MatrixNet: что такое и для чего нужно?

Категория: SEO

– Автор: Игорь (Администратор)

В рамках данной заметки, я расскажу вам что такое MatrixNet и для чего это нужно. Начну с определения.

MatrixNet - это алгоритм машинного обучения поисковой системы Яндекс (нейронная сеть плюс ряд иных технологий), с помощью которого строятся формулы ранжирования. Впервые этот алгоритм стал использоваться в 2009 году и был настолько полезен, что применяется до сих пор. Поэтому тем людям, которые хотят заниматься сео оптимизацией стоит знать хотя бы о его существовании и базовых механизмах.

Примечание: Искусственный интеллект начали применять еще в 2000-х, но известность и популярность приобрел MatrixNet за его исключительные свойства.

Зачем нужен MatrixNet Яндексу? Раньше сайтов было мало и поэтому, в большинстве своем, критерии сводились к ключам в тексте и ссылочной массе. Простыми словами, если в тексте, абстрактно, употребить 20 раз ключ и на страницу ссылается 100500 сайтов, то эта страница будет в ТОПе серпа.

Когда же сайтов стало больше, то начали появляться дополнительные параметры. Многие алгоритмы справлялись с такой нагрузкой. Но, в один момент стало понятно, что последовательных алгоритмов уже недостаточно. И тому несколько причин:

1. Слишком много сайтов.

2. Контент настолько широко описан, что количество параметров в формулах должно быть достаточно большим. Как пишет Яндекс "с десятками тысяч коэффициентов".

3. Для разных групп запросов и даже отдельных ключей могут требоваться свои уникальные формулы ранжирования.

4. Требуется некая "живая активность" самого алгоритма, чтобы он мог "самостоятельно обучаться". Например, если поменялась динамика в поведенческих факторах для групп запросов, то необходимо, чтобы алгоритм самостоятельно учел эти корректировки в формуле.

Примечание: Насколько реалистичен данный пример сложно сказать, так как исходников MatrixNet нет в общем доступе. Тем не менее, пример демонстрирует общую суть.

5. Алгоритм должен уметь строить "догадки" и применять нечеткие критерии (искусственный интеллект).

Суть в следующем. Представьте, что у вас 1 млн страниц на тему "как котики живут в дикой природе". Каждый сайт подразумевает "относительно" уникальный дизайн, собственный подход к структуре сайта (навигация и т.п.), метод подачи контента, дополнительные функции и так далее. Это означает, что "лапками" создать формулу ранжирования - это "мишен импоссибле".

В таком случае, делают иначе. Случайным или иным методом из этого миллиона страниц выбираются те, которые считаются наиболее релевантными и качественными. Они передаются для обучения MatrixNet, которая затем выявляет связи (кстати, это даже может быть размер картинок) и формирует формулу ранжирования, используемую в последующем при оценке остальных сайтов.

6. Так же со временем появляются некие более сложные подходы. Например, персонализированный поиск. В упрощенном виде: смотрели в течение месяца компы, при запросе о котятах отображаются около компьютерные сайты, смотрели в течение месяца кулинарные рецепты, при том же запросе отображаются сайты с кулинарной тематикой.

Подытоживая вышесказанное, MatrixNet позволил сделать выдачу более релевантной и качественной (плюс постоянно самостоятельно этим занимается), а задачу сео продвижения более сложной, так как "формул гарантированного топа" (кроме суперочевидных в стиле "с каждого сайта по ссылке") практически нет (а если существуют, то их периодически приходится корректировать методом "тыка" и экспериментов).

Понравилась заметка? Тогда время подписываться в социальных сетях и делать репосты!