Знаете ли вы, как работает Яндекс?

Нет, не знаем. И никто не знает.

Современные поисковые системы уже не менее десяти лет не используют жёстких алгоритмов ранжирования результатов поиска. В частности, Яндекс уже с 2009 года использует метод машинного обучения Matrixnet, способный переобучаться и самостоятельно учитывать большое количество факторов ранжирования, не находя в обрабатываемой информации несуществующих закономерностей.

По сути, все современные поисковые машины основаны на искусственном интеллекте (ИИ). Они анализируют многие миллионы сайтов и самостоятельно придумывают свои алгоритмы, опираясь на разнообразные факторы и сигналы (по заявлениям Яндекса, у них таких факторов около тысячи). На их основании поисковая машина сама решает, что, на её взгляд, будет лучшим ответом на запрос, а что – худшим. Но даже если сегодня она примет одно решение, это не значит, что завтра она не переучится, и удельный вес факторов не будет распределяться иначе. Например, ИИ может решить, что количество запятых на 1000 знаков является фактором ранжирования, и поисковик начнёт давать преимущество текстам, в которых этот показатель является более естественным (по крайней мере, по мнению поисковика).

Переобучение поисковых машин происходит постоянно. Поэтому мы не можем сказать, как именно та или иная машина работает сегодня, или предсказать, как она будет работать завтра. Тем не менее, мы знаем общие принципы и факторы, влияющие на поисковую машину, а имея доступ к большому количеству сайтов, мы находим эти закономерности, делая выводы о сравнительной важности тех или иных факторов. Опираясь на свои наблюдения, на информацию, предоставляемую самими поисковыми машинами и собственный опыт, мы вырабатываем очень эффективные алгоритмы оптимизации. Мы не делаем из них секрета, мы не пытаемся убедить клиентов, будто знаем какие-то тайные методы – мы просто умеем анализировать нашу работу.

Но как работает Яндекс, мы не знаем.