В 2020 году Яндекс анонсировал новейший нейросетевой алгоритм ранжирования сайтов - YATI. Представители компании отметили, что новая система – величайшее достижение в сфере поиска информации достижение за последние десять лет. Выясняем, как новая система скажется на SEO-оптимизации и что поменяется в поиске.
Что такое YATI
Yet Another Transformer with Improvements – инновационный алгоритм Яндекса, предназначенный для ранжирования сайтов в SERP. YATI основан на нейросетевой архитектуре. Прежде в нейросетях преобладала feed-forward архитектура, которая легла в основу систем Палех и Королев. Нейросети получали на вход слова и преобразовывали их в вектор. Они могли путать порядок слов и имели ограниченный словарный запас. Основная задача поисковых машин – оценивать соответствие запросу содержимого сайтов и выдавать наиболее релевантные результаты.
Роботы не могут «по-человечески» оценивать информацию, содержащуюся в странице. Они рассчитывают символы математически и умеют определять такие показатели, как длину строки, совпадающую по символам с запросами, или количество близких к запросу слов и фраз. Для улучшения поисковой выдачи алгоритмы считали, как часто кликали по ссылке – это влияло на позицию в SERP. Все эти показатели указывали на наличие семантической связи между запросом и содержимого сайтов.
Затем Яндекс добавил десятки новых эвристических методов семантического анализа. Каждый из новых алгоритмов улучшал качество поисковой модели. Другими словами, алгоритмы становились обучаемыми и более «человечными». Возникало ощущение, что поисковая система могла размышлять и предлагать нужные пользователю результаты. Это заставило выдохнуть SEO-специалистов, которые были вынуждены вкраплять ключи в текст, что помогало улучшить позицию в SERP, но ухудшало читабельность текста.
Больше не нужно было разбавлять текст словами «маркетинг обучение в Москве». Достаточно было использовать простые, понятные пользователю выражения: «обучение маркетингу в Москве» или «московские курсы по маркетингу». Алгоритмы понимали, что эти запросы синонимичны по смыслу, несмотря на иную формулировку.
Так отличаются запросы от результатов в SERP.
Но новый поисковый алгоритм YATI стал главным прорывом Яндекса – так считают специалисты компании. YATI работает на архитектуре трансформеров – больших нейросетях, работающих по принципу перемножения матриц. Эти трансформеры представляют собой массивные сервера, состоящие из GPU-карт, физически связанных между собой толстой шиной. Такая организация позволяет GPU-картам быстро обмениваться большими массивами между собой.
Трансформеры обучаются в два этапа:
1. Первый этап – классический способ обучения нейросетей: им показывают неструктурированные тексты, часть слов в которых скрыта. Задача трансформеров – угадать, какие это были слова.
2. На втором этапе модифицировали подход для алгоритма YATI. Трансформерам предоставляли реальные запросы пользователей и текстовые фрагменты, которые они уже читали. Задача нового алгоритма – угадать, какие фрагменты пользователю покажется хорошими, а какие – нет. Чтобы сравнить результаты, берется эталон – экспертная разметка, оценивающая релевантность содержимого запросу. Затем полученный массив данных используется, чтобы обучить трансформеров ранжировать сайты.
Что изменится в SEO
Поисковая система разделяет документ на заголовки и основной текст. Чтобы повысить позицию сайта, нужно улучшить качество текста на страницах, заточенного под запросы целевой аудитории.
“Расчет модели происходит при каждом переобходе страницы, частота которого зависит от разных факторов. Если содержимое страницы не поменялось, то переобход для модели YATI ничего не изменит — произойдет повторное применение к тем же фрагментам текста, что и раньше.” – комментарий эксперта Яндекс.
Текст нужно делить на логически связанные между собой блоки с заголовками. Особенно, если это лонгрид. Такой текст алгоритм сможет легко прочитать целиком. Это значит, что YATI, скорее всего, сочтет логически структурированный документ более релевантным. С небольшим текстом трансформеры справляются. Например, карточкой товара или короткого описания услуги. Такие тексты не нуждаются в сегментировании.
Но для лонгрида будет трудно добиться высокой позиции, если не выделить информативные заголовки, соответствующие или близкие по смыслу к запросу. Однако, несмотря на это, YATI обучили оценивать и лонгриды.
Проверим, как работает ранжирование для запроса «как пользоваться каршерингом в москве».
Теперь откроем первый сайт в списке и посмотрим, как структурирован текст.
Как видно на картинке, в тексте выделены SEO-заголовки. Сравним этот текст с другой статьей, взятой с третьей страницы поисковой выдачи.
Текст «разбит» на смысловые заголовки, но ни один из них не соответствует полностью запросу, а необходимые SEO-ключи есть только в тайтле и мета-описании целевой страницы. Итог – сайт оказался на низкой позиции в ранжировании.
YATI, кроме оценки соответствия кейвордов запросам, принимает во внимание порядок этих слов. Причем контекст, который показывает, как слова влияют друг на друга, влияет на ранжирование не меньше. Это значит, если вы ищете маршрут Москва – Казань, то будьте уверены, Яндекс покажет результаты именно по этому направлению:
Конечно, это не повлияет на ранжирование результатов, одинаковых по смыслу. То есть не придется менять ключ «рестораны москвы» на «москва рестораны», даже если эти ключи более высокочастотные. YATI в любом случае поймет, что вам нужно найти рестораны Москвы вне зависимости от того, в каком порядке вы разместите слова. Алгоритм работает комплексно, а не фрагментированно, и учится предугадывать потребности пользователей.
Если свести к сути: повышайте качество текстов для сайта. Это, к тому же, может повысить конверсию.
Что делать с сайтом, чтобы YATI лучше ранжировал его
Если обнаружили, что ваш сайт потерял позиции в поисковой выдаче, значит, контент недостаточно релевантен, и новый алгоритм отдал предпочтение другим страницам, более соответствующим экспертным оценкам. Но если позиции удалось сохранить или даже улучшить, то это хороший знак. Более того, значимость ключей по низкочастотным запросам только усилится.
В приоритете остаются точные вхождения, но есть кое-что еще: для ключевого запроса нужно добавлять все слова. Перефразируя: конкретизировать общие запросы. Приведем пример: запросу «найти мужскую парикмахерскую в питере» наиболее будет соответствовать ключ именно с таким вхождением слов, причем YATI улучшит ранжирование и по схожим запросам, например, «парикмахерские в питере» или «мужские стрижки».
Улучшить позиции при ранжировании поможет расширение семантического ядра документа, чтобы YATI при сопоставлении его с запросами отмечал контент как релевантный. Большую роль здесь будет играть не количество кейвордов в СЯ, а их качество. То же касается и страниц: вместо того, чтобы размножать их под отдельные, но похожие запросы, лучше расширить семантическое ядро для одной страницы.
Выводы
Кратко сведем рекомендации по подготовке сайта для системы ранжирования YATI:
- Расширить СЯ, учитывая схожие по смыслу запросы. Например, при запросе «продвижение сайтов в тюмени» будут учитываться и такие ключи, как «SEO продвижение» и «SMM продвижение».
- Повысить качество документов. Лонгриды лучше логически сегментировать на SEO-заголовки, чтобы лучше выделить структурные признаки для YATI.
- Проанализировать структуру сайтов и текстов у конкурентов из топа SERP, чтобы создать более релевантный контент. Это можно сделать вручную или при помощи инструментов, таких как Pixel Plus.
Отметим, что Яндекс не исключает системы ранжирования, внедренные ранее, такие как Королев, Палех и другие. Алгоритм YATI дополняет их, улучшая качество поисковой системы. Адаптируя сайт под новую систему ранжирования, вы улучшите CTR и, возможно, конверсию, если при этом повысится и качество самого контента.
