Что такое поисковый алгоритм королева. Новый алгоритм Яндекса «Королев

Завершилась «космическая» трансляция Яндекса о запуске нового алгоритма «Королев». Какие выводы мы можем сделать через минуту после окончания выступлений?

«Королёв» — это поисковый алгоритм Палех, раскатанный не только на заголовок страницы, но и на текст документа.

Видео запуска «Королева»

В видео рассказывается о том, что был сделано яндексоидами перед тем, как запустить и включить алгоритм «Яндекс Королёв» в публичный поиск.

Справка о семантических алгоритмах

Смысл нового алгоритма Королев

Яндекс определяет семантическую близость текстов документа и запроса пользователя на основании миллиардов оценок асессоров. Более миллиона асессоров (толокеров) вносят свой вклад в развитие поиска в . Кстати, в Толоке любой желающий может выставить свои задания на оценку.

Как это работает по-русски. Обратите внимание на запрос [кошки в космосе ] в Поиске по Картинкам. Кошки, к слову, никогда не было в космосе. И нет текстов, где есть картинки под этот запрос и текст об этом. Однако, выдача по этому запросу нормальная. Яндекс на основании оценок асессоров научился понимать смыслы картинок == текстов.

Оценки асессоров анализирует нейросеть и находит связи между текстами документа (словами, уни-, би-, триграммами и так далее) и запросом пользователя.

Теперь в документе не обязательно должны быть ключевые слова. Яндекс и так поймет о чем текст. Он проанализируют на сколько семантически близки слова текста запросам. И поставит этот документ выше, чем он был раньше до внедрения «Королева».

Также учитывается так называемый «запросный индекс» — история (точнее семантическая близость) поисковых запросов, по которым пользователи ранее переходили на сайт. О наличии запросного индекса, кстати, говорил ещё Дмитрий Севальнев, не соврать, в 2013 году (Был домен про шубы. Заменили контент, стали продвигать на нём мебель — и вообще ничего не лезло. Сменили домен — мебель в топе).

Как продвигать под алгоритм Королев

Во-первых, «Королев» уже в продакшене. В боевом использовании. Во-вторых, «Палех», по наблюдениям, коснулся в первую очередь информационных запросов. Вероятно «Королёв» — подействует также. Отзывы о поисковом алгоритме коллег по рынку сходятся в том, что у многих сайтов с разнообразными текстами подрастёт трафик по низко-, микро-, ультрачастотным запросам. Напишите, пожалуйста, ваш отзыв о «Королёве» в комментариях.

Делайте сайты для людей. Пишите человеческие тексты из человеческих слов. Не парьтесь сильно.

• Большинство сайтов в интернете — убогая унылость для пользователя. Поиску приходится как-то их ранжировать. Донести до вебмастеров Правила — невозможно. Поэтому Палех — Королёв поможет этим вебмастерам.
• А что пользователь? Пользователю теперь вообще можно не думать. Он счастлив.

Не приведёт ли это к деградации человека и вебмастера? Я задал этот вопрос Михаилу Сливинскому весной на защите . Михаил сказал, что Яндекс понимает это и держит в голове.

Делайте сайты для людей. Пишите человеческие тексты из человеческих слов. Но помните о том, что базовая текстовая релевантность всё-таки ДОЛЖНА БЫТЬ 😃

Каких тематик коснулся «Королев»

Алгоритм воздействует в первую очередь на низкочастотные длинные запросы. А такие фразы задают обычно пользователи голосового поиска. Для понятных и привычных интентов «Королев», вероятнее всего не приведет дополнительного трафика. Это тематики такси, одежды, промышленных товаров с техническими характеристиками и артикулами.

В первую очередь стоит ожидать прироста трафика в сложных и непонятных для обычного пользователя тематиках — юриспруденция, медицина, искусство и так далее. Когда посетитель сайта ищет контент естественным языком, без применения терминологии. И не имеет значения — коммерческий сайт или нет.

Реакция рынка на анонс алгоритма «Королев»

Акции подскочили и пробили топы.

После того, как 22-го августа был презентован новый алгоритм Яндекса «Королёв», у многих SEO-специалистов возникли опасения касательно возможного падения посещаемости у сайтов. С другой стороны, если у одних сайтов поисковый трафик упадёт, значит у других будет прирост.

Но давайте разберёмся вместе, всё ли так страшно.

Кстати, говоря, опираясь на данные Яндекс Метрики, мы видим, что многие пользователи вводят запрос «Как включить Яндекс Королёв?» и заходят на нашу статью. На самом деле ничего включать не надо , это новая система ранжирования уже работает для всех автоматически.

Что такое алгоритм Яндекса «Королёв»?

В сущности «Королёв» — это прокачанная версия Палеха , работа которого базируется на распознавании смысла с помощью нейросети. Если Палех мог распознавать только заголовки и обрабатывал до 150-ти документов, то «Королёв» оценивает весь текст на странице и может обрабатывать свыше 200 тысяч страниц.

В официальном блоге, также говорится о том, что изменения касаются не только применения нейросети для поиска не по словам, а по смыслу, но и самой архитектуры индекса поисковой выдачи.

Как работает алгоритм «Королёв»

По заверению создателей алгоритма, он позволит перейти на совершенно иной уровень понимания смысла запросов пользователей. Теперь будет оцениваться вся страница сайта с семантическим вектором поисковых запросов.

Когда пользователь вводит запрос, поисковой машине требуется понять, какая страница и с каким заголовком соответствует ему больше всего. Для этого запрос и заголовок преобразуются в перемножение векторов, и чем больше получится результат, тем больше релевантность страницы запросу. В момент формирования ответа на запрос происходит мгновенное преобразование текста заголовков и запросов в векторы и их сравнение. Это позволяет выявить возможные связи по смыслу, но при этом требует огромных вычислительных мощностей. Так работает Палех.

Что было сделано, чтобы улучшить его работу? В алгоритме «Королёв» осуществляется предварительное вычисление векторов , что позволяет не нагружать сервера во время самого запроса, а брать уже готовый результат. Кроме того, как уже говорилось выше, «Королёв» преобразует в семантический вектор не только заголовок страницы, но и всё её содержание.

Но стоит понимать, что «Королёв» – это не революционный алгоритм ранжирования сайтов, который перевернёт выдачу Яндекса с ног на голову. Это комплекс из уже внедрённых решений, усовершенствованный с помощью нейросетей и пользовательского опыта.

Что ждёт индустрию после выхода «Королёва»?

На данный момент никаких глобальных изменений в результатах выдачи не наблюдается и вряд ли они наметятся в ближайшем будущем. Например, в поиске по прежнему есть множество страниц, которые отвечают на синонимичные запросы «интерьер кухни» и «дизайн кухни», с помощью разных страниц, где есть прямое вхождение ключа.

Реальные перемены наступят, когда не нужно будет под один «большой» запрос собирать базу низкочастотных запросов , писать под них текст от 10 000 символов.

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.

22 августа 2017 года Яндекс официально заявил о запуске нового поискового алгоритма «Королёв» (назван в честь города, как и большинство предыдущих поисковых алгоритмов). В его основе лежит механизм распознавания сложных запросов, который работает по принципу самообучаемой нейронной сети. Это значит, что Яндекс должен определять подходящие по смыслу документы, даже если они не содержат слов из запроса.

Чем он отличается от «Палеха»?

Ещё в ноябре 2016 года Яндекс запустил предшественника «Королёва» - поисковый алгоритм «Палех». Основное отличие нового алгоритма, помимо улучшения технической реализации, - возможность распознавать схожие «смыслы» по всему документу, а не только заголовку (Title), который появляется в окне браузера.

Для чего внедрили алгоритм «Королёв»?

В Яндексе давно задумывались над проблемой определения релевантных документов по большому пулу низкочастотных запросов, которые задаются не совсем естественным языком. Это большой список запросов типа:
— [на какой картине плавятся часы]
— [где придумали одеколон]
— [в каком фильме писатель сходит с ума отеле]

Основная проблема - подходящие документы могли не содержать слов из запроса. Чтобы её решить и показывать более подходящую выдачу, было задумано создание алгоритма «Королёв» - самообучающейся нейронной сети. Как заверяют в самом Яндексе, нейронная сеть на основе машинного обучения будет совершенствоваться в понимании «смыслов», которые подразумевает человек при вводе запросов.

Как работает этот алгоритм на практике?

Описанный Яндексом подход звучит, конечно, хорошо, но гораздо интереснее посмотреть на конкретные результаты в выдаче.

Для начала возьмём запрос, который сам Яндекс рекламировал:
[картина где небо закручивается]

В объектных ответах справа Яндекс правильно определил, что мы подразумевали своим запросом. Он также указал верные ответы в Яндекс.Картинках. Остальная выдача состоит из новостей о новом алгоритме. Становится очевидным: в данной ситуации Яндекс пользуется традиционными методами определения релевантности и для выдачи алгоритм «Королёв» не работает.

Попробуем по-другому и зададим следующий запрос:
[где появился первый парламент]

В данном случае можно увидеть интересную выдачу. В объектных ответах появилось значение «Англия». В самой же выдаче есть разные сайты, которые содержат слова из запроса.

Алгоритм в объектных ответах работает, если мы хотим знать:
— где появилось слово «парламент»;
— где появился первый представительный и законодательный орган, который называется «парламент».

Алгоритм не работает:
— если мы хотим знать, где появился вообще первый законодательный орган.

Принято считать, что первый парламент появился в Исландии, но назывался он не «парламент», а «альтинг». В выдаче (на скриншоте выше) можно увидеть и правильный ответ на наш запрос. Он появился только потому, что в заголовке статьи есть слова из запроса.

Важно понять:
поисковик может понять запрос, только если каждое слово обладает одним понятным смыслом.

Если слово обладает несколькими смыслами, как в нашем случае «парламент», могут возникать проблемы.

Проведём ещё один эксперимент:
[песня про теракт в уоррингтоне]

Запрос максимально конкретный и на него может быть только один конкретный ответ - песня «Zombie» группы The Cranberries.

Если немного поменять запрос и указать [песня про теракт в 1993 году] , можно увидеть, что поисковик выдачу разделяет: часть ответов о песне, часть — о теракте. Яндекс не совсем понимает, о чём именно мы хотим получить информацию.

Если сделать запрос ещё более общим, то правильного ответа не будет совсем:
[песня про теракт в англии]

Выдача полностью состоит из новостей о теракте, а о заявленном смысле речи не идёт.

Теперь наберём запрос:
[фильм в котором писатель сходит с ума в отеле]

В этом случае можно увидеть, что алгоритм работает. Яндекс понимает, что мы хотим найти и, при этом, указывает, что у данного запроса есть два смысла (два интента): фильм «Сияние» и фильм «1408». Тут также важно, что слова из запроса не встречаются на страницах. В этом случае алгоритм работает.

Теперь попробуем набрать запрос:
[фильм в котором траволта танцует]

Варианты с наиболее популярными фильмами есть в объектных ответах, но не в выдаче.

Ответы становятся более конкретными, если модифицировать запрос:
[фильм в котором траволта танцует молодой]

Правильный вариант можно увидеть только в виде объектного ответа и страницы Википедии. Остальная выдача далека от нужного результата.

Ещё раз изменим запрос и наберём:
[фильм в котором траволта танцует в баре]

Как мы видим, алгоритм даёт сбой. Это происходит потому, что на данный запрос крайне сложно дать однозначный ответ. Например, в фильме «Криминальное чтиво» танцы происходят в ресторане, в фильме «Лихорадка субботнего вечера» - в клубе. Но есть фильм «Майкл», в котором Траволта как раз танцует в баре. Если несколько раз протестировать выдачу с целью найти необходимый фильм, начнут появляться релевантные результаты.

Какие выводы можно из этого сделать?

• Алгоритм показывает свою работу в выдаче только на страницах больших информационных сайтов (типа Википедия или Кинопоиск) и в объектных ответах.
• Алгоритм понимает только простые запросы, которые содержат один смысл.
• «Королёв» лучше работает при поиске популярной информации (например, по запросу «фильм» он покажет наиболее популярный, наиболее известный - тот, о котором информации в индексе больше всего).
• Алгоритм работает только с информационными запросами.
• Алгоритм действительно самообучаемый и при повторных обращениях результаты становятся лучше.

Для SEO алгоритм сейчас даёт мало. По большинству запросов большое значение имеет текстовый фактор. Там, где работает новый алгоритм, Яндекс отдаёт предпочтение более известным сайтам, например, Википедии. Небольшим проектам будет тяжело с ними конкурировать. Возможность высоко ранжироваться по таким запросам появится только когда у алгоритма будет более полная база знаний о желаниях и предпочтениях пользователей. Но для этого уже сейчас нужно:
— создавать текстовый контент, который содержит как можно больше слов, определяющих тематику страницы;
— улучшать поведенческие факторы, чтобы поисковик точно знал, что страница будет полезной пользователю.

Подписаться на рассылку

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: