本日ご紹介する『Authority vs. Popularity in Search Engine Rankings』は、各社の検索エンジンの特許をもとに
アルゴリズムについて分析をしているブログです。
こちらのブログで日本でも良くSEO関係者の話に上がってくる
「オーソリティ」、「ポピュラリティ」に関するトピックが扱われていたのでご紹介したいと思います。
本記事はPart.1とPart.2の構成で、本日はPart.1となります。
Authority vs. Popularity in Search Engine Rankings
検索エンジンはクエリに対する回答としてウェブページを表示する。
大抵の人はそのページが検索エンジンが”best”なページだと考えたものであると考えている。
しかし、この”best”とはどういう意味だろうか？
検索エンジンはユーザーの目的に関連するクエリに関係するページも見せようと試みているし、
人気のあるページも見せようと試みる。
Googleのページランクアルゴリズムはポピュラリティにもとづいている。
Google創設者のラリー・ペイジは『Improved Text Searching in Hypertext Systems』で
次のように述べている。
検索ユーザーのクエリが数多くのドキュメントとマッチすればより高い検索体験ができるだろう。そうしたドキュメントとは、多くの人が自分のページで言及しているものや重要なページを保有している人々でも少ししか述べてないものなど、多岐にわたる。
上記で検索エンジンが良いと考えるポピュラリティの計測に関する考え方が述べられている。
例えば、ドキュメントがまでに読まれている回数だとか、今までにリンクされている回数だとか、
ソーシャルネットワークで共有されている回数だとか、検索エンジンで表示された時にクリックされたかなどだ。
マイクロソフトもランキングページのポピュラリティを利用した特許を提出しており、
そこでは次のように述べている。
ドキュメントのポピュラリティはドキュメントがクエリと関係している必要はないし、ドキュメントが信頼できる情報源のソースに関連付けられている必要もない。
例えば、ユーザーがブラックホール周辺の重力がどれくらいか”best”な情報を探しているとする
ここでいう”best”な情報とは科学的な記録かもしれない。
その記事は世界的に著名な宇宙の専門家たちによって書かれているかもしれない。
その記事は公式にさまざまな検索エンジンを通してアクセス可能かもしれないが、
記事が読まれる機会というのはユーザーがGoogleやYahoo、Bingでその話題を検索した時で、
検索結果でトップに表示された時か、より多くユーザーのために書かれているページであろう。
多くのユーザーのための記事とは、科学者向けの記事よりも多くのリンクを獲得している。
科学者向けの記事はニュースや、NASA、他の科学レポートを出しているサイトからも
リンクをもらう人気のページを保有しているであろう。
一方で、人気のページは役立つページで、クエリに良い回答を保証できる権威あるページではないかもしれない。
Author Authority Ranking
マイクロソフトの特許は著者の権威にもとづくページ評価のシステムを説明している。
検索結果のランキング修正はこの”authority scores”にもとづいている。
特許では”authority”とは次の特徴をもっているとしている。
主に、情報の著者、またはソースが特定の話題に対する回答であるか、著者であるかが関連している。
・信頼性
・確実性
・知識、知見
・尊敬されている
これらはオーソリティランキングはマイクロソフトの最近の傾向について示唆を与えている。
オーソリティランキングは著者がその話題において権威ある存在か、
著者に関連付けられたデータから内容が作成されているかによって決めてられている。
・ソースによる情報の教育度（情報量）
・どこで知名度を得ているか
・学術的、技術的なソースの引用
・ソースに関連付けられた印刷物の数
・ソーシャルネットワークの繋がりの数、フォロワーの数
・ソースが採用されているか、良く引用される期間を卒業しているかどうか
・ソーシャルネットワークでの情報量、ソースに関連する投稿数やソースに書かれている話題
・特許数
・ソースに関連付けられたコンテンツへのリンク数
・ソースに関連付けられた記事での引用数
・ソースに関連付けられた評価とレビュー
特定のソースに関するコンテンツやサイトは、特定の話題において権威あるサイトと認識される可能性があり、
ユーザーのクエリはそうした話題と関連付けられる可能性がある。
結果、そうしたソースに関するページは検索結果でオーソリティを獲得して、上位に表示されるようになるかもしれない。
下の図はbingの”authority scores”に関する特許のスクリーンショットである。
いくつかの要素がスコアに影響していることが分かる。
明日はPart2についてご紹介いたします。
LiAメディアマーケティングセクション 加藤
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