Королев - особенности нового алгоритма от Яндекс

29 августа 2017 г.
2 мин
2643 просмотра
Особенности алгоритма Яндекса Королев

В конце августа Яндекс провел презентацию нового алгоритма. Он стал первым алгоритмом российского поисковика, который использует по-настоящему мощные нейронные сети для определения семантических настроек документов. На презентации, состоявшейся в Московском планетарии, многие отметили, что Королев во многом напоминает алгоритм Палех. Разве что, у него больше возможностей для анализа из-за развитой НС.

Принцип работы алгоритма Королев

Сначала система анализирует семантические векторы новой страницы и документов на сайте. Затем Яндекс сохраняет эти данные в отдельном индексе. Когда пользователь создает поисковый запрос в системе, он также анализируется яндексом по семантическим векторам. Затем показатели запроса сопоставляются с показателями сайтов и в выдачу попадают те страницы и документы, которые подходят лучшим образом.

Принципиальные отличия от Палеха

Спустя месяц стало очевидно, что в основе нового алгоритма заложена система Палех, представленная около года назад. Однако Королев существенно обходит предшественника по вычислительным мощностям. Например, Палех мог анализировать данные только в заголовках страницы, а само сопоставление данных проходило на последней стадии ранжирования. При этом в индекс попадало около 150-170 документов.

Королев может вычислять семантические векторы уже на стадии индексирования и обрабатывать более 200 000 документов/страниц на один запрос пользователя. Далее все результаты хранятся в поисковом индексе.

Поменялась и сама архитектура нейронной сети. Так, для Палеха использовалась трехуровневая нейронная сеть. На каждом скрытом уровне находилось по 150, 300 и 300 нейронов. Нейронная сеть Королева построена по клиновидной архитектуре. На каждом уровне при этом есть 500, 500 и 40 нейронов. Благодаря этому вычислительные ресурсы стали использоваться намного эффективнее.

Пользовательские сигналы и Королев

В начале 2017 года Яндекс начал с особым трепетом относиться к накрутке поведенческих факторов и после первой волны проверки под санкции попали 300 сайтов. И это неспроста, ведь новый алгоритм считает пользовательские сигналы важным критерием для ранжирования.

Алгоритм будет отслеживать поведение пользователя после перехода на сайт, анализировать время, проведенное на ресурсе, среднее время пребывания на странице. Яндекс берет в учет и другие данные, если на сайте установлена система статистики. Кроме того, Королев берет в учет пользовательские оценки, которые выставляются в системе Яндекс. Толока. Это ресурс, где простые пользователи оценивают качество сайта за небольшое вознаграждение.

Также вам понравится

Почему сайт не растет? Ошибки seo
time icon 10 мин
users icon 115 просмотра
29 сентября 2026 г.
Почему сайт не растёт, хотя SEO сделано правильно
Делаете все по чек-листу, но сайт не растет? В статье разбираем 5 частых причин, почему SEO не работает: от структуры сайта и контента до роли блога, нейросетей и авторитета домена
Читать далее
AI-трафик в тг-канал
time icon 16 мин
users icon 187 просмотра
25 сентября 2026 г.
AI-трафик в Telegram: как связать GEO, SEO и канал
Новые подписчики в Telegram теперь приходят через нейросети. Поиск / AI - Telegram-канал - подписка - удержание - клиент. Именно так сегодня выглядит новая воронка тг-канала
Читать далее
Нейросеть рекомендует бренд, а ИИ-оператор продолжает диалог с пользователем на сайте
time icon 9 мин
users icon 128 просмотра
18 сентября 2026 г.
Продвижение в ИИ: от вопроса нейросети до диалога на сайте
Пользователь может выбрать бренд в ответах ИИ, но рекомендация не превратится в заявку. Путь клиента в 2026 г. от промпта до заявки: где работает GEO, что показывает AI visibility и как ИИ-оператор продолжает диалог уже на сайте
Читать далее
Схема отбора крауд-ссылок: полезные ссылки ведут на сайт, спам отправляется в корзину
time icon 20 мин
users icon 167 просмотра
11 сентября 2026 г.
Крауд-маркетинг в 2026: где ссылка помогает SEO, а где превращается в спам
Разбираем, как использовать крауд-ссылки в 2026 году, где проходит граница между полезным размещением и ссылочным спамом, как выбирать доноров и почему высокий DR еще не гарантирует качество площадки
Читать далее
time icon 27 мин
users icon 255 просмотра
4 сентября 2026 г.
Видимость бренда в AI: почему нейросеть цитирует ваш сайт, но рекомендует конкурента
Ваш сайт может попадать в ответы ИИ, но сам бренд при этом не попадать в рекомендации. Разбираем три показателя видимости в AI и рассказываем, что делать, чтобы нейросеть не только цитировала сайт, но и рекомендовала компанию
Читать далее
time icon 17 мин
users icon 281 просмотра
28 августа 2026 г.
Каким брендам доверяют нейросети: как проверить видимость сайта в ChatGPT и других AI
Пользователь больше не хочет открывать десятки сайтов в поиске - ответы ему даёт нейросеть. Разбираемся, что такое AI visibility, как провести анализ видимости сайта в нейросетях и почему медлить с этим сейчас невыгодно для бизнеса
Читать далее
Вверх