Поисковая система яндекс информация. Как работает поисковая машина яндекса

В этой статье я расскажу о том что такое поисковая система Яндекс о работе данной поисковой системы и наведу примеры сайтов, которые поисковая система Яндекс ограничивает в ранжировании.

Поисковая система Яндекс, по своей популярности, занимает 20-е место во всем мире и 1-е место по России. Официально, компания Яндекс была утверждена 1997 года 23 сентября, ее развитие начиналось в рамках компании Comp Tek International, а уже в 2000 году Yandex начала существовать как отдельная компания.

Основателями компании являются, Волож Аркадий Юрьевич, который является генеральным директором, и Сегалович Илья Валентинович (1964-2013), основатель Яндекса и директор по технологиям и разработке. Немного ознакомились с историей Yandex, теперь поговорим о ее поисковой системе.

И так основным направлением компании Яндекс является поисковая система, отличительной особенностью которой является точная настройка поискового запроса. Поисковик Яндекс, позволяет искать выбранный вами запрос на русском, украинском, белорусском, татарском, казахстанском, английском, турецком, немецком и французском языках, при этом учитывая их морфологическое написание.

Так же Яндекс разработал тщательный алгоритм для оценки релевантности и принцип проверки документов с исключением их копий в разных кодировках. В отличии от Google, точнее от ее алгоритма ранжирования PR – PageRank, еще одним важным моментом для поисковика Yandex, является введение тематического индекса цитирования – ТИЦ.

Работа поисковой системы Яндекс

http://www.yandex.ru
Поисковик Yandex имеет роботов, которые представляют собой определенную программу для проверки сайтов на их релевантность. Поисковые роботы переходят на сайт по прямым ссылкам, индексируя новые страницы и сохраняя их себе в базу. Для того чтобы проиндексированная страница сайта попала в ТОП, что является очень важно, необходимо учитывать такие моменты индексации как, частота ключевых слов на странице, количество внешних ссылок ведущих на ваш сайт, и общий вес сайта который измеряется таким показателем как ТИЦ Яндекса.

Пример сайтов которые система Яндекс ограничивает в ранжировании

Сайты с неуникальным контентом который был скопирован или переписан с других сайтов.

Сайты которые группами интенсивно ссылаются друг на друга.

Сайты с бессмысленным наполнением.

Сайты которые используют обманную технологию.

Форумы и доски объявлений которые содержат массу ссылочного спама.

Сайты которые пытаются заработать релевантность расставляя внешние ссылки, которые не являются предложением автора посетить его ресурс.

Мы не так уникальны, как думаем: миллионы людей до нас озадачивали и миллионы после нас озадачат поисковик почти одинаковыми вопросами. С другой стороны, мы слишком непредсказуемы: на формулировку нашего запроса влияет огромное количество неосознаваемых нами факторов. И хотя бы поэтому запрос каждого из нас, каким бы банальным он ни был, требует индивидуального подхода.

Фактически вся работа поисковика «Яндекс» сводится к двум простым вещам: понять, что на самом деле хочет узнать человек, и за несколько секунд найти для него среди миллиардов документов в Сети подходящие.

Снять отпечатки

Система работы поисковика чем-то похожа на Матрицу, а поисковый робот (созданная ею сложная, самостоятельно принимающая решения программа) - на агента Смита.

Чтобы не обыскивать весь Интернет каждый раз, когда кому-то что-то нужно узнать, поисковик делает часть работы заранее - проверяет, что есть в Сети и где это лежит, с помощью тысяч поисковых роботов. Они бывают двух типов: основной и быстрый. Основной обходит и обрабатывает Интернет в целом, а быстрый - документы, появившиеся минуту или даже пару секунд назад. Задача программ-роботов - отобрать годную и полезную для пользователей информацию, переработать ее, отсеяв все устаревшее и ненужное. В чем-то это напоминает сортировку мусора: бумага в один контейнер, стекло в другой, пластик в третий, пищевые отходы в четвертый...

Собранная роботами информация образует так называемый слепок Интернета. Он хранится на тысячах серверов «Яндекса» и постоянно обновляется. Слепок похож на список, в котором указано, в каком месте какую информацию можно найти. В этом списке у каждого ключевого слова указана не одна, а миллионы «страниц». Чтобы все обновления слепка были доступны пользователям, их переносят из хранилища на «базовый поиск». Данные от основного робота переносятся раз в несколько дней, а от быстрого робота - в реальном времени.

Вывести на чистую воду

ИЛЛЮСТРАЦИЯ: ЕВГЕНИЙ ТОНКОНОГИЙ

Разыскивая ответ на заданный вопрос в подготовленной базе, машина сталкивается с двумя основными сложностями. Первая сложность - язык. Прежде чем искать ответ на вопрос, машине важно понять, на каком языке это делать. Например, для русскоязычного человека на запрос «дружина князя Игоря» поиск найдет документы с информацией о войске, а для украинца на «дружина князя Iгоря» выдаст также документы, упоминающие княгиню Ольгу, его супругу, так как по-украински «жена» - это «дружина». Да и в богатом русском языке одно и то же слово или его производные могут означать разные вещи. Например, слово «стали» - это одна из форм существительного «сталь» и глагола «стать». Вторая сложность - человеческая психология. Вводя запрос, мы ожидаем быстрого и точного ответа, не заботясь, естественно, о соответствии формулировки запроса принципам математического анализа, по которым работает мозг машины. Например, введя в поисковую строку слово «наполеон», что человек хочет получить: рецепт торта или биографию французского императора, купить коньяк или найти адрес психиатрической больницы?

В таких ситуациях в дело вступают сразу несколько технологий. Можно выдать вам под строкой поиска несколько подсказок, конкретизирующих запрос. Мол, выберите, что вам нужно: наполеон-рецепты или Наполеон - Бонапарт. Если пользователь не реагирует на просьбу машины и не добавляет к «наполеону» слов, то делу помогает технология «Спектр»: не надеясь на помощь, машина сразу ищет информацию по нескольким категориям (и про торт, и про императора, и про конь як...). Кроме того, понять пользователя помогают механизмы персонализации - знания машины о том, что этот пользователь искал со своего компьютера день-два-три-месяц назад: если вы часто задавали «Яндексу» вопросы про кулинарию, то машина вначале покажет вам результаты, говорящие, что наполеон - торт.

Комбинации: клубы по интересам

Задача поисковой машины не сводится к тому, чтобы просто отобрать документы, в которых встречаются слова и словосочетания из поискового запроса. Машина должна понять, какие документы соответствуют нашим противоречивым требованиям и почему они им соответствуют. Хотим ли мы получить информацию о наполеоне - пирожном, или, может быть, мы пару лет посещали фитнес-клуб с пафосным названием, а то и вовсе озабочены комплексами людей невысокого роста. В любом случае решение задачи требует нетривиального подхода.

Создатели поисковой программы «Яндекс» нашли такой подход, делегировав право выбора машине. С одной стороны, бездушная, но очень быстрая и умная машина не знает и не хочет ничего знать о нас как о личностях, а с другой - она старается выяснить о каждом как можно больше.

Помимо географического положения пользователя и лингвистического анализа его запросов поисковая машина использует несколько тысяч критериев, совершенно не очевидных для человека.

Фокус в том, что эти критерии машина разрабатывает и обновляет самостоятельно.

Она просто использует данные о предпочтениях и пользовательском поведении миллионов людей и связывает это «среднее арифметическое» с историей наших запросов. Принципы, которыми руководствуется Матрица внутри себя, сопоставляя тысячи разработанных ею категорий пользовательских интересов, часто не укладываются в традиционные человеческие представления о том, какими в принципе могут быть «интересы». Их десятки тысяч. Они создают друг с другом разные, порой забавные, комбинации. К примеру, одной из таких комбинаций может являться соответствие результатов поиска интересам человека, разводящего тритонов. При этом человек не просто интересуется тритонами, а уже разводит их, но только первый год.

Оценки. Руки помощи

Матрица, конечно, сама решает (с помощью высшей математики), что и в какой последовательности нужно показать пользователям на основании десятков тысяч критериев. Но живых людей Матрица тоже использует - 1000 сотрудников «Яндекса», так называемых асессоров, оценивают результаты поиска по тому или иному запросу (конечно, не каждый запрос подвергается оценке, и делается это не в режиме реального времени) на предмет их соответствия ожиданиям обычного пользователя: не такого рационального, как машина, не такого точного в формулировках, противоречивого и эмоционального.

Добрый день, уважаемые читатели моего сео блога . Эта статья о том, как работает поисковая система Яндекс , какие она использует технологии и алгоритмы для ранжирования сайтов, что делает для подготовки ответа пользователям. Многие знают, что этот флагман русского поиска задает тон в Рунете, владеет самой большой базой данных в Евразии, оперирует контентом более чем миллиарда страниц, знает ответ на любой вопрос. По данным Liveinternet за август 2012 года, доля Яндекса в России составляет 60,5%. Месячная аудитория портала - 48,9 миллионов человек. Но самое главное, для нас, блоггеров в том, как поисковая система получает наши запросы, как их обрабатывает и какой результат получается на выходе. С одной стороны, зная и понимая эту информацию, нам проще пользоваться всеми ресурсами Яндекса, с другой стороны — легче продвигать наши блоги. Поэтому, предлагаю вместе со мной посмотреть самые важные технологии лучшей поисковой системы Рунета.

Когда пользователь Интернета впервые хочет обратиться за информацией к поисковой системе, у него может возникнуть один вопрос: «Как происходит поиск?» Но когда он ее получает, зачастую этот вопрос меняется на другой: «Почему так быстро?» И действительно, почему поиск какого-нибудь файла на компьютере занимает 20 секунд, а результат запроса со всей сети компьютеров по всему миру появляется через секунду? Самое интересное, что первых два вопроса (как происходит поиск и почему 1 секунда) могут быть в одном ответе — поисковая система заранее подготовилась к запросу пользователя.

Чтобы понять принцип работы Яндекса, как и другой поисковой системы, проведем аналогию с телефонным справочником. Чтобы найти любой номер телефона, необходимо знать фамилию абонента и любой поиск занимает в таком случае максимум минуту, потому что все страницы справочника — это сплошной алфавитный указатель. А вот представьте себе, если бы поиск шел по другому варианту, где номера телефонов были бы упорядочены по самим номерам. После таких поисков, которые уже затянутся на более продолжительное время, цифры перед глазами искавшего будут еще очень долго стоять. 🙂

Так и поисковая система раскладывает всю информацию из Интернета в удобном для нее виде. И самое главное, все эти данные заранее кладутся в ее справочник, до прихода посетителя со своими запросами. То есть, когда мы задаем Яндексу вопрос, он уже знает наш ответ. И выдает нам его через секунду. Но эта секунда включает в себя ряд важнейших процессов, которые мы сейчас подробно рассмотрим.

Индексирование Интернета

Яндекс ру собирает в сети Интернет всю информацию, до которой может дотянутся. С помощью специального оборудования, отсматривается весь контент, в том числе и изображения по визуальным параметрам. Занимается таким сбором поисковая машина, а сам процесс сбора и подготовки данных называется индексированием. В основу такой машины входит компьютерная система, которая по другому именуется поисковый робот. Он регулярно обходит проиндексированные сайты, проверяет их на наличие нового контента, а также сканирует Интернет в поисках удаленных страниц. Если он обнаруживает, что какая-то такая страница больше не существует или закрыта от индексирования, то удаляет ее из поиска.

Как поисковый робот находит новые сайты? Во-первых, благодаря ссылкам с других сайтов. Потому что если на новый веб-ресурс поставлена ссылка с уже проиндексированного сайта, то при следующем посещении второго, робот зайдет в гости и к первому. Во-вторых, в есть чудесный сервис, в народе называемый «аддурилка» (от словосочетания на английском языке -addurl — добавить адрес). В нем можно внести адрес Вашего нового сайта, который через некоторое время посетит поисковый робот. В-третьих, с помощью специальной программы «Яндекс.Бар» отслеживается посещение пользователей, которые ею пользуются. Соответственно, если человек попал на новый веб-ресурс, в скором времени там появится и робот.

Все ли страницы попадают в поиск? Каждый день индексируются миллионы страниц. Среди них есть страницы различного качества, в которых может содержатся разная информация — от уникального контента до сплошного мусора. Причем, как говорит статистика, мусора в Интернете намного больше. Каждый документ поисковый робот анализирует с помощью специальных алгоритмов. Он определяет, есть ли у него какая-нибудь полезная информация, сможет ли он ответить на запрос пользователя. Если нет, то такие страницы не берут «в космонавты», если же да, то он включается в поиск.

После того, как робот посетил страницу и определил ее полезность, она появляется в хранилище поисковой машины. Здесь идет разбор любого документа до самых основ, как говорят мастера автоцентра — до винтиков. Страница очищается от html-разметки, чистый текст проходит полную инвентаризацию — подсчитывается местоположение каждого слова. В таком разобранном виде страница превращается в таблицу с цифрами и буквами, которую по другому называют индексом. Теперь, чтобы не случилось с веб-ресурсом, в котором содержится эта страница, ее последняя копия всегда есть в поиске. Даже если сайт уже не существует, слепки его документов еще некоторое время хранятся в Интернете.

Каждый индекс вместе с данными о типах документов, кодировке, языке вместе с копиями составляют поисковую базу . Она периодически обновляется, поэтому находится на специальных серверах, с помощью которых происходит обработка запросов пользователей поисковой системы.

Как часто происходит процесс индексации? В первую очередь это зависит от типов сайтов. Веб-ресурс первого типа очень часто меняет содержимое своих страниц. То есть, когда к этим страницам каждый раз приходит поисковый робот, они каждый раз содержат другой контент. По ним ничего в следующий раз уже не получится найти, поэтому такие сайты не включаются в индекс. Второй тип сайтов — хранилища данных, на страницах которых периодически добавляются ссылки на документы для скачивания. Контент такого сайта обычно не меняется, поэтому его робот посещает крайне редко. Другие сайты зависят от частоты обновления материала. Имеется в виду следующее — чем быстрее появляется новый контент на сайте, тем чаще приходит поисковый робот. И приоритет отдается в первую очередь наиболее важным веб-ресурсам (новостной сайт на порядок важнее, чем любой блог, к примеру).

Индексирование позволяет выполнить первую функцию поисковой системы — сбор информации на новых страницах в сети Интернет. Но у Яндекса есть и вторая функция — поиск ответа на запрос пользователя в уже подготовленной поисковой базе.

Яндекс готовит ответ

Процессом обработки запроса и выдачей релевантных ответов занимается компьютерная система «Метапоиск» . Для своей работы сначала она собирает всю вводную информацию: из какого региона был осуществлен запрос, к какому классу относится, есть ли ошибки в запросе и т.д. После такой обработки метапоиск проверяет, есть ли в базе точно такие же запросы с такими же параметрами. Если ответ положительный, то система показывает пользователю заранее сохраненные результаты. Если же такого вопроса в базе не существует, метапоиск обращается поисковой базе, в которой содержатся данные индекса.

И вот здесь происходят удивительные вещи. Представьте себе, что существует один супермощный компьютер, который хранит в себе весь обработанный поисковыми роботами Интернет. Пользователь задает запрос и в ячейках памяти начинается поиск всех документов, причастных к запросу. Ответ найден и все довольны. Но возьмем другой случай, когда появляется очень много запросов, содержащих в своем теле одинаковые слова. Система должна каждый раз пройтись по одним и тем же ячейкам памяти, что может увеличить время на обработку данных в разы. Соответственно, увеличивается время, что может привести к потери пользователя — он обратится за помощью к другой поисковой системе.

Чтобы таких задержек не было, все копии в индексе сайтов распределены по разным компьютерам. После передачи запроса, метапоиск дает команду таким серверам искать свой кусочек с текстом. После чего, все данные от этих машин возвращаются в центральный компьютер, он объединяет все полученные результаты и выдает пользователю первую десятку самых лучших ответов. С такой технологией сразу убивается два зайца: в несколько раз уменьшается время поиска (ответ получается за доли секунды) и благодаря увеличению площадок дублируется информация (данные не теряются из-за внезапных поломок). Сами компьютеры с дублирующей информацией составляют дата-центр — это комната с серверами.

Когда пользователь поисковой системы задает свой запрос,в 20-ти случаях из 100 получаются неоднозначные цели в вопросе. Например, если он пишет в строке поиска слово «Наполеон», то еще не известно, какой ответ ожидает — рецепт торта или биография великого полководца. Или фраза «Братья Гримм» — сказки, фильмы, музыкальная группа. Чтобы такой возможный веер целей сузить до конкретных ответов в Яндексе существует специальная технология С п е к т р . Она учитывает потребности пользователей, используя статистику поисковых запросов. Из всех вопросов, заданных в Яндексе посетителями, Спектр выделяет в них различные объекты (имена людей, названия книг, модели машин и т.д.) Эти объекты распределены по некоторым категориям. На сегодняшний момент таких категорий насчитывается более 60-ти. С помощью них поисковая система имеет в своей базе разные значения слов в запросах пользователей. Интересно, что эти категории периодически проверяются (анализ происходит пару раз в неделю), что позволяет Яндексу более точно давать ответы на поставленные вопросы.

На базе технологии Спектр Яндекс организовал диалоговые подсказки. Они появляются под поисковой строкой, в которой пользователь набирает свой неоднозначный запрос. В этой строке отражены категории, к которым может относится объект вопроса. От выбора пользователем такой категории зависят дальнейшие результаты поиска.

От 15 до 30% всех пользователей поисковой системы Яндекс желают получить только местную информацию (данные того региона, в котором они живут). Например, о новых фильмах в кинотеатрах своего города. Поэтому ответ на такой запрос должен быть разным для каждого региона. В связи с этим, Яндекс использует свою технологию поиска с учетом регионов . Например, вот такие ответы могут получить жители, которые ищут репертуар фильмов в своем кинотеатре «Октябрь»:

А вот такой результат получат жители города Ставрополь на тот же запрос:

Регион пользователя определяется в первую очередь по его ip-адресу. Иногда эти данные не точны, потому что ряд провайдеров могут сразу работать на несколько регионов, а значит и менять ip-адреса cвоим пользователям. В принципе, если такое случилось с Вами, Вы легко можете поменять в настройках в поисковой системе свой регион. Он указан в правом верхнем углу на странице выдачи результатов. Изменить его можно .

Поисковая система Яндекс ру — результаты ответа

Когда Метапоиск подготовил ответ, поисковая система Яндекс должна выдать его на странице с результатами. Она представляет собой перечень ссылок на найденные документы с небольшой информацией по каждому. Задача технологии выдачи результатов — максимально информативно предоставить пользователю самые релевантные ответы. Шаблон одной такой ссылки выглядит следующим образом:

Рассмотрим эту форму результата поподробней. Для заголовка результата поиска Яндекс часто использует название заголовка страницы (то, что оптимизаторы прописывают в теге title). Если же его нет, то здесь появляются слова из названия статьи или поста. Если текст заголовка большой, поисковая система ставит в это поле его фрагмент, который больше всего релевантен к заданному запросу.

Очень редко, но бывает так, что заголовок не соответствует содержанию запроса. В таком случае Яндекс формирует свой заголовок результата поиска, используя текст в статье или посте. Он обязательно будет иметь слова запроса.

Для сниппета поисковая система использует весь текст на странице. Она выбирает все фрагменты, где присутствует ответ на запрос, а потом выбирает самый релевантный из них и вставляет в поле формы ссылки на документ. Благодаря такому подходу, грамотный оптимизатор может после увиденного сниппета его переделать, тем самым улучшив привлекательность ссылки.

Для лучшего восприятия результата на запрос пользователя, заголовки оформляются как ссылки в тексте (выделение синим цветом с подчеркиванием). Для привлекательности веб-ресурса и его узнаваемости добавляется фавикон — маленький фирменный значок сайта. Он появляется слева от текста в первой строке перед заголовком. Все слова, которые входили в запрос в ответе тоже выделены жирным шрифтом для удобства восприятия.

В последнее время в сниппет поисковая система Яндекса добавляет различную информацию, которая поможет пользователю еще быстрее и точнее найти свой ответ. К примеру, если пользователь в своем запросе пишет название какой-либо организации, то в сниппете Яндекс добавит адрес ее, контактные телефоны и ссылку на месторасположение в географических картах. Если поисковой системе знакома структура сайта, в котором есть документ с ответом для пользователя, он ее обязательно покажет. Плюс к этому Яндекс тут же может добавить в сниппет наиболее посещаемые страницы такого веб-ресурса, чтобы при желании посетитель смог сразу перейти в нужный ему раздел, экономя свое время.

Есть сниппеты, которые содержат в себе цену какого-либо товара для интернет-магазина, рейтинг отеля или ресторана в виде звездочек, другая интересная информация с различными цифрами о объектах в документах поиска. Задача такой информации — дать полный перечень данных о тех предметах или объектах, которые интересны пользователю.

В целом уже с различными примерами страница с ответами будет выглядеть так:

Ранжирование и асессоры

В задачу Яндекса входит не только поиск всех возможных вариантов ответа, но и подбор самых лучших (релевантных). Ведь пользователь не будет рыться во всех ссылках, которые ему предоставит в качестве результата поисков Яндекс. Процесс упорядочивания результатов поиска называется ранжированием . То есть именно ранжирование определяет качество предлагаемых ответов.

Есть правила, по которым Яндекс определяет релевантные страницы:

• понижение в позициях на странице с результатами ждут сайты, которые ухудшают качество поиска. Обычно это такие веб-ресурсы, владельцы которых пытаются обмануть поисковую систему. К примеру, это сайты со страницами, на которых находится бессмысленный или невидимый текст. Конечно, он видим и понятен поисковому роботу, но не посетителю, читающему этот документ. Или сайты, которые при переходе на ссылке в зоне выдачи сразу переводят пользователя совсем на другой сайт.
• не попадают в выдачу результатов или сильно понижаются в ранжировании сайты, содержащие в себе эротический контент. Это связано с тем, что часто такие веб-ресурсы используют агрессивные методы продвижения.
• зараженные вирусами сайты не понижаются в выдаче и не исключаются с результатов поиска — в этом случае пользователь информируется об опасности с помощью специального значка. Это связано с тем, что Яндекс предполагает, что на таких веб-ресурсах могут находиться важные документы по запросу посетителя поисковой системы.

К примеру, так будет ранжировать Яндекс сайты по запросу «яблоко»:

Кроме факторов ранжирования Яндекс использует специальные образцы с запросами и ответами на них, которые пользователи поисковой системы считают самыми подходящими. Такие образцы ни одна машина не сможет сделать на данный момент — это прерогатива человека. В Яндексе такие специалисты называются асессорами . В их задачу входит полный анализ всех документов поиска и оценка ответов на заданные запросы. Они выбирают лучшие ответы и составляют специальную обучающую выборку. В ней поисковая машина видит зависимость между релевантными страницами и их свойствами. Имея такую информацию Яндекс может подобрать для каждого запроса оптимальную формулу ранжирования. Метод построения такой формулы называется Матрикснет. Плюс этой системы в том, что она устойчива к переобучению, что позволяет учитывать большое количество факторов ранжирования, не увеличивая количество ненужных оценок и закономерностей.

В завершении моего поста хочу показать вам интересную статистику, собранную поисковой системой Яндекса в процессе своей работы.

1. Популярность личных имён в России и российских городах (данные взяты из учетных записей блоггеров и пользователей социальных сетей в марте 2012 года).

В 1863 году великий писатель Жюль Верн создал очередную свою книгу «Париж в ХХ веке». В ней он подробно описал метро, автомобиль, электрический стул, компьютер и даже сеть Интернет. Однако издатель отказался печатать книгу и она пролежала более 120 лет, пока ее не нашел правнук Жюля Верна в 1989 году. Издана была книга в 1994году.