Обратный звонок

АЛГОРИТМ ЯНДЕКСА ПАЛЕХ.

Поисковый алгоритм Палех, выпущенный Яндексом в 2016 году, применяет в своей работе искусственные нейросети, облако накопленных поисковых запросов хранится и располагается в 300-мерном пространстве, и каждая пара запрос-ответ, имеет свою систему координат в этом пространстве. Алгоритм направлен на повышение работы выдачи поисковой системы. О том, как работает алгоритм, в чем его особенности, базовые принципы, мы расскажем Вам в нашей статье.

Если Вам понадобятся эксперты в продвижении сайта в Яндексе, с хорошим портфолио, опытом, компетенциями, оставьте заявку или позвоните нашей компании. Работаем с 2014 года.

Посмотреть акцию

Разработаем сайт со скидкой в 40%, при заключении договора на SEO - на 6 месяцев.

Ольга Вишневская
Автор статьи
Ольга Вишневская
14.01.2017
0 комментариев
просмотр(ов)

ПРИЧИНЫ ПОЯВЛЕНИЯ АЛГОРИТМА ПАЛЕХ ЯНДЕКСА

За годы работы поисковиков количество запросов в интернете вырасло в десятки тысяч раз. Так Яндекс обрабатывает более 300 млн. запросов за 24 часа, Google – более 1 млрд. запросов/сутки. Визуально весь пласт запросов в Яндексе разделяют на три вида – высокочастотные, которые наиболее часто используют люди, среднечастотные и низкочастотные. При этом число низко частотных запросов растет по экспоненте. При этом более 30% всех запросов поисковых систем составляют именно редко частотные запросы, которые могут вводиться пользователями всего лишь несколько раз в год и их также надо учитывать в системе ранжирования сайта и показа релевантных результатов. Разработанные ранее алгоритмы ранжирования уже не справляются с тем огромным потоком данных, который вводят пользователи в своих запросах. Увеличилась сложность, вариативность запросов. Часто за запросом пользователя стоит целый ряд потребностей, проблем, информационного интереса. Системы Матрикснет могут анализировать большие данные, в большой выборке. Но для распознования большого количества не повторяющихся низко частотных запросов уже требуется другое решение. И таким решением становятся нейросети, по сути - разработки из области AI (artifical intelligence).

КАКИЕ ЗАДАЧИ РЕШАЕТ АЛГОРИТМ ПАЛЕХ ЯНДЕКСА?

  • Созданный на основе искусственного интеллекта, нейронных сетей данный алгоритм лучше распознает запросы пользователей с длинным хвостом, т.е. по сути низкочастотные запросы, состоящие из множества слов. К примеру, есть основа запроса - классическая литература, производные этого запроса - классическая литература времен Л. Толстого предназначенная для детей. Или запрос - классическая литература эпохи Ренессанса какую книгу прочесть. Именно с такими запросами работает Палех, преобразовывая каждый запрос в числовой сложный ряд, присваивая заголовкам релевантных запросу страниц определенные координаты в 300-мерном пространстве. В реальности такого пространства просто не существует, но в компьютерном моделировании - с легкостью.
  • Алгоритм также формирует огромные базы данных из семантических векторов, которые позволяют ему быстро определить, какой из документов Интернета наиболее релевантент и лучше отвечает введенному пользователем запросу с длинным хвостом.
  • Алгоритм Палех постоянно самообучается, пытаясь мыслить как человек, переводя запросы пользователей и заголовки документов, а также целые страницы сайтов в семантические вектора, состоящие из систем координат. На основе собранных массивов алгоритм учится понимать, какие документы отобразить в поисковой выдаче на тот или иной запрос с длинным хвостом (long tail query).

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДАНННЫЕ РАЗРАБОТКИ SEO СПЕЦИАЛИСТАМ?

  • Здесь можно лучше оптимизировать страницы под редко частотные запросы с длинным хвостом. Необходимо продумать, что интересно Вашим потенциальным клиентам, читателям. Предвосхитить их потребности и желания, предугадать, как они будут запрашивать ту или иную информацию в поисковой системе.
  • Часто за каждым конкретным запросам пользователя скрывается целый ряд потребностей и желаний. Можно ответить на эти запросы и желания качественно оптимизированным контентом. Поисковые системы на основе нейросетей уже давно научились понимать о чем идет речь на странице, даже если в нем нет нужных ключевых слов, но смысл страницы как раз позволит ответить на нужный запрос пользователя.
  • Более того, сейчас активно развивается у поисковых систем компьютерное зрение. Алгоритмы поисковых систем научились сканировать изображения на сайте, переводить их в векторные данные, производить сравнение, распознавание. Есть смысл создать полезные иллюстрации и окружить их тематическим текстом. Таким образом текстовый блок и изображения смогут оптимально отвечать на широкий пул запросов пользователей с длинным хвостом.
  • О том, как устроен алготитм Палех - читайте на странице ниже.

732 способа
продвижения бизнеса в интернете

Хотите получать еще больше полезной информации и лайфхаков
по продвижению вашего сайта? Подписывайтесь на нашу еженедельную рассылку

КАКОВ ОСНОВНОЙ ПРИНЦИП РАБОТЫ АЛГОРИТМА?

алгоритм Палех принцип

Схематически это можно отобразить на примере птицы. Клюв птицы – самый короткий – представляет собой ВЧ запросы (ВЧ – высокочастотные), тело птицы – это СЧ запросы (СЧ – среднечастотные), самая длинная часть птицы – хвост — представляет собой НЧ запросы (НЧ – низкочастотные). По сути более 50% всех запросов в поисковых системах представляют как раз НЧ запросы, это значит, что из 300 млн. запросов – более 150 млн. запросов в сутки – являются низкочастотными, т.е. которые вводятся от 1 раза в год и до 10 раз в неделю. Бывает и такие запросы, которые вводятся раз в 10 лет и больше не повторяются. Палех Яндекса как раз был разработан, чтобы выдавать наиболее релевантные результаты выдачи поиска для таких запросов.

Давайте рассмотрим примеры запросов: Запрос –“сайт” – имеет базовую частоту более 133 695 986 в месяц по всей России. Его можно отнести в ВЧ запросу. Запрос “разработка сайтов”имеет базовую частоту более 63 000 запросов в месяц. Его можно отнести к НЧ запросу. Запрос “разработка сайта в СПб на вордпресс” – имеет базовую частоту в 1 запрос/месяц и возможно еще несколько раз повторится в течении года. Его можно отнести к НЧ запросу. Алгоритм Палех, разработанный на базе искусственного интеллекта, как раз предназначен для анализа НЧ и ВЧ запросов и оптимизации более точной выдачи результатов поиска под эти запросы.

НА СМЕНУ МАТРИКСНЕТУ ПРИШЕЛ ПАЛЕХ.

11

До Алгоритма Палех в Яндексе отлично справлялся с запросами пользвователей Матрикснет. Решение, основанное на машинном обучении. Анализировались Big Data, миллиарды похожих между собой запросов, собирались данные о коллективном поведении пользователей на сайтах, в поисковой системе Яндекс, на основе полученной информацией создавались алгоритмы ранжирования сайтов в поисковой выдаче. Со временем количество низко частотных запросов выросло, люди все больше вводят запросы не по шаблону, а с использованием длинного хвоста и мощностей Матрикс Нета уже стало не хватать. Понадобилась разработка нейросетей для лучшего понимания поисковыми системами индента, потребностей пользователей при их вводе НЧ запросов в поисковую систему. Структура и форма запросов усложнились, развились и алгоритмы из распознающие. И теперь ранжирование документов в интернете для низко частотных запросов происходит на основе алгоритма Палех.

НОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ЯНДЕКСА

Также в “Палехе” реализована технология семантического вектора, которая позволяет интерпретировать заголовки, текста, картинки в конечный набор цифр и распологать их в своем 300-мерном пространстве. Нам это очень сложно представить, ведь мы живем в трехмерном пространстве. Но для компьютеров нет ничего невозможного. Создаются огромные виртуальные пространства, массивы данных. Задача новых алгоритмов Яндекс – научиться видеть весь массив данных, собранных в интернете глазами человека и думать и выбирать, как человек. Изобретенные нейронные сети позволяют понимать семантическое (текстовое) соответствие запросов и веб документов на уровне человека. Более того, данные системы и передовые алгоритмы на базе нейронных сетей способны саморазвиваться, самообучаться, исправлять ошибки, вносить коррективы. Специалисты компании Promote следят за новациями поисковиков Яндекс и Google, мы оперативно внедряем новшества в свою работу, ведь от этого зависит успех и стабильность потока заказов для наших клиентов.

ЦЕНЫ НА ПРОДВИЖЕНИЕ САЙТА.

Пакет Лайт
  • Сбор до 300 запросов, анализ конкурентов
  • Оптимизация структуры и кода сайта
  • Оптимизация контента сайта
  • Формирование ссылочного окружения
  • Съем позиций, корректировки в работе
117 000 тенге
Пакет Оптимальный
  • Сбор ключевых запросов до 500 слов, анализ конкурентов
  • Оптимизация структуры сайта
  • Оптимизация работы скриптов кода
  • Оптимизация контента сайта
  • Микроразметка данных
  • Подключение ссылок, рост ссылочной массы
  • Съем позиций, аналитика, корректировки.
150 000 тенге
Пакет Максимальный
  • Сбор ключевых запросов, до 700 слов, анализ конкурентов
  • Оптимизация структуры сайта
  • Оптимизация работы скриптов сайта
  • Настройка канонических адресов сайта
  • Оптимизация контента
  • Подключение микроразметки
  • Работа со ссылочными факторами
  • Подключение социальных сигналов
  • Развитие сайта, съем позиций, аналитика и корректировки
200 000 тенге
Заказать индивидуальный просчет
ПОЛЕЗНО ЗНАТЬ!

Что такое формулы ранжирования сайтов в поисковой системе?

Формулы ранжирования представляют из себя сложные математические модели, в основе которых лежат статические и динамические факторы ранжирования. А также алгоритмы, постоенные на основе машинного обучения и нейронных сетей, одним из таких сложных и многогранных алгоритмов является Палех, созданный на основе нейронных сетей, которые самообучаются.

Что такое нейронная искусственная сеть?

Это сложная математическая модель вычислений, ее программно-аппаратная платформа, позволяющая реализовать данную модель вычислений. Нейронные сети это сложные программы, созданные на базе искусственного интеллекта. Отличие их от программ, созданных с помощью программирования, в том, что нейронные сети самообучаются, изменяются и адаптируются в новых условиях.




Была ли полезна Вам статья?

0.00%

ПОРТФОЛИО НАШИХ РАБОТ

Разработали сайт клининговых услуг.
Создали сайт для производства пилорамы
Создали корпоративный сайт по остеклению
Разработка интернет-магазина мебели
Отрисовка и разработка сайта химчистки
Разработка сайта, блога Сергея Алейченко
Сайт батутного центра в Петербурге
Создали сайта для строительной компании
SEO продвижение сайта уборки
SEO продвижение сайта в Яндекс и Google
Продвижение стоматологии в Инстаграм
Раскрутка салона по пошиву обуви на заказ
Продвижение в Инстаграм пробковых покрытий
Все кейсы

Наши сертификаты

Статьи, которые могут заинтересовать
ЗАКАЖИТЕ ПРОДВИЖЕНИЕ ПО АКЦИИ!
Выполним бесплатный аудит сайта, при обращении к нам до конца этой недели. Средняя стоимость аудита - 95-100 тысяч тенге.
ОФОРМИТЬ ЗАКАЗ
Наши клиенты
Создали сайт корпусной мебели.
создание сайтов
Кейс по продвижению бутика обуви в Инстаграм
Реклама в Инстаграм от Promote
Провели настройку и оптимизацию контекстной рекламы.
Контекстная реклама
Продвижение в Яндексе и Гугл сайта клининговой компании
СЕО продвижение сайта услуг
Продвижение пиццы через Яндекс Директ, Гугл Адс.
рост конверсии
клиент компании
заказчик компании
услуги для клиентов
Как нас найти
197198, Россия, г. Санкт-Петербург, 197198, ул. Лизы Чайкиной дом 25
Время работы: ПН – СБ с 9 до 21
Эл. почта наша:
hello@site-promote.com