Содержание

Использование API Поиска (Майкрософт) для запросов данных — Microsoft Graph v1.0

  • Статья
  • Чтение занимает 7 мин
  • Участники: 2

Были ли сведения на этой странице полезными?

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт.

Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Вы можете использовать API Поиска (Майкрософт) для запроса данных Microsoft 365 в своих приложениях.

Поисковые запросы выполняются в контексте вошедшего пользователя, указанного маркером доступа с делегированными разрешениями.

Основные варианты использования

API Microsoft Search предоставляет метод query для поиска по данным в Microsoft Search; в этот метод передается searchRequest в теле запроса, определяя характер поиска.

В этом разделе перечислены распространенные варианты использования метода query с применением свойств и параметров, заданных в тексте запроса query searchRequest.

Поисковые запросы выполняются от имени пользователя. Результаты поиска ограничиваются для применения правил контроля доступа к элементам. Например, в контексте файлов разрешения для них оцениваются в составе поискового запроса. Пользователь не может обратиться в результатах поиска к большему количеству элементов, чем он мог бы получить из соответствующей операции GET с теми же разрешениями и управлением доступом.

Поиск в области по типам объектов

Область действия поискового запроса определяется с помощью свойства entityTypes полезных данных запроса query. В следующей таблице описаны доступные типы запросов и поддерживаемые разрешения на доступ к данным.

EntityType Область разрешений, необходимая для доступа к элементам Источник Примечание
message Mail.Read, Mail.ReadWrite Exchange Online Сообщения электронной почты.
event Calendars.Read, Calendars.ReadWrite Exchange Online События календаря.
drive Files.Read.All, Files.ReadWrite.All, Sites.Read.All, Sites.ReadWrite.All SharePoint Библиотеки документов.
driveItem Files.Read.All, Files.ReadWrite.All, Sites.Read.All, Sites.ReadWrite.All SharePoint и OneDrive Файлы, папки, страницы и новости.
list Sites.Read.All, Sites.ReadWrite.All SharePoint и OneDrive Списки Учтите, что библиотеки документов также возвращаются как списки.
listItem Sites.Read.All, Sites.ReadWrite.All SharePoint и OneDrive Элементы списка. Учтите, что файлы и папки также возвращаются как элементы списка;
listItem
— это суперкласс driveItem.
site Sites.Read.All, Sites.ReadWrite.All SharePoint Сайты в SharePoint.

Результаты поиска на странице

Управляйте разбивкой результатов поиска на страницы, указав описанные ниже два свойства в тексте запроса query.

  • from — целое значение, указывающее начальную точку (начиная с 0) для перечисления результатов поиска на странице. Значение по умолчанию равно 0.

  • size — целое число, обозначающее количество результатов, возвращаемых для страницы. Значение по умолчанию: 25.

При поиске объекта event

или message учитывайте указанные ниже ограничения.

  • Значение from должно начинаться с нуля для запроса первой страницы. В противном случае запрос возвращает ошибку HTTP 400 Bad request.
  • Максимальное количество результатов на странице (size) составляет 25 для message и event..

Для SharePoint и OneDrive ограничений нет. Рекомендуемый размер страницы — 200. Чем больше размер страницы, тем, как правило, больше задержка.

Рекомендации:

  • В исходном запросе задайте меньший размер первой страницы. Например, задайте для свойства from значение 0, а для свойства

    size — 25.

  • Для получения последующих страниц обновите свойства from и size. Вы можете увеличивать размер страницы в каждом последующем запросе. В приведенной ниже таблице показан пример.

    Страница from size
    1 0 25
    2 25 50
    3 75 75
    4 150 100

Получение наиболее релевантных электронных писем

Если при поиске объекта message задать для свойства enableTopResults значение true, возвращается гибридный список сообщений: первые три сообщения в отклике сортируются по релевантности, а остальные — по дате/времени.

Получение выбранных свойств

При поиске по типу сущности, например message, event, drive, driveItem, list, listItem, site, externalItem, можно включить в свойство itfields определенные свойства сущности, которые следует возвратить в результатах поиска. Аналогично используется параметр $select системного запроса OData в запросах REST. API поиска не поддерживает эти параметры запроса, так как их действие подавляется в теле запроса POST.

Для всех этих типов сущностей указание свойства fields сокращает количество свойств, возвращаемых в отклике, что оптимизирует нагрузку на линию.

listItem и externalItem — единственные поддерживаемые сущности, которые позволяют настройку расширенных извлекаемых полей в схеме. Из всех других сущностей расширенные свойства невозможно извлечь путем применения API поиска. Например, если вы создали извлекаемое поле для externalItem в схеме поиска или у вас есть извлекаемый пользовательский столбец в listItem, вы можете извлечь эти свойства из результатов поиска. Чтобы получить расширенное свойство файла, укажите в запросе тип

listItem.

Если поля, указанные в запросе, отсутствуют в схеме или не помечены как извлекаемые, они не будут возвращены в отклике. Недопустимые поля в запросе игнорируются без уведомления.

Если в запросе отсутствуют поля, указанные в свойстве fields, вы получите набор свойств для всех типов по умолчанию. При использовании расширенных свойств listItem и externalItem ведут себя иначе, если поля, указанные в свойстве fields, не переданы в запрос.

  • listItem не возвращает никаких настраиваемых полей.
  • externalItem возвращает все поля с атрибутом
    retrievable
    в схеме соединителя Microsoft Graph для этого конкретного подключения.

Поддержка языка KQL

Вы можете указать произвольный текст ключевых слов (например, AND и OR) и ограничения свойств в синтаксисе KQL в фактической строке поискового запроса (свойства query в тексте запроса query). Синтаксис и команда зависят от типов объектов (в свойстве entityTypes), указанных в тексте того же запроса query.

Свойства, доступные для поиска, зависят от типа объекта. Дополнительные сведения см. в следующих статьях:

Сортировка результатов поиска

Результаты поиска в отклике отсортированы в следующем стандартном порядке:

  • message
    и event сортируются по дате.
  • Все типы SharePoint, OneDrive, пользователей и соединителей сортируются по релевантности.

Метод query позволяет задать порядок поиска, указав sortProperties в параметре requests, который представляет собой набор объектов searchRequest. Это дает возможность указать список из одного или нескольких сортируемых средств и порядок сортировки.

Учтите, что сортировка результатов в настоящее время поддерживается только для следующих типов SharePoint и OneDrive: driveItem, listItem, list, site.

Свойства, к которым применяется предложение sort, должны быть сортируемыми в схеме поиска SharePoint. Если свойство, указанное в запросе, не является сортируемым или не существует, в отклике будет возвращена ошибка

HTTP 400 Bad Request. Обратите внимание, что нельзя задать сортировку документов по релевантности с использованием sortProperty.

При указании параметра name объекта sortProperty можно использовать имя свойства из типа Microsoft Graph (например, в driveItem) или имя управляемого свойств в индексе поиска.

Примеры сортировки результатов см. в разделе Сортировка результатов поиска.

Уточнение результатов с помощью агрегатов

Агрегаты (также называемые уточнениями в SharePoint) — это очень популярное средство, которое позволяет расширить возможности поиска. В дополнение к результатам они предоставляют некоторые обобщенные сведения о наборе данных, из которого получены результатов поиска. Например, можно представить сведения о наиболее заметных авторах документов, которые удовлетворяют запросу, или о самых распространенных типах файлов и т. д.

В searchRequest укажите агрегаты, которые надо получить в дополнение к результатам поиска. Описание каждого агрегата приведено в aggregationOption, где указывается свойство, на основе которого будет рассчитываться агрегат, и количество объектов searchBucket, возвращаемое в отклике.

Свойства, по которым запрашивается агрегат, должны быть уточняемыми в схеме поиска SharePoint. Если указанное свойство не является уточняемым или не существует, отклик возвращаетHTTP 400 Bad Request.

Когда будет получен отклик, содержащий набор объектов searchBucket, можно уточнить поисковый запрос, ограничив его только совпадающими элементами из одного объекта searchBucket. Это достигается путем передачи значения aggregationsFilterToken в свойстве aggregationFilters последующего searchRequest.

В настоящий момент агрегаты поддерживаются для любого свойства с возможностью уточнения в следующих типах SharePoint и OneDrive: driveItem, listItem, list, site и в соединителях Microsoft Graph externalItem.

Примеры использования агрегатов для улучшения и снижения объема результатов поиска см. в разделе Уточнение результатов поиска.

Исправление орфографии в запросе

Исправление орфографии — популярный способ обработки несоответствий между опечатками в запросе пользователя и правильными словами в содержимом. При обнаружении опечаток в исходном пользовательском запросе вы можете получить результат поиска для исходного запроса пользователя или исправленной версии запроса. Вы также можете получить сведения об исправлении опечаток в свойстве queryAlterationResponse объекта searchResponse.

В тексте запроса метода query укажите queryAlterationOptions для применения с целью исправления орфографии в запросе. Описание queryAlterationOptions определяется в searchRequest.

Примеры использования исправлений орфографии см. в разделе Исправление орфографии в запросе.

Макет отображения при поиске

API поиска позволяет отображать результаты поиска из соединителей при помощи макета отображения или шаблона результатов, настроенного ИТ-администратором для каждого соединителя. Шаблоны результатов — это адаптивные карточки, которые являются семантически значимым сочетанием макета и данных.

Чтобы получить шаблон результатов в searchResponse, присвойте свойству enableResultTemplate значение true, которое определяется в resultTemplateOptions в searchRequest. Отклик включает resultTemplateId для каждого объекта searchHit, который сопоставляется с одним из макетов отображения, включенных в словарь resultTemplates, являющийся частью отклика.

Примеры отображения результатов поиска см. в разделе Использование макета отображения при поиске.

Обработка ошибок

API поиска возвращает отклики с ошибками, описанные в определении объектов ошибок OData, каждый из которых представляет собой объект JSON, содержащий код и сообщение.

Известные ограничения

На API поиска распространяются описанные ниже ограничения.

  • Метод query определяется, чтобы разрешить передачу коллекции из одного или нескольких экземпляров searchRequest. Однако в настоящее время служба может обрабатывать только по одному экземпляру searchRequest за раз.

  • Ресурс searchRequest поддерживает одновременную передачу объектов нескольких типов. Однако в настоящее время поддерживается только следующее сочетание для типов объектов SharePoint и OneDrive: driveItem, drive, site, list, listItem. Любые сочетания, включающие message, event, типы SharePoint и OneDrive или externalItem, пока не поддерживаются.

  • Свойство contentSource, которое определяет используемое соединение, применимо, только если для свойства entityType задано значение externalItem.

  • API поиска не поддерживает настраиваемую сортировку для message, event или externalItem.

  • API поиска не поддерживает агрегаты для message, event, site или drive.

  • Пользовательские настройки поиска SharePoint, например пользовательская схема поиска или источники поиска, могут влиять на работу API Поиска (Майкрософт).

См. также

Принцип работы поиска на Ozon

Поиск на Ozon — это не только система ранжирования товаров по их текстовой релевантности поисковому запросу покупателей, но и система распределения трафика и определения качественного предложения товаров. На поисковую выдачу влияют как покупатели, так и продавцы.

Место товара в поиске влияет на коммерческие показатели товара: конверсии, трафик и продажи. Поиск устроен таким образом, что продавцы могут прямо, прозрачно и предсказуемо влиять на место своих товаров в поисковой выдаче. Благодаря тому, что качественные предложения от проверенных продавцов находятся в выдаче выше, они получают больше трафика, а значит и больше продаж.

Ozon также определяет, что такое качественное предложение, опираясь на цену, качество товара и скорость доставки. Тем продавцам, кто может предоставить такие товары, Ozon предлагает бесплатные механизмы продвижения в выдаче.

Какие задачи решает поиск на Ozon

  • Мотивировать продавцов делать качественные предложения.
  • Помочь продавцам показать их товар покупателям.
  • Помочь покупателю найти и выбрать нужный ему товар.
  • Учесть выбор покупателей при распределении трафика между предложениями продавцов.

Принципы работы поиска на Ozon

  • Неизбежность. Поисковая выдача всегда реагирует на действия продавцов или покупателей.
  • Отсутствие дискриминации. Поисковая выдача одинаково реагирует на одни и те же действия разных продавцов в похожих ситуациях.
  • Скорость. Ozon работает над тем, чтобы сделать реакцию поисковой выдачи на действия продавца и покупателя максимально быстрой.
  • Прозрачность. Все детали работы поиска на Ozon — открытая информация, Ozon не влияет на ранжирование товаров в выдаче и не скрывает стоящих за ним факторов.

Общая схема работы поиска на Ozon

Покупатель делает поисковой запрос на сайте Ozon. За этим следуют несколько этапов работы поисковой выдачи.

  1. Этап формирования запроса и отбор кандидатов

    Каждый день покупатели задают поисковой системе Ozon миллионы запросов. Чтобы каждый нашёл среди миллионов товаров нужный, на первом этапе поиск формирует большой список товаров-кандидатов, в названии и различных атрибутах которых есть слова из поискового запроса. Для каждого запроса в этом списке может оказаться до 500 000 товаров.

  2. Базовый слой ранжирования

    Поисковая система сортирует полученных кандидатов, чтобы отобрать 2 000 товаров с наибольшей текстовой релевантностью. При необходимости окно может быть расширено, и система подгрузит дополнительные 2 000 товаров.

  3. Средний слой ранжирования (машинно обученная формула)

    Для полученных 2 000 товаров необходимо оценить, с какой вероятностью покупатели приобретут именно их. Ранжирование этих товаров зависит от того, какие свойства оказались наиболее важными для покупателей в прошлом. Чтобы выяснить это, Ozon сопоставляет свойства товаров и покупательское поведение. В результате формируется оценка каждого товара по шкале от 0 до 1.

  4. Бустинги и дебустинги

    К 2 000 товаров, которые после предыдущего шага ранжированы по оценке от 0 до 1, применяются заранее определённые повышающие или понижающие коэффициенты. Например, повышающий коэффициент может быть применён к товарам премиум-продавцов, а понижающий — к товарам с низким рейтингом.

  5. Отображение товаров

    2 000 товаров с финальными оценками отдаются на поисковую выдачу. Покупатель видит страницы с товарами в заданном порядке. Когда покупатель просмотрит 2 000 товаров, система подгрузит следующие 2 000 товаров.

Рассмотрим этапы работы поиска более подробно.

1-й этап: формирование запроса и отбор кандидатов

Поиск слов по атрибутам товаров

Когда приходит поисковой запрос, система начинает искать слова из этого запроса во всех полях и атрибутах товаров, которые хранятся в поиске:

  • название товара,
  • категория товара,
  • бренд,
  • цвет, размер, материал, тип и другие атрибуты.

Мы проверяем несколько сотен атрибутов, их состав зависит от категории. Чем больше у товара заполненных атрибутов, тем проще его найти.

В этот список не входит текстовое описание товара. Это означает, что для продавца очень важно заполнить именно атрибуты товара — чем более полно будет описан товар, тем больше вероятность, что покупатель увидит его в поисковой выдаче.

Преобразование и нормализация запроса

Перед выбором кандидатов поисковая система производит цепочку преобразований запроса, чтобы не упустить подходящих кандидатов. Последовательность преобразований:

  1. Обогащение синонимами. Необходимо для того, чтобы запрос охватил больше товаров — например, чтобы по запросу «телефон» искались смартфоны.
  2. Нормализация запроса. Все слова запроса приводятся к единой форме, чтобы, например, запросы «изумрудный корабль строителя Джонсона» и «изумрудные корабли строителя Джонсона» давали одну и ту же выдачу. На этом же этапе система исключает слова, не несущие смысловой нагрузки, например союзы.
  3. Выбор кандидатов. Для всех оставшихся слов из поискового индекса извлекаются все товары, содержащие все слова запроса. Если таких товаров оказалось слишком мало, также извлекаются все товары, содержащие хотя бы одно слово запроса.

На этом этапе поисковая выдача содержит до 500 000 товаров-кандидатов, список которых передаётся на второй этап.

2-й этап: базовый слой ранжирования

Сортировка кандидатов по релевантности

На втором шаге происходит сортировка набранных кандидатов по текстовой релевантности. На этой стадии поисковая система ориентируется на:

  • Факт текстового соответствия товара запросу: сначала по обычной линейной формуле определяется количество попаданий слов из поискового запроса в поля и атрибуты товара по каждому отдельному слову в запросе. Затем суммируется количество попаданий по всем словам из запроса.
  • Рейтинг товара. Рейтинг используется на этом этапе, как повышающий коэффициент. Чем выше рейтинг товара, тем больше этот коэффициент. Он колеблется от 0% при минимальном рейтинге до 25% при максимальном.

В итоге все товары-кандидаты получают оценку базовой релевантности как совокупности текстового соответствия и рейтинга товара.

На этом этапе поисковая система сортирует кандидатов и отдаёт список из 2 000 наиболее релевантных на третий этап. При необходимости окно может быть расширено, и система подгрузит дополнительные 2 000 товаров.

3-й этап: средний слой ранжирования

Как работает машинно обученное ранжирование

На этом этапе поисковой системе необходимо оценить, какие из 2 000 товаров покупатель может приобрести с наибольшей вероятностью. Поскольку вероятность покупки каждого товара неизвестна, для того чтобы ранжировать товары нужно её предсказать.

Предсказание производится в несколько этапов:

  1. Вычисляются все фичи (свойства, от английского features) каждого отдельного товара, которые могут повлиять на факт продажи. Каждая фича — это вещественное число. Например, фичей может быть рейтинг товара или его цена.
  2. К набору фичей применяется машинно обученная модель, предсказывающая вероятность продажи на основе значения фичей. В качестве модели Ozon использует градиентный бустинг деревьев решений.
  3. Модель выдаёт число, которое используется для оценки вероятности покупки товара.
  4. Оценка вероятности покупки товара вписывается в контекст запроса. Один и тот же товар будет иметь разную вероятность покупки для разных запросов.

Как работает машинно обученная модель

Цель работы модели — наиболее точно предсказать вероятность продажи товара на основании фичей этого товара. Фичи товара содержат информацию о том, какими свойствами обладали товары, приобретённые покупателями в прошлом, и какие из этих свойств ранжируемый товар имеет сейчас.

Модель на основании этих данных из прошлого предсказывает покупательское поведение в будущем. Например, есть фича средней конверсии товара из показа в покупку за последние 60 дней. Для многих товаров можно утверждать, что конверсия товара не меняется во времени. Соответственно, модель использует эту фичу для предсказания вероятности покупки, и можно утверждать, что чем выше конверсия за последние 60 дней, тем выше будет предсказание модели.

То же самое происходит и с остальными фичами — например, при прочих равных покупатели предпочитают товары с большим количеством отзывов, и поэтому чем больше отзывов, тем выше будет предсказание модели. При этом разные фичи имеют разную предсказательную силу и по-разному влияют на вероятность покупки.

Обучение модели строится на использовании данных о зависимости между фичами товаров и итоговыми покупками при помощи специального алгоритма. Поскольку многие фичи строятся на основе покупательского поведения, можно сказать, что покупатели Ozon влияют на положение товаров в поисковой выдаче своими действиями. Прежде всего на выдачу влияет факт покупки товара, так как влияние веса фичей на предсказание покупки определяется исходя из продаж товара в прошлом.

Что учитывается при машинно обученном ранжировании

На этом этапе учитываются все фичи товара, влияющие на его продажу. Это и характеристики товара, и рейтинг, и покупательское поведение, такое как оформление заказа, просмотр товара или добавление в корзину. В общей сложности поисковая система Ozon учитывает около 100 различных фичей.

Продавцы могут влиять на положение товара в выдаче, потому что они напрямую контролируют значения некоторых фичей.

Основные смысловые блоки учитываемых фичей:

  • Популярность — объединяет в себе свойства, которые характеризуют взаимодействия покупателя с товаром: показы товара, добавления в корзину и в избранное. Показом товара считается переход покупателей на карточку товара и факт просмотра товаров в поисковой выдаче. В текущей модели поиска популярность имеет вес в 49%.
  • Продажи – объединяет свойства, вычисляемые из продаж товара в прошлом: конверсия товаров в покупку и количество покупок этого товара. Вес — 19%.
  • Цена – свойства, вычисляемые из цены товара: изменение цены этого товара относительно истории собственной цены и размер текущей скидки. Вес — 9%.
  • Рейтинг – свойства, вычисляемые из рейтинга товара: сам рейтинг товара и количество отзывов на товар. Вес — 8%.
  • Доставка – свойства, характеризующие скорость доставки товара: сама скорость доставки и то, относится ли этот товар к категории экспресс-товаров. Вес — 6%.
  • Текстовая релевантность – свойства, характеризующие текстовое соответствие товара запросу. Вес — 6%.

Предсказательная сила фичей постоянно меняется из-за обновлений формулы и добавления новых фичей.

На этом этапе поисковая система оценивает каждый товар из 2 000 кандидатов по шкале от 0 до 1. Чем ближе эта оценка к единице, тем более высокую позицию в выдаче займёт товар и тем выше вероятность его продажи. Все оценки передаются на четвёртый этап.

4-й этап: бустинги и дебустинги

На этом этапе к товарам-кандидатам, ранжированным по оценке от 0 до 1, применяются заранее определённые повышающие или понижающие коэффициенты. Например, повышающий коэффициент может быть применён к товарам премиум-продавцов, а понижающий — к товарам с низким рейтингом.

Как работает бустинг

Для примера рассмотрим запрос «носки красные». Допустим, после прохождения трёх этапов поиска, включая машинно обученное ранжирование, товар с названием «носки красные» получает оценку 0,7. Если это товар от премиум продавца, к нему будет применён бустинг — например, × 1,3. В этом случае итоговая оценка товара составит 0,91 вместо 0,7.

Дебустинг — это обратная операция, когда оценка товара после трёх этапов умножается на понижающий коэффициент. Например, оценка 0,7 из-за плохой цены товара относительно предыдущих вариантов его цены умножается на коэффициент дебустинга 0,8 и даёт результирующую оценку 0,56.

Коэффициенты бустинга и дебустинга достаточно часто меняются, так как Ozon постоянно ищет новые коэффициенты, которые увеличивают общее количество продаж на площадке.

Все бустинги, если они не носят взаимоисключающий характер, суммируются. Для примера рассмотрим товар на Ozon, который одновременно является товаром от премиум продавца, товаром с гарантированной доставкой на следующий день и товаром с хорошей ценой. Предположим, что для каждого из этих бустингов коэффициент бустинга составляет 10%. Тогда товар с оценкой релевантности на базе машинно обученного ранжирования 0,7 будет иметь итоговую оценку релевантности 0,7 × 1,1 × 1,1 × 1,1 = 0,9317.

Виды бустингов и дебустингов

Бустинги

В третьем этапе описаны группы фичей, из которых состоит оценка релевантности товара и их веса. Ниже обозначены бустинги и их коэффициенты, на которые оценка в конечном итоге домножается.

Подробнее как эти две механики работают, описали в разделе выше Как работает бустинг.

В данный момент включены следующие бустинги, применяемые после ранжирования моделью:

  • Рекламное поднятие — покупка коэффициента бустинга за деньги. Подробнее в личном кабинете на вкладке Реклама → Продвижение в поиске.
  • Бустинги, связанные с логистикой. К одному товару может быть применён только один бустинг из этой категории. Последовательность приоритетов применения следующая:
    • Товары realFBS Express и Ozon Express. Такие товары имеют повышенный коэффициент благодаря скорости доставки — 32,5%.
    • Товары с домашнего склада. Товары, которые находятся на ближайшем к пользователю складе FBO, получают +30% к релевантности.
  • Премиум-продавцы. Товары от премиум-продавца получают бесплатный бустинг — 5%.
  • Скидка на товар. Товары, у которых цена была снижена относительно своей средней цены за последние 30 дней, получают повышенный коэффициент: за изменение цены на 5% даётся 1% к релевантности. Максимум +10% за -50% снижения цены и выше. В течение 30 дней повышенный коэффициент снижается до 0. Дебустинг работает также, но с обратной механикой при повышении цены. Максимум забирается 10% за повышение цены на 50% и больше.
Дебустинги

Дебустинги находятся на стадии разработки. Ожидается, что они появятся в первом квартале 2022 года. Планируемые дебустинги:

  • Грубые нарушения правил площадки. Товары продавцов, которые совершили грубые нарушения правил площадки, имеют понижающий коэффициент.
  • Низкий рейтинг товара. Товары с низким рейтингом по большому количеству отзывов имеют понижающий коэффициент.
  • Низкий рейтинг продавца. Товары продавца с низким рейтингом имеют понижающий коэффициент.

Результирующая оценка и влияние бустинга и дебустинга

Бустинга может не хватить, чтобы перебить силу голосования покупателей.

Для примера рассмотрим два товара, у одного из которых оценка после третьего этапа составляет 0,9, а у второго — 0,6. В этом случае первый товар должен располагаться на первой позиции в выдаче, а второй — на второй. Если при этом для второго товара будет применён бустинг × 1,25, его результирующая оценка составит 0,6 × 1,25 = 0,75. Так как изначальная оценка второго товара была достаточно низкой, бустинг не поможет ему подняться выше первого товара в поисковой выдаче.

Важно понимать, что конечная оценка 0,9 при одном запросе может вывести товар на первую позицию, а при другом — на десятую. Это будет зависеть от того, какие оценки получили другие товары, попавшие в выдачу.

5-й этап: отображение товаров

Как работает отображение товаров

  1. Поисковая система получает 2 000 товаров с финальными оценками.
  2. На основании этих оценок товары выдаются покупателю: товары с самой большой оценкой оказываются в верхней части списка выдачи, с самой малой — в нижней.
    • В десктопной и мобильной версии сайта Ozon товары отображаются на страницах выдачи по 36 «плиток».
    • В мобильном приложении на первом экране отображаются первые 36 товаров, а следующие подгружаются при дальнейшей прокрутке.
  3. Для товаров в выдаче подгружаются актуальные характеристики и картинки.

Место товара в поиске влияет на его коммерческие показатели: конверсии, трафик, продажи.

Как поднять товар в поисковой выдаче

  1. Используйте продвижение в поиске. Вы можете влиять на положение ваших товаров на странице поиска или каталога, выставляя для них ставки по необходимым поисковым запросам. Для этого в личном кабинете перейдите в раздел Реклама → Продвижение в поиске.

  2. Размещайте товары на локальных FBO-складах. Доставка с таких складов обычно быстрее, и покупатели увидят такие товары выше в выдаче. В личном кабинете перейдите в раздел Продажи со склада Ozon, чтобы разместить свои товары на таком складе.

  3. Участвуйте в программе лояльности Premium для продавцов. Программа доступна для всех продавцов на Ozon, кроме самозанятых. Участники программы могут предлагать своим покупателям повышенный кешбэк. Кроме того, их товары отмечены специальным стикером, увеличено место на складах FBO и выделена премиум-поддержка. Чтобы принять участие в программе лояльности, в личном кабинете перейдите в раздел Рейтинги → Premium для продавцов.

  4. Снижайте цену на товар. Товары, цена которых снизилась относительно их средней цены за последние 30 дней, поднимаются в выдаче. При этом среднее значение цены товара постепенно снижается после внесения изменений, поэтому со временем эффект будет ослабевать. Чтобы снизить цену на товар, в личном кабинете перейдите в раздел Товары и цены → Цены на товары.

  5. Собирайте отзывы от покупателей. Чем выше рейтинг товара и чем больше отзывов на него, тем выше товар в выдаче. Вы можете предложить покупателям баллы за отзывы на ваш товар. В личном кабинете перейдите в раздел Маркетинг → Отзывы за баллы, чтобы подключить эту услугу.

  6. Полностью заполните атрибуты товаров. Чем больше информации о товаре, тем проще покупателям найти его. Чтобы редактировать информацию о товарах, перейдите в раздел Товары и цены → Редактировать товар. Вы также можете редактировать информацию для нескольких товаров сразу, загрузив её в XLS-файле.

Часто задаваемые вопросы

Я создал товар и указал для него остатки. Я вижу товар на сайте Ozon при переходе по прямой ссылке, но он не находится в поиске. Что делать?

Новые товары попадают в поисковую выдачу не сразу — как правило, это занимает несколько минут. Кроме того, товар может не отображаться в выдаче в течение 20 минут после внесения изменений из-за особенностей кэширования выдачи. Если после этого времени товар так и не находится в поиске, проверьте, заполнены ли все основные данные о товаре: цена, название и описание. Если товар не появился в выдаче в течение 48 часов, обратитесь в службу поддержки.

Мой товар не попадает в выдачу по тем запросам, по которым я ожидаю его там увидеть.

Если товар не находится по конкретному запросу, нужно проверить:

  • Действительно ли товар не находится в выдаче: поисковая выдача может содержать до нескольких тысяч товаров, и ваш товар может находиться в любом месте этого списка. Чтобы убедиться, что товара в выдаче нет, наложите подходящие фильтры, например, по бренду или цене. Это уменьшит выборку.
  • Будет ли товар находиться, если убрать предсказание категории. Если предсказание категории срабатывает, у заголовка под поисковой строкой появляется кнопка Искать везде. В таком случае нужно проверить, относится ли товар к предсказанной категории и должен ли он к ней относиться.
  • Не склеен ли товар в выдаче в общую товарную плитку с другими товарами. Посмотрите, есть ли на плитке товара разные варианты атрибутов, таких как цвет, размер или количество штук.
  • Находится ли товар при поиске по синонимам поисковой фразы.

Если после выполнения этих действий товар по-прежнему не появляется в выдаче, обратитесь в поддержку Ozon.

Можно ли накручивать показатели, чтобы поднять мой товар в выдаче?

Многие показатели действительно можно накрутить. Для этого есть как «белые» способы — например, покупка качественного внешнего трафика, так и «чёрные» — например, покупка ботов.

Боты точно плохая идея, ведь в первую очередь мы смотрим на поведение пользователей. Раз роботы никогда не покупают товар, система может посчитать его неинтересным для клиентов — так карточка, наоборот, опустится в выдаче.

А вот кампании типа Продвижение в поиске и внешнее продвижение работают иначе. Эти инструменты привлекают реальных людей, которые изучают ассортимент, добавляют позиции в избранное и на самом деле оформляют заказы. Если ваш товар им понравится, карточка получит более высокие позиции в выдаче.

Секреты хорошего поиска — Help Mail.ru. Поиск

Секреты хорошего поиска — Help Mail.ru. Поиск
  • Сформулируйте свой вопрос. Решите, что конкретно вы хотите найти. Определите ключевые слова поиска. Если вы зададите запрос [куда бы пойти в пятницу вечером], то есть вероятность, что результатов по данному запросу окажется немного, и по содержанию они не будут соответствовать вашим ожиданиям. Это связно с тем, что поисковая система будет искать точные совпадения всех слов на веб-страницах. В данном случае более результативными будут запросы типа [ночной клуб], [кинотеатр], [театр], [афиша].
  • Не используйте запросы из одного часто встречающегося слова. По таким запросам вы получите много результатов, и среди них, скорее всего, не будет нужного вам. Попробуйте ввести в запрос уточняющие слова. Например, если вы хотите найти в интернете информацию о том, где можно скачать реферат, то для экономии времени поиска запрос [рефераты] использовать не стоит. Это довольно часто встречающийся запрос, и вы рискуете утонуть в обилии полученной информации. Если же вы в качестве запроса используете уточняющее слово, тему реферата или его название, например [рефераты реформы петра первого], то с большой долей вероятности сразу получите ссылки на подходящие вам документы.
  • Избегайте слишком длинных запросов. Если вы ничего не нашли, возможно, задан слишком длинный запрос. Попробуйте сократить в нем количество незначимых слов. Например, запрос [сколько стоит моющий пылесос] стоит сократить до [моющий пылесос цена].
  • Используйте более информативные слова. Например, вместо запроса [видео рианны] лучше попробовать использовать [клипы рианны], если вы хотите сделать акцент именно на музыкальные видео, иначе будут найдены как клипы, так и концертные записи, интервью.
  • Проверяйте правильность орфографии запроса. Если по вашему запросу не было найдено ни одного результата, то, возможно, в запросе одно или несколько слов написаны неправильно. Поисковая система выделяет красным цветом слова, в которых могут содержаться ошибки. Проверьте эти слова. Если они написаны правильно, попробуйте переформулировать запрос.

Выпуск 15. Поиск по запросам-синонимам

Во дни сомнений, во дни тягостных раздумий о судьбах моей родины, — ты один мне поддержка и опора, о великий, могучий, правдивый и свободный русский язык! Не будь тебя — как не впасть в отчаяние при виде всего, что совершается дома? Но нельзя верить, чтобы такой язык не был дан великому народу!

Июнь 1882. Иван Тургенев «Русский язык»

Анализатор поисковой выдачи в ответ на запросы-синонимы

Одной из свобод русского языка является свободный порядок слов в предложении. Мы хорошо знаем, что слова, например, «люблю Россию я» можно писать в любой комбинации, смысл высказывания от этого не изменится. Бесспорно, это очень полезное свойство для поэтов, но в поиске привычка пользователей не соблюдать жесткий порядок слов приводит к появлению запросов-синонимов. В самом деле, как правильно сформулировать запрос — программа ТВ или ТВ программа?

И так, и так — правильно. Статистика поисковых запросов Рамблера показывает, что такие пары запросов не редкость: тв программа на сегодня и программа тв на сегодня, тв программа на неделю и программа тв на неделю, программа тв передач и программа передач тв, и т.п. Задумайтесь, что должна выдать поисковая система в ответ на подобные одинаковые по смыслу запросы? Ответ на этот вопрос зависит от представления, что именно должна находить поисковая машина, каково представление разработчиков о потребности пользователя. Существуют две модели.

  • Пользователь ищет документ, в котором имеются слова поискового запроса. Если придерживаться такой версии, результаты в ответ на запрос тв программа на неделю и программа тв на неделю должны достаточно сильно различаться — вряд ли найдется много веб-страниц, на которых имеются точные цитаты обоих запросов.
  • Пользователь ищет решение отраженной в запросе проблемы. В данном случае проблемой является отсутствие телепрограммы. Очевидно, при таком подходе результаты поиска по запросам-синонимам должны быть одинаковы: набор ссылок на лучшие сайты с телепрограммами не зависит от формулировки запроса.

Перестановки слов — не единственная причина появления синонимичных поисковых запросов. Вот иные.

  • использование общепринятых сокращений, аббревиатур —
    погода в Санкт-Петербурге и погода в Спб;
  • использование транслитераций —
    характеристики toyota camry и характеристики тойота камри;
  • использование разных падежей —
    сценарий встречи Нового Года и сценарий встреча Новый Год;
  • использование жаргонизмов —
    скачать мультфильмы, скачать мультики;
  • использование слов, не несущих смысловой нагрузки —
    быстрый интернет, супер быстрый интернет;
  • использование синонимов слов, входящих в запрос —
    грустные стихи, печальные стихи.

Судя по всему, сегодня разработчики поиска ориентируются на вторую модель отношений пользователь-поисковик. Об этом есть интересный пассаж в интервью вице-президента Google Марио Коэйроса Людмиле Кудрявцевой.

Людмила Кудрявцева: — Вы действительно верите, что пользователь лучше знает, как должен выглядеть ответ на его поисковый запрос? Пользователи бывают неопытные, или просто мало задумываются об этом.

Марио Куэйрос: — Основой для такого предположения служит то, что мы верим: пользователь знает больше о том, что он ищет. Наша цель — показать пользователю выдачу в зависимости от того, что он хотел, а не что он написал в окне ввода поискового запроса. Запросы бывают очень разные, поэтому мы их изучаем и пытаемся понять, как выглядит желательный ответ на тот или иной запрос.

Давайте и мы с вами снова поизучаем, какие бывают поисковые запросы, и как поисковые системы умеют отвечать на них. Вчера запущен новый анализатор качества поиска, который сравнивает выдачу разных поисковых машин по синонимичным запросам. В расчетах мы исходим из предположения, что выдача по таким запросам должна быть одинаковой. Как маркеры в синонимичных группах используются реальные поисковые запросы:

  • битлз лет ит би текст | текст песни beatles let it be | текст песни let it be | текст песни let it be the beatles
  • как узнать адрес по номеру телефона | найти адрес по номеру телефона | поиск адреса по номеру телефона | узнать адрес по номеру телефона
  • бесплатные sms на билайн | написать смс бесплатно на билайн | отправить бесплатно смс на билайн | послать бесплатно смс на билайн

И т.п. Результаты закономерны, лучшие результаты у Google, Яндекса и Gogo, наиболее технологичных поисковиков Рунета.

Препроцессинг поисковых запросов

Количество разных запросов в поисковые системы растет с каждым годом. Но, как показано выше, «что он (пользователь) написал в окне ввода поискового запроса» и «что он хотел» — вещи разные. Количество потребностей, проблем, которые пользователи пытаются решить с помощью поиска в Интернете, еще никто не замерял, эта задача ждет своего исследователя. Очевидно, что их меньше, чем формулировок поисковых запросов. Помимо синонимов, возникающих по вышеописанным причинам, каждый вопрос дублируется еще и в многочисленных ашипках и очипятках, которые возможны для любого входящего в запрос слова. Замечу, что в новом анализаторе ошибки и опечатки не рассматриваются, для этого есть другие информеры.

Ситуация «одна и та же задача поиска — много формулировок поисковых запросов» заставляет разработчиков поиска искать выход. Одни и те же алгоритмы отбора сайтов для выдачи и ранжирования невозможно применять для пользователей с разной лексикой и грамотностью, но все пользователи хотят получать только лучшие результаты. Решить эту задачу можно с помощью предварительной обработки — препроцессинга — поискового запроса, приведения запроса к «правильной» формулировке ДО попадания его в поисковую машину.

Первыми шагами работы в этом направлении являются появившиеся совсем недавно системы подсказок при наборе запроса, а также автоисправления опечаток и учета транслитераций. В Яндексе все это ввели в 2008 году. Скорее всего, на очереди ввод новых алгоритмов, обеспечивающие склейку запросов-синонимов.

Препроцессинг поисковых запросов снижает количество эффективных SEO-приемов. В 2002 году на первой ноябрьской конференции по продвижению сайтов Павел Ряйкконен сделал доклад о технологии продвижения по ошибочным запросам. Сегодня этот метод уходит в прошлое. В области низкочастотных запросов еще имеет смысл выбирать в качестве целей для продвижения синонимы, обеспечиваемые перестановками, падежами, дополнительными словами и синонимами слов запроса. Пока еще это может дать достаточно быстрый результат.

Но в будущем… честно говоря, я плохо представляю, какой смысл по-разному отвечать на вопросы, например,
— — — — — — —
музыка к фильму сумерки | музыка из фильма сумерки | музыка из к ф сумерки | музыка сумерки | музыка из кинофильма сумерки — — — — — — —

Сегодня в ответах на эти запросы еще нет ни одного сквозного домена, хотя склеить подобные запросы в одну правильную формулировку очень несложно. В какую, и как обеспечить наилучшие результаты по ней — это уже другая тема.

Напомню еще раз ссылку на новый информер: анализатор запросов-синонимов.

Расширенные поисковые запросы в панели Найти местоположение—ArcGIS Pro

Расширенный поиск – режим поиска, не чувствительный к регистру, доступен на панели Найти местоположение, на вкладке Слой поиска, которая доступна по кнопке Опции . Этот режим поиска позволяет искать целые слова или фразы в атрибутах слоя. Он также допускает орфографические неточности, если стоит отметка для опции Включить нечеткое совпадение, и имеет встроенный язык запросов для поиска в слоях.

Язык запросов

Расширенный поиск позволяет вам строить дополнительные запросы. В запросах можно использовать ключевые слова, символы замены и булевы выражения. В таблице ниже показано, как можно использовать встроенный язык запросов. Для использования специальных символов, впишите их в строку поиска в панели Найти местоположение.

Примеры языка запросов
Найти все объект сИспользовать этот синтаксисВвести

Слово парк

парк

Два слова парк и озеро

Пробел или AND

Парк озеро

Парк и озеро

Введите река или озеро

OR

Река или озеро

Город, который начинается с Сан но без Диего

— (тире) или NOT

Сан-Диего

Сан не Диего

Фраза пожарный гидрант

» » (двойные кавычки)

«пожарный гидрант»

Слово IS только в верхнем регистре (не is или Is)

= (знак равенства)

=IS

Либо написание страны Бразилия Brazil с использованием подстановочного знака (Brasil или Brazil)

? (вопросительный знак) подстановочный знак для любого символа, включая пробел

Bra?il

Варианты для Megan с использованием подстановочного знака (Megan, Meghan, Megyn)

* (звездочка) подстановочный знак для нуля или более символов, не включая пробел

Meg*n

Варианты для part time с использованием подстановочного знака (parttime, part time, part-time)

** (две звездочки) подстановочный знак для нуля или более символов, не включая пробел

part**time

Примеры для панели Найти местоположение

Ниже приведены примеры использования встроенного языка запросов Расширенного режима поиска для Поиска слоя в панели Найти местоположение.

Расширенный поиск с простой строкой поиска

Чтобы найти все объекты с определенным атрибутом, введите нужный атрибут в поле поиска в панели Найти местоположение. Например, следующий текст поиска возвращает объекты округа, имя которых содержит Orange, независимо от способа хранения этого значения:

orange

Расширенный поиск с помощью оператора AND или пробела

Чтобы найти объекты с несколькими атрибутами, используйте пробел или оператор AND в тексте поиска, введенном в поле поиска панели Найти местоположение. Например, следующий текст поиска возвращает все парки в слое спортивных площадок города, которые имеют как футбольные поля, так и площадки с газоном:

  • soccer turf
  • soccer AND turf

Расширенный поиск с помощью оператора OR

Используйте оператор OR в тексте поиска, введенном в поле поиска панели Найти местоположение, чтобы найти объекты, имеющие один или оба атрибута объекта. Например, следующий текст поиска возвращает все бейсбольные площадки со словами park или stadium в названии площадки:

park OR stadium

Расширенный поиск для исключения слов с использованием оператора NOT или минуса

Чтобы найти объекты, которые не включают указанные значения, используйте знак минус (-) или оператор NOT в тексте поиска, введенном в поле поиска панели Найти местоположение. Например, следующий текст поиска возвращает все города, которые начинаются с San, но не включают Diego:

Расширенный поиск с использованием двойных кавычек

Use double quotes (» «) in the search text typed in the search box of the Locate pane to find features that contain a specific phrase. For example, the following search text returns vegetation areas near the Midpeninsula Regional Open Space District that contain plants with Wedge-leaf as part of the vegetation type class. The results are returned from the MAPCLASS field and displayed with 10 characters on either side of the matched search text:

«Wedge-leaf»

Расширенный поиск с использованием знака равенства

Используйте знак равенства (=) в тексте поиска, введенном в поле поиска панели Найти местоположение, для поиска объектов, содержащих атрибуты в определенном строковом регистре. Например, следующий текст поиска возвращает объекты точек интереса, где значение Subcategory для ATM является только прописным, а не строчным. Если =не используется в тексте поиска, то возвращается как верхний, так и нижний регистр текста поиска:

=ATM

Расширенный поиск с подстановочным знаком вопросительного знака

Вопросительный знак (?) используется в качестве подстановочного знака для любого символа, включая пробел, при вводе текста в поле поиска панели Найти местоположение. Например, этот текст поиска возвращает объекты, имеющие английское или португальское написание Бразилии Brazil:

Bra?il

Расширенный поиск использованием одной звездочки в качестве подстановочного знака

Одна звездочка (*) используется в качестве подстановочного знака для нуля или более символов, не включая пробел, при вводе текста в поле поиска панели Найти местоположение. Например, этот текст поиска возвращает все объекты в слое австрийских замков, который включает атрибуты с буквами βs в любом из полей:

ßs

Расширенный поиск использованием двойной звездочки в качестве подстановочного знака

Двойная звездочка (**) используется в качестве подстановочного знака для нуля или более символов, не включая пробел, при вводе текста в поле поиска панели Найти местоположение. Например, этот текст поиска возвращает все объекты шоссе для Interstate 75, которые содержат различные варианты полного названия шоссе:

I**75

Исследование. Как отсутствие автозаполнения для запросов с ошибками может затруднить поиск продуктов

Во время крупномасштабного тестирования десктопных и мобильных сайтов, а также мобильных приложений почти все пользователи в какой-то момент поиска полагались на предложения автозаполнения.

Однако эти предложения часто не срабатывали, если запросы содержали даже малейшую орфографическую ошибку (например, при поиске «furnture» вместо «furniture»).

Поскольку автозаполнение играет ключевую роль в раннем поисковом взаимодействии, неожиданные предложения из-за незначительных опечаток могут заставить пользователей изменить стратегию поиска товаров (например, по категориям сайта или переделать запрос).

В худшем случае, если автозаполнение не работает с незначительными опечатками, в дальнейшем это может привести к отказу от использования сайта, если альтернативные стратегии поиска товаров быстро не приведут к релевантным результатам.

Несмотря на серьезность проблемы, наш тест показывает, что 69% сайтов не поддерживают варианты автозаполнения для запросов с незначительными ошибками.

В этой статье мы рассмотрим:

  • как отсутствие автозаполнения в запросах с ошибками может помешать поиску товаров
  • 2 стратегии решения этой проблемы.

Как отсутствие автозаполнения в запросах с ошибками может затруднить поиск продуктов

На сайте Staples отсутствовала поддержка явно неправильно написанного термина («ergomic»), и предложения автозаполнения исчезали после обнаружения опечатки. Когда запросы пользователей с явными опечатками не получают предложений, некоторые пользователи будут озадачены – либо они не осознают, что допустили опечатку, либо не хотят тратить время на ее исправление.

Во время тестирования запросы пользователей с ошибками часто получали нерелевантные предложения автозаполнения или предложения, которые исчезали после обнаружения ошибки системой.

Это сигнализировало многим пользователям, что их запросы вряд ли дадут желаемые результаты.

Во время тестирования пользователи обычно реагировали одним из четырех различных способов (в порядке возрастания серьезности):

  1. Обращали внимание на ошибку и быстро исправляли ее (минимальное нарушение процесса поиска продукта)
  2. Обращали внимание на ошибку и тратили не менее 30 секунд, пытаясь ее исправить (более существенное нарушение процесса поиска продукта)
  3. Быстро приходили к выводу, что поиск на сайте плохо реализован, и переключались на поиск с помощью навигации по категориям (с разной степенью успеха).
  4. Быстро приходили к выводу, что поиск на сайте плохо реализован, и покидали его («Вероятно, у них нет «эргономичных офисных кресел»).

Пытаясь найти рюкзаки на сайте Herschel, пользователь неправильно ввел запрос, пропустив букву, и предложения автозаполнения, которые он видел ранее, исчезли (первое изображение). Он удалил символы пока не смог вставить пропущенную букву «p». После исправления опечатки появились релевантные предложения (второе изображение). Автозаполнение должно разумно интерпретировать такие очевидные орфографические ошибки, особенно на таком сайте, как Herschel, где большая часть каталога продукции – это рюкзаки. Неспособность автозаполнения адекватно обрабатывать орфографические ошибки усложняет поиск продукта или списка продуктов – особенно на мобильных устройствах, где ввод текста сложен в целом, не говоря уже о редактировании набранного текста

Хотя используемые обходные пути для групп 1, 3 и 4, возможно, не требуют пояснений, поведение 2-й группы пользователей было особенно интересным.

Эта группа была сосредоточена на использовании инструмента автозаполнения для поиска соответствующего списка продуктов (или отдельных товаров).

Эти пользователи, прежде чем продолжить поиск, часто останавливались и редактировали текст своего запроса только для того, чтобы автозаполнение предложило «что-то» релевантное.

Действительно, многие не решались отправить запрос без проверки на совпадение с предложениями автозаполнения, в результате чего они временно «застревали» в поле поиска, внося исправления.

Более того, проблема оказалась более серьезной для участников теста на мобильных устройствах, поскольку на мобильных клавиатурах сложнее не только набирать, но и редактировать текст.

Пользователь Target пытался найти увлажняющие средства для лица и набрал название бренда с опечаткой («ceave»), он пропустил один символ. После просмотра несвязанных предложений (первое изображение), он удалил последние три символа, чтобы вставить букву «r» в «CeraVe», и тогда он получил новые актуальные предложения (второе изображение). Многие пользователи рассматривают автозаполнение, как способ заранее оценить качество результатов, из-за чего некоторые тратят дополнительное время на исправление опечаток перед отправкой запроса

В отличие от пользователей, использующих клавиатуру и мышь, мобильные пользователи, как было замечено, удаляли символы один за другим или пытались установить курсор точно в середине слова с ошибкой – часто вынуждены повторять этот процесс несколько раз после того, как первые попытки потерпели неудачу.

Необходимость неоднократно исправлять текст поискового запроса приводит к пустой трате времени и усилий – времени, которое вместо этого можно было бы потратить на изучение интересующих продуктов.

Наконец, важно отметить, что многие сайты исправляют орфографические ошибки на страницах результатов (в том числе на страницах «По вашему запросу результатов не найдено»).

Хотя эти исправления орфографии важны для тех, кто попадает на страницу результатов, пользователи, решившие несколько раз пересмотреть свой запрос в поле поиска, не отправляя его, или пользователи, отказавшиеся от поиска из-за плохой поддержки орфографических ошибок в автозаполнении, увидят их слишком поздно.

Таким образом, эти пользователи не получат выгоды от исправления орфографии на странице результатов – они не попадут на нее, и, соответственно, не воспользуются этой функцией.

2 стратегии улучшения обработки орфографических ошибок автозаполнением

На сайте Wayfair поисковый запрос «area rugs», был набран с опечаткой («area ruf»), но, тем не менее, автозаполнение предлагает соответствующие варианты запроса с исправленным. Сопоставление очевидных орфографических ошибок с исправленными предложениями может позволить пользователям переходить к продуктам без дополнительных усилий на проверку запросов.

Пользователь сайта Overstock набрал запрос «backack» и пропустил букву «p» – та же ошибка, что сделал другой пользователь на сайте Herschel – но здесь Overstock поддерживает, вероятно, довольно распространенную опечатку, поэтому пользователь смог отправить запрос нажав на первое предложение автозаполнения. Предвидение распространенных опечаток в автозаполнении и предложение правильного написания позволяет пользователям плавно переходить к изучению продукта в один тап.

Предложения автозаполнения в приложении Walmart оказались полезными для 2 пользователей во время тестирования, поскольку автозаполнение хорошо справлялось с опечаткой «shekv» (первое изображение) и «lightsand» (второе изображение), показав предложения, соответствующие намерениям пользователей

Поскольку орфографические ошибки в поисковых запросах случаются довольно часто, релевантность автозаполнения можно повысить, распространенные ошибки с предложениями автозаполнения.

Для этого есть два основных способа:

  1. Решения для проверки орфографии: Большинство существующих решений для проверки орфографии находятся в свободном доступе онлайн. Это означает, что обнаружение распространенных орфографических ошибок должно быть относительно дешевым. Однако, в зависимости от поисковой системы и реализации автозаполнения, может оказаться невозможным интегрировать готовое решение. Кроме того, может быть трудно обнаружить неправильное написание торговых марок или узкоспециализированных продуктов.
  2. Сопоставление вручную: в зависимости от поисковой системы и реализации автозаполнения тщательный мониторинг логов запросов автозаполнения и логов поиска должен пролить свет на запросы с ошибками. Это может быть хорошей отправной точкой для анализа и определения приоритетов по улучшению правописания вариантов автозаполнения.

Помогите пользователям добраться до релевантных списков продуктов

На сайте Lowe’s запрос с одним пропущенным символом («washig machine») перестает отображать какие-либо предложения автозаполнения, что не дает пользователям каких-либо гарантий того, что поиск может быть успешным

Тот же запрос с ошибкой на сайте Home Depot для «washig machine» предлагает несколько исправленных вариантов автозаполнения, обеспечивая четкий путь к результатам поиска, а также подтверждая потенциал запроса для получения релевантных результатов. Теперь пользователи могут сосредоточиться на изучении продуктов, а не возиться с функцией автозаполнения

Автозаполнение часто является важной функцией, на которую сильно полагаются пользователи, особенно когда они впервые начинают изучать сайт.

Действительно, предложения автозаполнения могут вести пользователей непосредственно к спискам релевантных продуктов – и, в конечном итоге, к продукту, который они хотели бы приобрести.

Тем не менее, хрупкие функции автозаполнения, которые быстро перестают работать при вводе очевидных орфографических ошибок, отвлекают пользователей во время тестирования, и эта полезная функция превращается в препятствие при поиске подходящих продуктов.

Чтобы функция автозаполнения могла обрабатывать простые орфографические ошибки, важно сопоставить их с правильно написанными аналогами, используя готовое решение, сопоставление вручную или их комбинацию.

Тем не менее, несмотря на важность наличия высокопроизводительной функции автозаполнения, 69% сайтов не предлагают релевантных предложений для запросов с ошибками, в результате чего некоторые пользователи отказываются использовать поиск.


Перевод статьи baymard.com

Результаты поиска по вашему запросу

Выберите тему
  • Alphard
  • Camry
  • Corolla
  • Fortuner
  • Hiace
  • Highlander
  • Hilux
  • Land Cruiser 200
  • Land Cruiser 300
  • Land Cruiser Prado
  • Prius
  • RAV4
  • Toyota C-HR
  • Toyota GR Supra
  • Toyota Team Russia
  • Toyota для бизнеса
  • Toyota. Детали стиля
  • Автосалоны и премьеры
  • Автоспорт
  • Дилерская сеть
  • Конкурсы и мероприятия для клиентов
  • Кредитование
  • Награды
  • О компании
  • Олимпийские игры
  • Про модели
  • Сервис и послепродажное обслуживание
  • Специальные предложения
  • Технологии
  • Экспедиции
Обновить

Показано — из Показаны результаты поиска для «»

Извините, по вашему запросу ничего не найдено

Показано /

Используйте базовый поиск и фильтры для поиска запросов и проблем | Jira Service Management Cloud

Не можете найти проблему клиента, над которой вы работали? На этой странице показано, как искать задачи в Jira Service Management. Любой агент может искать проблемы, хотя они будут видеть результаты только из проектов, к которым у них есть доступ. В следующем разделе вы узнаете, как запустить поиск и использовать результаты поиска.

Выполнить быстрый поиск

Быстрый поиск позволяет находить задачи, проекты, доски, очереди и многое другое, включая элементы, над которыми вы недавно работали.Чтобы выполнить быстрый поиск:

  1. Выберите Поиск на панели навигации (или нажмите / на клавиатуре).

  2. Выберите один из последних элементов или введите для поиска.

  3. При необходимости отфильтруйте результаты поиска, выбрав исполнителя проекта или задачи.

  4. Выберите элемент или перейдите к Расширенный поиск проблем  (нажмите и введите на клавиатуре).

tip/restingСоздано с помощью Sketch.

Перед тем, как вы начнете печатать, быстрый поиск показывает последние элементы, с которыми вы работали, такие как задачи, проекты, доски, очереди и фильтры.

Поле быстрого поиска также позволяет выполнять поиск не только по тексту. Команды поиска вы можете использовать:

R:

R:

поисковой термин

Описание

примеров

My

Найти назначенные мне задачи.

9001

Мои открытые ошибки

Найти проблемы, сообщенные вами, другого пользователя или без репортера, используя префикс R: , а затем определенный срок репортера, например, me , имя пользователя или none .

Обратите внимание, что между «r:» и конкретным термином репортера не должно быть пробелов.

r:me  — находит проблемы, о которых вы сообщили.
r:samuel  — находит проблемы, о которых сообщил пользователь с именем «samuel».
r:none  — находит проблемы без репортера.

<имя проекта>
или
<ключ проекта>

Поиск проблем в конкретном проекте.

TST 8 TST

TST

Найти проблемы, которые были предшествующими до сегодняшнего дня.

Обновлено: 8 CURDated:

9001

Найти проблемы с конкретным созданным, обновленным или сроком с использованием префиксов : , обновлено: или должно: соответственно. В качестве диапазона дат можно использовать сегодня , завтра , вчера , один диапазон дат (например, '-1w') или два диапазона дат (например,грамм. '-1w,1w'). Обратите внимание, что в диапазонах дат не может быть пробелов. Допустимые сокращения даты/времени: «w» (неделя), «d» (день), «h» (час), «m» (минута).

создано:сегодня
создано:вчера
обновлено:-1w  — находит задачи, обновленные за последнюю неделю.
due:1w  — находит задачи, подлежащие выполнению на следующей неделе.
due:-1d,1w  — находит задачи со вчерашнего дня до следующей недели.
created:-1w,-30m  — находит задачи, созданные от одной недели до 30 минут назад.
created:-1d updated:-4h  — находит задачи, созданные за последний день, обновленные за последние 4 часа.

<приоритет>

Поиск задач с определенным приоритетом.

Major 8 Major 9001 TRIVIAL

<Тип выпуска>

Найти проблемы с определенным типом выпуска. Обратите внимание, что вы также можете использовать множественное число.

BUG
Задача
Ошибки 8 Задачи

  • <Разрешение>

    Найти проблемы с конкретным разрешением.

    фиксированные 9001 не могут воспроизводить

    4
  • 4
  • Найти проблемы с определенным статусом.

    c:

    Поиск проблем с определенными компонентами. Вы можете выполнять поиск по нескольким компонентам.

    Обратите внимание, что между "c:" и именем компонента не должно быть пробелов.

    c:security  — находит проблемы с компонентом, имя которого содержит слово «security».

    v:

    Поиск проблем с определенной версией Affects.Чтобы найти все проблемы, относящиеся к «основной» версии, используйте подстановочный знак '*' .

    Обратите внимание, что между "v:" и названием версии не должно быть пробелов.

    9001

    v: 3.0

    V: 3.0 - Находит проблемы, которые соответствуют следующим версиям (например):

    • 3.0

    • 3,04

    • 3.0 EAP

    • 3.0 Beta

      ... Но не будет соответствовать следующие версии (например):

    • 3.0.1

    • 3.0.0.4

      То есть он будет соответствовать любой версии, которая содержит указанную вами строку, за которой сразу следует пробел, но не будет соответствовать версиям, которые не содержат пробела сразу после указанной вами строки.

    и далее:

    Поиск проблем с определенными исправлениями для версий. То же, что и v: (см. выше).


    *

    Подстановочный знак '*' .Может использоваться с v: и ff: .

    v:3.2*  — находит любую задачу с номером версии (например):

    Искать во всех Jira

    1. Начать поиск

    1. Выберите Фильтры на панели навигации.
    2. Выберите  Расширенный поиск проблем .
    tip/restingСоздано с помощью Sketch.

    Нажмите / , затем введите на клавиатуре, чтобы быстро перейти к расширенному поиску.


    2. Определите критерии поиска

    Вы можете использовать либо базовый  , либо расширенный JQL режимы поиска, чтобы определить критерии поиска.

    Базовый поиск

    Базовый — это режим поиска по умолчанию в Jira, который будет работать для большинства распространенных запросов. Этот режим предоставляет удобные фильтры, которые позволяют определять сложные запросы без знания JQL (Jira Query Language).

    Если вы уже находитесь в расширенном режиме поиска   JQL , выберите Переключиться на базовый справа от фильтров поиска, чтобы получить доступ к основному режиму.

    Расширенный поиск JQL

    Этот режим позволяет указать расширенные критерии, которые нельзя определить в других поисковых запросах (например, предложение ORDER BY ) с использованием JQL (Jira Query Language). Выберите Switch to JQL справа от фильтров поиска, чтобы получить доступ к этому режиму.

    Дополнительные сведения об использовании JQL см. в разделе Расширенный поиск.

    3. Изменение представления результатов поиска

    После выполнения поиска в проекте или в расширенном поиске можно изменить способ отображения результатов, изменив представление, порядок сортировки и отображаемые столбцы.

    Выберите представление списка или подробностей

    Представление списка — это представление, в котором каждая проблема представляет собой строку, а сведения о ней — в столбцах (аналогично электронной таблице). В подробном представлении проблемы отображаются слева, а сведения о выбранной проблеме — справа.

    • В расширенном поиске выберите переключатель вида ( или ) в правом верхнем углу экрана поиска и выберите  Представление списка  или Представление подробностей .

    • Если вы работаете над проектом, выберите Представление в виде списка или  Подробное представление , чтобы изменить вид результатов поиска.

    Изменить порядок сортировки

    В представлении списка щелкните имя столбца, чтобы изменить порядок сортировки.

    В подробном представлении выберите ˅справа от Упорядочить по  над списком проблем и найдите поле, чтобы установить порядок.

    Показать/скрыть столбцы в представлении списка

    Нажмите Столбцы  над результатами поиска справа и выберите столбцы, которые хотите отобразить.

    4. Редактировать проблемы в результатах поиска

    Навигатор задач позволяет вам действовать по отдельным проблемам или всему набору проблем, найденных в результате поиска.

    Отдельные проблемы

    • Просмотр проблемы:  Нажмите на ключ или название проблемы.
    • Действие по отдельным проблемам : наведите указатель мыши на строку проблемы, нажмите  еще  (•••) для этой проблемы, затем выберите вариант.

    Все вопросы в результатах поиска

    • Экспорт результатов поиска в различные форматы, такие как Excel и XML:  Выберите Ex порт () и выберите нужный формат.
    • Поделитесь результатами поиска:  Нажмите  поделиться  (), затем введите данные получателя.
    • Создать RSS-канал:  Выбрать  Ex порт  ()   > RSS  или  RSS (с комментариями) .
    • Массовое изменение проблем в результатах поиска : Нажмите   больше   (•••) над результатами поиска, затем выберите Массовое изменение все проблемы
    tip/restingСоздано с помощью Sketch.

    Более подробное объяснение того, что вы можете делать с проблемами в результатах поиска, см. в разделе Работа с результатами поиска.

    5. Сохраните результаты поиска

    Если вы часто выполняете один и тот же поиск, вы можете сохранить его как фильтр, чтобы вам не приходилось каждый раз заново определять критерии поиска вручную.

    1. Нажмите  Сохранить как  в верхней части страницы результатов поиска
    2. Введите имя фильтра и выберите например  Мои открытые вопросы О которых я сообщил Недавно просмотренные и  Все вопросы .

      6. Печать результатов поиска

      После того, как вы запустили критерии поиска и остались довольны результатами поиска, вы можете распечатать их, чтобы заполнить физические доски задач и отслеживать прогресс, тем самым повышая производительность вашей команды. Вы можете распечатать результаты в виде списка, чтобы легко просмотреть свои проблемы, или с подробными сведениями о проблеме, чтобы копнуть глубже.

      Чтобы распечатать результаты поиска:

      1. Выберите  Экспорт  () в правом верхнем углу.
      2. Выберите Распечатать список (только в расширенном поиске) или Распечатать детали .

      Оптимизация поисковых запросов InstantSearch.js | Алголия

      Каждое нажатие клавиши, отправленное в индекс Algolia или мультииндекс, считается одним поисковым запросом. Чтобы уменьшить количество запросов, отправляемых в Algolia, и, возможно, уменьшить выставление счетов, вы можете «отклонить поисковые запросы».

      Что влияет на использование поисковых запросов

      Ваше использование зависит от факторов, влияющих на объем поисковых запросов, таких как:

      • Где вы планируете внедрить Алголию? Если вы внедрите как мобильное, так и настольное приложения, использование вашего поискового запроса будет больше, чем если бы у вас было просто настольное приложение.
      • Будете ли вы фиксировать только поисковые запросы или захватывать и другие элементы? Ожидайте большего использования поисковых запросов, если вы также используете Algolia для захвата других элементов, таких как навигация по страницам категорий, решения для обнаружения и другие реализации, такие как маркетинговые целевые страницы и общие виджеты.

      Как оптимизировать использование поисковых запросов

      Вы можете внести изменения как во внешний интерфейс , так и во внутреннюю реализацию , чтобы убедиться, что поисковый запрос используется по назначению.

      Оптимизируйте поисковые запросы в интерфейсной реализации

      Чтобы узнать, как оптимизировать количество поисковых запросов, используйте консоль инструментов разработчика браузера для проверки вызовов Algolia API.

      Проверка по нажатию клавиши

      Введите в строке поиска и посмотрите, сколько вызовов API отправляется в Algolia при каждом нажатии клавиши .

      • По умолчанию для каждого нажатия клавиши и индекса выполняется один запрос.
      • Если вы используете федеративный поиск, у вас есть отдельные запросы для каждого запрошенного индекса. Сравните количество поисковых запросов по трем элементам — вызовы API, количество нажатий клавиш и результаты.

      • Если у вас больше запросов, чем отображаемых индексов, они могут дублировать запросы к одному и тому же индексу или запрашивать индексы, которые не отображаются.
      • Если у вас есть неоптимизированный поисковый запрос с несколькими индексами, вы уже успешно используете конечную точку с несколькими запросами (федеративный поиск использует несколько индексов).
      • Если вы не группируете запросы в один сетевой запрос, все запросы размещаются на отдельных строках и оплачиваются отдельно.
      • Если у вас есть оптимизированный поисковый запрос с несколькими индексами и пять разных запросов, конечная точка с несколькими запросами группирует все пять разных запросов по разным индексам.
      Проверка по щелчку фасета

      Если у вас есть фасеты на странице результатов поисковой системы, проверьте, сколько поисковых запросов отправляется при применении фасетов. Должен быть только один.

      Проверка при загрузке страницы
      • Очистите кеш браузера и перезагрузите страницу .Были ли отправлены какие-либо запросы в Алголию? Если да, проверьте, отображаются ли какие-либо результаты Algolia на странице по умолчанию. Возможно, запрос отправляется для заполнения содержимого страницы, как на страницах категорий.
      • Если результаты, предоставленные Algolia, не отображаются на странице, это может быть избыточный запрос . Вы можете по своему усмотрению удалить запрос.
      Проверьте, используете ли вы конечную точку с одним или несколькими запросами

      То, как вы запрашиваете Алголию, важно и может иметь большое значение для вашего счета.Каждая строка на вкладке Network инструмента разработчика вашего браузера называется «сетевым запросом».

      • Сетевой запрос, начинающийся с «query» , означает, что на один индекс был отправлен только один запрос.
      • Сетевой запрос, начинающийся с «запросов», означает, что два или более запросов сгруппированы в один сетевой запрос, и он либо используется для поиска по нескольким индексам, либо выполняет поиск по одному индексу, но должен выполнять несколько запросов. Примером поиска по одному индексу с несколькими запросами является использование динамических фасетов, которые могут вызвать дополнительный поисковый запрос.

      Оптимизация необходима, если у вас есть реализация многоиндексного поиска и мало обращений к конечной точке с несколькими запросами. У Algolia есть клиенты API, которые помогут вам оптимизировать использование конечных точек с несколькими запросами, включая API для InstantSearch и интерфейсных библиотек, таких как Magento.

      Проверка ожидаемых признаков использования
      • Проверка на линейный рост количества запросов с течением времени . Изучите график в разделе Monitoring > Usage на панели инструментов.
      • Проверка линейного роста в Analytics для поисковых запросов по сравнению с количеством пользователей . Большое количество поисковых запросов на пользователя может означать:
        • У вас есть внутренняя реализация.
        • У вас мало пользователей.
        • У вас есть ошибка, которая отправляет слишком много запросов на одно нажатие клавиши.
        • Ваш поиск используется более широко, чем первоначально. Например, после первоначальной области поиска, была ли Алголия теперь реализована на страницах категорий или она была расширена на новую страну? Это может привести к увеличению поисковых запросов.
      • Проверка аномальных всплесков в поисковых запросах. Например, есть ли увеличение во время праздников или сезонов распродаж?
      • Сравните поисковых запросов и среднее количество посетителей . Это сравнение зависит от вашего варианта использования и опыта поиска. Например, если вы используете Algolia для поиска и , у вас будет больше запросов на пользователя. И количество запросов, которые вы вводите, зависит от того, насколько заметно отображается панель поиска.
      Проверьте, не используете ли вы Algolia расширенно

      Проверьте, используется ли Algolia в нескольких доменах за пределами первоначальной области.

      Проверьте Analytics на панели инструментов, чтобы увидеть самые популярные поисковые запросы
      • Проверьте, не помечено ли большое количество поисков как «пустой поиск». Это означает, что большая часть использования идет на просмотр страницы контента.
      • Проверьте вкладку Searches , чтобы узнать, есть ли фильтры для запросов «пустого поиска» на основе категорий.Это означает, что Algolia широко используется для фильтров и страниц категорий. Если изначально это не было предусмотрено, это могло бы объяснить высокий уровень использования поисковых запросов.
      Проверка на наличие ботов, сканирующих ваш сайт

      Боты Google могут вызвать увеличение поисковых запросов.

      Оптимизируйте поисковые запросы в серверных и собственных мобильных реализациях

      В зависимости от вашей реализации вам может потребоваться использовать внутренние инструменты для расследования.

      Проверьте использование каждой конечной точки поиска , просмотрев входящие операции API в разделе Monitoring > Operations > API Calls панели управления Algolia.Если вы используете поиск по нескольким индексам и к конечной точке с несколькими запросами поступает мало вызовов, есть возможности для оптимизации.

      Чтобы начать использовать конечную точку с несколькими запросами, используйте клиенты API Algolia или интерфейсные библиотеки, такие как InstantSearch для федеративного поиска или Magento 2.

      Использование REST для вызова API  | Программируемая поисковая система  | Разработчики Google

      В этом документе описывается, как использовать JSON API пользовательского поиска.

      Создание запроса

      REST, или передача репрезентативного состояния, в пользовательском поиске JSON API несколько отличается от традиционного REST. Вместо предоставления доступа к ресурсам API предоставляет доступ к службе. В результате API предоставляет единый URI, который действует как конечная точка службы.

      Вы можете получить результаты для определенного поиска, отправив HTTP GET запросить его URI. Вы передаете детали поискового запроса как параметры запроса.Формат URI JSON API пользовательского поиска:

      .
        https://www.googleapis.com/customsearch/v1?[параметры]
        

      Три запроса [параметров] требуются для каждого поискового запроса:

      • Ключ API — используйте параметр запроса ключа для идентифицировать ваше приложение.
      • Идентификатор программируемой поисковой системы — используйте cx , чтобы указать Программируемая поисковая система, которую вы хотите использовать для выполнения этого поиска.Поисковик должен быть создан с помощью Панели управления Примечание. Идентификатор поисковой системы (cx) может иметь другой формат (например, 8ac1ab64606d234f1)

      • .
      • Поисковый запрос — используйте параметр запроса q , чтобы указать выражение поиска.

      Все остальные параметры запроса являются необязательными.

      Вот пример запроса, который ищет тестовая программируемая поисковая система для лекций :

       ПОЛУЧИТЬ https://www.googleapis.com/customsearch/v1?key=INSERT_YOUR_API_KEY&cx=017576662512468239146:omuauf_lfve&q=lections 
      Примечание: Ограничение на длину поискового запроса должно быть в пределах 2048 символов.

      Параметры запроса

      Существует два типа параметров, которые вы можете передать в своем запросе:

      • Параметры, специфичные для API — определяют свойства вашего поиска, например поисковое выражение, количество результатов, язык и т. д.
      • Стандартные параметры запроса — определите технические аспекты вашего запроса, такие как API-ключ.

      Все значения параметров должны быть закодированы в URL.

      Параметры запроса API

      Параметры запроса, которые применяются конкретно к JSON API пользовательского поиска и определяют поисковый запрос обобщается в ссылка.

      Стандартные параметры запроса

      Параметры запроса, применимые ко всем операциям JSON API пользовательского поиска, задокументированы по адресу Системные параметры.

      Данные ответа

      Если запрос выполнен успешно, сервер отвечает кодом состояния HTTP 200 OK . и данные ответа в формате JSON.Вы можете посмотреть данные ответа Структура в ссылке.

      Данные ответа представляют собой объект JSON, который включает три типа свойства:

      • Метаданные, описывающие запрошенный поиск (и, возможно, связанные поисковые запросы)
      • Метаданные, описывающие программируемую поисковую систему
      • Результаты поиска

      Подробное описание каждого свойства см. ссылка.

      Метаданные поискового запроса

      Метаданные поиска включают:

      • url недвижимость, которая имеет информация о шаблоне OpenSearch, используемом для результаты, возвращенные в этом запросе.
      • запрашивает свойство , которое представляет собой массив объекты, описывающие характеристики возможных поисков. Имя каждого объект в массиве является либо именем роли запроса OpenSearch, либо одним из двух пользовательские роли, определенные этим API: предыдущая страница и следующая страница . Возможные объекты роли запроса включают:
        • запрос : Метаданные, описывающие запрос для текущего набора Результаты.
          • Эта роль всегда присутствует в ответе.
          • Это всегда массив с одним элементом.
          • nextPage : метаданные, описывающие запрос, который будет использоваться для следующего страница результатов.
            • Эта роль отсутствует, если текущие результаты являются последней страницей. Примечание: Этот API возвращает только первые 100 результатов.
            • Если он присутствует, это всегда массив только с одним элементом.
        • предыдущая страница : метаданные, описывающие запрос для использования для предыдущая страница результатов.
          • Отсутствует, если текущие результаты являются первой страницей.
          • Если он присутствует, это всегда массив только с одним элементом.

      Метаданные поисковой системы

      Свойство контекста содержит метаданные, описывающие поисковую систему. который выполнил поисковый запрос. Он включает в себя название поисковой системы и любые фасетные объекты, которые он предоставляет уточнение поиска.

      Результаты поиска

      Массив элементов содержит фактические результаты поиска.Поиск результаты включают URL-адрес, заголовок и текстовые фрагменты, описывающие результат. В кроме того, они могут содержать расширенный фрагмент информация, если применимо.

      Если результаты поиска содержат свойство рекламных акций , оно содержит набор рекламных акций.

      REST из JavaScript

      Вы можете вызывать JSON API пользовательского поиска с помощью REST из JavaScript, используя обратный вызов параметр запроса и функция обратного вызова. Это позволяет вам для написания многофункциональных приложений, которые отображают данные программируемой поисковой системы без написания каких-либо код на стороне сервера.

      В следующем примере этот подход используется для отображения первой страницы поиска. результаты запроса автомобилей :

        
        <голова>
          Пример пользовательского поиска JSON API
        
        <тело>
          <дел>
          <скрипт>
            функция hndlr(ответ) {
            for (var i = 0; i < response.items.length; i++) {
              элемент var = response.items[i];
              // в производственном коде в item.htmlTitle должны быть экранированы объекты HTML.document.getElementById("content").innerHTML += "
      " + item.htmlTitle; } }