«Яндекс» запустив нову версію пошуковика. Запуск нової версії пошуку Яндекс: як це було Новий вид пошуку в Яндексі

Яндекс знову радує користувачів нововведеннями щодо поліпшення якості пошуку інформації. Нині зміни торкнулися сніпетів - з'явилися кнопка «Читати ще» і чат з компанією. Давайте докладніше розглянемо ці оновлення.

У деськтопной версії пошуку Яндекса з'явилася нова кнопка «Читати ще», з її допомогою користувач може побачити розширений сниппет сайту. При натисканні на кнопку з'являється пояснювальний текст, пов'язаний із запитом.

Раніше ця функція була доступна тільки для мобільних пристроїв, Зараз же вона введена в функціонал деськтопной версії пошукової видачі на постійній основі.

В недалекому минулому в сніпеті Яндекса відображалося обмежена кількість інформації - 240 символів з пробілами, приблизно 3 рядки. Часто користувачеві не вистачало цих відомостей, і виникала потреба перейти на сайт в пошуках інформації, що цікавить.

Тепер же, з додаванням цієї кнопки, процес пошуку інформації для користувача може прискоритися в кілька разів.

Вид нового сниппета Яндекс

Як виглядав сниппет Яндекса раніше:

Тепер сниппет Яндекс в згорнутому стані виглядає так

Такий вид сниппет має в мобільної версії

Відповідний вид в мобільній видачі.

Плюси і мінуси розширеного сниппета Яндекса

Користувач на основі даної інформації може зробити більш усвідомлений вибір про корисність ресурсу. А для власника сайту розширений сниппет - це можливість отримати більш цільовий трафік, поліпшити поведінкові чинники - наприклад, зменшити рівень відмов і підвищити конверсійний трафік.

Однак впровадження даної функції може і негативно позначитися на пошуковому трафіку сайту, так як цього опису користувачеві буде цілком достатньо для отримання шуканої інформації без переходу на сайт.

Що стосується довжини розширеного сниппета, фахівці Яндекса говорять так:

«Принцип такий: розширений сниппет може бути не більше ніж в 3 рази довше поточного». Тобто максимальна довжина сниппета на даний момент може становити до 9 рядків або 650-700 символів.

«Щодо того, звідки беруться розширені описи, то тут діють ті ж правила, що і для звичайних сніпетів», - пояснюють фахівці Яндекса. Пошуковик формує сниппет відповідно до запиту користувача, і якщо інформації з метатега description буде недостатньо, Яндекс візьме інформацію зі сторінки сайту.

Детальніше про правила для сніпетів Яндекса ви можете прочитати в цій статті.

Варто бути акуратним, є шанс що в розширений сниппет потрапить службова інформація: текст з кнопок пагінацію, фільтри, сортування і інше, тому варто закривати її в коді тегами.

Чат Jivosite в пошуковій видачі Яндекса

Також в сніпеті Яндекса з'явився чат. Яндекс спільно з Jivosite додали чат на сторінку пошукової видачі. Починаючи з 26 квітня 2018 року, клієнти можуть зв'язатися з підтримкою сайту, на якому встановлений чат Jivosite, без переходу на сайт.

Після підключення чату ви зможете:

• включити або вимкнути чат в пошуку;
• додати автоматичний відповідь;
• додати підказки;
• додати значок;
• вказати час роботи організації і обмежити число сторінок, на яких буде показуватися чат.

Інструкція для додавання чату до себе на сайт представлена \u200b\u200bна офіційному сайті сервісу Jivosite.

Вид чату в пошуковій видачі

Як виглядає сниппет «Чат з компанією» в деськтопной версії:

Зверніть увагу що для деськтопной і мобільної версії різні іконки для початку чату.

Після натискання на кнопку «Чат з компанією» безпосередньо на сторінці пошукової видачі з'являється форма для спілкування з підтримкою сайту.

У мобільній версії пошуку вікно з чатом відкривається поверх поточного вікна, але не в новій вкладці.

Цікава особливість чату - збереження історії листування авторизованого користувача з підтримкою сайту на іншому кінці Jivosite.

У користувача після відправлення листа з'являється можливість згорнути чат і продовжити пошук потрібної інформації:

Після того як підтримка сайту відповість користувачеві, праворуч з'явиться повідомлення про нове повідомлення:

Плюси і мінуси чату

Даний сниппет дозволяє зробити спілкування користувача з організацією більш доступним. Користувач зможе зробити покупку або задати його питання, не заходячи на сайт.

Мінусом є те, що якщо оператор знаходиться не онлайн, а клієнт відправив повідомлення, оператор отримає це повідомлення тільки тоді, коли замовник буде в Мережі в наступний раз.

Також мінусом є те, що чат на сторінці пошукової видачі не синхронізується з чатом на самому сайті. Уявімо ситуацію: користувач пару днів тому написав на підтримку сайту безпосередньо з пошукової видачі, а через тиждень вирішив зайти на сайт і уточнити інформацію про свій питанні на самому сайті. В результаті оператор може не зрозуміти, що відбувається і про яке питання взагалі йде мова. Незручна ситуація, чи не так? Клієнтові доведеться витрачати час на повторне пояснення питання або він, не бажаючи дублювати звернення, зовсім закінчить спілкування. На даний момент вирішення цієї ситуації немає, будемо сподіватися, що надалі фахівці Яндекса спільно з Jivosite дадуть собі раду.

висновок

Яндекс не стоїть на місці і постійно вигадує щось цікаве. Цього разу були додані корисні функції, Сніпети в Яндексі придбали новий вигляд і нові можливості. Це допоможе поліпшити якість інформації в пошуковій видачі.

Якщо у вас немає часу, ви завжди можете звернутися до нас по допомогу в установці даного інструменту.

На цьому тижні, 22 серпня, Яндекс запустив нову версію пошуку з алгоритмом «Корольов». В його основі - нейронна мережа, яка дозволяє йому зіставляти сенс запиту і веб-сторінки і в рази точніше реагувати на складні і неоднозначні запити. Для навчання нової версії пошуку використовуються пошукова статистика і оцінки мільйонів людей: виходить, внесок в розвиток системи вносять не тільки розробники, а й взагалі всі користувачі.
Презентація «Корольова» відбулася, що символічно, в московському планетарії. На сцені виступили Андрій Стискін, Керівник Яндекс.Поіска, Олександр Сафронов, Керівник служби релевантності Яндекс.Поіска і Ольга Мегорская, Керівник відділу обробки даних Яндекс.Поіска ..

Від Матрикснет до нейромереж

Пошукові системи з'явилися в середині 90-х років минулого століття, коли Інтернет був зовсім маленьким - всього кілька тисяч сайтів. Спочатку пошуковики просто складали список сторінок, де є зазначені слова без проблем з ранжируванням за ступенем відповідності запиту. Чим частіше в документі зустрічаються слова із запиту - тим краще. Ясна річ, що з нинішнім станом глобальної мережі подібне вже не «прокотить».

В Яндексі для обробки запитів придумали Матрикснет - метод машинного навчання, за допомогою якого будувалася авторська формула ранжирування. Однак пошук продовжував спиратися саме на слова. Але як бути з запитами, які користувачі формулюють алегорично або асоціативно? Тоді шукана веб-сторінка не обов'язково повинна містити строго все слова з запиту. Але як це пояснити машині? От би вона розуміла нас, як людина ...

Зрештою вчені придумали щось на стику технологій і біології - штучну нейронну мережу (ІНС). Згідно з формулюванням «Вікіпедії», це «математична модель, а також її програмне або апаратне втілення, побудована за принципом організації та функціонування біологічних нейронних мереж - мереж нервових клітин живого організму». Нейронні мережі здатні обробляти інформацію подібно до нас і, головне, вчитися і відточувати навички, немов живі істоти. Власне, вони - основа повноцінного штучного інтелекту, поява якого питання часу.

У минулому році Яндекс представив пошуковий алгоритм «Палех» на основі нейронної мережі. Він показав відмінні результати в рішенні задач, які зазвичай були під силу лише людям: прекрасно справлявся з розпізнаванням мови і об'єктів на зображеннях. «Палех» навчився перетворювати пошукові запити і заголовки веб-сторінок в групи чисел - семантичні вектори. Їх важлива властивість полягає в тому, що вектори можна порівнювати один з одним: чим сильніше схожість, тим ближче за змістом запит і заголовок.

«Корольов». який розуміє

Наступною сходинкою розвитку пошукової системи на основі нейромереж став алгоритм «Корольов», який аналізує не тільки заголовок, але і всю сторінку цілком! Кількість сторінок, які пошук порівнює за змістом із запитом, зросла з 150 документів до 200 тисяч. Крім усього іншого, «Корольов» став враховувати ще й сенс інших запитів, за якими люди на неї переходять на шукану сторінку.

Нейронна мережа вчиться, немов дитина. Щоб освоїти подібне, їй знадобилося величезну кількість прикладів. Власне, стихійним навчанням «Корольова» займалися так чи інакше всі користувачі сервісу: в хід пішла пошукова статистика і оцінки мільйонів людей. Яндекс поступово вчиться все точніше розпізнавати смислові зв'язки, на кшталт: [картина де небо закручується] - це про картину Ван Гога, [лінива кішка
з Монголії] - манул.

Пошук - це дуже складна система. Тисячі інженерів працюють над тим, щоб вона розуміла людини і допомагала вирішувати його завдання. У «Королеві» ми об'єднали машинний інтелект і зусилля мільйонів людей. Наші користувачі покращують пошук разом з нами, ставлячи питання і допомагаючи навчати наші алгоритми.
Андрій Стискін, Керівник Пошуку Яндекса.

Крім аналізу щоденної рутини, для навчання пошукової системи необхідні оцінки якості відповідей. Чим складніше система, тим більше оцінок потрібно. Якщо раніше оцінкою якості пошуку займалася відносно невелика група фахівців-асессоров, членів команди Яндекса, то тепер треба було серйозно збільшити обсяги. Так з'явився сервіс Яндекс.Толокі (Толока - форма взаємодопомоги, яку колись практикували сільські жителі). Будь-ентузіаст, зацікавлений в невеликому винагороду і, звичайно, в почутті причетності до чогось важливого, може виконувати нескладні завдання. Зараз таких толокеров набралося більше мільйона чоловік, а кількість виставлених ними оцінок перевищила 2 мільярди.

«В основі сучасного пошуку лежать складні алгоритми. Алгоритми придумують розробники, а вчать - мільйони користувачів Яндекса. Будь-який запит - це анонімний сигнал, який допомагає машині все краще розуміти людей. Тому ми не помилимося, якщо скажемо: новий пошук - це пошук, який ми зробили разом », - говорить запис в блозі Яндекса.

За більш ніж дворічну історію роботи Яндекс.Толокі був виявлений найрезультативніший і старанний учасник. Ним став Ілля Михаленко з Челябінська. Хлопець приїхав на презентацію «Корольова» в Москву, щоб отримати заслужену нагороду з рук команди пошукача.

Новий пошук в справі

У чому на практиці виражається поліпшення роботи нашого Яндекса? Тепер з ним можна розмовляти практично як з мізкуваті і ерудованим приятелем. (Навіть голосом.) Наприклад, що ви будете робити, якщо потрібно згадати назву фільму, з якого ви пам'ятаєте якийсь уривок, а імена акторів і режисера вилетіли з голови? Можна звернутися до друзів або просити допомоги на якомусь тематичному форумі. А можна запитати у «Корольова»!

Значно покращився пошук за картинками. З ними, як правило, завжди якесь «адище»: пошуковик або бездумно видає все зображення, в назві яких використовуються слова із запиту, або враховує текст статті, яку ілюструє картинка. Якщо шукаєш щось, що відповідало б невиразним запитам душі, то готуйся розчаруватися. «Корольов» аналізує саме те, що зображено на картинці, тому здатний порадувати нетривіальним підходом.

Як приклад-випробування привели не самий очевидний запит - [кішка в космосі]. Собаки бували на орбіті досить часто, але з вусатих-смугастих дисциплінованих підкорювачів космосу не вийшло. Достовірно відомо лише про одну спробу: в 1963 році французи запустили в суборбітальний політ кішку Фелісетт. Романтично, але недалекоглядно, - варто було вченим відкрити люк приземлилася капсули, мурка була така. Урочиста фотосесія не відбулася.

За запитом пошуковик видає не тільки звіряток в скафандрах і сюрреалістичні фотожаби, але фото котика в пральній машинці, Яка цілком собі схожа на люк космічного корабля. Але цього не сказано в описі.

Для урочистого запуску нового пошукача на сцену піднялася вся команда Яндекс.Поіска. невеликий зворотній відлік і ... Поїхали! Тепер кожен може випробувати можливості проникливого «Корольова». Головне, що його нинішні можливості не статичні, а перебувають в постійному розвитку.

Для завершення вечора організатори припасли щось зовсім несподіване - сеанс зв'язку з справжніми космонавтами з орбіти. Вони особисто відповіли на деякі популярні запити користувачів пошуковика про космос і відповіли на запитання присутніх.

Поки в блозі «Яндекса» і на «Хабре» на сотні коментарів розгортаються суперечки про переваги і недоліки нового алгоритму, ми розповімо про головне: що це значить для користувачів, як включити новий пошук і що, власне, змінилося.

«Корольов» як новий пошук

Головне, що потрібно знати про алгоритм «Корольов» не надто зануреним в тему користувачам - це те, що він розумний. Його так і представили: «Корольов - це машинний інтелект, який тебе розуміє». Побудований пошук на спеціально навченої нейронної мережі. Вона шукає вже не стільки за словами, скільки за змістом. «Завдяки цьому пошук розуміє, що саме потрібно користувачеві, і відповідає на складні питання ще більш точно», - стверджують розробники.

Наприклад, якщо ввести запит «під цю музику з'являється Дарт Вейдер» - пошук насамперед запропонує послухати «Імперський марш». А заодно видасть інформацію по персонажу «Зоряних воєн». Логічно? Цілком. На запит «фільм, в якому літній чоловік прийшов на роботу влаштовуватися», першою відповіддю з'являється посилання на рецензію до фільму «Стожари». Він і мався на увазі. Адже і не довелося згадувати ні рік, ні акторів, ні навіть підбирати слова і їх порядок для запиту.

Те ж саме стосується пошуку по картинках. Якщо раніше він здійснювався по ключовими словами з опису до картинок, то тепер алгоритм аналізує саме зображення. Тому якщо ви введете запит «кішка в космосі» - вам покажуть не тільки забавні креативні роботи на цю тему, але і, наприклад, кішку в пральній машині. Просто тому, що присутні всі пов'язані за змістом складові: кішка - в наявності, дверцята схожа на ілюмінатор, а корпус - на ракету.

У минулому році «Яндекс» зробив перший крок до пошуку за змістом, запровадивши алгоритм «Палех». Він умів зіставляти сенс запиту і заголовка веб-сторінки. «Корольов» аналізує не тільки заголовок, але і всю сторінку цілком. Кількість сторінок, які пошук порівнює за змістом із запитом, зросла з 150 документів до 200 тисяч сторінок. Ще одна особливість «Корольова»: він враховує також сенс інших запитів, за якими люди переходять на сторінку.

Чому «Яндекс» говорить, що зробив це з моєю допомогою?

Все, що ми робимо в «Яндексі»: які запити задаємо, на які сторінки переходимо, затримуємося або йдемо (бо не знайшли потрібного) - враховується в пошуковій статистиці. Якщо ви ввели запит, пройшли по посиланню у видачі та затрималися на сторінці деякий час - ймовірно, ви знайшли потрібну інформацію і ознайомилися з нею. Дані про поведінку мільйонів користувачів допомагають нейронної мережі вчитися розуміти смислове близькість запиту і знайденої сторінки.

Для навчання важливо також враховувати якість відповідей. Раніше «Яндекс» оцінював якість пошуку за допомогою фахівців - асессоров. Тепер враховуються також оцінки добровольців - користувачів «Яндекс.Толокі». Це сервіс, де будь-який бажаючий може виконувати завдання, допомагаючи покращувати пошук, і отримувати за це винагороду.

Як мені почати використовувати новий пошук?

Нічого особливого від вас не потрібно. Новий пошук так чи інакше запрацює сам. Але якщо ви хочете вникнути в те, що відбувається - досить зайти на головну «Яндекса», домотать до «зоряного неба» і натиснути на «Пуск». Так ви познайомитеся з власним пошуковим поведінкою і зможете подивитися ролик про «Королеві», яка пояснювала б, як все працює. Ви також можете просто натиснути на логотип «Яндекса» зліва від пошукового рядка і подивитися красиву і зрозумілу презентацію.

Чому «смислові» запити працюють не завжди?

Природно, в першу чергу нейросеть вчиться сприймати популярні запити - наприклад, про кіно чи музики. Саме про таких запитах у пошукача найбільше даних, їх задає велике число людей. Чомусь специфічного «Корольов» теж зможе навчитися, але станеться це дещо пізніше - коли набереться необхідна для аналізу інформація.

презентація повністю

Яндекс запустив нову версію пошуку. В її основі лежить пошуковий алгоритм «Корольов». Алгоритм за допомогою нейронної мережі зіставляє зміст запитів і веб-сторінок - це дозволяє Яндексу точніше відповідати на складні запити. Для навчання нової версії пошуку використовуються пошукова статистика і оцінки мільйонів людей. Таким чином, внесок в розвиток пошуку вносять не тільки розробники, а й всі користувачі Яндекса.

Слова і смисли

Перш ніж розповідати про сьогодення і майбутнє пошуку, згадаємо його минуле. перші пошукові системи з'явилися в середині 1990-х років, коли інтернет був зовсім невеликим - рахунок сайтів йшов на тисячі. Щоб допомогти людині знайти потрібне, досить було скласти список веб-сторінок, де є слова з пошукового запиту. Про складне ранжируванні - тобто впорядкування сторінок за ступенем відповідності запиту - мова не йшла. Вважалося, що чим частіше в документі зустрічаються слова із запиту, тим краще він підходить.

Інтернет швидко зростав, і потрібні були додаткові критерії відбору. Пошуковики почали враховувати посилання на документи, навчилися визначати регіон, звідки надійшов запит, стали звертати увагу на поведінку користувачів.

У якийсь момент факторів ранжирування - ознак, за якими можна визначити, наскільки добре сторінка відповідає на запит, - набралося так багато, що стало ясно: прописати їх все у вигляді інструкцій неможливо. Краще навчити машину самостійно приймати рішення: які ознаки використовувати і як їх комбінувати. В Яндексі для цих цілей придумали Матрикснет. Це метод машинного навчання, за допомогою якого будується наша формула ранжирування.

Пошук, однак, як і раніше спирається на слова. Перед тим як пустити в хід складну формулу ранжирування, пошукові машини складають список «попередньо відповідних» веб-сторінок - таких, в яких є слова із запиту. Нам, людям, зрозуміло, що один і той же сенс можна висловити різними словами. Веб-сторінка може не містити всіх слів із запиту, але тим не менш дуже добре на нього відповідати. Однак пояснити це машині досить складно.

Перший крок до пошуку за змістом Яндекс зробив в минулому році, коли компанія представила пошуковий алгоритм «Палех». В його основі лежить нейронна мережа. Нейросети показують відмінні результати в завданнях, з якими люди традиційно справлялися краще машин: Скажімо, розпізнавання мови або об'єктів на зображеннях.

Запускаючи «Палех», компанія навчила нейронну мережу перетворювати пошукові запити і заголовки веб-сторінок в групи чисел - семантичні вектори. Важлива властивість таких векторів полягає в тому, що їх можна порівнювати один з одним: чим сильніше буде схожість, тим ближче один до одного за змістом запит і заголовок.

Як працює алгоритм «Корольов»

Пошуковий алгоритм «Корольов» порівнює семантичні вектори пошукових запитів і веб-сторінок цілком - а не тільки їх заголовків. Це дозволяє вийти на новий рівень розуміння сенсу. Уявіть, що ви вперше почули про роман Льва Толстого «Війна і мир». Безумовно, ви зможете отримати сенс з назви - наприклад припустити, що в книзі багато батальних сцен. Але щоб дізнатися все хитросплетіння сюжету і давати вичерпні відповіді на питання про роман, вам буде потрібно прочитати його повністю.

Як і у випадку з «Палеха», тексти веб-сторінок в семантичні вектори перетворює нейросеть. Ця операція вимагає багато обчислювальних ресурсів. Порівняйте: на те, щоб прочитати назву книги, у вас підуть лічені секунди, але на то, щоб прочитати її всю від кірки до кірки, будуть потрібні години, дні або навіть тижні. Тому «Корольов» вираховує вектори сторінок не в режимі реального часу, а заздалегідь, на етапі індексування. Коли людина задає запит, алгоритм порівнює вектор запиту з уже відомими йому векторами сторінок.

Така схема дозволяє почати підбір веб-сторінок, що відповідають запиту за змістом, на ранніх стадіях ранжирування. У «Палеху» смисловий аналіз - один із завершальних етапів: через нього проходять всього 150 документів. У «Королеві» він проводиться для 200 тисяч документів - тобто в тисячу з гаком разів більше. Крім того, новий алгоритм не тільки порівнює текст веб-сторінки з пошуковим запитом, А й звертає увагу на інші запити, за якими люди приходять на цю сторінку. Так можна встановити додаткові смислові зв'язки.

Люди вчать машини

Яндекс вірить, що використання машинного навчання, а особливо нейромереж, рано чи пізно дозволить навчити пошук оперувати смислами на рівні людини. Але без допомоги людей тут не обійтися. Щоб машина зрозуміла, як вирішувати ту чи іншу задачу, необхідно показати їй величезну кількість прикладів: позитивних і негативних. Такі приклади дають користувачі Яндекса.

Нейронна мережа, яку використовує алгоритм «Корольов», навчається на знеособленої пошукової статистикою. Системи збору статистики враховують, на які сторінки користувачі переходять з тих чи інших запитам і скільки часу вони там проводять. Якщо людина відчинила веб-сторінку і «завис» там надовго, ймовірно, він знайшов те, що шукав, - тобто сторінка добре відповідає на його запит. Це позитивний приклад. Підібрати негативні приклади набагато легше: досить взяти запит і будь-яку випадкову веб-сторінку.

В допомоги людей потребує і Матрикснет, який будує формулу ранжирування. Щоб пошук розвивався, люди повинні постійно давати оцінку його роботі. Колись виставленням оцінок займалися тільки співробітники Яндекса - так звані асесори. Але чим більше оцінок, тим краще - тому ми вирішили залучити до цього всіх бажаючих і запустили сервіс Яндекс.Толока. Зараз там зареєстровано понад мільйон користувачів: вони аналізують якість пошуку і беруть участь в поліпшенні інших сервісів Яндекса. Завдання на Толоці оплачуються - сума, яку можна заробити, вказана поряд із завданням. За два з гаком роки існування сервісу толокери дали близько двох мільярдів оцінок.

В основі сучасного пошуку лежать складні алгоритми. Алгоритми придумують розробники, а вчать - мільйони користувачів Яндекса. Будь-який запит - це анонімний сигнал, який допомагає машині все краще розуміти людей. Тому Яндекс не помилиться, якщо скаже: новий пошук - це пошук, який ми зробили разом.