Наши друзья из ProTraffic рассказывают о новом поисковом алгоритме.
Что представляет собой новый алгоритм Яндекса YATI
Дата выхода YATI — скорее всего, конец сентября 2020 года, а не 11 месяц года, как считают обычно. В ноябре как раз не было шторма позиций, присущих анонсированию нового алгоритма — обычно должен происходить фундаментальный апдейт (Core Updates), затрагивающий большую долю поисковых запросов. У Яндекса последний излом был как раз 25 сентября.
Апдейты и степень изменения выдачи Яндекса
Новый трансформер учитывает смысловую составляющую, обеспечивая совершенно другой уровень в ранжировании. Его действие основано на работе нейросетей-трансформеров или моделей машинного обучения. Сама идея перенята от Google Brain в 2017 году, внедрена в российский поиск с полезными доработками.
Пока нейросеть в Yandex — не единственный звеновой, так как влияет на сортировку сайтов вкупе с другими не менее важными SEO-факторами: поведенческими, хостовыми, ссылочными. Таким образом, выдача у нас получается смешанная.
Пример первой выборки Яндекса по запросу «Он играет как Бог», где нашли место площадки, ранжируемые по различным факторам. В некоторых документах вообще не встречается фраза целиком, но есть смысловая связь.
Получаем очень важный вывод, характеризующий новый алгоритм. С его выходом впервые факторы «смысла» нередко оказываются сильнее SEO-критериев, по которым оценивались сайты прежде.
Вот другой пример, где работал только YATI. Все представленные документы определены по смыслу:
Выдача по длинной фразе «фильм про человека который выращивал картошку на другой планете».
Но происходит это пока по низкочастотным и среднечастотным запросам. Хотя встречаются веб-мастеры, утверждающие, что их ресурс повысился в SERP и по ВЧ, после того, как они доработали его под требования YATI.
Комментарий с SEO-форума
Зачем внедрили YATI
Цель — повысить способность роботов находить релевантный ответ на вопрос пользователя. Алгоритм призван лучше оценивать смысловую близость запроса и документа (веб-страницы), почти как человек.
А что тогда было до этого? До 2016 года поисковая машина Yandex учитывала только 5-10% всего текста, остальной материал просто игнорировался. Конечно, были определенные попытки: продвинутая языковая модель, латентно-семантическое индексирование (LSA) и т. д. Но фактически ПС читала поверхностно, понимала только заголовок, вхождение ключевых слов, некоторые синонимы главного запроса и общепринятые термины.
Такая ситуация и послужила толчком к внедрению более умного робота. По заверениям специалистов Яндекса, YATI свою задачу выполнил на 96% — ранжирование улучшилось значительно, по сравнению с тем, что было за последние 10 лет.
Яндекс не сразу эволюционировал. До этого были две попытки ввода нейросетевого поиска:
-
сначала был Палех (2016) — умел понимать запрос и заголовок, используя для этого буквенные триграммы и биграммы слов, но все это только для 150 топовых страниц (другими словами, работал только с первой десяткой выдачи плюс 5 сайтов);
-
затем Королев (2017) — использовал стримы и был способен учитывать не только тайтл и ключевую фразу, но и сам контент (правда, лишь отдельные важные отрывки) для 200 тыс. документов.
И наконец, новая архитектура или новая технология анализа текста, которая модернизировала поиск лучше, чем Палех и Королев вместе взятые. С YATI стало возможно использовать еще больше стримов — анкор-лист, запросный индекс для урлов по кликам — и понимать статьи до 10 предложений целиком, без разбивки на отдельные фрагменты.
Эволюция поисковых алгоритмов Яндекса
После внедрения трансформеров поиск может не просто работать с запросами (заголовками), но и оценивать большие документы, выделяя в них значимые, важные фрагменты. А также распознавать опечатки, учитывать порядок слов, их влияние друг на друга и многое другое.
Для YATI Яндекс реально усложнил задачу. Трансформеру не просто показывали неструктурированные тексты для анализа, как это делается классически, а предлагали реальные ключи и документы, которые видели пользователи. Робот должен был угадать, какой материал понравится пользователям и асессорам больше/меньше. Таким образом, машина обучается ранжировать и гораздо лучше понимает, насколько контент релевантен вопросу.
Что круче: YATI или BERT?
Яндекс утверждает, что YATI — это доработанный вариант BERT, и у него получается лучше понимать запросы пользователей. Так ли это на самом деле или просто попытка выделиться на фоне конкурента? В отечественном поиске может быть, так как буржуйские алгоритмы никогда не отличались любовью к русской грамматике и часто ошибались.
Но в глобальном смысле западная машина, скорее всего, круче. Это многослойная нейронка, способная помимо всего прочего разделять запросы/ответы, искать сущность вопроса и смысловую близость, а также многое другое. И это несмотря на то, что широко принятая метрика оценки качества выдачи (nDCG) отдает предпочтение YATI.
Требования YATI – как подготовить сайт
У некоторых веб-мастеров страницы поползли вверх, стоило им только несколько изменить правила, сделав материалы более соответствующими YATI. 3 правила связаны с главным ключевым запросом, по которому продвигается документ.
Точное вхождение. Важно для низкочастотных фраз, особенно хорошо заметно на коммерческих сайтах (на информационных ресурсах явного влияния в Топ-10 нет, зато есть вне его). Чтобы убедиться в том, что нейронка больше уделяет этому внимания, чем раньше — достаточно сравнить показатели по значимости данного фактора до и после запуска YATI. А вот со средне- и высокочастотными ключами подобной тенденции не наблюдается, и можно добавлять слова в неточном вхождении, и даже синонимы. https://ibb.co/jzBRhMH
Сравнение выдачи с YATI и без
2. Все слова из запроса. Работает также хорошо, как и раньше. При этом не имеет значения, к какой именно частотности относится фраза. Правило действует одинаково эффективно для НЧ, СЧ и ВЧ.
3. Вхождение в title, H1, H2. С трансформером это требование больше работает с низкочастотниками. Не менее важно добавлять тематические слова.
Другие требования по статьям:
-
максимизировать в тексте количество слов из подсветки выдачи, а еще использовать больше фраз, задающих тематику и встречающихся у конкурентов в топе, даже при их отсутствии в поисковом запросе;
Слова из подсветки Яндекса по словосочетанию «пластиковые окна»
-
применять форматирование, особенно в больших материалах — другими словами, разбивать статью на части с подзаголовками (на каждые 12-14 предложений), использовать списки, цитаты и т. д;
-
анализировать запросы, по которым было много переходов на урл — если они не релевантны контенту, то внести соответствующие изменения в статью;
Анализ запросов, по которым совершали переходы на сайт — PR-CY
-
расширить семантику в сторону НЧ — включать больше синонимов, а вообще для YATI в приоритете неоднозначные, многословные и редкие фразы (длинный хвост);
-
проводить анализ конкурентов — стараться делать свой материал более развернутым чем у оппонентов, полнее раскрывать запрос;
-
изучить и при необходимости перегруппировать (освежить) семантическое ядро, если это не было сделано за последние 4-6 месяца (особенно актуально для коммерческих сайтов, интернет-магазинов) — ряд запросов могли поменять свой тип, стать целевыми или наоборот.
Так есть ли принципиально новые изменения?
Не стоит забывать, что YATI лишь на 50% сортирует ТОП выдачи. Главную роль в ранжировании по-прежнему играют эти факторы:
-
ИКС;
-
общее количество страниц ресурса;
-
структура;
-
качество и уникальность контента;
-
ссылочный профиль;
-
число посетителей (трафик);
-
ПФ.
Многие специалисты как раз рекомендуют работать в 2021 году над улучшением поведенческих факторов. Разумеется, без откровенной накрутки, поскольку еще в прошлом году, до запуска YATI, российский поисковик скосил большое количество сайтов за неестественность ПФ.
График, показывающий накрутку ПФ
А что по ВЧ?
На форумах часто спорят: легко ли сейчас продвинуться с качественным контентом по ВЧ. Одни пишут, что это невозможно, так как Яндекс уготовил места под ТОП для рекламы и ресурсов со спец разрешением. Другие считают иначе. Мы проверили ТОП-5 по высокочастотным запросам разной тематики. И вот что получилось:
-
«продвижение сайтов» — 1-2 места спецразмещение и Дзен, 3 и 5 места за информационными веб-ресурсами;
Выдача Яндекса по запросу «продвижение сайтов»
-
«как бросить курить» — 1-2 места тоже заняты, на этот раз включился Яндекс Кью;
Выдача Яндекса по запросу «как бросить курить»
-
«мебель своими руками», «самая быстрая машина» — большое количество хороших сайтов.
Как видим, даже с ВЧ-запросом можно продвинуться на первые позиции, стоит лишь грамотно подготовить контент.
Заключение
Таким образом, новый алгоритм поднял качество машинного поиска на новый, более высокий уровень. Хорошо виден прогресс искусственного интеллекта в сторону естественности — нейронные сети трансформеры, почти как люди, способны оценивать текст. При всем этом SEO-шникам не стоит забывать про классику оптимизации. Все что имело значение раньше, никуда не делось. Просто YATI внес дополнительные улучшения, и по сути — никакой революции не произошло.
С другой стороны, выдача безусловно изменится — повысятся требования к качеству контента. Поэтому уже сейчас надо вносить полезные изменения на сайте, обновлять и дорабатывать старые статьи, добавлять новые материалы. Все это требует регулярного анализа (мониторинга), а помогут в этом веб-мастеру специальные сервисы, такие как PR-CY.
FAQ
С какого года в российском поиске используется машинное обучение? Яндекс внедрил эту технологию частично еще с 2009 года, когда представил алгоритм Снежинск (запатентованный Matrix Next). После 2016 ввели Палех, Королев и Yati (последний на данный момент).
С какого года использует нейросети Google? В 2013 word2vec, 2019 — BERT.
Как обучают YATI? По нескольким фичам: оценкам толокеров и асессоров, предварительным обучением на клик, отдельно собранным данным (точный запрос, синонимы, выборочные фрагменты/идеал, стримы).
Традиционная Seo-оптимизация текстов с внедрением последней нейронной сети стала неактуальной? Нет, это не так. Базовые принципы ранжирования остались, просто теперь больше внимания будет уделено смысловой близости запроса и документа.
Что означает слово «трансформер»? В этом случае сравнительно умная нейросеть с мощнейшим вычислительным потенциалом, которая умеет быстро справляться с различными задачами в области анализа языковых конструкций.
Чем Yati принципиально отличается от Палеха и Королева? Стало еще больше стримов, и понимание машиной контента страницы достигло высшего уровня на данный момент. Робот теперь понимает короткие статьи (до 10 предложений), и только большие материалы разбивает на отдельные фрагменты.
Какой сайт больше подойдет под YATI? Скорее всего, который сделал упор на разнообразие. Мнение, что новый алгоритм будет лояльнее относиться к крупным проектам, не подтверждается. Главное — качество и полное раскрытие темы.
Стоит ли заморачиваться с требованиями под Яндекс, если все равно топ выдачи уготован под собственные проекты (колдунщики)? Конечно же, это не так. Достаточно проверить SERP по высокочастотным запросам разной тематики — сервисы Yandex встречаются там лишь на 5%, остальные 95% трафика чиста.
Расскажите в комментариях, что поменялось у вас после введения YATI? Стало лучше или хуже?
Автор: Марк Х, команда ProTraffic
Автор:
Инна Самарина
Теги поста или какие разделы почитать еще:
Источник: pr-cy.ru