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Yandex está trabalhando ativamente para melhorar o trabalho de pesquisa. Cada alteração nos algoritmos de pesquisa tem como objetivo aumentar sua eficácia para os usuários.
O principal objetivo da pesquisa é fornecer ao usuário informações completas, úteis e relevantes que o ajudarão a resolver o problema rapidamente e sem esforço desnecessário.
Os resultados da pesquisa são completamente formados por algoritmos de máquina-científico, o que garante os resultados imparciais. A intervenção manual nas mudanças no procedimento para exibir resultados é impossível.
Para procurar as páginas mais adequadas, a pesquisa leva em consideração muitos fatores, incluindo a solicitação do usuário, o conteúdo das páginas, a interação com elas, a conexão entre as páginas e o local do usuário. Os algoritmos avaliam automaticamente a qualidade do sistema usando métricas, que são calculadas com base nos dados sobre a interação com os resultados da pesquisa.
Para o aprendizado de máquina, são usados dados sobre interações do usuário com os resultados da pesquisa, bem como a avaliação de especialistas (ASSSOROV), que verificam manualmente a relevância e a qualidade dos resultados. Para garantir a objetividade, as avaliações dos avaliadores são controladas por um sistema que inclui contratação, treinamento e ferramentas para trabalhar com notas. Essas estimativas ajudam a melhorar os algoritmos de classificação, mas não são usados diretamente para influenciar os resultados da pesquisa.
Todas as alterações no sistema de classificação passam pela introdução automática de novos algoritmos, são controlados usando métricas com base nos dados dos usuários (Proxima) e interação com os resultados da pesquisa (superávit).
Cada mudança possível nos algoritmos de pesquisa é estimada por duas métricas principais:
Para avaliar a qualidade da pesquisa, Yandex usa ativamente os avaliadores que ajudam a avaliar a relevância e a qualidade de sites e resultados específicos. Essas estimativas ajudam a entender o quão útil é uma mudança nos usuários, mas não afetam diretamente a classificação.
Para verificar as alterações, são realizadas experiências on -line, nas quais os usuários são divididos aleatoriamente em dois grupos: um vê a versão atual da pesquisa e a outra é uma nova. Tendo coletado os dados, os especialistas concluem se a alteração é positiva para os usuários, usando as principais métricas de qualidade, a principal das quais é o excedente.
A métrica de Proxima é baseada em avaliações dos avaliadores e sinais adicionais sobre a qualidade do conteúdo. Inclui muitos fatores para uma avaliação precisa da qualidade da página:
A métrica do Proxima continua a se desenvolver, incluindo novos sinais sobre a qualidade das páginas e a solução de problemas de usuário.
O superávit métrico avalia a utilidade da emissão, ou seja, com que eficácia os usuários resolvem seus problemas através dos resultados da pesquisa.
Leva em consideração a quantidade e a qualidade das interações do usuário com os resultados da pesquisa. Para a formação da emissão, são selecionados os elementos do maior valor no superávit previsto.
O sistema também otimiza a localização dos elementos na página, a fim de aumentar o valor previsto do superávit e o Proxima para toda a emissão. Se o superávit real difere do esperado, o algoritmo ajusta os resultados no processo de reciclagem.
O excedente é calculado de acordo com as seguintes regras:
A métrica leva em consideração os dois cliques em links e ações sem cliques (por exemplo, se o usuário encontrar as informações necessárias em uma resposta de fábrica). Todas essas interações podem afetar a métrica, aumentando -a.
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