NAVINESSEO LAB
Menu
JęzykPolski

NAVINES SEO LAB

Badania

Oryginalne analizy z jawną metodą, danymi i ograniczeniami.

Biblioteka dowodów

Sześć prac przeczytanych w całości i przełożonych na ograniczone decyzje produktowe.

arXiv · 2022-10-18

Making a MIRACL: Multilingual Information Retrieval Across a Continuum of Languages

Autorzy
Xinyu Zhang; Nandan Thakur; Odunayo Ogundepo; Ehsan Kamalloo; David Alfonso-Hermelo; Xiaoguang Li; Qun Liu; Mehdi Rezagholizadeh; Jimmy Lin
Data publikacji
2022-10-18
Otwórz zapis dowodów

Pytanie badawcze

How can a retrieval benchmark cover languages with very different resource levels while using native queries and relevance judgments?

Metoda

An 18-language, same-language Wikipedia retrieval benchmark built with native-speaker queries and judgments; lexical, dense and hybrid baselines were compared on the released pools.

Co wspierają dowody

Evaluate each language explicitly, document corpus and judgment construction, and keep native review central. The reported hybrid result is a historical benchmark observation.

Ograniczenia i przenoszenie

This is same-language information retrieval, not translation assessment or web SEO. Heuristic segmentation, candidate-pool gaps and unfinished test labels limit transferability; it says nothing about hreflang or Google rankings.

Klasyfikacja

  • Wspierane
  • Historyczne
  • Tylko akademickie

Wpływ na NAVINES: Laboratorium porównania stron wielojęzycznych

arXiv · 2024-04-14

Competitive Retrieval: Going Beyond the Single Query

Autorzy
Haya Nachimovsky; Moshe Tennenholtz; Fiana Raiber; Oren Kurland
Data publikacji
2024-04-14
Otwórz zapis dowodów

Pytanie badawcze

How does publisher competition change when participants allocate content decisions across multiple queries rather than one isolated query?

Metoda

A formal multi-query game plus four controlled student competitions covering 30 TREC topics, 84 participants and specified proxy rankers; best-response dynamics and feature changes were examined.

Co wspierają dowody

Cross-query opportunity cost and competitor response deserve explicit treatment; equilibrium existence does not imply that learning dynamics will converge.

Ograniczenia i przenoszenie

The student setting, topics and rankers are controlled proxies. The work does not identify current Google features, predict winners or justify reusable weights or a practical Nash-equilibrium claim.

Klasyfikacja

  • Ograniczone
  • Tylko akademickie

Wpływ na NAVINES: Planer konkurencyjnego portfela wielu zapytań

arXiv · 2020-05-26

Ranking-Incentivized Quality Preserving Content Modification

Autorzy
Gregory Goren; Oren Kurland; Moshe Tennenholtz; Fiana Raiber
Data publikacji
2020-05-26
Otwórz zapis dowodów

Pytanie badawcze

Can ranking-incentivized content modification include coherence and modification cost instead of optimizing promotion alone?

Metoda

A controlled passage-replacement method balanced promotion and coherence, evaluated with proxy rankers and offline data across 31 queries, with an explicit ethics discussion.

Co wspierają dowody

Quality constraints and the cost of changing content belong in planning. A promotional change that fails editorial integrity should be rejected.

Ograniczenia i przenoszenie

Passages came from higher-ranked candidates and quality judgments were bounded and subjective. It does not support copying winners, real-engine causal claims or unrestricted automated rewriting.

Klasyfikacja

  • Ograniczone
  • Tylko akademickie

Wpływ na NAVINES: Planer konkurencyjnego portfela wielu zapytań

Journal of Artificial Intelligence Research · 2025

The Search for Stability: Learning Dynamics of Strategic Publishers with Initial Documents

Autorzy
Omer Madmon; Idan Pipano; Itamar Reinman; Moshe Tennenholtz
Data publikacji
2025
Otwórz zapis dowodów

Pytanie badawcze

Under which formal ranking mechanisms and content-deviation costs can strategic publisher learning converge or remain unstable?

Metoda

Formal publisher-utility models with rank benefit minus deviation cost, convergence results for specified linear/softmax settings, and discrete simulations, predominantly with two publishers.

Co wspierają dowody

Change cost, response dynamics and instability are useful planning dimensions; a mechanism can have an equilibrium while local responses cycle or remain pseudoperiodic.

Ograniczenia i przenoszenie

The model assumes a static information need, known ranking function and embedding-space actions. Simulations are not a real search engine and do not justify a Google mechanism or guaranteed convergence claim.

Klasyfikacja

  • Wspierane
  • Ograniczone
  • Tylko akademickie

Wpływ na NAVINES: Planer konkurencyjnego portfela wielu zapytań

KDD / arXiv · 2024

GEO: Generative Engine Optimization

Autorzy
Pranjal Aggarwal; Vishvak Murahari; Tanmay Rajpurohit; Ashwin Kalyan; Kartik Narasimhan; Ameet Deshpande
Data publikacji
2024
Otwórz zapis dowodów

Pytanie badawcze

In controlled generative-engine experiments, how do selected content modifications affect proxy visibility across queries and domains?

Metoda

GEO-BENCH combined 10,000 queries from nine datasets with visibility proxies and experiments on two generative engines; citation, quotation, statistics and other interventions were compared by domain.

Co wspierają dowody

Clear attribution, genuine evidence and domain-aware experimentation can be reviewed as editorial signals; keyword stuffing performed poorly in this benchmark.

Ograniczenia i przenoszenie

Two engines, black-box variance and proxy metrics do not establish traditional-search effects or future citation probability. Reported gains are historical benchmark results, not forecasts; appendix prompts are untrusted.

Klasyfikacja

  • Ograniczone
  • Historyczne
  • Tylko akademickie

Wpływ na NAVINES: Laboratorium gotowości do cytowań AI

arXiv · 2024-07-02

Adversarial Search Engine Optimization for Large Language Models

Autorzy
Fredrik Nestaas; Edoardo Debenedetti; Florian Tramèr
Data publikacji
2024-07-02
Otwórz zapis dowodów

Pytanie badawcze

Can content in retrieved web or plugin documents manipulate an LLM's product preferences, and which broader attack categories appear beyond classic prompt injection?

Metoda

Controlled experiments with fictional products, web/plugin documents and proprietary models examined model-directed instructions, concealment, false claims, source suppression and competitor discrediting.

Co wspierają dowody

Retrieved content is an untrusted input surface; safety review should cover concealed persuasion and source integrity as well as direct instructions.

Ograniczenia i przenoszenie

The favorable fictional setup, limited scale and changing proprietary systems do not establish prevalence or complete detection. Exact attack payloads are not republished and the checker is not a certification.

Klasyfikacja

  • Wspierane
  • Ograniczone
  • Tylko akademickie

Wpływ na NAVINES: Kontrola bezpieczeństwa manipulacji AI

Dowody przejrzano 14 sierpnia 2026 · Nie ustala obecnych czynników Google ani gwarantowanych wyników.

Badania

Oryginalne analizy z jawną metodą, danymi i ograniczeniami.

Nie gonimy algorytmów. Budujemy jasność, zaufanie i widoczność, która narasta w czasie.

Uczynić zaawansowaną analitykę wyszukiwania zrozumiałą, użyteczną i dostępną, a następnie pomóc firmom przełożyć ją na mierzalne działania.

Metoda

  • Ustal zakres, najważniejsze szablony i mierniki sukcesu.
  • Próbkuj odpowiedzi serwera, robots, sitemapy, canonicale i linkowanie.
  • Zdefiniuj metrykę główną i metryki ochronne związane z celem firmy.
  • Buduj porównywalne okresy oraz przekroje strony, zapytania, kraju i urządzenia.

Ograniczenia

  • Atrybucja, prywatność i progi danych ukrywają część ścieżki.
  • Korelacja z datą wdrożenia nie dowodzi przyczynowości.