Как работает алгоритм королева. В «Яндексе» запустили новый поисковый алгоритм «Королёв» – мнения экспертов. Как работает этот алгоритм на практике

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.

Чтобы заказать Яндекс.Такси в Королёве оставьте заявку на официальном сайте, позвоните на номер диспетчера или воспользуйтесь приложением для телефона.

При онлайн-заказе через интернет заполните поля «Откуда» и «Куда», выберите подходящий тариф, система автоматически рассчитает стоимость поездки. В течение 3 минут вам придёт SMS-уведомление с информацией об автомобиле и контактами водителя.

Если вы планируете вызвать такси по телефону, то при звонке сообщите маршрут поездки диспетчеру.

Номер телефона для заказа

Тарифы

В городе Королёв действуют все тарифы "Эконом", "Комфорт", "Комфорт+", "Бизнес", "Минивэн", "Детский".

Эконом

Комфорт

Комфорт+

Водители с высокими оценками. Машины с просторным и тихим салоном.

Минимальная стоимость (включено 5 мин и 0 км) не более 199 руб
Бесплатное ожидание 3 мин
Стоимость поездки по городу
Стоимость поездки по Москве не более 13 руб/км и 13 руб/мин
не более 20 руб/км
Ожидание в пути не более 13 руб/мин
не более 1%
Тип автомобиля Nissan Teana, Toyota Camry, Lexus ES
Мест в машине 4
Багаж 2

Бизнес

Автомобили представительского класса проверяются вручную, а водители проходят строгий отбор.

Минивэн

Для поездок вшестером или перевозки сноуборда, лыж, велосипеда.

Детский

Путешествуй с детьми в комфортном автомобиле с детскими креслами.

  • Надежные кресла CYBEX Aura-Fix и аналоги
  • Сразу два детских сиденья: кресло и бустер или два бустера
  • Водители, подготовленные к поездкам с детьми
Минимальная стоимость (включено 4 мин и 2 км) не более 99 руб
Бесплатное ожидание 5 мин
Платное ожидание (не включено в минимальную цену) дальнейшее ожидание оплачивается по счётчику согласно тарифу
Стоимость поездки по городу
Стоимость поездки по городу после 15 км поездки
Стоимость поездки по Москве не более 11 руб/км и 11 руб/мин
Стоимость поездки по Москве после 15 км поездки не более 9 руб/км и 9 руб/мин
Стоимость поездки за пределами города не более 20 руб/км
Ожидание в пути не более 11 руб/мин
Надбавка за заказ такси по телефону не более 1%
Тип автомобиля Skoda Octavia, Skoda Rapid, Toyota Camry и другие
Мест в машине 3-6
Детские сиденья 1-2
Места для взрослых 1-2
Багаж 1-2

Трансферы

Из аэропорта

В аэропорт

Дополнительные услуги

    Детское кресло - не более 100 Р

    Перевозка животных - не более 100 Р

    Кондиционер - не более 0 Р

    Машина с жёлтым номером - не более 0 Р

    Салон для некурящих - не более 0 Р

    Квитанция - не более 0 Р

    Бустер - не более 100 Р

    Надбавка за заказ такси по телефону - не более 1%

Промокод на скидку

Установите официальное приложение Яндекс такси и сэкономьте. Скидка на первую поездку при оплате картой.

Скидка 100 руб при оплате Google Pay

Работа в Яндекс Такси Королёв

Подробнее о том, как устроиться на работу в Яндекс такси на своём личном автомобиле или авто компании (требования, условия работы и подключения, отзывы водителей).

Заполнить заявку Зарабатывайте до 120 000 ₽ в месяц

Официальные партнеры в городе Королёв

  • ЭТО Я Такси ООО «ТрансИнформ» , 127106, г. Москва, Алтуфьевское шоссе 11, корп. 2, кв. 137 , ОГРН: 1177746022904
  • ЦБЗТ такси ООО «БИОС», 129128, г. Москва, ул. Малахитовая, 27 Б, пом. 1А, ком. 5 , ОГРН: 1187746029580
  • Mobidik Taxi ООО «ЭВО» , 141075, Московская область, г. Королев, пр-кт Космонавтов, дом 14, кв. 279
  • БУКЕТ495 ООО «ЦБЗТ» , 129128, г. Москва, ул. Малахитовая, д 27Б, эт. 2, пом. IA, ком. 28 , ОГРН: 5177746111615
  • МОСТАКСИ ООО «Диспетчерский центр «Такси» , 115172, г. Москва, Гончарная наб., д. 9/16, стр. 1 ,офис 3 , ОГРН: 5147746337349
  • Такси 2412 ООО «Сервис 2412» , 121059, г. Москва, ул. Киевская, д. 14 , ОГРН: 5147746278169
  • iCar Taxi ООО «АГЕРА», 117420, г. Москва, ул. Намёткина, д. 10Б, стр. 2Б/Н, этаж 1, ком. 3 , ОГРН: 1167746059436
  • РусТакси ООО «РусТакси», 109388, г. Москва, ул. Гурьянова, д. 31, кв. 59 , ОГРН: 5147746255432
  • LoyalTaxi ООО «СОФКАР» , 117545, г. Москва, 1-й Дорожный проезд, д. 5А, стр. 2 , ОГРН: 1127746359124
  • Центр Мотор Сервис ООО «Центр Мотор Сервис» , 109052, г. Москва, ул. Нижегородская, 104/3
  • Победа ООО «Победа» , 129226, г. Москва, ул. Докукина, д. 7, корп. 1, пом. 3 , ОГРН: 1157746540621
  • Такси ТК Гросс ООО «ТК Гросс» , 115477, г. Москва, Пролетарский проспект, д.14/49, корп. 1, помещ. 16 Н , ОГРН: 1157746760192

Полный список таксопарков-партнеров Яндекса можно найти .

Не забудьте оставить свой отзыв о вашей поездки и работе сервиса. Спасибо!

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:

Здравствуйте, дорогие читатели блога сайт. Прошу прощения, что некоторые посты выходят с большим промежутком по времени, но я запустил еще несколько проектов, которые резко вырвались в ТОП за 1,5 месяца, используя свои знания в области блоггинга (кому нужна консультация пишите в личку). Приходится разрываться между проектами и стройкой дома для своей семьи.

Сегодня затронем новый алгоритм Королев от Яндекса и постараемся сравнить его с предшественниками. Лично на мой блог, он особо не повлиял, разве что полезные и объемные статьи стали еще выше в ТОПе. Ну давайте подробнее рассмотрим все в статье и сделаем необходимые выводы после наблюдения за этим алгоритмом.

Алгоритм Королёв Яндекс - что это такое и как работает

В конце августа 2017 вышел новый алгоритм Королев Яндекс. Новость об обновлении в поисковике сразу же заинтересовала СЕО специалистов и СМИ.

Главная особенность Королева является увеличение скорости обработки информации и повышение качества смыслового анализа текста.

В несколько тысяч раз повысилась скорость обработки данных. Палех для формирования ТОПа использовал 150 документов. Теперь сравнивается более 200 000 статей между собой. Этот результат был достигнут за счет оптимизации протокола ранжирования.

Чтобы понять новый алгоритм, надо вернуться на шаг назад к Палеху. Его презентация проведена 2 ноября 2016 года. Статистика показывала, что наибольшая часть поисковых фраз приходится на НЧ фразы, заточенные под единственно верный ответ. Эта часть приходится на длинный хвост птицы.

Чтобы дать нужный ответ клиенту необходимо обладать ассоциативным мышлением и навыком самообучения, как у человека. С подобными задачами лучше всего справляются нейронные сети, поэтому они и стали основой нового алгоритма.

Главная цель «Королёва»

При желании найти конкретный предмет человек начинает описывать его свойства, это особенности ассоциативного мышления. Если мы забыли название видео, то мы начинаем говорить, что содержалось внутри: «фильм про девушек во время войны» или «фильм про существо с хвостом и крыльями». В первом случае Яндекс предоставляет «А зори здесь тихие», во втором варианте получаем «химера».

Яндекс улучшает качество сравнения многословных фраз. Программа анализирует связь между каждым, словом в предложении и выстраивает своеобразную ассоциацию с множеством вариантов ответов. Также как это делает человеческий мозг.

Что нового?

Нововведения:

  • семантический вектор для всего контента, а не только заголовка;
  • сравнение более 200 000 статей при формировании поисковой выдачи;
  • учитывается поведение пользователя на странице;
  • люди помогают обучать систему.

Королев анализирует не только заголовок, а полностью весь контент (в том числе фото, видео, таблицы и т. п.) и на его основе составляет семантический вектор.

Главным нововведением стало многократное ускорение работы поисковых методов. В прошлом семантический вектор выстраивался в момент введения фразы в поисковую строку. Подобный метод сильно нагружал сервера и задерживал скорость выдачи ответа.

При отправке поисковой фразы происходит сравнение его семантического вектора с массивом уже записанных в базе данных. Палех сравнивал около 150 вариантов, новая же версия анализирует более 200 000 статей за 1 раз. За счет чего повышается шанс нахождения желаемого ответа.

Нейросеть Яндекс: принцип работы нейронной сети Королев + примеры

Главной особенностью нейронной сети является возможность самообучения. Работа осуществляется не только по преднамеренным формулам, а также на основе предыдущего опыта и ошибок.

Человеческий мозг представляет собой огромнейшую нейросетьс ассоциативным мышлением, компьютеры же стараются эмитировать человеческое поведение за счет воссоздания архитектуры нейронных сетей.

Особенности нейросетевой структуры

Нейронная сеть представляет из себя множество единичных нейронов, каждый из которых хранит или обрабатывает информацию. Каждый из нейронов способен принимать, обрабатывать и отдавать сигналы. Поток входных данных постепенно перерабатывается от одного нейрона к другому и в конце получается необходимый результат.

Искусственные нейронные сети передают между собой условные веса – числа от 0 до 1, чтобы определить насколько тот или иной вариант входящей информации соответствует нужной информации. После окончания анализа нейрон с наибольшим весом считается наиболее подходящим для ответа на поставленный вопрос.

Схема изображает нейронную сеть. Первые два слоя занимаются обработкой. Каждый из нейронов содержит определенную функцию, которая получает входные данные и после обработки выдает необходимый ответ. Так сравниваются семантические вектора.

Семантические векторы

Компьютеры не умеют оперировать словами или картинками, поэтому для сравнения информации между собой они используют массивы чисел. Поисковики должны самостоятельно определять главную тему и мысль текста, чтобы выдавать пользователю то что ему нужно.

Чем схоже вектора заданного вопроса и текста, тем выше находится статья в приоритете выдачи. В Королеве используется анализ всего контента:

  • таблицы;
  • текст;
  • фото;
  • видео;
  • заголовки;
  • цитаты;
  • списки;
  • выделения (курсив, жирный и т. д.).

В несколько раз повышается качество построения вектора за счет преобразования большего количества информации.

Для создания векторов используется нейросеть, текст пропускают через последовательность нейронов и в итоге получают выходной трехсотмерный массив из чисел. В дальнейшем его вносят в единую базу данных и используют для сравнения.

Обучение

Главная особенность нейронных сетей – обучаемость. В отличие от стандартных алгоритмов нейроны способны запоминать свой предыдущий опыт и самообучаться на нем. Компьютер с каждым разом все лучше и лучше различает информацию.

В прошлом обучением занимались сотрудники компании, их задача состояла переходить по миллионам запросов и на свое усмотрение изменять приоритеты выдачи. Затем разработчики создали приложение Яндекс.Толока, оно представляет из себя список несложных заданий. Надо переходить по запросам и оценивать качество поисковой выдачи. За каждое задание платят около 0.1-1$

Какой контент по мнению нового поискового алгоритма является хорошим

Наиболее подходящей для ТОП выдачи будет статья содержащия максимум полезной информации для пользователя и соответствующая запросу. Следовательно, в ней должны по разделам раскрываться всевозможные вопросы клиента.

В Королеве в приоритете учитывается поведение пользователя на странице. Поэтому задача администраторов постараться удержать пользователя и заинтересовать его. Чтобы это сделать используйте структурированность заголовков, таблицы, списки, выделения, фото и видео.

Новые приоритеты поиска

SEO специалисты, после релиза, провели исследование, чтобы оценить изменения приоритетов ранжирования. Особых изменений не наблюдалась приоритетами остаются:

  • структурированность текста;
  • полнота раскрытия темы;
  • простата чтения контента;
  • соответствие заголовков смысловому содержанию текста;
  • правильное формирование семантического ядра.

Главное писать для живых людей, этот приоритет остается самым важным.

Зачем Яндекс запустил новый поисковый алгоритм и чем это грозит сайтам

Любая компания стремится сделать свою продукцию лучшей на рынке услуг. В данном случае крупнейшим соперником Yandexявляется Google. Нововведения были созданы для следующих целей:

  • улучшение качества поиска по нестандартным вопросам;
  • привлечение новых инвесторов;
  • увеличение продуктивности ранжирования (более 200000 статей при формировании выдачи).

Главная цель была улучшить качество выдачи. Кроме того, надо было показать инвесторам, что работа в компании ведется полным ходом и их деньги использовались по назначению.Новшества в последующем использовались при создании голосового помощника «Алиса».

Линейка предыдущих алгоритмов

Чтобы лучше разобраться с новыми технологиями надо вернуться в прошлое. В данном случае рассмотрим линейку предыдущих алгоритмов, которые использовались поисковиком для ранжирования.

В первое время интернет содержал всего пару тысяч сайтов, чтобы найти нужную статью на них достаточно было сравнить ключевые слова поисковой фразы. В последующем глобальная сеть разрасталась в геометрической прогрессии, сейчас на одну тематику можно найти более сотен тысяч схожих сайтов с миллионом статей.

Поэтому надо было усложнить системы ранжирования и начали учитывать следующие дополнительные параметры:

  • количество ссылающихся материалов;
  • уникальность контента;
  • поведение клиента на странице.

Матрикснет

В 2009 году Yandex столкнулись с проблемой, что статьи все чаще не отвечают на вопросы пользователей. Чтобы исправить эту ошибку надо было научить сервера самостоятельно принимать решения и самообучаться.

Была изобретена сложная математическая формула с множеством параметров для определения соответствия текста к поисковой фразе.

Но оставались следующие проблемы:

  • поиск зависит от слов;
  • не учитываются вспомогательные материалы (фото, видео, цитаты и т. п.).

Главная из проблем была в том, что не всегда в одном заголовке можно было полностью описать смысл статьи. Довольно часто в статье нет конкретных ключевых слов, но при этом она полностью раскрывает тему и дает развернутый ответ на вопрос пользователя.

Алгоритм Палех

В 2016 году в системе ранжирования была применена компьютерная модель нейросети. Главная особенность подобного подхода в том, что теперь компьютер способен запоминать свои ошибки и обучаться на собственном опыте.

В этом же году были введены семантические вектора. Название статьи пропускалось через нейронную сеть и раскладывался на множество векторов. Теперь компьютеры сравнивали не слова из поиска, а многомерные массивы чисел и векторов. Удалось уйти от прямой зависимости от количества тех или иных слов в фразе, а отдать приоритет смысловому содержанию.

Из недочетов осталась проблема низкой скорости работы. Для формирования поисковой выдачи сравнивались всего 200 наиболее подходящих статей. Поэтому системе было сложно отыскать многословные смысловые фразы типа «фильм про девочку, шпионку которая сбегает и учиться в школе».

Алгоритм Yandex Королев

В последнем нововведении в первую очередь провели оптимизацию нейросети и улучшили продуктивность обработки текста. Сейчас вектора сравниваются заранее в оффлайн режиме, благодаря этому удалось повысить результативность формирования поиска.

Yandex самостоятельно собирает статистику об заинтересованности пользователей и по ним создает заранее подготовленную поисковую выдачу.

Благодаря оптимизации семантический вектор составляется не только для заголовков, а для всего контента целиков. Удается найти максимум смысловых связей между словами.

Угрозы для сайтов

В целом никаких опасностей для сайтов не создалось и статистика переходов особо не изменяется. В первую очередь нововведения коснуться информационных блогов, форумов и сайтов с фильмами.

С лидирующих позиций могут слететь вебсайты не отвечающих интересам пользователя. Например, название «домашний яблочный сок», а в статье рассматриваются методы выращивания деревьев, блинчики с повидлом и совершенно иной текст.

Не забываем сделать репост и подписаться на рассылку блога. Всех благ.

Всего наилучшего, Галиуин Руслан.

Вчера вечером, в присутствии нескольких тысяч вебмастеров и двух космонавтов, Яндекс объявил о запуске нового алгоритма под названием «Королев». Никогда раньше компания не заявляла об изменении алгоритма с таким размахом: презентация в стиле Apple, прямая связь с космосом, огромный зал Московского планетария, online-трансляция, и пост-релизы в крупных изданиях Рунета. Не удивительно, что такой мощный PR вызвал бурную реакцию SEO-сообщества и очередной всплеск эмоций по отношению к «кровожадному Яндексу, который страстно желает загнать всех в Директ».

Давайте разберемся, что же произошло на самом деле и чего нам ждать от очередных нововведений.

Чего ждать от Королева в ближайшей перспективе?

Основное отличие Королева от предыдущих алгоритмов заключается в том, что ранжируемый документ может считаться релевантным запросу даже в том случае, если сам запрос в теле документа ни разу не содержится (логическое продолжение Палеха, который делал тоже самое, только для Title).

Нейронная сеть выявляет смысловые взаимосвязи между разными словами и фразами, сохраняет их в отдельную базу. На эти взаимосвязи и опирается алгоритм при формировании ответа на конкретный запрос. В итоге ТОПовые страницы могут давать четкий ответ на вопрос пользователя, но при этом не содержать ни слова из самого запроса.

Этот факт вызывает много вопросов и домыслов со стороны вебмастеров. Как теперь оптимизировать тексты? Как распределять запросы по страницам? Стоит ли ожидать просадок позиций и трафика в ближайшее время?

Выводы делать еще рано, но склоняюсь к мнению, что в ближайшей перспективе большинство специалистов не увидят никакой разницы, потому что:

1) Для коммерческих тематик мало что поменяется

Из примеров, которые приводились в презентации и пресс-релизах, видно, что алгоритм работает прежде всего с информационными НЧ, которые отражают смысл вылетевших из головы названий и терминов:

– картина где небо закручивается (ВанГог)

– ленивая кошка из монголии (Манул)

– фильм про человека, который выращивал картошку на другой планете («Марсианин»)

Сложно представить, что пользователь будет искать по такому запросу какой-то товар, например «смартфон с логотипом надкушенное яблоко» или «транспортное средство в виде планки с двумя колесами по бокам» .

2) Изменения затрагивают в первую очередь многословные запросы

Судя по презентации, основная задача алгоритма – лучше понимать смысл уточняющих запросов. Как правило, это запросы, состоящие из 5 и более слов. Нужно ли использовать нейронные сети, чтобы понять смысл запросов типа «снять квартиру в Москве », «рулонные шторы в спальню » или «такси в аэропорт »? Думаю, вопрос риторический.

Как определить, повлиял ли «Королев» на мои сайты?

Судя по количеству задач на проверку позиций в SEOlib , сегодня все вебмастера ринулись проверять, как сказался новый алгоритм на ранжировании их сайтов.

Согласно презентации, алгоритм был запущен раньше и уже некоторое время работает в основном поиске. Поэтому динамику нужно оценивать не за последние сутки, а за последние несколько недель.

Более того, влияние нового алгоритма неправильно диагностировать только по позициям. Если за последние несколько месяцев у вас просаживаются или скачут позиции по СЧ/НЧ, уверена на 99%, что проблема не в «Королеве» (если нужна помощь в поиске причин, отправьте нам заявку – постараемся помочь).

Как проверить? Посмотрите, изменился ли у вас трафик с Яндекса по НЧ-хвосту (см. в Я.Метрике отчет «Ключевые слова» – «Другие»). Если он значительно упал или вырос, то вы счастливый обладатель последствий «Королева».

Как оптимизировать тексты под Королев?

Для информационников, собирающих трафик по НЧ запросам, этот вопрос актуален как никогда. Но прошло очень мало времени, чтобы составлять конкретные инструкции или давать точечные рекомендации по текстам.

Пока могу дать только один совет. Если вы уже запланировали работу копирайтеров на месяцы вперед, возьмите таймаут на 2-4 недели и займитесь пересмотром ТЗ. Не можете остановить конвейер? Тогда пишите богатые на семантику тексты, чтобы повысить вероятность заполучить счастье:

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

Думаю, в очень скором будущем появятся сервисы для автоматизации процесса, и эпоха кластеризаторов сменится эпохой LSI-анализаторов.

Есть основания предполагать, что со временем Яндекс будет расширять влияние «Королева» на коммерческие и короткие запросы. Наверное, этому стоит радоваться. Ведь тогда не нужно будет баллансировать между необходимостью оптимизировать текст вхождениями и риском получить Баден-Баден. Чтобы не случилось, все к лучшему.

Если ваш сайт просел в Яндексе или Google, и вы не можете установить причину – обращайтесь, постараемся помочь.