А Вы знаете что такое трансформаторы? Что такое алгоритмы яндекса "Яти"? Как новые алгоритмы влияют на оптимизацию? Как структурировать длинный текст?!
И Так... Начнем...
Google-не единственная поисковая система, добивающаяся больших успехов в области машинного обучения. Посмотрите, как Яндекс имеет расширенный поиск с помощью YATI. Когда речь заходит о машинном обучении и SEO, ряд достижений за последнее десятилетие дал Google много рекламы и похвалы таким проектам, как RankBrain, BERTи SMITH.
С учетом сказанного, Google-не единственная поисковая система, добивающаяся больших успехов в продвижении машинного обучения (ML). За тот же период времени, что и Google, Яндекс выпустил аналогичные проекты в свои процессы ранжирования, такие как MatrixNet, Palekh, его вторая (более усовершенствованная) итерация Korolyov и совсем недавно YATI.
#яндекс #яндекс директ #яндекс толока #яндекс дзен для авторов
Поскольку собиранмся использовать слово "трансформатор" довольно часто, важно иметь базовое представление о том, что такое трансформатор и как такие модели, как Берт и Смит, связаны с Яти. Давайте начнем оттуда.
Что Такое Трансформаторы?
Проще говоря, трансформатор-это модель глубокого обучения, используемая в рекуррентных нейронных сетях (РНН) для обработки задач, связанных с последовательными данными и естественным языком. Трансформаторы облегчают то, что известно как распараллеливание.
Это означает, что входные данные не нужно обрабатывать по порядку, что позволяет обрабатывать и облегчать гораздо более крупные и масштабные наборы данных. Исходя из этого, были одарены в SEO с предварительно подготовленными системами, такими как BERT, GPTи SMITH.
Что такое YATI (Яндекс)?
С 2017 года новых ML-технологий от Яндекса практически не было. Однако в конце 2020 года Яндекс запустил новый алгоритм ранжирования, основанный на преобразовании нейронных сетей, под названием YATI: Yet Another Transformer with Improvements.
#разработка #разработка сайта #разработка веб-сайтов
Возможно, это не поэтично, но YATI был провозглашен самым значительным и впечатляющим изменением, которое Яндекс внес в свои алгоритмы ранжирования поиска с момента введения MatrixNet в 2009 году. Как и во всех новых достижениях поисковых систем, машинное обучение не заменяет переменные и параметры, с которыми мы работали раньше, но делает их лучше.
Как и Google, Яндекс полагался на ряд алгоритмов для улучшения результатов поиска пользователей.
Как YATI повлияет на оптимизацию Яндекса
Основываясь на информации Яндекса и заявлениях о раскрытии YATI на 2020, новый компонент машинного обучения алгоритма будет составлять более 50% окончательного взвешивания.
Это означает, что благодаря лучшему пониманию веб-документов и текстов внесение небольших изменений в страницы, таких как изменение тегов заголовков, добавление большего количества ключевых слов и даже точное соответствие доменов, больше не будет столь же эффективным (в зависимости от конкуренции и ниши).
Как уже упоминалось ранее, это не означает, что наличие сильных технических, внутренних и внешних страниц теперь больше не требуется. Это просто усложняет игру системы в будущем.
Можете ли вы оптимизировать для YATI?
Поскольку YATI-это эволюция алгоритмов Яндекса, а не революция, по большей части остаются общие принципы оптимизации Яндекса. Во всяком случае, наилучшая практика только укрепилась.
Заполнить Пробелы В Теме Контента
Переходя от ключевых слов к темам, вы должны убедиться, что ваш контент так же богат ими, как и ваши конкуренты. Например, если вы пытаетесь привлечь пользователей, желающих купить протеиновые порошки и заменители еды, но не говорите об их ингредиентах, включая разбивку по питательным веществам, или не предоставляете информацию о том, как они производятся, а ваши конкуренты-да, вы лишний в наборе данных.
Лучше Структурируйте Длинный Текст
Разбиение фрагментов текста на подзаголовки может помочь пользователям бегло просмотреть и найти релевантные части текста, которые они хотят прочитать, а также добавить структуру для поисковых систем.
Основываясь на документации вокруг YATI, в российском поисковом сообществе широко распространено мнение, что разбиение текста размером от 250 до 300 слов с помощью подзаголовка может принести пользу.
