Текст книги "Рефераты, курсовые и дипломные работы: Методика подготовки и оформления"

2.4. Поиск информации в Интернете

В самых общих чертах поиск можно определить как упорядоченную последовательность действий, которые вы должны выполнить, когда сталкиваетесь с необходимостью найти интересующую вас информацию. Системный подход к этой задаче сделает ваш поиск и квалифицированным, и успешным. Кроме того, это поможет ответить на вопрос “Почему ничего не найдено?” и избавит от терзаний, вызванных опасениями, все ли найдено по данной теме.

Определение вопроса

Вопрос (question) – это то, на что вы хотите получить ответ; запрос (query) – это то, что вы вводите в компьютер, и это совершенно разные вещи.

Вопрос формулируется на естественном языке, и только вы способны это сделать, так как только вам известен контекст. Библиотекари могут вам помочь, но уже на этапе превращения вопроса в запрос.

Выбор источника информации

Уяснив для себя проблему, вы должны решить, где искать, если выбор не предопределен какими-то обстоятельствами. Иногда вы будете ограничены возможностями, имеющимися в вашей организации, или соображениями стоимости. Тем не менее следует иметь представление о том, чего вы при этом лишаетесь.

К общим заблуждениям относится стремление полагаться исключительно на базы данных из-за удобства использования или доступности, но ни одна из баз данных не является всеобъемлющей. Например, в биомедицинской библиографической базе данных MEDLINE нет книг, большинство статей попадают туда не раньше чем через 4 месяца и очень редки ссылки на тезисы конференций.

Выбор базы данных включает такие важные этапы:

♦ определите, к какому этапу цикла публикации относится информация нужного вам типа, и сопоставьте, что важнее: ее современность или качество;

♦ используйте третичные источники, чтобы найти возможные источники информации;

♦ решите, достаточно ли будет “указателей” (типа ссылок) или необходима фактическая информация (полные тексты статей), т. е. сделайте выбор между справочной и исходной базой данных;

♦ обдумайте характерные особенности каждого возможного источника информации и определите, где поиск будет наиболее успешным – в базе данных или менее упорядоченных источниках (например, Web).

При оценке источника информации приходится выбирать между его современностью (свежестью) и качеством. Качество обеспечивается при помощи рецензирования, редактирования и общественного мнения, хотя, с другой стороны, электронная почта и компьютерные средства доставляют информацию быстрее, а конференции и другие форумы доносят новости до читателей оперативнее, чем статьи.

Новизна информации – очень сильный довод при оценке источника, но учтите, что она становится фактически бесполезной, если для применения результатов самых современных исследований требуются недоступные вам средства. С другой стороны, источники почтенного возраста и с хорошей репутацией могут содержать общеизвестные сведения, на поиск которых не стоило тратить силы.

С течением времени информация проходит определенный цикл, длительность которого определяется конкретными обстоятельствами. Например, результаты исследований могут сообщаться неформально, докладываться на конференциях, заноситься в библиографические базы данных, переоформляться и комментироваться другими авторами.

На результаты, факторы времени, участников этого процесса и отношения между ними сильно влияет используемая технология передачи информации. Например, авторы могут представлять свои работы сразу в общедоступные базы данных и обнародовать их через Интернет без задержек, характерных для традиционных форм публикации.

Результативность поиска зависит от понимания этого цикла: к какой стадии обратиться, какие инструменты имеются для поиска на данной стадии и в чем ограниченность выбранного подхода. Например, обратившись в базу данных типа MEDLINE, вы должны понимать, что найдете информацию, которая появилась в литературе, по крайней мере, несколько месяцев назад, но не найдете тезисов последних конференций.

Рассмотрим, какие источники можно найти на каждой стадии цикла публикации.

Источники, которые содержат информацию о самых ранних этапов работы, когда она только началась или находится и стадии подготовки.

Как правило, это источники, печатные или электронные, в которых результаты работы впервые представляются в формальном виде.

Источники, в которых первичную информацию каталогизируют, упорядочивают, переоформляют, представляют в сжатом виде или по-другому повышают ее ценность. Эти источники делают более удобным поиск и оценку первичной информации.

Источники, которые каталогизируют, упорядочивают и дают рекомендации по работе с вторичной (иногда и с первичной) информацией. Они необходимы, так как сейчас появились тысячи справочных и исходных (документальных) баз данных. Третичный источник поможет вам выяснить, существует ли где-нибудь база данных, в которой есть тезисы последней конференции по вашей тематике.

При поиске информации в Интернет, безусловно, чаще всего вы будете пользоваться базами данных, поэтому задержимся на некоторых важных моментах.

База данных – это набор записей, состоящих из нескольких полей, который является поэтому идеальной структурой для каталога неструктурированных источников информации. Если вы решили пользоваться определенной справочной базой данных, вам необходимо знать ее организацию. Кстати, WWW в целом не может считаться базой данных по ряду признаков, так как, например, ее записи (Web-страницы) отличаются по структуре, а Web-узлы – по качеству и возрасту информации.

К важным характеристикам справочных баз данных относятся:

♦ охватываемая сфера: тематика, типы источников, насколько полно представлен каждый источник, охватываемый период времени;

♦ структура и содержание записи, возможность обращения к отдельным полям: из каких полей состоит запись, как они организованы, по каким из них можно проводить поиск;

♦ размер: сколько записей в базе данных, средний размер одной записи;

♦ современность и обновление информации: сколько времени проходит между публикацией статьи и появлением соответствующей записи в базе данных, как часто добавляются новые записи в базу данных;

♦ качество: кто несет ответственность за базу данных и какой контроль ее качества предусмотрен;

♦ способы поиска: поиск при помощи произвольного текста или при помощи упорядоченной индексирующей системы (управляемый словарь);

♦ рекомендации по методике поиска, документация, оперативная справка: обычно обеспечивается в печатном или электронном виде изготовителем или поставщиком;

♦ стоимость: в зависимости от условий доступа.

Базы данных могут также различаться по характеру информации в них: содержат ли они указатели на другую информацию (справочная информация) или фактически саму информацию (исходные данные). Существует, например, разница между MEDLINE и базой данных полных текстов статей, указанных в MEDLINE, которая находится в стадии развития.

При этом базы данных обоих типов могут содержать информацию, находящуюся на разных стадиях цикла публикации. Например, данные в ERRIC помещают сами исследователи, что делает эту базу данных первичным источником. Содержимое же другой базы данных – Current Contents – формируется сотрудниками Института научной информации (Institute for Scientific Information, USA), которые извлекают его из журналов, и поэтому Current Contents – вторичный источник.

Справочные базы данных – это упорядоченные наборы указателей. Обычно справочная база данных является лишь первым этапом поиска. Например, часто найдя в TECH (библиографической базе данных по технике и прикладным наукам, включая аэрокосмические исследования, автоматику, компьютерные науки, электротехнику, энергетику, телекоммуникации, оптику) рефераты нужных статей, вы понимаете, что необходимо отыскать и прочитать сами статьи, хотя иногда бывает достаточно и рефератов.

Исходные базы данных – это упорядоченное собрание самих данных или источников информации. Журнальный фонд библиотеки можно рассматривать как исходную базу данных в печатной форме, а ее электронным аналогом была бы база данных полных текстов статей.

Сейчас базы данных этого типа уже не редкость. Например, в online-коллекции фирмы Ovid Technologies (http:// www.ovid.com) имеется 300 журналов, причем при поиске возможен переход между библиографическими и полнотекстовыми базами данных, а также выбор и изменение масштаба отдельных графических элементов. Кстати, многие из функциональных возможностей баз данных, упоминаемых ниже, предложены этой фирмой.

Другой крупный разработчик электронных баз данных– UMI (http://www.umi.com) – предлагает online-библиотеку ProQuestDirect, в которой 120 журналов, причем самая ранняя информация датируется 1987 г. Пользователь может указать, в какой форме должен быть представлен результат: библиографическая ссылка, реферат, полный текст, полный текст с графикой, отсканированные изображения страниц статьи.

Формулировка запроса

Определив свой вопрос и выбрав ресурсы для поиска, вы должны сформулировать запрос, т. е. выразить вопрос на языке, понятном машине.

Для этого следует:

♦ разбить вопрос на понятия, которые будут искаться отдельно, а затем объединить их соответствующими логическими операторами (AND, OR, NOT), если в системе поиска предусмотрены булевы операции;

♦ решить, насколько широко проводить поиск: сделать ли акцент на полноту отклика, т. е. найти все по данной теме, часто получая при этом много ненужной информации, или на точность, т. е. быстро найти очень ограниченную конкретную информацию по теме, теряя некоторые относящиеся к ней важные сведения; заметьте, это будут совершенно разные запросы;

♦ учесть все варианты написания слов и синонимы, если вы ищете при помощи произвольного текста;

♦ выбрать соответствующую тематическую рубрику, если вы пользуетесь управляемым словарем; это эффективнее ключевых слов;

♦ решить, как бы вы ограничили поиск – определенными полями базы данных или выполнили уточняющие и другие специальные функции.

Сейчас поисковые системы предлагают помощь при решении этих задач. Например, в MEDLINE отображение вводимого понятия помогает выбрать соответствующую тематическую рубрику.

Выполнение поиска

При поиске чаще всего применяют первый из описанных ниже методов в силу его простоты. Кроме того, далеко не во всех базах данных реализован управляемый словарь, хотя даже при его наличии пользователям нужно некоторое время, чтобы убедиться в его несомненных преимуществах и пользоваться им наряду с привычными ключевыми словами.

Поиск произвольного текста

При таком подходе вы ищете слова, которые были употреблены, например, в заголовках статей и рефератах, перебирая все варианты написания и синонимы. Очевидно, что вы вряд ли будете уверены, что нашли все возможное, так как автор мог использовать редкий и специфический термин. В некоторых системах поиска алгоритм позволяет вводить набор слов и учитывает некоторые формы слова, например множественное число.

Поиск при помощи управляемого словаря

Для облегчения поиска создатели интернет-ресурсов используют следующую технологию. Создается стандартный иерархический список терминов, представляющих все основные понятия некоторой отрасли науки и смежных дисциплин, и прежде чем добавить ссылку на журнальную статью в справочную базу данных, из этого списка выбираются термины, характеризующие содержание статьи, после чего они вводятся в запись.

Так организован, например, MeSH – Medical Subject Headings (указатель медицинских рубрик). В его основе лежит следующий принцип – всем статьям об одном и том же предмете присваивается одна и та же стандартная тематическая рубрика, независимо от того, какие именно слова употребил автор.

В этом случае, если вам известна стандартная рубрика, гораздо легче выполнить полный поиск в ее рамках, а найти рубрику, наиболее близко соответствующую введенному вами слову или фразе, помогает функция отображения, которая выдает вам перечень примерно подходящих рубрик, из которого вы уже сами выбираете нужную.

Но в MeSH сделано еще одно технологическое усовершенствование: статьи точно индексируются по наиболее близким к их содержанию рубрикам, однако благодаря иерархичности терминов возможен очень мощный прием поиска, называемый расширением.

Когда вы пользуетесь для поиска некоторым достаточно широким понятием, то статьи, индексированные по более узкому термину, не выбираются; если же применять расширение, то в результат будут включены не только основные статьи, но и относящиеся к подрубрикам, расположенным на один иерархический уровень ниже. В то же время вы можете искать информацию по более узкому понятию и найти именно то, что вам нужно.

Два перечисленных приема, т. е. поиск произвольного текста и поиск при помощи управляемого словаря, не являются взаимоисключающими. Напротив, наиболее эффективные стратегии получаются при их комбинации. Например, можно найти довольно значительное число статей по терминам MeSH, а затем сузить результат за счет выбора части из них по ключевому слову.

Базы данных и прочие источники информации доступны через многие Web-интерфейсы. Некоторые из них бесплатны, а для других необходима регистрация и оплата услуг. В следующих главах найдется достаточно примеров этого.

Оценка результатов поиска

Это необходимый критический этап поиска, которым часто пренебрегают. Вот некоторые полезные критерии для оценки достаточности поиска:

• просмотрите результаты своего поиска, чтобы понять, почему выбраны эти элементы и какую часть составляют нужные, т. е. был ли поиск прицельным;

• не забывайте, что ошибки могли быть допущены на любой стадии поиска.

Например:

• слишком широкая или узкая формулировка запроса вначале;

• выбор не лучшей базы данных для поиска;

• неправильная формулировка запроса (выбор не той рубрики, ошибочное представление о выбранной рубрике, выбор многозначного ключевого слова или сокращения);

• ошибки набора или неправильное применение операторов при вводе стратегии поиска;

• оценка достаточности зависит от того, для каких целей будут использованы результаты поиска. Объем ссылок, необходимый для написания обзорной статьи, будет избыточным, если вам нужны всего лишь несколько хорошо отражающих вашу проблему статей; первые попытки поиска обычно менее точны, чем последующие, когда стратегия уточняется и сфера поиска сужается;

♦ если вам уже известны некоторые из найденных ссылок, но результаты поиска отрицательны, следует предположить наличие ошибки в стратегии. Если вы нашли слишком мало или слишком много, то считайте это первым сигналом о неэффективности поиска.

Не делайте скоропалительных выводов, если ничего (или почти ничего) не найдено. Часто это не является свидетельством отсутствия информации. Обычно доказать отрицательный результат (т. е. отсутствие литературы по этой теме) непросто. Прежде чем прийти к такому заключению, надо попробовать несколько других подходов.

Как правило, гораздо легче идти от широкой стратегии к узкой, чем, наоборот, построить очень узкую стратегию и расширять ее, если найдено слишком мало. Если одновременно используются несколько критериев поиска, попробуйте ослабить или убрать некоторые.

Чрезмерно обширный результат поиска – явление довольно распространенное, часто из-за ошибочного определения проблемы или формулировки запроса. Но что делать, если нашлось 400 действительно хороших ссылок по теме ваших исследований, а вам достаточно 25? Тогда попробуйте:

♦ ограничить поиск дополнительными критериями, предусмотренными системой (для баз данных OVID Technologies это может быть язык или год публикации, тип статьи, объект исследования и др.);

♦ прочитать названия и аннотации и выбрать самостоятельно наиболее подходящие ссылки, хотя это весьма поверхностный подход, не учитывающий полного содержания статьи.

Если вы удовлетворены результатом поиска, запишите стратегию – она может быть неоднократно использована в дальнейшем для поиска более современной литературы.

Говорят, что в Интернете есть все. На самом деле, конечно, это не так. Материалы для размещения в Сети готовят живые люди, и потому там можно найти лишь то, что они сочли нужным (в смысле полезным, или выгодным для себя) опубликовать.

В результате каталогизация имеющихся в Сети ресурсов стала серьезной проблемой. Несмотря на то, что ею занимаются тысячи организаций, проблема не только не приближается к разрешению, но и становится острее. Процент каталогизированных (или индексированных) ресурсов неуклонно падает. В последние два года это падение стало катастрофическим.

Вывод простой: пространство Web быстрее наполняется, чем систематизируется. К сожалению, у нас нет оснований предполагать, что в ближайшее время что-нибудь может измениться к лучшему. В итоге поиск информации в World Wide Web можно считать самой трудной задачей в Интернете. Если вы подключились к Сети с серьезными намерениями, не пожалейте времени для решения этой задачи.

Поисковые каталоги

Взгляните на эту книгу. Она начинается с Содержания и заканчивается Алфавитным указателем. Несмотря на то, что они расположены в разных местах книги и выглядят совершенно по-разному, задача у них одна: помочь найти в книге именно тот раздел, который в данный момент нужен.

Содержание – это пример каталогизации. Читатель выбирает тему, которая ему интересна, и по ней находит номер страницы, где эта тема раскрывается. Алфавитный указатель – пример индексации (по-английски index – это и есть указатель). Читатель находит в указателе нужный термин и получает номер страницы, на которой он встречается.

В Интернете каталоги и указатели различаются технологией подготовки. Над каталогами работают люди, а указатели формируются автоматически. При каталогизации ресурса опытный редактор внимательно просматривает его, определяет, к какой области знаний относится данный ресурс, устанавливает его категорию в этой отрасли и вносит ресурс в каталог.

Самый крупный каталог Интернета – Yahoo! (www.yahoo.com). В нем работают более 150 квалифицированных редакторов. Это большая организация, но и ее усилий хватает лишь на то, чтобы поддерживать каталог на уровне примерно 1 млн ресурсов. Дальнейшее расширение сдерживается необходимостью поддерживать уровень актуальности. Сегодня редакторы Yahoo! заняты не столько наполнением каталога новыми ресурсами, сколько проверкой актуальности ресурсов, каталогизированных ранее.

В российской части Интернета тоже есть несколько каталогов. В недавнем прошлом лучшим считался каталог @Rus (www.atrus.ru), но в последний год он заметно коммерциализировался, поменял направленность и сейчас представляет не столько каталог, сколько группу тематических Web-порталов, собранных под одним доменным именем и посвященных обществу, музыке, спорту, здоровью и т. д.

Поисковые указатели

Поисковые указатели – это автоматизированные системы. Они способны функционировать без участия человека, и потому их знание о подлинных ресурсах Сети намного (на несколько порядков) больше. Количество проиндексированных Web-страниц может измеряться сотнями миллионов.

Работа поискового указателя происходит в три этапа, из которых два первых являются подготовительными и незаметны для пользователя. Сначала поисковый указатель собирает информацию из World Wide Web. Для этого используют специальные программы, аналогичные броузерам. Они способны скопировать заданную Web-страницу на сервер поискового указателя, просмотреть ее, найти все гиперссылки, которые на ней имеются, перейти по указанным в них адресам, скопировать те ресурсы, которые найдены там, снова разыскать имеющиеся в них гиперссылки и т. д.

Подобные программы называют червяками, пауками, гусеницами, краулерами, спайдерами и другими подобными именами. Каждый поисковый указатель эксплуатирует для этой цели свою уникальную программу, которую нередко сам и разрабатывает. Многие современные поисковые системы родились из экспериментальных проектов, связанных с разработкой и внедрением автоматических программ, занимающихся мониторингом Сети.

Теоретически при удачном входе спайдер способен прочесать все Web-пространство за одно погружение, но на это надо очень много времени, а ему еще необходимо периодически возвращаться к ранее посещенным ресурсам, чтобы контролировать происходящие там изменения и выявлять “мертвые” ссылки, т. е. потерявшие актуальность.

Неактуальными называют ресурсы, которые по каким-то причинам перестали существовать (или изменили местоположение), хотя гиперссылки, имеющиеся в других ресурсах, продолжают на них указывать. При использовании “мертвых” гиперссылок мы получаем сообщение от броузера о том, что ресурс не найден.

После копирования разысканных Web-ресурсов на сервер поисковой системы начинается второй этап работы – индексация. В ходе индексации создаются специальные базы данных, с помощью которых можно установить, где и когда в Интернете встречалось то или иное слово.

Считайте, что индексированная база данных – это своего рода словарь. Она необходима для того, чтобы поисковая система могла очень быстро отвечать на запросы пользователей. Современные системы способны выдавать ответы за доли секунды, но если не подготовить индексы заранее, то обработка одного запроса будет продолжаться часами.

На третьем этапе происходит обработка запроса клиента и выдача ему результатов поиска в виде списка гиперссылок. Допустим, клиент хочет узнать, где в Интернете имеются

Web-страницы, на которых упоминается известный голландский механик, оптик и математик Христиан Гюйгенс.

Он вводит слово Гюйгенс в поле набора ключевых слов и нажимает кнопку Найти (Search). По своим базам указателей поисковая система в доли секунды разыскивает подходящие Web-ресурсы и формирует страницу результатов поиска, на которой рекомендации представлены в виде гиперссылок. Далее клиент может пользоваться этими ссылками для перехода к интересующим его ресурсам.

Все это выглядит достаточно просто, но на самом деле здесь есть проблемы. Основная проблема современного Интернета связана с изобилием Web-страниц. Достаточно ввести в поле поиска такое простое слово, как, например, футбол, и российская поисковая система выдаст несколько тысяч ссылок, сгруппировав их по 10–20 штук на отображаемой странице.

Несколько тысяч – это еще не так много, потому что зарубежная поисковая система в аналогичной ситуации выдала бы сотни тысяч ссылок. Попробуйте найти среди них нужную! Впрочем, для рядового потребителя совершенно все равно, выдадут ему тысячу результатов поиска или миллион. Как правило, клиенты просматривают не более 50 ссылок, стоящих первыми, и что там делается дальше, мало кого беспокоит.

Однако клиентов очень и очень беспокоит качество самых первых ссылок. Клиенты не любят, когда в первом десятке встречаются ссылки, утратившие актуальность, их раздражает, когда подряд идут ссылки на соседние файлы одного и того же сервера. Самый же плохой вариант – когда подряд идут несколько ссылок, ведущих к одному и тому же ресурсу, но находящемуся на разных серверах.

Клиент вправе ожидать, что самыми первыми будут стоять наиболее полезные ссылки. Вот здесь и возникает проблема. Человек легко отличает полезный ресурс от бесполезного, но как объяснить это программе?! Поэтому лучшие поисковые системы проявляют чудеса искусственного интеллекта в попытке отсортировать найденные ссылки по качеству их ресурсов. И делать это они должны быстро – клиент не любит ждать.

Строго говоря, все поисковые системы черпают исходную информацию из одного и того же Web-пространства, поэтому исходные базы данных у них могут быть относительно похожи. И лишь на третьем этапе, при выдаче результатов поиска, каждая поисковая система начинает проявлять свои лучшие (или худшие) индивидуальные черты.

Операция сортировки полученных результатов называется ранжированием. Каждой найденной Web-странице система присваивает какой-то рейтинг, который должен отражать качество материала. Но качество – понятие субъективное, а программе нужны объективные критерии, которые можно выразить числами, пригодными для сравнения.

Высокие рейтинги получают Web-страницы, у которых ключевое слово, использованное в запросе, входит в заголовок. Уровень рейтинга повышается, если это слово встречается на Web-странице несколько раз, но не слишком часто. Благоприятно влияет на рейтинг вхождение нужного слова в первые 5–6 абзацев текста – они считаются самыми важными при индексации.

По этой причине опытные Web-мастера избегают давать в начале своих страниц таблицы. Для поисковой системы каждая ячейка таблицы выглядит как абзац, и потому основной содержательный текст как бы далеко отодвигается назад (хотя на экране это и не заметно) и перестает играть решающую роль для поисковой системы.

Очень хорошо, если ключевые слова, использованные в запросе, входят в альтернативный текст, сопровождающий иллюстрации. Для поисковой системы это верный признак того, что данная страница точно соответствует запросу. Еще одним признаком качества Web-страницы является тот факт, что на нее есть ссылки с каких-то других Web-страниц. Чем их больше, тем лучше. Значит, эта Web-страница популярна и обладает высоким показателем цитирования. Самые совершенные поисковые системы следят за уровнем цитирования зарегистрированных ими Web-страниц и учитывают его при ранжировании.

Создатели Web-страниц всегда заинтересованы в том, чтобы их просматривало больше людей, поэтому они специально готовят страницы так, чтобы поисковые системы давали им высокий рейтинг. Хорошая, грамотная работа Web-мастера способна значительно поднять посещаемость Web-страницы, однако есть и такие “мастера”, которые пытаются обмануть поисковые системы и придать своим Web-страницам значимость, которой в них на самом деле нет.

Они многократно повторяют на Web-странице какие-то слова или группы слов, а для того чтобы те не попадались на глаза читателю, либо делают их исключительно мелким шрифтом, либо применяют цвет текста, совпадающий с цветом фона. За такие хитрости поисковая система может и наказать Web-страницу, присвоив ей штрафной отрицательный рейтинг.

В последние годы сложилась и практика коммерческого рейтингования. В этом случае поисковая система дает более высокий рейтинг тем Web-страницам, за которые их владелец заплатил. Невзирая на очевидную субъективность такого подхода, в нем есть определенный смысл для тех, кто ищет информацию в Интернете по распространенным словам.

Необходимость в ранжировании результатов поиска очевидна. Без этого клиенты захлебнулись бы в потоке предлагаемых ссылок и, может быть, так никогда и не добрались бы до самых полезных для себя ресурсов. Однако у ранжирования есть и негативная сторона. У каждой поисковой системы своя политика ранжирования, и не исключено, что взгляды создателей поисковой системы не вполне совпадают со взглядами клиента. Очень может быть и так, что до каких-то ценных для себя ресурсов он никогда и не доберется, потому что по результатам ранжирования они всегда будут отодвигаться глубоко вниз.

Из этого можно сделать несколько выводов.

♦ Во-первых, старайтесь избегать прямолинейного поиска по одному слову. Дайте поисковой системе группу ключевых слов, а еще лучше – фразу.

♦ Для поиска по группе слов или по ключевой фразе используйте не любую поисковую систему, а ту, к которой наиболее привыкли. В разных системах используются разные правила для записи группы слов, и эти правила надо знать (об этом мы поговорим ниже).

♦ Если вы пользуетесь поиском по одному слову, то, наоборот, применяйте как можно больше разных поисковых систем. То, что они используют разные алгоритмы рейтингования, нам на пользу – это дает шанс не пропустить какой-то значимый ресурс.