаточно набрать URL. Например:

HotBot
Несколько по-другому проверяется статус URL в поисковой машине HotBot. Это делается так:

Введите URL в поле запроса
Измените опцию "all of the words" на "links to this URL"

Infoseek
В поисковой машине Infoseek для проверки статуса URL существует отдельный интерфейс с целым набором настроек:

WebCrawler
WebCrawler предоставляет возможность проверить статус URL на странице:

Rambler
В этой поисковой машине статус URL можно проверить двумя способами.

В разделе "Расширеный поиск" путем указания имени сервера в качестве маски в одной из опций Верхние 100 слов на Rambler

Введение………………………………………………………………………….2

1 Поисковые машины: состав, функции, принцип работы

1.1 Состав поисковых систем………………………………….………………3

1.2 Особенности поисковых машин…………………………………………..4

1.3 Принципы работы поисковых систем……………………………………..4

2 Обзор функционирования поисковых систем

2.1 Зарубежные поисковые системы: состав и принципы работы…………12

2.2 Русскоязычные поисковые системы: состав и принципы работы….…..14

Вывод………………………………………………………………..……………16

Список используемой литературы…………………………………..………….17

Введение

Поисковые системы уже давно стали неотъемлемой частью российского Интернета.В силу того, что они, хотя и различными средствами, самостоятельно обеспечивают все этапы обработки информации от ее получения с узлов-первоисточников до предоставления пользователю возможности поиска, их часто называют автономными поисковыми системами .

Поисковые системы сейчас – это огромные и сложные механизмы, представляющие собой не только инструмент поиска информации, но и заманчивые сферы для бизнеса.Эти системы могут различаться по принципу отбора информации, который в той или иной степени присутствует и в алгоритме сканирующей программы автоматического индекса, и в регламенте поведения сотрудников каталога, отвечающих за регистрацию. Как правило, сравниваются два основных показателя:

Пространственный масштаб, в котором работает ИПС,

И ее специализация.

Большинство пользователей поисковых систем никогда не задумывались (либо задумывались, но не нашли ответа) о принципе работы поисковых систем, о схеме обработки запросов пользователей, о том, из чего эти системы состоят и как функционируют… Поисковые системы можно сравнить со справочной службой, агенты которой обходят предприятия, собирая информацию в базу данных. При обращении в службу информация выдается из этой базы. Данные в базе устаревают, поэтому агенты их периодически обновляют. Некоторые предприятия сами присылают данные о себе, и к ним агентам приезжать не приходится. Иными словами, справочная служба имеет две функции: создание и постоянное обновление данных в базе и поиск информации в базе по запросу клиента.

1 Поисковые машины: состав, функции, принцип работы

1.1 Состав поисковых систем

Поисковая система - это программно-аппаратный комплекс, предназначенный для осуществления поиска в сети Интернет и реагирующий на запрос пользователя, задаваемый в виде текстовой фразы (поискового запроса), выдачей списка ссылок на источники информации, в порядке релевантности (в соответствии запросу). Наиболее крупные международные поисковые системы: «Google», «Yahoo», «MSN». В русском Интернете это – «Яндекс», «Рамблер», «Апорт».

Аналогично, поисковая машина состоит из двух частей: так называемого робота (или паука), который обходит серверы Сети и формирует базу данных поискового механизма.

База робота в основном формируется им самим (робот сам находит ссылки на новые ресурсы) и в гораздо меньшей степени - владельцами ресурсов, которые регистрируют свои сайты в поисковой машине. Помимо робота (сетевого агента, паука, червяка), формирующего базу данных, существует программа, определяющая рейтинг найденных ссылок.

Принцип работы поисковой машины сводится к тому, что она опрашивает свой внутренний каталог (базу данных) по ключевым словам, которые пользователь указывает в поле запроса, и выдает список ссылок, ранжированный по релевантности.

Следует отметить, что, отрабатывая конкретный запрос пользователя, поисковая система оперирует именно внутренними ресурсами (а не пускается в путешествие по Сети, как часто полагают неискушенные пользователи), а внутренние ресурсы, естественно, ограниченны. Несмотря на то что база данных поисковой машины постоянно обновляется, поисковая машина не может проиндексировать все Web-документы: их число слишком велико. Поэтому всегда существует вероятность, что искомый ресурс просто неизвестен конкретной поисковой системе.

1.2 Особенности поисковых систем

В работе поисковый процесс представлен четырьмя стадиями: формулировка (происходит до начала поиска); действие (начинающийся поиск); обзор результатов (результат, который пользователь видит после поиска); и усовершенствование (после обзора результатов и перед возвращением к поиску с иной формулировкой той же потребности). Более удобная нелинейная схема поиска информации состоит из следующих этапов:

Фиксация информационной потребности на естественном языке;

Выбор нужных поисковых сервисов сети и точная формализация записи информационной потребности на конкретных информационно-поисковых языках (ИПЯ);

Выполнение созданных запросов;

Предварительная обработка и выборка полученных списков ссылок на документы;

Обращение по выбранным адресам за искомыми документами;

Предварительный просмотр содержимого найденных документов;

Сохранение релевантных документов для последующего изучения;

Извлечение из релевантных документов ссылок для расширения запроса;

Изучение всего массива сохраненных документов;

Если информационная потребность не полностью удовлетворена, то возврат к первому этапу.

1.3 Принципы работы поисковых систем

Задача любой поисковой системы – доставлять людям ту информацию, которую они ищут. Научить людей делать “правильные” запросы, т.е. запросы, соответствующие принципам работы поисковых систем невозможно. Поэтому разработчики создают такие алгоритмы и принципы работы поисковых систем, которые бы позволяли находить пользователям именно ту информацию, которую они ищут. Это означает, поисковая система должна “думать” также как думает пользователь при поиске информации.

Поисковые системы в большинстве своем работает по принципу предварительного индексирования. По такому же принципу работают база данных большинства поисковых систем.

Есть и другой принцип построения. Прямой поиск. Он заключается в том, что вы в поиске ключевого слова перелистываете книгу страницу за страницей. Конечно, этот способ гораздо мене эффективен.

В варианте с инвертированным индексом поисковые системы сталкиваются с проблемой величины файлов. Как правило, они значительно велики. Эту проблему обычно решают двумя методами. Первый заключается в том, что из файлов удаляется все лишнее, а остается лишь то, что действительно нужно для поиска. Второй метод заключается в том, что для каждой позиции запоминается не абсолютный адрес, а относительный т.е. разница адресов между текущей и предыдущей позициями.

Таким образом, два главных процесса, выполняемых поисковой системой – это индексирование сайтов, страниц и поиск. В общем, процесс индексирования для поисковиков проблем не вызывает. Проблемой является обработка миллиона запросов в сутки. Это связано с большими объемами информации, которая подвергается обработке больших компьютерных комплексов. Главный фактор, определяющий количество участвующих в поиске серверов, - поисковая нагрузка. Это объясняет некоторые странности возникающие при поиске информации.

Поисковые системы состоят из пяти отдельных программных компонент:

spider (паук): браузероподобная программа, которая скачивает веб-страницы.

crawler: «путешествующий» паук, который автоматически идет по всем ссылкам, найденным на странице.

indexer (индексатор): «слепая» программа, которая анализирует веб-страницы, скаченные пауками.

the database (база данных): хранилище скаченных и обработанных страниц.

search engine results engine (система выдачи результатов): извлекает результаты поиска из базы данных.

Spider: Паук – это программа, которая скачивает веб-страницы. Он работает точно как ваш браузер, когда вы соединяетесь с веб-сайтом и загружаете страницу. Паук не имеет никаких визуальных компонент. То же действие (скачивание) вы можете наблюдать, когда просматриваете некоторую страницу и когда выбираете «просмотр HTML-кода» в своем браузере.

Crawler: Как и паук скачивает страницы, он может «раздеть» страницу и найти все ссылки. Это его задача – определять, куда дальше должен идти паук, основываясь на ссылках или исходя из заранее заданного списка адресов.

Indexer: Индексатор разбирает страницу на различные ее части и анализирует их. Элементы типа заголовков страниц, заголовков, ссылок, текста, структурных элементов, элементов BOLD, ITALIC и других стилевых частей страницы вычленяются и анализируются.

Database: База данных – это хранилище всех данных, которые поисковая система скачивает и анализирует. Это часто требует огромных ресурсов.

Search Engine Results: Система выдачи результатов занимается ранжированием страниц. Она решает, какие страницы удовлетворяют запросу пользователя, и в каком порядке они должны быть отсортированы. Это происходит согласно алгоритмам ранжирования поисковой системы. Эта информация является наиболее ценной и интересной для нас – именно с этим компонентом поисковой системы взаимодействует оптимизатор, пытаясь улучшить позиции сайта в выдаче, поэтому в дальнейшем мы подробно рассмотрим все факторы, влияющие на ранжирование результатов.

Работа поискового указателя происходит в три этапа, из которых два первых являются подготовительными и незаметны для пользователя. Сначала поисковый указатель собирает информацию из World Wide Web . Для этого используют специальные программы, аналогичные браузеры. Они способны скопировать заданную Web-страницу на сервер поискового указателя, просмотреть ее, найти все гипетэссылки, которые на ней имеютте ресурсы, которые найдены там, снова разыскать имеющиеся в них гиперссылки и т. д. Подобные программы называют червяками, пауками, гусеницами, краулерами, спайдерами и другими подобными именами. Каждый поисковый указатель эксплуатирует для этой цели свою уникальную программу, которую нередко сам и разрабатывает. Многие современные поисковые системы родились из экспериментальных проектов, связанных с разработкой и внедрением автоматических программ, занимающихся мониторингом Сети. Теоретически, при удачном входе спайдер способен прочесать все Web-пространство за одно погружение, но на это надо очень много времени, а ему еще необходимо периодически возвращаться к ранее посещенным ресурсам, чтобы контролировать происходящие там изменения и выявлять «мертвые» ссылки, т. е. потерявшие актуальность.

После копирования разысканных Web-ресурсов на сервер поисковой системы начинается второй этап работы - индексация. Индексирование страниц производится специальной программой называемой роботом. У каждой поисковой машины таких роботов очень много. Все это служит целью параллельного скачивания документов из различных мест сети. Скачивать документы по очереди не имеет смысла, так малоэффективно. Представьте себе постоянно растущее дерево. На стволах которого вновь и вновь появляются лепесточки (страницы сайтов). Конечно же, вновь появляющиеся сайты будет проиндексированы значительно быстрее, если роботов пустить по каждому ответвлению дерева, а не делать это последовательно.

Технически модуль скачивания бывает либо мультимедийным (Altavista Merkator), либо используется асинхронный ввод-вывод (GoogleBot). Также разработчикам постоянно приходится решать задачу многопоточного DNS-сервера.

В мультитредовой схеме скачивающие треды называются червями (worms), а их менеджер – погоняльщиком червей (wormboy).

Не многие серверы выдержат нагрузки нескольких сотен червей, поэтому менеджер следит затем, чтобы не перегружать серверы.

Для скачивания страниц роботы используют протоколы HTTP. Работает он следующим образом. Робот на сервер передает запрос “get/path/document” и другие полезные строки, относящиеся в HTTP запросу. В ответ робот получает текстовый поток, содержащий служебную информацию и непосредственно сам документ.

Целью скачивания является уменьшение сетевого трафика при максимальной полноте.

Абсолютно все поисковые роботы подчиняются файлу robots.txt, где web мастер может ограничить индексацию страниц роботом.Также у роботов есть и свои фильтры.

Например, некоторые роботы опасаются индексировать динамические страницы. Хотя сейчас web мастеры без проблем обходят эти места. Да и таких роботов остается все меньше.

Также у каждого бота есть список ресурсов, отнесенных к спаму. Соответственно, эти ресурсы посещаются ботами значительно меньше, либо вообще игнорируются в течение определенного времени, при этом поисковые системы не фильтруют информацию

У моделей скачивания в поддержке есть другие модули, выполняющие вспомогательные функции. Они помогают уменьшать трафик, увеличивать глубину поиска, обрабатывают часто обновляемые ресурсы, хранят URL и ссылки, чтобы повторно не скачивать ресурсы.

Существуют модули отслеживания дубликатов. Они помогают отсеивать страницы с повторной информацией. Т.е. если робот находит дубликат уже существующей страницы или со слегка измененной информацией, то он просто не идет дальше по ссылкам страницы.Есть отдельный модуль определения кодировки и языка документа.

После того как страница было скачена, она обрабатывается html-парсером. Он оставляет лишь ту информацию от документа, которая действительно важна для поиска: текст, шрифты, ссылки и т.д. Хотя сейчас роботы индексируют почти все. И javascript и флэш-технологии. Но, тем не менее не стоит забывать про некоторую ограниченность роботов.

В ходе индексации создаются специальные базы данных, с помощью которых можно установить, где и когда в Интернете встречалось, то или иное слово. Считайте, что индексированная база данных - это своего рода словарь. Она необходима для того, чтобы поисковая система могла очень быстро отвечать на запросы пользователей. Современные системы способны выдавать ответы за доли секунды, но если не подготовить индексы заранее, то обработка одного запроса будет продолжаться часами.

На третьем этапе происходит обработка запроса клиента и выдача ему результатов поиска в виде списка гиперссылок. Допустим, клиент хочет узнать, где в Интернете имеются Web-страницы, на которых упоминается известный голландский механик, оптик и математик Христиан Гюйгенс. Он вводит слово Гюйгенс в поле набора ключевых слов и нажимает кнопку. Найти (Search). По своим базам указателей поисковая система в доли секунды разыскивает подходящие Web-ресурсы и формирует страницу результатов поиска, на которой рекомендации представлены в виде гиперссылок. Далее клиент может пользоваться этими ссылками для перехода к интересующим его ресурсам.

Все это выглядит достаточно просто, но на самом деле здесь есть проблемы. Основная проблема современного Интернета связана с изобилием Web-страниц. Достаточно ввести в поле поиска такое простое слово, как, например, футбол, и российская поисковая система выдаст несколько тысяч ссылок, сгруппировав их по 10-20 штук на отображаемой странице.

Несколько тысяч - это еще не так много, потому что зарубежная поисковая система в аналогичной ситуации выдала бы сотни тысяч ссылок. Попробуйте найти среди них нужную! Впрочем, для рядового потребителя совершенно все равно, выдадут ему тысячу результатов поиска или миллион. Как правило, клиенты просматривают не более 50 ссылок, стоящих первыми, и что там делается дальше, мало кого беспокоит. Однако клиентов очень и очень беспокоит качество самых первых ссылок. Клиенты не любят, когда в первом десятке встречаются ссылки, утратившие актуальность, их раздражает, когда подряд идут ссылки на соседние файлы одного и того же сервера. Самый же плохой вариант - когда подряд идут несколько ссылок, ведущих к одному и тому же ресурсу, но находящемуся на разных серверах.

Клиент вправе ожидать, что самыми первыми будут стоять наиболее полезные ссылки. Вот здесь и возникает проблема. Человек легко отличает полезный ресурс от бесполезного, но как объяснить это программе?! Поэтому лучшие поисковые системы проявляют чудеса искусственного интеллекта в попытке отсортировать найденные ссылки по качественности их ресурсов. И делать это они должны быстро - клиент не любит ждать.

Строго говоря, все поисковые системы черпают исходную информацию из одного и того же Web-пространства, поэтому исходные базы данных у них могут быть относительно похожи. И лишь на третьем этапе, при выдаче результатов поиска, каждая поисковая система начинает проявлять свои лучшие (или худшие) индивидуальные черты. Операция сортировки полученных результатов называется ранжированием. Каждой найденной Web-странице система присваивает какой-то рейтинг, который должен отражать качество материала. Но качество - понятие субъективное, а программе нужны объективные критерии, которые можно выразить числами, пригодными для сравнения.

Высокие рейтинги получают Web-страницы, у которых ключевое слово, использованное в, запросе, входит в заголовок. Уровень рейтинга повышается, если это слово встречается на Web-странице несколько раз, но не слишком часто. Благоприятно влияет на рейтинг вхождение нужного слова впервые 5-6 абзацев текста - они считаются самыми важными при индексации. По этой причине опытные Web-мастера избегают давать в начале своих страниц таблицы. Для поисковой системы каждая ячейка таблицы выглядит, как абзац, и потому содержательный основной текст как бы далеко отодвигается назад (хотя на экране это и не заметно) и перестает играть решающую роль для поисковой системы.

Очень хорошо, если ключевые слова, использованные в запросе, входят в альтернативный текст, сопровождающий иллюстрации. Для поисковой системы это верный признак того, что данная страница точно соответствует запросу. Еще одним признаком качества Web-страницы является тот факт, что на нее есть ссылки с каких-то других Web-страниц. Чем их больше, тем лучше. Значит, эта Web-страница популярна и обладает высоким показателем цитирования. Самые совершенные поисковые системы следят за уровнем цитирования зарегистрированных ими Web-страниц и учитывают его при ранжировании.

Создатели Web-страниц всегда заинтересованы в том, чтобы их просматривало больше людей, поэтому они специально готовят страницы так, чтобы поисковые системы давали им высокий рейтинг. Хорошая, грамотная работа Web-мастера способна значительно поднять посещаемость Web-страницы, однако есть и такие «мастера», которые пытаются обмануть поисковые системы и придать своим Web-страницам значимость, которой в них на самом деле нет. Они многократно повторяют на Web-странице какие-то слова или группы слов, а для того чтобы те не попадались на глаза читателю, либо делают их исключительно мелким шрифтом, либо применяют цвет текста, совпадающий с цветом фона. За такие «хитрости» поисковая система может и наказать Web-страницу, присвоив ей штрафной отрицательный рейтинг.

2 Обзор функционирования поисковых машин

2.1 Зарубежные поисковые системы: состав и принципы работы

К числу самых признанных принадлежит AltaVista , мощнейший аппаратный и программный потенциал, которой позволяет проводить поиск по любому слову из текста Web-страницы или статьи в телеконференции (данные 1998 г.). AltaVista содержит сведения о 30 миллионах Web-страниц и статьях из 14 тысяч телеконференций.

Данная система использует довольно сложный механизм составления запроса, включающий комбинации отдельных слов, словосочетаний и знаков пунктуации: кавычек, точек с запятой, двоеточия, скобок, плюса и минуса или привычных булевых операторов AND, OR, NOT и NEAR (последние в рамках усложненного поиска - Advanced search). Их сочетание дает возможность наиболее точно составить поисковое предписание.

Так, знак плюс, стоящий перед словом означает, что этот термин обязательно должен присутствовать в документе, знак минус, наоборот, - отсевает все материалы, содержащие это понятие. Система допускает поиск по целой фразе (в этом случае все словосочетание заключается в кавычки), а также поиск с усечением окончаний, при этом в конце слова ставится "*". Например, для получения сведений обо всех русскоязычных документах, имеющих отношение к библиотечному делу, достаточно ввести "библиот*".

Пользователям также предоставлена возможность ограничивать запрос по дате создания/последнего обновления документа.

Поиск по всем словам текста декларирован и в HotBot , который на сегодня является самым мощным поисковым средством именно для World Wide Web (содержит сведения о 54 миллионах документов). Углубленный поиск - Expert Search в HotBot дает поразительно широкие возможности для детализации запроса.

Это достигается за счет использования многоступенчатого меню, предлагающего различные варианты составления поискового предписания.

Можно осуществить поиск по сочетанию в документе нескольких различных терминов, поиск по отдельной фразе, поиск конкретного лица или электронного адреса. Для детализации запроса возможно применение условий SHOULD - "может содержать", MUST -"должен обязательно содержать", MUST NOT - "не должен содержать" по отношению к каким-либо понятиям.

Интересным поисковым средством является Excite , также обеспечивающий полнотекстовый поиск на более чем 50 миллионах Web-страниц.

Особенность работы с ним заключается в том, что запросы в эту систему водятся на естественном языке (конечно же на английском) так, как если бы мы спрашивали человека.

Специальная система, сконструированная на основе Интеллектуального извлечения понятий (Intelligent Concept Extraction) анализирует запрос и выдает ссылки на релевантные, по ее компьютерному мнению, документы.

Практика, однако, показывает, что Excite корректно обрабатывает только односложные запросы. Для получения информации по многосложной тематике лучше пользоваться другими поисковыми средствами.

Одной из современных систем, обеспечивающих поиск по всем словам текста является OpenText .

Пользователь, однако, может по желанию ограничить рамки поиска только главными и наиболее значимыми фрагментами Web-страницы: заглавием, первым заголовком, резюме, электронным адресом (URL).

Это очень удобно, если требуется найти лишь главные работы по какой-либо широкой тематике. Как и в предыдущих случаях наиболее трудные запросы выполняются с помощью усложненного поиска - Power Search.

Его интерфейс позволяет довольно просто составить поисковое предписание, используя многоступенчатое меню.

Это меню представляет собой строки для ввода терминов с указанием того в каких полях должны содержаться искомые данные в сочетании с привычными операторами AND (и), OR (или), BUT NOT (но не), NEAR (рядом с) и FOLLOWED BY (следует за).

2.2 Русскоязычные поисковые системы: состав и принципы работы

В последние годы сложилась и практика коммерческого рейтингования. Технически они оснащены самыми современными средствами, соответствующими уровню 2000 года, а общий размер Рунета (российского сектора Интернета) сегодня примерно таков, каким был западный сектор в 1994-1995 гг. Поэтому сегодня в России особых проблем с поиском информации нет, и в ближайшее время они не предвидятся. А в западном секторе проблемы с поиском очень большие, и разные поисковые системы пытаются по-разному их преодолеть. О том, как это происходит, мы и расскажем.

Из поисковых указателей в России сегодня действуют три «кита» (есть и более мелкие системы, но мы останавливаться на них не будем). Это «Рамблер» (www.rambler.ru), «Яндекс» (www.yandex.ru) и «Апорт2000» (www.aport.ru).

Исторически наиболее популярной поисковой системой является «Рамблер». Она начала работать раньше других и долгое время лидировала по размеру поискового указателя и качеству услуг поиска. Увы, сегодня эти достижения в прошлом. Несмотря на то, что размер поискового указателя «Рамблер» примерно равен 12 миллионам Web-страниц, он давно толком не обновлялся и выдает устаревшие результаты. Сегодня «Рамблер» -это популярный портал, лучшая в России классификационно-рейтинговая система (о том, что это такое, мы расскажем ниже) плюс рекламная площадка. Традиционно эта система держит первое место в России по посещаемости и имеет хорошие доходы от рекламы. Но в развитие средств поиска средства, как мы покажем ниже, не вкладываются.Самый большой указатель лежит в основе системы «Яндекс» -примерно 27 миллионов Web-страниц, но дело не только в размере. Это не просто указатель на ресурсы, а указатель на самые актуальные ресурсы. По уровню актуальности «Яндекс» сегодня - безусловный лидер. Система «Апорт» выигрывает на третьем этапе: в момент представления информации клиенту. Она не стремится к созданию самого большого указателя автоматическими средствами, а вместо этого широко использует информацию из каталога @Rus, проходящую ручную обработку. Поэтому система выдает не так много результатов, как ее ближайшие конкуренты, но зато эти результаты, как правило, точны и наглядно представлены.

Заключение пишется в конце и предполагает конечность. Но рост информации бесконечен, а потому нет предела совершенствованию поисковых машин. Важнейшей задачей разработчиков является улучшение качества поиска, движение в сторону большей эффективности и удобства в использовании системы. С этой целью постоянно меняются поисковые алгоритмы, создаются дополнительные сервисы, дорабатывается дизайн.

Однако для того, чтобы выжить в мире динамичного Интернета, при разработке необходимо закладывать большой запас устойчивости, постоянно заглядывать в завтрашний день и примерять будущую нагрузку на сегодняшний поиск. Такой подход позволяет заниматься не только постоянной борьбой и приспособлением поисковой машины к растущим объемам информации, но и реализовывать что-то новое, действительно важное и нужное для повышения эффективности поиска в сети Интернет.

Список литературы:

1. Е. Колмановская, CompTek International, Яndex: система русского поиска Internet/Intranet.

2. Абросимов А.Г., Абрамов Н.В., Мотовилов Н.В., Корпоративные экономические информационные системы, уч. пос. СГЭА, 2005.

3. Информационно-поисковые системы. – http://www.comptek.ru/yandex/yand_about.html.

4. Троян Г.М. Поиск в русскоязычной части Интернет: поисковая система Yandex // Радиолюбитель. Ваш компьютер. – № 1-3, 2000.

5. Современный самоучитель работы в сети Интернет. Самые популярные программы: Практ. пособ. – Под ред. Комягина В.Б. – М.: Издательство «Триумф», 1999. – 368 с.