Что такое самообучающийся алгоритм Google и Яндекс?

Необходимо грамотно осуществить SEO-оптимизацию веб-ресурса? Желаете прямого попадания статей в ТОП-выдачи с обходом фильтров поисковиков? Тогда нужно понять логику действий поисковых систем Google и Яндекс, ознакомиться с алгоритмами их работы.

Что понимается под понятием алгоритм поиска?

Поисковый алгоритм – математический инструмент, позволяющий выдавать искомые результаты поиска. Сначала эта сложная модель исследует массу web-сайтов. Конечная цель — выбор после анализа запроса наиболее подходящего ответа для пользователя. Грубо говоря, алгоритм поиска — понять, чего хочет человек, который запрашивает в гугле какой-то запрос.

Для чего нужен самообучающийся алгоритм?

Поисковики должны четко представлять суть запроса. Помочь им в этом призван искусственный (машинный) интеллект. Именно перед последним стоит задача правильного осмысления запроса пользователя.

По сути, сотрудники Google или Яндекса анализируют сайты в сети, которые выдаются под результатами ваших запросов и ставят за эталонные некоторые моменты. Например, если большинству пользователей нравится меню справа в строительной тематике, то по запросу «строительный гипермаркет» поисковик будет выше ранжировать те сайты, у которых действительно меню справа. А далее все — за самообучающимся роботом поиска, он ставит сайты выше и ниже на основании таких моментов. Это грубое объяснение, но мы написали так, чтобы Вам было примерно понятно.

Теперь поговорим о конкретных введениях.

Самообучающиеся алгоритмы поисковой системы Google

Яркими примерами самообучающихся алгоритмов являются RankBrain, Panda, Penguin, «Колибри» поисковой системы Google.

RankBrain – система интеллекта, созданная человеком на основе технологий машинного обучения. Принцип функционирования этого алгоритма заключается в распознавании поисковым роботом взаимосвязанных понятий. В случае фиксирования незнакомых слов и даже фраз он включает функцию розыска и анализа подсказок, а также синонимов запрашиваемого вопроса. Полученные результаты сортируются, фильтруются с учетом поведенческих факторов посетителей по отобранным вариантам. Неподходящие варианты удаляются.

Интеллектуальная система Hummingbird анализирует смысловую составляющую поиск-запроса. Благодаря этому отыскиваются наиболее релевантные ответы. С внедрением «Колибри» улучшилось у этой поисковой системы осмысление синонимов, появилась возможность тематического разделения контента. В результаты поиска включаются и сайты, найденные по синонимам запроса.

Алгоритм Panda – ярый борец с неуникальным, несвязным, переспамленным, пересыщенным ключами контентом.

Модель Penguin предназначена для выявления интернет-ресурсов с большим количеством ссылок: покупных, ведущих с сателлитов и спамных web-порталов, а также неподходящих по тематике сайтов.

Кстати, мы разрабатываем сайты уже с учтенными параметрами, описанными в данной статье. Подробнее про наши принципы здесь. А мы объясняем далее.

Самообучающиеся алгоритмы поисковой системы Yandex

Яркими примерами самообучающихся алгоритмов являются «Палех», «Баден-баден», «Королев» поисковой системы Yandex.

Самообучающийся алгоритм «Палех» помогает этой поисковой системе найти нужные страницы не только с использованием ключевых слов, но и с учетом смысловой составляющей. Поиск ответов на запрос становится более осознанным. Иными словами, с помощью этого инструмента поисковик точнее распознает, что от него требуется. Математическая поиск-модель на базе нейронных сетей отвечает за сопоставление смысла того или иного запроса и искомого ответа.

Не так давно появившийся «Баден-баден» призван противостоять переспаму. Главная задача этого алгоритма – обеспечить наличие полезного, смыслового контента. В зону риска попадают web-ресурсы с низкосортными, неинтересными статьями с ключевым пересыщением, нетипичным вхождением запросов.

«Королев» – новинка. Модернизированная система функционально похожа на «Палех». Она способна отыскать экспертный материал, авторский текст, сайт с полезной информацией, отвечать на запрос, как ссылкой, так и подходящим изображением. Сегодня эта усовершенствованная модель самообучается. Результат этого процесса — нахождение вопреки сложности запроса наиболее релевантных сайтов.

Почему самообучающиеся алгоритмы так важны при осуществлении SEO?

Ответ прост:

  • структура страниц веб-ресурса становится более логичной. Она более предпочтительна и удобна для пользователей, нежели для поисковиков;
  • контент отличается уникальностью. Это относится и к статьям, и к изображениям;
  • нет необходимости в покупке ссылок ради ссылок. Целесообразно заказать статейное продвижение. Именно оно даст ожидаемый результат, окажется полезным благодаря индексируемой ссылке и для пользователей интернета, и для самого веб-ресурса.

Запуск таких математических моделей открывает новые возможности в SEO-области:

  • результативное ранжирование;
  • возможность гарантированного попадания статей в ТОП-выдачи.

Поисковая оптимизация сайтов – дело важное и нужное. На страже качественного проведения SEO стоят самообучающиеся алгоритмы поиск-систем Гугл и Яндекс.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Это даст нам возможность более точно рассчитать стоимость

Заявка на просчет

Это даст нам возможность более точно рассчитать стоимость