×
Россия +7 (909) 261-97-71

Основы текстового ранжирования в Яндексе. Теория. (Часть 1. Принцип поиска в Яндексе)

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 13643
Подпишитесь на нас в MAX

1. Введение
2. Принцип поиска в Яндексе
3. Выводы

1. Введение

Данный мастер-класс, посвящен одной из составляющей процесса продвижения сайтов – текстовой оптимизации. Однако сразу оговоримся – это будет не руководство к действию, а больше руководство к размышлению и экспериментаторству. Вы не узнаете из прочитанного, сколько нужно раз употребить ключевое слово в тексте из 500 символов, но зато вы узнаете, как Яндекс учитывает эти самые ключевые слова, их частоту и форматирование.

Материал сделан на основе теоретических сведений, почерпнутых из различных источников, в том числе и иностранных публикаций. Также эти сведения проверялись экспериментальным путем.

2. Принцип поиска в Яндексе

Прежде всего, стоит разобраться, как работает Яндекс на этапе обработки запроса пользователя. Об этом лучше всего рассказано у Миныча.

"Поиск" документов Яндексом происходит поэтапно:

- Сначала запрос анализируется, и на него накладываются контекстные ограничения по умолчанию ("переколдовка" запроса)
- Далее происходит отбор документов с найденными словами и с частично найденными словами (фильтрация по кворуму)
- Далее происходит ранжирование отобранных документов.

Итак, рассмотрим эти этапы, так как для понимания принципов текстового ранжирования это обязательно знать.

Переколдовка запроса

Слова, заданные в поисковом запросе преобразуются – на них накладываются контекстные ограничения. Преобразованная фраза в общем случае выглядит следующим образом:

(слово1: вес слова1 расстояние1 слово2: вес слова2 … и т.д.) // мягкость

- слово1, слово2 и т.д. это слова из поискового запроса
- вес слова1 – все слова, вычисляется исходя из частоты вхождений слова в коллекцию документов Яндекса. Для редких слов вес "обрезается" на большом значении и одинаков для всех редких слов. На сегодняшний момент (07.06.2007) эта величина составляет 1 819 103 916.
- расстояние1 – расстояние, в пределах которого должны встречаться слово1 и слово2.

  • & означает, что слова должны встречаться в одном пассаже (что такое пассаж – чуть позже);
  • &/(-x y) означает, что слово2 должно находить в пределах х слов считая налево от слова1 или y слов направо от слова1;
  • Двойное && между словами означает, что эти два слова могут находиться в любом месте документа;
  • Конструкция &&/(-7+7) говорит, что слово2 должны быть в тексте не далее чем на плюс-минус семь пассажей от слова1.

Например, для запроса «сравнение профилей алюминий» получим:

(сравнение::12268 & профилей::2421 &&/(-7 7) алюминий::86362)//6

Да, кстати, чтобы узнать переколдовку для фразы требуется скопировать из результатов выдачи по этому запросу адрес ссылки «сохраненная копия» и затем декодировать ее. Искомая переколдовка будет идти после параметра reqtext.

Иногда исходный запрос так переколдовывается, что некоторые слова вообще выпадают из поиска, а некоторые слова добавляются к запросу. Например, запрос «что такое seo» -

reqtext=%(!+что::204 &/(1 1) !+такое::4876) &/(1 1) seo::410666 &/(1 1) !%это::370 &/(-2 4) %означает::23971 &/(-2 4) %аббревиатура::465115 &/(-2 4) %расшифровывается::253049

Здесь мы видим, что наравне с фразой «что такое seo» будут искаться фразы «seo это», «seo означает» «seo аббревиатура расшифровывается».

Теперь необходимо сделать пояснения относительно слова «пассаж».

Пассаж – это часть текста, разделение которого происходит с помощью разделителей пассажей, которыми могут являться различные теги и знаки препинания. Принято считать, что максимальная длина пассажа равна 64 словам. Проверить максимальную длину пассажа довольно легко: нужно последовательно задавать ряд запросов в виде слово1 &/(60 100) слово2, увеличивая каждый раз значение левой границы ограничений, т.е. &/(60 100) --> &/(61 100) --> &/(62 100). Например, для запроса mp3 &/(62 100) mp3 получим:



Для запроса mp3 &/(63 100) mp3 в выдаче не будет ни одного сайта. Из этого можно сделать вывод, что максимальная длина пассажа – 64 слова. Проверка для других запросов показывает аналогичные результаты.



Какие теги являются разделителями пассажей, также легко проверить с помощью простых запросов. Сначала нужно найти подходящую страничку для проверки. На странице есть следующий код:


  • «Сайт» - адрес экспериментально сайта
  • «стоп-слова» - количество самого часто встречаемого стоп-слова в документе

    Проверим, является ли тег
  • разделителем. Введем запрос:

    «экспериментально & количество»

    Как видно, ничего не найдено. Т.е. слова «экспериментально» и «количество» находятся в разных пассажах.



    Введем запрос «экспериментально &&/(0 2) количество». Мы увидим, что страничка будет найдена. При этом в сниппете отчетливо видны 3 пассажа. То что пассаж заканчивается видно по отсутствию “…”.



    Сразу скажем, что знаки препинания: «точка», «многоточие», «двоеточие», восклицательный знак», «вопросительный знак» являются разделителями пассажей только если после них находится слово с большой буквы.

    Фильтрация по кворуму

    Наверное, вы обращали внимание, что при поиске по запросу из 4-5 слов и более найденные документы содержат не все искомые слова. Это объясняется существованием кворума - такой комбинации слов из запроса, при котором заданная комбинация считается достаточной, для того чтобы документ считался "найденным" при наличии в нем этой комбинации слов из запроса (с учетом контекстных ограничений). Например, вы искали «как выглядит птенец кукушки фото». Кворумом здесь скорее всего будет комбинация слов «как выглядит птенец кукушки», так как слово «фото» не присутствует на сайтах в выдаче.

    Получается, если бы не существовало кворума, по таким вот длинным запросам пользователю вообще бы ничего не выдавалось.

    Кворум для фразы, на самом деле, считается строго по формуле.

    Формула была озвучена еще в статье Сегаловича и Маслова http:\/\/company\.yandex\.ru\/articles\/romip2004\.xml и уже далее автором проверена для двухсловных и трехсловных запросов. Точность формулы +/- 100 IDF.



    Поясним формулу на примере трехсловного запроса. «Переколдованный» он выглядит следующим образом:

    (знамение::637883 & бессилие::593625 & ртуть::29800)//6

    Данные три слова в одном предложении не встретятся, поэтому логично предположить, что Яндекс выведет в результатах поиска 0 документов. Однако как уже упоминалось, специально для таких случаев у Яндекса существует понятие кворума.

    На мой взгляд, логика ввода кворума следующая. Предполагая, что некоторые слова запроса достаточно часто встречаются в Интернете и не несут полезной информации для пользователя, Яндекс при поиске не учитывает эти слова из запроса при условии, что оставшиеся слова пройдут кворум (т.е. окажутся достаточно весомыми и контрастными на фоне «неинформативных» слов).

    В нашем примере слово «ртуть» может оказаться «неинформативным» словом, т.к. имеет значительно меньший вес по сравнению с другими словами. Посмотрим, пройдет ли кворум вхождение, содержащее только слова «знамение» и «бессилие», чтобы документ, содержащий такое вхождение, попал в результаты выдачи. Посчитаем по формуле:



    Получим: (316,0681752070) > (316,0309236502) - т.е. кворум пройден. См. рисунок 1.



    Если мы увеличим вес слова «ртуть», подняв таким образом его информативность, то получим:



    Видим, что пассажу, содержащему только слова «знамение» и «бессилие», не удается пройти кворум. Соответственно, в выдаче нет документов.



    Ранжирование отобранных (прошедших кворум) документов

    Далее происходит ранжирование прошедших кворум документов. Об этом мы поговорим в следующем мастер-классе.

    3. Выводы

    Итак, мы познакомились с основами текстового ранжирования, а точнее с той частью, которая происходит непосредственно перед оценкой текстового веса документа. Далее мы рассмотрим основные факторы, влияющие на вес.

    Попробуем также прокомментировать статью «Яндекс на РОМИП-2004. Некоторые аспекты полнотекстового поиска и ранжирования в Яндекс». Рассмотрим в совокупности уже проведенные и опубликованные на www.seonews.ru эксперименты по текстовому ранжированию, а также озвучим планы новых экспериментов.

  • Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


    Новые 
    Новые
    Лучшие
    Старые
    Сообщество
    Подписаться 
    Подписаться на дискуссию:
    E-mail:
    ОК
    Вы подписаны на комментарии
    Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
    Отправить отзыв
    ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
    Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
    Сергей Семенов
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Сергей Семенов - Спасибо за вопрос. Нет, полностью автоматически отчёт не генерируется. Мы сознательно не пошли по пути «нажал кнопку — получил PDF». В RECOMO мы используем ИИ как инструмент анализа, а не как замену методологии. Наш процесс состоит из нескольких этапов: Проводится серия проверок в различных AI-системах (ChatGPT, Gemini, Claude и других) по заранее сформированной методике и набору запросов. Собираются данные о том, какие компании рекомендуются, в каком контексте, какие источники используются и какие цифровые сигналы присутствуют. Далее ИИ помогает структурировать и анализировать большой объём информации, выявлять закономерности и формировать черновики выводов. После этого отчёт обязательно проходит экспертную проверку нашей командой. Мы дополняем его интерпретацией результатов, практическими рекомендациями и проверяем, чтобы выводы действительно соответствовали данным. Пока рынок AI Search только формируется, полностью доверять генерацию подобных аудитов одной языковой модели было бы неправильно. Именно поэтому мы сочетаем собственную методологию, автоматизированный сбор и анализ данных и экспертную валидацию результатов. Наша цель — не просто красиво оформить отчёт, а дать бизнесу рекомендации, которые действительно помогут повысить AI Visibility и увеличить вероятность появления бренда в рекомендациях современных AI-систем.
    Накрутка ПФ vs Бизнес: как накрутка поведенческих факторов «убьет» ваш бизнес в интернете
    Гость
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Гость - Вообще бред несут-пункт позиции и там и там суотрудничать,банов нет,риски и остальные пункты просто смешно,пф гораздо эффективнее чем платить в пиксель)))
    Мы сократили рутину SEO-специалиста на 95% – вот архитектура, которая это сделала
    Гостьkorayaskin
    2
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    Гостьkorayaskin - Можно также посмотреть разбор инструментов типа KeywordKick — помогает быстрее понять, где именно конфликт сигналов.
    5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
    Anna B.
    2
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
    Битрикс24 запускает бесплатный курс по вайбкодингу для гуманитариев
    Ирина
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Ирина - Хорошее решение для бизнеса
    Сайт компании в 2026 году: что проверяет Роскомнадзор и как не получить штраф
    Олег Черников
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Олег Черников - Дима спасибо, отличный обзор! За ГОСТ Р 52872-2019 спасибо! Давно около него ходил.
    Yandex Cloud сменил логотип и визуальный стиль
    Гостьфы
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Гостьфы - это че такое
    Яндекс добавил продвинутую ИИ-модель в Алису на всех умных устройствах
    Тимофей
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Тимофей - Какой смысл усовершенствовать если в нашей стране запрещено говорить правду!
    Рынок безалкогольных напитков в 2026 году: как категория продает через доверие к бренду
    Алексей
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Алексей - Все бы хорошо, но это в прошлом. В 2026 г. о росте 2020-2025 гг. остается только мечтать. Рынок БАН перешел к снижению. К серьезному снижению.
    Конференция GEO 2026: как брендам попасть в ответы нейросетей
    Дмитрий Севальнев
    0
    комментариев
    0
    читателей
    Полный профиль
    Дмитрий Севальнев - Мощно, мощно!
    ТОП КОММЕНТАТОРОВ
    Комментариев
    910
    Комментариев
    834
    Комментариев
    554
    Комментариев
    540
    Комментариев
    483
    Комментариев
    393
    Комментариев
    373
    Комментариев
    262
    Комментариев
    249
    Комментариев
    171
    Комментариев
    156
    Комментариев
    142
    Комментариев
    130
    Комментариев
    121
    Комментариев
    100
    Комментариев
    97
    Комментариев
    97
    Комментариев
    96
    Комментариев
    80
    Комментариев
    77
    Комментариев
    74
    Комментариев
    67
    Комментариев
    66
    Комментариев
    60
    Комментариев
    59

    Отправьте отзыв!
    Отправьте отзыв!