Le nouveau responsable de la recherche Google, Prabhakar Raghavan, a été à la pointe de la recherche liée à la recherche. Il a notamment co-rédigé des recherches sur l’analyse des liens dès 2000 ainsi que la recherche Yahoo sur la confiance et la méfiance dans les liens.

Prabhakar Raghavan est titulaire d’un doctorat, a écrit des livres et des documents de recherche, est membre et dirigeant de diverses organisations informatiques, etc.

Mais ce qui nous intéresse dans la communauté de la recherche, c’est de savoir qui est ce type et comment il va influencer la recherche.

Ce qui nous intéresse davantage dans la communauté du référencement, c’est de savoir qui est le nouveau responsable de la recherche, car où qu’il mène, nous devrons le suivre.

Il peut être utile de comprendre qui est le responsable de Google Search si votre entreprise fait du marketing de recherche.

Prabhakar Raghavan était auparavant chez Yahoo Labs avant de venir chez Google. Les Yahoo Labs nous ont apporté des innovations telles que le TrustRank et des recherches pour prédire comment les visiteurs du site vont scanner une page.

Découvrir les types de recherche qui l’intéressaient permet de dresser le portrait de la personne qui est aujourd’hui en charge de la recherche sur Google.

Par exemple, un de ses documents de recherche datant de 2000 s’intitule « Graph Structure in the Web ». Il s’intéresse à la manière dont les liens peuvent fournir des informations utiles aux moteurs de recherche.

C’est intéressant car cela démontre sa connaissance des liens et du spam sur les liens.

Le résumé indique :

« L’étude du Web en tant que graphe n’est pas seulement fascinante en soi, mais donne également un aperçu précieux des algorithmes du Web pour le crawling, la recherche et la découverte de communautés, ainsi que des phénomènes sociologiques qui caractérisent son évolution ».

D’autres recherches dont il est le co-auteur ont porté sur l’analyse du comportement des utilisateurs et la prévision de ce qu’ils feraient.

Un document de recherche qu’il a publié en 2012 s’est penché sur la détermination de la prochaine action d’un utilisateur. Ce document s’intitule « Les utilisateurs du web sont-ils vraiment markoviens ?

Ce qui est intéressant dans cette recherche, c’est qu’il remet en question des hypothèses de base du PageRank qui n’ont pas été étudiées auparavant et démontre que des algorithmes comme le PageRank n’ont pas pris en compte des modèles réalistes du comportement de l’utilisateur.

Voici ce qu’il en dit :

« Les algorithmes Web classiques tels que le PageRank utilisent ce modèle. Certains travaux antérieurs… offrent de faibles preuves à l’appui du comportement des utilisateurs étant markoviens.

Nous ne connaissons aucun travail antérieur qui ait examiné si le comportement des utilisateurs du Web est réellement Markovien, justifiant ainsi l’hypothèse implicite du PageRank et d’autres algorithmes ».

Ce qui est fascinant, c’est qu’il révèle un esprit curieux qui ne se contente pas d’éliminer les failles négligées dans les travaux antérieurs communément acceptés, mais qui décrit les possibilités de recherche d’informations d’une manière qui sert mieux les utilisateurs en essayant réellement de les comprendre.

Je pense que si vous regardez les recherches auxquelles il a participé, un point commun est d’essayer de comprendre comment les utilisateurs se comportent lorsqu’ils regardent les résultats de recherche ou lorsqu’ils cliquent sur un lien.

Comprendre les utilisateurs afin de mieux les servir semble être une préoccupation sous-jacente.

Voici un autre exemple de ses recherches. Il s’agit d’un article de 2011 intitulé « Optimizing Two-Dimensional Search Results Presentation

Il s’agit d’une recherche sur la façon dont les utilisateurs scannent les pages web et les résultats de recherche. Le document de recherche présente les recherches de produits et d’images comme un exemple de la façon dont les moteurs de recherche présentaient les données aux utilisateurs d’une manière qui n’est peut-être pas optimisée pour la façon dont les utilisateurs scannent les pages web.

Il montre comment les moteurs de recherche classent les résultats des plus pertinents en haut à gauche et procèdent de gauche à droite et de haut en bas, les images ou produits les moins pertinents se trouvant plus bas sur la page et plus à droite.

Les recherches de M. Raghavan ont montré que les utilisateurs balayaient en fait selon un schéma qui ressemblait à un triangle, avec la partie large du triangle en haut. Il a également noté qu’il y a des éléments de hasard dans la façon dont les utilisateurs scannent.

En 1995, il a co-écrit avec Rajeev Motwani un livre intitulé « Randomized Algorithms ».

Une critique de ce livre dans American Scientist a déclaré

« Les techniques décrites par Rajeev Motwani et Prabhakar Raghavan sont très variées et puissantes, ce livre est donc important. D’après ce que j’ai pu découvrir, c’est le seul livre sur le sujet… cet excellent volume nous rend fiers !

Raghavan est également co-auteur de l’ouvrage Introduction to Information Retrieval, dont un exemplaire est disponible en ligne.

Bien que publié en 2008, les informations contenues dans ce livre constituent un excellent point de départ pour ceux qui souhaitent obtenir une base d’informations solides sur le fonctionnement des moteurs de recherche, des informations exemptes des mythes et des suppositions courants en matière de référencement.

Ce n’est pas une lecture facile, mais tant que vous pouvez rechercher des termes comme « chaînes de Markov » pour comprendre les contours de ce que c’est, n’importe qui peut se faire une idée du fonctionnement des moteurs de recherche, ce qui vous permettra d’améliorer votre référencement, car vous serez en mesure de flairer les fausses idées de référencement.