Pour commander Yandex.Taxi à Korolev, laissez une demande sur le site officiel, appelez le numéro du répartiteur ou utilisez l'application téléphonique.

Lors de votre commande en ligne via Internet, remplissez les champs « De » et « Où », sélectionnez le tarif approprié, le système calculera automatiquement le coût du voyage. Dans les 3 minutes, vous recevrez une notification SMS contenant des informations sur les contacts de la voiture et du conducteur.

Si vous envisagez d'appeler un taxi par téléphone, lorsque vous appelez, indiquez votre itinéraire au répartiteur.

Numéro de téléphone pour commander

Tarifs

Dans la ville de Korolev, tous les tarifs sont « Économie », « Confort », « Confort+ », « Affaires », « Monospace », « Enfants ».

Économie

Confort

Confort+

Conducteurs avec des notes élevées. Des voitures avec un intérieur spacieux et silencieux.

Coût minimum (5 min et 0 km inclus)	pas plus de 199 roubles.
Attente gratuite	3 minutes
Coût d'un voyage autour de la ville
Coût du voyage à Moscou	pas plus de 13 roubles/km et 13 roubles/min
	pas plus de 20 roubles/km
En attendant en chemin	pas plus de 13 frottements/min
	pas plus de 1%
Type de véhicule	Nissan Teana, Toyota Camry, Lexus ES
Espace dans la voiture	4
bagages	2

Entreprise

Les voitures de luxe sont contrôlées manuellement et les conducteurs sont strictement sélectionnés.

Minifourgonnette

Pour voyager à six personnes ou transporter un snowboard, des skis ou un vélo.

Enfants

Voyagez avec des enfants dans une voiture confortable équipée de sièges enfants.

• Chaises fiables CYBEX Aura-Fix et analogues
• Deux sièges enfants à la fois : un siège et un rehausseur ou deux rehausseurs
• Conducteurs préparés à voyager avec des enfants

Coût minimum (4 min et 2 km inclus)	pas plus de 99 roubles.
Attente gratuite	5 minutes
Attente payante (non incluse dans le prix minimum)	l'attente supplémentaire est payée au compteur selon le tarif
Coût d'un voyage autour de la ville
Coût d'un déplacement en ville après 15 km de trajet
Coût du voyage à Moscou	pas plus de 11 roubles/km et 11 roubles/min
Coût d'un voyage autour de Moscou après un voyage de 15 km	pas plus de 9 roubles/km et 9 roubles/min
Frais de déplacement en dehors de la ville	pas plus de 20 roubles/km
En attendant en chemin	pas plus de 11 frottements/min
Supplément pour commande d'un taxi par téléphone	pas plus de 1%
Type de véhicule	Skoda Octavia, Skoda Rapid, Toyota Camry et autres
Espace dans la voiture	3-6
Sièges enfants	1-2
Sièges pour adultes	1-2
bagages	1-2

Transferts

De l'aéroport

À l'aéroport

Prestations supplémentaires

Siège enfant - pas plus de 100 RUR

Transport d'animaux - pas plus de 100 RUR

Climatisation - pas plus de 0 R

Une voiture avec un numéro jaune - pas plus de 0 R

Salon non-fumeur - pas plus de 0 RUR

Reçu - pas plus de 0 R

Booster - pas plus de 100 R

Supplément pour commande d'un taxi par téléphone - pas plus de 1%

Code promo pour remise

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Remise de 100 RUB en payant avec Google Pay

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Partenaires officiels de la ville de Korolev

• C'EST MOI Taxi TransInform LLC, 127106, Moscou, autoroute Altufevskoe 11, bâtiment. 2, app. 137, OGRN: 1177746022904
• Taxi CBZT SARL "BIOS" 129128, Moscou, st. Malakhitovaya, 27 B, chambre. 1A, chambre 5, OGRN : 1187746029580
• Taxi Mobidik SARL "EVO" 141075, région de Moscou, Korolev, avenue Kosmonavtov, bâtiment 14, app. 279
• BOUQUET495 SARL "CBZT" 129128, Moscou, st. Malakhitovaya, 27B, fl. 2, chambre IA, com. 28, OGRN: 5177746111615
• MOSTAXISARL "Centre d'expédition "Taxi", 115172, Moscou, quai Goncharnaya, 9/16, bâtiment 1, bureau 3, OGRN: 5147746337349
• Taxis 2412 SARL "Service 2412", 121059, Moscou, st. Kyiv, 14, OGRN: 5147746278169
• Taxi iCar SARL "AGERA" 117420, Moscou, st. Nametkina, 10B, bâtiment 2B/N, étage 1, chambre. 3, OGRN: 1167746059436
• TaxiRus SARL "RusTaxi" 109388, Moscou, st. Guryanova, 31 ans, app. 59, OGRN: 5147746255432
• Taxi Loyal SOFKAR SARL, 117545, Moscou, 1er passage Dorozhny, 5A, bâtiment 2, OGRN: 1127746359124
• Service moteur du centre SARL "Centre Motor Service", 109052, Moscou, st. Nijegorodskaïa, 104/3
• Victoire Pobeda SARL, 129226, Moscou, st. Dokukina, 7, bâtiment. 1, chambre 3, OGRN: 1157746540621
• Taxi TK brut TK Gross LLC, 115477, Moscou, Perspective Proletarski, 14/49, bâtiment. 1, chambre 16N, OGRN: 1157746760192

Une liste complète des sociétés de taxi partenaires de Yandex peut être trouvée.

N'oubliez pas de laisser vos commentaires sur votre voyage et le service. Merci!

Bonjour, chers lecteurs du site blog. Je m'excuse que certains articles soient publiés sur une longue période, mais j'ai lancé plusieurs autres projets qui sont soudainement passés au TOP en 1,5 mois, en utilisant mes connaissances dans le domaine des blogs (si quelqu'un a besoin de conseils, écrivez dans un message personnel) . Je dois être tiraillé entre les projets et la construction d'une maison pour ma famille.

Aujourd'hui, nous aborderons le nouvel algorithme Korolev de Yandex et essaierons de le comparer avec ses prédécesseurs. Personnellement, cela n’a pas eu beaucoup d’impact sur mon blog, sauf que les articles utiles et volumineux sont devenus encore plus haut dans le TOP. Eh bien, examinons de plus près tout ce qui se trouve dans l'article et tirons les conclusions nécessaires après avoir observé cet algorithme.

Algorithme Korolev Yandex - qu'est-ce que c'est et comment ça marche

Fin août 2017, un nouvel algorithme Yandex Queen a été publié. La nouvelle de la mise à jour du moteur de recherche a immédiatement suscité l'intérêt des spécialistes du référencement et des médias.

La principale caractéristique de Korolev est d'augmenter la vitesse de traitement de l'information et d'améliorer la qualité de l'analyse sémantique du texte.

La vitesse de traitement des données a été multipliée par plusieurs milliers. Palekh a utilisé 150 documents pour former le TOP. Aujourd'hui, plus de 200 000 articles sont comparés les uns aux autres. Ce résultat a été obtenu en optimisant le protocole de classement.

Pour comprendre le nouvel algorithme, il faut remonter à Palekh. Sa présentation a eu lieu le 2 novembre 2016. Les statistiques ont montré que la plus grande partie des expressions de recherche étaient des expressions à faible fréquence adaptées à la seule réponse correcte. Cette partie tombe sur la longue queue de l'oiseau.

Pour donner la réponse souhaitée, le client doit avoir une pensée associative et des compétences d'auto-apprentissage, comme une personne. Les réseaux de neurones sont les mieux adaptés à de telles tâches, c'est pourquoi ils sont devenus la base du nouvel algorithme.

L'objectif principal de "Korolev"

Si une personne veut trouver un objet spécifique, elle commence à décrire ses propriétés ; ce sont des caractéristiques de la pensée associative. Si nous avons oublié le nom de la vidéo, alors nous commençons à dire ce qu'elle contenait : « un film sur les filles pendant la guerre » ou « un film sur une créature avec une queue et des ailes ». Dans le premier cas, Yandex propose « Et les aubes ici sont calmes », dans la deuxième option, nous obtenons « chimère ».

Yandex améliore la qualité de la comparaison des expressions multi-mots. Le programme analyse le lien entre chaque mot dans une phrase et crée une association unique avec plusieurs options de réponse. Tout comme le fait le cerveau humain.

Quoi de neuf?

Innovations :

• vecteur sémantique pour tout le contenu, pas seulement le titre ;
• comparaison de plus de 200 000 articles lors de la création des résultats de recherche ;
• le comportement de l'utilisateur sur la page est pris en compte ;
• les gens aident à former le système.

Korolev analyse non seulement le titre, mais l'ensemble du contenu (y compris les photos, vidéos, tableaux, etc.) et compose un vecteur sémantique basé sur celui-ci.

La principale innovation a été l'accélération multiple des méthodes de recherche. Dans le passé, le vecteur sémantique était construit au moment où la phrase était saisie dans la barre de recherche. Cette méthode chargeait fortement les serveurs et retardait la vitesse de réponse.

Lorsque vous envoyez une phrase de recherche, son vecteur sémantique est comparé au tableau déjà enregistré dans la base de données. Palekh a comparé environ 150 options, mais la nouvelle version analyse plus de 200 000 articles à la fois. Cela augmente les chances de trouver la réponse souhaitée.

Réseau de neurones Yandex : principe de fonctionnement du réseau de neurones Korolev + exemples

La principale caractéristique d’un réseau neuronal est sa capacité à s’auto-apprendre. Le travail est effectué non seulement selon des formules délibérées, mais également sur la base d'expériences et d'erreurs antérieures.

Le cerveau humain est un immense réseau neuronal doté d’une pensée associative, et les ordinateurs tentent d’imiter le comportement humain en recréant l’architecture des réseaux neuronaux.

Caractéristiques de la structure du réseau neuronal

Un réseau de neurones est un ensemble de neurones uniques, chacun stockant ou traitant des informations. Chacun des neurones est capable de recevoir, traiter et transmettre des signaux. Le flux de données d'entrée est progressivement traité d'un neurone à l'autre et le résultat souhaité est finalement obtenu.

Les réseaux de neurones artificiels se transmettent des poids conditionnels (des nombres de 0 à 1) pour déterminer dans quelle mesure l'une ou l'autre version des informations entrantes correspond aux informations souhaitées. Une fois l’analyse terminée, le neurone ayant le poids le plus élevé est considéré comme le plus apte à répondre à la question.

Le diagramme représente un réseau neuronal. Les deux premières couches effectuent le traitement. Chacun des neurones contient une fonction spécifique qui reçoit les données d'entrée et, après traitement, produit la réponse nécessaire. C'est ainsi que les vecteurs sémantiques sont comparés.

Vecteurs sémantiques

Les ordinateurs ne peuvent pas fonctionner avec des mots ou des images, ils utilisent donc des tableaux de nombres pour comparer les informations entre elles. Les moteurs de recherche doivent déterminer indépendamment le sujet principal et l'idée du texte afin de donner à l'utilisateur ce dont il a besoin.

Plus le vecteur de la question posée et le texte sont similaires, plus l'article est haut dans la priorité de recherche. Korolev utilise l'analyse de tout le contenu :

• tableaux;
• texte;
• photo;
• vidéo;
• en-têtes ;
• citations;
• listes;
• accentuation (italique, gras, etc.).

La qualité de la construction vectorielle augmente plusieurs fois en raison de la conversion de plus d'informations.

Pour créer des vecteurs, un réseau de neurones est utilisé, le texte passe à travers une séquence de neurones et, par conséquent, un tableau de nombres à trois cents dimensions est obtenu. Par la suite, ils sont saisis dans une base de données unique et utilisés à des fins de comparaison.

Éducation

La principale caractéristique des réseaux de neurones est la capacité d’apprentissage. Contrairement aux algorithmes standards, les neurones sont capables de se souvenir de leur expérience antérieure et d’en tirer des leçons. L’ordinateur s’améliore à chaque fois pour distinguer les informations.

Dans le passé, la formation était dispensée par les employés de l'entreprise, leur tâche consistait à parcourir des millions de demandes et à modifier les priorités d'émission à leur discrétion. Ensuite, les développeurs ont créé l'application Yandex.Toloka, il s'agit d'une liste de tâches simples. Vous devez parcourir les requêtes et évaluer la qualité des résultats de recherche. Pour chaque tâche, ils paient environ 0,1 à 1 $

Quel contenu le nouvel algorithme de recherche considère-t-il comme bon ?

L'article le plus adapté pour les résultats de recherche TOP sera celui contenant le maximum d'informations utiles pour l'utilisateur et correspondant à la requête. Par conséquent, il doit couvrir toutes sortes de questions des clients section par section.

Chez Korolev, le comportement des utilisateurs sur la page est pris en compte en priorité. Par conséquent, la tâche des administrateurs est d'essayer de fidéliser l'utilisateur et de l'intéresser. Pour ce faire, utilisez des titres structurés, des tableaux, des listes, des faits saillants, des photos et des vidéos.

Nouvelles priorités de recherche

Les spécialistes du référencement, après la publication, ont mené une étude pour évaluer les changements dans les priorités de classement. Aucun changement significatif n'a été observé ; les priorités demeurent :

• structure du texte ;
• exhaustivité du sujet;
• lecture du contenu de la prostate ;
• correspondance des titres avec le contenu sémantique du texte ;
• formation correcte du noyau sémantique.

L’essentiel est d’écrire pour les vivants ; cette priorité reste la plus importante.

Pourquoi Yandex a lancé un nouvel algorithme de recherche et comment il menace les sites

Toute entreprise s'efforce de rendre ses produits les meilleurs sur le marché des services. Dans ce cas, le plus grand rival de Yandex est Google. Les innovations ont été créées dans les buts suivants :

• améliorer la qualité de la recherche sur des questions non standard ;
• attirer de nouveaux investisseurs;
• augmentation de la productivité du classement (plus de 200 000 articles lors de la génération de résultats).

L'objectif principal était d'améliorer la qualité de la livraison. En outre, il était nécessaire de montrer aux investisseurs que le travail de l’entreprise battait son plein et que leur argent était utilisé aux fins prévues. Les innovations ont ensuite été utilisées pour créer l’assistant vocal Alice.

Ligne d'algorithmes précédents

Pour mieux comprendre les nouvelles technologies, il faut remonter dans le passé. Dans ce cas, nous considérerons la gamme d’algorithmes précédents utilisés par le moteur de recherche pour le classement.

Au début, Internet ne contenait que quelques milliers de sites ; pour trouver l'article souhaité sur eux, il suffisait de comparer les mots-clés de l'expression de recherche. Par la suite, le réseau mondial s'est développé de façon exponentielle ; désormais, sur un sujet, vous pouvez trouver plus de centaines de milliers de sites similaires avec un million d'articles.

Par conséquent, il a été nécessaire de compliquer les systèmes de classement et a commencé à prendre en compte les paramètres supplémentaires suivants :

• nombre de documents de référence ;
• caractère unique du contenu ;
• comportement du client sur la page.

Matricenet

En 2009, Yandex a été confronté à un problème : les articles ne répondaient de plus en plus aux questions des utilisateurs. Pour corriger cette erreur, il a fallu apprendre au serveur à prendre des décisions de manière indépendante et à apprendre par lui-même.

Une formule mathématique complexe comportant de nombreux paramètres a été inventée pour déterminer si le texte correspond à une expression recherchée.

Mais les problèmes suivants subsistaient :

• la recherche dépend des mots ;
• les supports auxiliaires (photos, vidéos, citations, etc.) ne sont pas pris en compte.

Le principal problème était qu’il n’était pas toujours possible de décrire entièrement le sens de l’article dans un seul titre. Très souvent, l’article ne contient pas de mots-clés spécifiques, mais en même temps il révèle pleinement le sujet et donne une réponse détaillée à la question de l’utilisateur.

Algorithme Palekh

En 2016, un modèle informatique de réseau neuronal a été utilisé dans le système de classement. La principale caractéristique de cette approche est que l’ordinateur est désormais capable de se souvenir de ses erreurs et d’apprendre de sa propre expérience.

La même année, des vecteurs sémantiques sont introduits. Le titre de l’article a été transmis via un réseau de neurones et décomposé en plusieurs vecteurs. Désormais, les ordinateurs ne comparent pas les mots issus de la recherche, mais des tableaux multidimensionnels de nombres et de vecteurs. Nous avons réussi à s'éloigner de la dépendance directe du nombre de certains mots dans une phrase et à donner la priorité au contenu sémantique.

L’un des défauts reste le problème de la faible vitesse. Pour créer les résultats de recherche, seuls 200 articles parmi les plus pertinents ont été comparés. Par conséquent, il était difficile pour le système de trouver des expressions sémantiques à plusieurs mots comme « un film sur une fille, un espion qui s'enfuit et va à l'école ».

Algorithme Yandex Korolev

Dans la dernière innovation, nous avons principalement optimisé le réseau neuronal et amélioré la productivité du traitement de texte. Désormais, les vecteurs sont comparés à l'avance en mode hors ligne, ce qui permet d'augmenter l'efficacité de la recherche.

Yandex collecte indépendamment des statistiques sur les intérêts des utilisateurs et les utilise pour créer des résultats de recherche prédéfinis.

Grâce à l'optimisation, un vecteur sémantique est compilé non seulement pour les titres, mais pour l'ensemble du contenu. Il est possible de trouver un maximum de connexions sémantiques entre les mots.

Menaces sur les sites Web

En général, aucun danger n'a été créé pour les sites et les statistiques de conversion ne changent pas beaucoup. Tout d'abord, les innovations affecteront les blogs d'information, les forums et les sites proposant des films.

Les sites Web qui ne répondent pas aux intérêts de l'utilisateur peuvent perdre leur position de leader. Par exemple, le titre est « jus de pomme fait maison », mais l'article traite des méthodes de culture des arbres, des crêpes à la confiture et d'un texte complètement différent.

N'oubliez pas de reposter et de vous abonner à la newsletter du blog. Tous mes vœux.

Bonne chance, Galiuin Ruslan.

"Korolev" n'est pas Minusinsk, ni Baden-Baden. Ce n'est pas un filtre punitif. À propos, ce n'est pas un module complémentaire - il fait partie de l'algorithme principal de Yandex.

"Korolev" fonctionne sur la base d'un réseau neuronal d'auto-apprentissage et affecte des requêtes multi-mots assez rares, principalement informatives, qui visent à clarifier le sens - basse fréquence (LF) et micro-LF, y compris la recherche vocale, diverses variantes naturelles de requêtes, telles que « film, où » un homme dans des chaussures différentes.

Cet algorithme a été créé afin d'améliorer la qualité des résultats de telles requêtes, similaire au RankBrain de Google, qui fait bien cette tâche depuis longtemps, et même maintenant, selon les premières mesures, il fonctionne mieux que Yandex pour de telles requêtes. requêtes.

Avant cela, il y avait et il y a toujours l'algorithme « Palekh », qui commençait déjà à rechercher par sens, mais le faisait en temps réel et ne comparait que le sens de la demande et le titre - Titre de la page.

"Korolyov" analyse non seulement le titre, mais aussi la page entière dans son ensemble, affichant dans les résultats de recherche même les pages où il n'y a aucune mention de mots de la requête, mais où le sens de la page convient. Dans le même temps, il détermine l'essence de la page à l'avance, au stade de l'indexation. En conséquence, la vitesse et le nombre de pages traitées ont considérablement augmenté.

Environ "un tiers" ici est peut-être une exagération - personne n'a encore mesuré la part réelle des demandes qui affecteront "Korolev".

Autres articles sur « Queens » :

Il y a beaucoup de choses que je n’ai pas encore abordées ici ; cela vaut la peine de les lire dans d’autres articles. J'ai choisi ici uniquement les meilleurs et ceux qui valent vraiment la peine :

Avis de différents experts :

Sources officielles supplémentaires :

Quelques extraits des avis liés ci-dessus :

Dmitri Chakhov

"Korolev" passera par l'optimisation des moteurs de recherche. Du moins à ce stade. La tâche de recherche consiste à fournir des réponses aux requêtes pour lesquelles il n'existe aucun document avec des occurrences. La recherche résout ce problème. Colibri dans Google, Palekh et Korolev dans Yandex. Les requêtes pour lesquelles il n'existe pas de documents ne sont pas incluses dans la zone d'intérêt pour l'optimisation des moteurs de recherche. C'est pourquoi il n'y a aucun document là-bas.

Arthur Latypov

Beaucoup s'attendaient à ce que peu de temps après Palekh, un algorithme apparaisse qui fonctionnerait de la même manière, mais non pas sur la base des titres, mais sur la base du contenu. Même si nous n’avons pas remarqué d’augmentation du trafic sur les sites surveillés, nous surveillerons de plus près l’évolution de l’algorithme à l’avenir. Fait intéressant, dans le passé, pour améliorer le classement d'un grand nombre de requêtes, y compris celles qui y sont liées, des textes SEO étaient préparés, certains étaient meilleurs, d'autres pires, certains les appelaient différemment, mais le sens n'a pas changé. Désormais, les textes SEO sont punis et la recherche classera les documents en fonction de leur signification.
Nous nous attendons à ce que les optimiseurs utilisent davantage LSI lors de la préparation de l’optimisation de texte.

En conséquence, les services SEO vont se développer. Permettez-moi de vous rappeler que la préparation d'une liste de mots SEO, de termes associés et de requêtes associées pour la préparation et l'optimisation du contenu est utilisée par les spécialistes depuis plusieurs années. Il n’y aura donc pas de changements majeurs dans la mécanique, du moins pour le moment.

De ce fait, nous prêtons davantage attention à :

Qualité du contenu ;
intention de demande ;
surveillance des problèmes.

Et bien sûr, il est toujours intéressant, après le lancement d’un nouvel algorithme de Yandex, d’analyser ce qui a changé et de voir ce qui se passe ensuite.

Dmitri Sévalnev

En effet, avec l'introduction d'un certain nombre de nouveaux facteurs qui prennent en compte :

correspondance sémantique du couple requête-document (à travers tout le texte du document, et pas seulement à travers le Titre, comme précédemment dans l'algorithme de Palekh),
la qualité de la réponse du document aux requêtes de recherche de sens similaire, –

il n’y aura pas de changements globaux pour l’industrie du référencement. Les changements les plus importants concerneront la « longue traîne » des requêtes, pour laquelle les spécialistes SEO effectuent un travail peu ciblé. Ils sont nombreux, ils sont rares et proposent souvent des visites uniques sur le site.

L'importance d'un certain nombre de facteurs déjà étudiés par les spécialistes peut s'accroître depuis que le LSI est devenu un « sujet à la mode ».

Oleg Shestakov, CTO et fondateur de Rush Analytics Russie

L’annonce de l’algorithme du Queens a probablement été la plus importante de tous les temps en termes de série. D'un point de vue technologique, on ne peut pas dire qu'il s'agisse d'une sorte de nouvelle avancée technologique. Quel est l'intérêt de l'innovation : désormais, les réseaux de neurones Yandex évaluent la correspondance requête-document non seulement du point de vue de l'occurrence de la requête et de ses variations (lemme, parties de la requête, etc.) dans le texte du document. , mais aussi du point de vue du sens de la demande. Un réseau de neurones entraîné sur le Big Data peut désormais déterminer la pertinence d'un document par rapport à une requête, même s'il n'y a aucune occurrence des mots de requête dans le document. En fait, ce n'est pas une technologie nouvelle - elle a également été utilisée dans l'algorithme Palekh, bien qu'elle ne prenne en compte que les en-têtes des documents. Ceux. La véritable innovation ici est que les ingénieurs de Yandex ont pu faire évoluer un algorithme très gourmand en ressources de plusieurs ordres de grandeur - l'algorithme peut désormais évaluer des centaines de milliers de documents, et non plus 150 lignes de texte comme auparavant.

Comment l’algorithme affectera-t-il le marché du référencement ?

— Globalement, pas question. Ce n’est qu’une partie de l’algorithme, et la plupart des autres facteurs ont fonctionné et continueront de fonctionner. Cet algorithme devrait affecter plus fortement les requêtes basse fréquence et certaines requêtes moyennes.

— Il faudra prêter davantage attention à la qualité des textes. Désormais, pour amener une page au TOP, le texte de la page doit contenir autant de mots synonymes et de mots liés à la requête que possible afin de passer en revue les facteurs du nouvel algorithme, car il prend désormais en compte précisément ces mots, et non plus seulement les « occurrences directes ». Il n'y a pas de magie ici - le réseau neuronal est formé par des enseignants évaluateurs et travaille toujours avec des textes de sites réels, trouvant des mots dont le sens est lié. Cela signifie que vous pouvez effectuer une analyse similaire et extraire ces mots des documents TOP. Des spécialistes SEO compétents ont commencé à le faire il y a plusieurs années. En termes simples - le même LSI, uniquement de profil.

— Le marché de la rédaction bon marché va commencer à s'effondrer, et c'est une très bonne chose. Une tâche consistant à rédiger un texte au format « 3 occurrences directes, 4 diluées et d'une longueur de 2 500 caractères » générera des textes qui seront mal classés.

Maintenant, nous avons besoin de textes d’histoires. En tant que spécialistes du référencement, nous devons raconter l'histoire du produit du client dans tous les détails, en décrivant le produit sous tous ses aspects. Avec cette approche, il sera physiquement difficile de manquer les mots thématiques importants de la requête. Veuillez noter que les webmasters qui gagnent de l'argent sur les sites d'articles écrivent depuis très longtemps des textes d'histoire, même sur les avocats en matière de pension alimentaire, avec une excellente mise en page, une excellente divulgation du sujet et des points d'intérêt. Quel est le résultat ? Ils ont une tonne de trafic et des classements TOP, ainsi qu'une victoire totale sur les sites Web des cabinets d'avocats secs.

La production de contenu deviendra un peu plus coûteuse et plus professionnelle. Les sociétés de référencement cesseront d’écrire des conneries en matière de référencement et créeront des équipes de contenu pour adultes en interne, ou leurs clients perdront leur classement dans les recherches. Yandex y a fait allusion hier.

Alexandre Alaev

Korolev ne se limite pas au référencement. L’objectif du référencement est de travailler avec des requêtes qui sont posées plusieurs fois et dont la signification est claire, et il existe des milliers de réponses pertinentes. La tâche d'un moteur de recherche dans le segment commercial est de trouver les meilleurs candidats sur la base de critères commerciaux, et non de chercher du sens. C’est pourquoi les résultats des recherches commerciales ne changeront pas, du moins pas sensiblement.

Mais les propriétaires de ressources d'information devraient une fois de plus prêter attention à la qualité du contenu, cibler leurs publications non pas sur les requêtes de recherche, mais sur les intérêts des utilisateurs et écrire dans un langage humain et simple.

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Hier, lors de sa présentation, Yandex a officiellement annoncé le lancement du nouvel algorithme Korolev.

Je vais vous raconter comment cela s'est produit et ce que le nouvel algorithme Yandex nous a apporté.

Voici la diffusion réelle de cette présentation :

Je ne m'étendrai pas sur tout ce pathétique, qui n'était pas une présentation, et je dirai l'essentiel :

1. L'algorithme Korolev n'a pas été lancé hier, mais il y a 2 à 6 mois. Je pense que tout le monde comprend qu'il est impossible de prendre et de lancer un nouvel algorithme en une seconde.

Ceux. Le nouvel algorithme Yandex est en vigueur depuis longtemps, il a juste été testé et débogué pendant tout ce temps.

2. Il ne s’agit pas du tout d’un nouvel algorithme. Pas du tout. Il s’agit de l’algorithme Palekh dans lequel ils ont simplement permis de comparer non pas 150, mais 2000 résultats.

Eh bien, et plus précisément à propos de la différence entre Korolev et Palekh, un employé de Yandex nous a officiellement tout expliqué :

En fait, rien n'a changé. Il n'y avait que le pathos de Yandex et rien de plus.

Pour être honnête, il n’existe pas de nouvel algorithme. Non, c'est tout. Même la recherche organique reste la même.

Si un nouvel algorithme était introduit, nous constaterions des fluctuations du trafic. Mais il n’y a pas de telles hésitations.

Oui, en principe, il n'y a rien à rechercher.

Voici à quoi ressemble actuellement la sortie Yandex :

Que recherchez-vous exactement avec votre recherche ?!

En haut se trouvent 4 positions directes + 5ème position Market, puis 4 positions directes en bas, à droite se trouvent Yandex.Market + Yandex.Bayan.

Qu'y a-t-il à chercher ici ?

Qu’est-ce que c’est que l’algorithme de classement des sites Web ? Qu'y a-t-il à classer ?

J'ai même dessiné un nouveau logo Yandex :

Qu'est-ce que Korolev a à voir là-dedans ? Vous vous souciez de Korolev comme vous vous souciez de la Lune. Ils prétendaient être un grand homme.

Je ne comprends pas du tout ce qui s'est passé. Il y avait le pathétique habituel de Yandex et c'est tout. Il n’y a aucun changement global dans l’algorithme de classement des sites Web.

Passons maintenant à la présentation de cet algorithme lui-même.

Un mois avant la présentation, Yandex a annoncé que vous pouvez soumettre une candidature pour regarder cette présentation en direct au planétarium.

J'ai personnellement rempli le formulaire. Et beaucoup de gens l’ont rempli. Et nous avons tous reçu un refus.

En fait, tout s'est avéré plus simple :

Ils ont simplement rassemblé leurs employés, parents, connaissances, copines et connaissances de leurs connaissances.

Pourquoi avons-nous postulé pour quoi que ce soit ?! Eh bien, il est maintenant clair qui vous recrutez pour travailler chez Yandex.

Mais apparemment, ils ont recruté trop de connaissances et beaucoup d'entre elles dormaient bêtement :

Putain, j'adore tous tes algorithmes, j'ai envie de dormir...

C'est l'homme qui est venu remplacer Sasha Sadovsky :

"Korolev" est l'algorithme du moteur de recherche Yandex, sur lequel est basée la nouvelle version de la recherche. Lancé en août 2017. C’est une suite logique de l’algorithme « Palekh ». Un réseau de neurones, formé sur les statistiques de recherche et le comportement des utilisateurs, compare le sens et l'essence de la requête et des pages Web, ce qui lui permet de mieux répondre aux requêtes complexes.

Principe de fonctionnement

L'algorithme de recherche Korolev, contrairement au Palekh créé précédemment, analyse non seulement le titre, mais la page entière. La détermination du sens s'effectue simultanément à l'indexation, ce qui augmente considérablement la vitesse et le nombre de pages traitées.

Plusieurs étapes sont utilisées pour garantir que l'utilisateur reçoive une réponse. A chacune d'elles, les documents sont triés et les meilleurs passent à l'étape suivante. À mesure que le niveau augmente, des algorithmes de plus en plus difficiles sont utilisés.

Pour accélérer l'étape finale et augmenter le volume des documents analysés, un index supplémentaire a été introduit contenant la pertinence approximative calculée au stade de l'indexation pour les mots populaires et leurs paires à partir des requêtes des utilisateurs. Cela nous a permis d'augmenter considérablement la profondeur - jusqu'à 200 000 documents par demande.

En plus de comparer la question posée avec le sens de la page, l'algorithme prend en compte les autres requêtes utilisées par les utilisateurs pour visualiser un document particulier, ce qui permet d'établir des connexions sémantiques supplémentaires.

L'algorithme utilise un réseau neuronal formé sur des statistiques anonymisées. Les utilisateurs ordinaires sont impliqués dans la formation du réseau neuronal. Si auparavant seuls les employés et les évaluateurs de Yandex étaient impliqués, tout le monde peut désormais participer à la formation sur la méthode d'apprentissage automatique Matrixnet qui construit la formule de classement en accomplissant des tâches dans Yandex.Toloka.

"Korolev" répond aux requêtes multi-mots avec une clarification du sens, et celles-ci sont, en règle générale, informatives, à basse et micro-fréquence, souvent spécifiées par la recherche vocale. La réponse peut être des pages où certains des mots utilisés dans la requête sont complètement absents.

Immédiatement après avoir lancé de nombreuses requêtes de clarification à droite des résultats de recherche, les utilisateurs ont été invités à évaluer la qualité de la réponse à la question et à indiquer le site qui a eu le plus de succès.

Impact sur le référencement

L'algorithme de recherche Korolev a le plus grand impact sur les demandes d'informations comportant une formulation complexe, verbeuse et souvent unique. Cependant, il a été remarqué que les sites contenant des occurrences de certains mots issus de la requête se voient souvent attribuer des positions plus élevées.

Jusqu'à présent, l'algorithme de Korolev n'a pratiquement aucun effet sur les résultats de recherche pour les requêtes commerciales standard. Cependant, l'accent croissant de Yandex sur la compréhension du sens suggère naturellement que ce n'est qu'une question de temps. C'est pourquoi :

• nous devons accorder plus d'attention au contenu informatif du contenu, à sa valeur et à son utilité pour l'utilisateur, sans jeter de l'eau ;
• l'ère des textes « nauséeux », les occurrences exactes de phrases clés deviennent une chose du passé ;
• l'utilisation des principes de rédaction LSI avec des mots, des synonymes, etc. déterminant le sujet est plus prometteuse que la saisie de mots clés traditionnels et peut attirer du trafic supplémentaire quelque part ;
• vous devez porter une attention particulière au balisage sémantique pour aider Yandex à comprendre correctement le contenu des pages ;
• Il est important de maintenir des niveaux élevés de facteurs comportementaux (heure de visite, profondeur d’observation, etc.).

La première « spatiale » de Yandex n'est pas seulement un changement dans la structure de l'index, mais aussi une sorte de rappel supplémentaire que vous devez créer du contenu pour les gens, et pas seulement pour tenter de manipuler les résultats de recherche.