Королев - особенности нового алгоритма от Яндекс

29 августа 2017 г.
2 мин
2587 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

time icon 27 мин
users icon 33 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 68 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
time icon 11 мин
users icon 102 просмотра
25 августа 2026 г.
Линкбилдинг и ссылочная стратегия в 2026 году: где купить ссылки для сайта
Какие ссылочные стратегии работают в 2026 году, каких их грамотно реализовать и где купить ссылки? Мнение эксперта
Читать далее
time icon 16 мин
users icon 206 просмотра
21 августа 2026 г.
GERM: как управлять репутацией бренда в нейросетях с помощью отзывов
Что люди говорят о вашей компании в отзывах? И как это влияет на ответы нейросетей? Рассказываем, как ИИ формирует репутацию бренда и как управлять тем, что GhatGPT говорит о вас
Читать далее
time icon 10 мин
users icon 155 просмотра
14 августа 2026 г.
Социальные сигналы для нейросетей: какие упоминания реально влияют на AI-видимость
Что такое социальные сигналы в контексте GEO и как они влияют на ответы нейросетей. Какие сигналы ИИ использует в качестве источника и что мешает нейросетям видеть даже качественный контент
Читать далее
time icon 10 мин
users icon 123 просмотра
13 августа 2026 г.
БДД 2026: форт, шторм и чемодан кейсов
Zenlink на конференции БДД 2026 в Калининграде: живые кейсы по GEO-продвижению от Романа Ковалёва, инсайты дискуссии про нейросети и AI-агентов и атмосфера двух дней на берегу Балтики
Читать далее
Вверх