Bing如何对搜索结果进行排名:核心算法和蓝色链接

Bing如何对搜索结果进行排名:核心算法和蓝色链接

可以肯定地认为Bing和Google的组织和职能相似。

考虑到这一点,如果Google不会告诉我们更多有关算法如何运行的信息,我认为如果我想更好地了解Bing是解决方案。

这就是我所做的。

以下是我在必应团队领导下进行的五次系列访谈中的第一次。

我会将它们全部发布为“搜索引擎期刊”上的文章(以及播客中未删减的完整对话,和杰森·巴纳德(Jason Barnard)一起…”和在Kalicube.pro上 YouTube频道)。

首先:Bing高级程序经理LeadFrédéricDubut。

Bing如何对搜索结果进行排名:核心算法&蓝色链接“ width =” 1600“ height =” 840“ size =”(最大宽度:1600px)100vw,1600px“ srcset =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/ how-ranking-works-bing-frederic-dubut-5e89979beba21.jpg 1600w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/how-ranking-works-bing-frederic-dubut-5e89979beba21 -480x252.jpg 480w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/how-ranking-works-bing-frederic-dubut-5e89979beba21-680x357.jpg 680w,https:// cdn .searchenginejournal.com / wp-content / uploads / 2020/03 / how-ranking-works-bing-frederic-dubut-5e89979beba21-768x403.jpg 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/ 2020/03 / how-ranking-works-bing-frederic-dubut-5e89979beba21-1024x538.jpg 1024w“ src =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/how-ranking- works-bing-frederic-dubut-5e89979beba21.jpg任何SERP的基础都是(10)蓝色链接

Dubut绝对断言,现代搜索引擎上每个结果页的基础都是“ 10个蓝色链接”。

然后,如果可以使用丰富元素(SERP功能)直接且有用地解决查询,则该算法会以该格式合并最佳结果。

如果多个丰富元素可以为用户提供价值,那么这些元素也会被添加。

这证实了谷歌谷歌公司的加里•伊利亚斯去年五月在悉尼所说的话。但是带有更多的“趣味性”。

如果您还没有,请在继续之前阅读以下详细说明: 达尔文主义在搜寻中的运作方式,如Illyes所解释

这是极其简化的解释:

SERP功能只是一种附加格式,通过结合达尔文算法来判断其对用户的有用性/价值,可以生存或消亡。

而已。简单。

关于Google排名功能如何运作的最初文章涵盖了很多领域,但是当我与Dubut交谈时,他进一步介绍了以下内容:

  • 每个候选人集都有一个专门的团队。
  • 为了确保页面为用户带来“最大”价值,有一个整页团队扮演“裁判”角色。

每个候选人集后面都有一个专职小组(和改编的算法)

每种候选集算法都使用模块化系统在相同的集中式“蓝色链接算法”上进行工作,该模块化系统隔离信号(如果需要,可将其称为因子或特征)并对其使用不同的权重。

每个候选人集都有一个专门的团队来研究如何:

  • 建立在该算法之上,以最好地服务于其功能的细节。
  • 为该集合生成最佳结果,并将其作为SERP的候选者。

如果候选集提供的结果比原始的10条蓝色链接有所改善,那么它将在SERP上占有一席之地。

问答特色摘录算法

如果我们以特色片段为例,那么准确,新鲜和权威比拥有大量链接更为重要。

精选摘要(Bing说Q&A)也可以很好地回答查询,对用户而言,这是对蓝色链接的明显而直接的改进。

有趣的是,问答团队在蓝色链接团队的隔壁办公室中。

答案结果Bing“ width =” 1539“ height =” 1161“ Size =”(最大宽度:1539px)100vw,1539px“ srcset =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03 /answer-result-bing-5e89a7d47a172.png 1539w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/answer-result-bing-5e89a7d47a172-480x362.png 480w,https:// cdn .searchenginejournal.com / wp-content / uploads / 2020/03 / answer-result-bing-5e89a7d47a172-680x513.png 680w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/answer- result-bing-5e89a7d47a172-768x579.png 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/answer-result-bing-5e89a7d47a172-1024x772.png 1024w“ src =” https:/ /cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/answer-result-bing-5e89a7d47a172.png

本系列的第3部分是对Q&A团队负责人Ali Alvi的采访。这是该系列中最长的,而且非常有趣。

我想到的一个事实是,他管理着为蓝色链接结果生成描述的团队。

而且,当您考虑到Fabrice Canel在本系列第2部分中对他在索引/存储他们爬网的页面时添加的注释的解释时,所有这些开始可以轻松地放在一起。

多媒体算法

视频和图像是富元素的其他一些相当容易掌握的示例,它们在某些方面比蓝色链接给用户带来更多的价值-最明显的是任何包含“图像”或“视频”一词的查询,但几乎任何查询流行歌手或视觉艺术家周围。

有趣的是,视频和图像候选集都由同一团队-多媒体管理。

Bing如何对搜索结果进行排名:核心算法&蓝色链接“ width =” 1514“ height =” 1586“ size =”(最大宽度:1514px)100vw,1514px“ srcset =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/ multimedia-result-bing-5e89a8a2ba2b6.png 1514w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/multimedia-result-bing-5e89a8a2ba2b6-480x503.png 480w,https:// cdn。 searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/multimedia-result-bing-5e89a8a2ba2b6-680x712.png 680w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/multimedia-result -bing-5e89a8a2ba2b6-768x805.png 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/multimedia-result-bing-5e89a8a2ba2b6-1024x1073.png 1024w“ src =” https:// cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/multimedia-result-bing-5e89a8a2ba2b6.png

本系列文章的第4部分是对领导多媒体团队的Meenaz Merchant的采访,它提供了一些非常有趣且重要的见解-尤其是权威和信任的重要性。

Bing Ads:“另一个候选集”

一旦有人解释了候选集在SERP上竞争一席之地的想法,下一个显而易见的问题是:

广告呢?

实际上,它们只是另一个候选集。

如果最相关的广告为用户带来了价值,那么它对该SERP上的某些空间就有“权利”。

广告的关键原则是Bing仍然希望满足用户需求。

为了留住观众,Bing必须确保在用户点击广告后所消费的该广告背后的内容能够满足他们的查询时就展示广告。

因此,广告只是另一个候选集,它在SERP后面扩展了一组选项。

但是,与其他情况一样,Whole Page算法将做出最终决定。

在公司收入与服务用户之间找到微妙的平衡。

弄错了,事情很快就会过去。

Google可能拥有超过90%的市场份额。

但是,即使占据主导地位,太多无法投放的广告也有可能带来灾难。

Bing SERP上的广告“ width =” 1500“ height =” 1773“ size =”(最大宽度:1500px)100vw,1500px“ srcset =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/ 03 / ads-on-bing-serp-5e89abb8a6950.png 1500w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/ads-on-bing-serp-5e89abb8a6950-480x567.png 480w, https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/ads-on-bing-serp-5e89abb8a6950-680x804.png 680w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads /2020/03/ads-on-bing-serp-5e89abb8a6950-768x908.png 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/ads-on-bing-serp-5e89abb8a6950- 1024x1210.png 1024w“ src =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/ads-on-bing-serp-5e89abb8a6950.png

也就是说,广告仍然是特例。

无论Google和Bing说什么,很明显,他们将承担一定程度的自利商业偏见。

但是,从宏观的角度来看,我倾向于没有那么严格,建议它们的长期生存取决于算法是否能创造合理的平衡。

两家公司中的任何一家都将以短期赚钱而牺牲长期为代价的想法没有商业意义。

除此之外,如果没有人点击广告,他们将不会赚钱。

给定呈现SERP的方式,那么我们就遇到了这样一种情况,即广告必须填充与其他候选者相同的角色:提供替代路径或以对用户有吸引力的格式提供相同答案。

因此,赚钱只不过是确保广告作为用户的即时解决方案具有吸引力–是蓝色链接或丰富结果的真正有效替代方案……而这取决于广告客户的能力:

  • 出价查询他们实际拥有解决方案的地方。
  • 提供对用户有用且有价值的广告文案。

而且,如果我们将购物广告视为与视频盒,精选摘要等相同的丰富元素/ SERP功能,那么我们可以看到,广告将在未来几年内以达尔文主义方式发展。

整页团队

这个词在与Dubut的对话中真正激发了我的兴趣。

达尔文主义意味着,任何想出现在SERP上的富元素/ SERP功能都可以通过生存和消亡来决定它们是否真的可以说服算法它们具有比蓝色链接更大的价值。

这在一定程度上是正确的。

每个“候选集”都会产生最佳答案(视频,图像,精选摘录,“人们也要问……”),然后输入“出价”,但并不是由他们决定是否出现。

这就是整个页面算法的作用。

整个页面团队是一个非常重要的概念,也是一个关键发现。

Bing如何对搜索结果进行排名:核心算法&蓝色链接“ width =” 2741“ height =” 1269“ size =”(最大宽度:2741px)100vw,2741px“ srcset =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/ Whole-page-serp-bing-5e89ac65e89a8.png 2741w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/whole-page-serp-bing-5e89ac65e89a8-480x222.png 480w,https: //cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/whole-page-serp-bing-5e89ac65e89a8-680x315.png 680w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020 /03/whole-page-serp-bing-5e89ac65e89a8-768x356.png 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/whole-page-serp-bing-5e89ac65e89a8-1024x474。 png 1024w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/whole-page-serp-bing-5e89ac65e89a8-1600x741.png 1600w“ src =” https://cdn.searchenginejournal.com /wp-content/uploads/2020/03/whole-page-serp-bing-5e89ac65e89a8.png

本系列的第5部分是领导整个页面团队的Nathan Chalmers的访谈–他确认整个页面算法确实可以管理实际显示的内容。

SERP不能完全按照达尔文主义原理运作……但是查默斯(Chalmers)认为,我在搜索中的达尔文主义概念是一种很好的观察方式。而且更好的是,告诉我他们有一个名为达尔文的算法

而且,正如人们所期望的那样,整个页面算法都是围绕意图进行的。它将加权结果,并确保最能满足意图的丰富元素表现良好。

以Beyonce为例,显示视频和新闻很重要,因为这正是用户想要的。

在这种情况下,十个蓝色链接无关紧要。

这就是母版/整页算法会严重影响显示内容最终决定的示例。

算法中机器学习的简单说明

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  1. 人工告诉机器是哪些因素(他称它们为他们认为重要的特征,,并为他们提供关于成功和失败的规则。
  2. 然后,为机器提供大量不同的人为标记的示例,这些示例说明了一系列不同的搜索查询的好坏。
  3. 然后,机器为输入的功能计算出不同的权重,无论输入什么(无论对于新的示例,机器都从未见过),无论在何种情况下都可以提供高质量的结果。

Dubut建议,一种看待此问题的有用方法是将算法视为简单的度量模型……它度量成功和失败并相应地进行调整。

但至关重要的是,人类扮演着核心角色。

机器没有控制权-该算法是由人类(通过示例)提供对错定义的。

创造和维护定义哪些功能重要与否的平台的人也是人。

机器学习只是平衡所有功能,以最好地满足人类的判断。

机器学习周期

这是一个连续的过程。 Bing不断为算法提供反馈,以便他们可以自我完善。

完成上述第3步后,人类法官将评估并标记结果。

算法团队使用该数据来调整功能和规则,然后将标记的数据反馈给计算机。

负反馈由机器用于调整和改进。积极的反馈是对机器学习的一种增强。

这听起来像是我们所有人的学习。

必应的人类法官指南

重要的是,人类法官的反馈是有条理的;并非基于人的直觉,因为人的直觉会因法官的不同而异,并使反馈对机器造成混淆或矛盾。

该结构采用一套准则的形式(相当于Google的搜索质量准则/质量评估者准则),以确保一致性,最大化客观性并为机器提供结构。

人类对结果的评分会不断反馈到Bing的算法中(参见上文),从而使机器能够适应和改善特征权重,并(有希望)随着时间的推移改善其结果。

每个团队(多媒体,问答和特色片段,知识面板等)都有自己的专家评审小组和自己的准则,这些准则着重于特定丰富元素的要求。

这似乎暗示着Google-land上还有其他评估者指南,这很有趣。

这也意味着(至少对我而言)撰写这些准则的人会对要素(要素)的相对权重产生强烈,间接的影响。

而且这些权重必须从一个丰富元素到另一个丰富元素有显着差异。

“整页”团队再次提出了一个有趣的案例–他们的人为判断和准则(可以说)具有最明显的影响力。

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丰富的元素使用核心蓝色链接算法的变体(以我的理解是模块化的方式),而10个蓝色链接是“初始SERP”,所有其他元素旨在证明它们提供的价值超过“其他”目的蓝色链接。

要重申(因为它很重要),SERP是从10个蓝色链接向上系统地构建的。它们是各个方面的基础。

这意味着它们在可预见的将来不会消亡。

SERP功能(丰富元素)的出现和达尔文主义的崛起已经扼杀了一些,但是蓝色链接在可预见的将来不会消失。

每个SERP平均有七个半蓝色链接可能在正确的范围内。

Dubut建议这是一个很好的经验法则,因为总体目标是使SERP保持相同大小。

但是SERP的长度和结果的数量最终是由整页算法决定的(有关更多信息,请参阅本系列第5部分)。

我一直在寻找可靠的数据来确认这一点,但是到目前为止,我所要求使用的任何工具都无法完全隔离第1页,并且无法提供准确的蓝色链接数据,也不能提供Google或Bing的丰富元素数据。

我确实做到了这一点,以便在Google上完全匹配品牌搜索查询。

该数据(20,000个品牌)表明,在Google(对不起,我无法跟踪Bing),特别是对于品牌SERP,平均有8.15个蓝色链接,左侧平均有多少富元素是2.07。

因此,丰富的元素并没有很大程度地影响SERP第1页上的结果数量-尽管它们既变得更丰富,又变得更长一些。

每页的平均结果现在略高于10。

丰富元素以1-1为基础杀死蓝色链接

我的数据集的总体平均值(略低于20,000个品牌的SERP)– 8.15个蓝色链接和2.07个Rich Elements。

与SERP功能相比的蓝色链接功能:width =“ 1200” height =“ 360” size =“(最大宽度:1200px)100vw,1200px” srcset =“ https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/ 2020/03 / blue-links-vs-rserp-features-5e81b7bac7adf.jpg 1200w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/blue-links-vs-rserp-features-5e81b7bac7adf -480x144.jpg 480w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/blue-links-vs-rserp-features-5e81b7bac7adf-680x204.jpg 680w,https://cdn.searchenginejournal .com / wp-content / uploads / 2020/03 / blue-links-vs-rserp-features-5e81b7bac7adf-768x230.jpg 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/ blue-links-vs-rserp-features-5e81b7bac7adf-1024x307.jpg 1024w“ src =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2020/03/blue-links-vs-rserp-features- 5e81b7bac7adf.jpg
但是这些数据并不能说明全部。

杜布特(Dubut)在采访即将结束时说了些话,这为我提供了一个令人愉快的警告,我尚未获得详细的数据,但值得进一步调查。

因此,他是对的,因为在左侧添加了丰富的元素,结果的数量仍然保持稳定。

丰富元素的确会杀死蓝色链接-有时

去年5月,当我写“达尔文主义在搜索中”一文时,我最初的想法是,丰富元素的存在不仅会杀死蓝色链接,还会减少第1页上的结果数量。

逻辑是,丰富的元素不仅可以代替蓝色链接,而且(例如,由于在Twitter盒中有较大的垂直空间)还可以杀死额外的蓝色链接,并且平均结果数#1页会掉落。

错误?

是。

和不。

两种查询

因此,对于SERP长度,查看两个不同的宏结果集和两个经验法则很有用。

出于明确的意图(在这种情况下为明确的品牌名称),SERP趋于变得越来越丰富和矮小。

随着富元素数量的增加,结果总数趋于下降。

由于意图很明确-较短,更丰富,更集中的结果可以最大程度地满足用户需求。

出于模棱两可的意图,SERP趋于变得越来越丰富和更长-丰富的元素倾向于添加到结果页面中而几乎没有删除。

由于意图尚不明确-一系列意图会带来更多结果,这将尽最大努力满足其用户的需求。

为什么?

对于具有多个意图的更加模糊的查询,引擎希望变得更加全面。

更多的结果和更长的页面是它们提供更多多样性并更好地覆盖这些多重意图的方式。

Dubut和Chalmers都确认这是事实。我敢肯定,数据会支持这一点–欢迎任何希望与我进行分析的平台。 ?

最后还有一个不错的数字–第1页的总体平均结果数保持为10(至少对于品牌SERP)。

未完待续…

Bing系列(2020年4月)

  1. Bing的排名如何运作 –必应资深项目主管FrédéricDubut
  2. 在Bing发现,搜寻,提取和建立索引– Fabrice Canel Bing首席项目经理

  3. 问与答/精选摘要算法的工作原理-Bing AI产品首席主管程序经理Ali Alvi

  4. 图像和视频算法的工作原理–必应AI和研究部首席项目经理Meenaz Merchant

  5. 整页算法的工作原理–必应搜索相关团队计划经理Nathan Chalmers

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特色和后期图片:Kalicube.pro

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