Яндекс, как и любая крупная поисковая система, постоянно обновляет и совершенствует свои алгоритмы ранжирования, чтобы предоставлять пользователям наиболее релевантные и качественные результаты поиска.
Общие принципы ранжирования Яндекса
Основные:
- Релевантность контента: Насколько хорошо содержание страницы отвечает запросу пользователя. Это включает текст, изображения, видео.
- Качество контента: Уникальность, полезность, экспертность, достоверность и полнота информации. Отсутствие спама, переоптимизации.
- Поведенческие факторы: Поведение пользователей на сайте из результатов поиска (кликабельность сниппета, время на сайте, отказы, переходы по страницам). Яндекс традиционно уделял этим факторам большее внимание по сравнению с Google.
- Ссылочные факторы: Качество и количество внешних ссылок на сайт. Яндекс борется с неестественными ссылками (например, алгоритм «Минусинск»).
- Технические факторы: Скорость загрузки сайта, мобильная адаптивность, отсутствие технических ошибок (битые ссылки, дубли страниц), безопасность (HTTPS).
- Коммерческие факторы: Для коммерческих запросов важны наличие контактной информации, удобство заказа/покупки, ассортимент, цены, информация о доставке и оплате, доверие к компании.
- Региональность: Для запросов с указанием города или подразумевающих региональную привязку (например, «доставка пиццы»), Яндекс учитывает принадлежность сайта к определенному региону.
- Факторы E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness): Экспертность, авторитетность и надежность ресурса и автора контента (особенно важно для тематик YMYL — Your Money or Your Life, связанных со здоровьем, финансами, юриспруденцией).
Яндекс постоянно экспериментирует и внедряет изменения, многие из которых не имеют отдельных громких названий, а являются частью непрерывного процесса улучшения поисковой выдачи.
Сравнение с алгоритмами Google
Как и Яндекс, Google использует сотни факторов для ранжирования и постоянно обновляет свои алгоритмы. И у Гугла есть также традиция давать более запоминающиеся названия своим крупным обновлениям, что делает их более известными в профессиональном сообществе.
Основные, публично известные алгоритмы/обновления Google и их фокус:
- Panda (Панда): Сфокусирован на качестве контента. Наказывает сайты с низкокачественным, дублированным или спамным контентом.
- Penguin (Пингвин): Направлен на борьбу с веб-спамом, особенно с неестественными ссылочными профилями (покупка ссылок, спам в комментариях и т.п.).
- Hummingbird (Колибри): Не столько алгоритм, сколько переработка всей поисковой системы для лучшего понимания смысла запросов, а не просто ключевых слов (особенно важно для длинных «разговорных» запросов).
- RankBrain (РанкБрейн): Система машинного обучения, которая помогает Google лучше понимать неопределенные или новые запросы и находить наиболее релевантные результаты, даже если они не содержат точных ключевых слов запроса. Является частью Hummingbird.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Модель обработки естественного языка (NLP) на основе нейронных сетей. Значительно улучшает понимание Google контекста слов в запросе и на странице, помогая более точно определять релевантность.
- Core Updates (Основные обновления): Широкие изменения в основном алгоритме ранжирования, которые Google проводит несколько раз в год. Они не нацелены на конкретные проблемы (как Panda или Penguin), а затрагивают общие принципы оценки качества и релевантности.
Сравнение подходов Яндекса и Google
- Наименование обновлений: Google чаще дает запоминающиеся имена крупным обновлениям (Panda, Penguin, BERT, Core Updates), что делает их предметом активного обсуждения. Яндекс также присваивает такие яркие публичные имена своим изменениям, за исключением некоторых знаковых (например, «Королёв», «Владивосток», «Минусинск», «Палех»).
- Фокус факторов: Исторически Яндекс уделял большее внимание поведенческим факторам и региональности, в то время как Google в большей степени полагался на ссылочные факторы и качество контента. Однако со временем подходы обеих систем становятся все более схожими. Оба активно используют машинное обучение и нейронные сети для понимания запросов и оценки качества сайтов.
- Борьба со спамом: Обе системы активно борются с различными видами спама (ссылочный, контентный, поведенческий). У каждой есть свои специфические алгоритмы для этого (у Яндекса, например, «Минусинск», у Google — Penguin).
- Понимание языка: Обе системы активно развивают технологии понимания естественного языка (у Google — Hummingbird, RankBrain, BERT; у Яндекса — «Королёв»).
- Мобильная адаптивность и скорость: Оба поисковика считают мобильную адаптивность и скорость загрузки сайта важными факторами ранжирования.
В целом, и Яндекс, и Google стремятся к одной цели: предоставить пользователю самый полезный и релевантный ответ на его запрос. Пути достижения этой цели могут немного отличаться в деталях и весах различных факторов, но общие принципы (качественный контент, удобство для пользователя, техническая исправность, борьба со спамом) схожи.
Для успешного продвижения в Яндексе (независимо от названия текущих алгоритмов) следует сосредоточиться на создании высококачественного, полезного и уникального контента, обеспечении отличного пользовательского опыта (юзабилити, скорость, мобильность), работе над коммерческими факторами (для коммерческих сайтов) и получении естественных ссылок.
