Как Яндекс ранжирует сайты

Задача Яндекса – дать наилучший ответ на поисковый запрос пользователя. Для этого Яндексу, прежде всего, необходимо проиндексировать миллиарды документов, найденных по всему интернету, чтобы не упустить ничего важного. А затем в тот момент, когда пользователь задает поисковый запрос быстро вывести релевантные , то есть соответствующие запросу страницы.

Однако в день к Яндексу обращаются миллионы пользователей с разными запросами. Трудно представить, что сотрудники Яндекса могут всегда проконтролировать, что по каждому запросу выдаются наилучшие результат ы. Так как же Яндекс решает задачу поиска наиболее подходящих страниц?

Поисковая система – мощный искусственный интеллект

Решение заключается в машинном обучении поисковой системы и превращении Яндекса в своеобразный искусственный интеллект. Поясним это на примере из статьи «Матрикснет – новое качество поиска Яндекса» .

Представьте, что перед нами стоит задача научить ро бота отбирать самые вкусные яблоки. Для этого мы берем ящик яблок и по очереди пробуем все яблоки на вкус, раскладывая вкусные яблоки в одну сторону, а невкусные – в другую. Теперь наступает очередь робота. Конечно, робот не может попробовать яблоки на вкус, но он может оценить их размер, цвет, твердость, содержание сахара и кислоты. Робот оценивает свойства яблок и определяет зависимость между этими свойствами и вкусом.

После такого обучения робот сможет самостоятельно отбирать самые вкусные яблоки. Однако в этот процесс может вкрасться ошибка, например, робот может посчитать вкусным червивое яблоко, ведь он ничего не знает о червях. Поэтому чем больше свойств предмета анализируется в процессе машинного обучения, тем ниже будет вероятность ошибки.

Точно так же, обучается и Яндекс находить лучшие страницы под любые поисковые запросы. Специально обученные сотрудники Яндекса (асессоры) учат поисковую систем у «отделять зерна от плевел». Асессоры задают поисковой системе ряд запросов, а затем детально оценивают, качество поисковой выдачи. Яндекс же определяет закономерности между свойствами запросов и релевантных страниц. Многочисленные текстовые и видеодоклады о принципах работы асессоров можно найти в интернете, ниже мы остановимся на одном из них. Обучение Яндекса происходит постоянно. Получая все больше и больше данных для анализа, поисковая машин а развивается и учится отвечать на вопросы пользователей все более правильно.

Многие SEO-специалисты подтверждают, что поисковые системы, в том числе и Яндекс учитывают выбор пользователей в поисковой выдачи. Таким образом, пользователи сами выбирают тот сайт, который по ихнему мнению самый интересный по данному запросу. Вы можете заказать эмуляцию кликов и переходов и убедится в данном утверждении.

Факторы ранжирования сайтов

И все же, какие факторы влияют на то, какой сайт и какая страница сайта окажется в результатах поиска выше других? На основе опыта, который и прямо, и косвенно подтверждался представителями Яндекса, выделяют 3 основных группы факторов ранжирования:

1) Поведенческие факторы (посещаемость, глубина и время просмотра страниц, активность на сайте и т.д.)

2) Внутренние факторы (уникальность текстов, ключевые слова и фразы, разделы сайта, внутренние ссылки и т.д.)

3) Ссылочные факторы (количество и качество ссылающихся сайтов)

Каждая из этих групп факторов критически важна для продвижения конкурентных запросов. Невозможно продвинуть в топ сайт, например, по запросу «кондиционеры», если есть проблемы хотя бы с одной из групп факторов, даже если с другими двумя все прекрасно. Итак, для эффективного продвижения сайта и поведенческие, и внутренние, и ссылочные факторы должны быть на очень хорошем уровне.

Далее мы рассмотрим, что представляют собой эти факторы, как с ними работать, и как за счет влияния на них «пробивать» конкурентные топы.