Les résultats de la recherche sont utiles dans la mesure où ils sont classés correctement du point de vue de l’utilisateur. Depuis les premiers débuts de la recherche, les gens ont réfléchi à la façon de personnaliser le classement aux besoins de l'utilisateur qui a émis la requête. À cet égard, DirectHit a été un des premiers à réussir l’effort. Il a permit de suivre et d’utiliser les clics sur les résultats de recherche pour ajuster la formule du classement pour chaque utilisateur.

Les services de recherche principaux, dont Google et Bing, font ce genre d'ajustement de classement personnel dans un certain degré. D’ailleurs, beaucoup d’écrits sont faits sur la variété des résultats en fonction de la recherche des individus et les comportements de navigation au fil du temps. Comment nous interagissons avec les résultats de recherche, nous aide à déterminer les résultats que nous obtenons à l'avenir.

Recherche aromatisée

L'idée générale de ce qu’on l’appelle souvent "recherche aromatisées". C’est un type de recherche qui ajuste le classement des résultats en se basant sur une série spécifique de paramètres d’une situation. La recherche peut être aromatisée par une restriction de domaine (par exemple, uniquement des résultats de domaine cnn.com), par une restriction du type de contenu (par exemple, renvoie uniquement les résultats qui sont classés en tant que scientifiques), ou par toute autre contrainte qui peut être clairement définie par l’algorithme.

Facebook crée une nouvelle façon de recherche aromatisée: le classement des résultats de recherche en utilisant les liens sociaux entre les personnes, telle que décrite dans le graphe social.

Facebook fourni déjà du contenu à partir des postes publics et des pages partagées sur le site. Bing fait usage de cela, et aussi OneRiot. Ces moteurs de recherche capturent et indexent ce contenu public via l'API de Facebook et ensuite ils affichent ce contenu dans leurs classements de résultats de recherche.

C'est un pas en avant, Facebook représente une excellente source de données (URL, en particulier), spécialement, avec le nouveau bouton "Like" qui génère un volume important d'informations au fil du temps. Quand chaque utilisateur Facebook "aime" une page sur le web, cette information est enregistrée par Facebook, et l’API public de Facebook rend la pertinente page disponible aux services externes de recherche.

Mais ce n'est pas vraiment de la "recherche sociale". Un individu graphe social n'est pas utilisé pour fournir l’expérience unique. La véritable opportunité pour la recherche sociale c’est que Facebook a fourni des données beaucoup plus profondes, plus personnelles et plus intéressantes.

La recherche tribale

Jonathan Allen, Directeur de Search Engine Watch, a fait référence à cette utilisation du graphe social de Facebook dans le positionnement des résultats de recherche comme une réalisation "de recherche tribale". J'aime beaucoup ce terme.

Tous les utilisateurs de Facebook ont leur propre graphe social unique. Personne d'entre nous n’a exactement le même ensemble d'amis. Ainsi, les résultats de recherche pour le classement en fonction de nos amis de Facebook produiront des résultats uniques et utiles.

Alors, comment pouvons-nous utiliser pour améliorer le positionnement?

Rappelons qu’une grande partie du PageRank a été la façon évolutive dans laquelle un lien est considéré comme un vote. Le PageRank ne dit pas que plus une page a des liens rentrants, le mieux elle se positionne. Le PageRank est une combinaison mathématique "des votes de liens", et le calcul essentiel d’une séquence de probabilités à la longue d'une chaîne.

Le pouvoir ici provient de tous les liens. Modifier un lien quelque part dans le graphique de page web, et l'influence fournie connaîtra un changement énorme.

C'est ce que je veux dire par PageRank est évolutif. L'algorithme s'appuie sur l'information locale de manière qu’elle conquérait la taille d'un graphe du web.

La véritable opportunité pour la recherche tribale est de conquérir le graphe social de la même de façon que PageRank. En fait, les "calculs basiques d’un lien " des deux graphiques doivent être combinés d'une manière appropriée. De sorte que les votes pour le contenu de la page peuvent être convenablement pondérées et combinées, en utilisant à la fois les graphiques des liens web et les graphes sociaux. Faire cela correctement révélera les résultats des recherches tribales réels.

Le fait de compter les liens entrants dans le graphe social et d’utiliser ce nombre comme un facteur de pondération n'est pas assez suffisant. Quelques idées en parallèle fournies par le PageRank devront être appliquées au graphe social combiné avec le graphe du web.

Avantages et problèmes

Une vraie recherche tribale pourrait avoir des avantages significatifs, mais il y a aussi des problèmes potentiels.

Un avantage déterminant c’est que nous serons en mesure de rechercher sur le web, en disposant des résultats de recherche classés selon ce que nos tribus jugent bon. Par exemple, si j'ai payé beaucoup d'argent pour aller à une école supérieure. Et, maintenant je suis connecté dans le graphe social de Facebook pour suivre les diplômées de cette école. Le fait d’être capable de rechercher sur le web selon les intérêts et les préférences de mes collègues est extrêmement utile.

Le classement des résultats de recherche basés sur la recommandation de ma tribu a un problème potentiel: chacun de nous peut devenir facilement enfermé dans notre vision du monde actuel. Nous nous connectons à des personnes aux vues similaires sur Facebook. Et, avec une recherche tribale, nos résultats de recherche seront livrés à travers le point de vue de ces personnes.

La recherche tribale pourrait facilement devenir un moyen pour renforcer les préférences et les préjugés existants. Nous pourrions finir en cherchant exactement ce que nous voulons. Ce qui nous amène à dire, nous trouverons seulement des choses qui ne nous surprendrons pas.

Toutefois, les avantages de la recherche sociale implémentés comme il le faut, vont dépasser les problèmes potentiels de la recherche.

La vérité est que chacun d'entre nous a déjà de nombreux filtres par lesquels nous obtenons et évaluons l'information. Nous écoutons certaines stations de radio, nous ne regardons que des émissions de télévision spécifiques, et nous avons tendance à visiter certains sites web. Nous avons déjà un ensemble d'outils d'information de distorsion disponible très riches, et nous sommes impatients de les utiliser en visant de simplifier le monde et de donner un sens à l'information que nous recevons (ou du moins, pour obtenir des renseignements compatibles avec ce que nous voulons croire).

La recherche tribale affichera simplement les mêmes informations via la recherche. Mais si elle est correctement et clairement installée, la recherche tribale sera très puissante. Finalement, la recherche personnalisée de Facebook et de l'ensemble du Web va révolutionner la manière dont les gens interagissent avec le monde en ligne.

Médias sociaux marketing
source