ООО «НОВЫЕ ПОИСКОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ», г. Москва, ИНН 7718562626, контакты, реквизиты, финансовая отчётность и выписка из ЕГРЮЛ
| ОГРН | 1057748569009 |
| ИНН | 7718562626 |
| КПП | 770301001 |
| ОКПО | 78983989 |
| Код ОКОГУ | 4210014 Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно |
| Код ОКОПФ | 12300 Общества с ограниченной ответственностью |
| Код ОКФС | 16 Частная собственность |
| Код ОКАТО | 45286575000 Пресненский |
| Код ОКТМО | 45380000000 муниципальный округ Пресненский |
Регистрация в ФНС
Регистрационный номер 1057748569009 от 11 октября 2005 года
Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №46 по г.
Москве
Регистрация в ПФР
Регистрационный номер 087103127596 от 6 августа 2014 года
Государственное учреждение — Главное Управление Пенсионного фонда РФ №10 Управление №3 по г. Москве и Московской области муниципальный район Пресненское, Арбат г. Москвы
Регистрация в ФСС
Регистрационный номер 772402622477181 от 5 декабря 2017 года
Филиал №18 Государственного учреждения — Московского регионального отделения Фонда социального страхования Российской Федерации
| Калитин Александр Владимирович ИНН 772443172648 с 12.05.2015 | 100% |
| 62.01 | Разработка компьютерного программного обеспеченияОСНОВНОЙ |
| 62.02 | Деятельность консультативная и работы в области компьютерных технологий |
| 72.1 | Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук |
58. 29 | Издание прочих программных продуктов |
| 46.51.2 | Торговля оптовая программным обеспечением |
| 62.0 | Разработка компьютерного программного обеспечения, консультационные услуги в данной области и другие сопутствующие услуги |
| 62.09 | Деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и информационных технологий, прочая |
| 63.11.1 | Деятельность по созданию и использованию баз данных и информационных ресурсов |
Финансовая отчётность ООО «НПТ» согласно данным ФНС и Росстата за 2013–2021 годы
Финансовые результаты за 2021 год
| Выручка | Чистая прибыль | Капитал |
|---|---|---|
1 млрд ₽ 15% | 72,8 млн ₽ 108% | 71,1 млн ₽ 25% |
Показатели финансового состояния за 2021 год
- Коэффициент автономии (финансовой независимости)
0.
42 - Коэффициент покрытия инвестиций 0.42
42- Коэффициент абсолютной ликвидности 0.22
01- Рентабельность активов 42.8%
0%Уплаченные ООО «НПТ» – ИНН 7718562626 – налоги и сборы за 2020 год
| Налог на добавленную стоимость | 14,8 млн ₽ |
| Страховые взносы на обязательное медицинское страхование работающего населения, зачисляемые в бюджет Федерального фонда обязательного медицинского страхования | 178,2 тыс. ₽ |
| Страховые и другие взносы на обязательное пенсионное страхование, зачисляемые в Пенсионный фонд Российской Федерации | 582,1 тыс. ₽ |
| Налог на прибыль | 12,6 млн ₽ |
| Итого | 28,2 млн ₽ |
| ООО «СЕРЧИНФОРМ» ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «СЕРЧИНФОРМ» |
Компания ООО «НПТ» опубликовала 1 сообщение и является участником 1 сообщения на Федресурсе
| Реорганизация юридического лица | 1 |
| Заявление об отказе от применения моратория в соответствии со статьей 9.1 Федерального закона от 26.10.2002 г. №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве) |
| Тип | Количество | Общая сумма |
|---|---|---|
| 94-ФЗ | — | — |
| 44-ФЗ | — | — |
| 223-ФЗ | — | — |
| Тип | Количество | Общая сумма |
|---|---|---|
| 94-ФЗ | 5 | 2,6 млн ₽ |
| 44-ФЗ | 24 | 49,8 млн ₽ |
| 223-ФЗ | 48 | 93,5 млн ₽ |
Согласно данным картотеки арбитражных дел, в арбитражных судах РФ были рассмотрены 4 судебных дела с участием ООО «НПТ»
| 3 | в роли истца |
| 1 | в роли ответчика |
Последнее дело
№ А40-282667/2019 от 23 октября 2019 года
Экономические споры по гражданским правоотношениям
Истец
ООО «НПТ»
Ответчик
АО МНИИТЭП
Полная хронология важных событий с 11 октября 2005 года
05. Регистрация в ФСС, присвоен регистрационный номер 772402622477181 | |
21.03.2019 Сдана финансовая отчётность за 2018 год | |
30.12.2020 Сдана финансовая отчётность за 2019 год | |
30.03.2021 Сдана финансовая отчётность за 2020 год | |
31.03.2022 Сдана финансовая отчётность за 2021 год | |
22.04.2022 Юридическое лицо находится в процессе реорганизации в форме присоединения к другому юридическому лицу | |
19.08.2022 Юридическое лицо было ликвидировано |
12.2017Похожие компании
| ООО «ТУРБОПОДГОТОВКА» г. Таганрог, Ростовская область | 6154152533 |
| ООО «ДЕКСТРА» г.  Новосибирск, Новосибирская область | 5402071811 |
| ООО «БЮДЖЕТ-ИНФОРМ» г. Тюмень, Тюменская область | 7203074843 |
| ООО «ГДЕ247» г. Санкт-Петербург | 7810738335 |
| ООО «МАЙКСИНЕТ» г. Химки, Московская область | 5047179602 |
| ООО «УМФИНТЕХ» г. Москва | 7735163773 |
| ООО «ИНДИГО» д. Шушары, Республика Татарстан | 1616032192 |
ООО «НОВЫЕ ПОИСКОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ», г. Москва, ИНН 7718562626, контакты, реквизиты, финансовая отчётность и выписка из ЕГРЮЛ
| ОГРН | 1057748569009 |
| ИНН | 7718562626 |
| КПП | 770301001 |
| ОКПО | 78983989 |
| Код ОКОГУ | 4210014 Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно |
| Код ОКОПФ | 12300 Общества с ограниченной ответственностью |
| Код ОКФС | 16 Частная собственность |
| Код ОКАТО | 45286575000 Пресненский |
| Код ОКТМО | 45380000000 муниципальный округ Пресненский |
Регистрация в ФНС
Регистрационный номер 1057748569009 от 11 октября 2005 года
Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №46 по г.
Москве
Регистрация в ПФР
Регистрационный номер 087103127596 от 6 августа 2014 года
Государственное учреждение — Главное Управление Пенсионного фонда РФ №10 Управление №3 по г. Москве и Московской области муниципальный район Пресненское, Арбат г. Москвы
Регистрация в ФСС
Регистрационный номер 772402622477181 от 5 декабря 2017 года
Филиал №18 Государственного учреждения — Московского регионального отделения Фонда социального страхования Российской Федерации
| Калитин Александр Владимирович ИНН 772443172648 с 12.05.2015 | 100% |
| 62.01 | Разработка компьютерного программного обеспеченияОСНОВНОЙ |
| 62.02 | Деятельность консультативная и работы в области компьютерных технологий |
| 72.1 | Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук |
58. 29 | Издание прочих программных продуктов |
| 46.51.2 | Торговля оптовая программным обеспечением |
| 62.0 | Разработка компьютерного программного обеспечения, консультационные услуги в данной области и другие сопутствующие услуги |
| 62.09 | Деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и информационных технологий, прочая |
| 63.11.1 | Деятельность по созданию и использованию баз данных и информационных ресурсов |
Финансовая отчётность ООО «НПТ» согласно данным ФНС и Росстата за 2013–2021 годы
Финансовые результаты за 2021 год
| Выручка | Чистая прибыль | Капитал |
|---|---|---|
1 млрд ₽ 15% | 72,8 млн ₽ 108% | 71,1 млн ₽ 25% |
Показатели финансового состояния за 2021 год
- Коэффициент автономии (финансовой независимости)
0. 42
- Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами 0.01
- Коэффициент покрытия инвестиций 0.42
42- Коэффициент текущей ликвидности
1. 01
- Коэффициент быстрой ликвидности 0.71
- Коэффициент абсолютной ликвидности 0.22
01- Рентабельность продаж
7. 0%
- Рентабельность активов 42.8%
- Рентабельность собственного капитала 102.4%
0%Уплаченные ООО «НПТ» – ИНН 7718562626 – налоги и сборы за 2020 год
| Налог на добавленную стоимость | 14,8 млн ₽ |
| Страховые взносы на обязательное медицинское страхование работающего населения, зачисляемые в бюджет Федерального фонда обязательного медицинского страхования | 178,2 тыс. ₽ |
| Страховые и другие взносы на обязательное пенсионное страхование, зачисляемые в Пенсионный фонд Российской Федерации | 582,1 тыс. ₽ |
| Налог на прибыль | 12,6 млн ₽ |
| Итого | 28,2 млн ₽ |
| ООО «СЕРЧИНФОРМ» ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «СЕРЧИНФОРМ» |
Компания ООО «НПТ» опубликовала 1 сообщение и является участником 1 сообщения на Федресурсе
| Реорганизация юридического лица | 1 |
| Заявление об отказе от применения моратория в соответствии со статьей 9.1 Федерального закона от 26.10.2002 г. №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве) | 1 |
| Тип | Количество | Общая сумма |
|---|---|---|
| 94-ФЗ | — | — |
| 44-ФЗ | — | — |
| 223-ФЗ | — | — |
| Тип | Количество | Общая сумма |
|---|---|---|
| 94-ФЗ | 5 | 2,6 млн ₽ |
| 44-ФЗ | 24 | 49,8 млн ₽ |
| 223-ФЗ | 48 | 93,5 млн ₽ |
Согласно данным картотеки арбитражных дел, в арбитражных судах РФ были рассмотрены 4 судебных дела с участием ООО «НПТ»
| 3 | в роли истца |
| 1 | в роли ответчика |
Последнее дело
№ А40-282667/2019 от 23 октября 2019 года
Экономические споры по гражданским правоотношениям
Истец
ООО «НПТ»
Ответчик
АО МНИИТЭП
Полная хронология важных событий с 11 октября 2005 года
05. Регистрация в ФСС, присвоен регистрационный номер 772402622477181 | |
21.03.2019 Сдана финансовая отчётность за 2018 год | |
30.12.2020 Сдана финансовая отчётность за 2019 год | |
30.03.2021 Сдана финансовая отчётность за 2020 год | |
31.03.2022 Сдана финансовая отчётность за 2021 год | |
22.04.2022 Юридическое лицо находится в процессе реорганизации в форме присоединения к другому юридическому лицу | |
19.08.2022 Юридическое лицо было ликвидировано |
12.2017Похожие компании
| ООО «ТУРБОПОДГОТОВКА» г. Таганрог, Ростовская область | 6154152533 |
| ООО «ДЕКСТРА» г.  Новосибирск, Новосибирская область | 5402071811 |
| ООО «БЮДЖЕТ-ИНФОРМ» г. Тюмень, Тюменская область | 7203074843 |
| ООО «ГДЕ247» г. Санкт-Петербург | 7810738335 |
| ООО «МАЙКСИНЕТ» г. Химки, Московская область | 5047179602 |
| ООО «УМФИНТЕХ» г. Москва | 7735163773 |
| ООО «ИНДИГО» д. Шушары, Республика Татарстан | 1616032192 |
ООО «НОВЫЕ ПОИСКОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ», г. Москва, ИНН 7718562626, контакты, реквизиты, финансовая отчётность и выписка из ЕГРЮЛ
| ОГРН | 1057748569009 |
| ИНН | 7718562626 |
| КПП | 770301001 |
| ОКПО | 78983989 |
| Код ОКОГУ | 4210014 Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно |
| Код ОКОПФ | 12300 Общества с ограниченной ответственностью |
| Код ОКФС | 16 Частная собственность |
| Код ОКАТО | 45286575000 Пресненский |
| Код ОКТМО | 45380000000 муниципальный округ Пресненский |
Регистрация в ФНС
Регистрационный номер 1057748569009 от 11 октября 2005 года
Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №46 по г.
Москве
Регистрация в ПФР
Регистрационный номер 087103127596 от 6 августа 2014 года
Государственное учреждение — Главное Управление Пенсионного фонда РФ №10 Управление №3 по г. Москве и Московской области муниципальный район Пресненское, Арбат г. Москвы
Регистрация в ФСС
Регистрационный номер 772402622477181 от 5 декабря 2017 года
Филиал №18 Государственного учреждения — Московского регионального отделения Фонда социального страхования Российской Федерации
| Калитин Александр Владимирович ИНН 772443172648 с 12.05.2015 | 100% |
| 62.01 | Разработка компьютерного программного обеспеченияОСНОВНОЙ |
| 62.02 | Деятельность консультативная и работы в области компьютерных технологий |
| 72.1 | Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук |
58. 29 | Издание прочих программных продуктов |
| 46.51.2 | Торговля оптовая программным обеспечением |
| 62.0 | Разработка компьютерного программного обеспечения, консультационные услуги в данной области и другие сопутствующие услуги |
| 62.09 | Деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и информационных технологий, прочая |
| 63.11.1 | Деятельность по созданию и использованию баз данных и информационных ресурсов |
Финансовая отчётность ООО «НПТ» согласно данным ФНС и Росстата за 2013–2021 годы
Финансовые результаты за 2021 год
| Выручка | Чистая прибыль | Капитал |
|---|---|---|
1 млрд ₽ 15% | 72,8 млн ₽ 108% | 71,1 млн ₽ 25% |
Показатели финансового состояния за 2021 год
- Коэффициент автономии (финансовой независимости)
0. 42
- Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами 0.01
- Коэффициент покрытия инвестиций 0.42
42- Коэффициент текущей ликвидности
1. 01
- Коэффициент быстрой ликвидности 0.71
- Коэффициент абсолютной ликвидности 0.22
01- Рентабельность продаж
7. 0%
- Рентабельность активов 42.8%
- Рентабельность собственного капитала 102.4%
0%Уплаченные ООО «НПТ» – ИНН 7718562626 – налоги и сборы за 2020 год
| Налог на добавленную стоимость | 14,8 млн ₽ |
| Страховые взносы на обязательное медицинское страхование работающего населения, зачисляемые в бюджет Федерального фонда обязательного медицинского страхования | 178,2 тыс. ₽ |
| Страховые и другие взносы на обязательное пенсионное страхование, зачисляемые в Пенсионный фонд Российской Федерации | 582,1 тыс. ₽ |
| Налог на прибыль | 12,6 млн ₽ |
| Итого | 28,2 млн ₽ |
| ООО «СЕРЧИНФОРМ» ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «СЕРЧИНФОРМ» |
Компания ООО «НПТ» опубликовала 1 сообщение и является участником 1 сообщения на Федресурсе
| Реорганизация юридического лица | 1 |
| Заявление об отказе от применения моратория в соответствии со статьей 9.1 Федерального закона от 26.10.2002 г. №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве) | 1 |
| Тип | Количество | Общая сумма |
|---|---|---|
| 94-ФЗ | — | — |
| 44-ФЗ | — | — |
| 223-ФЗ | — | — |
| Тип | Количество | Общая сумма |
|---|---|---|
| 94-ФЗ | 5 | 2,6 млн ₽ |
| 44-ФЗ | 24 | 49,8 млн ₽ |
| 223-ФЗ | 48 | 93,5 млн ₽ |
Согласно данным картотеки арбитражных дел, в арбитражных судах РФ были рассмотрены 4 судебных дела с участием ООО «НПТ»
| 3 | в роли истца |
| 1 | в роли ответчика |
Последнее дело
№ А40-282667/2019 от 23 октября 2019 года
Экономические споры по гражданским правоотношениям
Истец
ООО «НПТ»
Ответчик
АО МНИИТЭП
Полная хронология важных событий с 11 октября 2005 года
05. Регистрация в ФСС, присвоен регистрационный номер 772402622477181 | |
21.03.2019 Сдана финансовая отчётность за 2018 год | |
30.12.2020 Сдана финансовая отчётность за 2019 год | |
30.03.2021 Сдана финансовая отчётность за 2020 год | |
31.03.2022 Сдана финансовая отчётность за 2021 год | |
22.04.2022 Юридическое лицо находится в процессе реорганизации в форме присоединения к другому юридическому лицу | |
19.08.2022 Юридическое лицо было ликвидировано |
12.2017Похожие компании
| ООО «ТУРБОПОДГОТОВКА» г. Таганрог, Ростовская область | 6154152533 |
| ООО «ДЕКСТРА» г.  Новосибирск, Новосибирская область | 5402071811 |
| ООО «БЮДЖЕТ-ИНФОРМ» г. Тюмень, Тюменская область | 7203074843 |
| ООО «ГДЕ247» г. Санкт-Петербург | 7810738335 |
| ООО «МАЙКСИНЕТ» г. Химки, Московская область | 5047179602 |
| ООО «УМФИНТЕХ» г. Москва | 7735163773 |
| ООО «ИНДИГО» д. Шушары, Республика Татарстан | 1616032192 |
🔥 Лучшая технология поисковой системы в 2022 году: анализ 10 лучших поисковых систем способ связать посетителей с продуктами, которые они ищут. Чтобы убедиться, что ваш поиск работает на высшем уровне и успешно превращает посетителей в платящих клиентов, вы должны быть умны при выборе внутренней поисковой системы. Мы проанализировали 10 самых популярных технологий поисковых систем, чтобы помочь вам принять более взвешенное решение.
Попробуйте Searchanise бесплатно
Измените опыт ваших клиентов с помощью нашего поиска, фильтров и аналитики
Не терпится?
Содержание:
- Важность надежного поиска по сайту
- Каковы 10 лучших поисковых систем в 2022 году?
- Какие функции определяют эффективность поиска
- Sphinx
- ElasticSearch
- Splunk
- Solr
- MarkLogic
- Algolia
- Когнитивный поиск Microsoft Azure
- Arango, Virtuoso, OpenSearch
- Заключительные мысли
Важность надежного поиска по сайту
1 900 В настоящее время у пользователей есть определенные ожидания от сайтов электронной коммерции3.
И доступ к поиску по сайту — это одна из вещей, которую они считают само собой разумеющейся при совершении покупок в Интернете. Фактически, целых 43% пользователей сразу же переходят к строке поиска в тот момент, когда они открывают сайт электронной коммерции.
Но добавить любой поиск на ваш сайт недостаточно. Это должна быть умная, надежная и быстрая поисковая система, которая легко свяжет ваших потенциальных клиентов с желаемыми продуктами. Такой поиск может не только помочь вам конвертировать больше вашего трафика, но и улучшить пользовательский опыт и создать лучший имидж бренда.
Подумайте о том, чтобы добавить качественный поиск на свой веб-сайт электронной коммерции, так как позже он полностью окупит потраченное время и деньги.
Каковы 10 лучших поисковых систем в 2022 году?
Современные поисковые системы по базам данных предлагают широкий спектр функций и предложений продуктов, если что-то трудно найти, а также полнотекстовый поиск для более точных контекстных находок, многогранный метод, позволяющий фильтровать список продуктов и нечеткий поиск, возвращающий релевантные результаты, несмотря на ошибки или опечатки в запросах.
Но как выбрать лучшую поисковую систему для вашего сайта? Что ж, прежде чем принимать опрометчивое решение, давайте рассмотрим самые популярные варианты. Что касается компонентов Database Engine, ElasticSearch является наиболее распространенным решением, используемым разработчиками в 2022 году. За ним следуют Splunk, Solr, MarkLogic, Algolia, Microsoft Azure Search, Sphinx, ArangoSearch, Virtuoso и OpenSearch.
Десять лучших технологий поисковых систем
Для тех, кто ищет надежное и эффективное решение, мы обычно рекомендуем Elasticsearch, Solr или Sphinx, поскольку эти поисковые системы остаются на вершине в течение последнего десятилетия:
Рейтинг поисковых систем за последние 10 лет
Какие функции определяют эффективность поиска
Задачей номер один для эффективного поиска является поиск наилучших совпадений, отвечающих запросу пользователя – релевантный результат, не включающий остальные данные с сайта.
Но так действуют все двигатели. Разница между Elasticsearch, Solr и Sphinx не так уж велика.
Давайте углубимся в разнообразие функций поисковой системы СУБД (системы управления базами данных), которые следует учитывать при выборе:
- Полнотекстовый: может быть поиском по одному слову, нескольким словоформам или предложению.
- Нечеткий поиск: метод, помогающий возвращать релевантные результаты поиска для запросов, содержащих ошибки и опечатки.
- Геопространственный поиск: автоматически определяет геолокацию пользователя.
- Фасетный поиск: позволяет расширить поиск такими атрибутами, как размер, цвет и др. (поиск по марке, производителю, рейтингу товара и т.д.)
- Функция сортировки: состоит из поиска по диапазону (например, по диапазону цен, диапазону размеров или временному интервалу) и поиску с помощью фильтра (чтобы включить только нужные параметры).
- Индексирование почти в реальном времени (NRT): учитывает частые обновления (такие как постоянно меняющаяся информация, например, наличие на складе, динамически меняющиеся цены или детали описания продукта).
- Подсветка: визуальная индикация слов, введенных в строку поиска, сниппеты.
- Безопасность: способность выявлять угрозы, такие как проблемы с веб-сервером или неработающие ссылки, и отображать их на панели инструментов.
- Масштабируемость: возможность масштабировать базу данных с течением времени без ущерба для скорости поиска.
- Хранение: поиск по базе данных воспринимается как дополнительный источник для хранения данных.
Sphinx
Sphinx — это поисковая система с открытым исходным кодом, которая обеспечивает функции полнотекстового поиска для клиентских приложений.
Среди его преимуществ — высокая релевантность для поиска, высокая скорость (более 500 запросов в секунду), простота интеграции и поддержка различных типов запросов, например, по близости фраз и слов. Sphinx предлагает удобные редактируемые таблицы, директивы для построения иерархии данных, динамические ссылки для перекрестных ссылок и обширную поддержку для настройки программного обеспечения.
Sphinx также известен своими многогранными возможностями поиска. Youku Tudou, крупнейший видеосайт Китая, использует Sphinx для многогранного поиска, чтобы обслуживать более 400 миллионов пользователей в месяц с пиковыми объемами 15 000 поисковых запросов в секунду. С помощью Sphinx Craigslist обрабатывает более 300 миллионов запросов в день.
Sphinx — лучший вариант для веб-сайтов, использующих большое количество документации. Это быстрая и мощная технология поисковой системы для индексирования и запроса огромных объемов документов с использованием ограниченных вычислительных ресурсов.
Однако в технологии Sphinx отсутствуют средства визуализации и анализа данных. Это неудобство легко устраняется приложениями.
Searchanise, интеллектуальное поисковое приложение для Shopify, Wix, BigCommerce, WooCommerce и CS-Cart, использует технологию Sphinx в качестве основы. Полнотекстовые возможности обеспечивают высокую скорость индексации и большое количество одновременно обрабатываемых запросов. Он также поставляется со всеми функциями визуализации, аналитики и другими функциями, которые делают его удобным для пользователя и легко адаптируются.
ElasticSearch
ElasticSearch — поисковая и аналитическая система с открытым исходным кодом, способная обрабатывать растущее число запросов. Сегодня ElasticSearch является наиболее часто используемой поисковой системой.
Он может быстро индексировать часто изменяющиеся данные менее чем за 1 секунду, что делает его одной из самых быстрых поисковых систем.
Больше всего от этого выиграют проекты, в которых постоянно обновляются базы данных. Кроме того, Elasticsearch является масштабируемым, а это означает, что по мере увеличения вашей базы данных скорость поиска снижается.
Uber, Expedia и другие гигантские компании используют ElasticSearch для сбора бизнес-показателей по динамическому ценообразованию и позиционированию поставок в режиме реального времени. Благодаря ElasticSearch они могут обрабатывать более 1000 запросов в секунду в часы пик.
Splunk
Splunk — это поисковая система, которая индексирует и ищет файлы журналов, хранящиеся в системе. Он отслеживает, анализирует и ищет машинно-генерируемые большие данные в режиме реального времени через веб-интерфейс.
Он имеет ряд преимуществ и полезных функций, например, он предоставляет мгновенные результаты, позволяет генерировать оповещения, графики и информационные панели, создает метрики и обнаруживает проблемы для получения данных, которые можно использовать.
Кроме того, Splunk позволяет легко интегрировать ИИ в стратегию данных, которую использует компания.
Однако у Splunk есть и свои ограничения. Это не особенно удобно для пользователя, особенно для тех, кто в этом новичок. Чтобы иметь возможность эффективно внедрять Splunk, часто необходимо пройти платное обучение, поскольку бесплатной документации не всегда достаточно. Как следствие, отладка и устранение неполадок могут быть сложными для менее технически подкованных пользователей.
Подпишитесь
Вы никогда не пропустите важную статью или обновление. Подпишитесь на нас в Twitter, чтобы быть в курсе.
Идите в ногу со всем Searchanise
Solr — это автономная платформа поисковой системы с открытым исходным кодом из проекта Apache Lucene. Он поддерживает богатую спецификацию схемы, которая обеспечивает гибкость при работе с различными полями документа, и имеет обширный API-интерфейс поискового плагина для разработки пользовательского поведения поиска.
Solr предоставляет стоп-слова, синонимы и качественный фасетный поиск на основе уникальных значений полей, явных запросов, диапазонов дат, числовых диапазонов или сводных данных.
Solr не так быстр, как ElasticSearch, и лучше подходит для баз данных со статическими данными, где частые изменения не преобладают. Причина кроется в кешах: даже малейшее обновление потребует переиндексации и обновления, что обычно занимает много времени.
Тем не менее, Solr эффективно используется такими веб-сайтами, как Zappos, Reddit, Macy’s и Netflix.
MarkLogic
MarkLogic представляет собой мультимодельную технологию корпоративной базы данных в сочетании со службами поиска и приложений. Проще говоря, MarkLogic хранит и управляет разнообразными данными, одновременно предоставляя встроенный поиск и ряд прикладных сервисов.
Сила MarkLogic заключается в его распределенной архитектуре, способной обрабатывать огромные объемы данных.
Именно по этой причине MarkLogic используется в государственном, финансовом и издательском секторах, в которых используются крупномасштабные системы.
Однако, если вам не нужно хранить и искать огромные объемы данных, MarkLogic может быть не лучшим выбором.
Algolia
Algolia — это поиск программного обеспечения как услуги. Он прост в реализации и имеет ряд полезных функций, как и большинство других поисковых систем, таких как исправление опечаток, аналитика поиска и аспекты.
Чаще всего его сравнивают с ElasticSearch. Некоторые пользователи предпочитают ElascticSearch Algolia из-за более доступной цены и большей гибкости.
Когнитивный поиск Microsoft Azure
Когнитивный поиск Microsoft Azure, ранее известный как поиск Azure, представляет собой платформу поиска как службы, которая обеспечивает возможности индексирования и запросов для данных, загруженных на серверы Microsoft.
Возможности Microsoft Azure Cognitive Search включают предложения, фасеты, геопоиск, синонимы и многое другое. Он может обрабатывать как современные синтаксисы запросов, так и запросы на естественном языке. Azure — это гибкое решение с широкими возможностями настройки и расширенной защитой данных. eBay, Samsung, Pixar и Apple iCloud используют его.
Когнитивный поиск Microsoft Azure хорошо подходит для предприятий, однако для небольших компаний цены могут оказаться довольно высокими. Также обратите внимание, что Azure лучше всего интегрируется с другим программным обеспечением Microsoft. Так что, если вы не планируете придерживаться экосистемы Microsoft, Azure может оказаться не лучшим выбором.
Arango, Virtuoso, OpenSearch
Последними тремя поисковыми системами в первой десятке списка являются ArangoDB, Virtuoso и OpenSearch. Эти двигатели не так широко распространены, по сравнению с первой семеркой.
Тем не менее, у них есть и свои преимущества.
ArangoSearch — это система полнотекстового поиска, встроенная в ArangoDB. С помощью ArangoSearch пользователи могут комбинировать два метода поиска информации: логический поиск и поиск с обобщенным ранжированием. Помимо других функций, разработчики Arango подчеркивают его способность ранжировать результаты по релевантности.
Virtuoso — это гибридная система управления реляционными базами данных, которая специализируется на визуализации данных на основе ИИ, т. е. Virtuoso помогает создавать графические представления информации и данных. В частности, пользователи могут управлять своими данными, представленными в виде реляционных таблиц и графиков свойств. Некоторые пользователи отмечают его быструю скорость как несомненный плюс.
OpenSearch — поисковая и аналитическая система, отделившаяся от Elasticsearch. Он был выпущен в 2021 году. OpenSearch позволяет пользователям работать с данными: принимать, агрегировать, просматривать и искать их.
Как проект с открытым исходным кодом, его можно использовать, модифицировать, расширять и монетизировать различными способами.
Заключительные мысли
Все поисковые технологии очень похожи по своим возможностям. Если у вас уже есть проект на Sphinx или Solr, лучше придерживаться его, а не торопиться переключаться на Elasticsearch или аналогичный.
Но если вы не используете поиск по СУБД на своем сайте электронной коммерции, пора выбрать один. Просмотрите анализ 10 основных решений, которые мы провели выше, чтобы выбрать то, которое лучше всего соответствует вашим потребностям.
А если вы хотите сэкономить время и силы, присмотритесь к готовым поисковым решениям, таким как Searchanise. Searchanise — интеллектуальное поисковое приложение на основе Sphinx, которое можно мгновенно добавить на ваш веб-сайт без какого-либо программирования. Приложение предлагает все функции качественной поисковой системы, такие как высокая скорость и релевантность, фильтры и фасеты, аналитика, инструменты мерчандайзинга и продвижения, персонализация и многое другое.
Интегрируйте расширенный поиск по сайту, не ограбив банк! Выберите свою платформу ниже:
Установите приложение
Узнайте, как →
«Высочайшая производительность! Если бы мы знали об этом приложении год назад! Интуитивно понятный поиск и скорость получения информации делают это приложение идеальным для нашего интернет-магазина.»
Загрузить плагин
Узнать как →
«Отлично подходит для наших нужд!
Плагин/сервис Searchanise превосходит другие ведущие (и гораздо более дорогие) поисковые провайдеры на нашем сайте. У нас есть более 17 000 продуктов, и этот плагин безупречно их индексирует и обеспечивает первоклассный поиск для наших клиентов. Очень рад, что мы нашли это.»
Последней надеждой было попробовать Searchanise. Был и до сих пор под впечатлением! Результаты поиска ОТЛИЧНЫЕ! Скорость синхронизации ПОТРЯСАЮЩАЯ, без подвисаний и задержек. И я никогда не видел такой большой поддержки.
Приложение Searchanise НАСТОЯТЕЛЬНО РЕКОМЕНДУЕТСЯ, и я очень надеюсь, что когда-нибудь снова найду такую замечательную команду и поддержку». Попробуйте Searchanise. Мы полностью впечатлены, отлично работает, это быстрее, чем поиск BC по умолчанию, и выглядит великолепно в нашем магазине — это форма и функциональность! Поддержали замечательные люди. Большое спасибо Алексею и команде! Отличное приложение и классная команда»
Установить приложение
Узнайте, как →
«Результаты просто фантастические.
Мы используем его для многих клиентов, и все они довольны. Это значительно улучшает поиск Magento.»
Загрузить расширение
Узнайте, как →
«Я мог бы сказать много хорошего об этом дополнении, но я думаю, что этой строки достаточно; добавление функции Searchanise в ваш магазин — одно из самых важных и полезных решений. Вы сделаете для своего бизнеса и клиентов. Не говоря уже о том, что с командой работать одно удовольствие, а именно с Ангелиной Морозовой!»
Установить дополнение
Узнать как →
Анастасия Куприянова
Анастасия — создатель контента в Searchanise.
Сфера ее профессиональных интересов — решения SaaS и электронная коммерция. Анастасия считает, что качественный контент должен быть ценным для читателей и достигать бизнес-целей. Когда она не занята писательством, что случается нечасто, она увлеченно читает как художественную, так и научно-популярную литературу.
29 июля 2022 г.
Какой поиск для электронной коммерции самый лучший и зачем он вам нужен
Мы изучаем, зачем магазинам электронной коммерции нужен поиск по сайту: какие преимущества он дает и какими функциями он должен обладать. Мы также обсуждаем лучшие решения на рынке.
27 октября 2021 г.
Что такое поисковый индекс и как он влияет на UX и продажи в электронной торговле?
Пользователи ожидают, что поиск по сайту будет молниеносным. Поисковый индекс помогает поисковым системам оправдать эти ожидания. Узнайте, что такое поисковый индекс и какие другие способы улучшить поиск.
24 августа 2021 г.
Является ли поиск на естественном языке обязательным для электронной коммерции или нет?
Должен ли ваш веб-сайт электронной коммерции поддерживать естественный язык? Как мы можем улучшить качество обслуживания клиентов с помощью поиска на естественном языке? Давайте углубимся в тему, чтобы найти ответы.
Технология, которая изменит ваши представления о поиске
Одна вещь остается неизменной в индустрии поиска: частые — и часто кардинальные — изменения в технологиях.
Нам, профессионалам SEO, необходимо продолжать развиваться, чтобы оставаться эффективными.
Сегодня мы находимся в точке, где это происходит быстрее и драматичнее, чем когда-либо прежде.
В то время как некоторые из предыдущих изменений в поиске затронули конкретные тактики , те, с которыми мы столкнемся в будущем — изменения, с которыми мы уже сталкиваемся в меньшем масштабе сейчас — будут влиять на поиск на более стратегическом уровне.
Эти технологические достижения полностью изменят поиск.
Звонок революции
Некоторые из вас могут быть относительно новичками в поиске и еще не видели революционных изменений в отрасли.
Другие, кто прожил немного дольше, возможно, помнят то, что казалось значительными изменениями из-за обновлений алгоритмов, таких как Penguin, Panda и даже еще раньше, во Флориде.
Гораздо меньшая группа ветеранов отрасли, вероятно, помнит, какой была поисковая оптимизация в те дни, когда еще не было Google, когда ссылки даже не были фактором ранжирования.
Но драматические изменения, которые мы наблюдаем за последние два десятилетия, будут лишь каплей в море по сравнению с изменениями, с которыми мы столкнемся в ближайшие годы.
Технологические достижения произведут полную революцию в отрасли, создав огромные возможности для активных и интеллектуальных практиков SEO, но, вероятно, также создадут хаос и побочный ущерб в масштабах, которых отрасль еще не видела.
Если мы хотим сохранить конкурентоспособность в ближайшие годы, важно, чтобы мы знали об этих технологиях и понимали их как можно лучше. Для этого потребуется комбинация:
- Анализ соответствующих патентов или внимательное наблюдение за работой тех, кто это делает, таких как Билл Славски и Роджер Монтти.
- Постоянное проведение крупномасштабных экспериментов для подтверждения или опровержения теорий.
Последняя часть имеет решающее значение, потому что, хотя в патенте может быть указано, что что-то будет работать определенным образом, результаты в реальном мире часто сильно отличаются.
При этом речь идет о технологиях, которые произведут революцию в наших представлениях о поиске — и, вероятно, гораздо раньше, чем мы ожидаем.
1. Искусственный интеллект и машинное обучение
За последние несколько лет разговоры об искусственном интеллекте и машинном обучении достигли апогея, поскольку лежащие в их основе технологии развиваются быстрыми темпами. Однако, несмотря на то, что они пришли, им еще предстоит пройти долгий путь.
Мне нравится сравнивать поведение ИИ с поведением пьяного малыша. Иногда он делает все правильно, но так же часто он ошибается, и время от времени он делает что-то совершенно смущающее, смешное и даже ужасающее.
Искусственный интеллект, основанный на машинном обучении, может стать удивительной и позитивной силой в поисковых системах, но ему еще предстоит многому научиться.
Прямо сейчас, в младенчестве, он все еще ползает в пижаме Garanimals с соской во рту. Через несколько лет это будет больше похоже на раздраженного подростка, кричащего: «Ты меня не понимаешь!» во время еды Tide Pods, но это также будет намного ближе к более стабильному достижению полезных результатов.
Под результатами я подразумеваю не просто выдачу 10 или даже одного варианта ответа на запрос, введенный в поле поиска. Я имею в виду, что он выйдет за рамки традиционной концепции поисковой системы, предвосхищая и предсказывая наши потребности задолго до того, как мы даже подумаем о них.
Я назову это интеллектуальным поиском.
Вот пример: иногда у меня могут быть проблемы с географическим положением, поэтому, когда я ухожу с встречи, я обычно открываю приложение с картой и нажимаю на адрес своего офиса, чтобы вернуться.
Это прекрасный пример того, как ИИ и машинное обучение могут проявить себя.
Когда моя встреча закончилась, вместо того, чтобы вручную открывать приложение карты и вводить адрес моей следующей встречи, Google может оценить, был ли я по адресу моей следующей встречи раньше, и начать действовать либо :
- Автоматическое открытие моего приложения карты со следующим адресом в моем календаре, готовым к работе, если он где-то новый,
- Предлагаю подсказку, если это место, где я был несколько раз,
- Или просто не открывается вообще, если это место, где я часто бываю.
Но эта технология может пойти гораздо дальше, предлагая помощь более творческими способами и по каналам, которые большинство людей даже не рассматривали.
Конечно, мы все знакомы с проведением поиска на веб-сайте, в приложении и даже на таких устройствах, как Google Home, но что делать, если поисковые системы начинают использовать данные из различных источников, чтобы предсказывать наши потребности, прежде чем мы когда-либо проведем поиск? поиск?
Захватывающее (или ужасающее) будущее?
Представьте, что ваши дети пришли из школы больными — если вы родитель, это не требует большого воображения, потому что, как бы мы их ни любили, мы должны признать, что дети похожи на отвратительные маленькие микробные фабрики, а школы мы посылаем их в течение большей части их дня, в основном чашки Петри с турбонаддувом, заполненные патогенами почти оружейного качества.
Итак, как и ожидалось, вы поддадитесь какой-то мутировавшей чуме, которую они привезли домой со своих собратьев по микробным фабрикам, и в конечном итоге вы заболеете на следующее утро.
Вскоре после того, как вы отправите электронное письмо своему боссу, чтобы сообщить ему, что вас не будет, клиенты и коллеги, с которыми вы должны были общаться позже в тот же день, также получают электронное письмо — , но не от вас . ИИ идентифицировал и интерпретировал ваше сообщение электронной почты вашему боссу и автоматически сообщил всем остальным в вашем календаре на этот день, что вас не будет. в пижаме и халате, с взлохмаченными волосами и дыханием, которое могло бы заткнуть рот опоссуму, чтобы ответить на стук в твою дверь.
Перед вами на земле лежит небольшой пакет с Amazon, который вы не помните, заказывал. Разорвав его, вы находите три бутылки чая чайного гриба, упаковку леденцов от горла, а также бутылку эхинацеи и витамина С.
«Откуда это взялось», удивляетесь вы? Затем вы вспоминаете, что прошлой ночью обсуждали с женой болезнь в той же комнате, что и ваша Алекса. (Заметка: вытащите Алексу из спальни.)
Каким бы жутким ни звучал этот сценарий, все это находится в пределах возможностей искусственного интеллекта, и я верю, что мы не так уж далеки от того, чтобы это стало реальностью. По разумным консервативным оценкам, это может быть всего пять лет. Тем не менее, Джим Хеджер и я обсуждали эту тему в недавнем выпуске Webcology, и он считает, что это может быть ближе к году или двум.
Аппаратное обеспечение уже здесь, и благодаря быстрому внедрению в последние годы устройств-помощников, таких как Google Home, Siri и Alexa, комфорт с идеей устройства, которое всегда слушает, становится нормой.
Единственное, чего не хватает, — это ИИ, который достаточно умен, чтобы стабильно выполнять такие задачи.
Это происходит с невероятной скоростью благодаря наличию соответствующего оборудования, широкому внедрению технологии и использованию машинного обучения, которому обучают с помощью голосового поиска, для обучения или обучения сложных алгоритмов искусственного интеллекта работе.
2. Голосовой поиск
Я работаю в этой отрасли достаточно долго, чтобы помнить, когда имело смысл создавать отдельные страницы для каждого возможного варианта ключевого слова, включая распространенные орфографические ошибки.
Как вы можете себе представить (или помните), это создало много мусора в Интернете.
К счастью, подход к исследованию ключевых слов сильно изменился за последние два десятилетия, сначала медленно переходя от строгого подхода, основанного на ключевых словах, к более естественному подходу, основанному на теме, а затем смешивая этот подход, основанный на теме, с естественным языком. Под естественным языком я подразумеваю поисковые запросы, моделирующие то, как вы могли бы разговаривать с другим человеком.
Эта последняя эволюция во многом связана с голосовым поиском.
Технически голосовой поиск существует уже давно, но на самом деле он не был популярен примерно до 2013 года, когда такие смартфоны, как iPhone и Android, стали обычным явлением. Это дало возможности Интернета в руки обычного человека, где бы он ни находился, но без удобства клавиатуры и мыши, что сделало голосовой поиск более простым и удобным вариантом.
Хотя может показаться, что один тип поискового запроса ничем не отличается от любого другого, голосовой поиск — это совершенно другое существо, потому что результаты зависят от намерений.
Например, если я ищу ресторан, который у нас здесь, в Тампе, называется Техас-де-Бразилия, с моего рабочего стола, поисковая система знает, что я, вероятно, ищу информацию о ресторане, поэтому первым органическим результатом будет их веб-сайт. Если, с другой стороны, если я провожу тот же поиск с помощью голосового поиска через мобильное устройство, я, вероятно, просто хочу знать, как туда добраться.
В конечном счете, вам нужно думать не только о поисковом запросе, но и о том, какую проблему пользователь, скорее всего, пытается решить с помощью этого поискового запроса. Обеспечьте это, и ваши шансы на успех в голосовом поиске возрастут.
Поскольку голосовой поиск продолжает развиваться, он становится все более ценным компонентом машинного обучения, позволяющего поисковым системам совершенствовать «мозги», стоящие за их ИИ.
Запросы на естественном языке в сочетании с растущим пониманием связанных сущностей создадут ИИ, способный мыслить, а не просто извлекать данные, соответствующие запросу на основе ключевых слов.
В отличие от запросов на основе ключевых слов, запросы на естественном языке, в которых мы говорим с поисковой системой через устройство, дают поисковым системам возможность учиться у пользователей и реагировать в режиме реального времени, анализируя различные факторы, которые могут включают:
- Похоже, что пользователь нашел то, что ему нужно, из предоставленного результата, или он быстро вернулся, чтобы сделать еще один запрос?
- Если пользователь не нашел того, что ему нужно, из предоставленного результата, он затем запросил следующий результат, изменил свой первоначальный запрос или полностью перефразировал запрос?
- Пользователь переключается с голосового поиска на традиционный? Нашли ли они то, что им было нужно в тот момент?
- Является ли голос пользователя расслабленным и с нормальной громкостью разговора или взволнованным и повышенным? Изменилось ли оно в какой-то момент в ходе этого процесса?
Машинное обучение может определять, какие результаты лучше всего удовлетворяют пользователей и при каких обстоятельствах, а затем передавать эти данные обратно в централизованное хранилище, где их можно сравнить с данными с других устройств; данные, которые показывают статистическое улучшение в предоставлении того, что хотят пользователи, могут быть реализованы в основном алгоритме в режиме реального времени, в результате чего алгоритм обучается в экспоненциальном масштабе.
Но способность голосового поиска научить искусственный интеллект понимать наш язык выходит далеко за рамки простого выдачи релевантных результатов
Эту технологию также можно использовать для «сканирования» того, что, как я полагаю, должно быть триллионами терабайт данных, доступных из подкастов и видео, которые в настоящее время совершенно невидимы для поисковых систем.
Это изменило бы правила игры, потому что вместо того, чтобы полагаться на заголовки, описания и теги, можно было бы анализировать фактический аудиоконтент в MP3 и видеофайле, открывая множество нового контента для искателей.
Чтобы перейти к следующему логическому шагу, он может также оценить отдельные кадры в видеофайле в контексте аудиоконтента этого видео и начать работать над пониманием видео.
Это позволило бы любой поисковой системе, первой разработавшей эту технологию, предоставлять огромное количество информации, которую не могли предоставить их конкуренты, и предоставило бы дополнительные рычаги для поиска проактивных маркетологов, которые потратили время на создание библиотеки полезных эпизодов подкастов.
3. Мобильный поиск
В качестве основополагающей технологии, позволившей голосовому поиску стать полезным, мобильный поиск уже произвел революцию в поиске, но он будет продолжать делать это, возможно, в еще большем масштабе, чем это было раньше.
Наиболее очевидная роль, которую он сыграл, заключается в предоставлении пользователям более эффективной навигации в Интернете в эффективной среде. Больше никаких сжатий и масштабирования — вместо этого мы получили адаптивные веб-сайты, которые могут динамически настраиваться для оптимального использования на любом устройстве, на котором они просматриваются.
Но мобильный поиск выходит за рамки смартфонов и планшетов. Подумайте о небольших носимых устройствах, таких как смарт-часы, вплоть до транспортных средств с доступом в Интернет. По сути, любое устройство, которое может позволить пользователям выполнять поиск на ходу.
Мы уже находимся на этапе, когда более половины всех поисковых запросов выполняются с мобильных устройств, и этот процент будет продолжать расти по мере того, как мы будем использовать новые типы устройств в большем количестве. Когда это происходит, мобильный поиск становится все более важным.
Что сегодня важно в мобильном поиске?
Намерение поиска играет огромную роль как из-за ограниченного пространства экрана для отображения результатов, так и из-за того, что когда пользователь выполняет поиск на мобильном устройстве, обычно возникает очень конкретная и неотложная потребность.
В отличие от настольных компьютеров, где пользователь может просто собирать информацию, пользователь, выполняющий поиск на мобильном устройстве, скорее всего, ищет определенное место или находится на пути к нему.
Например, если я ищу тайские рестораны с мобильного устройства, можно с уверенностью предположить, что я ищу ресторан рядом с моим текущим местоположением, а если я ищу конкретный тайский ресторан с мобильного устройства, я, скорее всего, хочу отзывы и направления.
Скорость также является критическим фактором для поиска в целом, но она особенно важна для мобильного поиска, поскольку мобильным устройствам не хватает пропускной способности и вычислительной мощности настольных компьютеров.
Откровенно говоря, это та область, в которой большинство людей с треском проваливаются, потому что многим веб-дизайнерам и разработчикам не хватает опыта для правильной оптимизации веб-сайта для увеличения скорости.
Это означает оптимизацию медиафайлов, сокращение вызовов HTTP и использование кэширования и сетей доставки контента (CDN).
Но это лишь малая часть информации.
Настоящая оптимизация веб-сайта для мобильных устройств — это в равной степени искусство и наука, и часто требуется немало проб и ошибок, чтобы сделать все правильно.
Если вы хотите глубоко погрузиться в будущее мобильного поиска, Синди Крам недавно опубликовала обширную серию из четырех статей под названием «Mobile-First Indexing или совершенно новый Google?»
- Является ли Mobile-First таким же, как Voice-First?
- Как медиа и PWA вписываются в общую картину Google
- Как покупки могут повлиять на общую картину
- Стратегия SEO для голосового поиска в магазинах — Дополнение к статье 3 «Глубокого погружения в индексирование в первую очередь мобильных устройств»
- Местное и международное влияние
Но вскоре мобильный поиск выйдет далеко за рамки традиционного и даже передового мышления дня.
Хотя сегодня мы можем думать о веб-сайтах, когда говорим о мобильном поиске, в ближайшем будущем они могут даже не иметь значения.
Думаете, это звучит нелепо?
Помните, всего несколько лет назад большинство людей думали, что угождать мобильным устройствам — это безумие. Сейчас на мобильные приходится более половины всего веб-трафика.
Как веб-сайты могут стать нерелевантными для мобильного поиска?
Современные технологии требуют, чтобы поисковые системы сканировали, анализировали и интерпретировали каждую отдельную веб-страницу.
Это отнимает много времени, дорого и неэффективно.
Хотя разметка схемы помогает сделать это более эффективным, это все еще не идеальная ситуация.
Что было бы идеально, хотя бы для поисковых систем?
4. Контент, размещенный другими организациями
Если бы мы размещали наш контент на серверах, предоставленных поисковыми системами, им не нужно было бы тратить огромные ресурсы на сканирование Интернета, потому что он уже был бы у них.
Прежде чем сбрасывать со счетов эту идею как сумасшедшую или опасную, нужно понять, что она уже имеет место.
Google уже много лет размещает файлы для ускоренных мобильных страниц (AMP) и прогрессивных веб-приложений (PWA).
Хотя это явно приносит пользу поисковым системам, оно также дает огромные преимущества пользователям и маркетологам.
Вопрос в том, будет ли это использовано во благо или поисковые системы будут злоупотреблять нашим контентом, вырезая нас для собственной выгоды?
Я думаю, что риск достаточно высок, особенно учитывая прошлую историю Google, чтобы полностью отпугнуть людей от этой идеи.
По крайней мере пока.
Что готовит будущее?
Точно так же, как многие магазины видеопроката оказались со складом бесполезных плееров Betamax и видеокассет, неизбежно, что вы будете вкладывать время, деньги и ресурсы в технологию поиска, которая в конечном итоге будет упразднена или радикально изменена.
Те из вас, кто достаточно взрослый, чтобы понять эту отсылку, также, вероятно, были в индустрии SEO достаточно долго, чтобы уже видеть примеры этого, такие как авторство Google.
Технология, о которой я говорил в этой статье, уже здесь. Некоторые аспекты этого могут быть на переднем крае, но они будут продвинуты и станут широко использоваться задолго до того, как у большинства людей появится возможность отреагировать.
Ключом к успеху в индустрии SEO в ближайшие годы будет ранняя и активная адаптация к этой новой технологии.
В некоторых случаях вы окажетесь в тупике, но такова природа раннего внедрения любой технологии.
Дополнительные SEO-ресурсы:
- 47 экспертов о главных тенденциях SEO, которые имеют значение
- Следующий этап в эволюции SEO на основе данных
- 3 важных SEO-инсайта, которые изменят вашу жизнь
Авторы изображений
Избранное изображение создано автором, июнь 2018 г.
Категория Карьера SEO
Зачем вам модернизировать поисковые технологии
Важные знания разбросаны по всей организации.
Упростите все, дайте сотрудникам возможность легко находить то, что им нужно, и используйте машинное обучение.Исаак Саколик
пишущий редактор, Информационный мир |
Сувари Тангбоворнпичет / Getty ImagesЯ получил большую часть своих навыков разработки программного обеспечения, занимаясь архитектурой, созданием и поддержкой поисковых приложений, ориентированных на клиентов. На протяжении многих лет я использовал множество различных поисковых технологий, и все они имели схожие модели разработки. Вам нужно было настроить инфраструктуру, загрузить данные, настроить поисковые индексы и разработать возможности поиска.
Работа по загрузке данных, настройке алгоритмов поиска и разработке приложений была только началом. Релевантность настройки была перетягиванием каната между заинтересованными сторонами с разными взглядами и требованиями к эвристикам. Каждое новое правило часто требовало пересмотра того, как контент был помечен, обогащен или проиндексирован. У нас была дополнительная работа по масштабированию инфраструктуры, добавлению новых источников данных и перенастройке поисковых интерфейсов для поддержки роста и новых пользователей.
Многое изменилось и улучшилось со времен поисковых технологий первого поколения, а современные модернизированные поисковые платформы упрощают создание инфраструктуры, интеграцию с источниками контента и повышение релевантности. Существует также серьезное экономическое обоснование модернизации поисковых платформ для улучшения поддержки клиентов и сотрудников.
Тем не менее, я считаю, что многие команды разработчиков и специалистов по обработке данных сосредотачивают большую часть своих усилий с данными на операциях с данными, машинном обучении и визуализации данных в структурированных источниках данных. Поиск неструктурированных данных, таких как деловые документы, веб-сайты, репозитории XML или другие поля текстовых данных, часто отходит на второй план из-за дополнительных технологий и навыков, необходимых для их качественного поиска.
Для этого поста я проконсультировался с тремя экспертами о том, почему ИТ-командам, специалистам по цифровым технологиям и данным следует подумать о модернизации своих поисковых технологий.
Упрощение опыта, инструментов разработки и системного администрирования
Марк Флуазан, старший вице-президент по продуктам и маркетингу в Coveo, рассказывает об одной из проблем устаревших реализаций поиска, которые сегодня легче решить. «Технология корпоративного поиска обычно покупается или создается внутри отделов, разрозненно и только с учетом целей отдельных отделов. Вместо этого вы можете предоставлять корпоративный поиск, поиск по веб-сайтам и поиск в приложениях, используя единую унифицированную платформу», — говорит он.
Централизация на единой платформе для предоставления общего пользовательского интерфейса, инструментов разработчика и административных возможностей может повлиять на работу нескольких отделов. Флойсанн продолжает: «Единый поиск значительно упрощает управление ИТ-отделом и нагрузку на внутреннюю поддержку. ИТ-отдел может поддерживать все запросы внутренних отделов с помощью правильной платформы, независимо от того, сосредоточены ли команды на привлечении, конверсии и удержании клиентов или на повышении квалификации других сотрудников».
Один из способов, с помощью которого команды разработчиков могут поддерживать различные способы поиска, — это автономный поиск, особенно когда рабочий процесс и взаимодействие с пользователем требуют персонализации. Затем разработчики могут использовать более легкие интерфейсы с низким кодом и без кода, чтобы встроить поиск в платформы поддержки клиентов и рабочих процессов сотрудников.
Повышение удобства работы сотрудников для поддержки гибридных моделей работы
Возможностей поиска, объединенных с корпоративными порталами, может быть достаточно для небольших компаний, особенно если у них менее частые коммуникации и меньше инструментов для интеграции. Но для более крупных компаний с несколькими отделами и множеством источников информации централизация информации из нескольких систем управления контентом, систем управления взаимоотношениями с клиентами и других инструментов «программное обеспечение как услуга» обеспечивает богатый информацией опыт.
Всеобъемлющий поиск должен быть основным инструментом для сотрудников, чтобы найти документацию, экспертов в предметной области и информацию, созданную в инструментах рабочего процесса. Эта возможность имеет решающее значение для команд в гибридной рабочей модели, и это один из шагов к созданию виртуального кулера для воды. Это может повысить производительность сотрудников и уменьшить стресс, связанный с поиском ключевой информации для достижения их целей.
Арвинд Джейн, генеральный директор Glean, соглашается. «Найти то, что вам нужно на работе, сложно, особенно по мере роста компаний, когда знания становятся фрагментированными среди множества приложений и людей».
Конечно, создание персонализированного, релевантного и актуального поиска было нетривиальной задачей, пока у нас не появилось облако, SaaS с API, интеграционные платформы и машинное обучение. Низкое качество данных затрудняет поиск, с которым сотрудникам приходится работать.
Джейн говорит: «Создание качественного корпоративного поиска требует решения ранее непреодолимых проблем, таких как глубокое понимание того, как работают сотрудники и какая информация для них важна. Достижения в области технологий помогли открыть радикально лучшие решения, которые позволяют создавать усовершенствованные модели релевантности без необходимости постоянной ручной настройки».
Расширение поиска по большему количеству источников контента
Юальд Кампруби, генеральный директор Nuclia, рассказывает о возможностях поисковой системы, которые могут расширить возможности и масштабы компании. Он говорит: «От 80% до 90% данных любой компании неструктурированы. Данные лежат в разных источниках данных и находятся в разных форматах и на разных языках. Получение, обработка и индексация этих данных — одна из самых больших проблем в поиске сегодня. Только поисковые системы на основе ИИ для неструктурированных данных помогут предприятиям преодолеть этот хаос».
Поисковые системы со встроенными и настраиваемыми алгоритмами машинного обучения обеспечивают значительные преимущества для компаний с несколькими приложениями и профилями пользователей, осуществляющих поиск в больших хранилищах информации. Поисковые платформы отличаются качеством и масштабом своих возможностей машинного обучения, включая алгоритмы обогащения сущностей, автоматическую настройку релевантности и механизмы рекомендаций.
Зачем отдавать предпочтение поисковым платформам?
Вот еще пять соображений о том, почему организациям следует модернизировать поисковые платформы и возможности:
- Современные платформы выходят за рамки интерфейсов с ключевыми словами и упрощают взаимодействие с пользователем с помощью запросов на естественном языке.
- Предприятия, поддерживающие несколько поисковых технологий, должны иметь возможность сократить расходы за счет консолидации на единой корпоративной поисковой платформе.
- Devops-команды могут сократить технический долг за счет консолидации на одной платформе, разработки сервисного уровня и преобразования проприетарных интеграций в стандартные интеграции поисковой платформы.
- Обновление приложений путем модернизации возможностей поиска может повысить производительность, обеспечить поддержку мобильных интерфейсов, решить проблему специальных возможностей и персонализировать работу.