Поисковые алгоритмы Яндекса - ранжирование в поиске
Развитие алгоритмов Яндекса: путь от "Магадана" до "Веги"
Яндекс регулярно совершенствует свои алгоритмы ранжирования, повышая качество поиска. Давайте рассмотрим ключевые обновления от 2008 года до настоящего времени.
Магадан (16 мая 2008) – первое крупное обновление, улучшившее региональную выдачу.
Находка (9 июля 2008) – учет пользовательских предпочтений для персонализации поиска.
Арзамас (10 апреля 2009) – акцент на релевантности контента.
Снежинск (17 ноября 2009) – повышение качества текстов и содержания страниц.
Конаково (22 декабря 2009) – улучшение локальной выдачи.
Обнинск (сентябрь 2010) – борьба с дорвеями и некачественными сайтами.
Краснодар (декабрь 2010) – повышение релевантности результатов поиска.
Рейкьявик (август 2011) – учет языковых особенностей запроса.
Калининград (декабрь 2012) – приоритет актуального контента.
Дублин (май 2013) – персонализация локального поиска.
Без ссылок (март 2014) – отказ от ссылочных факторов в ранжировании.
Острова (июль 2013) – интерактивность в выдаче.
Объективный ответ (апрель 2015) – точные ответы на запросы прямо в поиске.
Минусинск (май 2015) – санкции за злоупотребление ссылочными факторами.
Многорукий бандит (сентябрь 2015) – машинное обучение в поиске.
Владивосток (февраль 2016) – оптимизация мобильных версий сайтов.
Палех (ноябрь 2016) – применение нейросетей для анализа страниц.
Баден-Баден (март 2017) – борьба с переоптимизированными текстами.
Королёв (август 2017) – развитие нейросетей в поиске.
Андромеда (ноябрь 2018) – оптимизация под голосовые запросы.
Вега – значительное обновление с элементами машинного обучения, интеграцией Яндекс.Кью и ускоренной загрузкой результатов.
Совершенствование поиска
Яндекс постоянно улучшает алгоритмы, учитывая актуальность контента, пользовательские предпочтения и асессорские оценки. Технология предварительной загрузки снижает время ожидания, а интеграция с Яндекс.Кью добавляет экспертные мнения. Гиперлокальный поиск помогает находить информацию с учетом геолокации, а обратная связь пользователей способствует развитию системы.
