«Королев» — это не Минусинск, не Баден-Баден. Это не карательный фильтр. Он, кстати, не является надстройкой — является частью основного алгоритма Яндекса.
«Королев» работает на основе самообучаемой нейронной сети и затрагивает довольно редкие многословные запросы, в первую очередь информационные, которые направлены на уточнение смысла — низкочастотные (НЧ) и микроНЧ, в том числе голосовой поиск, разные естественные варианты запросов, типа «фильм, где мужик в разных ботинках».
Создан этот алгоритм был с целью улучшить качество выдачи по таким запросам, по аналогу с RankBrain Гугла, который давно с такой задачей хорошо справляется, да и сейчас, по первым замерам, работает по таким запросам лучше Яндекса.
До этого был и есть алгоритм «Палех», который уже начал искать по смыслу, но делал это в реальном времени и сопоставлял только смысл запроса и заголовка — Title страницы.
«Королев» анализирует не только Title, но и всю страницу в целом, показывает в выдачу даже те страницы, где нет упоминания слов из запроса, но по смыслу страница подходит. При этом он определяет суть страницы заранее, на этапе индексирования — в результате скорость и количество обрабатываемых страниц мощно увеличились.
Про «треть» тут может быть преувеличено — реальной доли запросов, которые затронет «Королев», пока еще никто не измерял.
Другие статьи про «Королев»:
Я много моментов тут еще не расписывала, про них стоит почитать в других статьях. Я выбрала тут только самые лучшие, действительно стоящие:
Мнения разных экспертов:
Дополнительные официальные источники:
Некоторые отрывки из мнений по ссылкам выше:
Дмитрий Шахов
«Королев» пройдет мимо поисковой оптимизации. По крайней мере, на данном этапе. Перед поиском стоит задача дать ответы по запросам, по которым нет документов с вхождениями. Поиск эту задачу решает. Hummingbird в Google, «Палех» и «Королев» в Яндексе. Запросы, по которым нет документов, не входят в зону интереса поисковой оптимизации. Именно поэтому там и нет документов.
Артур Латыпов
Многие ждали, что вскоре после «Палеха» появится алгоритм, который будет работать аналогично, но не по заголовкам, а по контенту. Пока не заметили скачков трафика на наблюдаемых сайтах, будем наблюдать внимательней и смотреть на развитие алгоритма в будущем. Интересно, раньше для улучшения ранжирования по большому количеству запросов, в том числе смежных, готовили SEO-тексты, они были у кого-то лучше, у кого-то хуже, кто-то их называл по-другому, но смысл от этого не менялся. Теперь за SEO тексты наказывают, а поиск будет ранжировать документы по смыслу.
Ожидаем, что в работе оптимизаторы будут больше использовать LSI при подготовке текстовой оптимизации.
Соответственно, будут развиваться SEO-сервисы. Напомню, что подготовка списка SEO-слов, терминов в тематике, смежных запросов для подготовки контента и оптимизации, используется специалистами уже несколько лет. Поэтому серьезных изменений в механике не произойдет, по крайней мере пока.
В итоге, больше внимания уделяем:
Качеству контента;
интенту запроса;
мониторингу выдачи.
И, конечно, всегда интересно после запуска нового алгоритма от Яндекса анализировать, что изменилось, и наблюдать, что будет дальше.
Дмитрий Севальнев
Фактически, с внедрением ряда новых факторов, которые учитывают:
смысловое соответствия пары запрос-документ (по всему тексту документа, а не только по Title, как ранее в алгоритме «Палех»),
качество ответа документа на схожие по смыслу поисковые запросы, –
не будет глобальных изменений для SEO-индустрии. Наиболее значимые изменения коснутся «длинного хвоста» запросов, под которые целенаправленно SEO-специалисты мало работают. Их много, они редкие и часто обеспечивают единичные заходы на сайт.
Может быть увеличена значимость ряда факторов, которые и так прорабатываются специалистами, с того момента как LSI стал «модной темой».
Олег Шестаков, CTO & Founder в Rush Analytics Russia
Анонс алгоритма «Королев» был, наверное, самым масштабным за все время с точки зрения шоу. С точки зрения технологий нельзя сказать, что это какой-то новый технологический прорыв. В чем смысл инновации: теперь нейронные сети Яндекса оценивают соответствие запрос-документ не просто с точки зрения вхождения запроса и его вариаций (леммы, частей запроса и т.д.) в текст документа, но и с точки зрения смысла запроса. Нейронная сеть, обученная на больших данных, теперь умеет определять релевантность документа запросу, даже если в документе нет вхождения слов запроса. На самом деле – это не новая технология – она же использовалась в алгоритме «Палех», правда он учитывал лишь заголовки документов. Т.е. настоящая инновация здесь в том, что инженеры Яндекса сумели масштабировать очень ресурсоемкий алгоритм на несколько порядков – теперь алгоритм может оценивать сотни тысяч документов, а не 150 строк текста как раньше.
Как алгоритм повлияет на рынок SEO?
— Глобально – никак. Это всего лишь часть алгоритма, а большинство других факторов как работали, так и будут работать. Данный алгоритм сильнее всего должен затронуть НЧ-запросы и часть СЧ-запросов.
— Придется уделять больше внимания качеству текстов. Теперь, чтобы вывести страницу в ТОП, текст страницы должен содержать как можно больше слов-синонимов и связанных с запросом слов, чтобы пройти по факторам нового алгоритма, т.к. он теперь учитывает именно такие слова, а не просто «прямые вхождения». Здесь нет никакой магии – нейросеть обучается учителями-асессорами и все равно работает с текстами реальных сайтов, находя связанные по смыслу слова. Значит можно провести похожий анализ и сделать экстракцию этих слова их документов ТОПа. Грамотные SEO-специалисты начали это делать уже несколько лет назад. Если простыми словами – тот же LSI, только в профиль.
— Рынок дешевого копирайтинга начнет схлопываться, и это очень хорошо. Задание на написание текста в формате «3 прямых вхождения, 4 разбавленных и длина 2500 символов» будет порождать тексты, которые будут слабо ранжироваться.
Теперь нужны тексты-истории. Мы как SEO-специалисты должны рассказать историю про продукт клиента во всех подробностях, описав продукт со всех сторон – при таком подходе будет физически сложно упустить важные тематичные запросу слова. Заметьте, что вебмастера, зарабатывающие на статейных сайтах, уже очень давно пишут тексты-истории даже о юристах по алиментам, с отличной версткой, раскрытием темы и points of interest. Что в результате? У них куча трафика и ТОПы, плюс тотальная победа над сухими сайтами юридических фирм.
Производство контента станет несколько дороже и профессиональнее. SEO-компании либо перестанут писать SEO-бред и построят взрослые контент-редакции внутри, или их клиенты потеряют позиции в поиске. Яндекса вчера толсто на это намекнул.
Александр Алаев
«Королев» со всем не про SEO. Цель SEO – работа с запросами, которые спрашивают много раз и смысл их понятен, а релевантных ответов тысячи. Задача поисковика в коммерческом сегменте – найти лучших кандидатов по коммерческим критериям, а не искать смыслы. Именно поэтому коммерческая выдача не изменится, по крайней мере сколько-либо заметно.
А вот владельцам информационных ресурсов еще раз стоит обратить внимание на качество контента, ориентировать свои публикации не под поисковые запросы, а под интересы пользователей, писать человеческим простым языком.
Все мои проекты, кроме этого SEO-блога:
ТОП База - качественная база для полуавтоматической регистрации с Allsubmitter или для полностью ручного размещения - для самостоятельного бесплатного продвижения любого сайта, привлечения целевых посетителей на сайт, поднятия продаж, естественного разбавления ссылочного профиля. Базу собираю и обновляю 10 лет. Есть все виды сайтов, все тематики и регионы.
SEO-Topshop - SEO-софт со СКИДКАМИ, по выгодным условиям, новости SEO-сервисов, баз, руководств. Включая Xrumer по самым выгодным условиям и с бесплатным обучением, Zennoposter, Zebroid и разные другие.
Мои бесплатные комплексные курсы по SEO
- 20 подробных уроков в формате PDF.
- каталоги сайтов, статей, пресс-релизовые сайты, доски объявлений, каталоги фирм, форумы, соцсети, блоговые системы и прочее.
"Приближаясь.." - мой блог на тему саморазвития, психологии, отношений, личной эффективности
Яндекс запустил новый алгоритм ранжирования - «Королев». Теперь поисковая система сопоставляет смыслы поискового запроса и страницы. Это очень удобно для пользователей. Однако что новый алгоритм означает для оптимизаторов и владельцев сайтов, как изменится продвижение и стоит ли ждать изменения трафика.
Как никогда весь «сеошный» мир ждал запуска нового алгоритма ранжирования, анонсированного на 22 августа 2017 года. Ещё бы, подобные анонсы – вещь для Яндекса абсолютно нетипичная, обычно они предпочитают не распространяться о своих планах, и сообщают об очередном релизе алгоритма ранжирования постфактум.
22 августа 2017 года Яндекс запустил новую версию поиска. В её основе лежит поисковый алгоритм «Королёв» (с 2008-го года новые алгоритмы ранжирования в Яндексе называют в честь городов). Алгоритм с помощью нейронной сети сопоставляет смысл запросов и веб-страниц - это позволяет Яндексу точнее отвечать на сложные запросы. Для обучения новой версии поиска используются поисковая статистика и оценки миллионов людей. Таким образом, вклад в развитие поиска вносят не только разработчики, но и все пользователи Яндекса.
Область применения нового алгоритма практически не затрагивает традиционные сеошные сферы интересов, в первую очередь к которым можно отнести коммерческую выдачу. «Королёв» оказался логическим продолжением алгоритма «Палех» и призван обслуживать длинный хвост микрочастотных запросов, как правило, задаваемых на естественном языке. Особенностью таких запросов является то, что релевантные им документы могут не содержать многих из слов, входящих в запрос. Это ставит в тупик традиционные алгоритмы ранжирования, основанные на текстовой релевантности.
Решение найдено в виде использования нейросетей, которые обучаются в том числе и на поведении пользователей. Поэтому новый алгоритм Яндекса работает на основе нейронной сети. Он обучается на примерах запросов пользователей, и подбирает ответы исходя из смысла текста на странице. Это означает, в частности, что он будет гораздо эффективнее работать с нестандартными запросами, когда пользователи сами не уверены, как называется то, что они хотят найти. Здесь многое упирается в вычислительные мощности.
Вообще подобный подход к решению задачи ранжирования длинного микрочастотного хвоста запросов не нов. Еще в 2015-м году стало известно о технологии, применяемой поисковой системой Google для поиска ответов на многословные запросы, заданные на естественном языке – RankBrain. Эта технология, так же основанная на машинном обучении, позволяет распознавать наиболее значимые слова в запросах, и анализировать контекст, в котором осуществляется поиск. Что позволяет находить релевантные документы, которые не содержат всех слов запроса.
Кроме того, алгоритм работает и с картинками. Он анализирует содержание изображения и подбирает необходимый вариант, исходя из него, а не только из описания в тегах или окружающего его текста.
Впрочем, длинный хвост микрочастотных многословных запросов на естественном языке вполне может быть интересен «выжигателям» информационной семантики – создателям так называемых инфосайтов «на все случаи жизни». В общем-то, они и так стараются под как можно большее количество известных им запросов, которые удается заполучить с помощью различных методов сбора семантики, организовать точное вхождение в свои тексты. Там же, где точных вхождений не будет, т.е. для запросов, которые не всосал «семантический пылесос» создателей инфосайтов или для которых им не удалось обеспечить точных вхождений в контент, и начинается вотчина «Королёва», который призван искать соответствия между запросами и ответами в том случае, когда между ними мало пересечений по ключевым словам. В таких случаях «Королёв» несомненно повысит требования к качеству контента, и реально интересные читабельные статьи будут еще больше выигрывать у сборников вхождений ключевых фраз, разбавленных водой, т.к. именно в таких статьях могут содержаться полезные для нового алгоритма сигналы. Ну, а всем остальным сеошникам действительно можно расслабиться – очередная порка откладывается. Жертв и разрушений нет.
Запуская «Палех», Яндекс научил нейронную сеть преобразовывать поисковые запросы и заголовки веб-страниц в группы чисел - семантические векторы.
Важное свойство таких векторов состоит в том, что их можно сравнивать друг с другом: чем сильнее будет сходство, тем ближе друг к другу по смыслу запрос и заголовок.
Чем он отличается от «Палеха»?
Основным отличием нового алгоритма, помимо улучшения технической реализации, является возможность распознавать схожие «смыслы» по всему документу, а не только по заголовку (Title), который появляется в окне браузера.
Как работает алгоритм «Королёв»
Поисковый алгоритм «Королёв» сравнивает семантические векторы поисковых запросов и веб-страниц целиком - а не только их заголовки. Это позволяет выйти на новый уровень понимания смысла.
Как и в случае с «Палехом», тексты веб-страниц в семантические векторы преобразует нейросеть. Эта операция требует много вычислительных ресурсов. Поэтому «Королёв» высчитывает векторы страниц не в режиме реального времени, а заранее, на этапе индексирования.
Когда человек задаёт запрос, алгоритм сравнивает вектор запроса с уже известными ему векторами страниц.
Эффект «Королёва»
Умение понимать смысл особенно полезно при обработке редких и необычных запросов - когда люди пытаются описать своими словами свойства того или иного объекта и ожидают, что поиск подскажет его название.
Такая схема позволяет начать подбор веб-страниц, соответствующих запросу по смыслу, на ранних стадиях ранжирования. В «Палехе» смысловой анализ - один из завершающих этапов: через него проходят всего 150 документов. В «Королёве» он производится для 200 000 документов.
Кроме того, новый алгоритм не только сравнивает текст веб-страницы с поисковым запросом, но и обращает внимание на другие запросы, по которым люди приходят на эту страницу.
Так можно установить дополнительные смысловые связи.
Люди учат машины
Использование машинного обучения, а особенно нейросетей, рано или поздно позволит научить поиск оперировать смыслами на уровне человека. Чтобы машина поняла, как решать ту или иную задачу, необходимо показать ей огромное количество примеров: положительных и отрицательных. Такие примеры дают пользователи Яндекса.
Нейронная сеть, которую использует алгоритм «Королёв», обучается на обезличенной поисковой статистике. Системы сбора статистики учитывают, на какие страницы пользователи переходят по тем или иным запросам и сколько времени они там проводят.
Если человек открыл веб-страницу и «завис» там надолго, вероятно, он нашёл то, что искал, - то есть страница хорошо отвечает на его запрос. Это положительный пример.
Подобрать отрицательные примеры гораздо легче: достаточно взять запрос и любую случайную веб-страницу.Статистика, которая используется для обучения алгоритма, обезличена
В помощи людей нуждается и Матрикснет, который строит формулу ранжирования.
Толока
Чтобы поиск развивался, люди должны постоянно давать оценку его работе. Когда-то выставлением оценок занимались только сотрудники Яндекса - так называемые асессоры. Но чем больше оценок, тем лучше - поэтому Яндекс привлек к этому всех желающих и запустили сервис Яндекс.Толока . Сейчас там зарегистрировано более миллиона пользователей: они анализируют качество поиска и участвуют в улучшении других сервисов Яндекса. Задания на Толоке оплачиваются - сумма, которую можно заработать, указана рядом с заданием. За два с лишним года существования сервиса толокеры дали около двух миллиардов оценок.
В основе современного поиска лежат сложные алгоритмы. Алгоритмы придумывают разработчики, а учат - миллионы пользователей Яндекса. Любой запрос - это анонимный сигнал, который помогает машине всё лучше понимать людей. Новый поиск - это поиск, который мы делаем вместе.
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:
- 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:
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
Алгоритм ранжирования сайтов в Яндексе непрерывно подвергается изменениям и дополнениям: добавляют новый функционал, обновляют ограничения, фильтры… Очень долгое время учет всех алгоритмов ранжирования вели только внутри компании и, когда его резко обновляли, пользователи негодовали и, откровенно говоря, мало что понимали.
Занимало не мало времени на исследования алгоритмов ранжирования Яндекса, поиск ответов на тему фильтров и как не попасть в «черный список». Сейчас все чуть проще, но не на столько, чтобы оставить без внимания разбор принципа работы Яндекса.
Алгоритмы Яндекса имеют уже довольно долгую историю создания и становления, еще с далекого 1997 года. С того времени Яндекс изменился и появлялись все новые алгоритмы и новые фильтры. Начнем свой «разбор полетов», пожалуй, с самых «свежих» алгоритмов.
Новый алгоритм Яндекса «Баден-Баден». 2017 год
Яндекс новый алгоритм определения текстового спама под названием «Баден-Баден».
Алгоритм создан для борьбы с «накруткой» релевантности путём написания бесполезных для пользователя и «переоптимизированных» текстов (с большим количеством вхождений ключей).
Как говорится в блоге Яндекса, алгоритм, определяющий текстовый спам, существенно изменен и улучшен. Сами авторы публикации утверждают, что данный алгоритм «является частью общего алгоритма ранжирования, результатом его работы может стать ухудшение позиций переоптимизированных страниц в результатах поиска». И что же это могло бы означать?
Во-первых, если его «переработали и улучшили», то, скорее всего, этот алгоритм создан для замены уже привычных фильтров «переспам» и «переоптимизация». А если он действительно «является частью общего алгоритма ранжирования», то и диагностировать наличие «штрафов», накладываемых данным алгоритмом, ясное дело, будет труднее.
Новый алгоритм Яндекса 2016 год. «Палех»
Алгоритм будет стараться сопоставить смыслы запроса с помощью нейросетей, а не просто сопоставлять ключевики, как это делалось обычно. Это делалось для того, чтобы обеспечить наилучшую выдачу по редчайшим запросам пользователя. Новый алгоритм основан на нейронных сетях и помогает Яндексу находить соответствие между поисковым запросом и заголовками страниц, даже если у них нет общих ключевых фраз. Чтобы понять, что фактически произошло, несколько цитат из официального блога компании Яндекс:
В нашем случае мы имеем дело не с картинками, а с текстами - это тексты поисковых запросов и заголовков веб-страниц, - но обучение проходит по той же схеме: на положительных и отрицательных примерах. Каждый пример - это пара «запрос - заголовок». Подобрать примеры можно с помощью накопленной поиском статистики. Обучаясь на поведении пользователей, нейросеть начинает «понимать» смысловое соответствие между запросом и заголовками страниц.
Семантический вектор применяется не только в поиске Яндекса, но и в других сервисах - например, в Картинках. Там он помогает находить в интернете изображения, которые наиболее точно соответствуют текстовому запросу.
Технология семантических векторов обладает огромным потенциалом. Например, переводить в такие векторы можно не только заголовки, но и полные тексты документов - это позволит ещё точнее сопоставлять запросы и веб-страницы.
Внедрение нового алгоритма Яндекс – это еще один значимый аргумент в пользу продвижения по низкочастотным запросам для тех, кто занимается развитием и продвижением сайтов. Перспективы развития нового алгоритма Яндекса лишь подтверждают верность выбранного направления, ведь в недалеком будущем речь пойдет об улучшенном распознавании не только заголовков, но и всего текстового документа в целом (!).
В Яндексе график частотного распределения представляют в виде птицы, у которой есть клюв, туловище и длинный хвост, характерный жар-птице
- Клюв - самые высокочастотные запросы. Список таких запросов не очень большой, но их задают очень-очень часто.
- Туловище -среднечастотные запросы.
- Хвост - низкочастотные и микронизкочастотные запросы. «По отдельности они встречаются редко, но вместе составляют существенную часть поискового потока, и поэтому складываются в длинный хвост».
Такой хвост принадлежит птице, которая довольно часто фигурирует на палехской миниатюре. Именно поэтому алгоритм получил название «Палех».
Все алгоритмы Яндекса. (2007-2017 года)
- 2 июля 2007 год . «Версия 7». Новая формула ранжирования, повышение числа факторов, анонс состоялся только на searchengines.guru .
- 20 декабря 2007 год . 17 января 2008 год. «Версия 8» и «Восьмерка SP1». Авторитетные ресурсы получили значимый плюс в ранжировании, внедрение фильтрации «прогонов» для накрутки ссылочных факторов.
- 16 мая, 2 июля 2008 год . «Магадан» (Fast Rank для быстрого подбора претендентов, мягкость, расширение базы аббревиатур и синонимов, расширенные классификаторы документов), «Магадан 2.0» (уникальность контента, новые классификаторы запросов пользователей и документов).
- 11 сентября 2008 год . «Находка» (учёт стоп-слов в поисковом запросе, новый подход к машинному обучению, тезаурус).
- 10 апреля, 24 июня, 20 августа, 31 августа, 23 сентября, 28 сентября 2009 год.
«Арзамас / Анадырь» (учёт региона пользователя, снятие омонимии), «Арзамас 1.1» (новая региональная формула для ряда городов, кроме Москвы, Санкт-Петербурга и Екатеринбурга), «Арзамас 1.2» (новый классификатор геозависимости запросов), «Арзамас+16» (независимые формулы для 16 регионов России), «Арзамас 1.5» (новая общая формула для геонезависимых запросов), «Арзамас 1.5 SP1» (улучшенная региональная формула для геозависимых запросов). - 17 ноября 2009 год . «Снежинск» (запуск технологии машинного обучения MatrixNet, кратный рост числа факторов ранжирования, 19 локальных формул для крупнейших регионов России, сильнейшие изменения выдачи).
- 22 декабря 2009 год. 10 марта 2010 год . «Конаково» (неофициальное название, но далее будет именно Обнинск, свои формулы для 1250 городов по всей России), «Конаково 1.1» («Снежинск 1.1») - обновление формулы для геонезависимых запросов.
- 13 сентября 2010 год . «Обнинск» (перенастройка формулы, повышение производительности, новые факторы и ранжирование для геонезависимых запросов, доля которых в потоке составляет более 70%).
- 15 декабря 2010 год . «Краснодар» (технология «Спектр» и повышение разнообразия выдачи, разложение запроса пользователя на интенты), далее: повышение локализации выдачи по геозависимым запросам, независимые формулы для 1250 городов России.
- 17 августа 2011 год . «Рейкьявик» (учёт языковых предпочтений пользователей, первый шаг персонализации выдачи).
- 12 декабря 2012 год . «Калининград» (существенная персонализация выдачи: подсказки, учёт долгосрочных интересов пользователя, повышение релевантности для «любимых» сайтов).
- 30 мая 2013 год . «Дублин» (дальнейшая персонализация выдачи: учёт сиюминутных интересов пользователей, подстройка результатов выдачи под пользователя прямо во время поисковой сессии).
- 12 марта 2014 год . «Началово»*, «Без ссылок» (отмена учета ссылок / ряда ссылочных факторов в ранжировании для групп коммерческих запросов в Московском регионе).
- 5 июня 2014 год . «Одесса»*, «Острова» (новый «островной» дизайн выдачи и сервисов, внедрение интерактивных ответов, в дальнейшем эксперимент был признан неуспешным и завершен).
- 1 апреля 2015 год . «Амстердам»*, «Объектный ответ» (дополнительная карточка с общей информацией о предмете запроса справа от результатов выдачи, Яндекс классифицировал и хранил в базе десятки миллионов различных объектов поиска).
- 15 мая 2015 год . «Минусинск» (понижение в ранжировании сайтов с избыточным числом и долей SEO-ссылок в ссылочном профиле, массовое снятие SEO-ссылок, дальнейшее возвращение учёта ссылочных факторов в ранжировании по всем запросам в Московском регионе).
- 14 сентября 2015 год (± 3 месяца). «Киров»*, «Многорукие Бандиты Яндекса» (рандомизированная добавка к численному значению релевантности ряда документов с оценкой «Rel+», с целью сбора дополнительной поведенческой информации в Московском регионе, в дальнейшем - рандомизация была внедрена и в регионах России).
- 2 февраля 2016 год
. «Владивосток» (учёт адаптированности сайта к просмотру с переносных устройств, повышение в результатах мобильной выдачи адаптированных проектов).
* - неофициальные названия алгоритмов, города подобраны на усмотрение автора с целью соблюдение очередности.
И завершающими на данный момент (мы же развиваемся) алгоритмами являются вышеописанные алгоритмы с эпичными и неординарными названиями «Палех» и «Баден-Баден».
Все фильтры Яндекса и их виды.
В Яндексе множество фильтров, которые могут примениться как к сайту в целом, так и на отдельные его страницы в частности. К сожалению, не всегда понятно, какой именно из фильтров из их множества и за какие нарушения наложен на сайт – сейчас любое малейшее несоответствие при использовании стандартных методов продвижения может быть распознан как «переспам». Итог: пессимизация.
Все фильтры Яндекса (в зависимости от их появления) можно разделить на 3 вида:
— Предфильтры:
дисконтируют значение каких-либо факторов еще до того, как рассчитана релевантность сайта. Действие предфильтров можно заметить не сразу – обычно оно проявляется в «залипании» сайта на каких-то местах (сайт дошел до 2 страницы и не двигается дальше, несмотря на наращивание ссылочной массы, например).
— Постфильтры:
обнуляют значение того или иного фактора уже после того, как рассчитана релевантность сайта. Не заметить этот тип фильтров сложно – именно они проявляются в резком падении позиций и трафика с Яндекса. Практически все фильтры за накрутку внутренних факторов можно отнести к постфильтрам.
– Фильтрация перед выдачей:
это когда релевантность сайта рассчитана, но по каким-то причинам в выдачу он не допускается.
— Бан
: Редко, но до сих пор встречается полное исключение сайта из выдачи за грубые нарушения поисковой лицензии.
Судя по всему Яндекс довольно требователен к качеству сайтов и при каждом подходящем случае напоминает нам о своей официальной позиции – развивай свой сайт, ориентируйся на «живого» пользователя и если оценка сайта от Яндекса будет «на отлично» — твой сайт не оставят без внимания. Оптимизируйте сайт так, чтобы оптимизация не вредила, а, наоборот, помогала юзерам ориентироваться на вашем сайте.
