Больше факторов – лучше поиск: интервью с Александром Садовским, "Яндекс"
Мы пришли в «Яндекс» и попросили Александра Садовского рассказать нам все. И он рассказал: и про позиции, и про деньги, и про тайны «сниппетов».
Александр Садовский, руководитель отдела веб-поис ка «Яндекса», рассказал «Практике интернет-маркетинга» о том, что такое «Матрикснет» и как изменились алгоритмы ранжирования после запуска этой технологии, об учете ссылок и защите контента, об улучшении качества сайта и о настройке его отображения в поисковых результатах.
В 2009 году «Яндекс» объявил о запуске «Матрикснет». Что это такое и чем грозит для сайтов, которые индексирует и ранжирует ваша поисковая система?
«Матрикснет» – технология машинного обучения, придуманная в «Яндексе». С ее помощью качественные сайты стали получать еще больше трафика, а сомнительные – еще меньше. «Матрикснет» позволяет найти оптимальную формулу ранжирования, которая дает качественный ответ по наибольшему числу запросов.
Многие эксперты считают, что благодаря «Матрикснет» «Яндекс» научился показывать в выдаче пользователю качественные сайты, а не те, на которые купили много ссылок. Так ли это? Как алгоритм понимает, какие сайты качественные?
Релевантность страниц запросу вычисляется на основе факторов ранжирования, описывающих запрос, страницу, сайт в целом и т.д. Сотни факторов, придуманных нашими разработчиками, позволяют учесть в формуле ранжирования огромное разнообразие поисков. Ведь «Яндекс» дает ответ на более чем 100 миллионов запросов в сутки. Пользователи ищут музыку и товары, энциклопедическую информацию и карты, сайты организаций и фотографии, и многое другое.
В свою очередь, каждый класс запросов подразумевает разные потребности – например, тот, кто ищет музыку, может хотеть найти трек для прослушивания или трек для скачивания, найти текст песни, перевод текста, аккорды для гитары и т.д. Чтобы описать все это разнообразие запросов и учесть ожидания пользователя, требуется большая формула, где колоссальное количество комбинаций факторов позволяет максимизировать релевантность на всем спектре запросов. «Матрикснет» – огромный шаг вперед, получить такое качество поиска при настройке формулы ранжирования вручную было бы невозможно.
Определять сайты, занимающиеся накрутками, мы умели и до «Матрикснета». Но новая технология позволила нам улучшить точность алгоритма. Мы применили ее не только в ранжировании и антиспаме, мы стараемся внедрить ее всюду – от алгоритма обхода сайтов роботом до блока добавления виджетов на главной странице «Яндекса».
Оптимизаторы последнее время много говорят про «поведенческие факторы» – якобы, «Яндекс» смотрит, как много людей переходят на сайт с поиска, сколько времени они его просматривают, и использует эти данные для определения качества сайта. Правд а ли это? Откуда «Яндекс» берет такую информацию? Какие еще есть «поведенческие факторы»?
Мы стремимся использовать для улучшения качества поиска всю доступную нам информацию. Если анализ поведения пользователя позволяет отделить релевантные страницы от нерелевантных, мы его используем. Даже если цвет логотипа будет предсказывать релевантность сайта, мы будем его использовать.
Надо понимать, что поведенческие данные – это не замена ссылкам и не единственный вид факторов. Чем лучше фактор разделяет качественное и некачественное, тем больше его вес. Среди самых мощных факторов есть текстовый, основанный на контенте страницы, и он целиком подвластен веб-мастеру.
Недавно «Яндекс» позволил владельцам сайтов организаций указывать в сниппетах информацию об услугах организации, ценах, графике работы и так далее. Расс кажите об этом поподробнее. Какой процент владельцев бизнес-сайтов уже воспользовался этими возможностями?
Летом мы запустили программу по получению и использованию структурированных данных от веб-мастеров. У веб-мастера теперь есть возможность рассказать «Яндексу» о товарах и объектах, упомянутых на сайте.
Например, в случае интернет-магазинов вебмастер может сообщить ассортимент товаров, их цены, условия доставки и пр. Эти данные дают нам возможность видеть за текстами сайта смысл, различать описанные в тексте объекты реального мира, не применяя трудоемких технологий извлечения данных. Как следствие, мы можем лучше аннотировать ответ пользователю. Например, для сайта гостиницы можем дополнительно указать ее класс, «звездность», количество номеров и предлагаемые услуги.
В уже запущенные программы пришло, в зависимости от тематики, от 1% до 10% сайтов. Однако надо понимать, что данные от партнеров мы можем получать разными способами, в том числе и через специализированные сервисы, например, через «Яндекс.Маркет». Если рассматривать интернет-магазины, то уже 40% из них пользуются новыми возможностями.
Подробнее про программу можно узнать тут: content.webmaster.yandex.ru.
Не перестанут ли посетители переходить с поиска на сайт, если вся информация будет уже в сниппете?
Не перестанут. Во-первых, дать исчерпывающий ответ в сниппете можно только для небольшой части запросов. В сниппете сложно продать товар, отобразить научную статью и т.д.
Во-вторых, пользователи хотят понимать, в каком контексте упомянут данный ответ, что это за сайт, насколько ему можно доверять, и для этого переходят на сайт, даже когда ответ есть в сниппете.
Кроме того, такая информация в сниппете, как цена и регионы доставки, увеличивает для коммерческих сайтов конверсию посетителей в покупателей. То есть при неизменном трафике у сайта, указавшего сведения для отображения в выдаче, может вырасти число покупателей, что мы иногда и наблюдаем. Но чаще растет и трафик, так как из сниппета посетителю становится понятно, что можно увидеть за ссылкой на сайт.
(полную версию статьи вы можете прочитать в 11 номере журнала "Практика интернет-маркетинга")