La mesure de la pertinence de la recherche pourrait changer en fonction de votre entreprise.

CTR- Taux de clics-

Ceci est la mesure la plus simple et commune pour mesurer la pertinence de la recherche. Si, pour un terme de recherche donné, les résultats que vous montrent des signes est pertinent, le sera élevé taux de clic pour la

CTR = nombre de clics / nombre de fois le résultat de la recherche a montré.

Si vous ouvrez votre rapport de console de recherche Google, vous verrez que le CTR est l'une des principales mesures affectant les résultats de recherche Google classement.

Taux de conversion-

Ceci est une autre interprétation de votre CTR. Ici, la conversion peut être (buys, clics, et tout objectif qui définit le succès de votre entreprise).

Pour un e-commerce,

taux de conversion = nombre d'achats / nombre de recherches

 

rang réciproque moyenne-

Ici, chaque clic est donné un poids différent en fonction de sa position.

Position 1 cliquez sur -weight 1

Position 2 cliquez sur -weight 1/2

Position 3 cliquez sur -weight 1/3

Position 4 cliquez sur -weight 1/4

Etc …

Voici un exemple-

Pour la requête « iphone » imaginer que nous avons 3 résultats

Voici les données de clic pour ces 3 résultats

6s Apple iPhone plus l'or 32 gb – 100 clics

6s Apple iPhone plus l'or 16 gb – 80 clics

Apple iPhone 6s, plus gris espace 32 GB -60 clics

Donc MRR pour la requête « iphone » est

(100*1 + 80*(1/2) +60 *(1/3))/240=(100+40+20)/240= 160/240 = 0,667

Ce MRR est enregistré en tant MRR de base. la prochaine fois que l'algorithme de recherche est modifié, le MRR pour chaque requête de recherche est recalculé. Si le MRR est plus faible pour la plupart des requêtes, alors le changement d'algorithme de recherche ne se justifie pas.

Normalisée à prix réduits cumulatif Gain

Dans cette méthode, un groupe de personnes sont utilisés pour classer la pertinence des recherches qui se classent des recherches sur une échelle (pour la simplicité,nous prendrons l'échelle comme (0, 1, 2, 3)

Par exemple, si les taux humains les quatre premiers résultats que 2,0,3,2 respectivement, on calcule le gain escompté en 2/1 (Évaluation divisé par rang), 0/2, 3/3, 2/4 respectivement. gain cumulé est égal à la somme des gains précédents (2, 2+0, 2+0+1, 2+0+0.5). (sorte d'un total de valeur calculée en cours d'exécution jusqu'à maintenant)

Voici un tableau qui met en valeur ces calculs pour plus de clarté.

Les gains idéaux sont les meilleures évaluations possibles pour une requête de recherche et sont acquis en fonction de notre expérience. Nous les utilisons pour trouver les gains escomptés normalisés. (gain cumulé / gain cumulé actualisé idéal).

Après avoir calculé les valeurs NDCG dans toutes les requêtes, nous pouvons maintenant comparer les algorithmes de recherche précédentes valeurs moyennes de NDCG moyennes et des algorithmes de recherche actuels’ les valeurs moyennes de la moyenne NDCG.

 

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Muthali Ganesh

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