wiki-biz.ru

MatrixNet — алгоритм, разработанный и применяемый Yandex, для обучения поисковых машин ранжированию. Стоит отметить, что MartixNet является не только собственностью Yandex, но и используется только его поисковыми машинами. С тех пор, как данный алгоритм начал применяться, число критериев ранжирования в Yandex, значительно увеличилось.

Большая часть пользователей сети Интернет, считает, что поисковая машина осуществляет сканирование всех интернет-страниц, каждый раз, когда вводится поисковой запрос. На самом деле, все обстоит иначе. Есть специальная база данных, которая формируется поисковой системой заранее. Называется эта база — индекс. В нее включены релевантные страницы, удовлетворяющие запросу пользователя. Именно эти страницы, которые содержит в себе индекс и показывает поисковая система, в ответ на запрос пользователя.

Индекс представляет собой регулярно обновляемую базу данных, поэтому, когда мы вбиваем запрос в поисковую систему, нашему вниманию предстает последняя база данных. Именно поэтому, для актуальности и релевантности индекса, необходимо обучать поисковые машины. Для пользователей, процесс обновления индекса — не заметен.

Попробуйте представить поисковую систему без индекса. Вместо привычного ожидания в 1-2 секунды (время, которое уходит на обработку запроса), нам бы пришлось ждать больше получаса, пока поисковая система не просканирует все сайты в Интернете. К счастью, существует индекс и все обстоит иначе.

Поисковые машины нуждаются в обучении с той лишь целью, чтобы повышать качество поиска. В качестве примера, рассмотрим схему обучения ранжированию поисковой системы Yandex. Только не забудьте, что у каждой поисковой машины, свой алгоритм работы.

Для обновления индекса, поисковый робот отбирает в Интернете страницы, которые считает релевантными и отправляет их асессору. Асессор в свою очередь проверяет страницу на релевантность с точки зрения человека. Если он подтверждает релевантность, страница добавляется в индекс, если нет, то в базу она не попадает. Стоит добавить, что позиция страницы в базе зависит от степени её релевантности. Однако вот в чем проблема. В последнее время, количество сайтов в сети увеличивается и все их необходимо добавлять в базу. Если поисковой робот успевает делать свою работу, то асессоры — нет. Даже если бы асессоров было бы тысячи — они все равно бы не успевали подтверждать релевантность страниц, которые нашел робот. Поэтому, единственный выход, который был найден — это обучить поисковую машину, выполнять динамическое ранжирование страниц. То есть, выполнять работу асессора. И назвали этот «выход» — MatrixNet.

Первый разговор, о создании MatrixNet произошел в 2009 году, когда был разработан алгоритм «Снежинск». MatrixNet в свою очередь должна была сделать поиск намного качественней, за счет увеличения факторов ранжирования. Для этого были использованы специальные математические формулы, которые позволили сократить количество не релевантных страниц до минимума. Также решено было снабдить систему функцией настройки ранжирования интернет-ресурсов в зависимости от тематики поискового запроса. Благодаря этой функции, в ответ на запрос пользователя, поисковая система выдает ему только те страницы, которые соответствуют данной тематике. Таким образом, качество работы и точность поисковой системы значительно возросло.

Благодаря MatrixNet релевантность выдачи Yandex значительно возросла. И это учитывая тот факт, что количество страниц в Интернете, постоянно увеличивается.

MFA (Made For Adsense) — сайт, созданный для получения прибыли с контекстной рекламы. Такие сайты привлекают большое количество людей, однако содержать лишь малую часть информации, которая необходима пользователю. Поэтому, посетители кликают по рекламным объявлениям на сайте, думая, что интересующую их информацию можно найти там, в полном объеме.

Обычно MFA сайты имеют простой, не броский дизайн, а цвета подбираются так, чтобы содержимое сайта и реклама были одного цвета. Таким образом, складывается впечатление, что ссылка, по которой кликает пользователь не контекстная реклама, а ссылка на внутреннюю страницу. Как правило, такие сайты не удовлетворяют интересы пользователей, однако они имеют высокий CTR. Связанно это с их оптимизацией под популярные низкочастотные поисковые запросы, у которых достаточно низкая конкуренция. Ведь, чем меньше конкурентных запросов — тем легче продвигать сайт. Тематика таких сайтов может быть любой, а контент должен быть уникальным, хорошо читаемым и оптимизированным под низкочастотные запросы. Поэтому, для написания контента, иногда прибегают к помощи рерайтеров и копирайтеров. Продвинуть MFA сайт в топ легче, чем обычный, но что касается его содержимого, там много «воды» и его содержимое не приносит посетителям никакой пользы.

В то время, когда Adsense только появился, оплачивалось не количество кликов, а сам показ рекламы, да и реклама была только в виде баннеров. Первая контекстная реклама размещалась только на не коммерческих ресурсах, так называемых «сайтах для людей», целью которых было предоставить интересную информацию, своим посетителям. В свою очередь, у рекламодателей появился шанс сделать наиболее эффективные финансовые вложения в рекламу. Спустя некоторое время, многие разработчики сайтов заинтересовались этим пассивным видом заработка, что привело к массовому созданию сайтов довольно низкого качества. Контент для MFA сайтов стали создавать при помощи синонимайзеров или, что еще хуже, просто копируя статьи с других ресурсов, нарушая тем самым авторское право. Некоторые вебмастеры даже стали сливать трафик с других ресурсов, поднимая рейтинг своего сайта. Рекламодатель покупающий контекстную рекламу на подобных ресурсах только впустую тратил свои деньги, не получаю при этом ни посетителей, ни каких-либо других дивидендов. В итоге решено было бороться с MFA сайтами, помимо добавления в поисковые системы новых фильтров, были также обновлены и алгоритмы поиска. Борьба продолжается и по сей день. Однако прибыль, которую вебмастера получают с MFA сайтов, побуждает их действовать дальше, создавая новые MFA сайты.

Помимо доходов с кликов, MFA сайты могут обогащать владельца, принимая участие в различных партнерских программах. Не стоит также забывать и о тизерной рекламе. Если постоянно следить за показателями кликабельности контекстной и тизерной рекламы, то можно наблюдать, что последняя не так сильно отстает от контекстной, а иногда по количеству кликов даже превосходит ее.

Что же касается наиболее популярных в России сервисов, специализирующихся на контекстной рекламе, можно выделить только 3: Google Adsense, Бегун и РСЯ (Рекламная сеть Yandex).

Поведенческие факторы — это суммарные действия посетителей на отдельно взятом сайте. Сюда входят: сам вход на определённый сайт, просмотр страниц, время пребывания на данном сайте, количество возвращений на этот же сайт и число  кликов по ссылкам,  расположенным на этом  сайте. На сегодняшний день, поведенческие факторы являются приоритетным  при ранжировании для таких поисковых систем, как Google и Яндекс. Таким образом, анализ стал значительной составляющей SEO. Любой сайт, соблюдая требования оптимизации, при хорошем посещении и привлечении новых пользователей будет лидировать в списках выдачи.

Плагин — дополнительная надстройка для основной программы.