Содержание
Вега — алгоритм ранжирования Яндекса
- Подробности
- Категория: Алгоритмы поисковиков
- Просмотров: 3005
Нужно постоянно что-то менять, и жизнь становится сложнее вот и Яндекс выкатил новый алгоритм 17 декабря 2019…
Название алго — «Вега» — тут поисковик заявляет, что поиск станет еще качественней так как задействуется вся мощь их экспертов, видимо с их нового сервиса Толока.
Также они сделали много улучшений, которые позволяет пользователям мгновенно получать ответы на запросы.
Также 1500 улучшений, которые по замыслу Яндекс делают следующее:
1) Повышение качества поиска
Напомним, что предыдущий алгоритм Палех уже научился искать не только по словам, но и по смыслу благодаря нейронным сетям.
Теперь же Вега умеет кластеризировать запросы и ложит их прямо из поиска сразу в кластеры с помощью тех же нейросетей. Это удобно и быстрее, потому что потом из этого кластера проста вынул и все, а не ищи по всей базе.
В результате выигрыш, видимо и в скорости и в экономии ресурсов получился.
!!! Система теперь понимает какие КЛАСТЕРЫ релевантны какому запросу и просто оттуда их достает.
Также теперь в 2 раза увеличена поисковая база, вплоть до того, что Яндекс готов предложить в поиске запросы, которые требуются людям 1-2 раза в год.
2) Мгновенные результаты.
Появляется новое слова — ПРЕРЕНДЕРИНГ — то есть, Яндекс угадывает, что хочет увидеть пользователь уже до того как он нажмет кнопку «Найти» и поэтому высчитывает сразу и выдает результаты поиска заранее быстрее и в результате выигрыш в скорости значительный
Поисковые подсказки при вводе в поисковую строку или в мобильниках под поисковой строкой. Это действительно удобно и не надо набирать, а уже понятно по кластерам.
Турбо-страницы позволяют загружать 75% сайтов менее чем за 1 минуту, так как ПС эти сайты кэширует у себя.
(Примечание: но почему-то Яндекс Кью не работает по этой технологии)
3. Экспертный уровень.
Теперь у Яндекса есть свои ОБУЧЕННЫЕ эксперты практически по всем тематика, ИМЕННО ИХ СИГНАЛ ЯВЛЯЕТСЯ ПРИОРИТЕТНЫМ!!! Если алгоритм определил пул запросов, то по главным тематикам точно пройдется эксперт и ЖАМКНЕТ — какой сайт лучший! — это запомните! Поэтому сегодня делают сайты не только ТОЛКОВЫЕ, но и еще с хорошим дизайном, чтобы понравится асессорам — понимаете?
Появился сервис Яндекс Кью — здесь знатоки и люди отвечают на вопросы. Что немного негодует, что он всегда сверху и для Seo-оптимизаторов это означает еще минус 1 позиция ТОПа, что радовать, конечно, не может.
4. Гиперлокальность — так Яндекс называет то, что теперь поиск учитывает не целый город, в котором находится пользователь, но и с учетом района и даже дома. То есть, если результаты будут ближе к его расположению, то покажутся именно они сперва.
Понятно, что эта гиперлокальность для деревни особого значения иметь не будет, а вот для Москвы и мегаполисов — очень полезно!
Запущен еще один сервис «Яндекс район» — в нем могут общаться люди со своего райончика и делиться проблемами, советами и просто общаться. Это действительно удобно, так как раньше такого еще не было и это новинка — вполне себе удобная. Там можно загружать картинки пропавших собак или другие проблемы и получать ответы.
Также появился сервис «Яндекс Услуги«, в котором каждый желающий может прорекламировать свой перечень услуг и оказывать их. Этот сервис видимо сильно притормозит развитие «You do», которые специализировались именно на этом…теперь, когда поисковик будет показывать свой сервис наверху им придется несладко…, ну и Profi.ru
Добавить комментарий
Алгоритмы Яндекс — с 2007 по 2023 год
В этой статье, я решил вспомнить былые годы и перечислить все алгоритмы ранжирования Яндекс начиная с 2007 года и заканчивая концом 2023-м.
За это время много воды утекло и много сайтов попало под фильтры Яши, благодаря этим новым и старым алгоритмам. Итак, начинаем — АЛГОРИТМЫ ЯНДЕКС 2007 — 2023. Поехали!
Все алгоритмы Яндекс с 2007 по 2023 год
Оглавление статьи
- 1 Все алгоритмы Яндекс с 2007 по 2023 год
- 2 Алгоритм Яндекс — Версия
- 3 Алгоритм Яндекс — Версия 8 и Восьмерка SP1
- 4 Алгоритм Яндекс — Магадан
- 5 Алгоритм Яндекс — Находка
- 6 Алгоритм Яндекс — Арзамас / Анадырь
- 7 Алгоритм Яндекс — Снежинск
- 8 Алгоритм Яндекс — Конаково / Обнинск
- 9 Алгоритм Яндекс — Краснодар
- 10 Алгоритм Яндекс — Рейкьявик
- 11 Алгоритм Яндекс — Калининград
- 12 Алгоритм Яндекс — Дублин
- 13 Алгоритм Яндекс — Началово
- 14 Алгоритм Яндекс — Одесса
- 15 Алгоритм Яндекс — Амстердам
- 16 Алгоритм Яндекс — Минусинск
- 17 Алгоритм Яндекс — Киров
- 18 Алгоритм Яндекс — Владивосток
- 19 Алгоритм Яндекс — Палех
- 20 Алгоритм Яндекс — Баден-Баден
- 21 Алгоритм Яндекс — Королёв
- 22 Алгоритм Яндекс — Андромеда
- 23 Алгоритм Яндекс — Вега
- 24 Алгоритм Яндекс — Yati
- 25 Алгоритм Яндекс — Мимикрия
- 26 Вместо заключения
- 27 SEO продвижение сайта по России:
Второго июля 2007 года, Александр Садовский, объявил о появлении нового алгоритма в поисковой системе Яндекс.
Алгоритм Яндекс — Версия
Данный алгоритм был создан для улучшения ранжирования на различных дата центрах поисковой системы Yandex. Вот что написал в своем обращении по поводу данного алгоритма Александр Садовский:
Следующий алгоритм Яндекса имел уже такое название:
Алгоритм Яндекс — Версия 8 и Восьмерка SP1
За счет данного алгоритма, все авторитетные и трасстовые ресурсы, получили значительный прирост в поисковой выдаче. Внедрился фильтр «ПРОГОНОВ» двадцатого декабря 2007 года, для накрутки ссылочных факторов ранжирования.
Алгоритм Яндекс — Магадан
О появлении этого алгоритма, Яндекс заявил 16 мая 2008 года. Он был создан для ускорения подбора претендентов Fast Rank, а также для расширения базы аббревиатур, классификаторов документов и синонимов.
Алгоритм Яндекс — Находка
Алгоритм Находка появился 11 сентября 2008 года. Данный алгоритм Яндекса анализировал стоп слова в поисковых запросах и стал родоначальником нового подхода к машинному обучению Matrixnet.
Алгоритм Яндекс — Арзамас / Анадырь
Данный алгоритм появился 10 апреля 2009 года и работал с омонимами, учитывая региональность пользователей. В дальнейшем, несколько раз обновлялся, создав улучшенную формулу региональных запросов в Яндексе.
Алгоритм Яндекс — Снежинск
17 ноября 2009 в Яндексе состоялся официальный запуск алгоритма Снежинск. Он ознаменовал появление машинного обучения Matrixnet. С его появлением кратно увеличилось число факторов ранжирования, относительно крупнейших регионов России, что существенным образом отразилось на поисковой выдаче Yandex.
Алгоритм Яндекс — Конаково / Обнинск
22 декабря 2009 года Яндекс обзавелся еще одним алгоритмом, который изначально имел неофициальное название Конаково. С этим алгоритмом пришло изменение в ранжировании для геонезависимых запросов. В дальнейшем, 13 сентября 2010 года он поменял свое название на Обнинск.
Алгоритм Яндекс — Краснодар
Этот алгоритм, с «теплым» названием появился 15 декабря 2010 года.
За счет технологии «СПЕКТР» и повышения разнообразия поисковой выдачи, алгоритм научился определять интент пользовательских запросов, проще говоря смысл, который пользователи закладывали в запрос. С появлением этой возможности повысилась локализация выдачи по геозависимым запросам для 1200 городов России.
Алгоритм Яндекс —
Рейкьявик
17 августа 2011 появился данный алгоритм, который стал родоначальником такого понятия, как персонализация поисковой выдачи.
Алгоритм Яндекс —
Калининград
Данный алгоритм компания Яндекс выпустила 12 декабря 2012 года на смену Рейкьявику. Была существенно улучшена персонализация и релевантность поисковой выдачи для пользователей.
Алгоритм Яндекс —
Дублин
Вышел 30 мая 2013 года и тоже был направлен на улучшение персонализации данных для пользователей, с учетом их сиюминутных запросов, прямо во время ввода запроса в поисковую строку.
Алгоритм Яндекс —
Началово
Алгоритм Началово появился 12 марта 2014 и ознаменовал начало борьбы со ссылками.
Он так и назывался многими «БЕЗ ССЫЛОК», но только по Московскому региону.
Алгоритм Яндекс —
Одесса
Алгоритм Одесса появился в Яндекс 5 июня 2014 и был создан для сервиса «Острова». Началась эра островных дизайнов с внедрением быстрых интерактивных ответов. Но эта эра как быстро началась, также быстро и закончилась. Эксперимент с островами провалился.
Алгоритм Яндекс —
Амстердам
Амстердам или «Объективный ответ» разработали и запустили 1 апреля 2015. Пользователям стала доступна дополнительная информация в правом столбце, о предмете своего запроса, с подробной классификацией, которую Яндекс стал собирать и хранить на своих серверах.
Алгоритм Яндекс — Минусинск
Алгоритм Минусинск появился 15 мая 2015 и наделал очень много шума. Он был создан для борьбы с покупкой и продажей ссылок и влиянием ссылок на поисковое ранжирование. Борьба была успешной и положила под фильтры Яндекс половину рунета, из под которых, многие сайты не вышли до сих пор.
Алгоритм Яндекс —
Киров
Алгоритм Яндекса Киров или «Однорукий бандит Яндекса», вышел в свет 14 сентября 2015 года. Сервис начал рандомизировать и добавлять к числовому значению релевантности определенные документы с оценкой «REL+». Целью создания послужила необходимость для сбора дополнительной поведенческой информации, по Московскому региону. В дальнейшем рандомизация Яндекса была внедрена во всех регионах России.
Алгоритм Яндекс —
Владивосток
Алгоритм Владивосток появился 2 февраля 2016 и был создан для учета адаптивности сайтов и их просматриваемости с мобильных устройств. С его приходом улучшилось ранжирование сайтов с адаптивным дизайном.
Алгоритм Яндекс — Палех
Алгоритм Палех стартовал 2 ноября 2016 и был направлен на определение соответствия поисковому запросу, в трехмерном пространстве семантического вектора и его связи с заголовком Title. Алгоритм определял соответствие пары ДОКУМЕНТ-ЗАПРОС на основании данных своей нейронной сети.
Главная цель, которая преследовалась алгоритмом Палех, заключалась в улучшении качества поисковой выдачи для редких запросов пользователей.
Алгоритм Яндекс — Баден-Баден
Этот алгоритм тоже оставил за собой большой шлейф выжженной земли, состоящей из кучи забаненых сайтов. Он появился 23 марта 2017 с целью бороться с переоптимизацией сайтов ключевыми словами. Более подробно, о фильтре Баден-Баден я рассказал тут.
Алгоритм Яндекс —
Королёв
22 августа 2017 года вышло логическое продолжение алгоритма Палех, с усовершенствованными возможностями определения семантических запросов пользователей. Алгоритм Королев выявлял смысл вводимого пользователями в поисковую строку запроса, сопоставлял его с интентами ожиданий этих пользователей и анализировал их не только с применением метатега Title, но и целиком всего текста на предлагаемых сайтах. Мощный алгоритм, который успешно работает до сих пор.
Алгоритм Яндекс — Андромеда
19 ноября 2018 года произошло глобальное обновление поисковой выдачи, с учетом появления нового алгоритма Андромеда.
По сути, это улучшенная копия алгоритма Королев. Появились дополнительные значки качества для сайтов, улучшился сервис быстрых ответов и коллекций. Поисковая выдача стала управляться полностью за счет искусственной нейронной сети Яндекс. На сегодняшний день 14 ноября 2019 года это последний анонсированный Яндексом алгоритм.
Алгоритм Яндекс — Вега
Алгоритм Вега вышел на смену Андромеды в апреле 2020 года. Его работа также основана на применении искусственного интеллекта, но за основу взята дополнительная проверка формируемого ТОП-а Яндекса с помощью экспертной оценки асессоров, принятых в штат из состава докторов медицинских наук, профессоров и так далее. Одним словом весть основной ТОП выдачи Яши теперь будет проверяться более внимательно и экспертно.
Новый алгоритм яндекса 2020 (Вега) начал применять в ранжировании сайтов функцию гиперлокальности. Если раньше использовалась привязка к крупным городам милионникам, то теперь Яша предлагает своим пользователям, к примеру, починить телефон прямо в своем районе, ближайшем к месту проживания.
Это действительно очень удобно и такие услуги стали отображаться в картах Яндекса, по которым пользователи могут найти ближайшее место оказания необходимой помощи. Более подробно о алгоритме Вега можете почитать здесь!
Алгоритм Яндекс — Yati
Алгоритм Яндекса Yati вышел под занавес 2020 года. Его главной задачей является более точное изучение контента на сайте, основанное на интенте (намерении) пользователя и сопоставлении этого контента и интентом, для формирования более качественной поисковой выдачи.
Yati – это совершенно новая технология анализа качества текста на основании которой современные поисковые алгоритмы Яндекса учатся распознавать взаимосвязь между поисковым запросом, намерением пользователя (интентом) и содержанием текстового документа на сайте.
По заявлению генерального директора Яндекса (Тиграна Худавердяна) поиск Yandex перешел на новый уровень в анализе текста и определении его качества для конечного пользователя на основе искусственного интеллекта (matrixnet) и архитектуре трансформеров.
Подробнее о алгоритме Яндекса Yati можно прочитать здесь!
Алгоритм Яндекс — Мимикрия
Компания Яндекс 5 августа 2022 выпустила свой новый фильтр «Мимикрия», который накладывает санкции на сайты полностью копирующие WEB дизайн распространенных и популярных ресурсов. В первую очередь фильтр Яндекс «Мимикрия» накладывается за копирование дизайна государственных сайтов таких как Госуслуги, Мой налог и прочие популярные у Россиян интернет-проекты. Читать подробнее.
Вместо заключения
Хотите выйти в ТОП10 Яндекс и долго там оставаться? Продвигайте свои сайты и интернет-магазины исключительно белыми SEO методами! Не умеете? Могу научить! Тем, кто хочет разобраться во всех премудростях SEO, предлагаю посетить мои курсы по SEO обучению, которые я провожу индивидуально, в режиме онлайн по скайпу.
Записаться на SEO обучение
Для тех, у кого нет времени проходить обучение и самостоятельно заниматься продвижением своих интернет-магазинов, предлагаю и в этом вопросе помощь.
Я могу взять ваш сайт на SEO продвижение и за несколько месяцев вывести его в ТОП10 Яндекс.
Для того чтобы убедиться в моей экспертности, предлагаю ознакомиться с моими последними SEO кейсами и только после этого заказать у меня SEO продвижение. Ниже на видео один из примеров успешного продвижения строительного сайта в Санкт-Петербурге.
Заказать SEO продвижение сайта
SEO продвижение сайта по России:
ТОПРИТЕЛИ ДЛЯ ЯНДЕКС. , Россия
Алгоритм Финал
| Ранг | Страна | Имя | Очки | Штраф | Приз |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Беларусь | турист | 4 | 143 | ₽300000 |
| 2 | Швейцария | W4yneb0t | 4 | 185 | ₽150000 |
| 3 | Япония | номер 58 | 4 | 187 | ₽ |
4 | Тайвань | шик | 4 | 196 | |
5 | Китай | Апиад | 4 | 220 | |
6 | Россия | LHiC | 4 | 224 | |
7 | Россия | Ум_ник | 4 | 239 | |
8 | Польша | Марек Соколовский | 4 | 285 | |
9 | Россия | Избань | 4 | 286 | |
10 | Китай | Се Цзинь | 4 | 307 | |
11 | Россия | КАН | 4 | 325 | |
12 | Россия | Петр | 4 | 335 | |
13 | Швейцария | Ильякор | 4 | 371 | |
14 | Латвия | Алексей Заякин | 4 | 415 | |
15 | Россия | помощь | 3 | 152 | |
16 | Япония | снюк | 3 | 179 | |
17 | Нидерланды | Крийгертье | 3 | 196 | |
18 | Польша | Свистакк | 3 | 200 | |
19 | Польша | Эрикс | 3 | 203 | |
20 | Украина | lebronua2013 | 3 | 209 | |
21 | Тайвань | Кирино | 2 | 80 | |
22 | Россия | Миланин | 1 | 32 |
Квалифицировано от
Ликвидация
Q. Ранг | Страна | Имя |
|---|---|---|
16 | Китай | Кайвайфунг |
19 | Украина | амаксай |
23 | Китай | Miceren |
Искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения Яндекса
Ранее в этом месяце Google представила свой последний алгоритм искусственного интеллекта, BERT, который считается самым большим обновлением Google со времен RankBrain и влияет на 10 % всех поисковых запросов. .
BERT означает представление двунаправленного энкодера от трансформаторов. Преобразователи относятся к моделям, обрабатывающим слова по отношению ко всем другим словам в предложении, таким как сопоставление ключевых слов и синонимов.
BERT был подробно описан в Search Engine Journal Роджером Монтти и Мэттом Саузерн.
Однако алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения Google — не единственные, которые используются поисковыми системами во всем мире.
Машинное обучение — это общий термин, охватывающий широкий спектр алгоритмов, которые обучаются на основе наборов данных для предоставления:
- рекомендаций.
- Решения.
- Предсказания.
Широко используется для ряда задач не только поисковыми системами, но и:
- Рекомендации по музыке и фильмам на потоковых платформах.
- Прогнозы энергопотребления по штатам.
Поисковые системы используют это для обработки данных из Интернета и некоторых автономных источников в случае Яндекса, чтобы предоставить пользователям лучшие результаты поиска и опыт.
Прошло десять лет с тех пор, как Яндекс впервые представил машинное обучение в поиске с запуском Matrixnet.
С тех пор поисковая система продолжала улучшать свои возможности искусственного интеллекта и машинного обучения с дальнейшими обновлениями, включая Палех и Королев.
Matrixnet, 2009
Matrixnet работает, беря тысячи переменных и «факторов ранжирования» и присваивая им различные веса на основе:
- Местоположение пользователя.
- Поисковый запрос.
- Установленные намерения пользователя
Это сделано для того, чтобы предоставить пользователю более релевантные и точные результаты.
Ощутимое влияние Matrixnet заключалось в том, что для более коротких запросов с несколькими распространенными интерпретациями некоммерческий контент стал более заметным на страницах результатов поиска по сравнению с более коммерческим контентом (и коммерческими веб-сайтами).
Это связано с тем, что новый алгоритм ядра стал учитывать домен как целую экосистему, а не отдельные страницы и их непосредственные ссылки.
В тот же период, когда Яндекс запустил Матрикснет, поисковая система также приняла меры для предоставления пользователям более качественных результатов в зависимости от их местоположения. (Нет смысла кому-то во Владивостоке получать локальные результаты по Москве, так как это 113 часов на машине!)
Делали это через алгоритм Арзамаса, который в том же году сменил Снежинск, а затем в 2010 году через Обинск.
Последнее позволяло Яндексу лучше понимать регион, в котором находится сайт, даже если веб-мастера не сделали декларацию региона в Инструментах для веб-мастеров Яндекса.
Это заметно повлияло на веб-сайты с дорвеями местоположения и спамом с локальными ссылками.
Палех, 2016
В 2016 году (через год после RankBrain) Яндекс представил алгоритм Палеха. Палех использовал глубокие нейронные сети, чтобы лучше понять смысл поискового запроса.
Алгоритм использует нейронные сети, чтобы увидеть связи между запросом и документом, даже если они не содержат общих слов.
Эта технология наиболее полезна для сложных запросов, таких как поиск фильмов по неточным описаниям их сюжетов.
Королев, 2017
Основываясь на алгоритме Палеха, Яндекс выпустил обновление Королев в августе 2017 года. смысл страниц, в отличие от того, как Палех работал только с заголовками. Он также улучшает 150 страниц, которые анализировал Палех, благодаря своей способности работать с 200 000 страниц одновременно».
Подобно тому, как работает RankBrain, Korolyov становится более эффективным и точным с каждой дополнительной точкой данных, которую он получает, а затем все результаты передаются в основной алгоритм Matrixnet.
Одновременно с объявлением Королева, Яндекс также объявил, что Matrixnet начал:
- Учитывать данные своей краудсорсинговой платформы Толока (представьте себе вариант Amazon’s Mechanical Turks).
- Обрабатывать большие объемы анонимных пользовательских данных для дальнейшего улучшения и изменения наборов данных, с которыми работают алгоритмы машинного обучения.
Королев также ввел в поиск понятие семантических (контекстных) векторов, позволяющих выполнять «смысловой анализ» при отправке пользователем запроса. Это позволило поиску учитывать воспринимаемое значение всех запросов, которые привели пользователей на определенные страницы.
Это означало, что:
- На этапе индексации каждая страница была преобразована в семантические/контекстные векторы.
- Новые запросы могут быть поняты быстрее и эффективнее, с более точными результатами, чтобы не создавать отрицательных результатов поиска.
CatBoost, 2017
В 2018 году Яндекс представил преемника алгоритма машинного обучения Matrixnet — CatBoost.
По сравнению с Matrixnet CatBoost (с открытым исходным кодом) способен:
- Более точные прогнозы.
- Большая диверсификация результатов.
- Вспомогательные нечисловые переменные, такие как типы облаков, породы кошек и виды растений.
CatBoost использует технику машинного обучения, известную как повышение градиента, и обычно решает проблемы регрессии и классификации, которые визуально проявляются в виде деревьев решений.
На сегодняшний день CatBoost также используется вне поисковой системы Яндекса такими организациями, как Cloudflare и CERN.
Он используется там, где требуется повышение градиента на деревьях решений с уменьшенным риском переобучения, для таких задач, как борьба с заполнением учетных данных с помощью ботов.