Больше видео на нашем канале - изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA
Зачем нужен Палех
Ежедневно Яндекс обрабатывает тысячи запросов, какие-то из них короткие, какие-то длинные, часть пользователи вводят очень часто, а другие уникальны и никогда не повторяются. Чтобы представить всю эту массу запросов, разработчики предлагают вспомнить Жар-птицу с палехских миниатюр. Её клюв – короткие и распространенные запросы, туловище – среднечастотные, а красивый развивающий хвост – те самые уникальные запросы, состоящие из нескольких слов и фраз.
Чтобы найти информацию по первым двум видам запросов, поисковик использует прошлый опыт пользователей на основании таких данных как время, проведенное на странице, добавление в закладки, оставленные комментарии и определяет ресурсы с нужными данными. С новыми запросами все не так просто, поисковик не может использовать прошлый опыт, потому что они настолько редкие или совершенно новые, что опыта просто не существует. Тут на помощь и приходит машинное обучение и семантический анализ. Цель Палеха – помочь пользователям находить необходимую информацию по запросам из «длинного хвоста».
Как работает Палех
Искусственные нейронные сети уже проявили себя в поиске картинок или музыки, теперь они учатся распознавать смысл текста. Это сложнее, ведь в данном случае необходимо, чтобы система анализировала накопленный опыт по простым запросам, определяла положительную и отрицательную статистики, самообучалась и совмещала информацию в тексте, который вбивает пользователь в поисковую строку и данные из заголовков документов.
Система переводит текст запроса и заголовки в 300 мерное пространство и присваивает им индивидуальный код, состоящий из 300 чисел.Это помогает определить семантический вектор.
Чтобы понять примерную механику работы алгоритма, разберем простой пример.
Вы открываете поисковик и начинаете вписывать в строку поиска текст нужного запроса, Палех переводит его в 300 мерное пространство, выстраивает свою систему координат и определяет документ, который больше всего подходит вашему запросу по смыслу, и выдает релевантный ответ.
Пока алгоритм работает не со всем текстом на страницах, а только с заголовками, в дальнейшем Яндекс планирует обрабатывать весь массив текстового контента, что приведет к более точным результатам и значительно улучшит выдачу по запросам «с длинным хвостом».
Работа нового алгоритма Яндекса Палех на примере
Отследить качество работы Палеха можно только на НЧ запросах. Например, вбивая в поисковик «фильм где герой убегает от людей судьбы в шляпах», вы получите сведения о картине «Меняющие реальность» 2011 года, а не сайты и форумы с ответами на вопрос.
Палех и SEO
Работа нового алгоритма не повлияет на коммерческие сайты, предлагающие услуги и товары, интернет-магазины. В ранжировании этих ресурсов ничего не изменится, ведь в данном случае на позиции влияют: коммерческие и поведенческие факторы, юзабилити, дизайн, ЧПУ и качество ссылочной массы.
Палех ориентирован на площадки с большим количеством текстового контента, его работа скажется на медиапорталах, на которых публикуется большое количество статей, например на сайтах строительной тематики, медицинских площадках, ресурсах об отдыхе и туризме и крупных информационных сайтах.
