Новый алгоритм Яндекса Y1 – все, что нужно знать для продвижения сайта

Спикер: Дмитрий Севальнев, основатель и евангелист сервиса «Пиксель Тулс» 

Y1 – это новая версия поиска Яндекса, которая объединяет 2000+ улучшений. В ее основе лежит технология нейросетей-трансформеров и алгоритмы YATI и YALM. 

Фичи: быстрые ответы, поиск внутри видео, оценка по отзывам, визуальный поиск, повышение безопасности.

Что реально поменялось и когда? 5 самых важных моментов в Y1

А был ли, собственно, апдейт? 

Безусловно, единой даты выката нового алгоритма Y1 — не было. Так уже давно не делают, а «раскатывают на 2%». Согласно анализаторам, значительно большие изменения в выдаче фиксировались в феврале-марте 2021, в то время как в июне, когда  официально был представлен алгоритм, никаких особенных изменений в выдаче не наблюдалось.

Это позволяет утверждать, что никакого апдейта – утром проснулись и увидели новые позиции – в общем-то и не было. Но если посмотреть на сводки по Яндексу в интервале хотя бы полутора лет, то можно отметить определенные значимые изменения:

• Поддомены 2 и 3 уровня постепенно ранжируются лучше: растет доля в ТОП-10 (+29% за последний год) 
• Выдача продолжает стареть: средний возраст документов в ТОП-10 Яндекса — 4,74 года. Полтора года назад значение было 4,22 года 
• Дизайн (длина Title и Description): — глобально не меняется, но апрель 2021 принес +2 символа в описания, что большая редкость 
• Доля HTTPS почти перестала расти и составляет 97,2%, а внутренние страницы так же постепенно ранжируются лучше (понимание интента) 

В целом, благодаря лучшему пониманию интента и соответствия содержания страницы запросу пользователя, поисковые системы начинают лучше разводить трафик, что в ряде случаев может приводить как к объединению кластеров поисковых запросов, так и к распаду тех кластеров, которые можно было продвинуть на одной странице, на несколько URL-адресов. Подробней об этом будет рассказано ниже.

Что нового в выдаче Яндекса?

1. Быстрые ответы и дополнительные вопросы 

YALM генерирует вопросы, близкие к запросу пользователя и Y1 выводит ответы на них в поисковую выдачу.

Что касается расширенных ответов, то они были в поиске Яндекса с 2011 года. Сейчас их количество увеличивается, то есть Яндекс продолжает тренд на замыкание трафика на себя.

Вот свежий пример в инкогнито:

В залогиненной выдаче такой карточки справа не наблюдается, вероятней всего, это очередной тест ПС.

2. Модель нейронных сетей 

Искусственный интеллект продолжает удивлять своим быстрым распространением и списком задач, где он применяется: распознавание речи, лиц, диагностика заболеваний, игры, управление автомобиля, кредиты и проч.

Нынешние поисковые технологии отлично понимают, что изображено на картинке, какой текст произносит спикер на видео, и куда ведут ссылки, которые в этом видео показываются. 

Яндекс демонстрирует довольно хорошее понимание структуры видео и даже может искать по фрагментам:

3. Баны за накрутку ПФ

Массовая пессимизация за накрутку поведенческих продолжается. Более 35 проектов были пессимизированы в течение года в тематике «Создание и продвижение сайтов».

В пример приводим только сайты, обладающие высокой видимостью в поиске Яндекса, хотя в реальности пессимизированных сайтов гораздо больше.

Причем Яндекс не признает факт пессимизации за ПФ, поддержка отвечает, что сайт ранжируется нормально. Это скорее даже не пессимизация в классическом смысле слова, а прямое выпиливание той статистики ПФ, которая есть у сайтов, в результате чего сайт оказывается на тех позициях, на которых он объективно и должен быть. Поэтому обнуление накрученных кликовых факторов и не считается для ПС никакой пессимизацией.

А есть ли новые сайты, вырастают ли новые головы у этой гидры на месте отсеченных антиспамом? Следующий скриншот позволяет уверенно сказать, что да. 

Если внимательно посмотреть на проекты, которые начали динамично расти с нуля, то можно увидеть, что это никому неизвестные, но очень «талантливые» компании, которым Яндекс обязательно должен отдать первое место в ТОП по запросу [продвижение сайтов].

Также стоит заметить, что uslugi.yandex.ru выглядит как накрутчик поведенческих, если бы мы с вами искали кейсы по накрутке. Понятно, что у роста этого домена есть свои, особенные, причины, но выглядит он именно как классический злостный накрутчик ПФ.

4. Машинное обучение во всем

Поисковые системы и крупные компании по всему миру, такие как Google, IBM, Facеbook, Яндекс и прочие, являются адептами распространения ML. 

Если посмотреть на выдачу Яндекса на смартфоне, то можно увидеть следующие сервисы, за которые отвечает машинное обучение:

• Прогноз погоды
• Пробки
• Алиса
• Рекомендации Кинопоиска и Яндекс.Дзен
• Обработка поисковых запросов и построение выдачи
• Фильтрация отзывов
• Поиск похожих изображений
• И многое другое

Например, как я узнал, что похож на Олега? Мне сказала Алиса:

Датаизм — наша новая религия. Постепенно человечество начинает оцифровывать самые разные виды данных, вплоть до сигналов от бытовых предметов, показателей человеческого здоровья, каких-то мозговых импульсов и проч. Все это приводит к тому, что мы все больше и больше начинаем полагаться на эти собранные и обрабатываемые данные, которые используются для обучения различных моделей, и с легкостью позволяем им делать за нас выбор.

Поисковые технологии говорят нам, что посмотреть, куда сходить, что поесть и т.д., совершая за нас множество разных выборов, которые казалось бы, человек должен делать сам.

Уже сейчас можно особенно не заморачиваться тем, что посмотреть сегодня вечером, а просто нажать кнопку «play» и смотреть то, что предлагает рекомендательная система, основываясь на наших предпочтениях. Через несколько лет наверняка подобные системы будут говорить нам, что делать сегодня вечером, завтра утром и на выходные, основываясь на еще большем количестве данных, собранных о нас (состояние здоровья, социальный статус, психическое состояние и проч). И это то, с чем нам придется иметь дело.

5. Развитие антиспама

Фильтрация результатов выдачи и учет в ранжировании сигналов, связанных с отзывами (рейтингом) в оценке бизнеса, чтобы опять же, Яндекс мог все это замкнуть на себе:

• Рейтинг магазинов по отзывам прямо в поиске. Служба контроля качества проверяет отзывы и удаляет (?) нечестные и бесполезные.
  
• Фильтрация мошеннических сайтов. Например, тех, кто мимикрирует под банки и платежные системы.

• Отзывы о сайте в адресной строке. Высчитывается соотношение положительных и отрицательных отзывов, что напрямую влияет на ранжирование

+1. CHCC продолжает жить 

Анкор-лист живи! Ссылки продолжают работать.

YALM: что такое и как с этим жить? 

YALM — нейронная сеть (алгоритм) Яндекса, которая может генерировать текст (слово за словом) с заданными на входе параметрами. 

Применение: создание подзаголовков для объектных ответов, ранжирование сниппетов для быстрых ответов, генерация ответов для Алисы. 

Языковые модели в поиске 

Языковые модели и ранее использовались в поиске. Для вычисления текстовой релевантности и не только: 

• Униграммная языковая модель для документа с учетом зоны встречаемости слова: Title, верхняя часть, текст, обвязка.
  
• Языковая модель «с окошком N слов», учитывающая удаление от начала страницы.
  
• Классификация документов и сайтов по тематикам.
  
• Переход от униграммных языковых моделей к «более сложным» прогнозируемо должен быть повысить качество информационного поиска.
  

Цели и применение YALM 

YALM (Yet another Language Model) — языковая модель на архитектуре Transformer (как и YATI) 

1. Генерация каждого последующего слова в предложении.
Цель: получить связный и грамматически правильный текст.

2. Главная особенность: умение учиться новому всего на нескольких примерах. Стилизация для написания отзывов, тостов, теорий, новостных заметок, ...

3. Что генерирует? Подзаголовки для объектных ответов, оценивает «качество» сниппетов для быстрых ответов, сочиняет ответы для голосового ассистента — Алисы.

Место YALM в алгоритме ранжирования

Факторы, вычисленные с помощью нейросетей (YATI) являются «одними из» в общей совокупности, которые используются для построения итоговой формулы ранжирования, которая в свою очередь строится на алгоритмах машинного обучения (CatBoost).

Важно понимать, что это не сама нейронная сеть строит формулу ранжирования, а она  лишь является одним из факторов:

Продвижение сайта при алгоритме Y1: 7 практических рекомендаций в 2021

1. Оцените и повысьте рейтинг 

Рейтинг сайта сказывается и на ранжировании и на конверсии  сайта, и на это ПС очень жирно и настойчиво намекают.

Количество оценок и отзывов на любой сайт можно посмотреть на специальной странице в Вебмастере. Там очень хорошо видно, есть ли у сайта вообще отзывы, каково соотношение отзывов положительной и отрицательной направленности, отвечает ли владелец сайта на отзывы, решает ли какие-то возникающие у пользователей вопросы и как.

Не стоит этим пренебрегать, отзывы и оценки пользователей сегодня как никогда важны для ранжирования. Лучше всего внести этот пункт (регулярная работа с отзывами) в свой постоянный чеклист для работы с сайтом.

2. Слова и ТОП URL конкурентов 

Эта рекомендация как раз и связана с повышением роли языковых моделей, потому что очень стала важна тематика (окружения слов).  

Парсим выдачу по тем запросам, по которым хотим продвигаться в рамках определенной страницы, и смотрим, какие у конкурентов встречаются N-граммы, какие последовательности слов, в каком количестве, какое окружение у ключевых слов, и все эти обвязки берем на вооружение. Все это можно спарсить в пару кликов при помощи хотя бы вот этого инструмента.

Нужно понимать, что сейчас важны не столько слова из запросов, сколько их окружение.

3. Проведите перегруппировку

Это то, что нужно делать прямо сегодня, вот прямо сейчас. Сразу после прочтения этой статьи – самое время составить новое распределение. Ваша старая группировка запросов по ТОПу — устарела! Вероятность 70+%.

После всех последних нововведений ПС, скорее всего вы продвигаете те документы, которые нельзя продвинуть по данному списку поисковых запросов. Нужно удалить такие запросы, перегруппировать и, тем самым облегчить себе задачу по оптимизации.

4. Добавляйте FAQ на страницы 

Блоки с ответами на вопросы можно размещать на каждой странице. Помните, ответов много не бывает! Ну, по крайней мере, так решил алгоритм.

Размещая эти блоки, можно поймать сразу трех зайцев:

1. Текстовая релевантность. Есть наблюдение, что сейчас антиспам-алгоритмы не очень следят за количеством вхождений ключевых слов в таких блоках. Догнаться нужным количеством вхождений и ключевых фраз в этих блоках очень легко, не поймав никаких текстовых фильтров.
   
2. Возможность привлечь показы и трафик  по смежным запросам.
   
3. Улучшение кликовых поведенческих факторов.
   

Помните про микроразметку FAQ! 

5. Не забывайте про «классику» 

Сложно поверить, но роль классических факторов сейчас крайне велика. Точное вхождение, Title, все слова из запроса, ... казалось бы, с развитием нейронных сетей и прочих «смысловых» факторов, роль таких факторов должна уменьшаться.

В реальности же мы видим, что сильная корреляция точного вхождения и позиций сохраняется, равно как и важность наличия ключевых слов в тег Title. Можно сказать, что сегодня эта корреляция даже выглядит убедительней, чем два года назад, когда проводился подобный анализ.

Точное вхождение в текст (слева) и все слова из запроса в Title (справа). Ось Y — среднее значение фактора, ось X — позиция в выдаче.

Выборка из 131 000+ фраз, НЧ, Яндекс десктоп (Москва) 

6. Оцените запросный индекс

В YATI много внимание уделяется запросному индексу документа.

Анализируйте и оптимизируйте запросный индекс для документов (Яндекс.Вебмастер ⤏ Поисковые запросы): 

• Изучите поисковые запросы, по которым были зафиксированы переходы на URL, они должны быть релевантными.
  
• Проверьте релевантность запросов, по которым были показы, но не было переходов. Нерелевантные фразы? Примите меры!
  

Оцените запросный индекс хоста. Данные всего сайта, как и ранее, сказываются на ранжировании каждой страницы. 

7. Расширьте ядро в сторону НЧ 

Нужно расширять ядро в сторону НЧ, потому что многие факторы, которыми оперирует YATI (а значит и Y1), автоматически удовлетворяются при грамотной проработке спроса. Расширение ВЧ в сторону НЧ – это более масштабное расширение, чем синонимы. 

«Вложенные» и синонимичные запросы помогают в продвижении по более общим и близким по смыслу. 

Пример: [seo продвижение сайта цена в москве] поможет и для [продвижение сайтов] и даже для [smm продвижение]. 

+1 Ну и чаще смотрите на выдачу 

Вот так просто, своими глазами. 

Сейчас SEO-специалисты смотрят на SERP чаще через призму инструментов, чем своими глазами. Хорошо бы взять в привычку регулярно оценивать на живой выдаче хотя бы ВЧ-запросы из семантики, 3-5 запросов, выдача по которым вам очень хорошо знакома и, может быть, набирать какие-то рандомные фразы, чтобы видеть, что вообще происходит в реальности.

Как вот в этом примере, где можно увидеть, что Яндекс создал свой чек-лист для продвижения сайта, отжав тем самым еще одну позицию по запросу себе:

Ключевые выводы:

• Поисковые алгоритмы постоянно меняются. Среднее количество небольших изменений — более 5 в день. 
• SEO-специалисту важно различать PR-заявления в пресс-релизе от реальных изменений в ранжировании. 
• Классические факторы ранжирования играли, играют и будут играть крайне важную роль для SEO, что объясняется их фундаментальной природой. 
• Машинное обучение — теперь везде. 

Я верю, что теперь каждый из вас разобрался с Y-1 и сможет повысить трафик своего проекта!