+7 (812) 425 13 21
Обратный звонок

АЛГОРИТМ ЯНДЕКСА ПАЛЕХ.

Палех Яндекса — новый поисковый алгоритм, анонсированный поисковиком 02 ноября 2016 года, работающий на совершенно новых принципах. В основу работы алгоритма заложены искусственные нейронные сети (ИНС), а общее облако поисковых запросов (работают в паре – заголовок-текст), расположено в 300-мерном пространстве, где каждая такая пара имеет свою систему координат. О том, как в общих чертах работает данный алгоритм и на каких базовых принципах строится - читайте в нашей статье ниже.

Посмотреть акцию

Дадим скидку на сайт до 40%, при заключении договора на SEO продвижение сроком на 6 месяцев.

Ольга Вишневская
Автор статьи
Ольга Вишневская
14.01.2017
0 комментариев
просмотр(ов)

ПРИЧИНЫ ПОЯВЛЕНИЯ АЛГОРИТМА ПАЛЕХ ЯНДЕКСА

За годы работы поисковиков количество запросов в интернете вырасло в десятки тысяч раз. Так Яндекс обрабатывает более 300 млн. запросов за 24 часа, Google – более 1 млрд. запросов/сутки. Визуально весь пласт запросов в Яндексе разделяют на три вида – высокочастотные, которые наиболее часто используют люди, среднечастотные и низкочастотные. При этом число низко частотных запросов растет по экспоненте. При этом более 30% всех запросов поисковых систем составляют именно редко частотные запросы, которые могут вводиться пользователями всего лишь несколько раз в год и их также надо учитывать в системе ранжирования сайта и показа релевантных результатов. Разработанные ранее алгоритмы ранжирования уже не справляются с тем огромным потоком данных, который вводят пользователи в своих запросах. Увеличилась сложность, вариативность запросов. Часто за запросом пользователя стоит целый ряд потребностей, проблем, информационного интереса. Системы Матрикснет могут анализировать большие данные, в большой выборке. Но для распознования большого количества не повторяющихся низко частотных запросов уже требуется другое решение. И таким решением становятся нейросети, по сути - разработки из области AI (artifical intelligence).

КАКИЕ ЗАДАЧИ РЕШАЕТ АЛГОРИТМ ПАЛЕХ ЯНДЕКСА?

  • Созданный на основе искусственного интеллекта, нейронных сетей данный алгоритм лучше распознает запросы пользователей с длинным хвостом, т.е. по сути низкочастотные запросы, состоящие из множества слов. К примеру, есть основа запроса - классическая литература, производные этого запроса - классическая литература времен Л. Толстого предназначенная для детей. Или запрос - классическая литература эпохи Ренессанса какую книгу прочесть. Именно с такими запросами работает Палех, преобразовывая каждый запрос в числовой сложный ряд, присваивая заголовкам релевантных запросу страниц определенные координаты в 300-мерном пространстве. В реальности такого пространства просто не существует, но в компьютерном моделировании - с легкостью.
  • Алгоритм также формирует огромные базы данных из семантических векторов, которые позволяют ему быстро определить, какой из документов Интернета наиболее релевантент и лучше отвечает введенному пользователем запросу с длинным хвостом.
  • Алгоритм Палех постоянно самообучается, пытаясь мыслить как человек, переводя запросы пользователей и заголовки документов, а также целые страницы сайтов в семантические вектора, состоящие из систем координат. На основе собранных массивов алгоритм учится понимать, какие документы отобразить в поисковой выдаче на тот или иной запрос с длинным хвостом (long tail query).

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДАНННЫЕ РАЗРАБОТКИ SEO СПЕЦИАЛИСТАМ?

  • Здесь можно лучше оптимизировать страницы под редко частотные запросы с длинным хвостом. Необходимо продумать, что интересно Вашим потенциальным клиентам, читателям. Предвосхитить их потребности и желания, предугадать, как они будут запрашивать ту или иную информацию в поисковой системе.
  • Часто за каждым конкретным запросам пользователя скрывается целый ряд потребностей и желаний. Можно ответить на эти запросы и желания качественно оптимизированным контентом. Поисковые системы на основе нейросетей уже давно научились понимать о чем идет речь на странице, даже если в нем нет нужных ключевых слов, но смысл страницы как раз позволит ответить на нужный запрос пользователя.
  • Более того, сейчас активно развивается у поисковых систем компьютерное зрение. Алгоритмы поисковых систем научились сканировать изображения на сайте, переводить их в векторные данные, производить сравнение, распознавание. Есть смысл создать полезные иллюстрации и окружить их тематическим текстом. Таким образом текстовый блок и изображения смогут оптимально отвечать на широкий пул запросов пользователей с длинным хвостом.
  • О том, как устроен алготитм Палех - читайте на странице ниже.

732 способа
продвижения бизнеса в интернете

Хотите получать еще больше полезной информации и лайфхаков
по продвижению вашего сайта? Подписывайтесь на нашу еженедельную рассылку

КАКОВ ОСНОВНОЙ ПРИНЦИП РАБОТЫ АЛГОРИТМА?

алгоритм Палех принцип

Схематически это можно отобразить на примере птицы. Клюв птицы – самый короткий – представляет собой ВЧ запросы (ВЧ – высокочастотные), тело птицы – это СЧ запросы (СЧ – среднечастотные), самая длинная часть птицы – хвост — представляет собой НЧ запросы (НЧ – низкочастотные). По сути более 50% всех запросов в поисковых системах представляют как раз НЧ запросы, это значит, что из 300 млн. запросов – более 150 млн. запросов в сутки – являются низкочастотными, т.е. которые вводятся от 1 раза в год и до 10 раз в неделю. Бывает и такие запросы, которые вводятся раз в 10 лет и больше не повторяются. Палех Яндекса как раз был разработан, чтобы выдавать наиболее релевантные результаты выдачи поиска для таких запросов.

Давайте рассмотрим примеры запросов: Запрос –“сайт” – имеет базовую частоту более 133 695 986 в месяц по всей России. Его можно отнести в ВЧ запросу. Запрос “разработка сайтов”имеет базовую частоту более 63 000 запросов в месяц. Его можно отнести к НЧ запросу. Запрос “разработка сайта в СПб на вордпресс” – имеет базовую частоту в 1 запрос/месяц и возможно еще несколько раз повторится в течении года. Его можно отнести к НЧ запросу. Алгоритм Палех, разработанный на базе искусственного интеллекта, как раз предназначен для анализа НЧ и ВЧ запросов и оптимизации более точной выдачи результатов поиска под эти запросы.

НА СМЕНУ МАТРИКСНЕТУ ПРИШЕЛ ПАЛЕХ.

11

До Алгоритма Палех в Яндексе отлично справлялся с запросами пользвователей Матрикснет. Решение, основанное на машинном обучении. Анализировались Big Data, миллиарды похожих между собой запросов, собирались данные о коллективном поведении пользователей на сайтах, в поисковой системе Яндекс, на основе полученной информацией создавались алгоритмы ранжирования сайтов в поисковой выдаче. Со временем количество низко частотных запросов выросло, люди все больше вводят запросы не по шаблону, а с использованием длинного хвоста и мощностей Матрикс Нета уже стало не хватать. Понадобилась разработка нейросетей для лучшего понимания поисковыми системами индента, потребностей пользователей при их вводе НЧ запросов в поисковую систему. Структура и форма запросов усложнились, развились и алгоритмы из распознающие. И теперь ранжирование документов в интернете для низко частотных запросов происходит на основе алгоритма Палех.

НОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ЯНДЕКСА – КАКОВЫ ЕЩЕ ОТЛИЧИТЕЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДАННЫХ РАЗРАБОТОК?

Также в “Палехе” реализована технология семантического вектора, которая позволяет интерпретировать заголовки, текста, картинки в конечный набор цифр и распологать их в своем 300-мерном пространстве. Нам это очень сложно представить, ведь мы живем в трехмерном пространстве. Но для компьютеров нет ничего невозможного. Создаются огромные виртуальные пространства, массивы данных. Задача новых алгоритмов Яндекс – научиться видеть весь массив данных, собранных в интернете глазами человека и думать и выбирать, как человек. Изобретенные нейронные сети позволяют понимать семантическое (текстовое) соответствие запросов и веб документов на уровне человека. Более того, данные системы и передовые алгоритмы на базе нейронных сетей способны саморазвиваться, самообучаться, исправлять ошибки, вносить коррективы. Специалисты компании YIS следят за новациями поисковиков Яндекс и Google, мы оперативно внедряем новшества в свою работу, ведь от этого зависит успех и стабильность потока заказов для наших клиентов.

ЦЕНЫ НА ПРОДВИЖЕНИЕ САЙТА.

Пакет Лайт
  • Сбор до 300 запросов, анализ конкурентов
  • Оптимизация структуры и кода сайта
  • Оптимизация контента сайта
  • Формирование ссылочного окружения
  • Съем позиций, корректировки в работе
От 35 400 рублей
Пакет Оптимальный
  • Сбор ключевых запросов до 500 слов, анализ конкурентов
  • Оптимизация структуры сайта
  • Оптимизация работы скриптов кода
  • Оптимизация контента сайта
  • Микроразметка данных
  • Подключение ссылок, рост ссылочной массы
  • Съем позиций, аналитика, корректировки.
От 45 800 рублей
Пакет Максимальный
  • Сбор ключевых запросов, до 700 слов, анализ конкурентов
  • Оптимизация структуры сайта
  • Оптимизация работы скриптов сайта
  • Настройка канонических адресов сайта
  • Оптимизация контента
  • Подключение микроразметки
  • Работа со ссылочными факторами
  • Подключение социальных сигналов
  • Развитие сайта, съем позиций, аналитика и корректировки
От 70 300 рублей
Заказать индивидуальный просчет
ПОЛЕЗНО ЗНАТЬ!

Что такое формулы ранжирования сайтов в поисковой системе?

Формулы ранжирования представляют из себя сложные математические модели, в основе которых лежат статические и динамические факторы ранжирования. А также алгоритмы, постоенные на основе машинного обучения и нейронных сетей, одним из таких сложных и многогранных алгоритмов является Палех, созданный на основе нейронных сетей, которые самообучаются.

Что такое нейронная искусственная сеть?

Это сложная математическая модель вычислений, ее программно-аппаратная платформа, позволяющая реализовать данную модель вычислений. Нейронные сети это сложные программы, созданные на базе искусственного интеллекта. Отличие их от программ, созданных с помощью программирования, в том, что нейронные сети самообучаются, изменяются и адаптируются в новых условиях.




Была ли полезна Вам статья?

0.00%
Статьи, которые могут заинтересовать
ЗАКАЖИТЕ ПРОДВИЖЕНИЕ ПО АКЦИИ!
При заказе комплексного продвижения, сделаем выгодную скидку!
ОФОРМИТЬ ЗАКАЗ
Наши клиенты
Разработан сайт мебели под поисковые системы.
создание сайтов в СПб YIS
Продвинули в Instagram бутик элитной обуви
Настроили контекстную рекламу в Яндексе и Google.
Вывели веб сайт по 700 запросам в ТОП-10 Я и G
Повысили конверсию сайта, уменьшили цену клика в 1,5 раза.
Как нас найти
Адрес: г. Санкт-Петербург,
Большой Сампсониевский проспект 32
Время работы: ПН – СБ с 9 до 21
Смотреть трансляцию офиса
Эл. почта:
deal@seosait-yis.ru
+7 (812) 425 13 21