Для чего нужен язык запросов

Язык поисковых запросов Яндекс и Google: значение операторов и примеры по применению для SEO задач

Что такое язык поисковых запросов и операторы поисковых систем

Разбор и применение операторов Яндекс

Порядок слов

В некоторых случаях порядок слов меняет семантическую направленность. Например, выражение: “мать любит дочь” и выражение “дочь любит мать” имеют разные смыслы. Как видим, в русском языке в отличие от математики перестановка слагаемых может менять сумму.

В Яндексе для управления очередностью и порядком слов существует большое количество операторов. Наиболее популярные операторы из языка поисковых запросов представлены в таблице.

Морфология

Среди операторов, которые часто используются для уточнения морфологии можно выделить один наиболее значимый.

Данный оператор используется для поиска точного запроса в Яндексе. Именно этот вспомогательный символ позволяет найти точную частоту запроса в Яндекс.Вордстат или через программу Кей Коллектор, которая автоматизирует проставление операторов.

Обратите внимание! Независимо от формы, Яндекс может по-разному учитывать регистр букв в словах. При проставлении операторов лучше учитывать, с большой или маленькой буквы пишется слово.

Добавление и исключение слов

Исключает попадание слов в одном предложенииКузькина

матьИнформация о Кузькиной, как о матери, но не имея ввиду русское идиоматическое выражение.*Пропускает слово в указанном местеИван * ТургеневВыдача будет содержать заданную последовательность с добавлением какого-либо слова на месте *. В нашем случае это отчество писателя...Указывает цифры в интервалетелевизор за 2000..6000 рублейПокажет результаты выдачи с цифрами в диапазоне от 2000 до 6000.

Исключение слов очень часто используется в контекстной рекламе, чтобы сэкономить бюджет своей рекламной кампании. С помощью них мы фильтруем отображение нашего объявления в зависимости от слов в запросе.

В помощь SEO-специалисту

В поисковой системе Яндекс есть ряд операторов, которые могут помочь SEO специалистам в их работе, например узнать проиндексирована та или иная страница, либо найти конкурентов по ключевой фразе из семантического ядра.

Указанные операторы помогают легче проводить работу со своим сайтом, либо заниматься поиском конкурентов, например для анализа их СЯ.

Хотелось бы отметить такой интересные параметр как &how=tm. Этот параметр позволяет сортировать результаты выдачи по дате добавления, то есть покажет самые “свежие” результаты.

Его необходимо добавить в адресную строку при поиске.

Фото 1: Яндекс отранжирует результаты по дате первого появления документа в индексе.

Соответственно мы будем видеть самые новые результаты.

Фото 2: Яндекс показывает самые свежие документы, которые недавно попали в индекс.

Удобно использовать данный параметр для своего сайта в связке с оператором site:, мы можем посмотреть какой документ был проиндексирован последним. Либо это поможет при анализе конкурентов, для анализа скорости индексации или частоты появления новой информации.

Разбор и применение операторов Google

В целом, язык поисковых запросов Гугл немногим отличаются от Яндекса. Однако, данная поисковая система имеет ряд интересных возможностей. Операторы, которые не указаны в таблице имеют то же применение, что и операторы Яндекс.

Языки поисковых запросов других систем

Помимо Яндекса и Google существуют другие поисковые системы, которые не теряют популярность в некоторых кругах. В целом, язык запросов других систем не сильно отличается от популярных, поэтому достаточно будет выделить основные отличия и изменения в алгоритмах.

Язык поисковых запросов Рамблер

Рамблер не может похвастаться обилием операторов, однако у него есть свои особенности при работе с ними.

Операторы поисковых запросов Mail

В ней приведены следующие операторы, которые по функциям не отличаются от других ПС:

Выводы

Знание языка поисковых запросов тех или иных поисковых систем может значительно облегчить и ускорить поиск информации в сети. Умение расставлять необходимые операторы в зависимости от запроса поможет не только при сборе семантического ядра для сайта или кампании в Яндекс.Директ, но и для задач по SEO аналитике, проверке сайтов конкурентов.

Источник

Заметки Дата Сайентиста: персональный обзор языков запросов к данным

Рассказываю из личного опыта, что где и когда пригодилось. Обзорно и тезисно, чтобы понятно было, что и куда можно копать дальше — но тут у меня исключительно субъективный личный опыт, у вас, может быть, все совсем по-другому.

Почему важно знать и уметь обращаться с языками запросов? По своей сути в Data Science есть несколько важнейших этапов работы и самый первый и важнейший (без него уж точно ничего работать не будет!) — это получение или извлечение данных. Чаще всего данные в каком-то виде где-то сидят и их нужно оттуда «достать».

Языки запросов как раз и позволяют эти самые данные извлечь! И сегодня я расскажу, о тех языках запросов, которые мне пригодились и расскажу-покажу, где и как именно — зачем оно нужно для изучения.

Всего будет три основных блока типов запросов к данным, которые мы разберем в данной статье:

«Стандартные» языки запросов

Стандартные языки запросов именно в том плане, что обычно мы именно о них и думаем, когда говорим про запросы.

Реляционная алгебра

Зачем сегодня нужна реляционная алгебра? Для того чтобы иметь хорошее представление, почему языки запросов устроены определенным образом и осознанно их использовать нужно разобраться с ядром, лежащим в основе.

Что такое реляционная алгебра?

См. все реляционные операции в этой статье с Хабра — здесь же мы описываем, зачем нужно знать и где пригождается.

Начинаешь понимать, на что вообще складываются языки запросов и какие операции стоят за выражениями конкретных языков запросов — часто дает более глубокое понимание того, что и как работает в языках запросов.

Взято из этой статьи. Пример операции: join, который объединяет таблицы.

Материалы для изучения:

Хороший вводный курс от Стэнфорда. Вообще, материалов по реляционной алгебре и теории очень много — Сoursera, Udacity. Есть также огромное количество материалов онлайн, в том числе хороших академических курсов. Мой персональный совет: надо понимать реляционную алгебру очень хорошо — это основа основ.

SQL — это, по сути, имплементация реляционной алгебры — с важной оговоркой, SQL — декларативен! То есть записывая запрос на языке реляционной алгебры, вы фактически говорите, как нужно считать — а вот с SQL вы задаете, что хотите извлечь, а дальше СУБД уже генерирует (эффективное) выражения на языке реляционной алгебры (их эквивалентность известна нам под теоремой Кодда).

Реляционные СУБД: Oracle, Postgres, SQL Server, etc — по-прежнему фактически повсюду и невероятно велик шанс того, что вам придется с ними взаимодействовать, а это означает, что придется либо читать SQL (что очень вероятно), либо писать на нем (тоже не маловероятно).

Что читать и изучать

По тем же ссылкам выше (про реляционную алгебру), есть невероятное количество материала, например, этот.

Кстати, а что такое NoSQL?

«Стоит еще раз подчеркнуть, что термин «NoSQL» имеет абсолютно стихийное происхождение и не имеет общепризнанного определения или научного учреждения за спиной.» Соответствующая статья на Хабре.

По сути, люди поняли, что полная реляционная модель не нужна для решения многих задач, особенно для тех, где, например, принципиальна производительность и доминируют определенные простые запросы с агрегацией — там критично быстро считать метрики и писать их в базу, а большинство фич реляционной оказались не только не нужны, но и вредны — зачем нормализовывать что-то, если это будет портить самое важное для нас (для некоторой конкретной задачи) — производительность?

Также часто нужные гибкие схемы вместо фиксированных математических схем классической реляционной модели — и это невероятно упрощает разработку приложений, когда критично развернуть систему и начать работать быстро, обрабатывая результаты — или схема и типы хранимых данных не так уж и важны.

Например, мы создаем экспертную систему и хотим хранить информацию по определенному домену вместе с некоторой метаинформацией — мы можем и не знать всех полей и банально хранить JSON для каждой записи — это дает нам очень гибкую среду для расширения модели данных и быстрого итерирования — поэтому в таком случае NoSQL будет даже предпочтительнее и читаемее. Пример записи (из одного моего проекта, где NoSQL был прям там, где нужно).

Подробнее можно прочитать тут про NoSQL.

Тут скорее нужно быть просто хорошо проанализировать свою задачу, какие у нее свойства и какие имеются NoSQL системы, который бы подходили под это описание — и уже заниматься изучением данной системы.

Скриптовые языки запросов

Сначала, кажется, причем тут вообще Python — это язык программирования, а не про запросы вовсе.

Мой главный совет: учите Python!

Pandas

Возьмем в качестве примера следующий код:

По сути, мы видим, что код вписывается в классический SQL паттерн.

Но важная часть — этот код является часть скрипта и пайплайна, фактически мы встраиваем запросы в Питоновский пайплайн. В данной ситуации язык запросов к нам приходит из библиотек, таких как Pandas или pySpark.

В целом в pySpark мы видим схожий тип трансформации данных через язык запросов в духе:

Где и что почитать

По самому питону вообще не проблема найти материалы для изучения. В сети огромное количество тьюториалов по pandas, pySpark и курсов по Spark (а также по самому DS). В целом тут материалы великолепно гуглятся и если бы мне нужно было выбрать один пакет, на котором стоит сфокусироваться — то это был бы pandas, конечно. По связке DS+Python материалов тоже очень много.

Shell как язык запросов

Немало проектов по обработке и анализу данных, с которыми мне приходилось работать — это, по сути, shell скрипты, которые вызывают код на питоне, на java и собственно сами shell команды. Поэтому в целом можно рассматривать пайплайны в баше/zsh/etc, как некоторый высокоуровневый запрос (можно туда, конечно, и циклы запихать, но это нетипично для DS кода на шелл языках), приведем простой пример — мне нужно было сделать маппинг QID викидаты и полной ссылки на русскую и английскую вики, для этого я написал простой запрос из команд в баше и для вывода написал простой скприт на питоне, которые я собрал вместе вот так:

Это был, по сути, весь пайплайн, который создавал нужный mapping, как мы видим все, работало в режиме потока:

Еще один важный совет: умейте хорошо и эффективно работать в терминале и писать на bash/zsh/etc.

Где пригодится? Да почти везде — материалов для изучения опять же ОЧЕНЬ много в сети. В частности, вот эта моя предыдущая статья.

R scripting

Опять же читатель может воскликнуть — ну это же целый язык программирования! И конечно же, будет прав. Однако, обычно мне приходилось сталкиваться с R всегда в таком контексте, что, по сути, это было очень похоже на язык запросов.

R — это среда статистических вычислений и язык статических вычислений и визуализации (согласно этому).

Взято отсюда. Кстати, рекомендую, неплохой материал.

Зачем дата саентисту знать R? По крайней мере, потому что есть огромный пласт людей не из IT, которые занимаются анализом данных на R. Мне встречалось в следующих местах:

Пример запросов для визуализации

В целом многие идеи из R перекочевали в пакеты python, такие как pandas, numpy или scipy, как датафреймы и векторизация данных — поэтому в целом очень многие вещи в R покажутся вам знакомыми и удобными.

Источников для изучения много, например, этот.

Графы знаний (Knowledge graph)

Тут у меня чуть необычный опыт, потому что мне таки довольно часто приходится работать с графами знаний и языки запросов к графам. Поэтому лишь кратко пройдемся по основам, так эта часть чуть более экзотическая.

В классических реляционных базах у нас фиксированная схема — здесь же схема гибкая, каждый предикат — это фактически «колонка» и даже больше.

Представьте, что вы бы моделировали человека и хотели описать ключевые вещи, для примера возьмем конкретного человека Дугласа Адамса, за основу возьмем вот это описание.

Если бы мы использовали реляционную базу, нам бы пришлось создать огромную таблицу или таблицы с огромным количеством колонок, большая часть из которых бы была NULL или заполнена каким-то дефолтным False значением, например, вряд ли у многих из нас есть запись в национальной корейской библиотеке — конечно, мы могли бы выносить их в отдельные таблицы, но это бы в конечном итоге была бы попытка смоделировать гибкую логическую схему с предикатами, с помощью фиксированной реляционной.

Поэтому представьте себе, что все данные хранятся в виде графа или в виде бинарных и унарных логических выражений.

Где вы вообще можете с таким столкнуться? Во-первых, работая с вики данными, да и с любыми графовыми базами данных или связными данными.

Далее следуют основные языки запросов, которые мне приходилось применять и с которыми приходилось работать.

SPARQL

Wiki:
SPARQL (рекурсивный акроним от англ. SPARQL Protocol and RDF Query Language) — язык запросов к данным, представленным по модели RDF, а также протокол для передачи этих запросов и ответов на них. SPARQL является рекомендацией консорциума W3C и одной из технологий семантической паутины.

А реально это язык запросов к логическим унарным и бинарным предикатам. Вы просто условно указывается, что является фиксированным в логическом выражении, а что нет (очень упрощенно).

Сама база RDF (Resource Description Framework), над которой выполняются SPARQL запросы — это тройка object, predicate, subject — и запрос выбирает нужные тройки по указанным ограничениям в духе: найти такой X, что p_55(X, q_33) верно — где, разумеется, p_55 — это какое-то отношение с айди 55, а q_33 — это объект с айди 33 (вот и весь сказ, опять же опуская всевозможные детали).

Пример представления данных:

Картинки и пример со странами вот отсюда.

Пример базового запроса

Пример реального запроса SPARQL внутри движка python:

Как правило, мне приходилось читать SPARQL, а не писать — в такой ситуации, скорее всего, это будет полезным навыком понимать язык хотя бы на базовом уровне, чтобы понять, как именно извлекаются данные.

Онлайн много материалов для изучения: например, вот этот и этот. Сам обычно гуглю конкретные конструкции и примеры и пока хватает.

Логические языки запросов

Подробнее по теме можно прочитать в моей статье тут. А здесь, мы лишь кратко разберем, почему логические языки хорошо подходят для написания запросов. По сути, RDF это просто набор вида логических утверждений вида p(X) и h(X,Y), а логический запрос имеет следующий вид:

output(X) :- country(X), member_of(X,“EU”).

Тут мы говорим, о создании нового предиката output/1 (/1 — значит унарный), при условии, что для X верно, что country(X) — т.е., Х — это страна и также member_of(X,“EU”).

То есть у нас и данные, и правила в таком случае представлены вообще одинаково, что позволяет очень легко и хорошо моделировать задачи.

Где встречались в индустрии: целый большой проект с компанией, которая пишет на таком языке запросы, а также на текущем проекте в ядре системы — казалось бы, вещь довольно экзотическая, однако иногда встречается.

Пример фрагмента кода на логическом языке, обрабатывающем wikidata:

Источник

Язык поисковых запросов Яндекса

Слово, которое пользователь задает в поиске, может иметь множество значений. Максимально конкретизировать выдачу поможет использование языка поисковых запросов. У каждого поисковика свои правила для поиска. Сегодня мы рассмотрим, как правильно задать поисковые запросы Яндекс.

Время прочтения: 5 минут

Кому полезна статья?

Проводя поиск запросов, Яндекс не учитывает разницу форм слова, не различает синонимы и за счет этого может выдать много ненужной информации. Сузить выдачу и получить более релевантный результат помогут различные виды поиска и операторы Яндекса.

Правила поиска в Яндексе

Разнообразные возможности уточнить запрос предоставляет сама поисковая система.

Расширенный поиск Яндекс позволяет настроить фильтры по региону и временному периоду.

Персональный поиск подключается, когда пользователь авторизован в Яндексе. Поисковая система собирает статистику и улучшает качество поиска для конкретного аккаунта. Показывает поисковые подсказки по запросам, которые он вводил ранее. Если пользователь часто заходит на определенный сайт, то выдача включает его в первую очередь, даже если он не находится в топе.

Поисковые подсказки экономят время пользователей, предлагая варианты поисковых фраз непосредственно во время ввода запроса. Основаны на информации сети о том, что ищут пользователи.

До августа 2020 года работал также «Поиск людей» по открытым профилям социальных сетей. В настоящее время эта страница закрыта, функционал перенесен в обычный поиск Яндекса.

Как использовать операторы

Язык запросов Яндекса включает в себя операторы. Это символы и команды, при помощи которых пользователь задает некоторые условия. Ставятся, если не указано иначе, перед отмечаемым словом без пробела.

Учтите, что оператор надежно разделяет единственное и множественное числа имен существительных. Если же значение имеет существительное в форме какого-либо падежа, даже с оператором в выдачу попадает также именительный падеж. То же и с поиском глагола в определенном спряжении – в выдаче будут страницы с инфинитивом.

Поиск по цитате — оператор « »

Помогает найти точную фразу или отрывок текста. Полезен, когда вы например, проверяете данные в статье или докладе, взятые из открытых источников и приведенные без его указания. Включите в скобки требуемый запрос. Формат кавычек » » или « » неважен. Если поисковая система не нашла точный отрывок, появится предупреждение, что точного совпадения не нашлось, показан результат поиска без кавычек.

Поиск по цитате с пропущенным словом — оператор *

Позволяет найти совпадения, когда в цитате пропущена часть текста. Применяется только в сочетании с предыдущим оператором, ставится в месте пропущенных слов. Пример: «В декабре 2017 рост индекса заработной платы составил * в Москве».

Поиск с обязательным словом — оператор +

Если задан многословный запрос, в выдачу попадают страницы, где присутствуют не все слова. Поставьте + перед теми из них, которые вам необходимы. Например, пользователи +административная панель +Битрикс. Это заметно сузит поиск и избавит вас от огромного количества страниц с абстрактными «пользователями» в выдаче.

Поиск без определенного слова — оператор –

Работает по аналогии с предыдущим, но исключает слова из поиска. Помогает найти страницы, на которых есть запрос, но без некоторых уточнений. Минус можно ставить как с основной, так и с цифровой клавиатуры.

Поиск на выбор — оператор |

Сообщает Яндексу, что надо искать страницы, на которых присутствует хотя бы одно слово из запроса, не обязательно все вместе. В отличие от предыдущих операторов, отделяется пробелом.

Учтите, что с января 2018 года Яндекс перестал поддерживать

Информация о сайте с помощью операторов

Веб-мастера и seo-специалисты могут в работе использовать операторы-команды, при помощи которых информация по запросам выводится с конкретных сайтов. В их конце всегда ставится двоеточие. При вводе запроса указывайте главное зеркало сайта, его можно определить в Вебмастере Яндекс.

Поиск по страницам, размещенным по определенному адресу — url:

Запрос url:полный URL — найдет страницы, содержащие запрос и размещенные по данному url

Запрос url:имя хоста/категория/* — поиск запроса на страницах, чем адрес называется с указанного.

Поиск по поддоменам и страницам сайта — site:

Запрос site: адрес сайта ищет все документы с запросом, которые есть на страницах данного сайта.

Поиск по домену — domain:

Значение аналогично предыдущим и ищет по страницам на заданном домене. Может быть как домен верхнего уровня, так и любой другой.

Поиск по хосту — host:

Записывается следующим образом: запрос host:www.домен второго уровня.домен верхнего уровня (например, запрос host:www.ashmanov.com).

Ищет страницы на конкретном хосте. Точно такие же данные дает оператор url: с именем хоста.

Поиск по хосту — rhost:

Похож на оператор host:, но необходим обратный порядок записи. Например, запрос rhost:com.ashmanov.www покажет все страницы с запросом на домене. А запрос rhost:com.ashmanov найдет их на всех поддоменах домена.

Поиск по типу файла, языку и дате изменения

Оператор mime: помогает найти слово в документах, которые размещены не на странице, а в файлах. Укажите нужный формат. Доступны форматы: doc, docx, xls, xlsx, rtf, ppt, pdf, odt, swf, odp, odg, pptx, html, ods. Пример: mime:rtf

Оператор lang: ищет текст на нужном языке. Языки, доступные для поиска: русский (ru), немецкий (de), украинский (uk), казахский (kk), белорусский (be), татарский (tt), английский (en), турецкий (tr), французский (fr). Пример: lang:fr

Оператор date: ищет документы и страницы, которые соответствуют определенным временным промежуткам. Сопровождается атрибутами, представленными на рисунке:

Рекомендованные запросы в Яндексе

Летом 2017 г. в панели Вебмастера появился новый инструмент для seo-оптимизаторов «Рекомендованные запросы». Его цель — помочь мастерам сосредоточиться на целевых поисковых запросах, по которым страница с большей вероятностью попадет в топ выдачи.

В панели Яндекс.Вебмастера перейдите в раздел «Поисковые запросы», выберите «Рекомендованные запросы» и подтвердите. Система будет около недели собирать статистику. После чего в панели появится информация о четырех показателях: прогноз показов; прогноз кликов; прогноз цены клика; текущая позиция страницы в поиске.

Полученные данные используйте в seo-оптимизации и для контекстной рекламы.

Выводы:

Язык запросов — специально созданный язык для обращения к поисковой системе. Язык Яндекса обрабатывает запросы без учета морфологии, но исправляет ошибки и опечатки, работает с операторами.

В Яндексе работают несколько видов поиска: расширенный, семейный, персональный. Для быстроты поиска созданы поисковые подсказки.

При поиске используйте операторы, которые ведут поиск запросов в заданной словоформе или без заданных слов, ищут полные и неполные цитаты.

Для работы можно использовать операторы, которые помогают искать слова в пределах одного домена, поддомена, хоста, урла, временного промежутка.

Доступен поиск по временным параметрам, а также по файлам одного типа или на одном из 9 языков.

Используйте инструмент Вебмастера «Рекомендованные запросы» для оптимизации страниц и увеличения траффика на сайт.

Источник

• Популярная книга Круть доступна для чтения прямо сейчас на нашем сайте boochi.ru. Скачать книгу в формате FB2, TXT, PDF, EPUB бесплатно без регистрации. →