Lors de la création d'un classement, par exemple pour un moteur de recherche ou un système de recommandation, est-il valable de s'appuyer sur la fréquence des clics pour déterminer la pertinence d'une entrée?
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Lors de la création d'un classement, par exemple pour un moteur de recherche ou un système de recommandation, est-il valable de s'appuyer sur la fréquence des clics pour déterminer la pertinence d'une entrée?
Dépend de l'intention de l'utilisateur , pour commencer.
Les utilisateurs ne voient normalement que le premier ensemble de liens , ce qui signifie qu'à moins que le lien ne soit visible, il ne reçoit pas de clics; ce qui signifie que vous devez être positif, ce sont les meilleurs liens, sinon les clics refléteront probablement l'emplacement, pas la pertinence. Par exemple, voici une carte thermique de répartition des clics et de l'attention pour les résultats de recherche Google:
De plus, l'utilisation de la fréquence des clics pour tenir compte de la pertinence n'est pas une mesure directe de la pertinence de la ressource. De plus, l'utilisation des clics est problématique, car des problèmes tels que l'inflation des clics, la fraude aux clics, etc. apparaîtront et seront difficiles à contrer.
Cela dit, si vous souhaitez utiliser l'interaction des utilisateurs pour modéliser la pertinence, je vous suggère de tenter de mesurer l'engagement post-clic, et non la façon dont les utilisateurs réagissent aux résultats de la recherche; voir " le responsable de l'ingénierie de YouTube parlant des clics par rapport à l'engagement " pour plus d'informations, mais notez que la taille elle-même du contenu est également un facteur .
Il convient de noter que Google était historiquement connu pour l' algorithme PageRank, bien qu'il soit possible que votre intention ne soit que d'examiner les flux de clics, donc je ne vais pas fouiller les facteurs de classement de Google ; si vous êtes intéressé par l'approche de Google, vous trouverez peut-être un examen des consignes de Google concernant la qualité de la recherche .
Pour ma part, je peux dire que j'utilise la fréquence des clics sur les produits e-commerce par exemple. Lorsque vous le combinez avec les jours de l'année, il peut même vous apporter d'excellentes suggestions.
Soit: Nous avons des données historiques de 1 an sur 2 produits (Snowboots [], Sandalettes [])
où [0] = janvier
Comme vous pouvez le voir, les bottes de neige sont beaucoup plus recherchées en janvier que les sandales, vous devriez donc suggérer des bottes de neige à quelqu'un qui recherche des chaussures sur votre site ou / nous en janvier.
Vous pouvez également voir si quelque chose est "frais" en ce moment, comme lorsque les gens cliquent souvent sur un produit inconnu, cela pourrait être un aperçu d'une nouvelle tendance à venir ou quelque chose.
Ce ne sont que quelques exemples où vous pouvez utiliser la fréquence des clics comme un aperçu. Je pense qu'il n'y a pas de règles pour ce que vous pouvez utiliser ou non dans les recommandations, tant que cela a du sens .
la source
Est-il valable d' utiliser la fréquence des clics, alors oui . Est-il valable d'utiliser uniquement la fréquence des clics, alors probablement non .
La pertinence de la recherche est beaucoup plus compliquée qu'une seule métrique. Il existe des livres entiers sur le sujet . Étendre cette réponse au-delà d'un simple oui / non rendrait probablement la réponse beaucoup trop large (et d'opinion)
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