A Yandex.Taxi Korolevben történő megrendeléséhez hagyjon kérést a hivatalos webhelyen, hívja a diszpécser számát, vagy használja a telefonos alkalmazást.

Interneten keresztül történő online rendelés esetén töltse ki a „Innen” és a „Honnan” mezőket, válassza ki a megfelelő viteldíjat, a rendszer automatikusan kiszámolja az utazás költségét. 3 percen belül SMS-értesítést kap az autóról és a vezető elérhetőségeiről.

Ha telefonon szeretne taxit hívni, akkor híváskor mondja el a diszpécsernek az útvonalat.

Telefonszám a megrendeléshez

Tarifák

Koroljev városában az összes tarifa a következő: „Economy”, „Comfort”, „Comfort+”, „Business”, „Minivan”, „Children’s”.

Gazdaság

Kényelem

Kényelem+

Magas minősítésű sofőrök. Tágas és csendes belsővel rendelkező autók.

Minimális költség (5 perc és 0 km)	nem több, mint 199 dörzsölje.
Ingyenes várakozás	3 perc
A város körüli utazás költsége
Az utazás költsége Moszkvában	legfeljebb 13 rubel/km és 13 rubel/perc
	nem több, mint 20 rubel/km
Várakozás az úton	legfeljebb 13 dörzsölje / perc
	legfeljebb 1%
Járműtípus	Nissan Teana, Toyota Camry, Lexus ES
Hely az autóban	4
Poggyász	2

Üzleti

A luxusautókat manuálisan ellenőrzik, a vezetőket pedig szigorúan választják ki.

Minibusz

Hat fős utazáshoz vagy snowboard, síléc vagy kerékpár szállításához.

Gyermekek

Utazzon gyerekekkel kényelmes autóban, gyerekülésekkel.

• Megbízható székek CYBEX Aura-Fix és analógjai
• Két gyerekülés egyszerre: egy ülés és egy ülésmagasító vagy két gyermekülés
• A sofőrök felkészültek a gyerekekkel való utazásra

Minimális költség (4 perc és 2 km)	nem több, mint 99 dörzsölje.
Ingyenes várakozás	5 perc
Fizetett várakozás (a minimális ár nem tartalmazza)	a további várakozás díjszabás szerinti mérőóra szerint fizetendő
A város körüli utazás költsége
Egy város körüli utazás költsége 15 km-es utazás után
Az utazás költsége Moszkvában	legfeljebb 11 rubel/km és 11 rubel/perc
Egy Moszkva körüli utazás költsége 15 km-es utazás után	legfeljebb 9 rubel/km és 9 rubel/perc
A városon kívüli utazás költsége	nem több, mint 20 rubel/km
Várakozás az úton	nem több, mint 11 dörzsölje / perc
Telefonos taxi rendelés felár	legfeljebb 1%
Járműtípus	Skoda Octavia, Skoda Rapid, Toyota Camry és mások
Hely az autóban	3-6
Gyermekülések	1-2
Ülések felnőtteknek	1-2
Poggyász	1-2

Átigazolások

A reptérről

A reptérre

További szolgáltatások

Gyermekülés - legfeljebb 100 RUR

Állatok szállítása - legfeljebb 100 RUR

Légkondicionálás - legfeljebb 0 R

Sárga számmal ellátott autó - legfeljebb 0 R

Nemdohányzó szalon - legfeljebb 0 RUR

Átvétel - legfeljebb 0 R

Booster - legfeljebb 100 R

Telefonos taxirendelés felára - legfeljebb 1%

Promóciós kód a kedvezményhez

Telepítse a hivatalos Yandex taxi alkalmazást, és mentse. Kártyás fizetés esetén kedvezmény az első útra.

100 RUB kedvezmény a Google Pay alkalmazással történő fizetés esetén

Munka a Yandex Taxi Korolevnél

Tudjon meg többet arról, hogyan szerezhet munkát a Yandex taxiban személyes vagy céges autó használatával (követelmények, munkakörülmények és kapcsolatok, sofőr vélemények).

Töltse ki az alkalmazást Keressen akár 120 000 ₽ havonta

Hivatalos partnerek Koroljev városában

• ÉN vagyok Taxi TransInform LLC, 127106, Moszkva, Altufevskoe autópálya 11, bldg. 2, apt. 137, OGRN: 1177746022904
• CBZT taxi LLC "BIOS" 129128, Moszkva, st. Malakhitovaya, 27 B, szoba. 1A, szoba 5, OGRN: 1187746029580
• Mobidik Taxi LLC "EVO" 141075, Moszkvai régió, Koroljov, Kosmonavtov Avenue, 14. épület, apt. 279
• CSOKAT495 LLC "CBZT" 129128, Moszkva, st. Malakhitovaya, 27B, fl. 2, szoba IA, com. 28, OGRN: 5177746111615
• MOSTAXILLC "Taxi diszpécserközpont", 115172, Moszkva, Goncsarnaja rakpart, 9/16, 1. épület, 3. iroda, OGRN: 5147746337349
• Taxi 2412 LLC "Service 2412", 121059, Moszkva, st. Kijev, 14, OGRN: 5147746278169
• iCar Taxi LLC "AGERA" 117420, Moszkva, st. Nametkina, 10B, 2B/N épület, 1. emelet, szoba. 3, OGRN: 1167746059436
• RusTaxi LLC "RusTaxi" 109388, Moszkva, st. Guryanova, 31, lak. 59, OGRN: 5147746255432
• LoyalTaxi SOFKAR LLC, 117545, Moszkva, 1. Dorozsnij átjáró, 5A, 2. épület, OGRN: 1127746359124
• Központi Motorszerviz LLC "Center Motor Service", 109052, Moszkva, st. Nyizsegorodszkaja, 104/3
• Győzelem Pobeda LLC, 129226, Moszkva, st. Dokukina, 7 éves, bldg. 1, szoba 3, OGRN: 1157746540621
• Taxi TK Gross TK Gross LLC, 115477, Moszkva, Proletarsky Prospekt, 14/49, bldg. 1, szoba 16 N, OGRN: 1157746760192

A Yandex partner taxitársaságok teljes listája megtalálható.

Ne felejtse el visszajelzést adni az utazásáról és a szolgáltatásról. Köszönöm!

Sziasztok, a blogoldal kedves olvasói. Elnézést kérek, hogy egyes bejegyzések hosszú időn keresztül jelennek meg, de több olyan projektet indítottam el, amelyek 1,5 hónap alatt hirtelen a TOP-ba emelkedtek, felhasználva a blogolás terén szerzett tudásomat (ha valakinek tanácsra van szüksége, írjon privát üzenetben) . Szakadnom kell a projektek és a házépítés között a családomnak.

Ma meg fogjuk érinteni a Yandex új Korolev algoritmusát, és megpróbáljuk összehasonlítani azt elődeivel. Személy szerint nem volt nagy hatása a blogomra, csakhogy a hasznos és terjedelmes cikkek még előrébb kerültek a TOP-ban. Nos, nézzünk meg közelebbről mindent a cikkben, és vonjuk le a szükséges következtetéseket az algoritmus megfigyelése után.

Korolev Yandex algoritmus - mi ez és hogyan működik

2017 augusztusának végén megjelent egy új Yandex Queen algoritmus. A keresőben megjelent frissítésről szóló hír azonnal felkeltette a SEO szakemberek és a média érdeklődését.

A Korolev fő jellemzője az információfeldolgozás sebességének növelése és a szöveg szemantikai elemzésének minőségének javítása.

Az adatfeldolgozás sebessége több ezerszeresére nőtt. Palekh 150 dokumentumot használt fel a TOP létrehozásához. Jelenleg több mint 200 000 cikket hasonlítanak össze egymással. Ezt az eredményt a rangsorolási protokoll optimalizálásával érték el.

Az új algoritmus megértéséhez egy lépést vissza kell mennünk Palekh-hez. Bemutatóját 2016. november 2-án tartották. A statisztikák azt mutatták, hogy a keresési kifejezések legnagyobb része az egyetlen helyes válaszra szabott alacsony gyakoriságú kifejezés volt. Ez a rész a madár hosszú farkára esik.

A kívánt válasz megadásához az ügyfélnek asszociatív gondolkodással és öntanulási képességekkel kell rendelkeznie, akárcsak egy személy. Az ilyen feladatokra a neurális hálózatok a legalkalmasabbak, ezért is ezek lettek az új algoritmus alapjai.

A "Korolev" fő célja

Ha valaki meg akar találni egy konkrét tárgyat, elkezdi leírni annak tulajdonságait, ezek az asszociatív gondolkodás jellemzői. Ha elfelejtettük a videó nevét, akkor elkezdjük mondani, ami benne volt: „film lányokról a háború alatt” vagy „film egy farkú és szárnyas lényről”. Az első esetben a Yandex biztosítja az „És itt a hajnalok csendesek”, a második lehetőségben „kimérát” kapunk.

A Yandex javítja a többszavas kifejezések összehasonlításának minőségét. A program elemzi a kapcsolatot a mondat egyes szavai között, és több válaszlehetőséget tartalmazó egyedi asszociációt épít fel. Akárcsak az emberi agy.

Mi újság?

Innovációk:

• szemantikai vektor az összes tartalomhoz, nem csak a címhez;
• több mint 200 000 cikk összehasonlítása a keresési eredmények létrehozásakor;
• figyelembe veszi a felhasználói viselkedést az oldalon;
• emberek segítenek a rendszer képzésében.

Koroljev nemcsak a címet elemzi, hanem a teljes tartalmat (beleértve a fényképeket, videókat, táblázatokat stb.), és ez alapján szemantikai vektort állít össze.

A fő újítás a keresési módszerek többszörös felgyorsítása volt. A múltban a szemantikai vektort abban a pillanatban építették fel, amikor a kifejezés bekerült a keresősávba. Ez a módszer erősen megterhelte a szervereket, és késleltette a válaszadás sebességét.

Amikor elküld egy keresési kifejezést, a szemantikai vektora összehasonlításra kerül az adatbázisban már rögzített tömbbel. Palekh körülbelül 150 lehetőséget hasonlított össze, de az új verzió több mint 200 000 cikket elemzett egyszerre. Ez növeli a kívánt válasz megtalálásának esélyét.

Yandex neurális hálózat: a Korolev neurális hálózat működési elve + példák

A neurális hálózat fő jellemzője az öntanulás képessége. A munka nem csak megfontolt képletek, hanem korábbi tapasztalatok és hibák alapján is zajlik.

Az emberi agy egy hatalmas neurális hálózat asszociatív gondolkodással, és a számítógépek megpróbálják az emberi viselkedést utánozni azáltal, hogy újrateremtik a neurális hálózatok architektúráját.

A neurális hálózat szerkezetének jellemzői

A neurális hálózat egyetlen neuron halmaza, amelyek mindegyike információt tárol vagy dolgoz fel. Mindegyik neuron képes jelek fogadására, feldolgozására és továbbítására. A bemeneti adatfolyam fokozatosan kerül feldolgozásra egyik neuronról a másikra, és végül a kívánt eredményt kapjuk.

A mesterséges neurális hálózatok feltételes súlyokat – 0-tól 1-ig terjedő számokat – továbbítanak egymásnak, hogy meghatározzák, hogy a bejövő információ egyik vagy másik változata mennyire felel meg a kívánt információnak. Az elemzés befejezése után a legnagyobb súlyú neuron tekinthető a legalkalmasabbnak a kérdés megválaszolására.

A diagram egy neurális hálózatot ábrázol. Az első két réteg végzi a feldolgozást. A neuronok mindegyike tartalmaz egy speciális funkciót, amely fogadja a bemeneti adatokat, és a feldolgozás után kiadja a szükséges választ. Így hasonlítják össze a szemantikai vektorokat.

Szemantikai vektorok

A számítógépek nem tudnak szavakkal vagy képekkel működni, ezért számtömböket használnak az információk egymással való összehasonlítására. A keresőmotoroknak önállóan meg kell határozniuk a szöveg fő témáját és ötletét, hogy megadják a felhasználónak azt, amire szüksége van.

Minél hasonló a feltett kérdés és a szöveg vektora, annál magasabb a keresési prioritása a cikknek. Korolev az összes tartalom elemzését használja:

• asztalok;
• szöveg;
• fénykép;
• videó;
• fejlécek;
• idézetek;
• listák;
• kiemelés (dőlt, félkövér stb.).

A vektorszerkesztés minősége többszörösére növekszik a több információ átalakítása miatt.

A vektorok létrehozásához neurális hálózatot használnak, a szöveget neuronok sorozatán vezetik át, és ennek eredményeként egy háromszáz dimenziós számsort kapunk. Ezt követően egyetlen adatbázisba kerül, és összehasonlításra használják.

Oktatás

A neurális hálózatok fő jellemzője a tanulási képesség. A szabványos algoritmusokkal ellentétben a neuronok képesek emlékezni korábbi tapasztalataikra és önállóan tanulni belőle. A számítógép minden alkalommal egyre jobban képes megkülönböztetni az információkat.

Korábban a tréningeket a vállalati alkalmazottak végezték, feladatuk az volt, hogy több millió kérés között navigáljanak, és saját belátásuk szerint változtassák meg a kibocsátási prioritásokat. Ezután a fejlesztők létrehozták a Yandex.Toloka alkalmazást, amely egyszerű feladatok listája. Végig kell mennie a lekérdezéseken, és értékelnie kell a keresési eredmények minőségét. Minden feladatért körülbelül 0,1-1 dollárt fizetnek

Milyen tartalmat tart jónak az új keresési algoritmus?

A TOP keresési eredmények közé az a cikk lesz a legalkalmasabb, amely a felhasználó számára a legtöbb hasznos információt tartalmazza, és megfelel a kérésnek. Ezért szakaszonként ki kell terjednie mindenféle ügyfélkérdésre.

A Korolevben az oldalon a felhasználói viselkedést prioritásként veszik figyelembe. Ezért az adminisztrátorok feladata, hogy megpróbálják megtartani a felhasználót és érdekelni. Ehhez használjon strukturált címsorokat, táblázatokat, listákat, kiemeléseket, fényképeket és videókat.

Új keresési prioritások

A SEO szakértők a megjelenés után tanulmányt készítettek a rangsorolási prioritások változásának értékelésére. Nem figyeltek meg jelentős változásokat a prioritások tekintetében:

• szövegszerkezet;
• a téma teljessége;
• tartalom olvasás prosztata;
• a címsorok megfelelése a szöveg szemantikai tartalmának;
• a szemantikai mag helyes kialakítása.

A legfontosabb, hogy élő embereknek írjunk, ez a prioritás marad a legfontosabb.

Miért indított új keresési algoritmust a Yandex, és hogyan fenyegeti az oldalakat?

Minden cég arra törekszik, hogy termékei a legjobbak legyenek a szolgáltatási piacon. Ebben az esetben a Yandex legnagyobb riválisa a Google. Az innovációk a következő célokra jöttek létre:

• a keresés minőségének javítása a nem szabványos kérdésekben;
• új befektetők vonzása;
• a rangsor termelékenységének növekedése (több mint 200 000 cikk az eredmények generálásakor).

A fő cél a szállítás minőségének javítása volt. Ezen kívül meg kellett mutatni a befektetőknek, hogy a cég munkája javában zajlik, és a pénzüket a rendeltetésszerűen használják fel.

Korábbi algoritmusok sora

Az új technológiák jobb megértéséhez vissza kell mennünk a múltba. Ebben az esetben a keresőmotor által a rangsoroláshoz használt korábbi algoritmusok sorát vesszük figyelembe.

Az interneten eleinte csak néhány ezer oldal volt, hogy megtaláljuk rajtuk a kívánt cikket, elég volt összehasonlítani a keresett kifejezés kulcsszavait. Ezt követően a globális hálózat exponenciálisan nőtt, most egy témában több százezer hasonló oldal található, millió cikkel.

Ezért meg kellett bonyolítani a rangsorolási rendszereket, és elkezdték figyelembe venni a következő további paramétereket:

• hivatkozási anyagok száma;
• a tartalom egyedisége;
• ügyfél viselkedése az oldalon.

Matrixnet

2009-ben a Yandex azzal a problémával szembesült, hogy a cikkek egyre inkább nem válaszoltak a felhasználói kérdésekre. A hiba kijavításához meg kellett tanítani a szervert önálló döntéshozatalra és önálló tanulásra.

Egy összetett matematikai képletet találtak ki sok paraméterrel annak meghatározására, hogy a szöveg megfelel-e a keresett kifejezésnek.

De a következő problémák megmaradtak:

• a keresés a szavaktól függ;
• a segédanyagokat (fotók, videók, idézetek stb.) nem vesszük figyelembe.

A fő probléma az volt, hogy nem mindig lehetett egy címben teljesen leírni a cikk jelentését. A cikk gyakran nem tartalmaz konkrét kulcsszavakat, ugyanakkor teljes mértékben feltárja a témát, és részletes választ ad a felhasználó kérdésére.

Palekh algoritmus

2016-ban egy neurális hálózati számítógépes modellt használtak a rangsorolási rendszerben. Ennek a megközelítésnek a fő jellemzője, hogy a számítógép immár képes emlékezni a hibáira és tanulni saját tapasztalataiból.

Ugyanebben az évben bevezették a szemantikai vektorokat. A cikk címét egy neurális hálózaton keresztül vezették át, és sok vektorra bontották. A számítógépek most nem a keresésből származó szavakat hasonlították össze, hanem számok és vektorok többdimenziós tömbjeit. Sikerült eltávolodnunk attól, hogy egy mondatban bizonyos szavak számától függjünk, és a szemantikai tartalmat helyezzük előtérbe.

Az egyik hiányosság továbbra is az alacsony sebesség problémája. A keresési eredmények létrehozásához mindössze 200 legrelevánsabb cikket hasonlítottak össze. Emiatt a rendszer nehezen talált több szóból álló szemantikai kifejezéseket, mint például: „film egy lányról, egy kémről, aki megszökik és iskolába megy”.

Yandex Korolev algoritmus

A legújabb innovációban elsősorban a neurális hálózatot optimalizáltuk és a szövegfeldolgozás produktivitását javítottuk. Most offline módban előzetesen összehasonlítják a vektorokat, ennek köszönhetően sikerült növelni a keresés hatékonyságát.

A Yandex önállóan gyűjt statisztikákat a felhasználói érdeklődésről, és felhasználja azokat előre elkészített keresési eredmények létrehozásához.

Az optimalizálásnak köszönhetően nem csak a címsorokhoz, hanem a teljes tartalomhoz is összeáll egy szemantikai vektor. A szavak között maximum szemantikai kapcsolatot lehet találni.

Webhelyeket fenyegető veszélyek

Általában nem jelentenek veszélyt az oldalakra, és a konverziós statisztikák sem változnak sokat. Az újítások elsősorban az információs blogokat, fórumokat és filmes oldalakat érintik majd.

Azok a weboldalak, amelyek nem felelnek meg a felhasználó érdekeinek, kieshetnek vezető pozíciójukból. Például a cím „házi almalé”, de a cikk a fák termesztésének módszereit, a lekváros palacsintát és egy teljesen más szöveget tárgyal.

Ne felejts el újra közzétenni és feliratkozni a blog hírlevelére. Minden jót.

Minden jót, Galiuin Ruslan.

„Korolev” nem Minuszinszk, nem Baden-Baden. Ez nem büntető szűrő. Mellesleg, ez nem egy kiegészítő - a fő Yandex algoritmus része.

A „Korolev” egy öntanuló neurális hálózat alapján működik, és meglehetősen ritka többszavas, elsősorban információs lekérdezéseket érint, amelyek célja a jelentés tisztázása - alacsony frekvenciájú (LF) és mikro-LF, beleértve a hangalapú keresést is, a lekérdezések különféle természetes változatai, például a „film, hol” egy férfi különböző cipőben."

Ezt az algoritmust azért hozták létre, hogy javítsák az ilyen lekérdezések eredményeinek minőségét, hasonlóan a Google RankBrain-éhez, amely már régóta jól végzi ezt a feladatot, és az első mérések szerint még most is jobban működik, mint a Yandex. lekérdezések.

Ezt megelőzően volt és van a „Paleh” algoritmus, amely már elkezdett jelentés szerint keresni, de valós időben végezte, és csak a kérés és a cím jelentését hasonlította össze - Oldal címe.

A „Koroljov” nem csak a Címet elemzi, hanem a teljes oldal egészét, a keresési eredmények között azokat az oldalakat is megjelenítve, ahol a lekérdezésben szó sincs szóról, de az oldal jelentése megfelelő. Ugyanakkor előre, az indexelés szakaszában meghatározza az oldal lényegét - ennek eredményeként a feldolgozott oldalak sebessége és száma drámaian megnőtt.

Körülbelül „harmada” itt talán túlzás – még senki sem mérte fel a „Korolevet” érintő kérések valós arányát.

További cikkek a „Queens”-ról:

Sok olyan dolog van, amivel még nem foglalkoztam itt, érdemes elolvasni más cikkekben. Itt csak a legjobbakat, igazán érdemeseket választottam ki:

Különböző szakértők véleménye:

További hivatalos források:

Néhány részlet a fent linkelt véleményekből:

Dmitrij Sahov

A „Korolev” átmegy a keresőoptimalizáláson. Legalábbis ebben a szakaszban. A keresési feladat azokra a lekérdezésekre választ adni, amelyekre nincs előfordulást tartalmazó dokumentum. A keresés megoldja ezt a problémát. Kolibri a Google-ban, Palekh és Korolev a Yandexben. Azok a lekérdezések, amelyekhez nincsenek dokumentumok, nem tartoznak a keresőoptimalizálás érdeklődési körébe. Ezért nincsenek ott dokumentumok.

Arthur Latypov

Sokan arra számítottak, hogy Palekh után nem sokkal megjelenik egy algoritmus, ami hasonlóan fog működni, de nem a címek, hanem a tartalom alapján. Bár nem észleltünk forgalomnövekedést a felügyelt oldalakon, a jövőben alaposabban figyelni fogjuk az algoritmus fejlesztését. Érdekes módon a múltban számos lekérdezés, köztük a kapcsolódó lekérdezések rangsorolásának javítása érdekében SEO szövegeket készítettek, némelyik jobb volt, volt rosszabb, volt, aki másként nevezte őket, de a jelentés nem változott . Most a SEO szövegeket büntetik, és a keresés a dokumentumokat jelentésük szerint rangsorolja.
Arra számítunk, hogy az optimalizálók többet fognak használni az LSI-t a szövegoptimalizálás előkészítésekor.

Ennek megfelelően a SEO szolgáltatások is fejlődni fognak. Hadd emlékeztessem Önöket arra, hogy a SEO szavak, a kapcsolódó kifejezések és a kapcsolódó lekérdezések listájának elkészítését tartalom-előkészítéshez és -optimalizáláshoz már évek óta használják a szakemberek. Ezért a mechanikában – legalábbis egyelőre – nem lesz nagyobb változás.

Ennek eredményeként nagyobb figyelmet fordítunk a következőkre:

Tartalom minősége;
kérési szándék;
kérdésfigyelés.

És természetesen mindig érdekes a Yandex új algoritmusának elindítása után elemezni, hogy mi változott, és megnézni, mi történik ezután.

Dmitrij Sevalnev

Valójában számos új tényező bevezetésével, amelyek figyelembe veszik:

a kérés-dokumentum pár szemantikai megfelelése (a dokumentum teljes szövegében, és nem csak a címen keresztül, mint korábban a Palekh algoritmusban),
a dokumentum válaszának minősége a hasonló jelentésű keresési lekérdezésekre, –

nem lesznek globális változások a SEO iparágban. A legjelentősebb változások a lekérdezések „hosszú farkát” érintik, amelyre a SEO szakemberek kevés célzott munkát végeznek. Sok van belőlük, ritkák és gyakran egyszeri látogatást tesznek lehetővé az oldalon.

Számos, a szakemberek által már vizsgált tényező jelentősége növelhető, mióta az LSI „divatos témává” vált.

Oleg Shestakov, a Rush Analytics Oroszország műszaki igazgatója és alapítója

A Queens algoritmus bejelentése valószínűleg minden idők legnagyobb volt a show szempontjából. Technológiai szempontból nem mondható, hogy ez valamiféle új technológiai áttörés. Mi az innováció lényege: a Yandex neurális hálózatok most már nem csak a lekérdezés és annak változatai (lemma, lekérdezés részei stb.) dokumentum szövegében való előfordulása szempontjából értékelik a lekérdezés-dokumentum egyezést. , hanem a kérés értelme szempontjából is. A big data-ra oktatott neurális hálózat most már akkor is képes meghatározni egy dokumentum relevanciáját a lekérdezés szempontjából, ha a lekérdezési szavak nem fordulnak elő a dokumentumban. Valójában ez nem új technológia – a Palekh algoritmusban is használták, bár csak a dokumentumfejléceket vette figyelembe. Azok. Az igazi újítás itt az, hogy a Yandex mérnökei egy igen erőforrás-igényes algoritmust több nagyságrenddel is át tudtak skálázni – az algoritmus most több százezer dokumentumot képes kiértékelni, nem pedig 150 sornyi szöveget, mint korábban.

Hogyan hat az algoritmus a SEO piacra?

– Globálisan semmiképpen. Ez csak egy része az algoritmusnak, és a legtöbb egyéb tényező működött, és továbbra is működni fog. Ennek az algoritmusnak kell a legerőteljesebben az alacsony frekvenciájú kéréseket és néhány középkategóriás kérést befolyásolnia.

— A szövegek minőségére jobban oda kell majd figyelnünk. Most ahhoz, hogy egy oldal a TOP-ba kerüljön, az oldalszövegnek minél több szinonim szót és a lekérdezéshez kapcsolódó szót kell tartalmaznia, hogy az új algoritmus tényezőin keresztül menjen, mert most pontosan az ilyen szavakat veszi figyelembe, és nem csak a „közvetlen előfordulásokat”. Nincs itt semmi varázslat – a neurális hálózatot értékelő tanárok képezik ki, és továbbra is valódi webhelyek szövegeivel dolgozik, és olyan szavakat talál, amelyek jelentésükben összefüggenek. Ez azt jelenti, hogy hasonló elemzést végezhet, és kivonhatja ezeket a szavakat a TOP dokumentumokból. Hozzáértő SEO szakértők kezdték el ezt néhány évvel ezelőtt. Egyszerű szavakkal - ugyanaz az LSI, csak profilban.

— Az olcsó szövegírás piaca kezd összeomlani, és ez nagyon jó. A „3 közvetlen előfordulás, 4 hígított és 2500 karakter hosszúságú” formátumú szövegírási feladat rosszul rangsorolt ​​szövegeket generál.

Most meseszövegekre van szükségünk. Nekünk, SEO szakértőknek minden részletben el kell mesélnünk az ügyfél termékének történetét, minden oldalról leírva a terméket - ezzel a megközelítéssel fizikailag nehéz lesz kihagyni a lekérdezés fontos tematikus szavait. Felhívjuk figyelmét, hogy a cikkoldalakon pénzt kereső webmesterek nagyon régóta írnak történetszövegeket, még a tartásdíjas ügyvédekről is, kiváló elrendezéssel, a téma és az érdekességek feltárásával. Mi az eredmény? Rengeteg forgalmat és TOP helyezést értek el, valamint teljes győzelmet aratnak a száraz ügyvédi irodák webhelyeivel szemben.

A tartalomgyártás valamivel drágább és professzionálisabb lesz. A SEO-cégek vagy abbahagyják a SEO baromságok írását, és belsőleg felnőtt tartalmakkal foglalkozó csapatokat építenek fel, vagy ügyfeleik elveszítik a helyezéseket a keresésben. A Yandex tegnap utalt erre.

Alekszandr Alaev

A Korolev nem csak a SEO-ról szól. A SEO célja, hogy olyan lekérdezésekkel dolgozzon, amelyeket sokszor feltesznek, és a jelentésük egyértelmű, és több ezer releváns válasz létezik. A kereskedelmi szegmensben a keresőmotor feladata, hogy kereskedelmi szempontok alapján megtalálja a legjobb jelölteket, és nem az értelmet keresse. Ez az oka annak, hogy a kereskedelmi keresési eredmények nem változnak, legalábbis nem észrevehetően.

De az információs források tulajdonosainak ismét figyelniük kell a tartalom minőségére, publikációikkal ne a keresési lekérdezéseket, hanem a felhasználók érdekeit célozzák, és emberi, egyszerű nyelven írjanak.

Az összes projektem, kivéve ezt a SEO blogot:

TOP Alap- kiváló minőségű alap az Allsubmitterrel történő félautomata regisztrációhoz vagy teljesen manuális elhelyezéshez - bármely oldal független ingyenes promóciójához, célzott látogatók vonzásához az oldalra, eladások növeléséhez, a linkprofil természetes felhígulásához. 10 éve gyűjtöm és frissítem az adatbázist. Minden típusú webhely létezik, minden téma és régió.

SEO-Topshop- SEO szoftver KEDVEZMÉNYEL, kedvező feltételekkel, SEO szolgáltatások hírei, adatbázisok, kézikönyvek. Beleértve a Xrumert a legkedvezőbb feltételekkel és ingyenes képzéssel, a Zennopostert, a Zebroidot és sok mást.

Ingyenes átfogó SEO tanfolyamaim- 20 részletes lecke PDF formátumban.
- oldalak katalógusai, cikkek, sajtóközlemény oldalak, hirdetőtáblák, cégjegyzékek, fórumok, közösségi hálózatok, blogrendszerek stb.

"Közeledik.."- blogom önfejlesztés, pszichológia, kapcsolatok, személyes hatékonyság témájában

Tegnap a Yandex a bemutatóján hivatalosan is bejelentette az új Korolev algoritmus elindítását.

Elmondom, hogyan történt ez, és mit adott nekünk az új Yandex algoritmus.

Íme a bemutató tényleges adása:

Nem hárfázom el ezt a sok pátoszt, ami nem prezentáció volt, és elmondom a lényeget:

1. A Koroljov algoritmus nem tegnap, hanem 2-6 hónapja indult el. Azt hiszem, mindenki megérti, hogy lehetetlen egy új algoritmust pillanatok alatt elindítani.

Azok. Az új Yandex algoritmus már régóta érvényben van, mindeddig csak tesztelt és hibakereső volt.

2. Ez egyáltalán nem új algoritmus. Egyáltalán nem. Ez a Palekh algoritmus, amelyben egyszerűen nem 150, hanem 2000 eredmény összehasonlítását tették lehetővé.

Nos, és konkrétan a Koroljev és Palekh közötti különbségről, a Yandex alkalmazottja hivatalosan mindent elmagyarázott nekünk:

Lényegében semmi sem változott. Csak a Yandex pátosza volt és semmi több.

Őszintén szólva nincs új algoritmus. Csak nem, ez minden. Még az organikus keresés is ugyanaz marad.

Ha új algoritmust vezetnének be, ingadozásokat látnánk a forgalomban. De nincsenek ilyen habozások.

Igen, elvileg nincs mit keresni.

A Yandex kimenete jelenleg így néz ki:

Pontosan mit keresel a kereséssel?!

Felül 4 közvetlen pozíció + 5. pozíció Piac, majd 4 közvetlen pozíció alul, jobb oldalon a Yandex.Market + Yandex.Bayan.

Mit kell itt keresni?

Mi a franc az a weboldal rangsoroló algoritmus? Mit kell rangsorolni?

Még egy új Yandex logót is rajzoltam:

Mi köze ehhez Koroljevnek? Úgy törődsz Koroljevvel, mint a Holddal. Úgy tettek, mintha nagy ember lennének.

Egyáltalán nem értem, mi történt. Ott volt a Yandex szokásos pátosza, és ennyi. Nincsenek globális változások a webhely rangsorolási algoritmusában.

Most menjünk végig magának ennek az algoritmusnak a bemutatásán.

Egy hónappal a prezentáció előtt a Yandex bejelentette, hogy beadhat egy jelentkezést a bemutató élőben történő megtekintésére a planetáriumban.

Én személyesen töltöttem ki a jelentkezést. És sokan kitöltötték. És mindannyian elutasítást kaptunk.

Valójában minden egyszerűbbnek bizonyult:

Csak összeszedték alkalmazottaikat, rokonaikat, ismerőseiket, barátnőiket és ismerőseik ismerőseit.

Miért is pályáztunk bármire is?! Nos, most már világos, hogy kit toboroz a Yandexhez.

De láthatóan túl sok ismerőst toboroztak, és sokan hülyén aludtak:

Bassza meg, imádom az összes algoritmusodat, aludni akarok...

Ez az ember, aki Sasha Sadovsky helyére jött:

A „Korolev” a Yandex keresőmotor algoritmusa, amelyen a keresés új verziója alapul. 2017 augusztusában indult. Ez a „Palek” algoritmus logikus folytatása. A keresési statisztikákra és a felhasználói viselkedésre kiképzett neurális hálózat összehasonlítja a lekérdezés és a weboldalak jelentését és lényegét, ami lehetővé teszi, hogy jobban válaszoljon az összetett lekérdezésekre.

Működési elv

A Korolev keresési algoritmus a korábban létrehozott Palekh-től eltérően nemcsak a címet, hanem az egész oldalt elemzi. A jelentés meghatározása az indexeléssel egyidejűleg történik, ami jelentősen növeli a feldolgozott oldalak sebességét és számát.

Számos lépéssel biztosítják, hogy a felhasználó választ kapjon. Mindegyiknél sorba rendezik a dokumentumokat, és a legjobbak továbblépnek a következő szakaszba. A szint emelkedésével egyre nehezebb algoritmusokat használnak.

Az utolsó szakasz felgyorsítása és az elemzett dokumentumok mennyiségének növelése érdekében egy további indexet vezettek be, amely tartalmazza a felhasználói lekérdezésekből származó népszerű szavak és párjaik indexelési szakaszában számított hozzávetőleges relevanciáját. Ez lehetővé tette számunkra, hogy jelentősen növeljük a mélységet - kérésenként akár 200 ezer dokumentumot.

A feltett kérdés és az oldal jelentésének összehasonlítása mellett az algoritmus figyelembe veszi, hogy a felhasználók milyen egyéb lekérdezéseket használtak egy adott dokumentum megtekintéséhez, ami további szemantikai kapcsolatok kialakítását teszi lehetővé.

Az algoritmus egy neurális hálózatot használ, amely anonimizált statisztikákra van kiképezve. A hétköznapi felhasználók részt vesznek a neurális hálózat képzésében. Ha korábban csak a Yandex munkatársai és értékelői vettek részt ebben, most bárki részt vehet a rangsorolási képletet felépítő Matrixnet gépi tanulási módszer betanításában a Yandex.Toloka-beli feladatok elvégzésével.

A „Korolev” a többszavas lekérdezéseket a jelentés tisztázásával kezeli, és ezek általában információs, alacsony és mikrofrekvenciás, gyakran hangalapú kereséssel meghatározottak. A válasz olyan oldalak lehetnek, ahol a lekérdezésben használt szavak egy része teljesen hiányzik.

Közvetlenül azután, hogy a keresési eredmények jobb oldalán számos pontosító lekérdezés indult, a felhasználókat arra kérték, hogy értékeljék a kérdésre adott válasz minőségét, és jelöljék meg a sikeresebb webhelyet.

Hatás a SEO-ra

A Koroljov keresési algoritmus a legnagyobb hatással az összetett, bőbeszédű és gyakran egyedi megfogalmazású információkérésekre. Azonban észrevették, hogy azok a webhelyek, amelyeken előfordul néhány szó a lekérdezésből, gyakran magasabb pozíciókat kapnak.

A Korolev algoritmusnak eddig gyakorlatilag nincs hatása a szokásos kereskedelmi lekérdezések keresési eredményeire. Azonban az, hogy a Yandex egyre inkább a jelentés megértésére összpontosít, azt sugallja, hogy ez idő kérdése. Ezért:

• jobban oda kell figyelnünk a tartalom információtartalmára, annak értékére, a felhasználó számára hasznosságára, vízhányás nélkül;
• a „hányinger” szöveg korszaka, a kulcskifejezések pontos előfordulása a múlté;
• az LSI szövegírás elveinek alkalmazása témameghatározó szavakkal, szinonimákkal stb. ígéretesebb, mint a hagyományos kulcsszóbevitel, és valahol további forgalmat vonzhat;
• nagy figyelmet kell fordítania a szemantikai jelölésekre, hogy segítsen a Yandexnek helyesen megérteni az oldalak tartalmát;
• Fontos a viselkedési tényezők magas szintjének fenntartása (látogatási idő, nézési mélység stb.).

A Yandex „űr” premierje nemcsak az index szerkezetének megváltoztatása, hanem egyfajta emlékeztető is arra, hogy tartalmat kell létrehoznia az emberek számára, nem csak a keresési eredmények manipulálására.