2nd-chromatic-road

Чтобы сайт попал в ТОП Яндекса

Чтобы сайт попал в ТОП Яндекса нужно приложить усилия и немалые в плане продвижения ресурса в сети Интернет. Это, безусловно, стратегия и тактика. Как в любой стратегии, в области продвижения надо хорошо понимать — как работает поисковая машина Яндекса. Как в любой системе, в Яндексе есть свои правила, которые доступны всем для ознакомления. Там совершенно определенно говорится о том, как сайты можно продвигать и добиваться высоких позиций, но также говорится о том, чего не стоит делать на веб-ресурсах. В противном случае ваш сайт не то что в ТОП не попадет, а рискует вообще пропасть из поиска очень надолго, если не насовсем. Но даже при этих условиях среди профессионалов, которые занимаются продвижением сайтов существует жесткая конкуренция. ТОП то не резиновый, а каждый хочет быть первым.

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 результаты. Так как же Яндекс решает задачу поиска наиболее подходящих страниц? 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 робота 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 систему «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 машина развивается и учится отвечать на вопросы пользователей все более правильно.

Если вам нужна помощь по работе с сайтом, администрировании ресурсов, то обратитесь за помощью по контактным адресам с данного сайта. Мы всегда готовы помочь!

Добавить комментарий