Yandex arbeitet aktiv an der Verbesserung der Sucharbeit. Jede Änderung der Suchalgorithmen zielt darauf ab, ihre Effektivität für Benutzer zu erhöhen.
Das Hauptziel der Suche ist es, dem Benutzer vollständige, nützliche und relevante Informationen zu bieten, die ihm helfen, das Problem schnell und ohne unnötige Anstrengung zu lösen.
Die Suchergebnisse werden vollständig durch maschinenwissenschaftliche Algorithmen gebildet, was die unparteiischen Ergebnisse gewährleistet. Manuelle Eingriffe in Änderungen des Verfahrens zur Anzeige der Ergebnisse sind unmöglich.
Um nach den am besten geeigneten Seiten zu suchen, berücksichtigt die Suche viele Faktoren, einschließlich der Anfrage des Benutzers, des Inhalts der Seiten, der Interaktion mit ihnen, der Verbindung zwischen den Seiten sowie dem Benutzerort. Algorithmen bewerten die Qualität des Systems automatisch mithilfe von Metriken, die auf der Grundlage von Daten zur Interaktion mit den Suchergebnissen berechnet werden.
Für maschinelles Lernen werden Daten zu Benutzerinteraktionen mit den Ergebnissen der Suche sowie zur Bewertung von Spezialisten (Assorov) verwendet, die die Relevanz und Qualität der Ergebnisse manuell überprüfen. Um Objektivität zu gewährleisten, werden die Bewertungen der Prüfer von einem System gesteuert, das Einstellung, Schulungen und Werkzeuge für die Arbeit mit Noten umfasst. Diese Schätzungen verbessern die Ranking -Algorithmen, werden jedoch nicht direkt verwendet, um die Ergebnisse der Suche zu beeinflussen.
Alle Änderungen im Ranking -System durchlaufen die automatische Einführung neuer Algorithmen und werden mithilfe von Metriken (proxima) und Interaktion mit den Suchergebnissen (Überschuss) gesteuert.
Jede mögliche Änderung der Suchalgorithmen wird durch zwei Schlüsselmetriken geschätzt:
Um die Qualität der Suche zu beurteilen, verwendet Yandex aktiv die Bewertungen, mit denen die Relevanz und Qualität bestimmter Standorte und Ergebnisse bewertet werden. Diese Schätzungen helfen zu verstehen, wie nützlich eine Änderung der Benutzer ist, wirkt sich jedoch nicht direkt auf das Ranking aus.
Um die Änderungen zu überprüfen, werden Online -Experimente durchgeführt, in denen Benutzer zufällig in zwei Gruppen aufgeteilt werden: Eine sieht die aktuelle Version der Suche und der andere ist neu. Nachdem die Daten gesammelt haben, kommen Experten zu dem Schluss, ob die Änderung für Benutzer positiv ist, wobei wichtige Qualitätsmetriken verwendet werden, von denen der Hauptüberschuss ist.
Die Metrik von Proxima basiert auf Bewertungen der Prüfer und zusätzlichen Signalen zur Qualität des Inhalts. Enthält viele Faktoren für eine genaue Bewertung der Seitenqualität:
Die Metrik von Proxima entwickelt sich weiter, einschließlich neuer Signale über die Qualität der Seiten und die Lösung von Benutzerproblemen.
Der metrische Überschuss bewertet die Nützlichkeit der Ausstellung, dh, wie effektiv die Benutzer ihre Probleme durch Suchergebnisse lösen.
Es berücksichtigt sowohl die Menge als auch die Qualität der Benutzerinteraktionen mit den Suchergebnissen. Für die Bildung der Ausgabe werden die Elemente ausgewählt, die den größten Wert im vorhergesagten Überschuss haben.
Das System optimiert auch den Ort der Elemente auf der Seite, um den vorhergesagten Wert des Überschusses und der Proxima für die gesamte Ausgabe zu erhöhen. Wenn sich der tatsächliche Überschuss vom Erwartungen unterscheidet, passt der Algorithmus die Ergebnisse in den Umschulungsprozess an.
Der Überschuss wird gemäß den folgenden Regeln berechnet:
Die Metrik berücksichtigt beide Klicks auf Links und Aktionen ohne Klicks (z. B. wenn der Benutzer die erforderlichen Informationen in einer fabrischen Antwort gefunden hat). Alle diese Wechselwirkungen können die Metrik beeinflussen und sie erhöhen.
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