Нейросети в поиске: Яндекс в эпоху AI
Яндекс — один из мировых лидеров в применении машинного обучения в поиске. MatrixNet (2009), Палех (2016), YATI (2021) — каждое поколение нейросетей меняло правила игры для SEO-специалистов.
MatrixNet: основа ранжирования
Первая в мире production-система машинного обучения для поиска. Обучается на оценках асессоров (экспертов-разметчиков). Учитывает сотни факторов одновременно: от скорости загрузки до поведения пользователей. MatrixNet — «мозг» ранжирования, YATI и другие — специализированные «модули».
Палех: понимание длинных запросов
Нейросеть для сложных, редких, длинных запросов. Позволяет находить релевантные страницы, которые не содержат точных слов из запроса, но раскрывают ту же тему. Запущен в 2016 году — первый шаг к семантическому поиску.
YATI: трансформеры меняют всё
Архитектура трансформеров (как GPT, BERT) позволяет понимать контекст целого предложения и документа. YATI применяется для переранжирования результатов: когда обычный алгоритм выдаёт кандидатов, YATI оценивает их смысловое соответствие запросу.
Что это значит для SEO
- Семантическая полнота текста важнее точных вхождений.
- Тематический кластер страниц работает лучше, чем одиночные оптимизированные страницы.
- Ответ на intent запроса — приоритет над набором ключевых слов.
- Авторитетность источника оценивается всё точнее.