Recuperación de Información centrada en el usuario y SEO: categorización y determinación de las intenciones de búsqueda en la Web

Latest trends in web information retrieval and in  SEO factors, increasingly focused on signals from users as: profile of who performs the search and the interpretation of user intent. The objective of search engines is twofold: focusing at the maximum in the users and make ever less predictable the composition of the search engine result page (SERP ), and  combating spam.Como resultado de la confluencia de dos factores: luchar contra el spam en buscadores y ofrecer cada vez un mejor servicio, los motores de búsqueda están incorporando no solamente el perfil del usuario, sino también la intención de búsqueda del usuario en la composición de la página de resultados. Los responsables de SEO de medios de comunicación deben saber que ya es mucho más difícil predecir el comportamiento de la página de resultados ya que tienden a ser específicas para cada usuario y varían también en función de la intención detectada en la consulta

Posicionamiento Web de informaciones periodísticas: El Framework SEO-RCP.

La distribución actual de noticias periodísticas tiene lugar a través de diversas plataformas, entre las cuales la página web del medio en cuestión es solamente una de ellas. Dicho de otro modo, los destinatarios de la producción periodística, los ciudadanos que desean informarse de su entorno, acceden a las noticias de actualidad tanto desde las páginas de resultados de los motores de búsqueda como las redes sociales, y no solo a través de la página web del medio). Por este motivo, una adecuada política de SEO (Search Engine Optimization) por parte de los medios es imprescindible para su éxito, pues de lo contrario, las plataformas señalas (página de resultados y redes sociales) no aportarán el porcentaje que el medio podría llegar a obtener. En este documento se presenta un framework para optimizar los contenidos de tipo periodístico, tanto desde el punto de vista del posicionamiento web o SEO (Search Engine Optimization), como el de la visibilidad en las redes sociales, que presenta estas características: • Una metodología para el entrenamiento y adquisición de competencias en el ámbito del SEO y la Comunicación • Una propuesta de trabajo independiente, pero adaptable y compatible con libros de estilo de diferentes medios de comunicación • Una propuesta para nuevos cibermedios que necesiten acogerse a alguna metodología con la cual empezar sus actividades profesionales • Una propuesta útil para comparar estándares y procedimientos que cualquier investigador o empresa puede adoptar como parte de sus comparaciones o estudios de mejora de sus procedimientos2022-2

A study of first click behaviour and user interaction on the Google SERP

Firms use Search Engine Marketing (SEM) to drive users to their Website. Some are prepared to pay for placement; others use Search Engine Optimization (SEO) hoping their result percolates up the organic SERP. Despite extensive SEM efforts, firms can only speculate over the first critical interaction between the first SERP and a user¿s first click. This study sheds some light on users¿ first click behaviour on Google and the early interaction thereafter. The research reveals that users evaluate the SERP from the top downwards, deciding instantly whether to click into each link, while first clicks are predominantly at the top of the SERP, especially towards organic links. For certain queries top sponsored links received almost as many clicks as organic links despite what users profess. Recommendations to firms include advice that strategies should be primarily SEO focused and that paid search campaigns should maintain a position in the top sponsored links section of the Google SERP.Peer reviewe

Répondre à des questions à réponses multiples sur le Web

Les systèmes de question-réponse renvoient une réponse précise à une question formulée en langue naturelle. Les systèmes de question-réponse actuels, ainsi que les campagnes d'évaluation les évaluant, font en général l'hypothèse qu'une seule réponse est attendue pour une question. Or nous avons constaté que, souvent, ce n'était pas le cas, surtout quand on cherche les réponses sur le Web et non dans une collection finie de documents.Nous nous sommes donc intéressés au traitement des questions attendant plusieurs réponses à travers un système de question-réponse sur le Web en français. Pour cela, nous avons développé le système Citron capable d'extraire des réponses multiples différentes à des questions factuelles en domaine ouvert, ainsi que de repérer et d'extraire le critère variant (date, lieu) source de la multiplicité des réponses. Nous avons montré grâce à notre étude de différents corpus que les réponses à de telles questions se trouvaient souvent dans des tableaux ou des listes mais que ces structures sont difficilement analysables automatiquement sans prétraitement. C'est pourquoi, nous avons également développé l'outil Kitten qui permet d'extraire le contenu des documents HTML sous forme de texte et aussi de repérer, analyser et formater ces structures. Enfin, nous avons réalisé deux expériences avec des utilisateurs. La première expérience évaluait Citron et les êtres humains sur la tâche d'extraction de réponse multiples : les résultats ont montré que Citron était plus rapide que les êtres humains et que l'écart entre la qualité des réponses de Citron et celle des utilisateurs était raisonnable. La seconde expérience a évalué la satisfaction des utilisateurs concernant la présentation de réponses multiples : les résultats ont montré que les utilisateurs préféraient la présentation de Citron agrégeant les réponses et y ajoutant un critère variant (lorsqu'il existe) par rapport à la présentation utilisée lors des campagnes d'évaluation.Question answering systems find and extract a precise answer to a question in natural language. Both current question-answering systems and evaluation campaigns often assume that only one single answeris expected for a question. Our corpus studies show that this is rarely the case, specially when answers are extracted from the Web instead of a frozen collection of documents.We therefore focus on questions expecting multiple correct answers fromthe Web by developping the question-answering system Citron. Citron is dedicated to extracting multiple answers in open domain and identifying theshifting criteria (date, location) which is often the reason of this answer multiplicity Our corpus studies show that the answers of this kind of questions are often located in structures such as tables and lists which cannot be analysed without a suitable preprocessing. Consequently we developed the Kitten software which aims at extracting text information from HTML documents and also both identifying and formatting these structures.We finally evaluate Citron through two experiments involving users. Thefirst experiment evaluates both Citron and human beings on a multipleanswer extraction task: results show that Citron was faster than humans andthat the quality difference between answers extracted by Citron andhumans was reasonable. The second experiment evaluates user satisfaction regarding the presentation of multiple answers: results show that user shave a preference for Citron presentation aggregating answers and adding the shifting criteria (if it exists) over the presentation used by evaluation campaigns.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Hábitos de recuperación de información en motores de búsqueda sobre lectura, libro y bibliotecas en España (2004-2016)

Este estudio ha tenido como objetivo principal, determinar si los procesos y expresiones de búsqueda de información usados por los usuarios en motores de búsqueda, pueden considerarse como indicadores válidos para el análisis y estudio de los hábitos de lectura y posible interés en otros contenidos ofrecidos por las bibliotecas en España (como videojuegos o películas).Para ello se propone un modelo de análisis con el que caracterizar el lenguaje de búsqueda de información de los usuarios de internet que utilizan Google desde España como motor de búsqueda, durante el período 2004 - 2016, al recuperar información sobre la temática de el libro, la lectura y las bibliotecas, desde una perspectiva histórica. De esta forma, se pretende aportar otra dimensión de análisis a los estudios que hay sobre los hábitos lectores en general, y en España en particular.La investigación tiene distintas áreas de aplicación del análisis del lector online, como son el apoyo a la indización y la clasificación bibliotecaria, la evaluación de colecciones y evaluación de la biblioteca, los estudios de necesidades de usuarios, la evaluación de OPACs, la analítica digital de sedes web bibliotecarias o de entidades de la industria del libro como editoriales, librerías online, metabuscadores o páginas web de autores y aficionados a la literatura en general, márketing bibliotecario y promoción de la lectura, márketing editorial, altmetría y Cibermetría, y SEO (posicionamiento en buscadores).El análisis de los hábitos lectores tiene una larga tradición en el mundo offline, especialmente en España, donde el estudio de hábitos lectores es parte importante de la investigación estratégica en la industria del libro. Se han observado distintas metodologías, desde las encuestas y entrevistas a lectores y no lectores, el análisis de las ventas de los libros y la prensa, a los análisis de logs de préstamos en las bibliotecas. Al entrar la lectura en e-book, y en plena era de internet, la lectura en papel ha sufrido una transformación, donde los usuarios leen por internet, y buscan su lectura (ya sea online, en e-book y/o en papel) a través de internet, especialmente utilizando motores de búsqueda, de los que en España el más utilizado desde principios de siglo hasta al menos su segunda década, es el buscador Google. Es este cambio en las formas de localizar la lectura la que impulsa a investigar cómo se busca información sobre lectura en un buscador. Anteriormente se han investigado distintos aspectos de esas conductas con distintas técnicas, dentro del paradigma cognitivo, y especialmente dentro de la disciplina de Information Seeking, de difícil traducción al castellano. Tras consignar modelos de búsqueda por parte de los usuarios, como el modelo Berrypicking de Marcia Bates, el modelo de Ellis, el modelo de Marchionini, o el modelo de Information Search Process de Kulthau, entre otros, se han estudiado otros modificadores de las conductas de búsqueda, llegando a los estudios sobre User Search Behaviour (conductas de búsqueda de los usuarios en motores de búsqueda) especialmente en lo concerniente a desambiguación y expansión de búsquedas, análisis longitudinal de la búsqueda y de Query Intent, el Análisis de la Intención de Búsqueda. Es precísamente en la combinación de las últimas subdisciplinas hacia donde se ha orientado este estudio. Para la investigación, en 2010 se obtuvieron de Google Keywords Planner, el log de búsquedas del motor de búsqueda, más de 30.000 expresiones de búsqueda (denominadas también como frases de búsqueda, queries, keywords o palabras clave), relacionadas con el libro, la lectura y las bibliotecas, segmentando la búsqueda de palabras clave en lenguaje español y de búsquedas realizadas desde España. Posteriormente se extrajo de Google Trends la serie de datos histórica de 2004 a 2016, para conformar un dataset con el que realizar un análisis longitudinal. Las palabras clave fueron clasificadas en 27 facetas distintas de intención de búsqueda, contando también con aspectos modificadores y aspectos lingüísticos. Por tanto, no se clasificó en categorías mutuamente excluyentes, sino de forma que una expresión de búsqueda pudiera pertenecer a varias clases simultáneamente, por lo que se realizó un estudio del grado de co-ocurrencia entre las distintas facetas y los aspectos identificados. Posteriormente se dividió las palabras clave, previamente clasificadas, en una nueva dimensión de análisis, según si era atemporales (tenían una larga vida en la serie histórica) o temporales, aquellas que nacían en algún momento de la serie, y tenían una vida más o menos corta. Como resultado del análisis, se han estudiado las posibilidades de la facetación como mejora o complemento de otras técnicas de análisis de las intenciones de búsqueda (query intent analysis); se ha validado el modelo de estudio, de forma que sirva como corpus inicial de futuros análisis de los hábitos de lectura en España, a través del estudio de la demanda de información en motores de búsqueda; se han descubierto subtipos de intenciones de búsqueda propias del sector de la lectura, dentro de las clasificaciones clásicas de intención de búsqueda (navegacional, informacional, transaccional); se han identificado facetas adicionales, distintas a las meramente temáticas, como modificadores y características del lenguaje, que sirvan para completar las facetas halladas desde una dimensión de análisis complementaria; se ha descubierto distintos patrones de uso, nuevas abreviaturas y formas de expresión de las necesidades de búsqueda de los usuarios mediante lenguaje natural, se han relacionado distintos media y/o formatos, así como, tras una selección mediante una muestra intencionada, de distintos ejemplos paradigmáticos de estas tendencias de búsqueda y sus posibles relaciones causales, observando los efectos producidos en la evolución de la demanda de información en torno a la lectura a través de la búsqueda de la misma en Google en España, durante el período 2004-2016.Finalmente, y además de constatar su utilidad para completar otras técnicas de análisis de los hábitos lectores mediante una técnica inédita hasta la fecha en el sector del libro y bibliotecas, se ha observado cómo la demanda de información sobre lectura en España realizada a través de motores de búsqueda, ha decaído de forma paulatina en la segunda década del siglo XXI, coincidiendo con otras investigaciones y datos de estudios de hábitos lectores realizadas a través de otras técnicas. <br /