Пошукові машини, що обробляють мільярди пошукових запитів на місяць, аналізують дані, які надходять у логи.
На основі обробки цієї інформації можна побачити, що шукають у різні пори року, в різний час доби, що шукають чоловіки і жінки, де перебуває користувач.
Усі ці дані відіграють досить важливу роль при визначенні видачі, найбільш придатної користувачеві за цим запитом, а також при виборі контекстної реклами, яка буде показана користувачеві.
У лютому компанія Yahoo запатентувала спосіб збору й аналізу такої інформації про пошук. У документі описано, як пошуковик збирає дані і як вирішує, яку інформацію надавати користувачам.
Для цього було використано часовий таргетинг контенту на зразок рекламних оголошень. Часовий — означає, що він може базуватися на дні в році, сезоні, порі року, датах найближчих свят. Також у процесі використовується попередня історія пошуку.
Yahoo показує контекстну рекламу, базуючись на запиті і на контенті сайту, на якому вона розміщена. Однак придатні рекламні оголошення знаходяться не завжди. У такому разі можна скористатися часовим таргетингом контенту. Наприклад, якщо проаналізувати запити з урахуванням часу, стає ясно, що люди частіше шукають біржові зведення вранці, а купальники й сонцезахисні окуляри — влітку.
Якщо Yahoo аналізує пошукові запити в режимі реального часу, то за цими даними можна зробити висновки про те, в який час доби певні ключові слова стають найпопулярнішими. Якщо зібрати інформацію за кілька десятиліть, можливо, можна буде виявити, які теми цікаві користувачам час від часу, що користувачі очікують побачити у видачі за запитом, пов’язаним із якимось святом чи порою року.
Природно, ці дані можуть бути використані різними способами, в тому числі для визначення найрелевантніших рекламних оголошень для показу. Декілька типів користувацьких даних, які використовує алгоритм, включають пошукові запити, перегляди сторінок, кліки на рекламі, історію покупок, профілі користувачів, різну додаткову інформацію про популярність певних концепцій і трендів.
Такий аналіз надає величезну кількість даних про те, що цікавить людей у будь-який момент часу. Можливо, це дозволить виявити цікаві закономірності у пошуку, а також підвищити шанси переходів за рекламними посиланнями навіть тоді, коли придатного оголошення за запитом чи контентом не знайдеться.
