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Yandex sta lavorando attivamente per migliorare il lavoro di ricerca. Ogni cambiamento negli algoritmi di ricerca mira ad aumentare la sua efficacia per gli utenti.
L'obiettivo principale della ricerca è fornire all'utente informazioni complete, utili e pertinenti che lo aiuteranno a risolvere il problema rapidamente e senza sforzi inutili.
I risultati di ricerca sono completamente formati da algoritmi scientifici, che garantiscono i risultati imparziali. È impossibile l'intervento manuale delle variazioni della procedura per la visualizzazione dei risultati.
Per cercare le pagine più adatte, la ricerca tiene conto di molti fattori, tra cui la richiesta dell'utente, il contenuto delle pagine, l'interazione con esse, la connessione tra le pagine e la posizione dell'utente. Gli algoritmi valutano automaticamente la qualità del sistema utilizzando le metriche, che vengono calcolate sulla base dei dati sull'interazione con i risultati della ricerca.
Per l'apprendimento automatico, vengono utilizzati i dati sulle interazioni degli utenti con i risultati della ricerca, nonché la valutazione degli specialisti (Asssorov), che controllano manualmente la pertinenza e la qualità dei risultati. Per garantire l'obiettività, le valutazioni dei valutatori sono controllate da un sistema che include l'assunzione, la formazione e gli strumenti per il lavoro con i voti. Queste stime aiutano a migliorare gli algoritmi di classificazione, ma non sono usate direttamente per influenzare i risultati della ricerca.
Tutte le modifiche nel sistema di classificazione passano attraverso l'introduzione automatica di nuovi algoritmi, sono controllate utilizzando le metriche in base ai dati degli utenti (Proxima) e all'interazione con i risultati di ricerca (eccedenza).
Ogni possibile modifica negli algoritmi di ricerca è stimato da due metriche chiave:
Per valutare la qualità della ricerca, Yandex utilizza attivamente i valutatori che aiutano a valutare la rilevanza e la qualità di siti e risultati specifici. Queste stime aiutano a capire quanto sia utile un cambiamento negli utenti, ma non influiscono direttamente sulla classifica.
Per verificare le modifiche, si svolgono esperimenti online, in cui gli utenti sono divisi in modo casuale in due gruppi: si vede la versione attuale della ricerca e l'altro è nuova. Avendo raccolto i dati, gli esperti concludono se la modifica è positiva per gli utenti, utilizzando metriche chiave di qualità, il cui principale è il surplus.
La metrica di Proxima si basa su valutazioni dei valutatori e segnali aggiuntivi sulla qualità del contenuto. Include molti fattori per una valutazione accurata della qualità della pagina:
La metrica di Proxima continua a svilupparsi, inclusi nuovi segnali sulla qualità delle pagine e sulla risoluzione dei problemi degli utenti.
Il surplus metrico valuta l'utilità dell'emissione, cioè in che modo gli utenti risolvono i loro problemi attraverso i risultati della ricerca.
Tiene conto sia della quantità che della qualità delle interazioni dell'utente con i risultati della ricerca. Per la formazione dell'emissione, vengono selezionati quegli elementi che hanno il massimo valore nel surplus previsto.
Il sistema ottimizza anche la posizione degli elementi sulla pagina al fine di aumentare il valore previsto del surplus e Proxima per l'intera emissione. Se il surplus effettivo differisce dal previsto, l'algoritmo regola i risultati nel processo di riqualificazione.
Il surplus viene calcolato secondo le seguenti regole:
La metrica tiene conto di entrambi i clic su collegamenti e azioni senza clic (ad esempio, se l'utente ha trovato le informazioni necessarie in una risposta di fabbrica). Tutte queste interazioni possono influire sulla metrica, aumentandola.
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