Le nouveau responsable de la recherche Google, Prabhakar Raghavan, a été à l’avant-garde de la recherche liée à la recherche. Ses recherches portent notamment sur la co-rédaction de recherches sur l’analyse des liens depuis 2000 ainsi que sur la recherche Yahoo sur la confiance et la méfiance à l’égard des liens.

Prabhakar Raghavan a un doctorat, est l’auteur de livres et d’articles de recherche, est membre et leader de diverses organisations informatiques, etc.

Mais ce qui nous intéresse dans la communauté de recherche, c’est qui est ce type et comment aura-t-il un impact sur la recherche?

Ce qui nous intéresse davantage dans la communauté SEO, c’est de savoir qui est le nouveau responsable de la recherche, car où qu’il mène, nous devrons suivre.

C’est l’objet de cet article.

Il peut être utile de comprendre qui est responsable de la recherche Google si votre activité implique le marketing de recherche.

Prabhakar Raghavan était auparavant chez Yahoo Labs avant de rejoindre Google. Yahoo Labs nous a donné des innovations telles que TrustRank et des recherches pour prédire comment les visiteurs du site numériseront une page Web ou une caution, ce qui est utile pour augmenter l’engagement.

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Découvrir les types de recherches qui l’intéressaient permet de brosser un portrait de la personne qui est désormais en charge de la recherche Google.

Par exemple, l’un de ses articles de recherche de 2000 s’intitule Graph Structure in the Web. Il s’agit de savoir comment les liens peuvent fournir des informations utiles aux moteurs de recherche.

C’est intéressant car cela démontre sa connaissance des liens et du spam de liens.

Le résumé déclare:

«L’étude du Web en tant que graphique est non seulement fascinante en soi, mais donne également un aperçu précieux des algorithmes du Web pour l’exploration, la recherche et la découverte de la communauté, ainsi que des phénomènes sociologiques qui caractérisent son évolution.»

D’autres recherches qu’il a co-rédigées ont porté sur l’analyse du comportement des utilisateurs et la prévision de ce qu’ils feraient.

Un document de recherche qu’il a publié en 2012 a exploré la détermination de la prochaine action d’un utilisateur. Le document s’intitule: Les utilisateurs Web sont-ils vraiment markoviens?

Ce qui est intéressant dans cette recherche, c’est qu’il remet en question les hypothèses de base du PageRank qui n’ont pas été étudiées auparavant et démontre que des algorithmes comme le PageRank n’ont pas pris en compte des modèles réalistes de comportement des utilisateurs.

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Voici ce qu’il dit:

«Les algorithmes Web classiques tels que PageRank utilisent ce modèle. Certains travaux antérieurs… offrent peu de preuves à l’appui du comportement des utilisateurs étant markovien.

Nous ne connaissons aucun travail antérieur qui ait examiné si le comportement des utilisateurs Web est en fait vraiment markovien, justifiant ainsi l’hypothèse implicite dans le PageRank et d’autres algorithmes. »

Ce qui rend cela fascinant, c’est qu’il révèle un esprit curieux démêlant non seulement les défauts négligés dans les travaux antérieurs généralement acceptés, mais décrivant les possibilités de récupération d’informations d’une manière qui sert mieux les utilisateurs en essayant réellement de comprendre les utilisateurs.

Je pense que si vous regardez les recherches auxquelles il a participé, un fil conducteur essaie de comprendre comment les utilisateurs se comportent lorsqu’ils consultent les résultats de la recherche ou lorsqu’ils cliquent sur un lien.

Comprendre les utilisateurs afin de mieux les servir semble être une préoccupation sous-jacente.

Voici un autre exemple de ses recherches. Il s’agit d’un article de 2011 intitulé Optimizing Two-Dimensional Search Results Presentation

Il s’agit d’une recherche sur la façon dont les utilisateurs scannent les pages Web et les résultats de recherche. Le document de recherche présente les recherches de produits et d’images comme un exemple de la façon dont les moteurs de recherche présentent les données aux utilisateurs d’une manière qui peut ne pas être optimisée pour la façon dont les utilisateurs numérisent les pages Web.

Il a montré comment les moteurs de recherche ordonnaient les résultats les plus pertinents en haut à gauche et procédaient de gauche à droite et de haut en bas, avec les images ou les produits les moins pertinents plus bas sur la page et plus à droite.

Les recherches de Raghavan ont montré que les utilisateurs numérisaient en fait un motif qui ressemblait à un triangle, avec la partie large du triangle en haut. Il a également noté qu’il y avait des éléments aléatoires dans la façon dont les utilisateurs scannaient.

En 1995, il a coécrit avec Rajeev Motwani un livre intitulé Randomized Algorithms.

Une critique du livre dans American Scientist a déclaré:

«Les techniques décrites par Rajeev Motwani et Prabhakar Raghavan sont variées et puissantes, donc ce livre est important. Pour autant que j’ai pu le découvrir, c’est le seul livre sur tout le sujet… cet excellent volume nous rend fiers! »

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Raghavan est également co-auteur de Introduction to Information Retrieval, dont une copie est disponible en ligne.

Bien que publiées en 2008, les informations contenues dans ce livre sont un excellent point de départ pour ceux qui souhaitent atteindre une base d’informations solides sur le fonctionnement des moteurs de recherche, des informations exemptes de mythes et d’hypothèses SEO courants.

Ce n’est pas une lecture facile, mais tant que vous pouvez rechercher des termes comme «chaînes de Markov» pour comprendre les contours de ce que c’est, n’importe qui peut avoir une idée pratique du fonctionnement des moteurs de recherche, ce qui à son tour vous fera un meilleur référencement parce que vous ‘sera en mesure de flairer de fausses idées de référencement.

La section sur l’analyse des liens peut être particulièrement intéressante pour ceux qui veulent apprendre directement des scientifiques comme Raghavan qui ont contribué au développement de nombreuses idées qui font partie de la recherche d’informations moderne.

The Takeaway

Prabhakar Raghavan est quelqu’un qui est profondément impliqué dans l’analyse des liens, la modélisation du comportement des utilisateurs et la réflexion immédiate sur la façon dont les moteurs de recherche peuvent faire mieux.