что такое, за что отвечает технология Матрикснет

SEO WikiGoogleАлгоритмы ранжированияАнализ эффективностиВеб разработкаВнутренняя оптимизацияВредоносные технологииЗапросыИндексация сайтаИнтернет рекламаКонтекстная рекламаМета-тегиПоисковые системыПоисковые фильтрыПродвижение сайтовРанжированиеСервисыСоциальные сетиСпециалистыСсылочная оптимизацияСтруктура сайтаТекстовая оптимизацияТехническая оптимизацияЧерное SEOЯндекс

Оглавление

1. Особенности

MatrixNet — алгоритм машинного обучения, с помощью которого Яндекс строит свою формулу ранжирования запросов.

Другие поисковые системы используют иные алгоритмы.

Поскольку в Интернете миллионы страниц сайтов, поисковые роботы обращаются не к этим страницам, а к специально созданной базе данных, или индексу. Обнаруженные в этой базе страницы показываются пользователю, когда тот вводит запрос.

В индексе постоянно добавляются новые и удаляются ненужные страницы, поэтому поисковики обновляют индекс, или производят апдейты, незаметные для пользователей. Но поисковая машина должна знать, по каким правилам обновляется индекс. Раньше за помещение релевантной страницы в индекс отвечал только асессор поисковой системы. Но из-за активного сайтостроения асессорам просто не хватает времени, чтобы проверить все найденные роботом страницы. Тогда, с появлением алгоритма обучения Matrixnet, часть функций асессоров была возложена на его плечи.

Matrixnet появился в 2009г. с внедрением нового алгоритма «Снежинск» с целью увеличить количество критериев ранжирования и улучшить поиск, в результате чего малозначимые поисковые критерии потеряли свою важность. Также благодаря этому алгоритму удалось настроить ранжирование сайта под определенные запросы, не испортив поиск по другим запросам. В формуле Matrixnet могут находиться тысячи значений, а ее точность позволяет отсеивать все несоответствующие страницы.

Количество просмотренных страниц постоянно растет, но благодаря алгоритму Matrixnet выдача Яндекса теперь более релевантная.

• Яндекс
• Поисковые системы
• Алгоритмы ранжирования

Rookee — простой способ поднять сайт в ТОП поисковых систем

Начать продвижение

Базовая техническая оптимизация

12 090 ₽

Написание метатегов

от 2790 ₽

Наполнение сайта

Популярно

от 13 390 ₽/месяц

Настройка ссылочной стратегии

Популярно

1290 ₽

Настройка целей в Яндекс. Метрике

3590 ₽

Общий технический аудит

Популярно

2890 ₽

Оптимизация коммерческих факторов

4090 ₽

Оптимизация сайта под мобильные устройства

7990 ₽

Подбор запросов для продвижения

Популярно

от 2790 ₽

Присвоение региона продвижения

1290 ₽

Техническое задание на тексты

Популярно

от 1290 ₽

Увеличение кликабельности сайта в выдаче

3690 ₽

Установка Яндекс. Метрики

1490 ₽

SEO Wiki

Подписывайтесь на «Новости SEO рынка»

Нажимая кнопку, вы подтверждаете свое согласие на
обработку персональных данных.

Перейти в блог

Алгоритм Matrixnet Yandex | SEO продвижение сайта в Санкт-Петербурге

Matrixnet — это разработанный «Яндексом» алгоритм, с помощью которого выполняется машинное обучение поисковых систем. Его внедрение позволило поисковым машинам этой системы принимать во внимание в процессе поиска гораздо больше критериев ранжирования, чем раньше. Остальные поисковики используют для аналогичных целей собственные алгоритмы.

Машинное обучение поисковых систем Matrixnet

Оглавление статьи

• 1 Машинное обучение поисковых систем Matrixnet
  • 1.1 Как проводится обучение поисковых машин Matrixnet Yandex
  • 1. 2 Описание алгоритма Matrixnet  от поисковика Yandex
• 2 Вместо заключения
  • 2.1 SEO продвижение сайта по России:

У многих рядовых интернет-пользователей может создаться устойчивое впечатление, что всякий раз при отправке запроса в поисковую систему, робот сканирует абсолютно все страницы в Сети, в которых содержатся слова запроса.

На самом деле интернет-поиск работает по-другому, поскольку при использовании упомянутого выше алгоритма продолжительность каждой операции поиска составляла бы десятки минут вместо нескольких секунд в реальности.

Количество всех веб-страниц в мире исчисляется миллионами и миллиардами. На их обзор может уйти очень много времени. По этой причине поисковый робот, получив запрос, обращается к заранее созданной специальной базе данных, которая называется «поисковым индексом».

Здесь хранится информация о страницах, наиболее соответствующих, или, как выражаются специалисты поисковой среды, релевантных конкретным поисковым запросам. Именно эти страницы, найденные в поисковом индексе, предлагаются пользователю.

Поисковый индекс не является чем-то неизменным, а постоянно подвергается незаметным для пользователей обновлениям, которые в поисковой среде зовутся «апдейтами» (название произошло от английского слова “update”). Таким образом, результаты поиска формируются всегда на основе самого актуального индекса.

Как проводится обучение поисковых машин Matrixnet Yandex

Одно из обязательных условий формирования наиболее релевантного индекса – это обучение поисковой машины. Оно необходимо для того, чтобы поиск становился более качественным.

Алгоритм обучения у «Яндекса» до внедрения алгоритма MatrixNet выглядел примерно, таким образом: в ходе процедуры обновления поиск соответствующих конкретным запросам страниц производится роботом. А затем они проверяются на релевантность с точки зрения человека специальным лицом – асессором.

Если страницы окажутся достаточно релевантными, то они заносятся в поисковый индекс. Присваиваемый в ходе проверки странице ранг соответствия прямо пропорционален самой релевантности.

Когда возможность создания сайтов появилась и у обычных пользователей интернета, количество страниц на просторах сети интернет стало настолько большим, что уже существующих асессоров стало не хватать для объективной оценки релевантности ресурсов, отысканных роботом.

Было принято решение о том, чтобы научить компьютер частично учитывать критерии ранжирования в динамике, возложив на него обязанности поисковых асессоров. Именно так появился обновленный алгоритм обучения поисковых машин — «Алгоритм Matrixnet Yandex».

Описание алгоритма Matrixnet  от поисковика Yandex

Первые сообщения об алгоритме MatrixNet появились вместе с введением нового алгоритма поиска в «Яндексе» — «Снежинск». Разработчики алгоритма Матрикснет стремились к увеличению числа используемых факторов ранжирования, чтобы, таким образом, сделать качество поиска в интернете более высоким.

Например, расчёты по специальным математическим формулам помогли сократить ошибочно оценённые важности различных факторов.

Таким образом, обученная по алгоритму MatrixNet поисковая машина стала придавать больший вес критериям ранжирования, которые ранее не были существенными, и прекратила выдавать желаемое за действительное.

Ещё одна ключевая особенность алгоритма MatrixNet — это возможность точной подстройки методов ранжирования сайтов под различные категории поисковых запросов. Качество поиска по запросам, которые не вошли в упомянутые выше категории, при этом не ухудшается.

Формула ранжирования, специально создаваемая алгоритмом MatrixNet для обучения поисковых машин, включает в себя более 10000 коэффициентов.

Благодаря возможности тонкого регулирования процесса ранжирования, поисковые машины «Яндекса» способны теперь исключать из проверки те страницы, которые хоть и содержат ключевые слова по какой-либо теме, но не имеют в целом отношения к ней. Это становится причиной возрастания точности поиска.

Внедрение «Яндексом» нового алгоритма машинного обучения под названием “MatrixNet” сделало выдачу этой поисковой системы ещё более релевантной, хоть и число страниц, анализируемых поисковым роботом, увеличилось в несколько тысяч раз.

Если хотя бы немного разбираться в принципах ранжирования и понимать как «думают» поисковые системы, то можно вывести в ТОП 10 Яндекса практически любой сайт. Ну а попадание в первые места поисковика Yandex даст новый виток Вашему бизнесу!

Вместо заключения

Хотите выйти в ТОП10 Яндекс и долго там оставаться? Продвигайте свои сайты и интернет-магазины исключительно белыми SEO методами! Не умеете? Могу научить! Тем, кто хочет разобраться во всех премудростях SEO, предлагаю посетить мои курсы по SEO обучению, которые я провожу индивидуально, в режиме онлайн по скайпу.

Записаться на SEO обучение

Для тех, у кого нет времени проходить обучение и самостоятельно заниматься продвижением своих интернет-магазинов, предлагаю и в этом вопросе помощь. Я могу взять ваш сайт на SEO продвижение и за несколько месяцев вывести его в ТОП10 Яндекс. Для того чтобы убедиться в моей экспертности, предлагаю ознакомиться с моими последними SEO кейсами и только после этого заказать у меня SEO продвижение. Ниже на видео один из примеров успешного продвижения строительного сайта в Санкт-Петербурге.

Заказать SEO продвижение сайта

SEO продвижение сайта по России:

Новый уровень качества поиска

Качество поиска

Задача поисковой системы, прежде всего, давать ответы на запросы пользователей. В ответ на каждый запрос поисковая система возвращает ссылки на веб-страницы, которые она находит в своем индексе — базе данных веб-страниц, известных этой конкретной поисковой системе. Таким образом, ответ на запрос пользователя приходит в виде результатов поиска — списка гиперссылок на веб-страницы, содержание которых соответствует этому запросу.

Вот как это работает:

В наши дни трудно найти поисковый запрос, который вернул бы менее дюжины результатов. Большинство поисковых запросов будут получать ссылки на миллионы веб-страниц. Количество ответов, потенциально соответствующих любому заданному поисковому запросу, растет все быстрее вместе с быстрым развитием Интернета. Не имеет особого смысла предоставлять пользователю все существующие потенциально совпадающие страницы — человеку придется просмотреть десятки ресурсов, прежде чем появится что-то полезное. Вместо этого поисковая система ранжирует результаты поиска, помещая наиболее релевантные из них на первое место.

Глядя на эти результаты поиска, пользователь может чувствовать себя вполне удовлетворенным, не совсем удовлетворенным или совсем не удовлетворенным. Это субъективное ощущение получения (или не получения) того, что искали, описывает качество поиска с точки зрения пользователя — полезна ли эта информация для меня? Хитрость заключается в том, чтобы описать и измерить все эти субъективные отношения и принять во внимание всех. Качество поиска зависит от того, насколько хорошо ранжированы результаты поиска . Ранжирование означает сортировку результатов поиска таким образом, чтобы они соответствовали ожиданиям пользователя.

Машинное обучение

Невозможно построить идеальный алгоритм, который выдавал бы наилучший результат для каждого возможного запроса. Ежедневно поисковая система Яндекса обрабатывает почти 200 000 000 запросов. Почти половина этих запросов уникальны. Чтобы успешно справиться с этим грузом вопросов, поисковая система должна уметь принимать решения на основе предыдущего опыта, то есть учиться.

Машинное обучение необходимо не только в поисковых технологиях. Распознавание речи или текста, например, также невозможно без обучения машины. Термин «машинное обучение», придуманный в 50-х годах, в основном означает усилия, направленные на то, чтобы заставить компьютер выполнять задачи, естественные для человеческого поведения, но трудно разбиваемые на алгоритмические паттерны, «понимаемые» машинами. Обучающаяся машина — это машина, способная принимать собственные решения на основе входных алгоритмов, эмпирических данных и опыта.

Принятие решений, однако, является человеческим качеством, которым машина не может овладеть. Однако он может научиться создавать и применять правило, которое поможет решить , является ли конкретная веб-страница хорошим ответом на вопрос пользователя или нет.

Это правило основано на свойствах веб-страниц и запросах пользователей. Некоторые из этих свойств, такие как количество ссылок, ведущих на определенную страницу, являются статическими — описывающими веб-страницу, в то время как другие, например, есть ли на веб-странице слова, соответствующие поисковому запросу, сколько и где на странице, являются динамический — описывает как веб-страницу, так и поисковый запрос. Есть также свойства, специфичные только для поисковых запросов, например геолокация. Для поисковой системы это означает, что, чтобы дать хороший ответ на вопрос пользователя, она должна учитывать, откуда пришел этот вопрос.

Эти поддающиеся количественной оценке свойства веб-страниц и поисковых запросов называются факторами ранжирования . Эти факторы играют ключевую роль в выполнении точного поиска и принятии решения о том, какие результаты являются наиболее релевантными. Чтобы поисковая система выдавала релевантные результаты по запросу пользователя, она должна учитывать множество таких факторов.

;
Три типа факторов ранжирования:

Чтобы соответствовать ожиданиям пользователей, поисковой системе требуются образцы пользовательских запросов и соответствующие результаты, которые пользователи уже считают удовлетворительными. Оценщики — люди, которые решают, предлагает ли конкретная веб-страница «хороший» ответ на определенный поисковый запрос, — предоставляют свои оценки. Ряд поисковых ответов вместе с соответствующими запросами составляют обучающую выборку для поисковой системы, которая «научится находить» определенные зависимости между этими веб-страницами и их свойствами. Чтобы правдиво представить шаблоны поиска реальных пользователей, обучающая выборка должна включать в себя все виды поисковых запросов в той пропорции, в которой они встречаются в реальной жизни.

После того, как поисковая система нашла зависимости между веб-страницами в обучающей выборке и их свойствами, она может выбрать наилучшую формулу ранжирования для результатов поиска, которые она может предоставить по запросу конкретного пользователя, и вернуть наиболее релевантные из них поверх всех остальные.

Подумайте об обучении машины собирать самые вкусные яблоки. Сначала оценщики откусывают от каждого яблока в «дегустационном ящике» и кладут все вкусные яблоки справа, а все кислые — слева. В этом ящике находятся яблоки всех сортов в той же пропорции, в какой они, вероятно, будут расти в саду. Машина не может попробовать яблоки на вкус, но может анализировать их свойства, такие как размер, цвет, содержание сахара, твердость, наличие или отсутствие листа. Дегустационный ящик — это обучающий образец, который позволяет машине научиться выбирать яблоки с выигрышным сочетанием свойств: размера, цвета, сладости и твердости. Хотя ошибки неизбежны. Например, если у машины нет информации о личинках насекомых, в отобранных ею лучших яблоках может скрываться червяк. Чтобы свести к минимуму вероятность ошибки, машина должна учитывать максимальное количество свойств яблок.

MatrixNet

Машинное обучение внедряется в поисковые технологии с начала нулевых. Разные поисковые системы используют разные модели. Одна из проблем машинного обучения — переобучение . Алгоритм, который подгоняет свои данные, подобен студенту-второкурснику, который ставит себе диагноз по всем возможным симптомам, о которых он прочитал в своем руководстве. Еще не познакомившись с реальной практикой, он придумывает причины для естественных вещей, которые наблюдает.

Когда компьютер использует большое количество факторов (в нашем случае свойства веб-страниц и поисковых запросов) на относительно небольшой обучающей выборке («хорошие» результаты по оценке асессоров), он начинает находить несуществующие зависимости . Например, обучающая выборка может случайно включать две разные страницы, каждая из которых имеет одинаковую комбинацию факторов, например, обе они имеют размер 2 КБ, с фиолетовым фоном и текстом, начинающимся с «А». И по чистой случайности обе эти страницы оказались релевантными поисковому запросу [яблоко]. Компьютер может счесть это случайное сочетание факторов необходимым для того, чтобы результат поиска соответствовал поисковому запросу [яблоко]. В то же время менее важными будут считаться все веб-страницы, предлагающие действительно актуальную и полезную информацию о яблоках, но не имеющие именно этого сочетания факторов.

В 2009 году Яндекс запустил MatrixNet, новый метод машинного обучения. Ключевой особенностью этого метода является его устойчивость к переобучению, что позволяет поисковой системе Яндекса учитывать очень большое количество факторов при принятии решения о релевантности результатов поиска. Но теперь поисковой системе не нужно больше образцов результатов поиска, чтобы научиться отличать «хорошее» от «не очень хорошего». Это защищает систему от ошибок, находя несуществующие зависимости.

MatrixNet позволяет генерировать очень длинную и сложную формулу ранжирования, учитывающую множество различных факторов и их комбинаций. Альтернативные методы машинного обучения либо создают более простые формулы с использованием меньшего количества факторов, либо требуют большей обучающей выборки. MatrixNet строит формулу на основе десятков тысяч факторов, что значительно повышает релевантность результатов поиска.

Еще одной важной особенностью MatrixNet является возможность настройки формулы ранжирования для определенного класса поисковых запросов. Между прочим, настройка алгоритма ранжирования, скажем, для поиска музыки не повлияет на качество ранжирования для других типов запросов. Алгоритм ранжирования похож на сложный механизм с десятками кнопок, переключателей, рычагов и датчиков. Обычно любой поворот любого отдельного переключателя в механизме приводит к глобальным изменениям во всей машине. Однако MatrixNet позволяет настраивать определенные параметры для определенных классов запросов, не вызывая капитального ремонта всей системы.

Изменение одного параметра в разных формулах ранжирования:

Кроме того, MatrixNet может автоматически выбирать чувствительность для определенных диапазонов факторов ранжирования. Это как пытаться услышать чей-то шепот на аэродроме. Образно говоря, MatrixNet слышит и шепот, и звук приземляющихся или взлетающих самолетов.

Ранжирование

Для каждого запроса пользователя поисковая система должна оценивать свойства миллионов страниц, оценивать их релевантность и ранжировать их в соответствии с наиболее релевантными. Последовательное сканирование каждой страницы потребовало бы либо огромного количества серверов (которые могли бы обработать все эти страницы очень быстро), либо заняло бы много времени — но поисковик не может ждать. MatrixNet решает эту проблему, поскольку позволяет проверять веб-страницы по очень большому количеству факторов ранжирования без увеличения вычислительной мощности.

В ответ на каждый запрос более тысячи серверов одновременно выполняют поиск. Каждый сервер выполняет поиск в своей части индекса, чтобы получить список лучших результатов. Этот список гарантированно включает веб-страницы, наиболее релевантные данному запросу.

Следующим шагом является создание окончательного списка лучших результатов на основе всех этих списков наиболее релевантных страниц, созданных каждым сервером. Затем эти результаты ранжируются с использованием длинной и сложной формулы MatrixNet, которая позволяет учитывать множество факторов ранжирования и их комбинаций. Таким образом, наиболее релевантные веб-сайты попадают в топ результатов поиска, чтобы пользователь мог практически мгновенно получить ответ на свой вопрос.

Примерно так работает ранжирование:

Объяснение MatrixNet | Бумаги с кодом

Вам необходимо авторизоваться для редактирования.
Вы можете создать новую учетную запись, если у вас ее нет.

Или обсудите изменение в Slack.

Название метода:*

Полное название метода:*

Описание с уценкой (необязательно):

**MatrixNet** – это строительный блок, учитывающий масштаб и соотношение сторон, для обнаружения объектов, которые стремятся обрабатывать объекты разных размеров и соотношений сторон. Они имеют несколько матричных слоев, каждый слой обрабатывает объект определенного размера и соотношения сторон. Их можно рассматривать как альтернативу [FPN](https://paperswithcode.com/method/fpn). Хотя FPN способны обрабатывать объекты разных размеров, у них нет решения для объектов с разным соотношением сторон. Такие объекты, как высокая башня, жираф или нож, создают трудности проектирования для FPN: можно ли сопоставить эти объекты слоям в соответствии с их шириной или высотой? Назначение объекта слою в соответствии с его большим размером приведет к потере информации по меньшему измерению из-за агрессивного понижения дискретизации, и наоборот. MatrixNets назначает объекты разных размеров и пропорций слоям таким образом, что размеры объектов в назначенных им слоях близки к однородным. Это назначение позволяет квадратному выходному ядру [свертки] (https://paperswithcode.com/method/convolution) одинаково собирать информацию об объектах всех соотношений сторон и масштабов. MatrixNets можно применять к любой магистрали, как и FPN. Мы обозначаем это, добавляя «-X» к магистрали, то есть ResNet50-X.