Содержание:

1. Что такое алгоритмы поиска, и как они работают
2. RankBrain, QBST (Query Based Salient Terms), Term Weighting
3. BERT
4. DeepRank
5. Navboost
6. RankEmbed
7. RankEmbed-BERT
8. MUM
9. Tangram и Glue
10. Метрики, используемые Google для оценки качества поиска
11. Участие ИИ в алгоритмах
12. Заказать сео продвижение сайта в Москве

Что такое алгоритмы поиска, и как они работают

Алгоритмы поиска Google — это сложные компьютерные программы, которые определяют порядок и релевантность результатов поиска в поисковой системе Google. Вот основные принципы их работы:

1. Сканирование и индексация веб-страниц

Google постоянно сканирует интернет с помощью специальных программ, называемых веб-crawler или поисковые боты. Они следуют ссылкам и копируют содержимое веб-страниц в огромную базу данных Google, называемую индексом.

2. Ранжирование страниц

Когда пользователь производит поиск, алгоритмы Google анализируют слова запроса и просматривают индекс, чтобы найти релевантные страницы. Затем применяется сложный алгоритм ранжирования, учитывающий сотни факторов, чтобы определить наиболее релевантный порядок выдачи результатов.

3. Факторы ранжирования

Некоторые ключевые факторы:

• Релевантность контента страницы запросу
• Качество и авторитетность источника
• Популярность страницы (ссылки, трафик)
• Пользовательский опыт (скорость загрузки, адаптивность и т.д.)
4. Постоянные обновления

Алгоритмы Google постоянно модернизируются, чтобы улучшить качество поиска и бороться с спамом и манипуляциями.

В целом, цель алгоритмов — максимально точно определять релевантность и качество веб-страниц для конкретного поискового запроса и выдавать наиболее подходящие результаты. Для полного понимания работы алгоритмов поиска рекомендуем посмотреть видео по ссылке:

RankBrain, QBST (Query Based Salient Terms), Term Weighting

RankBrain — это система машинного обучения, которая помогает лучше обрабатывать поисковые запросы и соотносить их с наиболее релевантным контентом. RankBrain анализирует исторические данные поиска, чтобы лучше интерпретировать смысл запросов, особенно сложных или редких.

QBST — это технология, используемая для определения наиболее важных терминов или концепций в поисковом запросе. Она помогает алгоритмам поиска лучше понимать суть запроса.

Term Weighting — это процесс присвоения весов или значимости различным терминам в запросе и контенте страницы. Термины, более релевантные запросу, получают больший вес, что влияет на ранжирование.

Все эти компоненты работают совместно, чтобы улучшить понимание смысла поисковых запросов, релевантность контента и качество результатов поиска, выдаваемых Google.

RankBrain использует машинное обучение для постоянной оптимизации интерпретации запросов. QBST помогает выделить ключевые концепции, а Term Weighting определяет значимость каждого термина для конкретного запроса и страницы.

Все это позволяет Google лучше ранжировать результаты в соответствии с намерениями и потребностями пользователей за каждым поисковым запросом.

BERT

BERT основан на трансформаторах — модели глубокого обучения, в которой каждый выходной элемент подключен к каждому входному элементу, а весовые коэффициенты между ними рассчитываются динамически на основе их соединения.

Исторически сложилось так, что языковые модели могли читать входной текст только последовательно — либо слева направо, либо справа налево — но не могли делать то и другое одновременно. BERT отличается тем, что он предназначен для чтения в обоих направлениях одновременно. Появление моделей трансформаторов позволило реализовать эту возможность, известную как двунаправленность. Используя двунаправленность, BERT предварительно обучается двум различным, но связанным задачам НЛП: моделированию языка в масках (MLM) и предсказанию следующего предложения (NSP).

Цель обучения MLM — скрыть слово в предложении, а затем заставить программу предсказать, какое слово было скрыто, на основе контекста скрытого слова. Цель обучения NSP состоит в том, чтобы программа предсказывала, имеют ли два заданных предложения логическую, последовательную связь или их отношения просто случайны.

Как работает БЕРТ

Цель любой техники НЛП — понять человеческий язык так, как на нем говорят естественно. В случае BERT это означает предсказание слова в пробеле. Для этого модели обычно обучаются, используя большой репозиторий специализированных помеченных обучающих данных. В этом процессе лингвисты выполняют кропотливую ручную разметку данных.

BERT, однако, был предварительно обучен с использованием только коллекции неразмеченного открытого текста, а именно всей Википедии и Коричневого корпуса. Он продолжает обучаться посредством неконтролируемого обучения на неразмеченном тексте и совершенствуется даже по мере его использования в практических приложениях, таких как поиск Google.

Предварительная подготовка BERT служит базовым уровнем знаний, на основе которого он может строить свои ответы. Благодаря этому BERT может адаптироваться к постоянно растущему объему контента и запросов, доступных для поиска, и его можно точно настроить в соответствии со спецификациями пользователя. Этот процесс известен как трансферное обучение.

Основные отличия BERT от других языковых моделей:

• Двунаправленность. BERT анализирует слова в предложении не только слева направо, но и в обратном направлении, учитывая полный контекст.
• Глубокое обучение. Данная модель была заранее обучена на большом объеме текстовых данных, что и даёт ей глубоко понимать отношения между словами.
• Лучшее понимание контекста. BERT лучше распознает нюансы значений слов в разных контекстах, например, учитывая омонимию, сарказм, идиомы.

BERT помогает алгоритмам Google лучше интерпретировать смысл поисковых запросов в их полном контексте. Что важно для сложных, неоднозначных или разговорных запросов.

Применение BERT привело к значительному улучшению качества результатов поиска для около 10% поисковых запросов в Google. В некоторых случаях релевантность результатов выросла на 25-30%. В целом, BERT стала одной из самых значительных инноваций в области поисковых систем за последние годы, серьезно повысив способность Google понимать человеческий язык.

DeepRank

DeepRank — это модель машинного обучения, разработанная Google и используемая для ранжирования результатов поиска. DeepRank представляет собой нейронную сеть, которая анализирует множество сигналов и факторов, чтобы предсказать релевантность и качество веб-страницы для конкретного поискового запроса.

Некоторые ключевые особенности DeepRank:

1. Глубокое обучение. DeepRank использует методы глубокого обучения на основе больших объемов данных для построения сложных иерархических моделей предпочтения и ранжирования.
2. Обработка контекста запроса. Модель учитывает не только ключевые слова запроса, но и контекст — географическое положение, историю поиска и другие факторы.
3. Векторные представления. DeepRank преобразует контент страницы и запрос в векторные представления, чтобы измерить их семантическую близость.
4. Учет человеческих предпочтений. В обучении модели используются реальные данные о поведении пользователей и выбранных ими результатах, чтобы лучше предсказать релевантность.

DeepRank позволяет Google более точно ранжировать результаты, особенно для новых, сложных запросов, для которых недостаточно исторических данных.

Эта технология помогает преодолевать ограничения более ранних систем ранжирования на основе вручную заданных правил и обеспечивать более релевантные и персонализированные результаты поиска.

Navboost

Navboost предоставляет поисковые сигналы, которые в значительной степени зависят от кликов пользователей. Алгоритм Google Navboost — это усовершенствованный алгоритм ранжирования в поиске, целью которого является улучшение пользовательского опыта за счет улучшения качества результатов поиска, связанных с навигационными запросами. Основное внимание уделяется пониманию целей этих запросов и предоставлению очень релевантных и точных результатов для поиска на основе навигации.

Как работает Навбуст

Navboost выполняет функцию отсеивания, которая представляет собой процесс разделения результатов из группы в соответствии с желаемыми или нежелательными характеристиками результатов поиска.

Navboost объединяет различные пользовательские сигналы и алгоритмы для определения наиболее подходящих результатов для навигационных запросов. Он анализирует такие факторы, как рейтинг кликов, поведение пользователей, качество веб-сайта, релевантность и контекст, чтобы улучшить качество поиска. Понимая намерение пользователя перейти на определенный веб-сайт или ресурс, Navboost гарантирует, что в результатах поиска будет отдана приоритет точной и полезной информации для поиска на основе навигации.

«Клей» — это другое название Navboost, которое включает в себя все остальные функции на странице. Navboost фокусируется на веб-результатах, а Glue делает все остальное, что находится на странице, кроме веб-результатов.

Navboost «нарезает» информацию данных по локализации, а также по мобильным и настольным компьютерам. Нарезка здесь означает, что Navboost создает разные наборы данных для каждой из этих категорий.

Влияние Navboost на SEO

Алгоритм Navboost имеет большое значение для специалистов по SEO и владельцев веб-сайтов. С момента своего появления Google уделяет повышенное внимание предоставлению точных результатов навигации. Это означает, что веб-сайты с хорошо структурированными элементами навигации, четкой информационной иерархией и простой для понимания структурой веб-сайтов с большей вероятностью выиграют от Navboost.

Navboost — это внутренняя система ранжирования результатов, используемая Google для обработки навигационных поисковых запросов.

Навигационные запросы — это когда пользователь вводит имя известного веб-сайта, бренда или компании с намерением перейти на их основной сайт.

Примеры навигационных запросов:

• youtube
• facebook
• нью-йорк таймс
• википедия

Задача Navboost — распознавать такие запросы и помещать официальный сайт организации на первое место в результатах поиска, так как это с высокой вероятностью будет наиболее релевантным результатом.

При работе Navboost учитывает ряд сигналов:

1. Популярность бренда/домена.
2. Авторитет и репутация сайта.
3. История кликов пользователей по аналогичным запросам.
4. Наличие офиса/штаб-квартиры компании в определенном регионе.

Если Navboost определяет, что запрос является навигационным, основной сайт организации ранжируется на первом месте, опережая другие потенциально релевантные результаты.

Цель этой системы — максимально улучшить пользовательский опыт, быстро направляя пользователей на нужный им сайт известных брендов при простом поиске их названия.

Navboost помогает Google предоставлять наиболее полезные результаты для специфического типа навигационных запросов.

RankEmbed

RankEmbed — это еще одна технология машинного обучения, используемая в алгоритмах ранжирования Google. Она помогает лучше понимать взаимосвязи между поисковыми запросами, контентом и пользовательскими предпочтениями.Основная идея RankEmbed заключается в создании векторных представлений (эмбеддингов) для запросов, документов и их отношений на основе огромного количества данных.

Вот некоторые ключевые аспекты работы RankEmbed:

1. Совмещение поискового контекста

RankEmbed обучается на исторических данных о поисковых запросах, кликах и представлениях документов, что позволяет смоделировать предпочтения пользователей.

2. Векторизация документов

Контент веб-страниц преобразуется в компактные векторные представления, которые сохраняют семантическую информацию.

3. Вычисление релевантности

Близость векторов запроса и документа используется для оценки их семантической релевантности.

4. Учет взаимосвязей

RankEmbed учитывает не только запрос и документ по отдельности, но и их взаимосвязь в данном контексте.

Применение RankEmbed позволяет алгоритмам ранжирования Google лучше интерпретировать поисковые намерения пользователей и сопоставлять их с наиболее релевантными документами даже при неоднозначных или сложных запросах.

Эта технология внесла значительный вклад в улучшение качества поисковой выдачи Google, особенно для запросов, в которых играет роль семантический контекст и скрытые взаимосвязи.

RankEmbed-BERT

RankEmbed-BERT — это дальнейшее развитие технологии RankEmbed, в которую была интегрирована мощная языковая модель BERT. Напомним, что BERT— это передовая модель обработки естественного языка от Google, которая значительно улучшила понимание контекста и семантики языковых конструкций.

В RankEmbed-BERT модель BERT используется для генерации векторных представлений (эмбеддингов) поисковых запросов и контента веб-страниц. Ключевые особенности:

• Улучшенное понимание языка. BERT позволяет глубже анализировать контекст, выявлять тонкие семантические связи и неоднозначности в языке.
• Качественные эмбеддинги документов. Векторные представления документов, сгенерированные BERT, более точно отражают их семантическое содержание.
• Расчет семантической релевантности. Эмбеддинги запросов и документов используются для вычисления степени их семантической близости и релевантности.
• Обучение на пользовательских предпочтениях. Как и RankEmbed, модель обучается на данных о поведении пользователей при поиске.

Использование BERT в RankEmbed позволило Google существенно повысить качество интерпретации запросов и ранжирования результатов, особенно для сложных, неоднозначных или разговорных поисковых запросов.

RankEmbed-BERT стала важным шагом в развитии поисковых систем и их способности понимать человеческий язык во всей его сложности.

MUM

MUM — это мощная новая модель машинного обучения, разработанная Google, которая объединяет возможности обработки естественного языка, компьютерного зрения, перевода и многозадачности.

Основные возможности MUM:

1. Мультизадачность и мультимодальность. MUM может одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео в рамках одного запроса, переключаясь между разными задачами и модальностями.
2. Трансфер знаний. Модель обладает способностью переносить знания, полученные из одного источника, на другие задачи, что повышает её эффективность.
3. Многоязычность. MUM обучена на данных более чем на 75 языках, что позволяет ей понимать и генерировать контент на разных языках.
4. Генерация медиа-контента. MUM не только анализирует мультимодальные данные, но и может генерировать изображения, аудио и видео на основе текстовых инструкций.

Применение MUM в поиске позволяет Google лучше интерпретировать сложные запросы, включающие текст и мультимедиа, находить более релевантные ответы из разнообразных источников, а также создавать богатые мультимедийные результаты.

Например, MUM может отвечать на запросы типа «Я хочу переделать планировку этой комнаты, как мне лучше использовать это пространство?» — анализируя фото комнаты, текст запроса и генерируя визуальные планы перепланировки.

В целом, MUM представляет собой прорыв в области ИИ и мультимодальных моделей, открывающий новые возможности для поиска и взаимодействия человека с информацией. Метрики, используемые Google для оценки качества поиска

Tangram и Glue

Tangram и Glue — это две важные технологии, используемые Google в процессе индексирования и ранжирования веб-страниц.

Tangram:

• Система для распределенного рендеринга и анализа веб-страниц в масштабах всего интернета.
• Использует отдельные виртуальные браузеры на базе Chromium для точной обработки JavaScript, CSS и других веб-технологий.
• Позволяет Google обрабатывать даже сложные одностраничные веб-приложения (SPA) и извлекать контент, структуру и другие сигналы.
• Данные, полученные Tangram, используются для индексации и ранжирования.
• Обеспечивает более полное понимание контента веб-страниц и приложений.

Glue:

• Компонент поискового ранжирующего механизма Google, который сопоставляет запросы с документами.
• Преобразует поисковые запросы и контент страниц в векторные представления с помощью языковых моделей.
• Вычисляет релевантность документа для каждого запроса на основе сходства векторов.
• Использует глубокое обучение для постоянного улучшения векторного представления контекста.
• Интегрирован с другими ранжирующими сигналами, такими как ссылки, авторитет и др.

Tangram и Glue работают совместно:

1. Tangram извлекает и предоставляет качественные данные о веб-страницах.
2. Glue преобразует запросы и контент в векторы и оценивает их релевантность.
3. Результаты Glue комбинируются с другими ранжирующими факторами.

Эти технологии играют ключевую роль в способности Google эффективно индексировать и ранжировать современный динамический веб-контент высокого качества.

Метрики, используемые Google для оценки качества поиска

Метрики — это измеримые показатели, используемые для оценки эффективности, производительности или качества какой-либо системы, процесса или продукта. Google использует целый ряд метрик для оценки качества результатов поиска и эффективности своих поисковых алгоритмов. Вот некоторые из ключевых метрик:

1. Оценка информационной удовлетворенности. Google использует оценщиков-людей для разработки и совершенствования алгоритмов поиска. Важным показателем, полученным на основе их рейтингов, является показатель информационной удовлетворенности (IS), который варьируется от 0 до 100. Показатель IS служит основным индикатором качества результатов поиска в Google и используется для обучения алгоритмов классификации. Однако оценщики-люди сталкиваются с рядом ограничений, которые могут привести к несогласованности и ошибкам в оценке релевантности и качества алгоритма поиска.

Ограничения и проблемы, связанные с оценщиками-людьми:

• Временные несоответствия: расхождения из-за различий в запросах, оценках и времени документа.
• Вторичное применение прошлых оценок: Практика повторного задействования предыдущих оценок способна давать искаженное представление о текущей релевантности контента. У оценщиков могут возникнуть проблемы с техническими запросами, влияющими на оценку.
• Интерпретация технической терминологии: У оценщиков могут возникнуть проблемы с техническими запросами, влияющими на оценку.
• Оценка популярности: Сложность оценки популярности среди конкурирующих интерпретаций или конкурирующих продуктов.
• Разнообразие оценщиков: Среди оценщиков отсутствует разнообразие, все они примерно одной возрастной категории и не отражают базу пользователей.
• Пользовательский контент. Оценщики могут недооценивать пользовательский контент, что влияет на его релевантность.
• Обучение узла свежести: проблемы с настройкой моделей актуальности из-за отсутствия точных обучающих меток
2. Оценка качества PQ (Page Quality). Это внутренняя метрика, используемая Google для оценки общего качества веб-страницы. Качество страницы является одним из ключевых факторов в алгоритмах ранжирования Google, влияющим на позиции страницы в результатах поиска.

Оценка качества страницы включает анализ следующих аспектов:

• Контент. Качество, полезность, уникальность, глубина и актуальность контента на странице.
• Экспертность. Уровень экспертности и авторитетности автора/издателя в данной предметной области.
• Представление. Качество структуры, форматирования и юзабилити страницы.
• Доверие и репутация. Степень доверия и положительной репутации источника контента.
• Откликаемость. Наличие контактной информации, политик и отзывчивости для запросов пользователей.
• Безопасность. Отсутствие вредоносного ПО, мошеннических действий или обмана пользователей.

Каждая страница получает внутреннюю оценку качества по ряду критериев. PQ анализируется как людьми-оценщиками, так и автоматическими системами Google.

3. Параллельное сравнение (Side-by-Side). Это экспериментальная методика, используемая Google для сравнительной оценки качества разных алгоритмов ранжирования поисковой выдачи. Параллельное сравнение позволяет Google объективно сопоставлять производительность новых экспериментальных алгоритмов ранжирования с текущими применяемыми алгоритмами.

Вот как работает параллельное сравнение:

• Производится поиск по определенному набору запросов с использованием двух разных алгоритмов ранжирования — текущего и нового, экспериментального.
• Полученные результаты поиска отображаются рядом друг с другом для прямого сравнения.
• Привлеченные внешние оценщики-эксперты анализируют выдачи по обоим алгоритмам для каждого запроса.
• Оценщики определяют, какой из алгоритмов обеспечивает более релевантные и качественные результаты для данного запроса.
• Сравнение производится по таким критериям как точность, качество контента, разнообразие и полезность результатов.
4. Живые эксперименты. Google проводит живые эксперименты, включающие тестирование новых функций на реальном пользовательском трафике, прежде чем они станут доступны всем. Эти эксперименты сосредоточены на небольшом проценте пользователей и сравнивают их поведение с контрольной группой. Такие показатели, как клики по результатам, количество выполненных поисков, отказ от запроса и время, затраченное на клик по результату, анализируются, чтобы обеспечить повышение релевантности и полезности результатов поиска.
• Google проводит многочисленные А/В тесты в реальных условиях
• Сравнивает текущие алгоритмы поиска с новыми вариантами на части трафика
• Оценивает различия в поведении пользователей, конверсиях и других метриках
• Позволяет напрямую измерить влияние изменений до их глобального внедрения
5. Свежесть результатов поиска. Свежесть играет важную роль для результатов поиска: узел свежести исправляет устаревшие оценки. Микросервисы, такие как Tangram и Glue, включая узел свежести и Instant Glue, играют роль в обеспечении надлежащего приоритета свежего контента. Показатели свежести:
• Коррелирующие NGrams и существенные термины: обнаружение всплесков заинтересованности
• Униграммы (RTW): Относятся к обнаружению тенденций.
• Полчаса с начала эпохи (TEHH): Измеряет время.
• Объекты графа знаний (RTKG) и ячейки S2 (S2): расширяют поиск семантическим пониманием.
• Freshbox (RTF): географическая индексация.
• Документ НСР (РТН): Новостная актуальность документа.
• Географические измерения: Выявляет географические координаты, к которым относится событие, тема или объект, описанные в документе.

В совокупности эти показатели способствуют усилиям Google по повышению качества поиска и удовлетворенности пользователей.

6. Долгосрочные метрики вовлеченности
• Частота возвратов пользователей в поиск Google
• Доля поисковых запросов от постоянных пользователей
• Уровень повторного использования сервисов Google
• Отражают общую удовлетворенность качеством поиска
7. Анализ обратной связи
• Жалобы и предложения пользователей, данные опросов, юзабилити-исследований
• Выявление проблемных мест и областей совершенствования поиска
• Как количественный, так и качественный анализ отзывов

Комплексный анализ всех этих метрик дает Google всестороннюю оценку качества поисковой выдачи и позволяет постоянно улучшать поисковые алгоритмы.

Участие ИИ в алгоритмах

Искусственный интеллект играет важную роль в алгоритмах поиска современных поисковых систем. ИИ используется для улучшения релевантности, персонализации и обогащения результатов поиска. Вот некоторые ключевые области применения ИИ:

1. Ранжирование результатов поиска. С помощью машинного обучения строятся модели ранжирования, которые учитывают сотни факторов для конкретного поискового запроса.
2. Семантический поиск. Технологии обработки естественного языка позволяют поисковым системам лучше понимать сущность и контекст поисковых запросов. Это помогает находить релевантные результаты даже при использовании синонимов и сложных формулировок.
3. Оценка релевантности страниц. Алгоритмы машинного обучения анализируют содержание, структуру и поведенческие факторы веб-страниц для определения их релевантности поисковым запросам.
4. Персонализация результатов. ИИ используется для построения пользовательских моделей на основе истории поиска, местоположения, интересов и других данных. Это позволяет персонализировать выдачу под конкретного пользователя.
5. Выделение сущностей. Системы извлечения информации и распознавания именованных сущностей идентифицируют упоминания людей, организаций, мест и других объектов для обогащения результатов поиска.
6. Генерация ответов. В некоторых случаях с помощью ИИ генерируются прямые ответы на поисковые запросы на основе обработки и анализа большого объема данных.
7. Обнаружение спама и оценка качества. Машинное обучение позволяет выявлять спам, низкокачественный или вводящий в заблуждение контент для их удаления из результатов поиска. Постоянное совершенствование алгоритмов ИИ является ключевым фактором в повышении качества и релевантности современных поисковых систем.

Заказать сео продвижение сайта в Москве

В современном мире успех компании напрямую зависит от грамотного маркетинга. Именно поэтому мы предлагаем комплексные маркетинговые решения для эффективного продвижения вашего бренда.
Наша команда следит за последними трендами и использует передовые маркетинговые стратегии для максимального роста вашего бизнеса. Доверьтесь профессионалам — агентству «Продвижение»!

Для консультации со специалистом и обсуждения всех тонкостей свяжитесь по номеру: +7 (495) 182-29-69 или закажите обратный звонок на нашем сайте. Также можете написать письменное обращение на почту: seozadumov@gmail.com

Обратившись один раз к нам, вы уже не сможете порвать эту нить сотрудничества.