Обзор и отзывы на проект «Алгоритм Королёва. В «Яндексе» запустили новый поисковый алгоритм «Королёв» – мнения экспертов Как работает алгоритм королева

Чтобы заказать Яндекс.Такси в Королёве оставьте заявку на официальном сайте, позвоните на номер диспетчера или воспользуйтесь приложением для телефона.

При онлайн-заказе через интернет заполните поля «Откуда» и «Куда», выберите подходящий тариф, система автоматически рассчитает стоимость поездки. В течение 3 минут вам придёт SMS-уведомление с информацией об автомобиле и контактами водителя.

Если вы планируете вызвать такси по телефону, то при звонке сообщите маршрут поездки диспетчеру.

Номер телефона для заказа

Тарифы

В городе Королёв действуют все тарифы "Эконом", "Комфорт", "Комфорт+", "Бизнес", "Минивэн", "Детский".

Эконом

Комфорт

Комфорт+

Водители с высокими оценками. Машины с просторным и тихим салоном.

Минимальная стоимость (включено 5 мин и 0 км)	не более 199 руб
Бесплатное ожидание	3 мин
Стоимость поездки по городу
Стоимость поездки по Москве	не более 13 руб/км и 13 руб/мин
	не более 20 руб/км
Ожидание в пути	не более 13 руб/мин
	не более 1%
Тип автомобиля	Nissan Teana, Toyota Camry, Lexus ES
Мест в машине	4
Багаж	2

Бизнес

Автомобили представительского класса проверяются вручную, а водители проходят строгий отбор.

Минивэн

Для поездок вшестером или перевозки сноуборда, лыж, велосипеда.

Детский

Путешествуй с детьми в комфортном автомобиле с детскими креслами.

• Надежные кресла CYBEX Aura-Fix и аналоги
• Сразу два детских сиденья: кресло и бустер или два бустера
• Водители, подготовленные к поездкам с детьми

Минимальная стоимость (включено 4 мин и 2 км)	не более 99 руб
Бесплатное ожидание	5 мин
Платное ожидание (не включено в минимальную цену)	дальнейшее ожидание оплачивается по счётчику согласно тарифу
Стоимость поездки по городу
Стоимость поездки по городу после 15 км поездки
Стоимость поездки по Москве	не более 11 руб/км и 11 руб/мин
Стоимость поездки по Москве после 15 км поездки	не более 9 руб/км и 9 руб/мин
Стоимость поездки за пределами города	не более 20 руб/км
Ожидание в пути	не более 11 руб/мин
Надбавка за заказ такси по телефону	не более 1%
Тип автомобиля	Skoda Octavia, Skoda Rapid, Toyota Camry и другие
Мест в машине	3-6
Детские сиденья	1-2
Места для взрослых	1-2
Багаж	1-2

Трансферы

Из аэропорта

В аэропорт

Дополнительные услуги

Детское кресло - не более 100 Р

Перевозка животных - не более 100 Р

Кондиционер - не более 0 Р

Машина с жёлтым номером - не более 0 Р

Салон для некурящих - не более 0 Р

Квитанция - не более 0 Р

Бустер - не более 100 Р

Надбавка за заказ такси по телефону - не более 1%

Промокод на скидку

Установите официальное приложение Яндекс такси и сэкономьте. Скидка на первую поездку при оплате картой.

Скидка 100 руб при оплате Google Pay

Работа в Яндекс Такси Королёв

Подробнее о том, как устроиться на работу в Яндекс такси на своём личном автомобиле или авто компании (требования, условия работы и подключения, отзывы водителей).

Заполнить заявку Зарабатывайте до 120 000 ₽ в месяц

Официальные партнеры в городе Королёв

• ЭТО Я Такси ООО «ТрансИнформ» , 127106, г. Москва, Алтуфьевское шоссе 11, корп. 2, кв. 137 , ОГРН: 1177746022904
• ЦБЗТ такси ООО «БИОС», 129128, г. Москва, ул. Малахитовая, 27 Б, пом. 1А, ком. 5 , ОГРН: 1187746029580
• Mobidik Taxi ООО «ЭВО» , 141075, Московская область, г. Королев, пр-кт Космонавтов, дом 14, кв. 279
• БУКЕТ495 ООО «ЦБЗТ» , 129128, г. Москва, ул. Малахитовая, д 27Б, эт. 2, пом. IA, ком. 28 , ОГРН: 5177746111615
• МОСТАКСИ ООО «Диспетчерский центр «Такси» , 115172, г. Москва, Гончарная наб., д. 9/16, стр. 1 ,офис 3 , ОГРН: 5147746337349
• Такси 2412 ООО «Сервис 2412» , 121059, г. Москва, ул. Киевская, д. 14 , ОГРН: 5147746278169
• iCar Taxi ООО «АГЕРА», 117420, г. Москва, ул. Намёткина, д. 10Б, стр. 2Б/Н, этаж 1, ком. 3 , ОГРН: 1167746059436
• РусТакси ООО «РусТакси», 109388, г. Москва, ул. Гурьянова, д. 31, кв. 59 , ОГРН: 5147746255432
• LoyalTaxi ООО «СОФКАР» , 117545, г. Москва, 1-й Дорожный проезд, д. 5А, стр. 2 , ОГРН: 1127746359124
• Центр Мотор Сервис ООО «Центр Мотор Сервис» , 109052, г. Москва, ул. Нижегородская, 104/3
• Победа ООО «Победа» , 129226, г. Москва, ул. Докукина, д. 7, корп. 1, пом. 3 , ОГРН: 1157746540621
• Такси ТК Гросс ООО «ТК Гросс» , 115477, г. Москва, Пролетарский проспект, д.14/49, корп. 1, помещ. 16 Н , ОГРН: 1157746760192

Полный список таксопарков-партнеров Яндекса можно найти .

Не забудьте оставить свой отзыв о вашей поездки и работе сервиса. Спасибо!

Поисковой алгоритм «Королёв» – алгоритм Яндекса нового поколения. Система с помощью сигналов нейронной сети совмещает семантику запросов пользователей и той информации, которую они ищут. С помощью новой версии ответы на запросы в Яндексе стали более точными и релевантными, а количество соответствующей информации для сложных запросов увеличилось.

Больше видео на нашем канале - изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Например, вы увидели картину, с кричащим человеком. Она вам очень понравилась, и вы решили найти ее в интернете. Но вы не знаете ни имени автора, ни названия самой картины, поэтому вы делаете следующий запрос:

Конечно, полотно не называется «картина, где человек кричит», но поисковик все равно помог нам найти именно то, что мы искали. В этом и есть принцип работы алгоритма «Королёв» – система ищет не только название материала, но и сам текст, размещенный на странице.

Такой же алгоритм работает и в Google, но уже под другим названием RankBrain.

Чем отличается от алгоритма «Палех»

Новый алгоритм «Королев» – это усовершенствованная версия предыдущего алгоритма компании, который носил название « ». Он был представлен в ноябре 2016 года и стал первым шагом в сторону семантического поиска. Его основная задача – лучше понять содержание контента на страницах.

В «Палехе» также использовались нейронные сети для поиска информации, но именно в «Королёве» увеличено их влияние на распределение сайтов поиске. Вот в чем отличия этих алгоритмов:

• В «Королеве» встроена система сравнения смыслов запросов. В Яндексе привели пример запросов «ленивая кошка из монголии» и «манул». Целью двух этих запросов является найти информацию о мануле, и новый алгоритм Яндекса «Королёв» удовлетворит оба варианта поиска
• В «Палехе» нейронные сигналы вступали в действие уже на последних этапах распределения информации, и останавливались примерно на 150 первых документах. Из-за такой схемы поиска терялось довольно много документов, особенно сложных, которые могли быть именно теми, что пользователь искал. «Королёв» ранжирует информацию уже на стадии индексирования, что приводит к вычислению 200 тысяч(!) документов.

После выпуска «Королева» поисковик смотрит не только на заголовок страницы, но и на ее содержание, на текст.

В чем суть работы и обучаемости нейронной сети

Яндекс не достиг бы таких высоких показателей без прямой связи с пользователями. Новый алгоритм совершенствуется и обучается с помощью обезличенной поисковой статистики. Система статистики учитывает, с какого запроса пользователь зашел на ту или иную страницу. Если он провёл на ней много времени, тогда вполне резонно предположить, что это именно та страница, которую он искал. Это значит, что поисковик выдал правильный ответ на вопрос пользователя.

Люди являются главными помощниками машин в этом дела. Яндексу нужна реальная оценка качества поиска от своих пользователей, поэтому они создали специальную платформу – . Пользователи сервиса анализируют и оценивают работу поисковой системы. Они помогают компании улучшать качество работы алгоритма и получают за это денежное вознаграждение.

Раньше этим занимались нанятые работники – асессоры, но с ростом рынка спроса их стало катастрофически не хватать. Это и есть основной причиной создания Толоки.

На данный момент численность участников Толоки составляет больше миллиона человек.

С помощью алгоритма «Королев» Яндекс существенно сможет улучшить качество поиска. Люди сами делают свои запросы в Яндексе лучше, и чем больше людей будет привлечено в данный проект, тем меньше неудач в поиске на нас ждет в будущем.

Принцип работы нового алгоритма «Королёв»

Так же как и в алгоритме прошлого поколения «Палех», текст сайта с помощью нейросети преобразуется в смысловые векторы. «Королёв» высчитывает градиенты страниц не в тот момент, когда вы делаете запрос, а намного раньше, на этапе индексирования. Как только сайт проходит индексирование, к нему уже прикрепляются некоторые ключевые слова, которые поспособствуют дальнейшему упрощению поиска информации. Поэтому, когда вы вводите информацию, Яндекс уже выдает семантически схожие страницы.

Также система способна устанавливать связь между данным единичным запросом и другими запросами, которые способствуют попаданию пользователя на эту же страницу.

Влияет ли алгоритм на выдачу и нужно ли предпринимать какие-то действия, чтобы оптимизировать контент под «Королева»

Да, данный алгоритм в некоторой мере изменил поиск в Яндексе. Вот некоторые точные данные о том, насколько сильные есть изменения:

Как видим, изменение не являются феноменально большими. Особые изменение произошли в возрасте документов. В топ-100 поиска свежие документы теперь будут появляться намного чаще.

Оптимизировать статьи под «Королёв» нет смысла, потому что система учится определять смысл текста самостоятельно, а это значит, что в скором будущем в работе оптимизаторов значимость текстовой оптимизации снизится.

Здравствуйте, дорогие читатели блога сайт. Прошу прощения, что некоторые посты выходят с большим промежутком по времени, но я запустил еще несколько проектов, которые резко вырвались в ТОП за 1,5 месяца, используя свои знания в области блоггинга (кому нужна консультация пишите в личку). Приходится разрываться между проектами и стройкой дома для своей семьи.

Сегодня затронем новый алгоритм Королев от Яндекса и постараемся сравнить его с предшественниками. Лично на мой блог, он особо не повлиял, разве что полезные и объемные статьи стали еще выше в ТОПе. Ну давайте подробнее рассмотрим все в статье и сделаем необходимые выводы после наблюдения за этим алгоритмом.

Алгоритм Королёв Яндекс - что это такое и как работает

В конце августа 2017 вышел новый алгоритм Королев Яндекс. Новость об обновлении в поисковике сразу же заинтересовала СЕО специалистов и СМИ.

Главная особенность Королева является увеличение скорости обработки информации и повышение качества смыслового анализа текста.

В несколько тысяч раз повысилась скорость обработки данных. Палех для формирования ТОПа использовал 150 документов. Теперь сравнивается более 200 000 статей между собой. Этот результат был достигнут за счет оптимизации протокола ранжирования.

Чтобы понять новый алгоритм, надо вернуться на шаг назад к Палеху. Его презентация проведена 2 ноября 2016 года. Статистика показывала, что наибольшая часть поисковых фраз приходится на НЧ фразы, заточенные под единственно верный ответ. Эта часть приходится на длинный хвост птицы.

Чтобы дать нужный ответ клиенту необходимо обладать ассоциативным мышлением и навыком самообучения, как у человека. С подобными задачами лучше всего справляются нейронные сети, поэтому они и стали основой нового алгоритма.

Главная цель «Королёва»

При желании найти конкретный предмет человек начинает описывать его свойства, это особенности ассоциативного мышления. Если мы забыли название видео, то мы начинаем говорить, что содержалось внутри: «фильм про девушек во время войны» или «фильм про существо с хвостом и крыльями». В первом случае Яндекс предоставляет «А зори здесь тихие», во втором варианте получаем «химера».

Яндекс улучшает качество сравнения многословных фраз. Программа анализирует связь между каждым, словом в предложении и выстраивает своеобразную ассоциацию с множеством вариантов ответов. Также как это делает человеческий мозг.

Что нового?

Нововведения:

• семантический вектор для всего контента, а не только заголовка;
• сравнение более 200 000 статей при формировании поисковой выдачи;
• учитывается поведение пользователя на странице;
• люди помогают обучать систему.

Королев анализирует не только заголовок, а полностью весь контент (в том числе фото, видео, таблицы и т. п.) и на его основе составляет семантический вектор.

Главным нововведением стало многократное ускорение работы поисковых методов. В прошлом семантический вектор выстраивался в момент введения фразы в поисковую строку. Подобный метод сильно нагружал сервера и задерживал скорость выдачи ответа.

При отправке поисковой фразы происходит сравнение его семантического вектора с массивом уже записанных в базе данных. Палех сравнивал около 150 вариантов, новая же версия анализирует более 200 000 статей за 1 раз. За счет чего повышается шанс нахождения желаемого ответа.

Нейросеть Яндекс: принцип работы нейронной сети Королев + примеры

Главной особенностью нейронной сети является возможность самообучения. Работа осуществляется не только по преднамеренным формулам, а также на основе предыдущего опыта и ошибок.

Человеческий мозг представляет собой огромнейшую нейросетьс ассоциативным мышлением, компьютеры же стараются эмитировать человеческое поведение за счет воссоздания архитектуры нейронных сетей.

Особенности нейросетевой структуры

Нейронная сеть представляет из себя множество единичных нейронов, каждый из которых хранит или обрабатывает информацию. Каждый из нейронов способен принимать, обрабатывать и отдавать сигналы. Поток входных данных постепенно перерабатывается от одного нейрона к другому и в конце получается необходимый результат.

Искусственные нейронные сети передают между собой условные веса – числа от 0 до 1, чтобы определить насколько тот или иной вариант входящей информации соответствует нужной информации. После окончания анализа нейрон с наибольшим весом считается наиболее подходящим для ответа на поставленный вопрос.

Схема изображает нейронную сеть. Первые два слоя занимаются обработкой. Каждый из нейронов содержит определенную функцию, которая получает входные данные и после обработки выдает необходимый ответ. Так сравниваются семантические вектора.

Семантические векторы

Компьютеры не умеют оперировать словами или картинками, поэтому для сравнения информации между собой они используют массивы чисел. Поисковики должны самостоятельно определять главную тему и мысль текста, чтобы выдавать пользователю то что ему нужно.

Чем схоже вектора заданного вопроса и текста, тем выше находится статья в приоритете выдачи. В Королеве используется анализ всего контента:

• таблицы;
• текст;
• фото;
• видео;
• заголовки;
• цитаты;
• списки;
• выделения (курсив, жирный и т. д.).

В несколько раз повышается качество построения вектора за счет преобразования большего количества информации.

Для создания векторов используется нейросеть, текст пропускают через последовательность нейронов и в итоге получают выходной трехсотмерный массив из чисел. В дальнейшем его вносят в единую базу данных и используют для сравнения.

Обучение

Главная особенность нейронных сетей – обучаемость. В отличие от стандартных алгоритмов нейроны способны запоминать свой предыдущий опыт и самообучаться на нем. Компьютер с каждым разом все лучше и лучше различает информацию.

В прошлом обучением занимались сотрудники компании, их задача состояла переходить по миллионам запросов и на свое усмотрение изменять приоритеты выдачи. Затем разработчики создали приложение Яндекс.Толока, оно представляет из себя список несложных заданий. Надо переходить по запросам и оценивать качество поисковой выдачи. За каждое задание платят около 0.1-1$

Какой контент по мнению нового поискового алгоритма является хорошим

Наиболее подходящей для ТОП выдачи будет статья содержащия максимум полезной информации для пользователя и соответствующая запросу. Следовательно, в ней должны по разделам раскрываться всевозможные вопросы клиента.

В Королеве в приоритете учитывается поведение пользователя на странице. Поэтому задача администраторов постараться удержать пользователя и заинтересовать его. Чтобы это сделать используйте структурированность заголовков, таблицы, списки, выделения, фото и видео.

Новые приоритеты поиска

SEO специалисты, после релиза, провели исследование, чтобы оценить изменения приоритетов ранжирования. Особых изменений не наблюдалась приоритетами остаются:

• структурированность текста;
• полнота раскрытия темы;
• простата чтения контента;
• соответствие заголовков смысловому содержанию текста;
• правильное формирование семантического ядра.

Главное писать для живых людей, этот приоритет остается самым важным.

Зачем Яндекс запустил новый поисковый алгоритм и чем это грозит сайтам

Любая компания стремится сделать свою продукцию лучшей на рынке услуг. В данном случае крупнейшим соперником Yandexявляется Google. Нововведения были созданы для следующих целей:

• улучшение качества поиска по нестандартным вопросам;
• привлечение новых инвесторов;
• увеличение продуктивности ранжирования (более 200000 статей при формировании выдачи).

Главная цель была улучшить качество выдачи. Кроме того, надо было показать инвесторам, что работа в компании ведется полным ходом и их деньги использовались по назначению.Новшества в последующем использовались при создании голосового помощника «Алиса».

Линейка предыдущих алгоритмов

Чтобы лучше разобраться с новыми технологиями надо вернуться в прошлое. В данном случае рассмотрим линейку предыдущих алгоритмов, которые использовались поисковиком для ранжирования.

В первое время интернет содержал всего пару тысяч сайтов, чтобы найти нужную статью на них достаточно было сравнить ключевые слова поисковой фразы. В последующем глобальная сеть разрасталась в геометрической прогрессии, сейчас на одну тематику можно найти более сотен тысяч схожих сайтов с миллионом статей.

Поэтому надо было усложнить системы ранжирования и начали учитывать следующие дополнительные параметры:

• количество ссылающихся материалов;
• уникальность контента;
• поведение клиента на странице.

Матрикснет

В 2009 году Yandex столкнулись с проблемой, что статьи все чаще не отвечают на вопросы пользователей. Чтобы исправить эту ошибку надо было научить сервера самостоятельно принимать решения и самообучаться.

Была изобретена сложная математическая формула с множеством параметров для определения соответствия текста к поисковой фразе.

Но оставались следующие проблемы:

• поиск зависит от слов;
• не учитываются вспомогательные материалы (фото, видео, цитаты и т. п.).

Главная из проблем была в том, что не всегда в одном заголовке можно было полностью описать смысл статьи. Довольно часто в статье нет конкретных ключевых слов, но при этом она полностью раскрывает тему и дает развернутый ответ на вопрос пользователя.

Алгоритм Палех

В 2016 году в системе ранжирования была применена компьютерная модель нейросети. Главная особенность подобного подхода в том, что теперь компьютер способен запоминать свои ошибки и обучаться на собственном опыте.

В этом же году были введены семантические вектора. Название статьи пропускалось через нейронную сеть и раскладывался на множество векторов. Теперь компьютеры сравнивали не слова из поиска, а многомерные массивы чисел и векторов. Удалось уйти от прямой зависимости от количества тех или иных слов в фразе, а отдать приоритет смысловому содержанию.

Из недочетов осталась проблема низкой скорости работы. Для формирования поисковой выдачи сравнивались всего 200 наиболее подходящих статей. Поэтому системе было сложно отыскать многословные смысловые фразы типа «фильм про девочку, шпионку которая сбегает и учиться в школе».

Алгоритм Yandex Королев

В последнем нововведении в первую очередь провели оптимизацию нейросети и улучшили продуктивность обработки текста. Сейчас вектора сравниваются заранее в оффлайн режиме, благодаря этому удалось повысить результативность формирования поиска.

Yandex самостоятельно собирает статистику об заинтересованности пользователей и по ним создает заранее подготовленную поисковую выдачу.

Благодаря оптимизации семантический вектор составляется не только для заголовков, а для всего контента целиков. Удается найти максимум смысловых связей между словами.

Угрозы для сайтов

В целом никаких опасностей для сайтов не создалось и статистика переходов особо не изменяется. В первую очередь нововведения коснуться информационных блогов, форумов и сайтов с фильмами.

С лидирующих позиций могут слететь вебсайты не отвечающих интересам пользователя. Например, название «домашний яблочный сок», а в статье рассматриваются методы выращивания деревьев, блинчики с повидлом и совершенно иной текст.

Не забываем сделать репост и подписаться на рассылку блога. Всех благ.

Всего наилучшего, Галиуин Руслан.

После того, как 22-го августа был презентован новый алгоритм Яндекса «Королёв», у многих SEO-специалистов возникли опасения касательно возможного падения посещаемости у сайтов. С другой стороны, если у одних сайтов поисковый трафик упадёт, значит у других будет прирост.

Но давайте разберёмся вместе, всё ли так страшно.

Кстати, говоря, опираясь на данные Яндекс Метрики, мы видим, что многие пользователи вводят запрос «Как включить Яндекс Королёв?» и заходят на нашу статью. На самом деле ничего включать не надо , это новая система ранжирования уже работает для всех автоматически.

Что такое алгоритм Яндекса «Королёв»?

В сущности «Королёв» — это прокачанная версия Палеха , работа которого базируется на распознавании смысла с помощью нейросети. Если Палех мог распознавать только заголовки и обрабатывал до 150-ти документов, то «Королёв» оценивает весь текст на странице и может обрабатывать свыше 200 тысяч страниц.

В официальном блоге, также говорится о том, что изменения касаются не только применения нейросети для поиска не по словам, а по смыслу, но и самой архитектуры индекса поисковой выдачи.

Как работает алгоритм «Королёв»

По заверению создателей алгоритма, он позволит перейти на совершенно иной уровень понимания смысла запросов пользователей. Теперь будет оцениваться вся страница сайта с семантическим вектором поисковых запросов.

Когда пользователь вводит запрос, поисковой машине требуется понять, какая страница и с каким заголовком соответствует ему больше всего. Для этого запрос и заголовок преобразуются в перемножение векторов, и чем больше получится результат, тем больше релевантность страницы запросу. В момент формирования ответа на запрос происходит мгновенное преобразование текста заголовков и запросов в векторы и их сравнение. Это позволяет выявить возможные связи по смыслу, но при этом требует огромных вычислительных мощностей. Так работает Палех.

Что было сделано, чтобы улучшить его работу? В алгоритме «Королёв» осуществляется предварительное вычисление векторов , что позволяет не нагружать сервера во время самого запроса, а брать уже готовый результат. Кроме того, как уже говорилось выше, «Королёв» преобразует в семантический вектор не только заголовок страницы, но и всё её содержание.

Но стоит понимать, что «Королёв» – это не революционный алгоритм ранжирования сайтов, который перевернёт выдачу Яндекса с ног на голову. Это комплекс из уже внедрённых решений, усовершенствованный с помощью нейросетей и пользовательского опыта.

Что ждёт индустрию после выхода «Королёва»?

На данный момент никаких глобальных изменений в результатах выдачи не наблюдается и вряд ли они наметятся в ближайшем будущем. Например, в поиске по прежнему есть множество страниц, которые отвечают на синонимичные запросы «интерьер кухни» и «дизайн кухни», с помощью разных страниц, где есть прямое вхождение ключа.

Реальные перемены наступят, когда не нужно будет под один «большой» запрос собирать базу низкочастотных запросов , писать под них текст от 10 000 символов.

22 августа 2017 года Яндекс официально заявил о запуске нового поискового алгоритма «Королёв» (назван в честь города, как и большинство предыдущих поисковых алгоритмов). В его основе лежит механизм распознавания сложных запросов, который работает по принципу самообучаемой нейронной сети. Это значит, что Яндекс должен определять подходящие по смыслу документы, даже если они не содержат слов из запроса.

Чем он отличается от «Палеха»?

Ещё в ноябре 2016 года Яндекс запустил предшественника «Королёва» - поисковый алгоритм «Палех». Основное отличие нового алгоритма, помимо улучшения технической реализации, - возможность распознавать схожие «смыслы» по всему документу, а не только заголовку (Title), который появляется в окне браузера.

Для чего внедрили алгоритм «Королёв»?

В Яндексе давно задумывались над проблемой определения релевантных документов по большому пулу низкочастотных запросов, которые задаются не совсем естественным языком. Это большой список запросов типа:
— [на какой картине плавятся часы]
— [где придумали одеколон]
— [в каком фильме писатель сходит с ума отеле]

Основная проблема - подходящие документы могли не содержать слов из запроса. Чтобы её решить и показывать более подходящую выдачу, было задумано создание алгоритма «Королёв» - самообучающейся нейронной сети. Как заверяют в самом Яндексе, нейронная сеть на основе машинного обучения будет совершенствоваться в понимании «смыслов», которые подразумевает человек при вводе запросов.

Как работает этот алгоритм на практике?

Описанный Яндексом подход звучит, конечно, хорошо, но гораздо интереснее посмотреть на конкретные результаты в выдаче.

Для начала возьмём запрос, который сам Яндекс рекламировал:
[картина где небо закручивается]

В объектных ответах справа Яндекс правильно определил, что мы подразумевали своим запросом. Он также указал верные ответы в Яндекс.Картинках. Остальная выдача состоит из новостей о новом алгоритме. Становится очевидным: в данной ситуации Яндекс пользуется традиционными методами определения релевантности и для выдачи алгоритм «Королёв» не работает.

Попробуем по-другому и зададим следующий запрос:
[где появился первый парламент]

В данном случае можно увидеть интересную выдачу. В объектных ответах появилось значение «Англия». В самой же выдаче есть разные сайты, которые содержат слова из запроса.

Алгоритм в объектных ответах работает, если мы хотим знать:
— где появилось слово «парламент»;
— где появился первый представительный и законодательный орган, который называется «парламент».

Алгоритм не работает:
— если мы хотим знать, где появился вообще первый законодательный орган.

Принято считать, что первый парламент появился в Исландии, но назывался он не «парламент», а «альтинг». В выдаче (на скриншоте выше) можно увидеть и правильный ответ на наш запрос. Он появился только потому, что в заголовке статьи есть слова из запроса.

Важно понять:
поисковик может понять запрос, только если каждое слово обладает одним понятным смыслом.

Если слово обладает несколькими смыслами, как в нашем случае «парламент», могут возникать проблемы.

Проведём ещё один эксперимент:
[песня про теракт в уоррингтоне]

Запрос максимально конкретный и на него может быть только один конкретный ответ - песня «Zombie» группы The Cranberries.

Если немного поменять запрос и указать [песня про теракт в 1993 году] , можно увидеть, что поисковик выдачу разделяет: часть ответов о песне, часть — о теракте. Яндекс не совсем понимает, о чём именно мы хотим получить информацию.

Если сделать запрос ещё более общим, то правильного ответа не будет совсем:
[песня про теракт в англии]

Выдача полностью состоит из новостей о теракте, а о заявленном смысле речи не идёт.

Теперь наберём запрос:
[фильм в котором писатель сходит с ума в отеле]

В этом случае можно увидеть, что алгоритм работает. Яндекс понимает, что мы хотим найти и, при этом, указывает, что у данного запроса есть два смысла (два интента): фильм «Сияние» и фильм «1408». Тут также важно, что слова из запроса не встречаются на страницах. В этом случае алгоритм работает.

Теперь попробуем набрать запрос:
[фильм в котором траволта танцует]

Варианты с наиболее популярными фильмами есть в объектных ответах, но не в выдаче.

Ответы становятся более конкретными, если модифицировать запрос:
[фильм в котором траволта танцует молодой]

Правильный вариант можно увидеть только в виде объектного ответа и страницы Википедии. Остальная выдача далека от нужного результата.

Ещё раз изменим запрос и наберём:
[фильм в котором траволта танцует в баре]

Как мы видим, алгоритм даёт сбой. Это происходит потому, что на данный запрос крайне сложно дать однозначный ответ. Например, в фильме «Криминальное чтиво» танцы происходят в ресторане, в фильме «Лихорадка субботнего вечера» - в клубе. Но есть фильм «Майкл», в котором Траволта как раз танцует в баре. Если несколько раз протестировать выдачу с целью найти необходимый фильм, начнут появляться релевантные результаты.

Какие выводы можно из этого сделать?

• Алгоритм показывает свою работу в выдаче только на страницах больших информационных сайтов (типа Википедия или Кинопоиск) и в объектных ответах.
• Алгоритм понимает только простые запросы, которые содержат один смысл.
• «Королёв» лучше работает при поиске популярной информации (например, по запросу «фильм» он покажет наиболее популярный, наиболее известный - тот, о котором информации в индексе больше всего).
• Алгоритм работает только с информационными запросами.
• Алгоритм действительно самообучаемый и при повторных обращениях результаты становятся лучше.

Для SEO алгоритм сейчас даёт мало. По большинству запросов большое значение имеет текстовый фактор. Там, где работает новый алгоритм, Яндекс отдаёт предпочтение более известным сайтам, например, Википедии. Небольшим проектам будет тяжело с ними конкурировать. Возможность высоко ранжироваться по таким запросам появится только когда у алгоритма будет более полная база знаний о желаниях и предпочтениях пользователей. Но для этого уже сейчас нужно:
— создавать текстовый контент, который содержит как можно больше слов, определяющих тематику страницы;
— улучшать поведенческие факторы, чтобы поисковик точно знал, что страница будет полезной пользователю.

Подписаться на рассылку