Tren Mesin Pencari

Tren Mesin Pencari

Tren pertama

Dulu, mesin pencari yang menjadi pilihan saya adalah HotBot. Sebelum mengenal Google, HotBot saya sukai karena menyediakan fitur boolean operator. Dengan HotBot kita bisa memakai AND atau OR untuk mengkustomisasi query kita. Selain HotBot, ada juga Altavista dan Yahoo, serta Google. Mesin pencari yang muncul di dot com boom pertama ini tidak memberikan fitur macam-macam selain berusaha membantu pengguna internet untuk menemukan apa yang hendak dicari di web yang mulai berkembang tak terkontrol. Ini adalah tren pertama, tren pencarian horisontal tanpa spesialisasi apapun kecuali relevansi.

Tren kedua

Semakin menumpuknya data di web membuat sekedar menemukan teks tak lagi hip/keren. Pengguna internet mendambakan sesuatu yang lebih. Mereka tahu ada bermacam-macam jenis data di internet. Meskipun semua berbentuk teks, data ini mempunyai makna tertentu yang berhubungan erat dengan apa yang hendak dicari pengguna. Di titik inilah muncul vertical search. Pencarian yang mengkhususkan pada satu bidang atau topik saja.Misalnya: properti, elektronik, dan sebagainya. Contoh-contoh nyata misalnya: google image search, google blog search, krugle (untuk pencarian dalam source code), dll

Tren ke depan

Ada beberapa kemungkinan yang bisa terjadi dengan tren mesin pencari di masa depan. Berikut ini kita bahas satu persatu.

Yang pertama adalah semantic search. Semantik bisa diartikan dengan penuh makna, jadi alih-alih sekedar teks akan ada makna tambahan yang melekat di teks tersebut. Misalnya kumpulan angka bisa bermakna nomor telepon, dua kata bisa saja sebuah nama orang atau judul buku.

Semantik web sendiri sepertinya masih mengalami tarik ulur. Walau pun infrastuktur tampak sudah tersedia, tetap saja semantik web yang pernah dideskripsikan oleh Tim Berners — Lee tak kunjung datang. Mungkin karena bentuk semantik dan perkakas pemberi semantik yang tak kunjung membumi. Semantik web sepertinya masih dikonsumsi di tingkatan geek. Entah kapan semantik web bisa terwujud, kita lihat saja pendekatan mana yang akan lebih dulu menang. Pendekatan top down (machine tagged atau machine intensive – usaha pemberian semantik yang tidak banyak melibatkan manusia alias lebih mengeksploitasi mesin) atau bottom up (human tagged – usaha pemberian semantik yang melibatkan tenaga manusia secara intensif). Selama semantik web belum terwujud maka semantic search pun akan tertunda kedatangannya. Contoh: Spock.com yang mengkhususkan diri pada pencarian orang. Spock memanfaatkan beberapa data di web yang sudah diberi “tag” sebagai data persona, misalnya: LinkedIn. Selain Spock, ada juga Hakia dan Powerset yang juga merambah ke ranah semantik, bahkan dengan mencoba mengeksplorasi bahasa natural (natural language) — bahasa yang mirip dengan bahasa sehari-hari.

Yang kedua adalah collaborated search dan open search. Hal ini didasari oleh metode pencarian sudah mencapai titik saturasi, paling tidak untuk horisontal search.Vertical search sendiri tidak dapat berkembang pesat tanpa kerjasama pemilik data. Oleh karena itu bentuk search yang mungkin lebih subur berkembang adalah collaborated search atau pencarian dengan sistem kerjasama. Dimana sebuah mesin pencari yang sudah established membuka diri, membuat pemilik data atau yang lebih tahu tentang detil data untuk menambahkan atribut-atribut baru atau yang lebih tepat. Kepentingan kolaborasi, memunculkan policy atau bentuk kerjasama yang strategis: open search. Dalam open search, search engine meminjamkan infrastrukturnya termasuk “algoritma” pencarian, dan relevancy scoring. Sementara visualisasi, penambahan atribut data spesifik dan sebagainya dilimpahkan kepada partner. Inilah yang diinisiasi oleh Yahoo!BOSS

Hal tersebut adalah opsi yang advance, untuk versi minimalis, partner hanya diperkenankan untuk melengkapi hasil pencarian yang dihasilkan oleh search engin dengan data-data pribadi-nya. Hal ini membuat hasil pencarian yang sebelumnya hanya berupa judul, dan summary bisa dilengkapi dengan data finansial (khusus untuk item institusi profit), jadwal putar film (untuk judul film baru), catatan box office (untuk film lama), atau portofolio kerja (khusus item bertipe “person”). Hal ini sudah diawali dengan diluncurkannya Yahoo Search Monkey

Jadi, kira-kira akan jadi seperti apa mesin pencari di masa depan? Bagaimana dengan peluang mesin pencari di Indonesia? Yang terakhir ini akan coba kita singgung sedikit di lain hari 😉

Credits: celetukan @rampok di Plurk.

12 thoughts on “Tren Mesin Pencari

  1. sebagai awalnya mendingan kita buat engine sematics khusus bahasa indonesia dulu. diluar sana juga yang namanya semantic engine semua bertumpu pada bahasa inggris. engine parser, matematika, probabilitas, perhitungan inferensia, fuzzy logic, neural… wakakaka.

  2. @rama
    Rupanya kamu lebih tertarik dengan pendekatan top down ya? Sepertinya kita perlu sekolah bahasa dulu atau mengundang pakar bahasa untuk bekerjasama membuat semantic engine bahasa indonesia. Lalu bagaimana dengan bahasa frenster dan myspace. Web d masa depan sepertinya akan ddominasi bahasa aQ dan kamyu 😉

  3. Topiknya berat…

    aku dulu pernah belajar Web Mining (pas kuliah, diajar sama dosen edaaannnnn….), pernah dapet semantic juga. Kesimpulannya : susah..!!!

    Aku lebih tertarik ke ide “collaborated search dan open search”, tapi harus dengan trusted partner donk, kalo si partner span gmn ?

  4. gak bisa ngandelin partner gitu sepenuhnya mas.. coz itu kan core processnya. Saya lebih setuju sama open search. collaborative search tapi ngandelin lebih dari 3 partner.. tapi modalnya mahal yah.. hehehe.

  5. Sangat menarik pembahasannya,kalau menurut saya, search engine dikemudian hari mungkin akan ada beberapa kategori, yang selama ini search engine hanya mengandalkan satu kata atau beberapa kata untuk searching. Dilihat dari customer behavior, bahwa mencari sesuatu di internet kalau tidak tahu kata kuncinya akan wasting time, dan butuh effort yang lebih alias sabar untuk mendapatkan sesuatu yang diinginkan.

    Konsepnya bukan lagi vertikal (topdown), tetapi horizontal(classified). Jadi ketika ingin mencari sesuatu, lebih terarah dan tentunya tidak membuang banyak waktu, sebagai contoh; ingin mencari gambar, temen-temen yang bekerja di Advertising akan mencari gambar di gettyimages atau corbis atau yang lainnya, karena di website tersebut khusus untuk gambar apapun dan dapat dicari melalui kategori. Walaupun mungkin didalam search engine seperti yahoo atau google atau yang lainnya ada fasilitasnya, tetapi hanya header text yang akan muncul di tampilan search

    Selain konsepnya, yang kedua adalah bagaimana search engine tersebut mempunyai AI(artificial intelligent), maksudnya adalah ketika mencari sesuatu, tidak hanya dalam salah satu bahasa, tetapi website dengan bahasa yang lain langsung dapat men-translate bahasa tersebut sesuai dengan yang kita inginkan. Dan mungkin masih banyak lagi kemungkinan2 yang lain, karena customer behavior setiap generasi selalu berubah dan dituntut serba cepat dan akurat. 🙂

  6. Semantic web untuk orang geek? sepertinya memang saat ini keadaannya seperti itu.
    Terlebih lagi di Indonesia masih banyak yang awam internet tentunya.

  7. Saya sih sudah cukup puas dengan Google yang sekarang, namun bila dibantu fitur pencarian dalam berbagai bahasa mungkin bisa membantu.

    Tren selanjutnya, selain semantik, adalah vertical search, seperti yang Gia Josie bilang. Pencarian foto atau audio.

    @Rama – Aku juga setuju dengan collaborated search, ada yang sedah berusaha membangun search engine berdasarkan data Social Bookmarking service. Namun, seperti yang kita ketahui, faktornya untuk dipermainkan masih banyak.

  8. @Ivan memang semua harus di-research dulu, biar gak salah langkah ke depannya. Tapi tren masa depan kita juga yang menentukan :p

Comments are closed.

Comments are closed.