Алгоритм яндекса: как менялись стратегии продвижения сайтов | Дропшиппинг

Содержание

Новый алгоритм «Яндекса», первые выводы — SEO на vc.ru

Произошло серьезное изменение в ранжировании Яндекса. Все точки над i поставлены после 10 Вебмастерской Яндекса, где Михаил Сливинский не только обозначил новые факторы ранжирования, но и показал на слайдах, когда начали накатываться обновления.

5939 просмотров

На основании статистических данных от экспертов «Скобеев и Партнеры»‎ разберемся, какие гипотезы уже подтвердились и что можно сделать, чтобы восстановить позиции, либо поднять сайт в новых условиях.

Оптимизаторское сообщество со второй половины февраля стало замечать сильные «бури»‎ в выдаче. Выглядело это так:

Источник: https://tools.pixelplus.ru/updates/yandex

Что говорят оптимизаторы, когда видят такой шторм? Многорукий бандит, аномалия, надо подождать и прочее. На самом деле, из доклада следует, что мы имеем дело со сменой алгоритма. Пусть без названия, но как еще назвать событие, когда появляются новые факторы ранжирования и на основании них существенно перестраивается выдача?

Новые факторы ранжирования

Конкретно факторы не были обозначены яндексоидами. Как всегда, напустили много тумана. Условно обозвали факторы как дополнительные аспекты качества и показали их:

Скрин из доклада на Вебмастерской Яндекса

и компоненты коммерческого качества:

Скрин из доклада на Вебмастерской Яндекса

Что вы видите? Ничего не понятно, но ооочень интересно.

Вскрываем факторы ранжирования Яндекса

Но вышел маленький прокол. Были показаны еще графики, исходя из которых видно, когда и что обновлялось.

Вот графики обновления в медицинской тематике:

Скрин из доклада на Вебмастерской Яндекса

А вот график роста трафика одной из наших медицинских клиник, которую мы существенно проработали под E-A-T Google этой осенью:

Вот результат той прорабортки в декабрьский апдейт Google того же сайта:

Рост нашего подопечного в Google

Что мы делали: стандартные решения по E-A-T – создавали и наполняли профайлы докторов, связывали с ключевыми страницами, существенно раскрывали тему на страницах с последующей проверкой у докторов клиники, добавляли доказательства доверия с массой сертификатов и прочих заслуг. Причем работали, главным образом, не с информационными, а коммерческими страницами.

Вывод: мы имеем дело с некой копией E-A-T от Яндекса. Или, другими словами, E-A-T примерно равен группе факторов «дополнительным аспектам качества» от Яндекса.

Что же с группой «компонентов коммерческого качества»? Скрин с изменениями также показали на конференции:

Здесь, в e-com, также наблюдаем существенные изменения, которые совпадают с данным графиком, но чего-то конкретного, кроме того, что более хорошо развитые сайты растут и чувствуют себя существенно лучше, пока не отметим. Заметили, к примеру, что листинги, где хорошо раскрыта доп. информация как купить, сертификации и спецификации, условия доставки – чувствуют себя лучше.

Решение для упавших сайтов:

Сделайте большой чек-лист со сравнением, что есть на страницах конкурентов.
Определите, что из этого может улучшить пользовательский опыт.
Внедрите.

Если нужно подробно рассказать, как проводить конкурентный анализ, напишите в комментариях. Если запросов по конкурентному анализу будет много и тема актуальна, сделаем отдельный материал по методологии конкурентного анализа и выявления данных для раскрытия интента.

Засилье агрегаторов заметно уменьшилось

Обратите внимание на падение доли агрегаторов в некоторых тематиках. К примеру, трубы, уголки и другие направления. Выборка по 11 тыс. запросов:

Модуль Конкуренты из Seowork

Или пример падения агрегатора в медицинской тематике:

Модуль Конкуренты из Seowork

Прежде всего проседают агрегаторы общего профиля (zoon и tiu), но, возможно, для коммерческих сайтов появляется возможность занять высокие позиции за счет лучшей экспертизы и UX.

Подведем итог

Существенные изменения в выдаче Яндекса связаны с новыми факторами.
Факторы разбиваются на две группы.
Группа дополнительные аспекты качества – это экспертиза – аналог E-A-T.
Группа компоненты коммерческого качества – похоже на бОльшее раскрытие темы и ответы на вопросы пользователей на страницах сайта.

Уверен, что эта публикация подтолкнет на более глубокое исследование других коллег и мы скоро увидим не просто корреляции, а четко установленные причинно-следственные связи.
Возможно, где-то мы ошибаемся.

Надеюсь на дискуссию в комментариях по поводу итогов из 10 Вебмастерской Яндекса. Удачи всем в нашем нервном труде! Март, как всегда, прибавляет седых волос оптимизаторам 🙂

Поисковые алгоритмы Яндекса с 2007 по 2022 год

Алгоритмы — это набор формул и факторов, по которым поисковая система определяет релевантность страниц в соответствии с введенным запросом пользователя. Говоря простым языком, это совокупность определенных параметров, которые учитывает поисковик при распределении мест в выдаче на заданный запрос пользователя.

Когда я еще не была знакома с SEO, мне было интересно, как поисковик составляет рейтинг веб-страниц, как решает, какой сайт попадет в ТОП, какому место на 10-ой, 25-ой или 100-ой странице поисковой выдачи.

Так вот, за это отвечают поисковые алгоритмы. У Яндекса начиналось все с того, что поисковик учитывал количество ключевых запросов и их расположение на странице. Достаточно было высчитать число ключей в текстах конкурентов и добавить больше у себя, и вы были бы на вершине выдачи. Но такая стратегия не устроила разработчиков поисковика, ведь результаты должны быть более объективными. С этого и началась активная работа над поисковыми алгоритмами.

Стоит отметить, что у каждого поисковика свои алгоритмы, и они отличаются друг от друга. Регулярно Яндекс, Google или другая система обновляет алгоритмы, совершенствует их, выпускает новые. Предлагаю воспроизвести хронологию поисковых алгоритмов Яндекса с самого первого. В нашем блоге вы уже могли познакомиться с Королевым, Палехом, Минусинском, Баден-Баденом и многими другими. В этой же статье я постараюсь кратко рассказать про все алгоритмы российской поисковой системы Яндекс по порядку с указанием названия, даты анонса и описанием смысла.

Но для начала сводная таблица:

Дата выпуска	Название алгоритма
2 июля 2007 года	Версия 7
декабрь 2007- январь 2008 гг	«Версия 8» и «Восьмерка SP1»
16 мая 2008 год, 2 июля 2008 года	Магадан и Магадан 2.0
11 сентября 2008 года	Находка 7
Анонс был выпущен 10 апреля 2009 года, далее в течение года было проведено 5 обновлений алгоритма	Арзамас/Анадырь 7
17 ноября 2009 года	Снежинск 7
22 декабря 2009 года	Конаково 7
10 марта 2010 года	Конаково 1.1 (он же Снежинск 1.1)
сентябрь 2010 года	Обнинск
15 декабря 2010 года	Краснодар
17 августа 2011 года	Рейкьявик
12 декабря 2012 года	Калининград
30 мая 2013 года	Дублин
12 марта 2014 года	Без ссылок
5 июня 2014 года	Острова
1 апреля 2015 года	Объектный ответ
15 мая 2015 года	Минусинск
14 сентября 2015 года	Многорукие бандиты Яндекса
2 февраля 2016 года	Владивосток
2 ноября 2016 года	Палех
23 марта 2017 года	Баден-Баден
22 августа 2017 года	Королев
19 ноября 2018 года	Андромеда
17 декабря 2019 года	Вега
сентябрь 2020	YATI
10 июня 2021	Y1
5 августа 2022	Мимикрия

Таблица 1. Хронология алгоритмов Яндекса с датами выпуска

Версия 7 (2 июля 2007 года)

До этой даты про внутреннюю работу системы Яндекс было мало что известно. Нововведения появлялись постоянно: стали учитываться ссылки, поисковик научился индексировать изображения, мета-теги, PDF и RTF документы и другие форматы, появился ТИЦ, стал учитываться региональный поиск и еще много всего.

Но началом истории алгоритмов считается Версия 7, когда 2.07.2007 г. господин Садовский на специальном форуме для Вебмастеров сделал анонс, что Яндекс представил новую формулу ранжирования. Предполагалось, что по ряду запросов релевантность станет лучше.

«Версия 8» и «Восьмерка SP1» (декабрь 2007— январь 2008 гг)

Одни из самых первых алгоритмов Яндекса, после появления которых авторитетные и трастовые ресурсы получили огромное преимущество в ранжировании. Также был внедрен фильтр «Прогонов», который боролся с накруткой ссылочных факторов.

Далее Яндекс стал внедрять новые алгоритмы с периодичностью 1-2 раза в год, что интересно, названия алгоритмам присваивались по принципу игры в города. Каждому новому алгоритму разработчики давали имя города первая буква, которого была последней в названии предшествующего. Самым первым стал Магадан.

Магадан и Магадан 2.0 (16 мая 2008 год, 2 июля 2008 года)

Этот алгоритм имел особую значимость, его можно считать своего рода революцией поисковой выдачи. Выделю основные изменения:

Факторы ранжирования были увеличены в 2 раза.
Была расширена база аббревиатур, синонимов, транслитераций. Яндекс стал переводить слова, индексировать сайты на других языках и представлять в выдаче ресурсы на английском, немецком и других языках. Стали учитываться переведенные или транслитерованные адреса страниц.
Расширены классификаторы документов. Яндекс стал лучше различать одни типы страниц и ссылок от других.

Добавлены факторы, которые отслеживали контент на уникальность.
Добавлены факторы, классифицирующие коммерческие и геозависимые запросы. С появлением алгоритма, к примеру, пользователям из Новосибирска реже стали попадаться ресурсы из Уфы и других городов.
Анализ текстов и семантического ядра стал более тщательным.

С приходом Магадана выдача стала значительно чище, а вот продвигать сайты и выводить их в ТОП стало гораздо труднее.

Находка (11 сентября 2008 года)

С анонсом можно ознакомиться здесь. Основные особенности алгоритма:

Учет стоп-слов (знаков препинаний, местоимений, междометий и т.д.) в ключевых запросах, качество выдачи по таким поисковым запросам значительно выросло.
Внедрен абсолютно новый подход к машинному обучению.

Заметно был расширен тезаурус (словари Яндекса), к примеру, поисковик научился понимать слова, обозначающее одно и то же при слитном и раздельном написании. К примеру, «сельхоз техника» и «сельхозтехника» стало считаться равносильным запросом.

Арзамас/Анадырь (анонс был выпущен 10 апреля 2009 года, далее в течение года было проведено 5 обновлений алгоритма)

Основные изменения:

Снятие омонимии. Было улучшено ранжирование по запросам, имеющим несколько значений. К примеру, пользователь вводил запрос «фото львов», при этом не понятно, что именно ему требовалось фотографии животных или изображения города Львов. Яндекс усовершенствовал выдачу многозначных слов, учитывая историю других пользователей и частотность слов.
Стал учитываться регион пользователя, результаты выдачи у пользователей из разных городов отличались. Было определено 19 регионов, в которые не входили Москва, Санкт-Петербург и Екатеринбург.
Запросы стали разделяться на геозависимые и независимые от географии пользователя. Определяя зависимость запроса от его нахождения, применялась новая формула ранжирования. К примеру, если пользователь вводил «недорогое кафе», в выдаче показывались ресурсы с учетом города, если же запрос общий геонезависимый, то принципы ранжирования не менялись.

Так ресурсам был присвоен регион, который определялся исходя из IP хостинга, контактов на сайте или данных из Яндекс. Каталога.

Рис.1. Региональная формула ранжирования

Кроме того, нововведения коснулись popunder, clickunder рекламы, к которым после прихода Арзамаса поисковик стал относиться очень негативно, наличие такой рекламы отрицательно влияло на ранжирование. Также была усовершенствована формула ранжирования сайтов по запросам, которые включают много слов.

Снежинск (17 ноября 2009 года)

Алгоритм, в рамках которого впервые был запущен новый метод машинного обучения Matrixnet. Он во много раз увеличил количество факторов ранжирования, тем самым улучшив качество поиска.

Рис.2. Матрикснет

С запуском Снежинска поисковая выдача была сильно изменена. Внедрили дополнительные региональные факторы ранжирования, стали работать фильтры АГС. Кроме того, были понижены в выдаче страницы, содержащие объемные тексты с высокой плотностью ключевых запросов.

Конаково, 22 декабря 2009 года

Расширен учет геофактора — теперь региональное ранжирование стало не только для 19 крупнейших регионов, которые изначально были определены при алгоритме Арзамас, но еще и для 1250 российских городов.

Конаково 1.1 (он же Снежинск 1.1), 10 марта 2010 года

Была улучшена формула ранжирования для геонезависимых запросов. Значительный рост после запуска алгоритма Снежинск 1.1 был у информационных некоммерческих ресурсов. Выросли позиции у энциклопедий, интернет-журналов, сайтов с обзорами и прочих инфоресурсов.

Обнинск, сентябрь 2010 года

Основная цель Обнинска — улучшение ранжирования по геонезависимым запросам, которых, по данным Яндекса, до 70 % от общего количества.

Рис.3. Анонс алгоритма «Обнинск»

Основные изменения:

Перенастройка формулы, повышение производительности и совершенствование факторов ранжирования для геонезависимых запросов.
Сложность формулы ранжирования достигла 280 МБ (в сравнении с 2006 годом она составляла 0,02 килобайта, в июле 2010 года — 120 Мбайт).
Снижено влияние на ранжирование искусственных SEO-ссылок.
ыл расширен словарь транслитерации, улучшилось качество выдачи на запросы, введенные на английском языке.
Появилась возможность определять авторство текстов.

Краснодар (15 декабря 2010 года)

Главным внедрением алгоритма стала технология «Спектр», которая могла классифицировать запросы под разные потребности и разделять на разные категории. Всего было выделено 60 категорий.

Рис.4 Технология «Спектр»

Так, например, по запросу пользователя «Наполеон» нельзя было понять, что он хочет найти рецепт торта или узнать информацию о великом французском полководце. Исходя из истории других пользователей, поисковик определял, что 70 процентов искали биографию и все, что касается Наполеона Бонапарта; 30 процентов — рецепты торта. Поэтому в результатах выдачи выдавалось 7 страниц о полководце Наполеоне и 3 о приготовлении тортов.

Среди основных нововведений:

Распределение запросов по категориям (товары, фильмы, поэты, города и пр.).
Улучшение ранжирования по поисковым запросам, зависимым от региона.
Впервые Яндекс проиндексировал соцсеть Вконтакте.
Внедрение расширенных сниппетов для определенных видов организаций.

Рейкьявик, 17 августа 2011 г

Первый шаг к персонализированной выдаче. Основным новшеством стал учет языковых предпочтений пользователей. Так, поисковая система стала изучать, что чаще выбирает пользователь при вводе запроса на латинском, страницы на английском или же отечественные сайты. Если ранее он предпочитал в основном англоязычные ресурсы в сравнение с русским контентом, то в будущем система стала выдавать ему такие сайты чаще.

Дополнительные нововведения в Рейкьявике:

Появилась новая формула для поисковых запросов с опечатками, появилась выдача по запросам с исправлением и в неизменном варианте с опечаткой.
В Яндекс.Вебмастере был запущен инструмент, позволяющий закрепить права на авторство текстов. В нем можно было сразу добавить свой текст и указать, что именно ваш ресурс является первоисточником.
Появилась возможность добавления информации об организации в Яндекс. Справочник
Появились колдунщики (математический, онлайн-игр).

Калининград, 12 декабря 2012 года

Глобальные перемены в поиске, значительная персонализация выдачи для поисковых подсказок и запросов.

Поисковая система стала учитывать историю и интересы пользователя и выдавать предпочтительные для пользователя варианты как в подсказках, так и в результатах поиска. Так, например, при вводе запроса «Гарри Поттер», любителям кино — предлагались фильмы о Гарри Поттере, а вот тем, кто любит читать — книги Джоан Роулинг.

Рис.5. Персонализация выдачи по запросу «Сталкер»

Такой подход значительно усложнил работу оптимизаторов, ведь выдача стала уникальной для каждого пользователя. Теперь в продвижении начали учитываться многие факторы: ссылочный профиль, контент, оптимизация под ключевые запросы, дизайн и юзабилити ресурса, работа с социальными платформами.

Дублин, 30 мая 2013 года

Разработчики Яндекса не остановили работу над совершенствованием персонализации выдачи, и если при Калининграде учитывались долгосрочные интересы пользователей, то после внедрения Дублина система стала учитывать его предпочтения в режиме реального времени. Т.е. выдача формировалась на основе текущей сессии, исходя из сиюминутных поисковых запросов.

Рис.6. Учет сиюминутных запросов пользователей

Далее игра в «Города» Яндексом прекращается, и алгоритмам присваиваются названия без определенной последовательности, хотя наименования населенных пунктов еще встречаются.

Без ссылок, 12 марта 2014 года

Заложен фундамент по отмене ссылочного продвижения. Ряд ссылочных факторов перестал учитываться для определенных запросов в Москве. Пока алгоритм задел только ресурсы, работающие в области недвижимости, туризма, электроники и бытовой техники.

Острова, 5 июня 2014 года

Был обновлен дизайн поисковой выдачи, появились так называемые «острова». Они представляли собой интерактивные ответы, появляющиеся прямо на странице результатов выдачи — пользователь мог воспользоваться ими без перехода на сам сайт. С помощью островных сервисов можно было узнать прогноз погоды, найти авиабилеты, узнать курс валют и не только.

Позже инструмент был признан неуспешным и закрыт. Сейчас же «острова» действуют для сервисов самого Яндекса.

Рис.7. Пример «острова» в поисковой выдаче Яндекса

Объектный ответ, 1 апреля 2015 года

Снова изменения пришлись на дизайн страницы выдачи. Справа от основных результатов по запросу стала показываться карточка (блок) с информацией о запрашиваемом объекте. Яндекс сформировал собственную базу, в которой хранится свыше нескольких десятков миллионов объектных карточек.

Рис.8. Объектный ответ в поисковой выдаче Яндекса

Минусинск, 15 мая 2015 года

Пессимизация сайтов с большим количеством SEO-ссылок с некачественной ссылочной массой. После запуска данного алгоритма многие сайты, занимающие высокие позиции в поиске, значительно «просели», был наложен фильтр, который владельцы сайтов могли снять путем удаления ссылок, но после снятия фильтра редко у кого получалось восстановить прежние позиции.

Рис.9. Падение трафика после наложения фильтры Минусинск

После запуска Минусинска SEO-отрасль подверглась большим изменениям. Биржи SEO-ссылок практически остались без работы. Теперь в продвижении нужно было делать упор на внутреннюю оптимизацию (тех.параметры, качество контента, дизайн, юзабилити и пр.). Что касается ссылок, то они по-прежнему учитываются в продвижении, но речь идет исключительно о естественных ссылках.

Покупные — табу, которое приведет к очень негативным последствиям со стороны Яндекса. К естественным ссылкам стоит относить ссылки с ресурсов, схожих по тематике, путем размещения статей, ссылки с каталогов сайтов, с отзовиков, блогов, форумов и т.д.

О том, какие ссылки являются естественными и безопасными для Минусинска, мы уже рассказывали в одной из наших статей.

Многорукие бандиты Яндекса, 14 сентября 2015 года

Экспериментальный алгоритм, в рамках которого была проведена рандомизация поисковой выдачи. Так в ТОП попадали сайты, которые ранее были на низких позициях, к трастовым ресурсам, занимавшим первые позиции, подмешивались сайты-новички. Стратегия была введена с целью анализа поведенческих особенностей.

Владивосток, 2 февраля 2016 года

Доля мобильного трафика стала значительно расти, пользователей, которые искали информацию через планшеты, смартфоны или другие девайсы, становилось с каждым днем все больше. Яндекс запустил алгоритм, выявляющий сайты на мобилопригодность. В анонсе говорилось, что теперь адаптация ресурса под мобильную выдачу стала еще одним важным фактором в ранжировании. Кстати, об алгоритме Владивосток мы тоже упоминали в своем блоге.

Рис.10. Проверка сайта на адаптацию под мобильные устройства в Яндексе

Палех, 2 ноября 2016 года

После внедрения алгоритма Яндекс научился понимать сложные запросы пользователей. При этом поиск стал проводиться не формально по словам, входящих в состав запроса, а по смыслу запроса и заголовка (Title) страницы. Т.е. теперь Яндекс мог находить нужные ответы на запрос пользователя, даже если на странице совсем не содержалось соответствующих ключевых слов. Теоретически понять немного трудно, попробую привести пример.

Допустим, вы введете запрос «фильм про Джека Воробья», поисковая система по смыслу найдет соответствующие результаты:

Рис.11. Пример результата выдачи при Палехе

Более развернуто мы уже рассказывали о Палехе.

Именно после запуска Палеха многие оптимизаторы поняли, что акцент нужно в первую очередь делать не на вхождении ключевых запросов, а на смысловую и техническую уникальность текста. Чтобы не роботы видели оптимизированные тексты, а пользователи с интересом изучали контент.

Баден-Баден, 23 марта 2017 года

Алгоритм Яндекса, запущенный в целях борьбы с переоптимизированным контентом. Поисковик стал понижать страницы или полностью сайты, в которых обнаруживал тексты с избытком ключевых слов, со скрытым контентом, мелким шрифтом. Такой контент поисковая система не считала полезным для пользователей, а написанным только для влияния на ранжирование. О том, как не попасть под Баден-Баден, как правильно писать тексты на сайт. мы писали много раз. Чтобы понять основную суть алгоритма, рекомендую к прочтению одну из таких статей.

Рис.12. Пример переоптимизированного текста, представленный Яндексом

Королев, 22 августа 2017 года

Усовершенствованный алгоритм Палеха, который научился давать ответы на сложные и многозначные запросы. Ориентируясь на смысловую составляющую запроса, поисковик стал сопоставлять не только заголовки, как это было при его предшественнике Палехе, но и в целом содержимое всей страницы. Система искусственного интеллекта стала учитывать поисковую статистику, мнение ассесоров и толокеров, а также оценки самих пользователей.

Допустим, вы введете запрос «фильм, в котором все кладут телефоны на стол». Вуаля — Яндекс сразу же выдает название фильма, при этом на страницах с описанием нет ключевых фраз «фильм, в котором все кладут телефоны на стол». Всё просто, искусственный интеллект. Так можно задавать сложные запросы, уточнять то, что-то в формате разговорной речи.

Рис. 13. Применение Королева при вводе сложного запроса

Подробная статья о Королеве в нашем блоге, в ней мы рассказывали, как стал работать алгоритм, пояснили разницу между Королевым и Палехом, привели примеры.

Андромеда, 19 ноября 2018 года

Глобальный алгоритм от Яндекса, который внедрил множество интересных и весьма нужных нововведений. Был запущен новый алгоритм ранжирования Яндекс Proxima. Большая часть изменений коснулась колдунщиков и Яндекс-сервисов.

Итак, изучим основные модернизации:

Появились специальные значки качества, которые стали влиять на место в поисковой выдаче.

Рис.14. Примеры знаков качества в Яндексе
Улучшился сервис быстрых ответов Яндекса, который позволяет оперативно решать нужные задачи пользователей.

Рис. 15. Пример быстрых ответов
Появление Яндекс.Коллекций — инструмента, позволяющего сохранять в одном место все необходимое пользователю.

Это лишь краткий обзор алгоритма Андромеда, с более подробным можно ознакомиться в нашей статье.

Вега, 17 декабря 2019 года

Яндекс Вега – важное нововведение, касающееся пользовательских запросов, в рамках которого произошли следующие изменения:

Если ранее по алгоритму Палех поисковик мог определять запросы по словам и по смыслу, то теперь при Веге будут выявляться близкие по смыслу страницы. Поисковая выдача формируется на смысловых кластерах.
Внедрена технология пререндеринга SERP по запросу, что ускорит выдачу результатов поиска.
Добавлена экспертность в ассесорские оценки с целью улучшения выдачи по тематикам.
Улучшена гиперлокальность. Теперь результаты поиска будут формироваться не только на уровне города, но и микрорайона.

Yati, сентябрь 2020 года

Новая технология оценки текстов от Яндекс – YATI (Yet Another Transformer with Improvements), в основу которой легли алгоритмы «Палех» и «Королев». Более подробно о взаимосвязи с предшественниками можно ознакомиться в статье.

YATI – «архитектура нейросетей-трансформеров». Главная задача алгоритма – повысить точность выдачи. Теперь поисковые роботы учитывают до 10 предложений целиком, а именно:

Смысл заголовков
Фрагменты текста
Структуру текста
Контекст

Это все сопоставляется со смыслом запроса пользователя и отдается предпочтение наиболее релевантному сайту.

Сейчас необходимо уделить внимание семантическому ядру и качеству текста на сайте, поскольку неинтересные для поиска страницы будут снижать релевантность действительно важных страниц сайта.

В результате нововведений алгоритмы стали лучше сопоставлять смысловую связь между запросами пользователей и текстовыми документами. По словам специалистов Яндекс, технология показала рекордный уровень в качестве поиска.

Y1, 10 июня 2021 года

Завершает хронологию поисковых алгоритмов – Y1. Это большое обновление поиска (+2000 улучшений) с использованием технологий YaTI и YaLM на основе нейросетей-трансформеров. Главная задача обновления – сэкономить время пользователя.

Основные изменения:
Яндекс порадовал пользователей существенным апгрейдом, выкатив обновленные функции.

Быстрые ответы – теперь имеют более широкую направленность, да и самих ответов в поисковой выдаче стало больше.
Поиск фрагментов видео – основная суть в том, что поисковая система анализирует видео и включает видео ролик с момента, где начинается ответ на запрос пользователя.
Оценка по отзывам – алгоритмы самостоятельно анализируют отзывы, а пользователю сразу показывают визуальную шкалу оценок.
Поиск с помощью камеры – умная камера Яндекс, которая распознает различные объекты

Мы уже развернуто писали об изменениях в выдаче после внедрения Y1. Самый важный вывод – стандартных работ по SEO уже недостаточно, для продвижения необходимо тщательно прорабатывать контент на сайте, а также применять комплексный подход (омниканальность).

Мимикрия, 5 августа 2022 года

Пока еще мало известно о новом алгоритме «Мимикрия», но суть ее проста: Яндекс понижает позиции тех сайтов, кто копирует текстовый или графический контент с известных ресурсов.

Оценка происходит по нескольким критериям:

текстовый контент,
оптимизация страниц под навигационные запросы
и, естественно, визуальная составляющая

Если ваш сайт использует логотип, фавикон, сниппет и фирменный стиль одного из популярных сайтов, он в зоне риска. Подробнее о новом алгоритме читайте в этой статье.

Вывод

В этой статье собрана вся хронология алгоритмов поисковой системы. Зачем я это сделала? Чтобы вы понимали, как ведется работа поисковика. А самое главное, чтобы вы знали, как правильно продвигать свои сайты, на что смотрит поисковик, что появилось нового, а что уже в далеком прошлом. Теперь вы знаете, что написать оптимизированные тексты и «навешать» внешних ссылок совсем недостаточно, а скорее и вовсе во вред. Если же вникать в процесс продвижения вам совсем некогда, а попасть в ТОП выдачи все же хочется, обращайтесь к нашим специалистам.

# алгоритмы яндекса # минусинск # оптимизация сайта # продвижение сайта # продвижение ссылками # региональное продвижение # яндекс

Алгоритмы поисковых систем. Сравнительная таблица Яндекс и Google — Статьи

Поисковые системы стремятся отвечать интересам пользователей, помогая людям найти необходимую информацию в интернете. Чтобы в выдаче оказывались результаты, которые отвечают цели запроса, поисковики используют сложные формулы, учитывающие несколько тысяч сигналов. Механизм ранжирования и фильтрации сайтов на основе содержимых страниц называется алгоритмом.

Какие точно параметры учитывают поисковые системы при формировании результатов поиска, известно только создателям алгоритмов. Лишь иногда Яндекс и Google приоткрывают завесу тайны над тем, какие факторы учитываются тем или иным действующим алгоритмом.

Мы подготовили таблицу, в которой можно увидеть, как изменялись алгоритмы в течение времени, а также увидеть сходства и различия самых известных алгоритмов двух главных поисковиков рунета — Яндекса и Google.

В данной таблице перечислены лишь некоторые алгоритмы, о которых известно SEO-специалистам. В действительности их у поисковых систем гораздо больше, и все они оказывают то или иное влияние на результаты поиска. Главное, что необходимо помнить — действие алгоритмов направлено на то, чтобы предотвратить появление в выдаче сайтов с бесполезным контентом, обилием рекламы и использующим «черные» методы продвижения. Соблюдение требований поисковиков и знание основных принципов ранжирования поможет вашим сайтам оставаться «на плаву» и улучшать позиции в выдаче.

Google

Яндекс

Алгоритмы, анализирующие качество контента

Флорида (Florida)

Запуск: ноябрь, 2003 г.

Особенности:

наказание сайтов за чрезмерное использование ключевых слов;
учет уникальности контента;
учет морфологии, исправление ошибок в запросах.

Магадан

Запуск: май, июль, 2008 г.

Особенности:

новые факторы ранжирования;
расширенные классификаторы документов и ссылок;
учет уникальности контента;
улучшенный геоклассификатор;
более высокая скорость поиска;
расширение базы аббревиатур;
опознавание транслитерации;

Остин (Austin)

Запуск: январь, 2004 г.

Особенности:

наказание за переоптимизацию — большое количество ключевиков, скрытый текст;
новая оценка релевантности контента.

АГС-17, АГС-30, АГС-40

Запуск: сентябрь, декабрь, 2009 г., ноябрь, 2012 г.

Особенности:

борьба с неуникальным контентом;
снижение позиций сайтов с неинтересным и некачественным контентом.

Панда (Panda)

Запуск: февраль, 2011 г.

Особенности:

новые критерии оценки качества сайта;
ухудшение позиций документов, имеющих неуникальный, бесполезный контент или откровенный спам.

Снежинск

Запуск: ноябрь, 2009 г.

Особенности:

внедрение технологии машинного обучения «Матрикснет»;
рост числа факторов ранжирования, в том числе региональных;
новая методика анализа текстов;
ухудшение ранжирования документов с длинными текстами, насыщенными ключевиками;
улучшение позиций документов с качественными релевантными текстами;
начало учета поведенческих факторов при ранжировании.

Колибри (Hummingbird)

Запуск: сентябрь, 2013 г.

Особенности:

улучшение качества выдачи;
лучшее понимание смысла запросов, особенно длинных и диалоговых;
формирование результатов поиска исходя из значения запроса, а не только на основе ключевых слов.

Краснодар

Запуск: декабрь, 2010 г.

Особенности:

внедрение технологии «Спектр»;
повышение разнообразия выдачи по общим запросам для 60 категорий;
улучшение ранжирования по геозависимым запросам;
появление расширенных сниппетов для сайтов компаний; индексация социальной сети «ВКонтакте».

Пират (Pirate)

Запуск: октябрь, 2014 г.

Особенности:

наказание сайтов, контент которых нарушает авторские права.

Баден-Баден

Запуск: март, 2017 г.

Особенности:

улучшение алгоритма, распознающего переоптимизацию;
понижение в выдаче документов, наполненных ключевыми словами.

Фред (Fred)

Запуск: март, 2017 г.

Особенности:

понижение сайтов, имеющих некачественные тексты;
наказание за переспам, обилие рекламы и устаревший, бесполезный контент.

Алгоритмы, анализирующие качество ссылок

PageRank

Запуск: впервые в 1998 г. С тех пор было несколько обновлений.

Особенности:

измерение авторитета и важности веб-страницы путем анализа ссылок, ведущих на нее.

8 SP1

Запуск: январь, 2008 г.

Особенности:

приоритет в выдаче — авторитетным ресурсам;
снижение веса ссылок с главных страниц сайта.

Кассандра (Cassandra)

Запуск: апрель, 2003 г.

Особенности:

понижение позиций сайтов, использующих скрытые тексты и ссылки.

Обнинск

Запуск: сентябрь, 2010 г.

Особенности:

борьба с сайтами, использующими для продвижения покупные ссылки;
перенастройка формулы ранжирования сайтов;
улучшение ранжирования для геонезависимых запросов;
расширение словаря транслитерации.

Хилтоп (Hilltop)

Запуск: декабрь, 2010 г.

Особенности:

усовершенствование подсчета PageRank страницы;
добавление веса ссылкам, релевантным тематике сайта.

Минусинск

Запуск: май, 2015 г.

Особенности:

понижение позиций сайтов, использующих SEO-ссылки для продвижения в поиске.

Пингвин (Penguin)

Запуск: апрель, 2012 г.

Особенности:

борьба с сайтами, использующими неестественные обратные ссылки;
приоритет в выдаче сайтам, имеющим естественные ссылки с авторитетных источников;
индексация социальных сетей и добавление их в результаты поиска.

Алгоритмы, анализирующие пригодность сайта для мобильных устройств

Mobile friendly

Запуск: апрель, 2015 г.

Особенности:

приоритет в мобильном поиске веб-страницам, адаптированным для чтения с мобильных устройств.

Владивосток

Запуск: февраль, 2016 г.

Особенности:

учет адаптированности сайта для мобильных устройств при ранжировании в мобильном поиске.

Алгоритмы, работающие со сложными и редкими запросами

Орион (Orion)

Запуск: 2006 г.

Особенности:

повышение качества результатов поиска;
подмешивание в выдачу смежной информации по запросу.

Палех

Запуск: ноябрь, 2016 г.

Особенности:

улучшение качества поиска для редких запросов с «длинным хвостом»;
распознавание смысла запроса и подбор релевантных заголовков документов на основе нейронных сетей.

RankBrain

Запуск: октябрь, 2015 г.

Особенности:

распознавание смысла запросов с помощью машинного обучения;
улучшенная интерпретация сложных запросов;
повышение релевантности документов в выдаче заданным запросам.

Королев

Запуск: август, 2017 г.

Особенности:

сопоставление смысла запроса со страницами сайта с помощью нейронных сетей;
улучшение поиска для необычных и редких запросов.

Алгоритмы, учитывающие интересы пользователя (персонализация)

Персональный поиск

Запуск: июнь, 2005 г.

Особенности:

учет персональной истории поисковых запросов.

Рейкьявик

Запуск: август, 2011 г.

Особенности:

учет языковых предпочтений пользователей;
первый шаг в направлении персонализации выдачи;
улучшение колдунщиков и поисковых подсказок.

Search Plus Your World

Запуск: январь, 2012 г.

Особенности:

два вида выдачи — стандартная и персонализированная;
подмешивание информации из социальной сети Google+ с учетом анализа профиля пользователя.

Калининград

Запуск: декабрь, 2012 г.

Особенности:

персонализация поиска — подсказки, выдача подстраиваются под долговременные и кратковременные интересы пользователей.

Дублин

Запуск: май, 2013 г.

Особенности:

учет сиюминутных интересов пользователей;
подстройка выдачи прямо во время поисковой сессии.

Алгоритмы, направленные на улучшение качества ранжирования в целом

Кофеин (Caffeine)

Запуск: июнь, 2010 г.

Особенности:

быстрая индексация нового контента;
улучшение качества выдачи.

Находка

Запуск: сентябрь, 2008 г.

Особенности:

учёт стоп-слов при ранжировании;
новый подход к машинному обучению;
расширение словарей;
фильтры за дорвеи;
более разнообразная выдача, включающая по запросу одновременно коммерческие и информационные сайты.

Алгоритмы, отвечающие за региональное ранжирование

Опоссум (Possum)

Запуск: сентябрь, 2016 г.

Особенности:

разнообразие выдачи по геозависимым запросам;
наказание сайтов за спамный контент.

Арзамас / Анадырь

Запуск: первая версия — апрель, 2009 г.; затем еще несколько версий в июне, августе и сентябре 2009 г.

Особенности:

появление регионального ранжирования в 19 регионах России;
улучшенный поиск по многословным запросам;
усовершенствованное распознавание омонимии;
новый классификатор геозависимости запросов;
появление новых фильтров, улучшающих ранжирование качественных сайтов.

Конаково

Запуск: декабрь, 2009 г., март 2010 г.

Особенности:

улучшение регионального ранжирования;
своя формула ранжирования для 1250 городов России.

Обновленный алгоритм Яндекса

Поисковой алгоритм – это ряд подобранных и разработанных инструкций для поисковой системы. На их основе ранжируются сайты в выдаче, когда поступает запрос посетителя.

Поисковые алгоритмы непрерывно улучшаются, так как важно сделать выдачу релевантнее с каждым разом.

В то время, когда веб-ресурсов было не так много, чтобы продвинуть сайт было достаточно использовать ключевую фразу несколько раз в текстах и сайт уже был в топе поисковика.

А по мере увеличения количества источников, стала распространяться SEO-оптимизация посредством обмана алгоритма.

Поэтому поиск стали улучшать еще в аспекте борьбы с нечестными методами продвижения, вычисляя их.

Используя искусственный интеллект и нейронные сети, придуман обновленный алгоритм от Яндекса – YATI. Предназначен для анализа релевантных статей, чтобы выдать страницы, которые соответствуют запросу пользователя. То есть, если в статье нет точного вхождения в запрос, нейронная сеть найдет нужную информацию, подобно диалогу двух людей, когда один никак не вспомнит название продукта, но подбирает ассоциации:

Развитие у алгоритмов было стремительное и разнообразное, представим это в таблице:

Название	Дата выхода	Особенности
«Версия 7»	2. 07.2007 г.	Учитываются ссылки, индексируются изображения, мета-теги, PDF и RTF; Появляется тематический индекс цитирования, учитывается регион поиска.
«Версия 8», «Восьмерка SP1»	Декабрь 2007 г. – Январь 2008 г.	Авторитетные ресурсы, которым можно доверять, получили преимущества в ранжировании. Введен фильтр для борьбы с накруткой ссылочных факторов.
«Магадан», «Магадан 2.0»	16.05 и 2.07 2008 года	Факторы ранжирования увеличены в 2 раза. Расширилась база аббревиатур, синонимов, транслитераций. Расширились классификаторы документов. Добавились факторы, отслеживающие уникальность, коммерческие запросы и геозависимость.
«Находка»	11.09.2008 г.	Добавлены стоп-слова, машинное обучение и расширен тезаурус.
«Арзамас/Анадырь»	10.04.2009 г. (5 обновлений в течение года)	Снята омонимия, запросы стали геозависимыми.
«Снежинск»	17.10.2009 г.	Запущен метод машинного обучения Matrixnet. Понижены в выдаче страницы с объемными текстами и обилием ключевых слов.
«Конаково», «Конаково 1.1» (Снежинск 1.1)	22.12.2009 г., 10.03.2010 г.	Расширен учет геофактора, улучшен поиск по геонезависимым запросам
«Обнинск»	Сентябрь 2010 года	Улучшено ранжирование по геонезависимым запросам. Расширен словарь и появилось определение автора текста.
«Краснодар»	15.12.2010 г.	Внедрена технология «Спектр», которая адаптирует запросы под потребности и категории.
«Рейкьявик»	17. 08.2011 г.	Шаги к персонализированной выдаче – учеб языковых особенностей пользователя.
«Калининград»	12.12.12 г.	Персонализация выдачи для поисковых подсказок и запросов.
«Дублин»	30.05.13 г.	Учитываются предпочтения пользователя в режиме реального времени.
«Без ссылок»	12.03.14 г.	Ряд ссылочных факторов перестал учитываться при поиске в Москве.
«Острова»	5. 06.14 г.	Обновлен дизайн выдачи. Появились интерактивные ответы, которыми пользователь мог воспользоваться, не заходя на сам сайт.
«Объектный ответ»	1.04.15 г.	Справа от результатов поиска показывается карточка с информацией об интересующем объекте.
«Минусинск»	15.05.15 г.	Добавлен фильтр для пессимизации сайтов с большим количеством SEO-ссылок.
«Многорукие бандиты Яндекса»	14.09.15 г.	Эксперимент, когда в поисковой выдаче к трастовым сайтам помешивались сайты-новички с низкими позициями.
«Владивосток»	2.02.16 г.	Добавлен алгоритм. Выявляющий наличие у сайта мобильной версии.
«Палех»	2.10.16 г.	Поиск стал происходить не только по словам в запросе, но и по Title.
«Баден-Баден»	23.03.17 г.	Внедрен алгоритм, понижающий страницы с избытком ключевых слов.
«Королев»	22.08.17 г.	Поисковик теперь умеет давать ответы на сложные и многозначные запросы.
«Андромеда»	19.10.18 г.	Появился алгоритм ранжирования Proxima: значки качества, улучшился сервис быстрых ответов, появилась «Яндекс.Коллекция».
«Вега»	17.12.19 г.	Выявляются близкие по смыслу страницы. Внедрилась технология для переранжирования SERP, которая ускоряет поиск. Добавлена экспертность и улучшена гиперлокальность.

И последнее обновление поискового алгоритма Яндекс – это YATI (Yet Another transformer with Improvement – «еще один преобразователь с улучшением»).

Выход был анонсирован в ноябре 2020 года.

Сам алгоритм разрабатывался в течение 10 лет. Разработчики обещали, что YATI изменит поиск и искать контент станет еще легче и быстрее.

Главными особенностями обновления стали:

1. Внедрена новая архитектура нейросетей-трансформеров:

поиск учитывает не только запросы и заголовки, но и весь текст целиком;
в тексте выделяются значимые фрагменты;
учитывается влияние слов друг на друга.

2. Модель учится предсказывать вероятность клика.

3. Используются оценки на Яндекс Толоке.

4. Используются экспертные оценки релевантности.

5. При поиске учитывается анкор-лист, запросный индекс для URL по кликам.

6. Тексты до 10 предложений учитываются целиком.

Стоит также упомянуть, что алгоритм YATI выступает конкурентом алгоритма BERT от Google. Сам Яндекс позиционирует их алгоритм, как улучшенный алгоритм Гугл. Но скорее такое утверждение работает только в русскоязычном сегменте.

Основополагающая цель, конечно, улучшение поиска для выдачи ответов на многозначные вопросы.

Теперь сайты продвигаются за счет использования высокочастотных запросов без злоупотребления. Но это недостаточно.

Чтобы держать верхнюю строчку в поисковой выдаче, так же нужно:

отвечать на запрос развернуто, текст должен содержать не менее 3000 символов;
поисковик учитывает время, проведенное на сайте посетителем. Поэтому сделайте контент захватывающим и оригинальным – подробный текст, но не «простыня», картинки и деление на абзацы;
не забывайте о перелинковке – размещайте ссылки в статьях на ваши другие статьи на сайте.

Текст понятный, информация легко воспринимается и не используются сложные термины, т.к. это отрицательно сказывается на поведении посетителей.
Выделите заголовки и подзаголовки, добавив в них ключи.
Используйте для перечисления нумерованные и маркированные списки.
Используйте синонимы, слова и фразы из подсветки выдачи. Проверяйте морфологические вхождения ключей. Между ключами вставляйте дополнительные слова для разбавления.
Среднечастотные и низкочастотные запросы добавляйте в органическом виде.

Для описания товаров и услуг

Составьте подробное описание продукта.
Укажите характеристики.
Создайте поле для посетителя проголосовать или оставить отзыв.
Добавьте параметры продукта – размер, состав, ткань и так далее.
YATI сортирует выдачу на 50%, а факторы ранжирования остались теми же.

Новый алгоритм YATI взял на себя только половину работы, остальные методы продвижения так же работают:

Поднятие индекса качества сайта с размещением ссылок на сторонних сайтах.
Регулярно заполняйте сайт новыми статьями.
Позаботьтесь об удобстве меню и доступе к контенту. До статьи не должно быть более трех щелчков.
Смотрите за уникальностью. Плагиат понижает вас в выдаче.
Размещайте ссылки на свой сайт на сторонних ресурсах, но не переборщите. Лучше разместить на нескольких авторитетных сайтах, чем на множестве бесполезных.
Повышайте трафик и время, проведенное на сайте, посредством интересного и уникального контента.
Следите за поведенческими факторами, в зависимости от специфики ресурса. После анализа улучшайте сайт и вносите правки в работу ресурса.
Не стоит использовать различные способы накрутки, поисковик понижает в выдаче такие сайты.

Новый алгоритм YATI – это анализ контента посредством нейронных сетей, подобно человеку. Впоследствии, в выдаче показывается точная информация, которая дает максимально подходящий ответ на запрос пользователя.

Алгоритмы Яндекса — Создание сайтов, продвижение в Волгограде, Москве, России. Оптимизация, обслуживание сайтов. Веб-студия ONVOLGA (Волгоград)

Яндекс стремится с каждым днем всё лучше находить ответы на запрос пользователя, предоставляя на странице результатов поиска максимально релевантную информацию. Поиск развивается улучшая алгоритмы понимания, что нужно пользователям, и какая информация является для нас — Пользователей — ценной.

Алгоритмы Яндекса борются за качество

Яндекс регулярно на протяжении последнего десятилетия улучшал свои алгоритмы ранжирования. Изменения алгоритмов приводили к изменению методов продвижения сайта и способов seo -оптимизации. Еще 10 лет назад вывести сайт в ТОП можно было просто купив (или разместив бесплатно) энное количество ссылок. Яндекс покончил с этим, совершенствуя свои алгоритмы и сегодня продвижение сайта — упорная кропотливая работа интернет-маркетологов, seo-оптимизаторов, аналитиков. Основной принцип — ориентация на пользователя.

Июль 2007
Алгоритм «Версия 7». Алгоритм новой формулы ранжирования, увеличение числа факторов.

Декабрь 2007, Январь 2008
Алгоритм «Версия 8» и «Восьмерка SP1». Авторитетные ресурсы получили значимый плюс в ранжировании. Внедрение фильтрации «прогонов» для накрутки ссылочных факторов -для псевдо-оптимизаторов наступили трудные времена..

Май, июль 2008
Алгоритм «Магадан» — значимый алгоритм, микрореволюция поисковой выдачи. Алгоритмы Яндекса начинают называться по городам. Ообенности алгоритма — Fast Rank для быстрого подбора претендентов, расширение базы аббревиатур и синонимов, расширенные классификаторы документов. В «Магадане» сделано много улучшений в алгоритме ранжирования, например, добавлены новые факторы, учитывающие уникальность контента, классификатор порнографии, геоклассификатор запроса, классификатор коммерциализированности, и многие другие. Улучшен геоклассификатор запросов. С появлением Магадана, сайты из одного региона не попадают в выдачу по запросам в другом регионе. Например, если человек ищет в Москве, то ему не должны в топе поисковой выдачи выдаваться сайты других городов с ненужной информацией.
Количество факторов, на которые «смотрит» Яндекс при учете ранжирования увеличилось вдвое. Это значит, что поисковая выдача теоретически должна стать чище, в нее должны реже попадать «левые» рекламные сайты.
Скорость обработки запросов была увеличена при сохранении качества поиска.
Яндекс стал понимать аббревиатуры, транслитерацию и переводить слова.
С появлением алгоритма Яндекс Магадан поисковик стал обрабатывать запросы на дореволюционном написании русского языка.
Яндекс Магадан научился более тщательно анализировать семантику текста. (Сема́нтика (от др.-греч. σημαντικός — обозначающий) — раздел языкознания, изучающий значение единиц языка.)
То есть совершается некий переход от анализа поверхностных, внешних к сайту и странице факторов продвижения к анализу составляющих сам текст компонент.
Яндекс начал наконец индексировать сайты на других языках и теперь российские пользователи, которые знают больше одного языка, смогли видеть в поисковой выдаче английские, немецкие сайты.
Также алгоритм Магадан смог понимать однокоренные слова на русском языке.
С приходом Магадана улучшилась обработка запросов из нескольких слов, которые находятся далеко друг от друга в семантических коридорах.
Яндекс научился лучше формировать пресс-портрет и «колдунщик» (результат поиска, который агрегируется поисковой системой и не является ссылкой на конкретную страницу).

Сентябрь 2008
Алгоритм «Находка» . Особенности алгоритма — учёт стоп-слов в поисковом запросе, новый подход к машинному обучению, тезаурус. Основные изменения связаны с отличиями в способе учета стоп-слов (выросло качество ранжирования по запросам со стоп-словами) и новым подходом к машинному обучению. Заметно расширен тезаурус путем автоматического анализа проиндексированного корпуса текстов. Например, в нем появились сочетания слов, которые в раздельном написании означают то же самое.

Апрель -сентябрь 2009
Алгоритм «Анадырь» Особенности алгоритма — учёт региона пользователя, снятие омонимии. Яндекс научился еще лучше понимать русский язык, разрешая неоднозначности слов в запросах. Арзамас — продолжение Анадырь — новая региональная формула для ряда городов, кроме Москвы, Санкт-Петербурга и Екатеринбурга. Арзамас 1.2 — введен новый классификатор геозависимости запросов, Арзамас+16 -независимые формулы для 16 регионов России, Арзамас 1.5 -новая общая формула для геонезависимых запросов, Арзамас 1.5 SP1 — улучшенная региональная формула для геозависимых запросов.

Ноябрь 2009
Алгоритм «Снежинск». Ззапуск технологии машинного обучения MatrixNet, кратный рост числа факторов ранжирования, 19 локальных формул для крупнейших регионов России, сильнейшие изменения выдачи.

Декабрь 2009, март 2010
Алгоритм «Конаково» (неофициальное название, но далее будет называться «Обнинск») — свои формулы для 1250 городов по всей России. Конаково 1.1 (Снежинск 1.1) — обновление формулы для геонезависимых запросов. новая программа улучшает ранжирование по гео-независимым запросам, а таких в потоке до 70 процентов.

Сентябрь 2010
Алгоритм «Обнинск» -перенастройка формулы, повышение производительности, новые факторы и ранжирование для геонезависимых запросов, доля которых в потоке составляет более 70%.

Декабрь 2010
Алгоритм «Краснодар» — технология «Спектр» и повышение разнообразия выдачи, разложение запроса пользователя на интенты, далее: повышение локализации выдачи по геозависимым запросам, независимые формулы для 1250 городов России.

Август 2011
Алгоритм «Рейкьявик» — учёт языковых предпочтений пользователей, первый шаг персонализации выдачи.

Декабрь 2012
Алгоритм «Калининград» — существенная персонализация выдачи: подсказки, учёт долгосрочных интересов пользователя, повышение релевантности для «любимых» сайтов.

Май 2013
Алгоритм «Дублин» — дальнейшая персонализация выдачи: учёт сиюминутных интересов пользователей, подстройка результатов выдачи под пользователя прямо во время поисковой сессии.

Март 2014
Алгоритм «Началово» — «Без ссылок» -отмена учета ссылок / ряда ссылочных факторов в ранжировании для групп коммерческих запросов в Московском регионе. Один из самых обсуждаемых алгоритмов.

Июнь 2014
Алгоритм «Одесса» — «Острова». Новый «островной» дизайн выдачи и сервисов, внедрение интерактивных ответов. В дальнейшем эксперимент были признан неуспешным и завершен.

Апрель 2015
Алгоритм «Амстердам» -«Объектный ответ» — дополнительная карточка с общей информацией о предмете запроса справа от результатов выдачи, Яндекс классифицировал и хранит в базе десятки миллионов различных объектов поиска.

Май 2015
Алгоритм «Минусинск» — понижение в ранжировании сайтов с избыточным числом и долей SEO-ссылок в ссылочном профиле, массовое снятие SEO-ссылок, дальнейшее возвращение учёта ссылочных факторов в ранжировании по всем запросам в Московском регионе. (Многие до сих пор считают, что Минусинск получил название от слова «минусовать», а не по названию города.) Алгоритм «Минусинск» определяет сайты, которые используют SEO-ссылки для поискового продвижения, и ограничивает эти сайты в ранжировании на срок от одного до нескольких месяцев. Теперь использование SEO-ссылок может привести к значительной потере трафика из поисковых систем. SEO-ссылка — это ссылка, созданная с целью повлиять на поисковые алгоритмы. Возможность разместить SEO-ссылки на сайтах-посредниках часто покупают на специальных сервисах — ссылочных биржах или агрегаторах. Поэтому их часто называют «покупными» или «продажными».
Признаком того, что сайт находится под ограничением алгоритма «Минусинск» является резкое падение трафика и позиций сайта в результатах Поиска Яндекса по большинству запросов. Чтобы снять ограничение, достаточно полностью отказаться от SEO-ссылок.

Сентябрь 2015
Алгоритм «Киров» — «Многорукие Бандиты Яндекса» — рандомизированная добавка к численному значению релевантности ряда документов с оценкой «Rel+», с целью сбора дополнительной поведенческой информации в Московском регионе, в дальнейшем — рандомизация была внедрена и в регионах России.

Февраль 2016
Алгоритм «Владивосток» — учёт адаптированности сайта к просмотру с переносных устройств, повышение в результатах мобильной выдачи адаптированных проектов. Новая формула ранжирования, учитывающая пригодность сайта для мобильных устройств.

Ноябрь 2016
Алгоритм «Палех» — соответствие поисковому запросу семантического вектора в трёхсотмерном пространстве с целью определения близости данного вектора к заголовкам/Title проиндексированных документов в сети. Алгоритм основан на базе искусственных нейронных сетей. Основная цель — повышение качества поиска для редких запросов и запросов, заданных на естественном языке. Новый алгоритм позволяет поиску Яндекса лучше отвечать на сложные запросы из «длинного хвоста» — уникальных и просто редких запросов очень много — около ста миллионов в день. За сопоставление смысла запросов и документов отвечает поисковая модель на основе нейронных сетей. Поисковый алгоритм «Палех» позволяет поиску Яндекса точнее понимать, о чём его спрашивают люди. Благодаря «Палеху» поиск лучше находит веб-страницы, которые соответствуют запросам не только по ключевым словам, но и по смыслу.

Применены ли к сайту санкции Яндекса

Алгоритм изменился? Как проверить, применены ли к сайту санкции и фильтры? Не поленитесь прочитать в блоге Яндека особенности нового алгоритма. Если Вы не почувствовали влияние алгоритма на своих позициях, то возможно что изменения проявятся в ближайшее время и чем раньше Вы внесете изменения на сайт, тем лучше. Проверить, применяются ли к сайту ограничения в ранжировании, также можно в разделе Нарушения и безопасность Яндекс.Вебмастера.

Как понравиться алгоритмам Яндекса

Какие бы алгоритмы не вводились Яндексом основные принципы остаются неизменными — наилучший поиск ответов на вопросы. Поэтому:

Создавайте сайты с оригинальным контентом или сервисом. Реклама не является той ценностью, ради которой пользователи приходят на сайт.

Думайте о пользователях, а не о поисковых системах. Стали бы вы создавать сайт, страницу или ее элемент, если бы не существовало поисковиков? Приходят ли пользователи на ваш сайт или интернет-магазин не только из поисковых систем?

Ставьте только те ссылки, которые будут полезны и интересны пользователям вашего ресурса. Не ссылайтесь только потому, что вас попросили сослаться.

Тщательно продумайте дизайн — он должен помогать пользователям увидеть главную информацию, ради которой сайт создан.

Если продвижением вашего сайта занимаются сторонние подрядчики, рекомендуем явно указывать в договоре требование не применять SEO-ссылки и другие методы псевдооптимизации при работе с вашим ресурсом.

Будьте честны. Привлечь пользователей по запросам, на которые ваш сайт не может достойно ответить, не значит удержать их. Думайте о том, что пользователь получит, придя на ваш сайт.

В алгоритмах Яндекса используются несколько сотен параметров при ранжировании сайтов. Чтобы Ваш сайт хорошо ранжировался, обратитесь к специалистам, которые помогут Вам развивать сайт, учитывая совремнные тенденции поискового продвижения и интернет-маркетинга.

Новый алгоритм Яндекса заберет просмотры у плохих сайтов

Обновление от 23 ноября 2021

Выдачу в «Яндексе» штормит больше обычного – вебмастера обратили на это внимание еще в начале октября. Одни сайты потеряли позиции, другие немного поднялись в поиске, третьи вообще ничего не почувствовали. Что вообще это было?

Одним из первых о появлении нового алгоритма заговорил SEO-специалист Олег Шестаков. 13 октября он опубликовал пост, где рассказал, что у «Яндекса» появился «новый фильтр, который можно считать началом борьбы поисковика со скамерами» и плохим сервисом».

Все почти так и оказалось, но с одним отличием – это не фильтр, а просто еще один фактор ранжирования.

Как работает новый алгоритм

19 ноября «Яндекс», наконец, официально признал то, что вебмастера поняли еще полтора месяца назад: теперь поисковик оценивает не сайт, а бизнес в целом.

Самый важный сигнал для нового фактора ранжирования – отзывы, причем не только те, которые люди оставляют на «Яндекс. Картах». Большой вес будут иметь (и уже имеют) жалобы на обман на сайте или в компании и на недобросовестную работу.

Значит ли это, что «Яндекс», по сути, отдает судьбу любой компании в руки ее нечестных конкурентов? Нет. Прежде чем принять решение о пессимизации, алгоритм изучает отрицательные отзывы на предмет фальсификации. Впрочем, положительные тоже – так что вытеснить настоящий негатив фейковыми «пятерками» не получится.

Тогда, может быть, это значит, что обрушить бизнес в выдаче может любой недовольный клиент? Тоже нет: для «Яндекса» отзыв о низком качестве работы не равен отзыву о мошенничестве.

В блоге поисковика есть отличный пример. Одна компания, получая предоплату за услуги, даже не выезжает для их оказания. А вторая один раз опоздала на вызов и плохо сделала свою работу. По характеру отзывов «Яндекс» прекрасно поймет, что первый бизнес – мошеннический и кидает клиентов, а во втором… скажем так, не все хорошо с клиентским сервисом. И для поисковика это разные сущности, причем вторая – вообще не его забота.

Сайты компаний, не прошедшие проверку на честность, уже опускаются в выдаче, а их место, соответственно, занимают ресурсы добросовестных исполнителей.

Кому следует опасаться пессимизации

Олег Шестаков составил список тематик, продвижение которых может пострадать из-за работы нового алгоритма.

Сайты YMYL-тематики (Your Money or Your Life), которые влияют на уровень жизни, здоровье и финансы пользователей.
Ревью-сайты, делающиеся для раскрутки продающих проектов. Их проблема в том, что рекламируют они товары, продажа которых оценивается неоднозначно (например, ягоды годжи, Гербалайф и т. д.).
Scam-проекты, задерживающие выплаты или нарушающие условия сотрудничества.
Сайты, на которых продвигается не доброкачественные продукты, а неликвид, будь то вещи или услуги.
Компании, которые делятся без разрешения контактами клиентов.
Сайты, использующие попандеры, незаметно появляющиеся под окном браузера, и партнерки пуш-уведомлений.
Сайты казино и азартных игр со ставками (беттинг).

Но достанется всем

Уже появились жалобы, что новый алгоритм бракует сайты добросовестных бизнесов. Например, Алексей Донич пишет, что пострадал его медицинский сайт: «30% слов выкинуло из топ-10».

В особенностях работы нового алгоритма многие нашли возможность расправы с конкурентами.

Андрей же Соболев считает, что это «Очередной шаг в сторону крупняка и монополизация всего и вся». Подобные опасения приходят в голову многим.

Не надо жаловаться

В ответ на жалобу о падении в поисковой выдаче, отправленную в «Яндекс», Алексей Донич получил такой ответ:

«Это не указанные вами оценки, это иные жалобы в нашу компанию. Если в будущем таких жалоб не будет, ограничения будут сняты. Хочу заверить, что мы внимательно проверили корректность применённых ограничений. Каких-либо сбоев в работе алгоритмов не обнаружено. Подробности работы наших алгоритмов мы не раскрываем. Советов по развитию и исправлению сайтов не даем. Тем не менее, ситуацию в целом мы контролируем, если увидим необходимость корректировок — обязательно их внесем».

То есть жаловаться в «Яндекс» бесполезно, как мы видим из ответа. Это подтверждает и опыт Татьяны Нестеровой: «У нас последнее время банят все реальные отзывы клиентов. Пропускают через один. Ни чеки, ни акты выполненных работ не помогают. Уже и ругались с «Яндексом» — бесполезно. Причем один случай – вообще классика жанра: отзыв от постоянного клиента взяли и забанили. Мы бы не узнали, но клиент так был благодарен, что копию нам отправил. Что происходит?».

Вывод

Добропорядочным компаниям опасаться нечего – это официальная позиция. По факту – алгоритм не волшебник, а только учится, поэтому под раздачу попадают разные сайты. Пока работа нового фактора ранжирования не устаканится, ничего, видимо не изменится. Остается повышать качество клиентского сервиса, больше рассказывать о бизнесе и его продукции (или услугах), размещать в открытом доступе реквизиты и контакты, причем пользуясь соответствующей микроразметкой, – в общем, стремиться к полной прозрачности.

«Яндекс.Взгляд»: как устроен сервис по опросу аудитории. Подробный гайд (+ аналоги)

Алгоритм ценообразования Яндекса надеется развеять критику – TU Automotive

Алгоритм ценообразования Яндекса надеется развеять критику

Рома Назаров

6 июля 2022 г.

С февраля этого года пользователям мобильного приложения Яндекса показывается индекс спроса.

Цветной индикатор на главном экране приложения помогает определить стоимость поездки перед заказом автомобиля. Зеленый цвет означает, что применяется стандартная ставка, а желтый, оранжевый или красный цвет указывают на повышенный спрос в данной области, влияющий на цену. При нажатии на индикатор появляется краткое объяснение, показывающее соотношение заказов на поездку и доступных такси, а также список влияющих факторов, таких как интенсивность движения, плохая погода и достаточное количество свободных такси в начале и конце поездки.

Возможно, это ответ на резкую критику систем динамического ценообразования, используемых в райдшеринге. В январе этого года «Молодежный парламент» в Госдуме пожаловался в Федеральную антимонопольную службу России (ФАС), антимонопольный орган страны, на резкий рост цен на поездки в предновогодний период в четырех крупнейших райдхейринговых компаниях. Парламент также предположил, что приложения для бронирования такси могут устанавливать более высокие цены на мобильные телефоны премиум-класса.

Опасения по поводу динамического ценообразования

Текущая проверка побудила Яндекс лучше информировать потребителей о своей динамической модели ценообразования. По нему цена рассчитывается автоматически исходя из локального баланса спроса и предложения. На него также влияют факторы, влияющие на стоимость поездки для водителя. Например, плотный трафик, ливень или гололед удлиняют поездку, поэтому для привлечения большего числа водителей в район используется мультипликатор цены.

«Однако алгоритм ценообразования откровенно сложен и непрозрачен, — говорит Дмитрий Шапочкин, генеральный директор Ocean Taxi. «Калькулятор тарифов Яндекса поставляется с 10-страничным описанием переменных, которые содержат непрозрачные коэффициенты, позволяющие манипулировать ценами».

Что еще хуже, пользователи не могут узнать цену, пока не нажмут «забронировать», сказал он. Беспокойство усиливается знанием того, что спрос на такси очень эластичен: «Когда стоимость проезда повышается на 25%, спрос падает в два раза. В конце концов, динамическое ценообразование выгодно потребителям, потому что без него они не смогли бы заказать такси в условиях всплесков спроса. Однако они неизбежно испытывают недовольство, когда им взимают неожиданно завышенную плату за проезд». Он согласился с тем, что индекс спроса может уменьшить его и улучшить пользовательский опыт, установив правильные ожидания.

Впрочем, на восприятие людей эта функция может повлиять лишь незначительно, считает Николай Кодолов, председатель московского профсоюза таксистов «Добро»: «В такси львиная доля доходов приходится на частых поездок. Такие пользователи хорошо информированы и эмоционально подготовлены к волатильности цен».

Шапочкин сказал, что индекс спроса не решает основные проблемы. «В первую очередь антимонопольный орган должен сделать прозрачными алгоритмы ценообразования компаний, предоставляющих услуги такси, чтобы таксомоторные компании и потребители могли их рассчитать». Он считает, что антимонопольные органы также должны заставить компанию усовершенствовать алгоритм ценообразования: «Настоящая проблема — отсутствие минимального лимита тарифа. Таксист может ехать четверть часа, чтобы высадить клиента всего через несколько дверей по улице за плату в размере 2 долларов».

Повышение тарифа на премиальные мобильные?

Как ни странно, сложность алгоритма порождает потребительские мифы, которые, в свою очередь, наносят ущерб общественному имиджу поставщиков. Примером такого мифа, созданного тестировщиками-любителями, является привязка цены поездки к цене мобильного телефона пользователя, считает Юра Николаев, издатель Truesharing. ru: «Пресс-служба Яндекса всегда подчеркивает, что динамическое ценообразование основано на более чем сотни факторов. Возможно, пока не подтверждено, что среди них есть модель мобильного устройства и операционная система. Однако это не связано напрямую со стоимостью поездки».

Наоборот, существует прямая зависимость между спросом и предложением бесплатных такси в определенном районе. Упуская его из виду, тестировщики попадают в распространенную ловушку, сказал он: «Когда вы заказываете такси с мобильного, система регистрирует базовый уровень спроса. Затем вы повторяете это на другом устройстве, заставляя алгоритм полагать, что поблизости есть повышенный спрос, и он повышает тариф во втором заказе на поездку. Я не думаю, что Яндекс настолько недальновиден, чтобы придавать большое значение цене смартфона пользователя, потому что в слишком многих случаях это не имеет ничего общего с готовностью платить больше за поездки на такси».

На момент написания статьи российский рынок такси меняет свою форму под западными санкциями. Uber заявил, что ускорит продажу своей доли в совместном предприятии с Яндексом. Через несколько дней местные СМИ сообщили, что вскоре закроется первый занявший второе место Citimobil от Яндекса. Таким образом, технический гигант получит большую долю рынка, чем когда-либо прежде. Предположительно, усилится и давление на компанию. «Яндекс отрицает свою рыночную власть, но это просто очевидно», — сказал Шапочкин.

Теги: Мобильность как услуга, Ситимобиль, Добро, Океанское такси, Truesharing.ru, Uber, Яндекс, Домашняя страница, Услуги, Данные и аналитика, Услуги,

Расширение ImTranslator для Firefox. Версия 16.24

Закладка

net/images/flash.jpg»>

ImTranslator v. 16.24

ImTranslator v. 16.24 Расширение для Firefox

Раньше мы зарабатывали достаточно денег, чтобы самостоятельно поддерживать разработку ImTranslator. Но времена изменились, и помня о том, что ImTranslator должен оставаться БЕСПЛАТНЫМ, мы ценим любую поддержку нашей работы. Спасибо.

Поддержите наше развитие

Пожертвовать кредитной картой

Пожертвовать с крипто

Скачать версию ImTranslator 16.24

Надстройка ImTranslator
для Firefox

Новая версия

Добавить в Firefox

Что нового в версии 16.24

ImTranslator переводит текст (5000 символов), слова (словарь), фразы и веб-страницы между более чем 100 языками, используя 3 переводчика.

ImTranslator включает переводчик, словарь, встроенный и всплывающий пузырьковый перевод, переводчик веб-страниц и историю переводов.

ImTranslator обеспечивает удобный доступ к Google Translate, Yandex, Microsoft Bing Translator и другим переводчикам.

ImTranslator локализован на 23 языка. Он обеспечивает уникальное переключение языка интерфейса ImTranslator на лету.

Заявки на перевод:

Подробнее о ImTranslator

Учебное пособие по ImTranslator для Firefox

Как запустить ImTranslator

Как перевести выделение

Выберите текст на веб-странице и:

Встроенный переводчик

Inline Translator переводит выделенный текст на странице, разделяя его на предложения, и вставляет перевод на веб-страницу, сохраняя исходное форматирование.
В зависимости от настроек перевод может располагаться до или после выделенного текста или просто заменять оригинал.

Особенности:

Опции встроенного переводчика

Переводчик всплывающих окон

Всплывающий переводчик переводит слова, фразы и текст на любом веб-сайте и отображает перевод во всплывающем окне, не покидая страницы.

Чтобы перевести, выделите текст на веб-странице с помощью мыши и:

щелкните плавающую кнопку щелкните правой кнопкой мыши контекстное меню «Перевод всплывающих пузырей» используйте горячую клавишу Alt (по умолчанию) нажмите кнопку ImTranslator на панели инструментов Firefox (установите «Переводчик всплывающих пузырей» на кнопке панели инструментов в параметрах) переводите мышью только выбор (установите этот режим в настройках)
Перевод отображается во всплывающем окне без выхода со страницы.

ImTranslator Bubble может автоматически определять язык выделенного текста, поэтому все, что вам нужно сделать, это выбрать целевой язык для перевода.

Параметры всплывающего окна

ImTranslator

ImTranslator — это автономное приложение, которое выполняет мгновенный перевод до 10 000 символов с использованием трех поставщиков услуг перевода (Googe Translate, Microsoft Translator, Translator)

Чтобы запустить ImTranslator:

Особенности:

Переводчик

Translator — это отдельное приложение, выполняющее мгновенный перевод текста, фраз и слов с использованием различных языковых инструментов, таких как виртуальная клавиатура, проверка орфографии, многоязычный словарь, преобразование текста в речь, русский декодер и другие.

Для запуска транслятора:

Особенности:

Параметры переводчика

Перевод веб-страниц

Инструмент перевода веб-страниц переводит всю веб-страницу между более чем 100 языками с помощью службы Google Translate.

Чтобы перевести веб-страницу, выберите Перевод веб-страницы из:

Контекстное меню правой кнопки мыши предоставляет выбор режима перевода веб-страницы: Когда вы выбираете режим перевода при наведении курсора мыши, наведите указатель мыши на исходный текст, и перевод для выделенного сегмента будет отображаться во всплывающем пузыре.

Контекстное меню правой кнопки мыши позволяет изменить язык перевода с помощью меню «Изменить язык». Вы также можете изменить язык перевода на панели инструментов перевода в верхней части страницы.

Словарь

Словарь ImTranslator переводит слова и отображает альтернативные варианты перевода вместе с частью речи.

Переводы предоставлены словарем Google Translate.

Помимо вариантов перевода, для каждой словарной статьи отображается набор обратных переводов на исходный язык, если они доступны.

История переводов

История переводов отслеживает все ваши действия по переводу в ImTranslator, Bubble Translator, встроенном переводчике или переводе веб-страницы и сохраняет записи переводов в истории переводов.

Чтобы получить доступ к истории переводов, нажмите ссылку «История» на каждом инструменте перевода или перейдите в «Параметры ImTranslator», затем на панель «История переводов».

Особенности:

Ярлыки

В ImTranslator реализованы ярлыки, чтобы сделать работу с приложениями для перевода более удобной.
Ярлыки можно использовать для запуска приложений ImTranslator, выполнения переводов или выполнения других задач.

Ярлыки ImTranslator полностью настраиваемые и могут быть определены для каждого приложения перевода.

Виджеты ImTranslator

Текущая версия включает полезные языковые виджеты, доступ к которым можно получить через браузер Mozilla Firefox.

	Виджет ImTranslator:	компактная версия ImTranslator со всеми функциями
	ImTranslator TTS (голос):	приложение для преобразования текста в речь, которое читает вслух любой текст на поддерживаемых языках
	Словарь ImTranslator:	ищет слова в 20 языковых комбинациях
	Клавиатура ImTranslator:	поддерживает ввод текста на более чем 40 языках

Виджеты для веб-мастеров

Мы предлагаем различные виджеты ImTranslator, которые можно встроить в ваш веб-сайт. Эта услуга бесплатна и представляет собой идеальное онлайн-решение для посетителей вашего веб-сайта. Ниже вы найдете список полезных инструментов, которые принесут вам еще больше комфорта. Вы можете выбрать их и адаптировать параметры к вашим потребностям.

Возможности ImTranslator:

	Бесплатно
	Перевод слов, фраз и текста в приложении ImTranslator
	Перевести выделение во всплывающем пузыре
	Встроенный перевод вставляет перевод на веб-страницу.
	Перевод целых веб-страниц на выбранный язык
	Перевести выделение при наведении мыши на
	Автоматическое определение языка исходного текста
	Обратный перевод: вернуть перевод на исходный язык
	Преобразование текста в речь: преобразование текста в голос на поддерживаемых языках
	Настройка параметров перевода
	Установка уникальных языковых настроек для каждого инструмента перевода

	Языки: африкаанс, албанский, арабский, армянский, азербайджанский, баскский, белорусский, бенгальский, боснийский, болгарский, каталонский, кебуано, чичева, китайский (простой), китайский (традиционный), хорватский, чешский, датский, голландский, английский, эсперанто , эстонский, филиппинский, финский, французский, галисийский, грузинский, немецкий, греческий, гуджарати, гаитянский креольский, хауса, иврит, хинди, хмонг, венгерский, исландский, игбо, индонезийский, ирландский, итальянский, японский, яванский, каннада, казахский, кхмерский, корейский, лаосский, латинский, латышский, литовский, македонский, малагасийский, малайский, малаялам, мальтийский, маори, маратхи, монгольский, мьянманский (бирманский), непальский, норвежский, персидский, польский, португальский, пенджаби, румынский, русский, сербский , сесото, сингальский, словацкий, словенский, сомалийский, испанский, суданский, суахили, шведский, таджикский, тамильский, телугу, тайский, турецкий, украинский, урду, узбекский, вьетнамский, валлийский, идиш, йоруба и зулу.

Калькулятор прибыли от майнинга криптовалют по сравнению с Ethereum Classic

Предпочитаете сайты без рекламы? Поддержите WTM, подписавшись на 5 долларов за 3 месяца.

Использование быстрой синхронизации с 0,7–0,9 В, непроверенные данные» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data -boundary-selector=»body > . container»> 6900ХТ

Использование Fast Timings с 0,7–0,9 В, непроверенные данные» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data- граница-селектор = «тело > .container»> 6700ХТ

Использование 1750/1000 с 0,95 В
Для Ethash, BEAM, ProgPow, NeoScrypt и Verthash 1500/1000 с 0,88 В
Для KawPow 1100/1000 с 0,825 В» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> VII

Использование 1300/915 с 0,78 В и модом биоса ETH
Для алгоритмов BEAM и GRIN 1550/915 с 0,85 В» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs- html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> 5700ХТ

Использование 1100/900 с 0,78 В
Для алгоритмов BEAM и GRIN 1300/900 с 0,85 В» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true » data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > . container»> 5600ХТ

Использование 950/1020 с 0,85 В
Для BEAM 1200/1020 с 0,87 В
Для алгоритмов CryptoNight и GRIN 1570/1020″ data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> Вега64

Использование 950/900 с 0,85 В
Для BEAM 1200/900 с 0,87 В
Для алгоритмов CryptoNight и GRIN 1480/900″ data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> Вега56

Использование 60-80% TDP, непроверенная» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» граница данных -селектор=»тело > .контейнер»> 3090Ти

Использование +100/+0 с TDP 80-90%
Для Ethash -100/+500 с TDP 90%

Некоторые модели страдают от дросселирования памяти, что сильно снижает скорость хэширования для таких алгоритмов, как ETH. » data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> 3090

Использование 60-80% TDP, не подтверждено

Некоторые модели страдают от регулирования памяти, что сильно снижает скорость хэширования для таких алгоритмов, как ETH.» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> 3080Ти

Использование +100/+500 с TDP 65%
Для Ethash +0/+500 с TDP 60%

Некоторые модели страдают от дросселирования памяти, что сильно снижает скорость хэширования для таких алгоритмов, как ETH.» data- bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> 3080

Использование +100/+500 с TDP 70%
Для Ethash +0/+800 с TDP 50%» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html =»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> 3070

Использование 60-80% TDP, непроверено
Ограничение Ethash» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=» body» data-boundary-selector=»body > .container»> 3060

Использование быстрых таймингов с 0,7-0,9V, непроверенный» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > . контейнер»> 6600

Использование 0,78 В, непроверено» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector= «тело > .контейнер»> 5500ХТ

Использование 1150/2150 с пониженным напряжением 0,1 В и модом BIOS ETH» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body » data-boundary-selector=»body > .container»> 580

Использование 1100/2000 с пониженным напряжением 0,1 В и модом BIOS ETH» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body » data-boundary-selector=»body > .container»> 570

Использование 1050/1870 с пониженным напряжением 0,1 В и модом BIOS ETH» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body » data-boundary-selector=»body > .container»> 470

Использование 1020/500 с пониженным напряжением 0,1 В» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary -селектор=»тело > .контейнер»> Ярость

Использование 1000/1500 с пониженным напряжением 0,1 В» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data-boundary -селектор=»тело > .контейнер»> 380

Использование +100/+200 с TDP 75%
Для Ethash +0/+500 с TDP 60%» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html =»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > . container»> 2080ти

Использование +100/+200 с TDP 75%
Для Ethash +0/+500 с TDP 70%» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html =»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> 2070

Использование +100/+200 с TDP 70%
Для Ethash +0/+500 с TDP 65%» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html =»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> 2060

Использование +100/+500 с TDP 65%
Для Ethash +0/+500 с TDP 65%» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html =»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > . container»> 1660С

Использование +100/+500 с TDP 75%
Для Ethash +0/+500 с TDP 60%» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html =»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> 1660ти

Использование +100/+250 с TDP 70%
Для Ethash +0/+250 с TDP 60%» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html =»true» data-bs-container=»body» data-boundary-selector=»body > .container»> 1660

Использование +125/+500 с 75% TDP» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data -boundary-selector=»body > .container»> 1080ти

Использование +125/+500 с 70% TDP» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data -boundary-selector=»body > . container»> 1080

Использование +150/+500 с 75% TDP» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data -boundary-selector=»body > .container»> 1070Ти

Использование +150/+500 с 65% TDP» data-bs-placement=»bottom» data-bs-trigger=»hover» data-bs-html=»true» data-bs-container=»body» data -boundary-selector=»body > .container»> 1060

Партнер SimpleMining. net: отслеживайте и настраивайте майнинг-ферму на GPU в одном месте.

Эташ

МГц/с

Вт

Ethash5G

МГц/с

Вт

Жаш

в/с

Вт

CNHeavy

в/с

Вт

ЦНГПУ

в/с

Вт

CNFast

в/с

Вт

кора

в/с

Вт

Айон

в/с

Вт

КукушкаЦикл

в/с

Вт

Кукару (д) 29

в/с

Вт

kHeavyHash

МГц/с

Вт

Кукушка32

в/с

Вт

Луч

в/с

Вт

СлучайныйX

в/с

Вт

НеоСкрипт

к/с

Вт

Автоликос

МГц/с

Вт

Осьминог

МГц/с

Вт

EquihashZero

в/с

Вт

Зелхэш

в/с

Вт

КауПоу

МГц/с

Вт

ПрогПов

МГц/с

Вт

X25X

МГц/с

Вт

ФироПоу

МГц/с

Вт

Верташ

МГц/с

Вт

Стоимость

$/кВтч

Сортировать по DifficultyNetHashРасчетное вознаграждениеРасчетное вознаграждение 24Рыночная капитализацияОбъем обменаТекущий доходТекущая прибыльПрибыль за 24 часаПрибыльность за 24 часаПрибыльность за 3 дняПрибыльность за 7 дней

Фильтр объема Любой объемОбъем > 0,1Объем > 0,5Объем > 1Объем > 5Объем > 10Объем > 50Объем > 100

Средние значения дохода $ Текущие значенияСреднее за 1 часСреднее за 24 часаСреднее за последние 3 дняСреднее за последние 7 дней

Выбранные биржи

BinanceBitfinexBitForexBittrexCoinExDoveWalletExmoGate. ioGraviexHitBTCTradeOgrePoloniexStex

По умолчанию

Используя приведенную ниже таблицу, вы можете проверить, насколько выгодно майнить выбранные альткойны по сравнению с классическим эфириумом. Обратите внимание, что расчеты основаны на средних значениях, поэтому ваши окончательные результаты могут отличаться. Для достижения наилучших результатов заполните все поля вашим хешрейтом и потребляемой мощностью. Значения по умолчанию адаптированы для трех карт 480.

Имя (тег) Алгоритм	Время блока Награда за блок Последний блок	Сложность NetHash	Приблиз. Награды Приблиз. Награды 24 часа	Обменный курс	Рыночная капитализация Объем	Вер. BTC Вер. 24 часа	Оборот $ Прибыль	Рентабельность Текущий \| 24 часа 3 дня \| 7 дней
Серо (SERO) ProgPow	БТ: 13,42 с БР: 5,95 Фунтов: 8 616 696	1 729 628 миллионов 128,86 ГГц/с 1,9%	4,6093 4,7935	0. 00000422 (Gate.io) 5,0%	$31 152 301 15,94 БТД	0,000019 0,000020	0,41 доллара США -$0,60	160% \| 166% 159% \| 138%
Неокса (NEOX) KawPow	БТ: 1м БР: 4 250,00 Фунтов: 175 902	54 898 850 3,93 тыс./с -3,9%	60,7351 58,3773	0.00011553 (TradeOgre) (L) 0,5%	$5 818 082 207.38 лтк	0,000020 0,000019	0,39 доллара США -$0,84	165% \| 158% 176% \| 147%
Feathercoin (FTC) NeoScrypt	BT: 1 м 3 с BR: 20,00 LB: 4 343 750	10.026 683,50 МГц/с -24,7%	98,3645 74,1689	0,00000024 (Битрекс) 0,0%	1 139 358 долларов 0,00 БТД	0,000024 0,000018	0,36 доллара США -$0,72	194% \| 146% 154% \| 116%
Ravencoin(RVN) КауПау	BT: 1 м BR: 2 500,00 LB: 2 457 434	257 780 301 18,45 тыс. /с -6,4%	7,6087 7,1195	0,00000237 (Бинанс) -1,2%	498 041 399 долларов 136,28 БТД	0,000018 0,000017	0,34 доллара США -$0,89	148% \| 139% 151% \| 139%
Найсхэш-KawPow KawPow	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 3,37 тыс./с 18,0%	0,000019 0,000017	0,00052038 (Найсхеш) 15,7%	— 1,28 БТД	0,000019 0,000017	0,34 доллара США -$0,89	160% \| 138% 167% \| 243%
Каспа(КАС) kHeavyHash	BT: 1,0 с BR: 349,23 LB: 27 038 456	48 369 472 208,39 тыс. /с 6,8%	68,2998 72,9487	0.00000023 (TradeOgre) 2,6%	$57 928 543 1,21 БТД	0,000016 0,000017	0,33 доллара США -$0,67	128% \| 136% 191% \| 146%
Луч(ЛУЧ) BeamHashIII	BT: 1 м BR: 40,00 LB: 1 943 226	90 547 788 1,51 МГц/с -7,8%	1,6860 1,5538	0,00001011 (Бинанс) -1,3%	25 006 940 долларов 22,84 БТД	0,000017 0,000016	0,32 доллара США -$0,69	140% \| 129% 146% \| 140%

Зано (ЗАНО) ProgPowZ	BT: 2 м BR: 1,00 LB: 1 763 072	2 950 687 млн 24,59 ГГц/с -2,6%	0,7423 0,7232	0,00002127 (Стекс) 0,0%	$5 708 204 2,77 БТД	0,000016 0,000015	0,31 доллара США -$0,70	130% \| 126% 156% \| 138%
Nicehash-BeamV3 BeamHashIII	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 662,49 кГц/с -22,0%	0,000016 0,000015	0,00035644 (Найсхеш) 5,2%	— 0,29 БТД	0,000016 0,000015	0,30 доллара США -$0,70	131% \| 124% 148% \| 192%
HavenProtocol(XHV) CryptoNightHaven	BT: 2 м BR: 3,45 LB: 1 191 622	1 370 120 518 11,42 МГц/с -6,5%	0,6258 0,5851	0. 00002500 (TradeOgre) -0,4%	14 327 287 долларов 0,18 БТД	0,000016 0,000015	0,29 доллара США -$0,50	129% \| 120% 137% \| 81%
Убик (УБК) Убкхеш	BT: 20 с BR: 1,50 LB: 2 788 942	1 425 377 млн 71,27 Гх/с 10,2%	8,1728 9,0069	0,00000162 (Битрекс) -1,1%	1 385 004 долл. США 0,03 БТД	0,000013 0,000015	0,29 доллара США -$0,72	109% \| 120% 122% \| 111%
Фиро(ФИРО) ФироПоу	BT: 2 м 13 с BR: 1,56 LB: 540 255	15 180 676 490,23 ГГц/с 12,9%	0,0856 0,0966	0,00014790 (Бинанс) -1,0%	34 163 295 долларов 20,41 БТД	0,000013 0,000014	0,29 $ -$0,94	104% \| 117% 142% \| 140%
Найсхэш-НеоСкрипт НеоСкрипт	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 646,45 МГц/с -22,0%	0,000013 0,000014	0,00563941 (Найсхеш) -5,5%	— 0,00 БТД	0,000013 0,000014	0,28 $ -$0,80	109% \| 116% 139% \| 114%
Трезаркойн (TZC) НеоСкрипт	BT: 1 м BR: 50,00 LB: 2 522 889	2. 222 159,06 МГц/с 16,7%	1 096,6119 1 276,5684	0,00000001 (Гравиекс) 8,6%	60 505 долл. США 0,00 БТД	0,000012 0,000014	0,28 доллара США -$0,80	99% \| 115% 145% \| 111%

Верткойн(ВТК) Верташ	BT: 2 м 39 с BR: 12,50 LB: 1 843 145	211.036 5,70 ГГц/с -6,3%	1,4938 1,4000	0,00000968 (Битрекс) 0,7%	$12 632 241 0,74 БТД	0,000014 0,000014	0,27 доллара США -$0,59	119% \| 111% 144% \| 134%
Grin-CT32(GRIN) Cuckatoo32	BT: 59s BR: 60,00 LB: 1 925 012	642 912 10,90 кГц/с 5,1%	3,6767 3,8629	0. 00000335 (Gate.io) 1,1%	6 598 898 долларов США 2,41 БТД	0,000012 0,000013	0,26 доллара США -$0,60	101% \| 106% 114% \| 71%
Сокрытие (CCX) CryptoNightGPU	BT: 1 м 59 с BR: 5,70 LB: 1 118 358	492 000 000 4,13 МГц/с 15,8%	2,2793 2,7802	0.00000459 (TradeOgre) 2,8%	1 304 430 долларов 0,61 БТД	0,000010 0,000013	0,26 доллара США -$0,61	86% \| 105% 131% \| 115%
ЭфириумКлассик (ETC) Этчаш	BT: 13,22 с BR: 2,48 LB: 15 966 246	2 680 359 639 млн 202,74 тыс. /с -0,0%	0,0072 0,0072	0,00168900 (Бинанс) -1,1%	4 640 280 282 долл. США 271,55 БТД	0,000012 0,000012	0,24 доллара США -$0,76	100% \| 100% 100% \| 100%
GoByte(GBX) NeoScrypt	BT: 2 м 36 с BR: 2,86 LB: 952 833	3.070 84,52 МГц/с -10,0%	44,7904 40,4458	0,00000030 (Стекс) -1,6%	57 634 долл. США 0,00 БТД	0,000013 0,000012	0,24 доллара США -$0,84	110% \| 100% 117% \| 75%
Рио (RYO) CryptoNightGPU	BT: 4 м 5 с BR: 39,48 LB: 683 265	488 196 138 1,99 МГц/с -19,2%	15,9144 12,8673	0. 00000094 (TradeOgre) -0,8%	764 996 долларов 0,06 БТД	0,000015 0,000012	0,24 доллара США -$0,62	123% \| 99% 119% \| 110%
Кортекс (CTXC) Кортекс	BT: 13,44 с BR: 7,00 LB: 6 959 737	896 406 000 66,70 кГц/с -0,7%	2,0037 1,9903	0,00000600 (Бинанс) -0,9%	24 197 151 долл. США 9,22 БТД	0,000012 0,000012	0,24 доллара США -$0,62	99% \| 98% 124% \| 115%
Nicehash-Etchash Etchash	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 3,89 тыс./с -4,0%	0,000010 0,000012	0,00011629 (Найсхеш) -14,5%	— 0,55 биткойн	0,000010 0,000012	0,24 доллара США -$0,77	83% \| 97% 103% \| 150%
Найсхэш-Этэш Этэш	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 5,48 тыс. /с -6,0%	0,000010 0,000012	0.11601167 (Найсхеш) -12,9%	— 0,77 БТД	0,000010 0,000012	0,23 доллара США -$0,78	82% \| 95% 96% \| 389%
Найсхэш-ЗелХэш ЗелХэш	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 2,15 МГц/с 2,0%	0,000012 0,000011	294.38640156 (Найсхеш) 4,6%	— 0,59 БТД	0,000012 0,000011	0,23 доллара США -$0,64	98% \| 93% 110% \| 123%
Флюс (FLUX) Зелхэш	BT: 2 м 2 с BR: 37,50 LB: 1 211 293	109 327,176 7,34 МГц/с -9,2%	0,2279 0,2070	0. 00005298 (Gate.io) -2,2%	276 472 788 долларов США 20,81 БТД	0,000012 0,000011	0,22 доллара США -$0,64	99% \| 90% 104% \| 91%
EthereumPoW (ETHW) Этэш	BT: 13,99 с BR: 2,02 LB: 15 558 724	540 730 г 38,64 тыс./с -10,2%	0,0291 0,0262	0.00040525 (Gate.io) -5,7%	$0 158,85 БТД	0,000012 0,000011	0,21 доллара США -$0,79	97% \| 87% 79% \| 44%
Каллисто (CLO) Эташ	BT: 13,11 с BR: 38,88 LB: 10 741 745	3 720 212 млн 283,73 Гх/с -12,0%	81. 2414 71.5930	0,00000014 (Битфинекс) -0,6%	8 833 700 долларов США 0,24 БТД	0,000012 0,000010	0,20 доллара США -$0,80	95% \| 83% 31% \| 38%
QuarkChain (QKC) Ethash	BT: 9,79 с BR: 2,21 LB: 10 882 243	510 643 млн 104,37 Гх/с -3,0%	14.3214 13.8946	0,00000073 (Бинанс) -2,2%	93 741 189 долларов 485,80 БТД	0,000010 0,000010	0,20 доллара США -$0,80	86% \| 83% 102% \| 106%
Блок.денег(БЛОК) CryptoNightHaven	BT: 2 м 1 с BR: 12,66 LB: 1 106 161	15 187 962 125,52 кГц/с 24,1%	202. 7981 250.3283	0.00000004 (TradeOgre) 0,0%	17 423 долл. США 0,00 БТД	0,000008 0,000010	0,20 доллара США -$0,59	67% \| 82% 117% \| 85%
Вечность (AE) CuckooCycle	BT: 2 м 58 с BR: 72,17 LB: 657 912	18 831 000 105,79 кГц/с -2,7%	2,5827 2,5201	0.00000396 (Gate.io) -0,1%	27 844 872 долларов США 0,50 биткойн	0,000010 0,000010	0,20 доллара США -$0,74	84% \| 82% 94% \| 91%
Nicehash-CuckooCycle CuckooCycle	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 22,80 кГц/с -60,0%	0,000010 0,000010	0,00139490 (Найсхеш) 5,8%	— 0,07 БТД	0,000010 0,000010	0,20 доллара США -$0,74	86% \| 81% 96% \| 134%
BitTubeCash(TUBE) CuckooCycle	BT: 15,36 с BR: 7,33 LB: 4 467 279	8440 549,00 ч/с -11,0%	547,9642 488,4735	0. 00000002 (TradeOgre) 0,0%	142 123 долл. США 0,01 БТД	0,000011 0,000010	0,20 доллара США -$0,74	90% \| 80% 95% \| 76%
Айон(АИОН) Эквихэш (210,9)	BT: 10,0 с BR: 4,50 LB: 13 027 048	13 772 877 1,38 МГц/с 26,6%	3,4588 4,3802	0,00000223 (Бинанс) -0,2%	22 439 551 долларов США 5,01 БТД	0,000008 0,000010	0,20 доллара США -$0,67	63% \| 80% 104% \| 93%
Масари (MSR) CryptoNightFastV2	BT: 1 м BR: 1,45 LB: 2 256 056	48 346 677 805,78 кГц/с 79,2%	12,7253 22,7161	0. 00000038 (TradeOgre) 2,2%	127 534 долл. США 0,00 БТД	0,000005 0,000009	0,17 доллара США -$0,62	40% \| 71% 67% \| 32%
БиткойнZ(BTCZ) Жаш	BT: 2 мин 30 с BR: 5 937,50 фунтов: 1 013 600	4 459 198 243,53 кГц/с -10,3%	884,5021 793,5488	0,00000380 (стекс) (л) 3,6%	2 522 404 долл. США 498.52 Лтк	0,000010 0,000009	0,17 доллара США -$0,69	79% \| 71% 100% \| 95%
BitcoinGold(BTG) Жаш	БТ: 10м BR: 6,25 LB: 756 475	531 636 590 7,26 МГц/с -5,3%	0,0078 0,0074	0,00114691 (Эксмо) -0,3%	403 038 709 долларов США 5,18 БТД	0,000009 0,000008	0,17 доллара США -$0,69	74% \| 70% 81% \| 79%
Nicehash-Cuckatoo32 Cuckatoo32	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 624,00 ч/с 0,0%	0,000009 0,000008	0,02039823 (Найсхеш) 10,9%	— 0,01 БТД	0,000009 0,000008	0,17 доллара США -$0,69	77% \| 70% 81% \| 52%
Кинжал (XDAG) RandomX	БТ: 1м 4с БР: 64,00 Фунтов: 2 258 369	745 414 353 11,65 МГц/с -11,2%	10,4583 9,2845	0,00000091 (КоинЭкс) 0,2%	21 682 975 долларов 0,20 БТД	0,000009 0,000008	0,17 доллара США -$0,48	78% \| 69% 81% \| 48%
Гемлинк(ГЛИНК) Жаш	BT: 1 м BR: 9,00 LB: 2 470 352	222,217 30,34 кГц/с 5,6%	19. 3357 20.4096	0,00000041 (Стекс) -0,8%	502 334 долл. США 0,09 БТД	0,000008 0,000008	0,17 доллара США -$0,70	65% \| 69% 87% \| 76%
Обмен (XWP) Cuckaroo29s	BT: 15,46 с BR: 0,65 LB: 8 047 849	13 312 861,00 ч/с -21,7%	29,9186 23,4996	0.00000035 (TradeOgre) -5,1%	110 526 долларов 0,00 БТД	0,000010 0,000008	0,17 доллара США -$0,77	86% \| 68% 82% \| 75%
Найсхэш-Жаш Жаш	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 605,77 кГц/с -50,0%	0,000008 0,000008	0. 12420460 (Найсхеш) -2,3%	— 0,15 биткойн	0,000008 0,000008	0,15 доллара США -$0,71	62% \| 63% 76% \| 103%
Это (ETHO) Эташ	BT: 12,53 с BR: 0,30 LB: 10 056 043	446 684 млн 35,65 ГГц/с 7,0%	5,2093 5,5709	0,00000131 (Стекс) 1,3%	2 100 095 долларов 0,00 БТД	0,000007 0,000007	0,15 доллара США -$0,86	56% \| 60% 63% \| 63%
Nicehash-Автоликос Автоликос	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 19,04 тыс./с -2,0%	0,000006 0,000007	0,00003610 (Найсхеш) -7,3%	— 0,75 БТД	0,000006 0,000007	0,13 доллара США -$0,80	50% \| 54% 101% \| 150%
Ergo(ERG) Автоликос	BT: 3 м 18 с BR: 48. 03 LB: 842 329	21 673 152 г 109,46 тыс./с 0,0%	0,0325 0,0325	0.00019763 (Gate.io) -4,1%	232 527 921 долларов США 59,74 БТД	0,000006 0,000006	0,13 доллара США -$0,81	53% \| 53% 73% \| 78%
Equilibria(XEQ) CryptoNightGPU	BT: 2 м 1 с BR: 2,33 LB: 919 618	271 566 876 2,24 МГц/с 13,0%	1,6888 1,9073	0.00000313 (TradeOgre) -0,9%	$0 0,15 биткойн	0,000005 0,000006	0,12 доллара США -$0,74	43% \| 49% 60% \| 46%
EtherGem(EGEM) Эташ	BT: 16,5 с BR: 0,48 LB: 11 338 359	85 826 млн. 5,20 ГГц/с -46,2%	42.7493 23.1873	0,00000023 (Гравиекс) 0,0%	88 348 долларов 0,01 БТД	0,000010 0,000005	0,11 доллара США -$0,90	79% \| 43% 2% \| 4%
Слияние (CFX) Осьминог	BT: 0,51 с BR: 1,96 LB: 54 506 879	1 508 461 млн 2,98 тыс./с -7,7%	1,6525 1,5411	0.00000243 (Gate.io) -0,1%	$101 840 242 8,49 БТД	0,000004 0,000004	0,08 доллара США -$0,79	33% \| 31% 35% \| 33%
Nicehash-Осьминог Осьминог	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 731,81 Гх/с -26,0%	0,000004 0,000003	0,00026298 (Найсхеш) 10,3%	— 0,23 БТД	0,000004 0,000003	0,07 доллара США -$0,80	31% \| 28% 33% \| 41%
Пространство (ОПЫТ) Эташ	BT: 22 с BR: 4,00 LB: 6 773 732	5 350 215 млн 243,19 ГГц/с -16,2%	5,8114 4,8689	0,00000063 (Битрекс) 7,0%	237 711 долларов 0,34 БТД	0,000004 0,000003	0,06 доллара США -$0,95	30% \| 25% 25% \| 29%
Синовейт (СИН) Х25Х	BT: 59s BR: 12,47 LB: 1 144 683	5. 689 414,11 МГц/с 11,0%	109.1456 121.0714	0.00000002 (TradeOgre) 0,0%	381 225 долларов США 0,00 БТД	0,000002 0,000002	0,05 доллара США -$0,53	18% \| 20% 26% \| 20%
Квантовый R L (QRL) СлучайныйX	BT: 56s BR: 1,85 LB: 2 234 947	905 710 862 16,17 МГц/с 7,7%	0,2485 0,2661	0,00000856 (Битрекс) 19,0%	13 153 799 долларов 0,01 БТД	0,000002 0,000002	0,05 доллара США -$0,60	17% \| 19% 20% \| 11%
Монеро (XMR) RandomX	BT: 2 м 2 с BR: 0,60 LB: 2 714 479	331 002 972 456 2,71 Гх/с -0,7%	0,0002 0,0002	0,00737100 (Бинанс) -1,4%	2 688 159 602 долларов США 153,74 БТД	0,000002 0,000002	0,03 доллара США -$0,62	13% \| 13% 15% \| 8%
Nicehash-RandomX RandomX	БТ: — БР: — ЛБ: —	— 148,39 МГц/с 0,0%	0,000002 0,000002	0,00113794 (Найсхеш) -0,1%	— 0,17 БТД	0,000002 0,000002	0,03 доллара США -$0,62	13% \| 13% 14% \| 8%

Последнее обновление 18. 09.2022 08:40:40 UTC

ЛУЧШАЯ ХЭШ-СКОРОСТЬ С МЕНЬШЕЙ МОЩНОСТЬЮ

RAVEOS

Все, что нужно крипто-майнерам, в одной мощной приборной панели для повышения производительности и стабильности скорости хеширования с меньшим временем простоя и энергопотреблением

Попробуйте RaveOS бесплатно

RaveOS — это операционная система, которая позволяет вам настраивать, контролировать и администрировать ваши буровые установки и ASIC.

1 воркер с любым количеством GPU совершенно бесплатно. Подробнее здесь…

Платформа RaveOS поддерживает широкий спектр графических карт и ASIC.

2miners

БЕСПЛАТНО НА 2MINERS.COM

Используйте RaveOS полностью БЕСПЛАТНО!
Вы можете использовать raveOS для БЕСПЛАТНО на всех пулах наших партнеров 2MINERS. COM . Все майнинговые работники на пулах 2MINERS.COM не будут взимать плату.

Выберите одну из монет представленных на 2MINERS.COM в своем кошельке, выберите пул 2miners и примените задание. После того, как вы примените задачу майнинга, рабочие будут помечены БЕСПЛАТНО .
Больше информации здесь…

work

Monitoring

Простое управление и мониторинг всех ваших ригов в одном месте

Контролируйте работу ригов как через веб-интерфейс, так и через мобильное приложение. Вы можете получить доступ к скорости хеширования, ошибкам, энергопотреблению и многому другому независимо от вашего местоположения.

Программа будет отслеживать ошибки и перегружать майнер или весь риг. Вы также можете установить права доступа, чтобы разрешить нормальный мониторинг или полный доступ к вашей установке.

Попробуйте RaveOS бесплатно

система

sys-install.h3″> Установка системы

Просто запишите образ на диск или флешку и подключитесь к ригу, и система автоматически обнаружит ваше оборудование, применит настройки и отобразит настройки на панели управления.

Настройка прошивок и карт разгона не составит труда, ведь вам будут доступны примеры настроек для тысяч различных графических процессоров. Кроме того, поддержка клиентов RaveOS всегда будет доступна в социальных сетях и через мессенджер.

Мобильное приложение

Наше приложение поможет вам быстро контролировать работу одного или нескольких ригов. Вы будете получать важные уведомления в случае неисправности, перегрева карты или низкого хешрейта.

Вы можете перегрузить риг, сменить кошелек, сменить монету для добычи или посмотреть статистику.

доход

Реферальная программа

Реферальная программа — эффективный способ получения пассивного дохода и возможность бесплатно пользоваться операционной системой

referrals.p-2″> Чтобы начать использовать реферальную программу, вам необходимо стать пользователем RaveOS. Привлекайте новых людей через Instagram, Facebook, ваш веб-сайт, электронную почту, SMS, используя свою реферальную ссылку.
Хочешь зарабатывать вместе с нами?
Зарегистрируйтесь на (ссылка) и получите свою реферальную ссылку.

Подробнее

raveos

ЗАРАБАТЫВАЙТЕ С RAVEOS

Зарегистрируйтесь и получите личную реферальную ссылку.

Теперь вы можете:

Пассивный доход

Иметь пассивный доход
и пользуйтесь операционной системой
бесплатно

Мониторинг

Отслеживайте свои начисления

Поддержка

earn.item3text»> Пользуйтесь индивидуальным обслуживанием клиентов

Выплаты

Получайте выплаты в криптовалюте

Готовы начать?

Свяжитесь с нами или создайте учетную запись

Создайте учетную запись

Посмотреть демонстрацию

майнинг

полнофункциональный майнинг os

Отчетность

Отслеживание KPI, таких как энергопотребление, время безотказной работы, скорость хеширования, общие затраты на электроэнергию и многое другое в визуальном формате.

Пользовательский майнинг

Пользовательский майнинг дает вам возможность легко добавлять новые алгоритмы, майнеры и адреса пулов.

Мобильное приложение

Мобильное приложение RaveOS дает вам возможность управлять всеми вашими установками на ходу.

Управление кошельком в реальном времени

Управление кошельком простое и прямое благодаря
возможностям обмена в реальном времени, поэтому вы можете легко обновлять свои установки.

Общий доступ администратора

Общий доступ администратора к вашим буровым установкам без потери контроля.

Первоклассная поддержка

Наша отличная команда поддержки готова помочь по электронной почте или в Telegram.

Посмотреть все характеристики

партнеры

partners.title»> Наши партнеры

Подробнее

Genshin Impact Spiral Abyss Guide

	Lv88 ; C0.28 0️⃣ 84% 1️⃣ 8% 2️⃣ 7% 3️⃣ <1% 4️⃣ 0% 5️⃣ <1% 6️⃣ <1%	Сбор данных … 0% Сбор данных 0 … 0 0 %
	Lv86 ; C4.52 0⃣ <1% 1⃣ 4% 2⃣ 6% 3⃣ 10% 4% 5⃣ 49% 6⃣ 21%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Уровень 86 ; C0.34 0️⃣ 83% 1️⃣ 8% 2️⃣ 6% 3️⃣ <1% 4️⃣ <1% 5️⃣ <1% 6️⃣ 2%	Сбор данных … 0% Сбор данных 90 … 08 0%
	Lv85 ; C0.13 0️⃣ 93% 1️⃣ 5% 2️⃣ 1% 3️⃣ <1% 4️⃣ <1% 5️⃣ <1% 6️⃣ <1%	Сбор данных… 0% Сбор данных… 0%
	Lv86 ; C0.20 0️⃣ 89% 1️⃣ 9% 2️⃣ <1% 3️⃣ <1% 4️⃣ <1% 5️⃣ <1% 6️⃣ 1%	Сбор данных … 0% Сбор данных . .. 08% 90 … 08%
	Lv88 ; C0.93 0️⃣ 61% 1️⃣ 6% 2️⃣ 21% 3️⃣ 8% 4️⃣ <1% 5️⃣ <1% 6️⃣ 3%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Lv86 ; C0.46 0️⃣ 80% 1️⃣ 10% 2️⃣ 6% 3️⃣ <1% 4️⃣ <1% 5️⃣ 0% 6️⃣ 3%	Сбор данных … 0% 904 3 2 90 … 0%
	Lv83 ; C5.58 0️⃣ <1% 1️⃣ <1% 2️⃣ 2% 3️⃣ 4% 4️⃣ 5% 5️⃣ 8% 6️⃣ 80%	Сбор данных … 0% 900 20 0% 90
	Lv88 ; C0.51 0️⃣ 82% 1️⃣ 7% 2️⃣ 5% 3️⃣ <1% 4️⃣ 2% 5️⃣ <1% 6️⃣ 4%	Сбор данных… 0% Сбор данных… 0%
	Lv84 ; C5.52 0️⃣ <1% 1️⃣ <1% 2️⃣ 2% 3️⃣ 3% 4️⃣ 8% 5️⃣ 10% 6️⃣ 76%	Сбор данных … 0% 904 30009 90 … 0% 0%
	Lv89 ; C0.71 0️⃣ 52% 1️⃣ 38% 2️⃣ 4% 3️⃣ 3% 4️⃣ <1% 5️⃣ <1% 6️⃣ 2%	Сбор данных … 0% Сбор данных .. . 0%
	Lv87 ; C0.16 0️⃣ 92% 1️⃣ 4% 2️⃣ 3% 3️⃣ <1% 4️⃣ <1% 5️⃣ 0% 6️⃣ <1%	Сбор данных … 0% Сбор данных 90 … 08 0%
	Lv88 ; C0.43 0️⃣ 81% 1️⃣ 13% 2️⃣ 2% 3️⃣ <1% 4️⃣ <1% 5️⃣ 0% 6️⃣ 4%	Сбор данных … 0% 904 3 2 90 … 0 0 %
	Lv86 ; C0.50 0️⃣ 78% 1️⃣ 12% 2️⃣ 5% 3️⃣ <1% 4️⃣ 0% 5️⃣ 0% 6️⃣ 5%	Сбор данных… 0% Сбор данных… 0%
	Lv87 ; C0.26 0⃣ 88% 1⃣ 5% 2⃣ 4% 3⃣ 1% 4 <1% 5⃣ 0% 6% 1%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Lv87 ; C0.37 0️⃣ 87% 1️⃣ 5% 2️⃣ 3% 3️⃣ 1% 4️⃣ <1% 5️⃣ 0% 6️⃣ 4%	Сбор данных … 0% Сбор данных 0 … 0 0 %
	Lv89 ; C0.67 0️⃣ 63% 1️⃣ 25% 2️⃣ 7% 3️⃣ <1% 4️⃣ <1% 5️⃣ <1% 6️⃣ 4%	Сбор данных … 0% 90 . .. 02 0%
	Lv87 ; C0,62 0⃣ 77% 1⃣ 8% 2⃣ 8% 3⃣ 2% 4 <1% 5⃣ 0% 6% 5%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	80 ур.; C5.04 0️⃣ 2% 1️⃣ 4% 2️⃣ 5% 3️⃣ 6% 4️⃣ 8% 5️⃣ 9% 6️⃣ 66%	Сбор данных… 0% Сбор данных… 0%
	Lv80 ; C4.77 0⃣ 3% 1⃣ 6% 2⃣ 6% 3⃣ 8% 4% 4% 5⃣ 9% 6⃣ 58%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Уровень 82 ; C1.15 0️⃣ 38% 1️⃣ 31% 2️⃣ 19% 3️⃣ 5% 4️⃣ 4% 5️⃣ 1% 6️⃣ 2%	Сбор данных … 0% Сбор данных 9 … 0%0008
	Lv88 ; C0.57 0️⃣ 75% 1️⃣ 15% 2️⃣ 3% 3️⃣ <1% 4️⃣ <1% 5️⃣ <1% 6️⃣ 5%	Сбор данных … 0% Сбор данных 90 … 08 0%
	Lv88 ; C0,75 0⃣ 72% 1⃣ 13% 2⃣ 6% 3⃣ 2% 4 <1% 5⃣ 0% 6⃣ 7%	Сбор данных … 0% Сбор данных . .. 0%
	Lv87 ; C0.48 0️⃣ 77% 1️⃣ 16% 2️⃣ 2% 3️⃣ 2% 4️⃣ <1% 5️⃣ <1% 6️⃣ 3%	Сбор данных… 0% Сбор данных… 0%
	Lv78 ; C2.76 0⃣ 15% 1⃣ 17% 2⃣ 18% 3⃣ 18% 4% 5% 5⃣ 4% 6⃣ 20%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Уровень 82 ; C4.70 0️⃣ 5% 1️⃣ 5% 2️⃣ 7% 3️⃣ 8% 4️⃣ 8% 5️⃣ 6% 6️⃣ 61%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 08 0%
	Lv82 ; C1.35 0⃣ 35% 1⃣ 28% 2⃣ 20% 3⃣ 9% 4% 5⃣ 2% 6% 2%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Lv79 ; C4.58 0⃣ 3% 1⃣ 6% 2⃣ 9% 3⃣ 9% 4% 5% 5⃣ 10% 6⃣ 53%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Уровень 88 ; C0.52 0️⃣ 74% 1️⃣ 11% 2️⃣ 12% 3️⃣ 0% 4️⃣ 2% 5️⃣ 0% 6️⃣ 2%	Сбор данных.. . 0% Сбор данных… 0%
	Lv83 ; C3.68 0⃣ 8% 1⃣ 11% 2⃣ 8% 3⃣ 22% 4% 5% 6% 6⃣ 33%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Уровень 82 ; C5.32 0️⃣ <1% 1️⃣ 1% 2️⃣ 3% 3️⃣ 7% 4️⃣ 7% 5️⃣ 10% 6️⃣ 71%	Сбор данных … 0% 90 … 0 0%0042
	Lv83 ; C5.55 0% 1% 1% 2⃣ 5% 3⃣ 3% 4% 5% 6% 6⃣ 84%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	ур.87 ; C1.70 0⃣ 23% 1⃣ 30% 2⃣ 22% 3⃣ 13% 4% 5% 5% 6% 6%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Уровень 82 ; C5.27 0️⃣ <1% 1️⃣ 2% 2️⃣ 5% 3️⃣ 5% 4️⃣ 9% 5️⃣ 10% 6️⃣ 69%	Сбор данных… 0% Сбор данных… 0%
	Lv76 ; C4.80 0⃣ 2% 1⃣ 5% 2⃣ 8% 3⃣ 7% 4% 5% 5⃣ 9% 6⃣ 58%	Сбор данных … 0% Сбор данных . .. 0%
	Ур.80 ; C4.73 0️⃣ 3% 1️⃣ 5% 2️⃣ 8% 3️⃣ 10% 4️⃣ 7% 5️⃣ 6% 6️⃣ 61%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%0008
	Lv86 ; C5.88 0️⃣ 0% 1️⃣ <1% 2️⃣ 1% 3️⃣ <1% 4️⃣ <1% 5️⃣ 1% 6️⃣ 95%	Сбор данных … 0% Сбор данных 90 … 08 0%
	Lv79 ; C3.74 0⃣ 9% 1⃣ 10% 2⃣ 14% 3⃣ 11% 4% 5% 5⃣ 10% 6⃣ 35%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Ур.81 ; C2.62 0️⃣ 13% 1️⃣ 17% 2️⃣ 20% 3️⃣ 20% 4️⃣ 13% 5️⃣ 9% 6️⃣ 8%	Сбор данных… 0% Сбор данных… 0%
	Lv80 ; C1.41 0⃣ 28% 1⃣ 34% 2⃣ 21% 3⃣ 10% 4% 5⃣ 2% 6% 1%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	ур.87 ; C1.90 0️⃣ 22% 1️⃣ 24% 2️⃣ 25% 3️⃣ 11% 4️⃣ 8% 5️⃣ 3% 6️⃣ 6%	Сбор данных .. . 0% 9 Сбор данных … 00008
	Lv81 ; C5.98 0% 1% 1% 2⃣ 0% 3⃣ 0% 4 4% 5% 6% 6⃣ 98%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Lv75 ; C4.77 0⃣ 2% 1⃣ 3% 2⃣ 9% 3⃣ 14% 4% 4% 5⃣ 9% 6⃣ 58%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Lv75 ; C3.42 0️⃣ 7% 1️⃣ 20% 2️⃣ 12% 3️⃣ 14% 4️⃣ 6% 5️⃣ 8% 6️⃣ 31%	Сбор данных… 0% Сбор данных… 0%
	Lv80 ; C5.72 0% 1% 1% 2⃣ 0% 3⃣ 2% 4% 5% 5⃣ 9% 6⃣ 83%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Ур.80 ; C3.03 0️⃣ 8% 1️⃣ 11% 2️⃣ 24% 3️⃣ 14% 4️⃣ 24% 5️⃣ 8% 6️⃣ 11%	Сбор данных … 0% Сбор данных0042
	Lv77 ; C2.30 0⃣ 32% 1⃣ 14% 2⃣ 16% 3⃣ 5% 4% 5% 5% 6% 6%	Сбор данных … 0% Сбор данных . .. 0%
	ур.87 ; C5.19 0% 1% 1% 2⃣ 3% 3⃣ 6% 4% 5% 5% 6% 69%	Сбор данных … 0% Сбор данных … 0%
	Lv69 ; C0.00 0️⃣ 100% 1️⃣ 0% 2️⃣ 0% 3️⃣ 0% 4️⃣ 0% 5️⃣ 0% 6️⃣ 0%	Сбор данных… 0% Сбор данных… 0%

10 самых известных исследовательских работ по федеративному обучению

не что иное, как способ обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ) без необходимости того, чтобы кто-либо видел или касался ваших данных. Все это прокладывает путь к получению информации для новых приложений ИИ. Эта децентрализованная форма машинного обучения мгновенно завоевала огромную популярность. На этой ноте давайте взглянем на 10 самых известных научных работ по федеративному обучению.

Генеративные модели для эффективного машинного обучения на частных децентрализованных наборах данных

Основное внимание в этом исследовательском документе уделяется установлению того, что генеративные модели, обученные с использованием федеративных методов и формальных дифференциальных гарантий, могут эффективно отлаживать многие распространенные проблемы с данными. Все это даже тогда, когда данные не проверяются напрямую. Ну, это еще не все. Исследователи также изучают эти методы в приложениях к тексту с дифференциально частными федеративными RNN и изображениям с использованием нового алгоритма для дифференциально частных федеративных GAN.

Moshpit SGD: Коммуникационно-эффективное децентрализованное обучение на гетерогенных ненадежных устройствах

Исследование подготовлено исследователями из Яндекса, Университета Торонто, МФТИ и НИУ ВШЭ. предложил Moshpit All-Reduce. Интересно, о чем исследовательская работа? Что ж, здесь исследователи продемонстрировали эффективность своего протокола для распределенной оптимизации с сильными теоретическими гарантиями, а также с экспериментами, показывающими впечатляющие результаты.

Центральный сервер. Бесплатное федеративное обучение в социальных сетях с односторонним доверием. центральный безсерверный алгоритм федеративного обучения, называемый методом онлайн-суммирования (OPS), для решения различных задач в общих условиях.

Federated Learning for Mobile Keyboard Prediction

«Федеративное обучение для Mobile Keyboard Prediction» — исследовательский документ, подготовленный исследователями Google, в котором они демонстрируют осуществимость и преимущества обучения языковых моделей на клиентских устройствах без экспорта конфиденциальных пользовательских данных на серверы. . Следует отметить, что федеративная среда обучения дает пользователям больший контроль над использованием их данных, а также упрощает включение конфиденциальности по умолчанию с распределенным обучением и агрегированием среди множества клиентских устройств.

Групповая передача знаний: федеративное обучение больших CNN на периферии

Федеративное обучение было переформулировано исследователями из Университета Южной Калифорнии в виде группы обучающих алгоритмов передачи знаний под названием FedGKT. Исследователи стремятся разработать альтернативный подход к минимизации для обучения небольших CNN на граничных узлах и периодической передачи их знаний путем дистилляции знаний в большую CNN на стороне сервера. Теперь у этого есть множество преимуществ — среди прочего, снижение потребности в граничных вычислениях и более низкая пропускная способность связи для больших CNN.

FedML: исследовательская библиотека и эталон для федеративного машинного обучения

Чтобы упростить разработку алгоритма федеративного обучения и честное сравнение производительности, исследователи из Tencent и ведущих университетов представили FedML, открытую исследовательскую библиотеку и эталон. Кроме того, исследователи считают, что их библиотека и система сравнительного анализа обеспечивают эффективные и воспроизводимые средства для разработки и оценки алгоритмов федеративного обучения.

Обучение моделированию частного нейронного языка с помощью внимательного агрегирования

Метод внимательного агрегирования был предложен исследователями из Университета Монаша, Университета Квинсленда и Технологического университета Сиднея. Они предложили агрегацию моделей с механизмом внимания, учитывающим вклад клиентских моделей в глобальную модель, вместе с методом оптимизации во время агрегации серверов, чтобы решить проблемы с предложениями мобильных клавиатур.

Утечка меток и защита в двухстороннем разделенном обучении

Исследователи из ByteDance и Carnegie Mellon собрались вместе для исследовательской работы под названием «Утечка меток и защита в двухстороннем разделенном обучении». Модель такова, что она использует норму сообщенных градиентов между сторонами, чтобы выявить основные истинные ярлыки участников. Здесь исследователи также обсуждают несколько методов защиты для смягчения этой проблемы.

Цветок: Дружественная платформа для федеративного обучения

Исследователи из Университетского колледжа Лондона, Кембриджского университета и Авиньонского университета представили Flower — платформу с открытым исходным кодом, которая поддерживает гетерогенные среды, включая мобильные и периферийные устройства, и масштабируется для множества распределенных клиентов.

Новый алгоритм «Яндекса», первые выводы — SEO на vc.ru

Поисковые алгоритмы Яндекса с 2007 по 2022 год

Версия 7 (2 июля 2007 года)

«Версия 8» и «Восьмерка SP1» (декабрь 2007— январь 2008 гг)

Магадан и Магадан 2.0 (16 мая 2008 год, 2 июля 2008 года)

Находка (11 сентября 2008 года)

Арзамас/Анадырь (анонс был выпущен 10 апреля 2009 года, далее в течение года было проведено 5 обновлений алгоритма)

Снежинск (17 ноября 2009 года)

Конаково, 22 декабря 2009 года

Конаково 1.1 (он же Снежинск 1.1), 10 марта 2010 года

Обнинск, сентябрь 2010 года

Краснодар (15 декабря 2010 года)

Рейкьявик, 17 августа 2011 г

Калининград, 12 декабря 2012 года

Дублин, 30 мая 2013 года

Без ссылок, 12 марта 2014 года

Острова, 5 июня 2014 года

Объектный ответ, 1 апреля 2015 года

Минусинск, 15 мая 2015 года

Многорукие бандиты Яндекса, 14 сентября 2015 года

Владивосток, 2 февраля 2016 года

Палех, 2 ноября 2016 года

Баден-Баден, 23 марта 2017 года

Королев, 22 августа 2017 года

Андромеда, 19 ноября 2018 года

Вега, 17 декабря 2019 года

Yati, сентябрь 2020 года

Y1, 10 июня 2021 года

Мимикрия, 5 августа 2022 года

Вывод

Алгоритмы поисковых систем. Сравнительная таблица Яндекс и Google — Статьи

Обновленный алгоритм Яндекса

Алгоритмы Яндекса — Создание сайтов, продвижение в Волгограде, Москве, России. Оптимизация, обслуживание сайтов. Веб-студия ONVOLGA (Волгоград)

Алгоритмы Яндекса борются за качество

Применены ли к сайту санкции Яндекса

Как понравиться алгоритмам Яндекса

Новый алгоритм Яндекса заберет просмотры у плохих сайтов

Как работает новый алгоритм

Кому следует опасаться пессимизации

Но достанется всем

Не надо жаловаться

Вывод

Алгоритм ценообразования Яндекса надеется развеять критику – TU Automotive

Алгоритм ценообразования Яндекса надеется развеять критику

Рома Назаров

Опасения по поводу динамического ценообразования

Повышение тарифа на премиальные мобильные?

Расширение ImTranslator для Firefox. Версия 16.24

Калькулятор прибыли от майнинга криптовалют по сравнению с Ethereum Classic

ЛУЧШАЯ ХЭШ-СКОРОСТЬ С МЕНЬШЕЙ МОЩНОСТЬЮ

БЕСПЛАТНО НА 2MINERS.COM

Monitoring

<img loading='lazy' src='' /> sys-install.h3″> Установка системы

Мобильное приложение

Реферальная программа

ЗАРАБАТЫВАЙТЕ С RAVEOS

Пассивный доход

Мониторинг

Поддержка

Выплаты

Готовы начать?

Свяжитесь с нами или создайте учетную запись

полнофункциональный майнинг os

Отчетность

Пользовательский майнинг

Мобильное приложение

Управление кошельком в реальном времени

Общий доступ администратора

Первоклассная поддержка

<img loading='lazy' src='' /> partners.title»> Наши партнеры

Genshin Impact Spiral Abyss Guide

10 самых известных исследовательских работ по федеративному обучению

Генеративные модели для эффективного машинного обучения на частных децентрализованных наборах данных

Moshpit SGD: Коммуникационно-эффективное децентрализованное обучение на гетерогенных ненадежных устройствах

Federated Learning for Mobile Keyboard Prediction

Групповая передача знаний: федеративное обучение больших CNN на периферии

FedML: исследовательская библиотека и эталон для федеративного машинного обучения

Обучение моделированию частного нейронного языка с помощью внимательного агрегирования

Утечка меток и защита в двухстороннем разделенном обучении

Цветок: Дружественная платформа для федеративного обучения

sys-install.h3″> Установка системы

partners.title»> Наши партнеры