検索システムをより突っ込んでみると大阪マラソンを書かないと

普段使う検索についてです。検索というのは、グーグルが保有する大きなデータベースに格納された情報があるのですが、その情報をよりクエリにあわせ、一覧結果を返すという処理方法で出来ています。シンプルにいえば。

で、被リンクがどうなっているとかソーシャルがいいなどといろんな噂も考えもあるのですが、このシンプルな考え方からすれば、まずこの処理方法の前提であるべきデータベースがしっかりできている前提で行くと、後の部分は2つだけが必要になってくるはずです。

１、検索した際の意味内容の把握
２、その言葉の順番の並べ方　だと思っています。

１、については、検索した際にワード自体が、「フットサルコート」、「フットサル動画」、「フットサルリーグ」、「フットサルユニフォーム」で購買意欲も探索内容も全く異なるのでその内容を読みとこくことが大事です。
「フットサル　ライフ」　だと、フットサルを中心の生活なのか、ライフの屋上でやっているフットサルコートを探しているのかここは読み解きづらいので性能を上げるポイントにもなります。

２、については、いわゆるアルゴリズムです。日本語のような意味が深い文章の中で言えば、相当な国語力を必要とするのでNLPなどの文脈や推測を基にした判断を行うことはかなり難しいと考えるほうが正しいのではと思います。
後は風が吹けば桶屋が儲かる的な推測を行うことも複雑なので、「風が吹く」と検索した際に「桶を買うなら楽天のショップで」などの広告を出すことはできても、検索システムで出すことは難しい、と思うわけです。ひょっとして技術的にはできるかもしれないのですが、処理が多くなって検索のスピードだったり使う側に不都合がでるのでは、なんてことも思うわけです。

そうなってくると、今この時間で検索が多く急上昇している関連を抑えるというのはスコアリングからすれば結局高評価に繋がりやすいのは、技術的と言うよりも物理的なものと費用的なものなんかを考えて出てくるわけです。大阪マラソン、抽選落ちましたが、来年こそは必勝を決めて参戦します。傾向と対策、3回落選するとだんだん見えてきました。こっちはアルゴリズムで組んでいるわけではないでしょうが、3万人の応募に15万人が申し込みを行う5倍のテスト、傾向と分析対策は行わないといけません。当選者と落選者を分けたものは何だったのか、SEO対策のように検索システムと同様、抽選システムの手間隙と処理能力とスタッフさんの手続うんぬんを読み解きます。