Недавно Яндекс заявил о внедрении нейросетевой архитектуры Yet Another Transformer with Improvements для ранжирования результатов поисковой выдачи. Благодаря технологии поиск Яндекса научился лучше оценивать смысловую связь между запросами пользователей и содержанием документов. Система анализирует разные блоки текста на странице сайта. Задача заключается в анализе соответствия смысла запроса и смысла текста на странице.
Алгоритм способен:
— Анализировать как короткое содержание, так очень длинные тексты;
— Определять самые значимые фрагменты текста на странице сайта;
— Учитывать порядок слов, и учитывать контекст. Важно, например, при поиске билетов.
Что рекомендуется делать оптимизаторам?
— Заняться повышением качества текстов. Учитывать похожие поисковые запросы и стримы;
— Поделить страницу на секции, так чтобы у модели или у сегментатора было больше очевидных структурных признаков, которые можно использовать при анализе.
Технология похожа на гугловский BERT. Как и «Палех» с «Королевым», но те повлияли на поиск меньше, чем YATI.
Если выключить все тысячи факторов ранжирования, но оставить новую модель YATI, то качество ранжирования по основной офлайн-метрике упадёт лишь на 4-5%. По заявлению Яндекса.
Источник: http://trenoga.site/all/kak-podgotovit-sayt-k-yati/
(Спонсор) Продвижение сайтов http://ssylki.info/?who=kovrov.kurkinpavel.ru