Entropie, un terme se référant vaguement au désordre d'un système physique et tristement associé à la deuxième loi de la thermodynamique, où nous savons qu'il augmente finalement dans tout système fermé, pourrait être utilisé pour évaluer quelque chose de complètement différent dans le monde numérique - l'optimisation des moteurs de recherche.

S. Lakshmi du Département de génie électronique et des communications, au Collège d'ingénierie RVS, à Dindigul, B. Sathiyabhama du Département de génie informatique, au Sona College of Technology, à Salem, et K. Batri du Département de génie électronique et des communications, au PSNA College of Engineering and Technology, aussi à Dindigul, Inde, ont tenté d'analyser et de mesurer l'incertitude associée à la sélection de documents pertinents dans les moteurs de recherche Web.

L'entropie des moteurs de recherche est donc importante non seulement pour l'efficacité des moteurs de recherche et de ceux qui les utilisent pour trouver des informations pertinentes ainsi que pour le succès des entreprises et autres organismes qui exploitent de tels systèmes, mais aussi à ceux qui gèrent des sites Web dans l'espoir d'être trouvés et visités suite à une recherche. L'optimisation des moteurs de recherche (SEO) englobe une multitude de stratégies qu'un propriétaire de site Web peut employer dans ses efforts pour s'assurer que son site Web atteint une position plus élevée dans les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP).

L'équipe explique comment elle utilise l'entropie pour ajouter une métrique au nombre de termes d'index et à leur fréquence, et comment cela influence le calcul de pertinence effectué par les algorithmes des moteurs de recherche. "La variation de fréquence des termes soit dans les documents web traités soit dans les requêtes des utilisateurs influence le calcul de la pertinence, " explique l'équipe. " Ceci, " ils proposent, "conduit à une incertitude liée à la sélection du document et à son calcul de pertinence." En tant que tel, une mesure de l'entropie peut être effectuée en faisant varier la fréquence des termes des documents ou la fréquence des termes de requête de l'utilisateur pour révéler comment le référencement peut être effectué. L'équipe a testé avec succès son approche entropique du référencement sur deux des moteurs de recherche les plus connus, Bing et Google.