Yandex secara aktif berupaya meningkatkan pekerjaan pencarian. Setiap perubahan dalam algoritma pencarian ditujukan untuk meningkatkan efektivitasnya bagi pengguna.
Tujuan utama dari pencarian adalah untuk memberi pengguna informasi lengkap, berguna dan relevan yang akan membantunya menyelesaikan masalah dengan cepat dan tanpa upaya yang tidak perlu.
Hasil pencarian sepenuhnya dibentuk oleh algoritma mesin-ilmiah, yang memastikan hasil yang tidak memihak. Intervensi manual dalam perubahan dalam prosedur untuk menampilkan hasil tidak mungkin.
Untuk mencari halaman yang paling cocok, pencarian memperhitungkan banyak faktor, termasuk permintaan pengguna, konten halaman, interaksi dengan mereka, koneksi antara halaman, serta lokasi pengguna. Algoritma secara otomatis mengevaluasi kualitas sistem menggunakan metrik, yang dihitung berdasarkan data tentang interaksi dengan hasil pencarian.
Untuk pembelajaran mesin, data interaksi pengguna dengan hasil pencarian, serta penilaian spesialis (Asssorov) digunakan, yang secara manual memeriksa relevansi dan kualitas hasil. Untuk memastikan objektivitas, penilaian penilai dikendalikan oleh sistem yang mencakup perekrutan, pelatihan dan alat untuk bekerja dengan nilai. Perkiraan ini membantu meningkatkan algoritma peringkat, tetapi tidak digunakan secara langsung untuk mempengaruhi hasil pencarian.
Semua perubahan dalam sistem peringkat melalui pengenalan otomatis algoritma baru, dikendalikan menggunakan metrik berdasarkan data dan interaksi dan interaksi pengguna pengguna (proxima) dengan hasil pencarian (surplus).
Setiap kemungkinan perubahan dalam algoritma pencarian diperkirakan oleh dua metrik utama:
Untuk menilai kualitas pencarian, Yandex secara aktif menggunakan penilai yang membantu menilai relevansi dan kualitas situs dan hasil tertentu. Perkiraan ini membantu memahami seberapa berguna perubahan pengguna, tetapi mereka tidak mempengaruhi peringkat secara langsung.
Untuk memeriksa perubahan, eksperimen online diadakan, di mana pengguna dibagi secara acak menjadi dua kelompok: satu melihat versi pencarian saat ini, dan yang lainnya adalah yang baru. Setelah mengumpulkan data, para ahli menyimpulkan apakah perubahan tersebut positif bagi pengguna, menggunakan metrik kualitas kualitas, yang utamanya adalah surplus.
Metrik Proxima didasarkan pada penilaian penilai dan sinyal tambahan tentang kualitas konten. Termasuk banyak faktor untuk penilaian kualitas halaman yang akurat:
Metrik Proxima terus berkembang, termasuk sinyal baru tentang kualitas halaman dan memecahkan masalah pengguna.
Surplus metrik mengevaluasi kegunaan penerbitan, yaitu seberapa efektif, pengguna menyelesaikan masalah mereka melalui hasil pencarian.
Ini memperhitungkan kuantitas dan kualitas interaksi pengguna dengan hasil pencarian. Untuk pembentukan penerbitan, elemen -elemen yang bernilai terbesar dalam surplus yang diprediksi dipilih.
Sistem juga mengoptimalkan lokasi elemen pada halaman untuk meningkatkan nilai prediksi surplus dan proxima untuk seluruh penerbitan. Jika surplus aktual berbeda dari yang diharapkan, algoritma menyesuaikan hasil dalam proses pelatihan ulang.
Surplus dihitung sesuai dengan aturan berikut:
Metrik memperhitungkan kedua klik pada tautan dan tindakan tanpa klik (misalnya, jika pengguna telah menemukan informasi yang diperlukan dalam jawaban pabrik). Semua interaksi ini dapat mempengaruhi metrik, meningkatkannya.
Untuk informasi lebih lanjut dan konsultasi tentang masalah SEO untuk situs Anda, Anda dapat menghubungi tim kami melalui email: info@seo.computer atau melalui whatsapp: +79202044461.
ID 155