Yandex 的新算法“Korolev”将如何影响推广

[tanjimajha12]

8月22日，Yandex推出了一种基于神经网络原理的全新排名算法“Korolev”。据该公司称，Yandex 搜索现在将能够更准确地识别用户查询，不是通过直接短语，而是通过含义。

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在此之前，Yandex 于去年推出了 Palekh 算法，该算法能够更准确地理解由于冗长或不准确而很少在搜索中出现的查询的“长尾”。


但问题依然存在：如何教会搜索 希腊电话号码格式 确定“罕见”查询的相关性并快速返回用户需要的页面。

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长尾查询示例
此前，该问题是使用 Matrixnet 机器学习方法解决的，该方法考虑了请求和页面标题之间的关系。但搜索结果不够相关。这就是为什么 Yandex 在 2017 年 7 月改用科罗廖夫使用的类别提升系统 CatBoost。该技术可以识别来自异构来源的数据并考虑到分类特征。

让我们看一个使用苹果的例子。有不同的品种：Simirenko、Granny、Antonovka、Fushi。在这种情况下，品种是一个类别。算法的任务是理解这种联系并提供与请求相关的页面。此外，您还需要考虑行为信号——用户已经访问过该网站的其他查询。这些因素使新方法与 Matrixnet 有所区别。

如果说 Matrixnet 的目标是学会理解查询和页面标题之间的联系，那么 CatBoost 就是关于内容的含义。这就是类别的用途。随着时间的推移，查询输出应该变得更加准确和个性化。这是“科罗廖夫”号的主要任务，从本质上讲，它可以被称为“帕列赫2.0”。

算法现在如何工作
新算法必须识别用户以不同方式提出查询时的意思。但目前我们看到了不同的结果：

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问题在于“科罗廖夫”还没有学会像人类一样理解同义词查询的含义，因此每个用户都会影响搜索的质量。

如果以前为了成功推广，需要创建两个含义相同但标题不同的页面，那么将来，一个高质量的文本就足以覆盖不同的多词查询。

现在怎么办？
内容应该是有用的，而不仅仅是塞满精确匹配的关键词。您还需要注意搜索短语和设置主题的单词的同义词，以便捕捉“长尾”。这不再是SEO文案，而是LSI文本。短语可以在其中以不同的频率使用，但它们必须与锚查询有某种关联。

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互联网上有很多可以帮助查找此类词语的工具，例如Alexander Arsenkin 的网站。