Яндекс , на основе каких данных составляются объектные ответы в результатах поиска.
Что это?
Объектный ответ – карточка с общей информацией о предмете запроса, находящаяся прямо на странице результатов поиска.
Функционал появился в выдаче Яндекса в апреле 2015 года и на тот момент содержал описания 92 млн известных личностей, фильмов, музыкальных альбомов, городов, лекарств, автомобилей и т.д. Сегодня их уже 110 млн.
Наряду с основными фактами в карточке объекта расположена и дополнительная информация. Так, для фильма это будет жанр, режиссер, продюсер и рейтинг на Кинопоиске. Для города – описание, площадь, численность населения и дата возникновения. Все зависит от типа запрашиваемого предмета.
В объектном ответе есть и допблоки. Например, для запросов о кино будет показан блок «Актеры», а для городов – «Достопримечательности».
В планах Яндекса сделать ответы полнее и добавить туда некоторые колдунщики из общего поиска. Например, плееры Музыки и Видео. Ведь пользователям, ищущим какую-то группу, будет интересно увидеть несколько популярных клипов и песен.
Как это работает?
Объектные формируются автоматически при помощи семантического графа – модели, описывающей совокупность объектов, их свойства и связи. Информация собирается из разных источников по всему интернету, которые затем оцениваются системой на предмет степени совпадения информации, наличия дублей и противоречащих фактов.
Дополнительные блоки строятся похожим способом. Только сопоставляются там не факты объектах, а связи между ними. Например, если в нескольких база сказано, что «Завтрак на траве» и «Олимпия» –это картины Эдуарда Мане, то, вероятно, так оно и есть. Но если в одной из баз указано, что к картинам Мане относятся «Кувшинки», но это больше нигде не подтверждено, то такая информация может быть расценена как ошибочная. Также система учитывает авторитетность источника, так что в карточку могут попасть данные, которые оказались на одном, но очень авторитетном ресурсе.
Выбрать из сотен миллионов связей наиболее актуальные помогает Матрикснет, позволяющий учитывать множество факторов при анализе поведения пользователей. Например, Мактрикснет может заметить, что с запросом «подсолнухи» часто встречается уточнение «ван гог». А в текстах, где встречаются эти слова, зачастую упоминаются Гоген и Сезанн. Так что в блоках «Произведения» и «Смотрите также» к карточке по запросу «ван гог» окажутся «Подсолнухи» и Гоген с Сезанном.
Помимо этого, Матрикснет помогает определить, насколько карточка будет интересна пользователю. Для этого он сравнивает ее с описаниями страниц в поиске. Так, в ответ на запрос «getz», конечно, можно показать информацию и саксофонисте Стене Гетце, но результаты поиска указывают на то, что лучше будет рассказать про автомобиль.
