facebook pixel
Звонки по России бесплатно
8 (800) 775-94-09
Новокузнецк
Назад к списку статей

Новый алгоритм от Яндекса YATI. Что ждать?

На конференции YaC 2020 Яндекс сообщил о том, что появился новый алгоритм ранжирования YATI (Yet Another Transformer with Improvements). Это название можно перевести следующим образом: «Ещё один трансформер с улучшениями».

Новая нейросетевая архитектура для ранжирования — это самое серьёзное изменение, которое появилось в поиске за последние 10 лет. Поисковая система стала умнее. Как она работает? Мы расскажем вам об этом.

Эволюция поиска

YATI анализирует тексты поисковых запросов и сайтов, отображающихся по этим запросам. Работа YATI совершеннее той, что была у предшественников (Палеха и Королёва).

Палех. Его создавали для того, чтобы он сравнивал тексты поисковых запросов и заголовки страниц. Он обучался на позитивных и негативных примерах. Их он получал из накопленной статистики.

Алгоритмы поисковиков не умеют читать тексты, поэтому они выявляют соответствие запросов заголовкам, сравнивая числа. Для удобства поиска смысловых соответствий заголовки страниц были трансформированы в группы, каждая из которых имеет триста чисел. Так, каждый просканированный Палехом документ, получал своё место в гипотетическом пространстве из 300 измерений.

Гипотетическое пространство

Этот способ обработки назвали семантическим вектором. Его плюс в том, что алгоритм научился устанавливать соответствие запроса странице даже тогда, когда они не имели ни одного общего слова.

Палех — это тяжёлый алгоритм. Использовался он обычно на самых последних ступенях ранжирования, когда уже были отфильтрованы 150 лучших страниц среди общего множества.

Королёв. Он работал по тому же принципу, что и Палех, преобразуя тексты веб-страниц в семантические векторы. Эти тяжеловесные операции Королёв стал проводить не в режиме реального времени, а заранее, на этапе индексирования. Человек писал запрос, и алгоритм сравнивал вектор запроса с уже известными ему векторами страниц. Такое предварительное вычисление сильно сократило время выдачи результатов.

Кроме того, Королёв начал сравнивать вектора новых запросов с теми запросами, по которым уже ранее был сформирован лучший ответ. Если вектора были близки, то и результаты выдачи были схожи.

YATI. Более совершенный алгоритм

Палех и Королёв, конечно, улучшили ранжирование, но всё-таки они не справлялись с этим делом достаточно хорошо. Среди недочётов их работы можно выделить следующие:

  1. Не было единого учёта порядка слов.
  2. Смысл страницы описывал один вектор, имеющий ограниченный размер.

Теперь каждый текстовый элемент преобразуется в особый вектор, сохраняющий его расположение в тексте. Принцип обучения нового алгоритма поисковой выдачи — transfer learning. Сначала собирается информация, которая помогает решить какую-либо задачу. Эта же информация потом используется для решения подобных задач.

Сначала YATI «кормят» простой, не самой достоверной информацией (с Яндекс.Толоки). Так проходит первый этап обучения. Только после этого «трансформеру» дают экспертную информацию, но в меньшем объёме (от асессоров Яндекса).

Анализ слов

Главное отличие от прежних ранжирующих систем: новый алгоритм научился предсказывать, куда кликнет пользователь. Эта доп. метрика повлияет на результат поисковой выдачи.

Теперь анализ текстов станет более глубоким. Алгоритм может понять смысл всей информации на сайте, а это значит, что роль смысловой нагрузки возрастёт. Тексты придётся писать иначе, они должны эволюционировать. В ближайшем будущем будет развиваться LSI-копирайтинг, который имеет следующие особенности:

  1. Текст пишется по ключевым словам, но внимание уделяют не входящим ключам, а смысловой нагрузке.
  2. Текст включает не только основные ключевые слова, но и те, которые связаны с основными запросами.
  3. Текстовый материал должен быть не только уникальным, но и содержательным, полезным, увлекательным.
  4. Только тексты, которые содержат экспертную информацию, дают полную, развёрнутую информацию, будут всё чаще отображаться на топовых позициях поиска.

Улучшить тексты можно будет, структурируя их. Желательно все ключи выносить в заголовки. Также улучшатся тексты после проработки title и description. Семантика для страниц должна собираться в полном объёме.

А как же BERT от Google?

Ещё год назад Google подключил свой «трансформер» BERT. Он анализирует поисковые запросы, их контекст, а не только ключевые запросы по отдельности. Он понимает предложения полностью. BERT, как и YATI, направлен на понимание содержания текстов. Но BERT не умеет предсказывать, куда кликнет пользователь. В этом его несовершенство.

Куда кликнет пользователь?

О старых методах SEO

Поисковые системы постоянно совершенствуются. Многие могут подумать, что те методы, которыми пользовались раньше при оптимизации, теперь не будут работать. Эти волнения безосновательны.

Не теряет актуальности оптимизация заголовков H и тегов title и description. Факторы ранжирования, которые ввели раньше, не отменили, их только дополнили более качественным анализом текстов.

Техническая оптимизация, добавление естественных ссылок, улучшение поведенческих факторов — всё это не нужно останавливать. Хороший результат от SEO можно получить только при комплексной работе.

Актуальность SEO-оптимизации

Итог

Поисковая выдача Яндекса скоро изменится. Она самообучающаяся, поэтому это произойдёт не сразу. Ещё есть время на доработку текстов. Их ещё можно адаптировать под современные стандарты поисковых систем.

Этим как раз и занимается наша Web-studio AXI. Обращайтесь к нам, и мы переработаем тексты вашего сайта, чтобы он не терял позиций в выдаче. Звоните по номеру 8 (800) 775-94-09 и оставляйте заявки.



Получить консультацию
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Добавить комментарий
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных Отправить
social
ajax-loader
Поиск
ajax-loader
loader Яндекс.Метрика