Den Rankingwert eines Dokumentes in der SharePoint Server Suche bestimmen und verbessern

Wer viel mit der SharePoint Suche arbeitet, was hoffentlich jeder SharePoint Anwender auch macht, hat sich sicher schon gewundert, warum einige Dokumente höher bewertet werden als andere. Die Bewertung erscheint unter Umständen nicht logisch. Dieser Artikel erläutert, wie Sie den Rank eines Dokumentes ermitteln und diesen auch verbessern können.

SharePoint verwendet zum Bestimmen eines Ranks viele Methoden, sogenannte Rankfeatures. Diese werden auf bestimmte Art und Weise in einem Rankmodell zusammengefasst. Es ist auch möglich, eigene Rankmodelle zu erstellen. Beim Standardmodell werden zuerst eine lineare Bewertung und danach eine Bewertung durch ein neuronales Netzwerk durchgeführt. Dabei werden die ersten 1000 Hits aus dem ersten Durchgang im zweiten Durchgang erneut bewertet. Am Ende erhält ein Dokument dann ein Rank, welcher eine Summe aus verschiedenen Teilaspekten ist.

Um diesen Rank zu sehen, gibt es im Layoutsordner jeder Website die Datei ExplainRank.aspx. Ich rufe dieser immer aus dem Suchcenter heraus auf. Die Datei benötigt dabei die folgenden Parameter und Syntax.

http://<searchCenter>/_layouts/15/ExplainRank.aspx?q={x}&d={y}&rm={z}

Hierbei gilt Folgendes:

  • X ist der Suchabfrage.
  • y ist der Dokument-ID oder der vollständige Pfad der Datei.
  • Z ist die optionale Rankingmodell-ID. Wenn keine Rangfolgemodell-ID bereitgestellt wird, wird das Standardmodell für die Positionierung verwendet. Gerade dieser Parameter bietet auch viele Möglichkeiten um zu untersuchen, welches Rankingmodell etvl. besser geeignet ist als das Standardmodell

Im folgenden Beispiel habe ich nach dem Schlagwort CRM gesucht und ein Dokument eBook_Dashboards_for_training.pdf in den Ergebnissen erhalten.

Um den genauen Rank des Dokumentes zu erfahren, gebe ich in die Adresszeile folgendes ein:

http://suche.contoso.com/_layouts/15/ExplainRank.aspx?q=crm&d=http://sharepoint.contoso.com/CRM%202015/Unterlagen/eBook_Dashboards_for_training.pdf

Im ersten Abschnitt erfahre ich grundlegende Eigenschaften über das Dokument und seinen Rank.

Weiter unten kann man z.B. herausfinden, wie effektiv der Text im Metadatum Titel ist. Hier kann man auch in eigenen Modellen sehen, wie sich die Metadaten auswirken. In meinem Fall besteht Verbesserungsbedarf 🙂 Die Zahlen am rechten Rand geben die Werte der Neuronen aus dem zweiten Ranking im neuronalen Netzwerk an.

Am Ende steht noch das XML, mit dem die Berechnung durchgeführt wurde. Auch dies ist sehr interessant. Alles in allen sehr wichtige und nützliche Optionen.

Leider scheint das Verfahren bisher nur OnPremise zu funktionieren, in Office 365 erhalte ich den Fehler, dass das Dokument nicht verfügbar ist. Eventuell ist dies ein Rechteproblem, denn auch OnPremise kann die Datei nur vom Administrator der Suchanwendung aufgerufen werden.

Vielen Dank für Ihr Interesse an meinem Blogeintrag.
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Nico Thiemer

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