Как никогда весь «сеошный» мир ждал запуска нового алгоритма ранжирования, анонсированного 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. Из редких анонсов вспоминается, пожалуй, лишь только анонс на Yet another Conference on Marketing-2013 платформы «Острова», жизненный путь которой, впрочем, оказался весьма печальным – в итоге она так и не смогла выйти из режима бета-тестирования и через два года «мучений» была закрыта.

В общем-то, традиционно, ничего хорошего сеошники от новых алгоритмов Яндекса не ждут. Еще слишком свежи в памяти раны, нанесенные алгоритмами «Минусинск» и «Баден-Баден». Поэтому одним из основных вопросов, витавшим в многочисленных дискуссиях в профессиональных сообществах, был вопрос о том, в какое место будет нанесен удар в этот раз.

Однако после презентации нового алгоритма, получившего наименование «Королёв» (напомню, что с 2008-го года новые алгоритмы ранжирования в Яндексе называют в честь городов), стало понятно, что сеошникам можно на некоторое время облегченно выдохнуть. 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», представленного в ноябре 2016 года. 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. Здесь многое упирается в вычислительные мощности, но сотрудники Яндекса утверждают, что им удалось успешно справиться с этой задачей с помощью новых подходов к построению архитектуры нейронной сети.

В общем-то 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.

У Яндекса же качество ответов на многословные микрочастотные запросы на протяжении долгого времени откровенно хромало. Судя по всему, понимая это, сотрудники Яндекса решили вплотную сосредоточиться на решении данной задачи. И придают этому решению настолько важное значение, что сочли новую технологию достойной для полномасштабной презентации.

Что же касается сеошников, то они, почувствовав, что новый алгоритм проходит мимо сферы их интересов, ищут развлечение в поиске примеров плохой выдачи по микрочастотному хвосту запросов на естественном языке. Полагаю, что на реальное широкомасштабное исследование качества такой выдачи мало кто сподобится, но вот сопровождаемых ехидными комментариями примеров плохого качества выдачи по единичным запросам, похоже, будет сколько угодно. Собственно, эти примеры уже начали появляться, и SEO-специалисты, особенно из числа затаивших обиду на Яндекс за те или иные его действия, с удовольствием их тиражируют в соцсетях и обсуждают в профессиональных сообществах.

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.

Сергей Людкевич
Независимый консультант, супермодератор форума о поисковых системах Searchengines.Guru. Сфера профессиональных интересов - исследование алгоритмов ранжирования поисковых машин, разработка методик поискового продвижения сайтов.

Прокомментировать

Оставьте первый комментарий!

Notify of
wpDiscuz