Женщины Рунета в поиске ленивее мужчин
Согласно
исследованию Яндекса
, женщины почти по всем количественным параметрам поискового поведения отстают от мужчин. У них меньше количество запросов в сутки (6 против 6,1 у мужчин), количество запросов за поисковую сессию (2,2 против 2,3), на 1% выше доля сессий из одного запроса (у обоих полов таковые составляют больше половины), на 3% меньше доля уникальных запросов.
Источник:Roem.ru
исследованию Яндекса
, женщины почти по всем количественным параметрам поискового поведения отстают от мужчин. У них меньше количество запросов в сутки (6 против 6,1 у мужчин), количество запросов за поисковую сессию (2,2 против 2,3), на 1% выше доля сессий из одного запроса (у обоих полов таковые составляют больше половины), на 3% меньше доля уникальных запросов.
Женщины делают меньше ошибок и опечаток и задают более длинные запросы, но, по мнению аналитиков Яндекса, связано это с тем, что женщины копируют в поисковую строку длинные цитаты.
Женщины ленятся адаптировать свои запросы под понимание роботов и чаще разговаривают с машиной на естественном языке, задавая ей вопросы типа "что приготовить на ужин". Они почти в два раза реже, чем мужчины, используют в запросах цифры - а когда используют, это чаще всего возраст детей, даты и номера учреждений.
Женщины ленятся адаптировать свои запросы под понимание роботов и чаще разговаривают с машиной на естественном языке, задавая ей вопросы типа "что приготовить на ужин". Они почти в два раза реже, чем мужчины, используют в запросах цифры - а когда используют, это чаще всего возраст детей, даты и номера учреждений.
Мужчины используют цифры при поиске товаров по артикулам. Латиница присутствует почти в трети мужских запросов и всего в 13% женских, да и то 40% женских запросов с латиницей - это адреса сайтов, введенные в поисковую строку вместо адресной строки браузера, и непереключенная раскладка клавиатуры.
Есть в исследовании и неожиданные выводы. Например, любимый цвет у женщин вовсе не розовый, а коричневый - именно такой чаще всего попадается в женских запросах. Анализ поисковых запросов с точки зрения цели поиска показал, что мужчины чаще интересуются покупками, а женщины хотят "скачать" или "смотреть онлайн".
Не менее интересной, чем выводы исследования, является методика ее проведения. Яндекс определяет пол пользователя вовсе не по соцдем-данным, оставленным при регистрации в его социальных сервисах, как, например, Mail.ru. У Яндекса пол определяет Матрикснет - алгоритм машинного обучения:
Есть в исследовании и неожиданные выводы. Например, любимый цвет у женщин вовсе не розовый, а коричневый - именно такой чаще всего попадается в женских запросах. Анализ поисковых запросов с точки зрения цели поиска показал, что мужчины чаще интересуются покупками, а женщины хотят "скачать" или "смотреть онлайн".
Не менее интересной, чем выводы исследования, является методика ее проведения. Яндекс определяет пол пользователя вовсе не по соцдем-данным, оставленным при регистрации в его социальных сервисах, как, например, Mail.ru. У Яндекса пол определяет Матрикснет - алгоритм машинного обучения:
Чтобы научить Матрикснет понятиям «мужчина» и «женщина», ему надо «показать» достаточное количество тех и других. Но для этого сначала надо отобрать пользователей с известным полом - а это непростая задача. В качестве основы брались данные из профессиональной социальной сети МойКруг — в профессиональной жизни люди чаще указывают о себе правильную информацию.
Дальше данные обезличивались и автоматически сверялись с информацией из других источников. Отбирались только те пользователи, пол которых совпадал во всех источниках — в итоге около 500 тысяч мужчин и около 500 тысяч женщин. Именно по поисковым сессиям этих пользователей и учился Матрикснет — и выявил около трёхсот важных закономерностей.
Из этих закономерностей Матрикснет построил сложную математическую формулу. По ней и определяется пол пользователя.
Источник:Roem.ru
Похожие новости
- [Перевод] Postman логирует все ваши секреты и переменные окружения
- Math Agency: Google AI Mode: новая модель поиска, которая меняет всё
- Атака клонов или темная сторона Open Source
- А вам точно нужно делать и продвигать приложение? Два главных вопроса бизнесу перед разработкой
- Гайд по криптостойкости, как защитить наши данные
- [Перевод] Взлом моей машины, и, вероятно, вашей — уязвимости в приложении Volkswagen
- [Перевод] ПОСТРОЕНИЕ ДОВЕРИЯ К ИИ: как блокчейн повышает целостность, безопасность и конфиденциальность данных
- Конкурс — дело тонкое: механики, которые работают у застройщиков (и не вызывают кринж у аудитории)
- Кризис идей: что делать, если не растут продажи на маркетплейсе
- От ручного труда к автоматизированным системам: польза для кредитных организаций