Хронология алгоритмов Яндекса

Методика Яндекса по определению релевантности контента запросам пользователей претерпела многочисленные изменения со времени появления компании в 1997 году. Постоянно разрабатывались новые, усовершенствованные формулы ранжирования, но общественности эта внутренняя работа стала видна только с 2007 года. Тогда же алгоритмам стали присваиваться названия. Главные особенности каждого из них мы рассмотрим в краткой хронологии за последние десять лет.

«Версия 7» (02.07.07)

Обновлённый алгоритм с повышенным числом факторов был анонсирован только на специализированном форуме для вебмастеров.

«Версия 8» (20.12.07) и «Восьмерка SP1» (17.01.08)

Авторитетные сайты стали пользоваться преимуществом в ранжировании, появился фильтр для борьбы с накруткой ссылочных факторов.

«Магадан» (16.05.08) и «Магадан 2.0» (02.07.08)

Первые «именные» алгоритмы. Сначала увеличилось количество классификаторов веб-страниц и ссылок, модернизировалась база аббревиатур, в два раза возросло число факторов ранжирования, смягчилась фильтрация отбора документов, затем появились новые факторы для проверки уникальности контента и классификаторы коммерческих и геозапросов.

«Находка» (11.09.08)

Новый алгоритм стал учитывать стоп-слова в запросах. Также расширились словари Яндекса вследствие автообработки «оболочки» текста, модернизировалось машинное обучение.

«Арзамас»/«Анадырь» (10.04.09)

Самым важным нововведением стала зависимость характера выдачи от региона местонахождения пользователя, задавшего поисковый запрос. Также произошло снятие омонимии, улучшилась обработка многословных запросов. Впоследствии алгоритм получил несколько органических продолжений:

• «Арзамас 1.1» (24.06.09) — доработана формула для ряда регионов России;
• «Арзамас 1.2» (20.08.09) — стала учитываться геозависимость запросов;
• «Арзамас+16» (31.08.09) — дополнение 16-ю регионами для геозависимых запросов;
• «Арзамас 1.5» (23.09.09) — улучшенная общая формула для геонезависимых запросов и региональных запросов, где не применяется локализованный рейтинг;
• «Арзамас 1.5 SP1» (28.09.09) — заработала дополненная формула регионального поиска.A

«Снежинск» (17.11.09)

Алгоритм был поставлен на платформу самообучающейся системы MatrixNet. Было добавлено несколько тысяч новых параметров ранжирования, проработана локальная выдача для девятнадцати российских регионов.

«Конаково» (22.12.09) и «Конаково 1.1» (10.03.10)

На 1250 российских городов расширилась база регионального ранжирования, затем обновилась формула для геонезависимых запросов. В выдаче хорошо поднялись некоммерческие информационные ресурсы.

«Обнинск» (13.09.10)

Алгоритм с перенастроенной формулой, повышенной производительностью, улучшенной обработкой геонезависимых запросов, ограниченным влиянием на рейтинг искусственных ссылок.

«Краснодар» (15.12.10)

В основу алгоритма была заложена поисковая технология «Спектр», которая помогла более чётко распознавать различные значения слов в запросах пользователей и разнообразить выдачу. Также улучшилась локализация геозависимых запросов.

«Рейкьявик» (17.08.11)

Алгоритм стал учитывать языковые предпочтения пользователей, выдавать два варианта ответов – с исправленной опечаткой в запросе и неизменный, и заложил основы персонализированной выдачи.

«Калининград» (12.12.12)

Произошла глобальная персонализация выдачи: возникли поисковые подсказки, избранные сайты стали выдаваться как наиболее релевантные. В продвижении сайтов стали комплексно учитываться множество факторов: качество контента и ссылочного профиля, юзабилити сайта, социальные сигналы и других.

«Дублин» (30.05.13)

Продолжалась и совершенствовалась персонализация поиска. Система стала подстраиваться под интересы пользователя прямо в процессе текущей поисковой сессии.

«Без ссылок» (12.03.14)

Было отменено несколько ссылочных факторов ранжирования по ряду коммерческих запросов в Москве (в сфере недвижимости, туризма, электроники и бытовой техники).

«Острова» (05.06.14)

Произошло обновление дизайна поисковой выдачи с помощью интерактивных ответов прямо на странице с результатами поиска. Позже этот эксперимент признали неудачным и свернули.

«Объектный ответ» (01.04.15)

Изменился внешний вид страницы с результатами поиска. Справа от результатов Яндекс стал показывать карточку запрашиваемого объекта с основной информацией, а также классифицировал в базу множество объектов поиска.

«Минусинск» (15.05.15)

Алгоритм понизил в рейтинге сайты с избытком искусственных ссылок в ссылочном профиле. В работах по продвижению Яндекс рекомендовал уделить внимание качеству контента и проработанности дизайна сайта.

«Многорукие бандиты Яндекса» (14.09.15 ± 3 месяца)

«Бандиты» рандомизировали поисковую выдачу, добавив в неё «молодые» ресурсы. Рандомизация проводилась для выявления дополнительных поведенческих особенностей.

«Владивосток» (02.02.16)

Алгоритм стал учитывать адаптированность сайта к мобильным устройствам. Более высокий рейтинг стали получать ресурсы, наиболее приспособленные для мобильного просмотра.

«Палех» (02.11.16)

С помощью нейронных сетей поиск стал производиться не формально по словам, а по смыслу запроса и Title, т.е. заголовку страницы. Целью этого алгоритма стал качественный поиск по редким запросам (например, заданный в естественном разговорном формате).

«Баден-Баден» (23.03.17)

Алгоритм с рядом дополнительных факторов, отвечающих за определение переоптимизированного контента и понижающий его ранжирование в выдаче.

«Королёв» (22.08.17)

Логическое продолжение «Палеха». С помощью технологии искусственного интеллекта алгоритм научился сопоставлять интенты на сайте и смысл запроса. В отличие от своего предшественника, «Королёв» анализировал не только Title, но и весь контент страницы.

«Андромеда» (19.11.18)

Новейший алгоритм с рядом нововведений, большая часть которых относится к отображению на странице выдачи различных колдунщиков и Яндекс-сервисов. Улучшены функции «быстрых ответов», появились метки на страницах («Популярный сайт», «Выбор пользователей» и т.п.). В основе «Андромеды» — новая метрика качества поиска Proxima. Она нацелена на максимально быстрый поиск релевантного ответа прямо в поисковой выдаче и учитывает множество аспектов: вероятность решения поставленной пользователем задачи на конкретной странице; лояльность пользователей; баланс релевантного и рекламного контента; индекс попарного сравнения сайта с аналогами. Proxima быстро обучается на основе разнообразных запросов, и качество ранжирования также растёт.

«Вега» (17.12.19)

Обновление нацелено на повышение скорости и улучшение качества поисковой выдачи. «Вега» учится искать ответы на запросы в заранее сформированных смысловых кластерах, использует технологию пререндеринга для мгновенной выдачи результатов, применяет гиперлокальность для поиска ближайших релевантных объектов с точностью до определённого дома. Основным показателем качества ранжируемой страницы становится оценка асессора — эксперта в определённой профессиональной сфере.