В результате технологического прогресса стало возможным производить необходимые операции, не выходя из дому. Теперь даже работать можно через Сеть, и многие уже давно неплохо чувствуют себя на этом поприще. Самый распространенный вид заработка в Интернете - создание собственного сайта или блога. Благодаря размещенной на ресурсе рекламе его владелец может получать хорошую прибыль. Правда, эта схема работает только тогда, когда сайт или блог находятся на первых страницах поиска. Проще говоря, от количества посетителей на ресурсе зависит уровень дохода его владельца.

И первое, что нужно знать, приступая к такой деятельности, - как работают поисковые алгоритмы, в частности алгоритмы "Яндекса", самой большой поисковой системы Рунета.

Что такое поисковые алгоритмы?

Поисковые алгоритмы, они же алгоритмы "Яндекса", представляют собой некую математическую формулу, где запрос пользователя является неизвестным. Поисковый робот решает эту формулу: подставляет вместо неизвестного разные значения и выбирает самое подходящее.

Если упростить определение, то можно выразиться следующим образом: поисковый алгоритм - это специальная программа, которая забирает «проблему», в нашем случае поисковый запрос, и дает ее «решение», то есть показывает список сайтов с необходимой пользователю информацией.

Решая «проблему», алгоритм просматривает все ключевые слова на страницах, сортирует полученные данные и формирует нужную для пользователя поисковую выдачу. Благодаря поисковому алгоритму, роботы могут анализировать содержимое каждого ресурса. На основе полученной информации определяется положение сайта в поисковой выдаче.

Что влияет на поисковый алгоритм?

Как уже можно было заметить, поисковая выдача по одному и тому же запросу в разных поисковых системах разная. Так, алгоритм "Яндекса" значительно отличается от Google. Например, для чистоты эксперимента откроем две вкладки: одна поисковая система от "Яндекс", другая - от Google. Если ввести в строку поиска запрос «как уехать в Японию на ПМЖ», то можно увидеть, что первый сайт в выдаче "Яндекс" находится на втором месте в выдаче Google.

Алгоритмы поисковиков находятся под строгим секретом, они анализируют одни и те же параметры сайта, но каким уделяют больше внимания, а каким меньше - никому не известно. Даже СЕО-оптимизаторы задаются этим вопросом.

Параметры, с которыми работают алгоритмы

Как уже было сказано, поисковые алгоритмы "Яндекса" руководствуются определенными параметрами. В целом их можно разделить на две группы. Одни параметры отвечают за смысловое наполнение ресурса, их можно условно назвать «текстовыми». Другие - характеризуют технические характеристики (дизайн, плагины и т. д.). Условно можно обозначить их как «инженерно-функциональные». Для наглядности стоит разбить все параметры по группам и разместить в таблице.

«Текстовые»	«Инженерно-функциональные»
Язык ресурса	Возраст сайта, доменное имя, местоположение.
Популярность темы и количество текста на каждой странице.	Количество страниц и их «вес»
Соотношения ключевых слов к общему количеству текста.	Наличие стилевого решения
Количество цитат и уровень уникальности контента	Количество запросов по конкретному ключевому слову и частота обновляемой информации.
Размер шрифта и его тип	Наличие мультимедийных файлов, фреймов, флэш-модулей и мета-тегов
Число ссылок в тексте	Стиль заголовков, подзаголовков и КС
Соответствие ключевых слов разделу каталога, где зарегистрирован сайт.	Комментарии в программном коде, тип страницы, наличие дублей

Ранжирование

Эти параметры играют ключевую роль в алгоритмах ранжирования. Алгоритм ранжирования - это способ, благодаря которому можно узнать ценность каждой страницы. Проще говоря, если сайт имеет хорошие показатели по всем этим параметрам, то он будет находиться выше в поисковой выдаче.

Алгоритмы ранжирования "Яндекса" меняются практически каждый год. Основные из них названы в честь городов. Название новой поисковой концепции начинается с последней буквы названия предыдущего алгоритма. Так, поисковая система создала алгоритмы:

• "Магадан" (2008 год).
• "Находка" (2008 год).
• "Арзамас" (2009 год).
• "Снежинск" (2009 год).
• "Конаково" (2010 год).
• "Обнинск" (2010 год).
• "Краснодар" (2010 год).
• "Рейкьявик" (2011 год).
• "Калининград" (2012 год).
• "Дублин" (2013 год).
• "Началово" (2014 год).
• "Одесса" (2014 год).
• "Амстердам" (2015 год).
• "Минусинск" (2015 год).
• "Киров" (2015 год).

Помимо них, в последние два года вышло еще три поисковых алгоритма "Яндекса". А также существуют особые алгоритмы АГС-17 и АГС-30, основная задача которых - искать ресурсы, которые не удовлетворяют требованиям. Проще говоря, эти алгоритмы ищут сайты с неуникальным контентом и обилием ключевых слов, а после применяют к ним штрафные санкции. А теперь о каждом алгоритме понемногу.

Алгоритмы 2008-2011 годов

За два года "Яндекс" создал четыре поисковых алгоритма, которые качественно отличались от предыдущих, начальных версий. В 2008 году впервые в поисковом ранжировании начали учитывать уникальность контента ("Магадан"). Впервые была введена новая система, которая принимала во внимание наличие стоп-слов ("Находка").

В 2009 году алгоритм поиска "Яндекс" начал учитывать регион пользователя, появился новый классификатор геозависимых и геонезависимых запросов. Значительно улучшилась региональная формула подбора ответов ("Арзамас"). Сильно изменилась выдача, появилось 19 новых формул регионального ранжирования и обновились критерии геонезависимого ранжирования ("Снежинск", "Конаково").

В 2010 году алгоритмы поисковых систем "Яндекс" активно разрабатывали новые формулы для геозависимых и геонезависимых запросов ("Обнинск", "Краснодар"). 2011 год ознаменовался началом создания персонализированной выдачи, стали учитываться языковые предпочтения интернет-пользователей.

Поисковое ранжирование 2012-2014 годов

В 2012 году персонализация выдачи существенно изменилась: стали учитывать интересы пользователей в долгосрочной перспективе, повышалась релевантность часто посещаемых сайтов ("Калининград"). В 2013 году алгоритм "Яндекса" уже умело подстраивал результаты поисковой выдачи под интересы конкретного пользователя во время сессии, учитывал кратковременные интересы ("Дублин"). В 2014 году был отменен учет ссылок для коммерческих запросов при ранжировании ответов ("Началово").

"Амстердам", "Минусинск", "Киров"

В поисковой выдаче возле результата начала появляться карточка с информацией при наведении на ссылку курсора ("Амстердам"). Впервые задачей алгоритма "Яндекс" стало понижение в ранжировании ресурсов, что имели много СЕО-ссылок. Наличие обширного ссылочного профиля стало основной причиной потери позиций. Алгоритм "Минусинск" "Яндекса" начал массово снимать СЕО-ссылки, немного позже учет ссылочных факторов вернули, но только в Московском регионе.

В третьем за этот год алгоритме была внедрена рандомизация релевантных запросов. Проще говоря, при выдаче запросы можно было сортировать по дате, популярности или региону ("Киров").

"Владивосток" и "Палех"

Алгоритм "Владивосток", начавший функционировать в начале 2016 года, стал учитывать адаптивность ресурсов к мобильным устройствам, повысились результаты мобильной выдачи.

Особого внимания заслуживает алгоритм «Палех», который презентовали в ноябре. Его основная суть состоит в сопоставлении смысла вопроса и страниц при помощи нейросетей - искусственного интеллекта, который моделирует работу человеческого мозга. Благодаря этому повысилась выдача по редким запросам. Изначально этот алгоритм работал исключительно с заголовками страниц, но, как говорят создатели, со временем научится «понимать» и сам текст. Работа алгоритма заключается в следующем:

• Система учитывает статистику соответствия запроса и заголовка, тем самым повышая точность поисковой выдачи.
• Работа с такими соответствиями получила название «семантический вектор». Такой подход к поисковому ранжированию помогает находить ответы на самые редкие запросы. Алгоритм, который научился понимать текст, может выдавать результаты в которых не будет ни единого похожего слова с запросом, но, тем не менее, они полностью соответствуют друг другу по содержанию.

Проще говоря, в "Яндексе" попытались создать «разумную» технологию, которая ищет ответы, опираясь не на ключевые слова, а на само содержание текста.

"Баден-Баден"

Новый алгоритм "Яндекса", вышедший в марте 2017 года, стал настоящим прорывом в системе поискового ранжирования. В поисковой выдаче на первое место начали выводить сайты с полезным, понятным и читабельным контентом. Основная алгоритма - предоставить пользователю не текст, соответствующий запросу, а нужную информацию.

За время работы «Баден-Баден» понизились в поисковой выдаче ресурсы с переоптимизированой и некачественной информацией. Эксперты были уверены, что упадут позиции интернет-магазинов, так как там слишком много повторяющихся слов и описаний товаров, что практически ничем не отличаются. Но разработчики алгоритма учитывали, что есть специфические темы, где повтор однокоренных слов неизбежен. Так какие же тексты попадают под санкции? Лучше это посмотреть на примере.

Текст, не соответствующий поисковому алгоритму

Раньше поисковые роботы выводили на первые позиции ресурсы, в которых были ключевые слова. Но тексты на таких сайтах зачастую выглядят как набор запросов, разбавленных «водой» некачественных текстов. И приведенный ниже пример - тому доказательство:

«Ежегодно Nike выпускает бесчисленное множество товаров для занятий спортом. Кроссовки, кеды, бутсы, костюм Nike, футболка Nike, шорты, спортивный костюм Nike, штаны, спортивные штаны Nike, футбольные мячи - эти и другие товары можно найти в любом фирменном магазине. Женские Nike, мужские и детские коллекции передают главную тему марки. Одежда Nike уникальна тем, что каждый товар передает настроение бренда».

Такие тексты не несут пользы, это не более чем шкатулки с ключевыми запросами. Вот с ними и борется новый алгоритм. Контент с низким качеством непременно потеряет свои позиции. Существуют три критерия низкокачественного контента:

• Отсутствие логики в тексте.
• ключевых слов.
• Присутствие в тексте неестественных фраз, которые появились из-за прямых вхождений ключевых слов.

Естественно, СЕО-оптимизацию никто не отменял, базовые принципы поисковых систем остаются прежними. Вот только подход, при котором на 1000 знаков приходится 15-20 ключевых запросов, уже давно устарел. Алгоритм "Баден-Баден" акцентирует внимание на качестве контента.

Поисковая выдача

Важное место в процессе нахождения информации занимает алгоритм выдачи. Выдача - это страница результатов, отвечающих определенному запросу. Алгоритм выдачи "Яндекса" построен таким образом, что может просчитать вероятность нахождения самого релевантного ответа и сформировать выдачу из десяти ресурсов. В случае когда запрос сложный, то в выдаче можно найти 15 ответов.

1. Язык ресурса

2. Популярность темы и количество текста на каждой странице.

3. Соотношения ключевых слов к общему количеству текста.

4. Количество цитат и уровень уникальности контента

5. Размер шрифта и его тип

6. Число ссылок в тексте

7. Соответствие ключевых слов разделу каталога, где зарегистрирован сайт.

В действительности это работает так: если алгоритм «знаком» с запросом и по нему есть высокорелевантный ответ, то формируется выдача из десяти ответов. В случае, когда поисковая система не может найти таких ответов, в выдаче будет представлено 15 ссылок.

Вот, собственно, и все основы алгоритмов. Для того чтобы сайт хорошо себя чувствовал, при поисковой выдаче необходимо наполнить его качественным, информативным и читабельным контентом.

2 ноября 2016 года Яндекс обьявил о введении нового алгоритма поискового ранжирования «Палех». Теперь вебмастерам придется подстраиваться и под его требования.

Напомню, что алгоритмы поискового продвижения, как это следует из их названия, предназначены для выстраивания очередности в поисковой выдаче по определенному запросу. А это очень важно для нас, вебмастеров, т.к. кому нужен сайт, расположенный в выдаче на 50 месте и более – его никто не найдет и туда никто не придет.

Обычно начинающим вебмастерам советуют делать упор на низкочастотные запросы, где гораздо легче пробиться в ТОП и с гораздо меньшими временными и денежными затратами. Вот как раз на такие запросы и ориентирован Палех.

Причем он ориентирован не просто на низкочастотные запросы, а — на очень-очень низкочастотные и даже уникальные запросы. А такие запросы опытных сеошников, как правило, мало интересуют, что дает нам шанс привлечь на свои сайты больше посетителей.

Суть Палеха заключается в том, что теперь ранжирование идет не только по точным ключевым фразам (их очень трудно угадать), но и по схожим по смыслу.

Для решения этой задачи Яндекс обратился к нейронным сетям, которые не программируются в обычном смысле этого слова, а самообучаются. Благодаря самообучению такие сети и способны улавливать смысл поисковых фраз и искать похожие. Подробнее об этом почитайте на его блоге, посвященной Палеху.

В результате Яндекс получил возможность активнее ранжировать фразы из т.н. «длинного хвоста»; тем, кто забыл, что это, напомню.

Что такое «длинный хвост»

В 2004 году шеф-редактор журнала «Wired» Крис Андерсон провел исследование продаж товара (любого товара). Его интересовал вопрос: что в наибольшей степени приносит прибыль – наиболее популярные сегодня товары (т.н. бестселлеры) или товары, выбывшие из списка бестселлеров и перешедшие в разряд ширпотреба (рестселлеры).

Оказалось, что прибыль от обеих групп товаров примерно одинаковая: бестселлеры дают очень большую прибыль в первый период своего появления, потом, с появлением других бестселлеров – более новых, первые переходят в разряд рестселлеров, но продолжают приносить прибыль – до момента снятия с продажи примерно такую же, как и в период их бестселлерства.

Если расположить все эти данные на графике, то получится примерно такая картина:

Эта теория была применена к разным областям человеческой деятельности, в том числе и к SEO. И дала превосходные показатели: оказалось, что по запросам, составляющими «длинный хвост», переходят до половины пользователей Интернета.

Представьте, что вы живете в Череповце и желаете купить стол. Вы будете писать в адресной строке запрос «мебель» или же «купить двухтумбовый письменный стол в Череповце недорого»?

Запрос «мебель» относится к топовым, а наш длиннющий запрос – к длинному хвосту. Чем больше слов употребляется в запросе, тем быстрее он окажется в самых низкочастотных. Обычно считают, что запросы с число слов более двух- трех относятся к низкочастотным, если слов еще больше — это типичный длинный хвост.

Отличный пример приведен на картинке:

Рис.2

По статистике Яндекса из 280 миллионов ежедневных запросов примерно 100 миллионов – запросы из области длинного хвоста. И на такое количество запросов надо как-то реагировать, он и отреагировал – Палехом.

Почему Палех?

Картинки с «длинным хвостом» изображают по-разному, обычно используя изображения животных: крыс, ящериц и т.д. Вот например, динозавр:

Рис.3

Но поскольку сейчас у нас в стране угар патриотизма, то Яндексу надо было найти что-то такое, чего нет ни у кого, а только у русских. Он и нашел – жар-птицу:

Рис.4

Жар-птица часто изображается на палехских миниатюрах, отсюда и «Палех», понятно?

Но изображение и название – дел десятое, нам-то, вебмастерам, что делать и чего ждать?

Берем курс на Палех

Сразу скажу, ждать от «Палеха» уже особенно нечего: он уже два месяца используется Яндексом и успел отранжировать сайты. Поэтому, если у вас за последнее время как-то изменились позиции сайта, то это его рук дело. Яндекс только обьявил 2 ноября, а так алгоритм уже действует.

Коснулся он прежде всего тех сайтов, где много контента. Если контент был хороший, то сайт начал дополнительно ранжироваться по новым ключевикам – по самым что ни на есть низкочастотным запросам. А если Яндекс посчитал его плохим…

Естественно, Яндекс на хороших, так называемых трастовых, сайтах и контент считает хорошим. А как попасть в трастовые сайты? – Это долго и дорого. Самый быстрый путь ведет через . Там есть бесплатная регистрация, но сразу скажу, что у вас, новичков, шансов мало. И есть – 14.500 рублей плюс НДС. Здесь все попроще, но 100%-й гарантии вам никто не даст.

Ну, или пишите, пишите, пишите и при этом очень старайтесь и будет вам траст. Пути к трасту хорошо описаны в Сети, поищите.

VN:F

...И сообщите о ней друзьям:

А еще Вы можете подписаться на рассылку -
у меня в запасе есть много интересных материалов.

Служебная информация о статье:

В статье кратко расматриваются особенности нового алгори тма Яндекса и даются практические советы начинающим вебмастерам

Written by: Sergey Vaulin

Date Published: 11/08/2016

Палех – новый алгоритм Яндекса , 5.0 out of 5 based on 3 ratings

Вчера Яндекс на своей презентации официально объявил о запуске нового алгоритма «Королёв».

Рассказываю как это происходило и что нового дал нам новый алгоритм Яндекса.

Вот самая трансляция данной презентации:

Я не буду мусолить весь этот пафос который был не презентации и скажу суть:

1. Алгоритм «Королёв» запустили не вчера, а эдак 2-6 месяцев назад . Я думаю всем понятно, чтобы вот взять и запустить за секунду новый алгоритм невозможно.

Т.е. новый алгоритм Яндекса действует давно, просто всё это время шло его тестирование и отладка.

2. Это вовсе не новый алгоритм. Вовсе нет. Это алгоритм Палех в котором просто сделали возможность сравнения не 150, а 2000 результатов.

Ну, а а конкретно о различии Королёва и Палеха нам официально всё разъяснил сотрудник Яндекса:

По сути ничего не поменялось. Был просто пафос Яндекса и больше ничего.

Если говорить честно, то никакого нового алгоритма нет. Просто нет и всё. Даже поиск по органике остался прежним.

Если был бы внедрён новый алгоритм, но мы бы увидели колебания по трафику. Но этих колебаний нет.

Да, впринципе и искать то нечего.

Вот так выглядит в настоящее время выдача Яндекса:

А что собственно вы ищите своим поиском?!

Сверху 4 позиции Директа + 5-я позиция Маркет, потом 4 позиции Директа снизу, справа Яндекс.Маркет + Яндекс.Баян.

Что то тут искать?

Какой к хуям алгоритм ранжирования сайтов? Что тут ранжировать?

Я даже нарисовал новый логотип Яндекса:

А Королёв тут причём? Вам до Королёва как до Луны. Подмазались под великого человека.

Я вообще не понимаю, что произошло. Было обычный пафос Яндекса и всё. Никакого глобального изменения в алгоритме ранжирования сайтов нет.

Теперь пройдёмся по самой презентации этого алгоритма.

За месяц до презентации Яндекс объявил, что вы можете подать заявку, чтобы вживую в планетарии посмотреть эту презентацию.

Я лично заполнял заявку. Да и много кто заполнял. И всем нам пришёл отказ.

Всё на самом деле оказалось проще:

Просто собрали своих сотрудников, родственников, знакомых, подруг и знакомых своих знакомых.

Зачем вообще мы подавали на что то заявки?! Ну теперь понятно кого вы набираете на работу в Яндекс.

Но по видимому набрали слишком много знакомых и многие из них тупо спали:

Ебала, я все ваши алгоритмы, я спать хочу….

Вот это человек пришёл на место Саши Садовского:

Лето 2017 года, 22 августа – выход нового поискового алгоритма от Яндекса. Анонс на официальном блоге: https://yandex.ru/blog/company/korolev

Чем будут озадачены сеошники в связи с его появлением? До этого интеллектуальный поиск представлял «Палех», в анонсе в 2016 году обязательно почитайте о нейронных сетях и изменениях в работе сео специалистов над

Цитирую новость:

«Яндекс запустил новую версию поиска, основанную на алгоритме «Королёв» - он использует нейронную сеть, которая способна сопоставлять смысл запросов и веб-страниц. Это позволяет поиску с высокой точностью отвечать на редкие и сложные вопросы. Для обучения искусственного интеллекта Яндекс задействует не только поисковую статистику, но и распределенную сеть ассесоров и толокеров, а также оценки миллионов пользователей.»

Важная особенность «Королёва» в том, что помимо сопоставления смысла запроса и страницы, он учитывает ещё и смысл других запросов, которым страница релевантна.

Сравнение алгоритмов 2016 и 2017 года

«Палех» в реальном времени сопоставлял смысл запроса и заголовка веб-страницы. «Королёв» же использует нейронную сеть, которая анализирует уже всю страницу.»

В марте 2017 года Яндекс ввел новый алгоритм ранжирования Баден-Баден для борьбы с перенасыщенностью ключевыми словами. Тогда и заговорили о важности LSI-копирайтинга.

Что такое LSI-тексты и как их писать

ЛСИ копирайтинг (lsi - latent semantic indexing или латентно-семантический индекс) – это не привычные seo тексты, насыщенные ключевыми фразами, а полное раскрытие смысла ключевых запросов в интересной для читателя форме.

В данной методике написания главную роль играют фразы по теме статьи. Редкие речевые обороты, понятные только узким специалистам той или иной области употреблять не следует. Исключение составляют технические статьи.

Важно, чтобы пользователь получил исчерпывающий ответ на свой вопрос (поисковый запрос).

Теперь о конкретных действиях при наполнении и продвижении сайтов. На что нужно обратить внимание в первую очередь.

• Использовать синонимы теперь стало еще важнее, чем раньше.
• Так же важно употреблять в текстах кроме ключевых слов и тематические.
• Не забывать добавлять подсказки (фразы, которые вы видите при наборе запроса в поисковой строке), фразы из нижней части страницы выдачи (вместе с этим ищут …) подсветки.
• Так же из статистики Яндекс.Вордстат: «Что искали со словом…»

Подсказки:

Фразы из нижней части страницы выдачи:

Подсветки:

• Яндекс и гугл по-разному формируют сниппет. Google берет из тайтла и дексрипшена, а яндекс может выбрать кусок релевантного запросу текста. Поэтому, чем интересней и привлекательней будет этот кусок, тем будет больше переходов на сайт из выдачи благодаря сниппету.

Отличия LSI и SEO оптимизации

В SEO ключевые слова и фразы вставляются в заголовки, контент и мета теги.

• В LSI ключи могут быть или не быть. Цель – это дать исчерпывающий ответ на предполагаемый вопросы посетителя. Если ключ лишний для конкретной статьи, то его лучше не использовать.
• В SEO мы стремимся к определенному проценту плотности ключевых слов.

В LSI употребляется максимум дополнительных тематических и релевантных слов и словосочетаний.

• В SEO мы стремимся к достижению уникальности по техническим параметрам.

В LSI важна смысловая уникальность и исчерпанность контента.

Заключение

ЛСИ тексты могут быть в топе по запросам, которых нет в чистом виде на самой странице.

С LSI-индексированием нужно забыть о нетематических врезках.

22 августа 2017 Яндекс запустил новую версию поискового алгоритма – «Королёв». Максимально кратко и емко можно описать его суть словами из пресс-релиза Яндекса:

Запуск алгоритма состоялся в Московском планетарии и сопровождался докладами разработчиков алгоритма, торжественным нажатием кнопки запуска и даже звонком на МКС и прямым эфиром с космонавтами.

Полное видео презентации можно посмотреть прямо здесь, а ниже мы рассмотрим основные изменения и ответы на частые вопросы. Информацию мы будем сопровождать комментариями сотрудников Яндекса в блоге компании, а также цитатами из официальных источников.

Что изменилось в поиске Яндекса?

«Королев» – это продолжение алгоритма «Палех », представленного в ноябре 2016 года. «Палех» был первым шагом в сторону семантического поиска, задача которого – лучше понимать смысл страниц.

«Королев» же теперь умеет понимать смысл всей страницы, а не только заголовка title, как было после анонса «Палеха».

Алгоритм должен улучшить выдачу по редким и сложным запросам.

Документы могут не содержать многих слов запроса, поэтому традиционные алгоритмы определения текстовой релевантности не справятся с этой задачей.

Выглядит это примерно так:

В Google работает аналогичный алгоритм – RankBrain:

Область действия алгоритма «Королев» распространяется на все запросы, в том числе на коммерческие. Однако больше всего влияние заметно именно на многословных запросах. Яндекс подтвердил, что алгоритм работает на всем поиске.

Конечно, целью алгоритма было улучшение качества выдачи по редким и сложным вопросам. Проверим на редких и сложных коммерческих запросах, связанных как раз с названием предмета.Например, в этом случае Яндекс действительно понимает, о чем идет речь. Правда, в выдаче в основном обзоры и статьи, а не коммерческие сайты.

А в этом случае поисковик понял, что меня, скорее всего, интересует дрон или квадрокоптер. Конечно же, выдача начинается с Яндекс.Маркет:

Но в некоторых случаях Яндекс бессилен…

Как это работает (+ 11 фото из презентации)

Разберем подробнее презентацию нового алгоритма. Ниже будут только выдержки самых интересных моментов с нашими комментариями и слайды из презентации.

Новая версия поиска основана на нейронной сети. Она состоит из большого количества нейронов. У нейрона есть один выход и несколько входов, он умеет суммировать полученную информацию и после преобразования передавать ее дальше.

Нейронная сеть может выполнять гораздо более сложные задачи и ее можно обучить понимать смысл текста. Для этого нужно дать ей много обучающих примеров.

Работу в этом направлении Яндекс начал с модели DSSM, состоящей из двух частей, соответствующих запросу и странице. На выходе была оценка, насколько они близки по смыслу.

Для обучения нейросети нужно много обучающих примеров.

Отрицательные – это пара текстов, не связанных по смыслу.

Положительные – пары «текст-запрос», связанные по смыслу.

Согласно презентации, Яндекс использовал для обучения массив данных о поведении пользователей на выдаче и считал связанными по смыслу запрос и страницу, на которую часто кликают пользователи в выдаче. Но как позже пояснил Михаил Сливинский, удовлетворенность пользователя результатами поиска меряются не только кликами:

Как ранее рассказывал в презентации "Палеха" Александр Садовский, наличие клика не говорит о том, что документ релевантен, а отсутствие, что не релевантен. Модель Яндекса предсказывает, задержится ли пользователь на сайте и учитывает множество других метрик удовлетворенности пользователя.

После обучения модель представляет текст в виде набора 300 чисел – семантического вектора. Чем ближе тексты по смыслу, тем больше сходство чисел векторов.

В поиске Яндекса нейронные модели использовались давно, но в алгоритме «Королёв» увеличено влияние нейронных сетей на ранжирование.

Теперь при оценке смысловой близости алгоритм смотрит не только на заголовок, но и на текст страницы.

Параллельно Яндекс работал над алгоритмом сравнения смыслов запросов на основании нейронных сетей. Например, если для одного запроса поисковая система точно знает лучший ответ, а пользователь ввел запрос, очень близкий к нему, тогда результаты поиска должны быть похожи. В качестве иллюстрации такого подхода Яндекс приводит пример: «ленивая кошка из монголии» – «манул». ()

В «Палехе» нейронные модели применялись только на самых поздних стадиях ранжирования, приблизительно на 150 лучших документов. Поэтому на ранних стадиях ранжирования часть документов терялась, а они могли быть хорошими. Это особенно важно для сложных и низкочастотных запросов.

Теперь вместо вычисления семантического вектора во время исполнения запроса Яндекс делает вычисления заранее – при индексации. «Королёв» проводит вычисления на 200 тыс. документов на запрос, вместо 150, которые были раньше при «Палехе». Сначала такой метод предварительного расчета был испытан на «Палехе», это позволило сэкономить на мощности и находить соответствие запросу не только заголовка, но и текста.

Поисковик берет полный текст на этапе индексации, проводит нужные операции и получает значение. В итоге для всех слов и популярных пар слов формируется дополнительный индекс со списком страниц и их предварительной релевантностью запросу.

Команда Яндекса, которая занималась проектированием и внедрением нового поиска, запускает его.

Запуск алгоритма:

Обучение искусственного интеллекта

В Яндексе уже много лет задачей сбора данных для машинного обучения занимаются асессоры, которые оценивают релевантность документов запросу. С 2009 по 2013 год поисковик получил более 30 млн таких оценок.

За это время появился поиск по картинкам, по видео, внутренние классификаторы и алгоритмы: количество проектов Яндекса выросло.

Так как все они работали на технологиях машинного обучения, требовалось больше оценок и больше асессоров. Когда асессоров стало больше 1500, Яндекс запустил краудсорсинговую платформу «Толока» , где может зарегистрироваться и выполнять задания любой человек.

Например, вот такие задания встречаются в «Толоке»:

Или такие:

Если хотите подробнее узнать, как пользователи оценивают релевантность ответов, чтобы понимать, какие параметры выдачи оцениваются, рекомендуем почитать инструкции по заданиям или даже попробовать пройти обучение.

За несколько лет в сервисе собралось более 1 млн человек, которые сделали более 2 млрд оценок. Это позволило Яндексу сделать огромный рывок в масштабировании и объеме обучающих данных. Только в 2017 году задания выполняли более 500 000 человек.

Среди заданий есть:

• Оценка релевантности документов;

• Задания для развития карт. Так проверяют актуальность данных об организациях для базы Справочника;

Задания для настройки речевых технологий голосового поиска.

Правила, которым Яндекс хочет научить алгоритм, открыты всем зарегистрированным пользователям в виде инструкций для работников «Толоки». По некоторым заданиям просто собирается субъективное мнение людей.

Вот выдержка из инструкции о том, как Яндекс определяет релевантность документа:

Яндексу очень важно качество оценок. Оно может быть субъективно, поэтому задания даются сразу нескольким людям, а потом математическая модель оценивает распределение голосов с учетом степени доверия к каждому работнику и экспертизы каждого участника. Для каждого «толокера» хранятся данные о точности оценок по каждому проекту и сводятся в единый рейтинг.

Именно поэтому нельзя сетовать на то, что необъективность асессоров погубила ваш сайт.

Таким образом, в Яндексе появилась дополнительная группа факторов:

• Смысл страницы и соответствие ее запросу;
• Является ли документ хорошим ответом на похожие пользовательские запросы.

Что изменилось в топе Яндекса?

Алгоритм предположительно был запущен несколько раньше презентации и, если верить сторонним сервисам (например, https://tools.pixelplus.ru/updates/yandex), изменения в выдаче начались еще в начале августа, но неизвестно, связано ли это с алгоритмом «Королев».

По этим данным можно выдвинуть гипотезу, что уменьшение доли главных страниц в топ-100 и уменьшение возраста документов в пределах топ-100 связано с новым алгоритмом, который помогает получить больше релевантных ответов.

Правда, при этом заметных изменений в топ-10, топ-20 или топ-50 не видно. Возможно, их там нет либо они незначительны. Мы также не заметили существенных изменений выдачи по продвигаемым запросам.

Текстовая релевантность в стандартном понимании никуда не делась. Подборки и более широкие ответы по многословным запросам содержат большое количество страниц с вхождениями слов запроса в title и текст:

Свежесть результатов поиска тоже имеет значение. Пример из презентации Яндекса содержит ряд свежих результатов с искомой фразой целиком.

Хотя, учитывая тот факт, что алгоритм проводит расчеты сразу при индексации, «Королев» теоретически может влиять и на подмешивание результатов быстроботом.

Надо ли как-то оптимизировать тексты под «Королев»?

Скорее наоборот: чем больше поисковик учится определять смысл текста, тем меньше требуется вхождений ключевых слов и тем больше требуется смысла. Но принципы оптимизации не меняются.

Например, еще в 2015 году Google рассказал об алгоритме RankBrain, который помогает поиску лучше отвечать на многословные запросы, заданные на естественном языке. Он неплохо работает, что отметили пользователи в многочисленных публикациях сравнения поиска Яндекса и Google после анонса новой версии алгоритма.

Это не сопровождалось масштабной презентацией и сильно не повлияло на работу специалистов. Никто целенаправленно не занимается «оптимизацией под RankBrain», поэтому и в Яндексе это никак глобально не меняет работу специалиста. Да, появился тренд на поиск и включение в текст так называемых LSI-ключей, но это явно не просто часто повторяющиеся слова на страницах конкурентов. Ожидаем развития SEO-сервисов в этом направлении.

В алгоритме также заявлено, что анализируется смысл и других запросов, по которым пользователи попадают на страницу. Опять же, в перспективе это должно дать одинаковую или похожую выдачу по синонимичным запросам, так как сейчас результат анализа выдачи порой показывает, что пересечений по синонимичным запросам в выдаче нет. Будем надеяться, что алгоритм поможет устранить подобные несоответствия.

Но Яндекс пока не может найти (или плохо находит) документы, близкие по смыслу к запросу, но вовсе не содержащие слов запроса ().

Советы:

Убедитесь, что страница отвечает на запросы, под которые она оптимизирована и по которым переходят пользователи.

Убедитесь, что страница все же включает слова из поисковых запросов. Мы не говорим про прямые вхождения, просто проверьте, есть ли слова из запросов в любой форме на странице.

Тематические слова могут придать странице дополнительную релевантность, но это явно не просто часто повторяющиеся слова на страницах конкурентов. Ожидаем развития SEO-сервисов в этом направлении.

Для ключевых фраз, по которым страница сайта хорошо ищется, проверьте, не выбивается ли показатель отказов из среднего показателя по сайту. Если по запросу сайт находится на высокой позиции и пользователь находит то, что ему нужно, сайт может быть показан по сходным по смыслу ключевым фразам (если такие есть).

Клики на поиске показывают удовлетворенность пользователя результатом. Это не ново, но стоит еще раз проверить сниппеты по ключевым запросам. Возможно, где-то получится повысить кликабельность.

Как проверить влияние алгоритма на свой сайт?

Для сайтов, у которых нет ярко выраженной сезонности, вы можете сравнить количество низкочастотных ключевых фраз, по которым переходили на сайт до запуска алгоритма и после. Например, взять неделю в июле и неделю в августе.

Выбираем «Отчеты – Стандартные отчеты – Источники – Поисковые запросы».

Выбираем визиты из Яндекса:

И фильтром оставляем только те запросы, по которым был 1 переход. Дополнительно стоит исключить фразы, содержащие название бренда.

Также можете посмотреть наличие поисковых фраз, слов из которых у вас нет в тексте. В целом, такие фразы присутствовали среди НЧ-запросов и раньше, просто сейчас их может стать заметно больше.

Перспективы и прогноз

Поисковик сможет еще лучше находить документы, близкие по смыслу к запросу. Наличие вхождений станет еще менее важным.

К текущему алгоритму будет добавлена персонализация.

В перспективе хорошие материалы, отвечающие на вопрос пользователя, могут получить еще больше трафика по микрочастотным, редким или семантически похожим запросам.

По низкочастотным ключевым фразам может увеличиться конкуренция за счет большей релевантности неоптимизированных документов.

Гипотеза. С помощью подобных алгоритмов Яндекс может лучше оценивать, насколько семантически связаны страницы, ссылающиеся на другие, и учитывать это для оценки внешних ссылок. Если это может быть значимым фактором с учетом слабого влияния ссылок в Яндексе.

Нам стоит ожидать дальнейших изменений, связанных с нейросетями, и в других сервисах Яндекса.

Вопрос-ответ

Вопрос : так как Яндекс оценивает клики, значит ли это, что накрутка поведенческих факторов будет набирать обороты?

Вопрос : связан ли «Королев» с «Баден-Баденом»?

Вопрос : как включить новый поиск Яндекса?

Ответ : в блоге Яндекса и в поисковых запросах часто встречались вопросы, как включить или установить новый поиск. Никак . Новый алгоритм уже работает и никаких дополнительных настроек делать не нужно.