Яндекс «Королев». Чего ждать от нового алгоритма Яндекса и как к нему подстроиться

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:

«Королёв» – это алгоритм поисковой системы Яндекс, на котором основана новая версия поиска. Запущен в августе 2017 года. Является логическим продолжением алгоритма «Палех». Нейронная сеть, обучаемая по поисковой статистике, поведению пользователей, сопоставляет смысл, суть запроса и веб-страниц, что позволяет лучше отвечать на сложные запросы.

Принцип работы

Поисковый алгоритм «Королёв», в отличие от созданного ранее «Палеха», анализирует не только тайтл, а всю страницу целиком. Определение смысла проходит одновременно с индексацией, что существенно увеличивает скорость и количество обрабатываемых страниц.

Чтобы пользователь получал ответ, используются несколько этапов. На каждом из них документы упорядочиваются, лучшие проходят в следующую стадию. С повышением уровня применяются все более тяжелые алгоритмы.

Чтобы ускорить финальную стадию и увеличить объем анализируемых документов, был введен дополнительный индекс, содержащий вычисленную на этапе индексирования примерную релевантность для популярных слов и их пар из запросов пользователей. Это позволило значительно увеличить глубину – до 200 тыс. документов на запрос.

Кроме сравнения заданного вопроса со смыслом страницы, алгоритм учитывает, по каким еще запросам пользователи просматривали конкретный документ, что позволяет устанавливать дополнительные смысловые связи.

Алгоритм использует нейронную сеть, которая обучается на обезличенной статистике. Для обучения нейросети привлекаются простые пользователи. Если раньше этим занимались только сотрудники Яндекса, асессоры, то сейчас любой может принять участие в обучении строящего формулу ранжирования методу машинного обучения «Матрикснет», выполняя задания в Яндекс.Толоке.

«Королёв» затрагивает многословные запросы с уточнением смысла, а это, как правило, информационные, низко- и микрочастотные, часто заданные голосовым поиском. В качестве ответа могут быть страницы, где вообще отсутствуют некоторые употребленные в запросе слова.

Сразу после запуска по многим уточняющим запросам справа от выдачи пользователям предлагалось оценить качество ответа на вопрос, указать сайт, который был более удачным.

Влияние на SEO

Наибольшее влияние поисковый алгоритм «Королёв» оказывает на информационные запросы со сложной, многословной, часто уникальной формулировкой. Однако замечено, что сайтам с вхождениями каких-то слов из запроса все-таки часто отводятся более высокие позиции.

На выдачу по типовым коммерческим запросам алгоритм «Королёв» пока практически не оказывает влияния. Однако все большее обращение Яндекса в сторону понимания смысла закономерно наводит на мысль, что это вопрос времени. Поэтому:

  • нужно уделять больше внимания информативности контента, его ценности и полезности для пользователя, не лить воду;
  • эра «тошноты» текста, точных вхождений ключевых фраз уходит в прошлое;
  • использование принципов LSI-копирайтинга с тематикозадающими словами, синонимами и т. д. перспективнее традиционного вписывания ключевых слов и где-то может привлечь дополнительный трафик;
  • нужно уделять пристальное внимание семантической разметке, чтобы помочь Яндексу правильно понять контент страниц;
  • важно поддерживать высокие показатели поведенческих факторов (время посещения, глубину просмотра и т. д.).

«Космическая» премьера Яндекса – не только смена структуры индекса, но и своего рода очередное напоминание, что нужно делать контент для людей, а не только для попыток манипулировать выдачей.

Яндекс запустил новый алгоритм ранжирования - «Королев». Теперь поисковая система сопоставляет смыслы поискового запроса и страницы. Это очень удобно для пользователей. Однако что новый алгоритм означает для оптимизаторов и владельцев сайтов, как изменится продвижение и стоит ли ждать изменения трафика.

Как никогда весь «сеошный» мир ждал запуска нового алгоритма ранжирования, анонсированного на 22 августа 2017 года. Ещё бы, подобные анонсы – вещь для Яндекса абсолютно нетипичная, обычно они предпочитают не распространяться о своих планах, и сообщают об очередном релизе алгоритма ранжирования постфактум.

22 августа 2017 года Яндекс запустил новую версию поиска. В её основе лежит поисковый алгоритм «Королёв» (с 2008-го года новые алгоритмы ранжирования в Яндексе называют в честь городов). Алгоритм с помощью нейронной сети сопоставляет смысл запросов и веб-страниц - это позволяет Яндексу точнее отвечать на сложные запросы. Для обучения новой версии поиска используются поисковая статистика и оценки миллионов людей. Таким образом, вклад в развитие поиска вносят не только разработчики, но и все пользователи Яндекса.

Область применения нового алгоритма практически не затрагивает традиционные сеошные сферы интересов, в первую очередь к которым можно отнести коммерческую выдачу. «Королёв» оказался логическим продолжением алгоритма «Палех» и призван обслуживать длинный хвост микрочастотных запросов, как правило, задаваемых на естественном языке. Особенностью таких запросов является то, что релевантные им документы могут не содержать многих из слов, входящих в запрос. Это ставит в тупик традиционные алгоритмы ранжирования, основанные на текстовой релевантности.

Решение найдено в виде использования нейросетей, которые обучаются в том числе и на поведении пользователей. Поэтому новый алгоритм Яндекса работает на основе нейронной сети. Он обучается на примерах запросов пользователей, и подбирает ответы исходя из смысла текста на странице. Это означает, в частности, что он будет гораздо эффективнее работать с нестандартными запросами, когда пользователи сами не уверены, как называется то, что они хотят найти. Здесь многое упирается в вычислительные мощности.

Вообще подобный подход к решению задачи ранжирования длинного микрочастотного хвоста запросов не нов. Еще в 2015-м году стало известно о технологии, применяемой поисковой системой Google для поиска ответов на многословные запросы, заданные на естественном языке – RankBrain. Эта технология, так же основанная на машинном обучении, позволяет распознавать наиболее значимые слова в запросах, и анализировать контекст, в котором осуществляется поиск. Что позволяет находить релевантные документы, которые не содержат всех слов запроса.

Кроме того, алгоритм работает и с картинками. Он анализирует содержание изображения и подбирает необходимый вариант, исходя из него, а не только из описания в тегах или окружающего его текста.

Впрочем, длинный хвост микрочастотных многословных запросов на естественном языке вполне может быть интересен «выжигателям» информационной семантики – создателям так называемых инфосайтов «на все случаи жизни». В общем-то, они и так стараются под как можно большее количество известных им запросов, которые удается заполучить с помощью различных методов сбора семантики, организовать точное вхождение в свои тексты. Там же, где точных вхождений не будет, т.е. для запросов, которые не всосал «семантический пылесос» создателей инфосайтов или для которых им не удалось обеспечить точных вхождений в контент, и начинается вотчина «Королёва», который призван искать соответствия между запросами и ответами в том случае, когда между ними мало пересечений по ключевым словам. В таких случаях «Королёв» несомненно повысит требования к качеству контента, и реально интересные читабельные статьи будут еще больше выигрывать у сборников вхождений ключевых фраз, разбавленных водой, т.к. именно в таких статьях могут содержаться полезные для нового алгоритма сигналы. Ну, а всем остальным сеошникам действительно можно расслабиться – очередная порка откладывается. Жертв и разрушений нет.

Запуская «Палех», Яндекс научил нейронную сеть преобразовывать поисковые запросы и заголовки веб-страниц в группы чисел - семантические векторы.

Важное свойство таких векторов состоит в том, что их можно сравнивать друг с другом: чем сильнее будет сходство, тем ближе друг к другу по смыслу запрос и заголовок.

Чем он отличается от «Палеха»?

Основным отличием нового алгоритма, помимо улучшения технической реализации, является возможность распознавать схожие «смыслы» по всему документу, а не только по заголовку (Title), который появляется в окне браузера.

Как работает алгоритм «Королёв»

Поисковый алгоритм «Королёв» сравнивает семантические векторы поисковых запросов и веб-страниц целиком - а не только их заголовки. Это позволяет выйти на новый уровень понимания смысла.

Как и в случае с «Палехом», тексты веб-страниц в семантические векторы преобразует нейросеть. Эта операция требует много вычислительных ресурсов. Поэтому «Королёв» высчитывает векторы страниц не в режиме реального времени, а заранее, на этапе индексирования.

Когда человек задаёт запрос, алгоритм сравнивает вектор запроса с уже известными ему векторами страниц.

Эффект «Королёва»

Умение понимать смысл особенно полезно при обработке редких и необычных запросов - когда люди пытаются описать своими словами свойства того или иного объекта и ожидают, что поиск подскажет его название.


Такая схема позволяет начать подбор веб-страниц, соответствующих запросу по смыслу, на ранних стадиях ранжирования. В «Палехе» смысловой анализ - один из завершающих этапов: через него проходят всего 150 документов. В «Королёве» он производится для 200 000 документов.

Кроме того, новый алгоритм не только сравнивает текст веб-страницы с поисковым запросом, но и обращает внимание на другие запросы, по которым люди приходят на эту страницу.

Так можно установить дополнительные смысловые связи.

Люди учат машины

Использование машинного обучения, а особенно нейросетей, рано или поздно позволит научить поиск оперировать смыслами на уровне человека. Чтобы машина поняла, как решать ту или иную задачу, необходимо показать ей огромное количество примеров: положительных и отрицательных. Такие примеры дают пользователи Яндекса.

Нейронная сеть, которую использует алгоритм «Королёв», обучается на обезличенной поисковой статистике. Системы сбора статистики учитывают, на какие страницы пользователи переходят по тем или иным запросам и сколько времени они там проводят.

Если человек открыл веб-страницу и «завис» там надолго, вероятно, он нашёл то, что искал, - то есть страница хорошо отвечает на его запрос. Это положительный пример.

Подобрать отрицательные примеры гораздо легче: достаточно взять запрос и любую случайную веб-страницу.Статистика, которая используется для обучения алгоритма, обезличена

В помощи людей нуждается и Матрикснет, который строит формулу ранжирования.

Толока

Чтобы поиск развивался, люди должны постоянно давать оценку его работе. Когда-то выставлением оценок занимались только сотрудники Яндекса - так называемые асессоры. Но чем больше оценок, тем лучше - поэтому Яндекс привлек к этому всех желающих и запустили сервис Яндекс.Толока . Сейчас там зарегистрировано более миллиона пользователей: они анализируют качество поиска и участвуют в улучшении других сервисов Яндекса. Задания на Толоке оплачиваются - сумма, которую можно заработать, указана рядом с заданием. За два с лишним года существования сервиса толокеры дали около двух миллиардов оценок.

В основе современного поиска лежат сложные алгоритмы. Алгоритмы придумывают разработчики, а учат - миллионы пользователей Яндекса. Любой запрос - это анонимный сигнал, который помогает машине всё лучше понимать людей. Новый поиск - это поиск, который мы делаем вместе.

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.

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.