Ci sono state molte speculazioni su cosa sia Navboost, ma per quanto ne so nessuno ha individuato un brevetto adeguato che potrebbe essere il brevetto originale Navboost. Questo brevetto del 2004 è strettamente allineato con Navboost
Quindi ho preso i pochi indizi che abbiamo a riguardo e ho identificato un paio di probabili brevetti.
Gli indizi su cui stavo lavorando sono che l'ingegnere del software di Google Amit Singhal era coinvolto con Navboost e ha contribuito a inventarlo. Un altro indizio è che Navboost risaliva al 2005. Infine, i documenti del tribunale indicano che Navboost è stato aggiornato in seguito, quindi potrebbero esserci altri brevetti a riguardo, di cui parleremo prima o poi, ma non in questo articolo.
Quindi ho dedotto che se Amit Singhal fosse stato l'inventore allora ci sarebbe stato un brevetto con il suo nome sopra e in effetti esiste, risalente al 2004.
Tra tutti i brevetti che ho visto, i due più interessanti sono stati questi:
- Sistemi e metodi per correlare attualità e popolarità dei documenti 2004
- Risultati della ricerca con interlacciamento 2007
Questo articolo tratterà il primo, Sistemi e metodi per correlare l'attualità e la popolarità dei documenti risalenti al 2004, che si allinea con la cronologia nota di Navboost risalente al 2005.
Il brevetto non menziona i clic
Una qualità interessante di questo brevetto è che non menziona esplicitamente i clic e sospetto che le persone che cercano il brevetto Navboost possano averlo ignorato perché non menziona i clic. Ciò di cui parla il brevetto sono i concetti relativi alle interazioni dell'utente e ai modelli di navigazione che a loro volta sono riferimenti ai clic.
Non è possibile avere interazioni utente o modelli di navigazione a meno che un utente non faccia clic su qualcosa nei risultati di ricerca.
Casi in cui i clic dell'utente sono impliciti nel brevetto
Selezione e recupero dei documenti:
Il brevetto descrive un processo in cui un utente seleziona documenti (che si può dedurre facendo clic su di essi) dai risultati di ricerca. Queste selezioni vengono utilizzate per determinare la popolarità dei documenti.
Mappatura dei documenti sugli argomenti:
Dopo che i documenti sono stati selezionati dagli utenti (il che implica clic), vengono mappati su uno o più argomenti. Questa mappatura è una parte fondamentale del processo, poiché associa i documenti a specifiche aree di interesse o argomenti.
Modelli di navigazione dell'utente:
Il brevetto fa spesso riferimento ai modelli di navigazione degli utenti, che includono il modo in cui gli utenti interagiscono con i documenti, come i documenti su cui presumibilmente scelgono di fare clic. Questi modelli vengono utilizzati per calcolare i punteggi di popolarità dei documenti.
È chiaro che i clic degli utenti sono una parte fondamentale del modo in cui il brevetto si propone di valutare la popolarità dei documenti.
Analizzando con quali documenti gli utenti scelgono di interagire, il sistema può assegnare punteggi di popolarità a questi documenti. Questi punteggi, in combinazione con l'attualità dei documenti, vengono poi utilizzati per migliorare l'accuratezza e la pertinenza dei risultati dei motori di ricerca.
Navboost assegna punteggi relativi ai documenti
Il dirigente di Google Eric Lehman ha descritto nel processo che Navboost ha assegnato punteggi ai documenti.
È qui che Lehman parla dell'assegnazione di punteggi ai documenti in base ai dati sui clic, ha testimoniato Lehman:
“E quindi penso che Navboost faccia la cosa più naturale, ovvero, di fronte a quel tipo di incertezza, prendi misure più delicate. Quindi potresti modificare il punteggio di un documento, ma in modo più lieve che se avessi più dati.
Il passaggio sopra riportato della prova di Google descrive come un punteggio è relativo al numero di visite ottenute dalla pagina web. Se un sito riceve meno visite, il punteggio viene modificato "lievemente", il che presuppone che se ci sono molti clic sul sito, il punteggio è diverso.
Ecco una citazione dal brevetto che mostra come il punteggio è relativo al numero di visite a una pagina web:
"...un documento che è stato visitato dagli utenti più spesso di un altro documento può avere un punteggio di popolarità più elevato."
Brevetto: le interazioni con gli utenti sono una misura della popolarità
Il brevetto US8595225 fa riferimenti impliciti ai “clic degli utenti” nel contesto della determinazione della popolarità dei documenti. Diamine, la popolarità è così importante per il brevetto che è nel nome del brevetto: Sistemi e metodi per correlare l'attualità e la popolarità del documento
I clic degli utenti, in questo contesto, si riferiscono alle interazioni degli utenti con vari documenti, come le pagine web. Queste interazioni sono una componente fondamentale nello stabilire i punteggi di popolarità di questi documenti.
Il brevetto descrive un metodo in cui la popolarità di un documento viene dedotta dai modelli di navigazione dell'utente, che possono essere solo clic.
Vorrei fermarmi qui e menzionare che Matt Cutts ha discusso in un video che Popolarità e PageRank sono due cose diverse. La popolarità riguarda ciò che gli utenti tendono a preferire e il PageRank riguarda l'autorità, come evidenziato dai collegamenti.
Matt ha definito la popolarità:
"E quindi la popolarità in un certo senso è una misura di dove vanno le persone, mentre il PageRank è molto più una misura della reputazione."
Quella definizione del 2014 circa si adatta a ciò di cui parla questo brevetto in termini di popolarità relativa a dove vanno le persone.
Vedi Matt Cutts spiega come Google separa la popolarità dalla vera autorità
Guarda il video di YouTube: in che modo Google separa la popolarità dall'autorità?
Come il brevetto utilizza i punteggi di popolarità
Il brevetto descrive diversi modi in cui utilizza i punteggi di popolarità.
Assegnazione dei punteggi di popolarità:
Il brevetto discute l'assegnazione di punteggi di popolarità ai documenti in base alle interazioni dell'utente come la frequenza delle visite o i modelli di navigazione (Linea 1).
Popolarità per argomento:
Si tratta di ricavare informazioni sulla popolarità per argomento correlando i dati sulla popolarità associati a ciascun documento ad argomenti specifici (Riga 5).
Punteggi di popolarità nella classifica:
Il documento descrive l'utilizzo dei punteggi di popolarità per ordinare i documenti tra uno o più argomenti associati a ciascun documento (riga 13).
Popolarità nel recupero dei documenti:
Nel contesto del recupero dei documenti, il brevetto delinea l'utilizzo dei punteggi di popolarità per classificare i documenti (riga 27).
Determinazione della popolarità in base alla navigazione dell'utente:
Viene menzionato anche il processo di determinazione del punteggio di popolarità per ciascun documento, che può comportare l'utilizzo di modelli di navigazione dell'utente (riga 37).
Questi casi dimostrano l'attenzione del brevetto nell'incorporare la popolarità dei documenti, determinata dall'interazione dell'utente (clic), nel processo di classificazione e correlazione ad argomenti specifici.
L'approccio delineato nel brevetto suggerisce un metodo più dinamico e reattivo all'utente per determinare la pertinenza e l'importanza dei documenti nei risultati dei motori di ricerca.
Più si analizza questo brevetto, più assomiglia a ciò che i documenti del processo descrivevano come Navboost.
