如何测量，改进和改进网站搜索的质量

• 在Yandex开发网站搜索的原则
• 在Yandex的网站搜索算法中如何评估修订
  • Yandex的Proxima
  • 非常对yandex
  • 测量规则和影响Yandex网站盈余的基本因素

Yandex正在积极改善搜索工作。搜索算法的每种更改旨在提高其对用户的有效性。

在Yandex开发网站搜索的原则

搜索的主要目标是为用户提供完整，有用和相关的信息，这将帮助他快速解决问题而无需不必要的努力。

搜索结果完全由机器科学算法形成，这确保了公正的结果。手动干预显示结果的过程中的变化是不可能的。

为了搜索最合适的页面，搜索考虑了许多因素，包括用户的请求，页面的内容，与它们的交互，页面之间的连接以及用户位置。算法会使用指标自动评估系统质量，该指标是根据与搜索结果相互作用的数据计算得出的。

对于机器学习，使用了与搜索结果以及专家（Asssorov）评估的用户交互数据，他们手动检查结果的相关性和质量。为了确保客观性，评估者的评估由一个系统控制，该系统包括招聘，培训和与成绩合作的工具。这些估计有助于改善排名算法，但不直接用于影响搜索结果。

排名系统的所有更改均通过自动引入新算法的引入，这些算法都是使用基于用户（Proxima）数据的指标来控制的，并与搜索结果（剩余）进行交互。

在Yandex的网站搜索算法中如何评估修订

搜索算法的每种可能更改均由两个关键指标估算：

• Proxima是一个页面质量指标，它基于索引和其他数据质量的页面。
• 盈余是有用性的指标，它是根据用户与搜索结果的相互作用确定的。

为了评估搜索质量，Yandex积极使用评估者，以评估特定站点和结果的相关性和质量。这些估计有助于了解用户变更的有用程度，但它们不会直接影响排名。

为了检查更改，将进行在线实验，其中用户被随机分为两组：一个看到当前的搜索版本，而另一组是新的。收集了数据后，专家们得出结论，使用质量的关键指标，该变化是否对用户有利，其主要指标是盈余。

Yandex的Proxima

Proxima的指标基于对评估者的评估以及有关内容质量的其他信号。包括许多因素以准确评估页面质量：

• 页面与请求的相关性（包括对不同领域专家的专家估计）；
• 在页面和站点上解决用户问题的可能性；
• 内容的质量，有用性和原创性；
• 效用和内容的痴迷；
• 有关专业领域（医学，法律和金融服务等）内容质量和权威的信号；
• 用户的内容消耗的便利性。

Proxima的指标继续发展，包括有关页面质量和解决用户问题的新信号。

非常对yandex

度量盈余评估发行的实用性，即，用户通过搜索结果有效地解决了问题。

它考虑了用户交互与搜索结果的数量和质量。为了形成发行，选择了预测盈余中最大价值的要素。

该系统还优化了页面上元素的位置，以增加整个发行的盈余和proxima的预测值。如果实际盈余与预期的不同，则该算法会在重新培训过程中调整结果。

测量规则和影响Yandex网站盈余的基本因素

盈余是根据以下规则计算的：

• 每个用户与发行要素的互动都被评估为成功或失败。
• 如果互动被认为是成功的（例如，用户已切换到网站，并且很长时间没有返回），则指标会增加。
• 如果交互不成功（例如，用户以搜索结果迅速返回页面），则指标减小。特别关注大型且引人注目的要素。
• 如果搜索结果不能帮助用户解决问题，则指标也会减少。

该指标会考虑到链接和操作的两次点击，而无需单击（例如，如果用户在出厂答案中找到了必要的信息）。所有这些相互作用都会影响度量，从而增加它。

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