сео новости

Все самые главныесео новости в одном месте!

Neural Matching: особенности нового алгоритма от Google

Neural-Matching

 В сентябре Goole запустил новый алгоритм "Neural Matching", для стран СНГ его применили в середине ноября, внедренее его почувствовали многие веб-мастера

Дэнни Салливан, сотрудник корпорации Google заявил, что при обработке около трети запросов поисковика используется новый алгоритм Neural Matching, или сокращенно NM. Работает он на технологии нейронного сопоставления.

Neural Matching: особенности нового алгоритма от Google

Своими недавними исследованиям Google уже доказал успешное внедрение указанной выше технологии для сопоставления запросов с ранжированием веб сайтов. По правде говоря, медиа гигант не всегда прибегает к использования конкретных алгоритмов, анонсированных ранее. Хотя и их применение в исследованиях отнюдь не исключено. Также представители компании практически никогда не дают ответов по поводу работы того или иного инструмента или его тестирования.

Подобную политику Google можно проследить и в отношении алгоритмов Panda и Penguin. Раньше о них звучала лишь некоторая поверхностная информация. Как и раньше, сейчас от Дэнни Салливана поступила только новость о Neural Matching, как «инструменте лучшего связывания слов и концептов».

ИИ, глубокое обучение и ранжирование

«Deep Relevance Ranking using Enhanced Document-Query Interactions» – именно под таким названием недавно появилась статья в блоге компании. В ней описывалось исследование по применению штучного интеллекта для поиска по произвольному запросу.

Нет никаких данных, что именно там используется новый алгоритм Neural Matching. Однако представленный в тексте инструмент Ad-hoc Retrieval имеет весьма схожую с NM последовательность действий. И там, и там для ранжирования используются только поиск по ключевому запросу и текст конкретного документа. Ссылочные сигналы при этом не берутся во внимание.

Neural Matching Ранжирование по-новому

Хотя в опубликованной статье в Google блоге и говорится, что новый алгоритм не применяет традиционных факторов ранжирования, они все же имеют место быть. Далее в работу вступает искусственный интеллект, производя еще одно ранжирование уже выданных страниц.

Указанная информация позволяет говорить о том, что традиционные методы таки используются, но они не влияют на окончательный список из ТОП-10 в поисковой выдаче. Предварительно отсеивая спам, можно добиться наиболее релевантных показателей и полезных ссылок.

Какая главная задача алгоритма?

Он призван работать исключительно в ключе «запрос-страница». Традиционное продвижение с помощью ключевых слов и ссылок при использовании алгоритма Neural Matching будет совершенно бесполезным. Соответственно, возрастает важность предоставления действительно качественной информации и контента для клиента. Именно на понимании страницы и делает свой акцент Гугл.

Что собой являет Neural Matching?

Вполне возможно, что для корректной работы Neural Matching прибегает к помощи и других алгоритмов. Сейчас ранжирование стало доступным благодаря только поисковому запросу и наполнению страницы. Многие эксперты склоняются ко мнению, что недееспособная стратегия добавления синонимов отойдет в прошлое.

Алгоритм «Андромеда» от Яндекса: что нового?