Яндекс запустил новый алгоритм ранжирования - «Королев». Теперь поисковая система сопоставляет смыслы поискового запроса и страницы. Это очень удобно для пользователей. Однако что новый алгоритм означает для оптимизаторов и владельцев сайтов, как изменится продвижение и стоит ли ждать изменения трафика.
Как никогда весь «сеошный» мир ждал запуска нового алгоритма ранжирования, анонсированного на 22 августа 2017 года. Ещё бы, подобные анонсы – вещь для Яндекса абсолютно нетипичная, обычно они предпочитают не распространяться о своих планах, и сообщают об очередном релизе алгоритма ранжирования постфактум.
22 августа 2017 года Яндекс запустил новую версию поиска. В её основе лежит поисковый алгоритм «Королёв» (с 2008-го года новые алгоритмы ранжирования в Яндексе называют в честь городов). Алгоритм с помощью нейронной сети сопоставляет смысл запросов и веб-страниц - это позволяет Яндексу точнее отвечать на сложные запросы. Для обучения новой версии поиска используются поисковая статистика и оценки миллионов людей. Таким образом, вклад в развитие поиска вносят не только разработчики, но и все пользователи Яндекса.
Область применения нового алгоритма практически не затрагивает традиционные сеошные сферы интересов, в первую очередь к которым можно отнести коммерческую выдачу. «Королёв» оказался логическим продолжением алгоритма «Палех» и призван обслуживать длинный хвост микрочастотных запросов, как правило, задаваемых на естественном языке. Особенностью таких запросов является то, что релевантные им документы могут не содержать многих из слов, входящих в запрос. Это ставит в тупик традиционные алгоритмы ранжирования, основанные на текстовой релевантности.
Решение найдено в виде использования нейросетей, которые обучаются в том числе и на поведении пользователей. Поэтому новый алгоритм Яндекса работает на основе нейронной сети. Он обучается на примерах запросов пользователей, и подбирает ответы исходя из смысла текста на странице. Это означает, в частности, что он будет гораздо эффективнее работать с нестандартными запросами, когда пользователи сами не уверены, как называется то, что они хотят найти. Здесь многое упирается в вычислительные мощности.
Вообще подобный подход к решению задачи ранжирования длинного микрочастотного хвоста запросов не нов. Еще в 2015-м году стало известно о технологии, применяемой поисковой системой Google для поиска ответов на многословные запросы, заданные на естественном языке – RankBrain. Эта технология, так же основанная на машинном обучении, позволяет распознавать наиболее значимые слова в запросах, и анализировать контекст, в котором осуществляется поиск. Что позволяет находить релевантные документы, которые не содержат всех слов запроса.
Кроме того, алгоритм работает и с картинками. Он анализирует содержание изображения и подбирает необходимый вариант, исходя из него, а не только из описания в тегах или окружающего его текста.
Впрочем, длинный хвост микрочастотных многословных запросов на естественном языке вполне может быть интересен «выжигателям» информационной семантики – создателям так называемых инфосайтов «на все случаи жизни». В общем-то, они и так стараются под как можно большее количество известных им запросов, которые удается заполучить с помощью различных методов сбора семантики, организовать точное вхождение в свои тексты. Там же, где точных вхождений не будет, т.е. для запросов, которые не всосал «семантический пылесос» создателей инфосайтов или для которых им не удалось обеспечить точных вхождений в контент, и начинается вотчина «Королёва», который призван искать соответствия между запросами и ответами в том случае, когда между ними мало пересечений по ключевым словам. В таких случаях «Королёв» несомненно повысит требования к качеству контента, и реально интересные читабельные статьи будут еще больше выигрывать у сборников вхождений ключевых фраз, разбавленных водой, т.к. именно в таких статьях могут содержаться полезные для нового алгоритма сигналы. Ну, а всем остальным сеошникам действительно можно расслабиться – очередная порка откладывается. Жертв и разрушений нет.
Запуская «Палех», Яндекс научил нейронную сеть преобразовывать поисковые запросы и заголовки веб-страниц в группы чисел - семантические векторы.
Важное свойство таких векторов состоит в том, что их можно сравнивать друг с другом: чем сильнее будет сходство, тем ближе друг к другу по смыслу запрос и заголовок.
Чем он отличается от «Палеха»?
Основным отличием нового алгоритма, помимо улучшения технической реализации, является возможность распознавать схожие «смыслы» по всему документу, а не только по заголовку (Title), который появляется в окне браузера.
Поисковый алгоритм «Королёв» сравнивает семантические векторы поисковых запросов и веб-страниц целиком - а не только их заголовки. Это позволяет выйти на новый уровень понимания смысла.
Как и в случае с «Палехом», тексты веб-страниц в семантические векторы преобразует нейросеть. Эта операция требует много вычислительных ресурсов. Поэтому «Королёв» высчитывает векторы страниц не в режиме реального времени, а заранее, на этапе индексирования.
Когда человек задаёт запрос, алгоритм сравнивает вектор запроса с уже известными ему векторами страниц.
Умение понимать смысл особенно полезно при обработке редких и необычных запросов - когда люди пытаются описать своими словами свойства того или иного объекта и ожидают, что поиск подскажет его название.
Такая схема позволяет начать подбор веб-страниц, соответствующих запросу по смыслу, на ранних стадиях ранжирования. В «Палехе» смысловой анализ - один из завершающих этапов: через него проходят всего 150 документов. В «Королёве» он производится для 200 000 документов.
Кроме того, новый алгоритм не только сравнивает текст веб-страницы с поисковым запросом, но и обращает внимание на другие запросы, по которым люди приходят на эту страницу.
Так можно установить дополнительные смысловые связи.
Использование машинного обучения, а особенно нейросетей, рано или поздно позволит научить поиск оперировать смыслами на уровне человека. Чтобы машина поняла, как решать ту или иную задачу, необходимо показать ей огромное количество примеров: положительных и отрицательных. Такие примеры дают пользователи Яндекса.
Нейронная сеть, которую использует алгоритм «Королёв», обучается на обезличенной поисковой статистике. Системы сбора статистики учитывают, на какие страницы пользователи переходят по тем или иным запросам и сколько времени они там проводят.
Если человек открыл веб-страницу и «завис» там надолго, вероятно, он нашёл то, что искал, - то есть страница хорошо отвечает на его запрос. Это положительный пример.
Подобрать отрицательные примеры гораздо легче: достаточно взять запрос и любую случайную веб-страницу.Статистика, которая используется для обучения алгоритма, обезличена
В помощи людей нуждается и Матрикснет, который строит формулу ранжирования.
Чтобы поиск развивался, люди должны постоянно давать оценку его работе. Когда-то выставлением оценок занимались только сотрудники Яндекса - так называемые асессоры. Но чем больше оценок, тем лучше - поэтому Яндекс привлек к этому всех желающих и запустили сервис Яндекс.Толока . Сейчас там зарегистрировано более миллиона пользователей: они анализируют качество поиска и участвуют в улучшении других сервисов Яндекса. Задания на Толоке оплачиваются - сумма, которую можно заработать, указана рядом с заданием. За два с лишним года существования сервиса толокеры дали около двух миллиардов оценок.
В основе современного поиска лежат сложные алгоритмы. Алгоритмы придумывают разработчики, а учат - миллионы пользователей Яндекса. Любой запрос - это анонимный сигнал, который помогает машине всё лучше понимать людей. Новый поиск - это поиск, который мы делаем вместе.
Сегодня был запущен новый алгоритм поиска в Яндексе, который с помощью нейронной сети сопоставляет смысл запросов и вебстраниц - это позволяет Яндексу точнее отвечать на сложные пользовательские запросы и выдавать более релевантные результаты. Как мы писали ранее - алгоритм базируется на категорийном бустинге: то есть способен учитывать так называемые категориальные признаки — признаки, которые принимают одно из конечного количества значений.
Презентация нового алгоритма поиска проводилась в Московском планетарии, что как бы намекает на "изменения космического масштаба". Ведущие презентации прямо на сцене нажали на "красную кнопку", ознаменовав тем самым запуск нового алгоритма, название которого - "Королев".
Первый шаг к поиску по смыслу Яндекс сделал в прошлом году, когда был представлен поисковый алгоритм «Палех». В его основе лежит нейронная сеть. Нейросети показывают отличные результаты в задачах, с которыми люди традиционно справлялись лучше машин: скажем, распознавание речи или объектов на изображениях.
Запуская «Палех», Яндекс научил нейронную сеть преобразовывать поисковые запросы и заголовки веб-страниц в группы чисел — семантические векторы. Важное свойство таких векторов состоит в том, что их можно сравнивать друг с другом: чем сильнее будет сходство, тем ближе друг к другу по смыслу запрос и заголовок.
Поисковый алгоритм «Королёв» сравнивает семантические векторы поисковых запросов и веб-страниц целиком — а не только их заголовков. Как и в случае с «Палехом», тексты веб-страниц в семантические векторы преобразует нейросеть. «Королёв» высчитывает векторы страниц не в режиме реального времени, а заранее, на этапе индексирования. Когда вы задаете запрос, алгоритм сравнивает вектор запроса с уже известными ему векторами страниц.
Данная схема позволяет начать подбор документов, соответствующих запросу по смыслу, еще на ранних стадиях ранжирования. В алгоритме «Палех» смысловой анализ - один из завершающих этапов, через который проходят всего 150 документов. В «Королёве» смысловой анализ производится для 200 тысяч документов - в тысячу с лишним раз больше! При этом - «Королёв» не только сравнивает текст веб-страницы с запросом, но и обращает внимание на другие запросы, по которым пользователи переходят на страницу из поиска, что позволяет установить дополнительные смысловые связи между запросами и страницей.
Нейронная сеть алгоритма «Королёв» обучается на обезличенной поисковой статистике. Системы сбора статистики учитывают - на какие страницы пользователи переходят по различным запросам и сколько времени проводят на них. Если пользователь открыл веб-страницу и провел на ней много времени - можно предположить, что он получил ответ на свой вопрос - то есть страница хорошо отвечает на его запрос.
Чтобы поиск развивался, люди должны постоянно давать оценку его работе. Еще не так давно оценкой поиска занимались только сотрудники Яндекса — асессоры . Но с развитием технологий и проектов - количества асессоров стало катастрофически нехватать. Поэтому Яндекс решил привлечь к этому всех желающих и запустил сервис Яндекс.Толока.
Сейчас в сервисе зарегистрировано более миллиона пользователей: они анализируют качество поиска и участвуют в улучшении других сервисов Яндекса. За два с лишним года существования сервиса толокеры дали около двух миллиардов оценок.
В основе современного поиска лежат очень сложные алгоритмы, которые придумывают разработчики, а учат их — миллионы пользователей Яндекса. Любой запрос — это анонимный сигнал, который помогает машине всё лучше понимать людей.
Как Яндекс отправил котов в космос - смотрите в записи презентации из Московского планетария.
7 апреля 2017 – алгоритм «Баден-Баден» — хостовый режим
С этого момента за наличие признаков переоптимизации на некоторых страницах может быть понижен весь сайт. В панели Я.Вебмастер появились сообщения о понижении за поисковый спам.
23 марта 2017 – алгоритм «Баден-Баден» — постраничный режим
Встроенный в ядро поискового алгоритма фильтр, который понижает в выдаче страницы с переоптимизированными текстами. На начальном этапе фильтр понижал отдельные страницы, также зафиксированы случаи позапросного срабатывания фильтра.
2 ноября 2016 – алгоритм «Палех»
Формула ранжирования, которая «умеет» находить соответствия между поисковым запросом и документом даже в том случае, если в самом документе отсутствует фраза из запроса. На момент запуска работает только для Title страниц.
8 июня 2016 – обновление алгоритма расчета тИЦ
С этого момента тематический индекс цитирования рассчитывается по новым правилам, основанным на качестве и тематическом соответствии ссылающихся страниц.
2 февраля 2016 – запуск алгоритма «Владивосток»
Изменение алгоритма ранжирования в мобильной выдаче. Яндекс начинает учитывать оптимизацию сайтов под мобильные устройства. Теперь выдача на стационарных и мобильных устройствах может отличаться, и приоритет в мобильной выдаче будет отдан тем сайтам, которыми удобно пользоваться с мобильных устройств.
30 декабря 2015 – фильтр за кликджекинг
Понижение сайтов, использующих кликджекинг (невидимые элементы, взаимодействие с которыми пользователь осуществляет, не подозревая этого).
Ноябрь 2015 (точная дата неизвестна) – включение ссылочного фактора
В рамках выступления на Школе для Вебмастеров представители Яндекса сообщили , что ссылочное ранжирование снова работает для ряда тематик по Москве. В последствие
2 октября 2015 – фильтр «Опасные сайты»
Понижение в выдаче сайтов, представляющих опасность для компьютера пользователя. Ранее такие сайты не понижались, а просто отмечались специальной отметкой.
Сентябрь-ноябрь 2015 – алгоритм «Киров». Многорукие бандиты Яндекса
Рандомизация выдачи. Подмешивание в ТОП к трастовым «старожилам» молодых сайтов с целью дать последним возможность накопить ПФ. С этого момента возраст сайта перестал играть ключевое значение в поисковом продвижении.
8 сентября 2015 – запуск обновленного фильтра АГС
Нацелен на ограничение в ранжировании сайтов, злоупотребляющих размещением SEO-ссылок, вне зависимости от качества. Ограничения сопровождаются аннулированием тИЦ. Согласно заявлению Яндекса, чтобы выйти из-под санкций, достаточно отказаться от размещения SEO-ссылок на сайте.
23 июня 2015 – третья волна «Минусинска»
Третья волна понижения сайтов за SEO-ссылки.
27 мая 2015 – вторая волна понижений за SEO-ccылки
Вторая волна первой итерации Минусинска, пострадало около 200 сайтов, по показателям сайты не отличаются от пострадавших в первой волне.
15 мая 2015 – первая волна понижений за SEO-ссылки
За использование SEO-ссылок в результате первой итерации фильтра Минусинск было понижено 488 сайтов. Яндекс продолжает призывать всех вебмастеров отказываться от использования SEO-ссылок – созданных, чтобы повлиять на поисковую систему. Подробнее об официальных результатах Минусинска .
15 апреля 2015 – анонс нового алгоритма «Минусинск»
На конференции «Неделя Байнета» в Минске Александр Садовский анонсировал выход нового алгоритмического фильтра Яндекса – «Минусинска», направленного на борьбу с ссылочным спамом. После анонса 9 тысяч сайтов получили уведомления с рекомендацией отказаться от использования SEO-ссылок и других некорректных способов продвижения.
1 апреля 2015 – «Амстердам»
Изменения на странице результатов выдачи — справа от результатов поиска появился блок с общей информацией о предмете запроса.
30 декабря 2014 – очередная волна пессимизации за накрутку ПФ
Кроме накрутчиков, под раздачу попали сайты так называемого «Живого Щита» - ресурсы, которым поведенческие накручивались без ведома их владельцев, с целью сбить с толку алгоритмы Яндекса.
1 декабря 2014 – волна пессимизации за накрутку ПФ
Понижены тысячи сайтов, которые накручивали переходы из результатов выдачи. Также впервые были пессимизированы ресурсы, использовавшие так называемое «усиление ссылочного» - накликивание покупных ссылок с целью улучшить передачу ссылочного веса.
19 cентября 2014 – волна понижений за агрессивную рекламу
Ужесточение санкций по отношению к сайтам с отвлекающей рекламой. Релиз вышел с погрешностью - было пессимизировано большое количество белых сайтов, где нормальные рекламные блоки с помощью браузерных вирусов подменялись на агрессивные. Позже эта погрешность была устранена.
14 cентября 2014 – изменение формулы ранжирования информационных сайтов
Ужесточение алгоритма для некоммерческих ресурсов. Очередная волна понижения видимости инфоресурсов за отсутствие добавочной ценности контента.
2-5 июня 2014 – «Острова»
Экспериментальное изменение дизайна результатов поиска. Ответы на некоторые запросы можно было увидеть прямо на странице выдачи, без перехода на сайт. Через некоторое время разработчики признали, что эксперимент не удался.
15 апреля 2014 — изменения в алгоритме АГС
С этого момента при попадании сайта под АГС число его страниц в индексе не уменьшается. Признаком АГС теперь является обнуление тИЦ .
20 марта 2014 – понижение видимости сайтов с шокирующей рекламой
Сайты, размещающие тизерную и другую отвлекающую рекламу, стали понижаться в выдаче. Под раздачу попали ресурсы, которые монетизировались за счет рекламных блоков с эротическими картинками, кадрами из фильмов ужасов, изображением частей тела с избыточным весом и другой неприятной рекламой.
12 марта 2014 – Алгоритм «Началово». Первый этап отмены ссылок
Обновление формулы ссылочного ранжирования для коммерческих запросов (Москва) в тематиках «Недвижимость», «Туризм», «Электроника и бытовая техника».
5 декабря 2013 – анонс бессылочного ранжирования
Руководитель веб-поиска Александр Садовский на конференции в Москве сообщил, что Яндекс готовит новую формулу ранжирования, в которой отсутствуют ссылочные факторы. Алгоритм обещали запустить вначале 2014 года и только для коммерческих запросов по Москве.
6 ноября 2013 – АГС 40
Обновился набор показателей низкого качества контента. Основной причиной наложения фильтра стало отсутствие добавочной ценности сайта. Фильтр затронул в основном МФА-сайты и ресурсы, созданные под монетизацию на партнерских программах, и стал полностью автоматизированным.
от предыдущих версий фильтра.
30 мая 2013 – алгоритм «Дублин»
Еще один шаг в сторону персонализации выдачи. Теперь результаты поиска подстраиваются под интересы пользователя прямо во время поисковой сессии.
16 мая 2013 – анонс платформы «Острова»
Яндекс впервые рассказал о новой поисковой платформе «Острова». Предполагалось радикальное изменение формата выдачи, при котором пользователь мог бы решать свою проблему прямо на странице поиска, не посещая сайт (заказывать еду, бронировать гостиницу, покупать билеты).
Выкатить острова планировалось за полтора-два месяца, но по неизвестным причинам этот момент постоянно откладывался. 26 июля 2013 на Beta.yandex.ru запущена тестовая версия «Островов».
15 мая 2012 – пессимизация сайтов с обманными pop-up элементами
Сайты со всплывающими окнами, заточенными под системные уведомления или сообщения социальных систем, стали понижаться в выдаче автоматически.
16 февраля 2012 – региональная выдача для Я.Картинок
Разные ответы для России, Украины, Беларуси и Казахстана.
7 февраля 2012 – персонализация подсказок для зарегистрированных пользователей
Яндекс начинает учитывать историю запросов пользователей при формировании подсказок в поисковой строке. Еще один шаг к персонализации выдачи.
12 декабря 2012 – Калининград. Персонализация результатов поиска
Попытка подстроить Топ-10 и поисковые подсказки под каждого пользователя, основываясь на истории его запросов и поведения на странице выдачи. Согласно исследованию платформы «Калининград», объемы трафика у старых трастовых сайтов выросли. А вот продвигать молодые ресурсы в персональном поиске привычными методами стало сложнее.
23 ноября 2011 – новый алгоритм для коммерческих сайтов
Формула ранжирования пополнилась коммерческими факторами: удобство сайта, ассортимент продукции, цены, сервис и т.д. Изначально релиз был запущен для московской выдачи, со временем распространился на другие регионы.
5 октября 2011 – Яндекс начинает учитывать юзабилити
С этого момента в выдаче автоматически понижаются перенасыщенные рекламой сайты, а ресурсы с неудобной навигацией начинают испытывать проблемы при продвижении.
13 сентября 2011 – фильтр «Ты Спамный»
Санкции за переспамленные тексты. Первый фильтр Яндекса, учитывающий ПФ (понижались только те спамные тексты, которые имели низкие поведенческие показатели). Изначально фильтр был запросозависимым и накладывался на отдельные страницы.
17 августа 2011 – Рейкьявик
Построение результатов выдачи на базе языковых предпочтений пользователя. Первый шаг к персонализации выдачи на уровне конкретного посетителя.
Май 2011 – первая волна ручной пессимизации сайтов за накрутку ПФ
Были понижены позиции известных SEO-компаний и их клиентов. 23 мая на блоге Яндекса появилось официальное предупреждение .
17 декабря 2010 – новая формула ранжирования по геозависимым запросам
В каждом регионе привилегию получили сайты с привязкой к этому региону. Продвигать один сайт в нескольких регионах стало проблематично.
15 декабря 2010 – Краснодар. Внедрение «Спектра» в выдачу
Разделение сайтов на 60 смысловых категорий. Принцип квоты для сайтов из разных категорий в выдаче по запросам общего характера. Результаты поиска по ВЧ стали более разнообразными – в Топ 10 по общему ВЧ можно было встретить интернет-магазин, энциклопедию и форум (технология «Спектр»).
Приоритет поведенческих факторов (действия пользователя на странице результатов выдачи).
2 ноября 2010 – улучшение ранжирования авторских текстов
Изменения алгоритма определения авторства документа.
13 сентября 2010 – Обнинск
Улучшено определение региональности сайтов. В выдаче по ГНЗ запросам преимущество получили сайты без привязки к региону.
Изменилось отношение к коммерческим ссылкам. Наложение «фильтра времени» на коммерческие ссылки – донор начинает передавать вес акцептору только через 2-4 месяца от момента появления ссылки.
17 марта 2010 – Снежинск 1.1
Обновление формулы ранжирования по НГЗ запросам. Приоритет в выдаче получили сайты некоммерческой направленности – энциклопедии, обзоры.
20 января 2010 – портяночный фильтр Яндекса
Санкции за длинные тексты («портянки»), переспамленные ключевыми словами. Фильтр накладывался на отдельные страницы и лечился сокращением текста в несколько раз (при этом плотность ключевиков могла оставаться на том же уровне). Портяночный фильтр – предшественник алгоритма «Ты спамный», который появился в 2012 году.
22 декабря 2009 – Конаково
Локальное ранжирование получили 1250 городов России.
18 декабря 2009 – АГС 30
Расширилось число факторов, влияющих на решение алгоритма исключить сайт из индекса. С этого момента под фильтры начали попадать и псевдоСДЛ – сайты с технически уникальным, но не интересным для пользователей контентом.
Фильтр мог накладываться как вручную, так и автоматически.
17 ноября 2009 – Снежинск. Первый алгоритм на платформе MatrixNET
Региональную выдачу получили 19 городов. Число параметров, которые учитываются при ранжировании документов, увеличилось до нескольких тысяч. В формуле появились поведенческие факторы.
Поменялся принцип ранжирования коммерческих запросов. Качество сайта в целом стало играть бОльшую роль, чем релевантность отдельной страницы.
Яндекс научился отличать коммерческие ссылки от некоммерческих на основании анализа анкоров (Мадридский доклад).
28 сентября 2009 – фильтр АГС 17
Первое официальное упоминание этого фильтра, который, по словам Яндекса, работает с 2006 года.
Симптом фильтра – в выдаче остается от 1 до 10 страниц сайта. Первый релиз коснулся в основном автоматически наполняемых ресурсов и сайтов с неуникальным контентом.
20 августа 2009 – Арзамас 1.2. Классификатор геозависимости запросов
Разделение запросов на геозависимые и геонезависимые. Приоритет старых трастовых сайтов в выдаче по ГНЗ. В топах по ГНЗ показываются преимущественно морды.
11 августа 2009 – понижение сайтов с системами clickunder
Продолжение войны с агрессивной рекламой, начатой 30 апреля.
24 июня 2009 – Арзамас 1.1.
Улучшена формула ранжирования для регионов России, исключая Москву и Санкт-Петербург. Повысилась значимость возраста домена. В выдаче замечены страницы с портянками текста и малым количеством бэклинков.
30 апреля 2009 – начало войны с агрессивной рекламой
Яндекс начал искусственно понижать в выдаче страницы с popunder-баннерами.
8 апреля 2009 – Арзамас (Анадырь). Региональная выдача
Региональную выдачу получили Москва, Санкт-Петербург, Украина, Белоруссия и Казахстан. Спустя почти 3 месяца в панели Я.Вебмастер появилась возможность привязки сайта к региону.
При ранжировании по запросам с неоднозначным смыслом стала учитываться история уточняющих запросов.
Подмешивание картинок в результаты поиска по некоторым запросам.
11 сентября 2008 – Находка
Повышение веса внутренних страниц – в выдаче по СЧ и некоторым ВЧ параллельно с мордами появились внутряки.
Морфологические изменения, отличия в выдаче по запросу в единственном и множественном числах.
Подмешивание информационных сайтов в выдачу по коммерческим запросам. Википедия в выдаче.
28 августа 2008 – изменения в алгоритме тИЦ
Нововведение коснулось сайтов, которые накручивали тИЦ по специальным схемам. У около 15% сайтов тИЦ снизился до 0-10.
2 июля 2008 – Магадан 2.0
Большой вес получил фактор уникальности текстов. Яндекс научился определять и по-другому ранжировать коммерческие запросы. Значение возраста сайта понижено.
16 мая 2008 года
— Магадан
Первый именной алгоритм Яндекса. Выдача по информационным запросам. Яндекс научился расшифровывать аббревиатуры и транслитерацию.
Это первый алгоритм, который до выката в основной поиск тестировался вебмастерами на buki.yandex.ru почти месяц (с 14 апреля).
4 апреля 2008 года – появление иноязычных документов выдаче
Яндекс начинает искать по зарубежному интернету, в выдачу подмешиваются англоязычные сайты.
18 марта 2008 года – наступление на SEO ссылки
Ссылки с главных страниц теряют вес. Массовая просадка сайтов, которые держались в топах за счет ссылок с морд. Ссылки с внутренних страниц продолжают работать.
5 февраля 2008 – «Гости из прошлого» или «Непот в тумане»
Отмена непот-фильтра в чистом виде. Ссылки с сайтов, находящихся под непотом, получили минимальный вес (близкий к нулю). С этого момента стало невозможным определять «занепоченные» площадки с помощью меток в анкорах.
Название алгоритма пошло от ветки форума на Серче.
17 января 2008 – «Восьмерка» SP 1
Меняется отношение к внешним ссылкам. Снижение веса ссылок с «морд». Вебмастера массово переходят на покупку ссылок с внутренних страниц доноров.
7 августа 2007 года – «Родео»
Новая формула ранжирования для однословных запросов. Приоритет по однословникам в выдаче получили главные страницы («морды»).
Свое название алгоритм получил из анонса , опубликованного на Forum.Searchengines.ru Александром Садовским.
2 июля 2007 года – изменение формулы ранжирования
Алгоритм стал запросозависимым – для однословных и многословных запросов стали применяться разные формулы ранжирования.
Яндекс впервые анонсировал свой алгоритм и дал возможность вебмастерам оставлять свой фидбек .
Анонсирован на Forum.Searchengines.ru Александром Садовским.
2005 год – непот-фильтр
Внешние ссылки с сайтов, занимающихся активной линкоторговлей, перестали передавать вес. Оптимизаторы начинают использовать метки в анкорах, чтобы идентифицировать занепоченные площадки.
«Королев» — это не Минусинск, не Баден-Баден. Это не карательный фильтр. Он, кстати, не является надстройкой — является частью основного алгоритма Яндекса.
«Королев» работает на основе самообучаемой нейронной сети и затрагивает довольно редкие многословные запросы, в первую очередь информационные, которые направлены на уточнение смысла — низкочастотные (НЧ) и микроНЧ, в том числе голосовой поиск, разные естественные варианты запросов, типа «фильм, где мужик в разных ботинках».
Создан этот алгоритм был с целью улучшить качество выдачи по таким запросам, по аналогу с RankBrain Гугла, который давно с такой задачей хорошо справляется, да и сейчас, по первым замерам, работает по таким запросам лучше Яндекса.
До этого был и есть алгоритм «Палех», который уже начал искать по смыслу, но делал это в реальном времени и сопоставлял только смысл запроса и заголовка — Title страницы.
«Королев» анализирует не только Title, но и всю страницу в целом, показывает в выдачу даже те страницы, где нет упоминания слов из запроса, но по смыслу страница подходит. При этом он определяет суть страницы заранее, на этапе индексирования — в результате скорость и количество обрабатываемых страниц мощно увеличились.
Про «треть» тут может быть преувеличено — реальной доли запросов, которые затронет «Королев», пока еще никто не измерял.
Я много моментов тут еще не расписывала, про них стоит почитать в других статьях. Я выбрала тут только самые лучшие, действительно стоящие:
Мнения разных экспертов:
Дополнительные официальные источники:
Дмитрий Шахов
«Королев» пройдет мимо поисковой оптимизации. По крайней мере, на данном этапе. Перед поиском стоит задача дать ответы по запросам, по которым нет документов с вхождениями. Поиск эту задачу решает. Hummingbird в Google, «Палех» и «Королев» в Яндексе. Запросы, по которым нет документов, не входят в зону интереса поисковой оптимизации. Именно поэтому там и нет документов.
Артур Латыпов
Многие ждали, что вскоре после «Палеха» появится алгоритм, который будет работать аналогично, но не по заголовкам, а по контенту. Пока не заметили скачков трафика на наблюдаемых сайтах, будем наблюдать внимательней и смотреть на развитие алгоритма в будущем. Интересно, раньше для улучшения ранжирования по большому количеству запросов, в том числе смежных, готовили SEO-тексты, они были у кого-то лучше, у кого-то хуже, кто-то их называл по-другому, но смысл от этого не менялся. Теперь за SEO тексты наказывают, а поиск будет ранжировать документы по смыслу.
Ожидаем, что в работе оптимизаторы будут больше использовать LSI при подготовке текстовой оптимизации.
Соответственно, будут развиваться SEO-сервисы. Напомню, что подготовка списка SEO-слов, терминов в тематике, смежных запросов для подготовки контента и оптимизации, используется специалистами уже несколько лет. Поэтому серьезных изменений в механике не произойдет, по крайней мере пока.
В итоге, больше внимания уделяем:
Качеству контента;
интенту запроса;
мониторингу выдачи.
И, конечно, всегда интересно после запуска нового алгоритма от Яндекса анализировать, что изменилось, и наблюдать, что будет дальше.
Дмитрий Севальнев
Фактически, с внедрением ряда новых факторов, которые учитывают:
смысловое соответствия пары запрос-документ (по всему тексту документа, а не только по Title, как ранее в алгоритме «Палех»),
качество ответа документа на схожие по смыслу поисковые запросы, –
не будет глобальных изменений для SEO-индустрии. Наиболее значимые изменения коснутся «длинного хвоста» запросов, под которые целенаправленно SEO-специалисты мало работают. Их много, они редкие и часто обеспечивают единичные заходы на сайт.
Может быть увеличена значимость ряда факторов, которые и так прорабатываются специалистами, с того момента как LSI стал «модной темой».
Олег Шестаков, CTO & Founder в Rush Analytics Russia
Анонс алгоритма «Королев» был, наверное, самым масштабным за все время с точки зрения шоу. С точки зрения технологий нельзя сказать, что это какой-то новый технологический прорыв. В чем смысл инновации: теперь нейронные сети Яндекса оценивают соответствие запрос-документ не просто с точки зрения вхождения запроса и его вариаций (леммы, частей запроса и т.д.) в текст документа, но и с точки зрения смысла запроса. Нейронная сеть, обученная на больших данных, теперь умеет определять релевантность документа запросу, даже если в документе нет вхождения слов запроса. На самом деле – это не новая технология – она же использовалась в алгоритме «Палех», правда он учитывал лишь заголовки документов. Т.е. настоящая инновация здесь в том, что инженеры Яндекса сумели масштабировать очень ресурсоемкий алгоритм на несколько порядков – теперь алгоритм может оценивать сотни тысяч документов, а не 150 строк текста как раньше.
Как алгоритм повлияет на рынок SEO?
— Глобально – никак. Это всего лишь часть алгоритма, а большинство других факторов как работали, так и будут работать. Данный алгоритм сильнее всего должен затронуть НЧ-запросы и часть СЧ-запросов.
— Придется уделять больше внимания качеству текстов. Теперь, чтобы вывести страницу в ТОП, текст страницы должен содержать как можно больше слов-синонимов и связанных с запросом слов, чтобы пройти по факторам нового алгоритма, т.к. он теперь учитывает именно такие слова, а не просто «прямые вхождения». Здесь нет никакой магии – нейросеть обучается учителями-асессорами и все равно работает с текстами реальных сайтов, находя связанные по смыслу слова. Значит можно провести похожий анализ и сделать экстракцию этих слова их документов ТОПа. Грамотные SEO-специалисты начали это делать уже несколько лет назад. Если простыми словами – тот же LSI, только в профиль.
— Рынок дешевого копирайтинга начнет схлопываться, и это очень хорошо. Задание на написание текста в формате «3 прямых вхождения, 4 разбавленных и длина 2500 символов» будет порождать тексты, которые будут слабо ранжироваться.
Теперь нужны тексты-истории. Мы как SEO-специалисты должны рассказать историю про продукт клиента во всех подробностях, описав продукт со всех сторон – при таком подходе будет физически сложно упустить важные тематичные запросу слова. Заметьте, что вебмастера, зарабатывающие на статейных сайтах, уже очень давно пишут тексты-истории даже о юристах по алиментам, с отличной версткой, раскрытием темы и points of interest. Что в результате? У них куча трафика и ТОПы, плюс тотальная победа над сухими сайтами юридических фирм.
Производство контента станет несколько дороже и профессиональнее. SEO-компании либо перестанут писать SEO-бред и построят взрослые контент-редакции внутри, или их клиенты потеряют позиции в поиске. Яндекса вчера толсто на это намекнул.
Александр Алаев
«Королев» со всем не про SEO. Цель SEO – работа с запросами, которые спрашивают много раз и смысл их понятен, а релевантных ответов тысячи. Задача поисковика в коммерческом сегменте – найти лучших кандидатов по коммерческим критериям, а не искать смыслы. Именно поэтому коммерческая выдача не изменится, по крайней мере сколько-либо заметно.
А вот владельцам информационных ресурсов еще раз стоит обратить внимание на качество контента, ориентировать свои публикации не под поисковые запросы, а под интересы пользователей, писать человеческим простым языком.
Все мои проекты, кроме этого SEO-блога:
ТОП База - качественная база для полуавтоматической регистрации с Allsubmitter или для полностью ручного размещения - для самостоятельного бесплатного продвижения любого сайта, привлечения целевых посетителей на сайт, поднятия продаж, естественного разбавления ссылочного профиля. Базу собираю и обновляю 10 лет. Есть все виды сайтов, все тематики и регионы.
SEO-Topshop - SEO-софт со СКИДКАМИ, по выгодным условиям, новости SEO-сервисов, баз, руководств. Включая Xrumer по самым выгодным условиям и с бесплатным обучением, Zennoposter, Zebroid и разные другие.
Мои бесплатные комплексные курсы по SEO
- 20 подробных уроков в формате PDF.
- каталоги сайтов, статей, пресс-релизовые сайты, доски объявлений, каталоги фирм, форумы, соцсети, блоговые системы и прочее.
"Приближаясь.." - мой блог на тему саморазвития, психологии, отношений, личной эффективности
Все мы не понаслышке знаем о существующих алгоритмах поисковых систем Яндекс и Google. Именно для соблюдения их «постоянно обновляемых» правил все оптимизаторы ломают свой мозг все новыми и новыми способами попасть в ТОП выдачи поиска. Из последних новшеств, которые ощутили на себе владельцы сайтов со стороны ПС — это требования к мобильности интернет-ресурсов и понижение в поиске тех площадок, которые не умеют покупать ссылки . Какие алгоритмы до этого времени, внедренные в поиск, существенно повлияли на ранжирование сайтов? На самом деле, не все оптимизаторы знают, какие технологии, когда и зачем были созданы, чтобы максимально справедливо дать позицию каждому сайту в поиске и очистить выдачу от «хлама». Историю создания и развития поисковых алгоритмов мы и рассмотрим в этой статье.
Алгоритмы не создавались все в один день, и каждый из них проходил много этапов доработки и преобразования. Основная масса названий алгоритмов Яндекса состоит из названий городов. Каждый из них имеет свои принципы работы, точки взаимодействия и уникальные функциональные особенности, гармонично дополняющие друг друга. Какие алгоритмы есть у Яндекса и как они влияют на сайты, рассмотрим далее.
Помимо информации о поисковых алгоритмах полезной будет и статья про . Советы по созданию качественного SEO-контента подходящего для поисковиков Гугл и Яндекс я предлагаю вам прочесть .
Алгоритм «Магадан» распознает аббревиатуры и отожествляет существительные с глаголами. Был впервые запущен в тестовом режиме в апреле 2008, а вторая постоянная версия вышла в свет в мае того же года.
«Магадан» выдает пользователю, который написал аббревиатуру, сайты и с расшифровками. Например, если в поисковой строке вбили запрос МВД, то кроме площадок с таким ключевым словом в списке будут присутствовать и те, у кого аббревиатуры нет, но есть расшифровка «Министерство внутренних дел». Распознавание транслитерации дало пользователям возможность не думать на каком языке правильно писать названия, к примеру, Mercedes или Мерседес. Ко всему этому Яндекс включил в список индексирования почти миллиард зарубежных сайтов. Распознавание частей речи и признание их равноценными поисковыми запросами выпустили в один поиск сайты с разными ключевыми фразами. То есть теперь по ключевику «оптимизация сайтов» в выдаче выводятся и площадки с вхождением словосочетания «оптимизировать сайт».
После запуска алгоритма «Магадан» стало труднее, в основном, малоавторитетным сайтам. В ранжировании понизились позиции по релевантным запросам малопосещаемые и молодые ресурсы, а на первые места выдвинулись авторитетные, даже с некачественным контентом, учитывая при этом морфологию и разбавленность ключевиков. Из-за учета транслитерации в ТОП Рунета вышли и зарубежные ресурсы. То есть оптимизированный текст по теме мог оказать на второй странице, только потому, что, якобы, по этой же тематике есть более посещаемый сайт или аналогичный зарубежный. Из-за этого резко возросла конкуренция по низкочастотным ключевикам и иностранным фразам. Подорожала и реклама — ставки возросли, потому что ранее сайты конкурировали только по одному конкретному запросу, а теперь и с «коллегами» с морфологическими фразами, транслитерацией, переходящими в другую часть речи словами.
Алгоритм «Находка » — расширенный тезаурус и внимательное отношение к стоп-словам. Выпущен «на ринг» сразу после «Магадана». Ранжирует основную выдачу с сентября 2008.
Это инновационный подход к машинному обучению — ранжирование стало четче и корректней. Расширенный словарь связей и внимательность к стоп-словам в алгоритме «Находка» очень сильно повлияли на поисковую выдачу. К примеру, запрос «СЕО оптимизация» теперь ассоциировался и с ключем «сеооптимизация», а коммерческие сайты разбавлялись информационными порталами, в том числе в списке появились развернутые сниппеты с ответами, по особенному отображалась Википедия.
Коммерческие сайты сделали больший акцент на продажные запросы, так как конкуренция увеличилась по информационным не конкретным фразам в несколько раз. В свою очередь, информационные площадки смогли расширить свою монетизацию с помощью страниц рекомендаций, участвуя в партнерских программах. Топовые инфосайты, продвинутые по коммерческим запросам стали продавать ссылки на заказ. Конкуренция ужесточилась.
Алгоритм «Арзамас» — внедрена лексическая статистика поисковых запросов и создана географическая привязка сайта. Первая версия «Арзамаса» (апрель 2009) без геозависимости выпущена сразу в основную выдачу, а «Арзамас 2» с классификатором по привязке сайта к региону анонсирован в августе 2009.
Снятие привязки к омонимам облегчила пользователю жизнь, ведь теперь по фразе «американский пирог» выдавались только сайты на тему фильмов, без всяких там рецептов десертов, как могло быть раньше. Привязка к региону совершила прорыв, сместив ключевые фразы с добавкой города на несколько пунктов вниз. Теперь пользователь мог просто ввести слово «рестораны» и увидеть в лидерах только сайты из города его местонахождения. Если помните, раньше нужно было бы ввести более конкретную фразу, например «Рестораны в Санкт-Петербурге», иначе Яндекс мог выдать ответ «уточните запрос — найдено слишком много вариантов». Геонезависимые ключевые слова выдавали только релевантные запросу сайты из любых регионов, без привязки.
Ура! Наконец-то сайты из небольших регионов перестали конкурировать с крупными мегаполисами. Выйти в ТОП по своему региону теперь намного проще. Именно в этот период времени была предложена услуга «региональное продвижение». Алгоритм «Армазас» дал возможность мелким компаниям быстрее развиваться в своей местности, но подвох все равно остался. Яндекс не мог определить геолокацию у всех площадок. И как вы сами понимаете — без привязки ресурсы оставались, мягко говоря, в одном не очень приятном месте. Рассмотрение заявки на геозависимость могло длиться несколько месяцев, а молодые сайты без трафика и ссылочной массы (было ограничение по ТИЦ), вообще, не могли подать запрос на присвоение им региональности. Палка о двух концах.
Алгоритм «Снежинск» — усиление геозависимости и уточнение релевантности запросов к выдаче с помощью технологии машинного обучения «Матрикснет». Анонс состоялся в ноябре 2009, а улучшенная модель под именем «Конаково» заработала в декабре того же года.
Поисковая выдача стала более точной к вводимым вопросам. Особую роль теперь играет привязка по геолокации — коммерческие сайты не ассоциировались у алгоритма «Снежинск» с регионами, поэтому выпадали из выдачи. Ключевые слова, не привязанные к местности, отожествляются с информационными ресурсами. Сложная архитектура подсчета релевантности сильно усложнила жизнь оптимизаторов, которые заметили, что при малейшем изменении одного из показателей, позиция сайта в выдаче моментально изменялась.
На тот момент было отмечено, что закупка внешних ссылок на молодые сайты влияла на показатели новых ресурсов слишком вяло, если сравнить аналогичную закупку на площадку, давненько находящуюся на интернет-рынке. Новые методы определения релевантности контента к поисковым запросам выбрасывали из выдачи сайты, тексты которых были перенасыщены ключевыми фразами. Началась новая эра качественного текста, где во всем должна была быть мера, без нее площадка могла просто попасть под санкции за спам. Коммерческие ресурсы забили панику, потому что выйти по геонезависимым ключевым словам в ТОП (а они были самые высокочастотные) было практически нереально. В связи с этим на блоге Яндекса была опубликована запись, что в идеале хотелось бы видеть на первых страницах коммерческие организации, которые не пишут красиво, а выполняют свою работу хорошо, но для этого придется научить алгоритмы оценивать качество предлагаемых услуг. Так как на данный момент это оказалось непосильной задачей, репутация коммерческих интернет-ресурсов играла ключевую роль в выдаче, как в онлайне так и в оффлайне.
Алгоритм «Обнинск» — улучшение ранжирования и расширения базы географической принадлежности интернет-площадок и снижение влияния на показатели сайта искусственных СЕО-ссылок. Запущен в сентябре 2010.
Падает популярность закупки ссылочных масс, появляется понятие «ссылочного взрыва», которого теперь боялись все. Конкуренты могли навредить друг другу возможностью введения алгоритма в заблуждение, закупив на «коллегу» огромное количество ссылок с «плохих источников». После этого конкурент выпадал из поисковой выдачи и долго не мог туда попасть. Геозависимые слова чаще добавляются на разные страницы коммерческих сайтов, чтобы обратить внимание робота на работу с этим регионом.
Коммерческие сайты теперь тщательней относятся к своей репутации, что не может не радовать, но многие все равно прибегали к грязным методам (искусственно завышали посещаемость и покупали отзывы). После выпуска алгоритма «Обнинск» более популярной стала закупка вечных ссылок и статей, обычная покупка ссылок уже так не влияла на ранжирование, как раньше, а в случае попадания источника бэклинка под санкции могла потянуть за собой цепную реакцию. Качественные СЕО-тексты — обязательный атрибут любого ресурса. Молодой сайт с уникальным и правильно оптимизированным контентом мог попасть в ТОП.
Алгоритм «Краснодар» — внедрение технологии «Спектр» для разбавления поисковой выдачи, расширения сниппетов и индексация социальных сетей. Запуск состоялся в декабре 2010 года.
Технология «Спектр» была создана для классификации запросов по категориям и использовалась в случаях ввода не конкретизированных ключевых фраз. «Краснодар» разбавлял поисковую выдачу, предлагая такому пользователю больше разнообразных вариантов. Например, при фразе «фото Москвы» в поиске можно было увидеть не только общие пейзажи, но и фотографии по категориям типа «достопримечательности», «карты», «рестораны». Был сделан акцент на уникальные названия чего-либо (сайтов, моделей, товаров) — конкретика стала выделяться. Расширенные сниппеты дали возможность сразу в поисковой выдаче показывать пользователям контакты и другие данные организаций.
Сильно изменилось ранжирование коммерческих сайтов, особое внимание уделяется деталям (карточкам товаров, разделением короткого описания от общего). Социальная сеть в ВК начала индексироваться и профили участников равноценно теперь видны прямо в поисковой выдаче. Сообщения в форумах могли занимать первые позиции, если имели более расширенный ответ на вопрос пользователя, чем другие сайты.
Алгоритм «Рейкьявик» — создана персонализация поисковой выдачи и добавлена технологи «Колдунщики» для отображения предварительных итогов запроса. Улучшена формула подсказок при вводе. Алгоритм запущен в августе 2011 года.
Девизом персонализированного поискового результата — «Каждому пользователю — своя выдача». Система запоминания интересов ищущих работала через куки, поэтому если запросы пользователя чаще были связаны, например, с зарубежными ресурсами, в следующий раз в лидерах поисковой выдачи отображались именно они. Подсказки в поисковой строке обновляются каждый час, тем самым расширяя возможности конкретизированного поиска. Конкуренция по высокочастотным запросам возрастает с неимоверной силой .
Авторитетные новостные сайты чаще попадают в ТОП из-за расширенного семантического ядра (наличие огромного количества разных низкочастотных ключевых запросов). Увеличение количества страниц под конкретные поисковые запросы на информационных сайтах стала играть одну из главных ролей после выпуска алгоритма «Рейкьвик». Каждая площадка пыталась попасть в закладки пользователя, чтобы стать частью системы персонализации, для этого использовались методы подписки на RSS ленту, всплывающие баннеры-подсказки для занесения сайта в закладки. Интернет-ресурсы начали больше уделять внимания индивидуальному подходу, а не давить на массы.
Алгоритм «Калининград» — глобальная персонализация поиска и поисковой строки, упор на поведенческие факторы. Запуск «Калининграда» в декабре 2012 существенно повысил стоимость seo услуг.
Интересы пользователя перевернули с ног на голову всю поисковую выдачу — владельцы сайтов, ранее не заботившиеся о комфорте пребывания посетителя на сайте, стали терять трафик с молниеносной скоростью. Теперь Яндекс делил интересы на краткосрочные и долговременные, обновляя свои шпионские базы раз в сутки. Это означало, что сегодня и завтра по одному и тому же запросу одному и тому же пользователю могла показываться совершенно иная выдача. Интересы теперь играют особую роль и пользователю, который ранее интересовался поездками, вбивая фразу такси — показываются услуги такси, а тому, кто постоянно смотрит фильмы — получит в результатах поиска все о кинокомедии «Такси». В поисковой строке каждого «страждущего найти информацию» теперь на первых позициях отображаются подсказки по предыдущим интересам.
Оптимизаторы стали охватывать все больше способов задержать пользователя: улучшалось юзабилити, дизайн, контент создается более разнообразный и качественный. При выходе могли всплывать окна типа «вы уверены, что хотите покинуть страницу» и в пользователя впивалась грустная рожица какого-то существа. Хорошо продуманная перелинковка страниц и всегда доступное меню улучшали показатели активности пользователей, чем повышали позиции сайтов в поисковой выдаче. Малопонятные широкому кругу интернет-пользователей сайты сначала просто понижались в позициях, а после и вообще болтались в конце списка предложенных результатов.
Алгоритм «Дублин» — улучшена персонализация с помощью определения текущих целей. Это модернизированная версия «Калининграда» вышла в мир в мае 2013.
В технологию внедрена функция слежения за изменчивыми интересами пользователей. То есть при наличии двух совершенно разных поисковых взглядов за определенный период времени, алгоритм предпочтет последний и включит его в поисковую выдачу.
Для сайтов практически ничего не изменилось. Продолжается борьба не просто за трафик, а за улучшение поведенческих показателей. Старые макеты сайтов начинают забрасываться, потому что проще делать новый, чем пытаться исправить что-то на старом. Предложение услуг шаблонов сайтов увеличивается, начинается конкуренция за удобные и красивые макеты вебресурсов.
Алгоритм «Острова» — внедрена технология показа интерактивных блоков в поисковой выдаче, позволяя взаимодействовать пользователю с сайтом прямо на странице Яндекс поиска. Алгоритм был запущен в июле 2013 года, с предложением к вебмастерам активно поддержать бета-версию и использовать шаблоны создания интерактивных «островов». Сейчас технология тестируется в закрытом режиме.
Теперь пользователю при поиске информации, которую можно узнать сразу из поиска предлагались «острова» — формы и другие элементы, с которыми можно работать, не посещая сайт. Например, вы ищете конкретный фильм или ресторан. По фильму в поиске и справа от него отобразятся блоки с обложкой фильма, его названием, составом актеров, часами прохождения сеансов в кинотеатрах в вашем городе и формой покупки билетов. По ресторану будет показано его фото, адрес, телефоны, форма бронирования столика.
Ничего существенного в ранжировании сайтов сначала не изменилось. Единственное, что стало заметным — это появление вебресурсов с интерактивными блоками на первом месте и справа от поисковой выдачи. Если бы количество площадок, принимавших участие в бета-тестировании было значительным, они могли бы вытеснить обычные сайты за счет своей привлекательности и броскости для пользователей. Оптимизаторы задумались об улучшении видимости своего контента в поисковых результатах, добавляя больше фото, видео, рейтинги и отзывы. Лучше живется интернет-магазинам — корректно настроенные карточки товара могут быть отличным интерактивным «островком».
Алгоритм «Минусинск» — при определении SEO-ссылок как таковых, которые были куплены для искажения результатов ранжирования поиска, на сайт ложился фильтр, который существенно портил позиции сайта. Анонсирован «Минусинск» в апреле 2015, полностью вступил в свои права в мае этого же года. Именно с этим алгоритмом и связана знаменитая .
Перед выходом «Минусинска» Яндекс в 2014 для тестирования отключил влияние SEO-ссылок по множеству коммерческих ключей в Москве и проанализировал результаты. Итог оказался предсказуемым — покупная ссылочная масса все еще используется, а для поисковой системы — это спам. Выпуск «Минусинска» знаменовался днем, когда владельцы сайтов должны были почистить свои ссылочные профили, а бюджет, который тратится на ссылочное продвижение, использовать для улучшения качества своего интернет-ресурса.
«Авторитетные» сайты, которые добились ТОПа благодаря массовой закупке ссылок, вылетели из первых страниц, а некоторые получили санкции за нарушения правил. Качественные и молодые площадки, не наглеющие по бэклинкам, внезапно оказались в ТОП 10. «Попавшие под раздачу» вебсайты, нежелающие долго ждать, создавали новые площадки, перенося контент и ставя заглушку на старые, либо хитро шаманили с редиректом. Примерно через 3 месяца нашли дыру в алгоритме, позволяющую почти моментально снимать данный фильтр.
Массово начинает дорабатываться юзабилити и улучшаться контент. Ссылки закупаются с еще большей осторожностью, а контроль за бэклинками становится одной из функциональных обязанностей оптимизатора.
По данным на сегодня — при неумелой закупке ссылок — даже за 100 ссылок можно получить фильтр. Но если ссылочную массу правильно разбавлять, то смело можно покупать тысячи ссылок как и в старые добрые. То-есть, по сути — сильно выросли ссылочные бюджеты на это самое разбавление, в роли которого выступил крауд и упоминания.
Алгоритм «Владивосток» — внедрение в поиск технологии проверки сайта на полную совместимость с мобильными устройствами. Полный старт проекта произошел в феврале 2016 года.
Яндекс сделал очередной шаг навстречу к мобильным пользователям. Специально для них был разработан алгоритм «Владивосток». Теперь для лучшего ранжирования в мобильном поиске сайт обязан соответствовать требованиям мобилопригодности. Чтобы опередить своих конкурентов в поисковой выдаче интернет-ресурс должен корректно отображаться на любом web-устройстве, включая планшеты и смартфоны. «Владивосток» проверяет отсутствие java и flash плагинов, адаптивность контента к расширению экрана (вместимость текста по ширине дисплея), удобство чтения текста и возможность комфортно нажимать на ссылки и кнопки.
К запуску алгоритма «Владивосток» мобилопригодными оказались всего 18% сайтов — остальным пришлось быстренько избавляться от «тяжести» на страницах, которая не отображается или мешает корректно отображаться контенту на смартфонах и планшетах. Основным фактором, который влияет на понижение вебсайта в мобильной выдаче — это поведение мобильного пользователя. Во всяком случае, пока. Ведь идеально мобилопригодных сайтов не так уж много, поэтому свободные места в поиске занимают те, кто способен предоставить пользователю максимально комфортные условия, пусть даже не полностью. Из мобильного поиска неадаптированные к мобильным устройствам сайты не выбрасываются, а просто ранжируются ниже тех, кто достиг в улучшении качества предоставления услуг для смартпользователей лучших результатов. На данный момент самый популярный вид заказов макетов сайтов — адаптивные, а не мобильные, как можно было подумать. Прошедшие все требования алгоритма сайты получают максимальное количество мобильного трафика в своей нише.
Алгоритмы и фильтры Гугла и до сей поры не совсем поняты русскоязычным оптимизаторам. Для компании Google всегда важным моментом являлось скрытие подробностей по методам ранжирования, объясняя это тем, что «порядочным» сайтам боятся нечего, а «непорядочным» лучше не знать, что их ожидает. Поэтому про алгоритмы Гугла до сих слагают легенды и множество информации было получено только после того, как задавались вопросы поддержке, когда сайт проседал в поисковой выдаче. Мелких доработок у Google было столько, что и не перечесть, а на вопросы, что именно изменилось, зарубежная ПС просто отмалчивалась. Рассмотрим основные алгоритмы, которые влияли на позиции сайтов существенно.
Алгоритм «Кофеин» — на первой странице поиска может находиться сразу несколько страниц одного и того же сайта по бренду, появляется возможность пред просмотра. Запуск произошел в июне 2010 года.
Выделение сайтов компаний, в случае поиска по бренду. Возле строки с выдачей появляется «лупа» для предосмотра. Ключевые слова по бренду дают положительную тенденцию роста на позициях интернет-ресурса в целом. Обновился индекс Page Rank, при этом PR повысился на известных и посещаемых площадках.
Оптимизаторы стали больше уделять внимания брендированию вебсайтов, включая цветовые схемы, логотипы, названия. Ключевые слова на бренд по-особенному выделяли страницы сайта в поиске, а при переходе с такой фразы посетителя на главный page, его позиции в выдаче росли (если до этого ресурс был не лидером). СЕО-оптимизаторы стали закупать больше ссылок для повышения «цитированности». молодым и малоузнаваемым брендам практически невозможно было пробиться в ТОП выдачи.
Алгоритм «Панда» — технология проверки сайта на качество и полезность контента, включая множество СЕО факторов. Сайты с «черным» SEO исключаются из поиска. Анонсирована «Panda» в январе 2012 года.
«Панда» вышла в поиск и почистила его от мусора. Именно так можно сказать после того, как множество не релевантных ключевым запросам web-сайты исчезли из выдачи Google. Алгоритм обращает внимание на: переспам ключевыми словами и неравномерное их использование, уникальность контента, постоянство публикаций и обновления, активность пользователя и взаимодействие его с сайтом. Пролистывание посетителя страницы до конца со скоростью чтения считалось положительным фактором.
После включения «Панды» огромное количество сайтов поддались санкциям с боку поисковой системы Google и поначалу все думали, что это связано с участием в ссылочных пирамидах и закупкой ссылочных масс. В итоге, СЕОоптимизаторы провели процесс тестирования алгоритма и проанализировали влияние. Вывод экспериментов заключался в том, что «Панда» все-таки проверяет качество сайта на ценность для посетителей. Интернет-ресурсы перестали копипастить и активно принялись за копирайтинг. Поведенческие факторы улучшались за счет преобразования структуры сайта в более удобные варианты, а перелинковка внутри статей с помощью особых выделений стала важной частью оптимизации. Популярность SEO как услуги стремительно возросла. Замечено, что сайты, не соответствующие правилам «Панды», исчезали из поиска очень быстро.
Алгоритм «Пейдж Лайот» — технология по борьбе с поисковым спамом, подсчитывающая на страницах web-сайтов соотношение полезного контента к спамному. Запущен в январе 2012 и обновлялся до 2014 включительно.
«Page Layout» был создан после многочисленных жалоб пользователей на недобросовестных владельцев сайтов, у которых на страницах подходящего контента было совсем мало или искомые данные оказывались труднодоступными, а иногда вообще отсутствовали. Алгоритм рассчитывал в процентном соотношении нахождение на странице по входящему запросу релевантного контента и спама. На несоответствующие требованиям площадки накладывались санкции и сайт выбрасывался из поиска. К несоблюдению правил размещения документов также относилось забитая рекламой шапка сайта, когда для просмотра текста требовалось перейти на второй экран.
Слишком заспамленные рекламой сайты слетели со своих позиций, даже при том, что контент на страницах был оптимизирован под ключевые слова в меру. Нерелевантные запросам страницы были понижены в поисковой выдаче. Но площадок нагло не соблюдая правила и не беспокоясь о комфортности посетителей оказалось не так уже и много. За три обновления алгоритма приблизительное количество ресурсов, попавших под фильтр, оказалось не более 3%.
Алгоритм «Венеция» — геопривязка сайта к определенному региону, учитывая при этом наличие названий городов на страницах сайта. Запущен в феврале 2012 года.
«Венеция» требовала от вебмастеров наличие на их сайтах страницы «О нас», с указанием адреса местоположения, не обращая при этом внимания, что фактического расположения у компании могло и не быть. В контексте алгоритм искал названия городов, чтобы вывести отдельную страницу по указанному в нем региону. Начала использоваться разметка schema-creator.org, чтобы пояснить поисковому роботу свою географическую привязанность.
Сайты выпали в поисковой выдаче по тем регионам, о которых они не упоминают на своих страницах, не учитывая геонезависимые запросы. Оптимизаторы активно включают геозависимые ключевые слова и пытаются создавать микроразметку. Контент на каждой странице персонализируется под каждый конкретный город или регион в целом. Активно стал использоваться локализированный линкбилдинг, чтобы повышать позиции по выбранному региону.
Алгоритм «Пингвин» — умная технология определения веса сайтов и качества обратных ссылок. Система редактирования накрученных показателей авторитетности интернет-ресурсов. Запущена в поиск в апреле 2012.
«Пингвин» нацелен на войну с закупкой обратных ссылок, неестественным, то есть искусственным, набором авторитетности сайта. Алгоритм формирует свою базу значимых ресурсов, исходя от качества бэклинков. Побуждением на запуск «Пингвина» являлось появление ссылочных оптимизаторов, когда любая ссылка на вебресурс имела одинаковый вес и подымала такой сайт в поисковой выдаче. Кроме этого, в поиске начали ранжироваться наравне со стандартными интернет-ресурсами обычные профили пользователей социальных сетей, что еще больше популяризовало раскрутку обычных сайтов с помощью социальных сигналов. Одновременно с этими возможностями алгоритма система стала бороться с нерелевантными вставками поисковых запросов в keywords и в названия доменов.
Пингвин «попустил» множество сайтов в поисковой выдаче за неестественный рост обратных ссылок и нерелевантность контента к запросам пользователей. Значимость каталогов и площадок по продаже ссылок быстро снижалось к минимуму, а авторитетных ресурсов (новостных сайтов, тематических и околотематических площадок) росло на глазах. Из-за введения алгоритма «Пингвин» у, практически, всех публичных сайтов был пересчитан PR. Популярность массовой закупки бэклинков резко упала. Сайты максимально начали подгонять ключевые фразы к контенту на страницах площадок. Началась «мания релевантности». Установка социальных кнопок на страницах в виде модулей имела массовый характер за счет быстрой индексации аккаунтов социальных сетей в поиске.
Алгоритм «Пират» — технология реагирования на жалобы пользователей и выявления фактов нарушения авторских прав. Старт системы произошел в августе 2012 года.
«Пират» принимал жалобы авторов на нарушение их авторских прав владельцами сайтов. Кроме текстов и картинок, основной удар на себя приняли площадки с видео-контентом, которые размещали пиратские съемки фильмов из кинотеатров. Описания и рецензии к видео тоже подверглись фильттрованию — теперь не разрешалось копипастить под страхом наложения санкций. За большое количество жалоб на сайт за нарушения, такая площадка выкидывалась из поисковой выдачи.
По результатам первого месяца работы «Пирата» от Google на практически всех сайтах, включая видехостинги и онлайн-кинотеатры, были заблокированы к просмотру миллионы видео-файлов, нарушающих права правообладателей. Вебсайты, имеющие только пиратский контент, оказались под санкцией и выпали из поиска. Массовая зачистка от «ворованного» контента продолжается до сих пор.
Алгоритм «Колибри» — внедрение технологии понимания пользователя, когда запросы не соответствуют точным вхождениям. Запущена система «определения точных желаний» в сентябре 2013 года.
Теперь пользователь не изменял фразу, чтобы конкретней найти нужную информацию. Алгоритм «Колибри» давал возможность не искать по прямым точным вхождениям, а выдавал результаты из базы «расшифровки пожеланий». Например, пользователь вбивал в поисковую строку фразу «места для отдыха», а «Колибри» ранжировала в поиске сайты с данными о санаториях, отелях, СПА-центрах, бассейнах, клубах. То есть в алгоритме были сгруппирована стандартная база с человеческими фразами об их описании. Понимающая система изменила поисковую выдачу существенно.
С помощью технологии «Колибри» сеооптимизаторы смогли расширить свое семантическое ядро и получить больше пользователей на сайт за счет морфологических ключей. Ранжирование площадок уточнилось, потому что теперь учитывались не только вхождения прямых ключевых фраз и релевантных тексту запросов, но и околотематические пожелания пользователей. Появилось понятие LSI-копирайтинг — написание текста, учитывающего латентное семантическое индексирование. То есть теперь статьи писались не только со вставкой ключевых слов, но и максимально включая синонимы и околотематические фразы.
Алгоритм «Голубь» — система локализации пользователей и привязки поисковой выдачи к месту нахождения. Технология запущена в июле 2014 года.
Месторасположение пользователя теперь играло ключевую роль для выдачи результатов. Органический поиск превратился в сплошную геолокацию. Привязка сайтов к Гугл-картам сыграла особую роль. Теперь при запросе пользователя, алгоритм сначала искал ближайшие по местоположению сайты или таргетированный контент, далее шел на удаление от посетителя. Органическая выдача видоизменилась существенно.
Локальные сайты быстро возвысились в поиске и получили местный трафик. Интернет-площадки без геозависимости упали в позициях. Снова началась борьба за каждый город и количественно возросли ситуации, когда начали плодить одинаковые сайты с отрерайченным контентом и привязкой к разной местности. До получения точной информации о внедрении алгоритма «Голубь» в русскоязычном интернет-поиске, многие вебмастера думали, что попали под санкции «Пингвина».
Алгоритм Mobile-Friendly — внедрение технологии проверки сайтов на адаптивность к мобильным устройствам. Система запущена в апреле 2015 года и успела «обозваться» в интернете как: «Мобильный Армагеддон» (mobilegeddon), «Мобильный Апокалипсис» (mobilepocalyse, mobocalypse, mopocalypse).
Mobile-Friendly запустил новую эру для мобильных пользователей, рекомендуя оптимизаторам в срочном порядке обеспечить комфортное пребывание мобильных посетителей на их сайтах. Адаптивность площадок к мобильным устройствам стала одним из важнейших показателей заботы владельцев сайтов о своих посетителях. Неадаптивным веб-площадкам пришлось в кратчайшие сроки исправлять недоработки: избавляться от плагинов, не поддерживающихся на планшетах и смартфонах, корректировать размер текста под расширение разных экранов, убирать модули, мешающие пребыванию посетителей с маленьким экранчиком перемещаться по сайту. Кто-то просто верстал отдельную мобильную версию своего интернет-ресурса.
Заранее готовые к такому повороту ресурсы получили особое выделение среди других интернет-площадок в поисковой выдаче, а трафик из разнообразных не декстопных устройств на такие вебсайты повысился более чем на 25%. Совсем неадаптивные сайты были понижены в мобильном поиске. Направленность на мобильность сыграла свою роль — на ресурсах свели к минимуму наличие тяжелых скриптов, рекламы и страницы, естественно, начали грузиться быстрее, учитывая, что большинство пользователей с планшетами/смартфонами используют мобильный интернет, который в разы медленнее, чем стандартный.
Вот и все
Теперь вам известно, как по годам развивался поиск как для обычных пользователей, так и для «попавших по раздачу» сайтов. Каждый из вышеперечисленных алгоритмов поиска периодически модернизируется. Но это не значит, что оптимизаторам и вебмастерам стоит чего-то бояться (если конечно вы не используете черное СЕО), но держать ухо востро все же стоит, чтобы неожиданно не просесть в поиске из-за очередного нового фильтра.
