Сегодня Яндекс анонсировал  появление еще одного поискового алгоритма под названием «Палех», который основывается на нейронных сетях. Теперь на редкие уникальные запросы система выдает гораздо лучшие ответы. Данные запросы очень узкоспециализированные и редко повторяются. Однако в общей сумме их количество ежедневно превышает отметку в 100 млн.

Как и ранее, для подбора ответов применяются ключевые слова.  Если они часто встречаются на веб-странице, то, скорее всего, она будет интересной для пользователя. Однако это не единственное условие, ведь часто один и тот же материал пересказывается по-разному.

В этом случае поисковая система собирает обезличенную статистику:  какую страницу посетил человек, задавший похожее ключевое слово. С уникальными запросами статистики очень мало, и системе сложнее определить, какие страницы интересны пользователям, а какие нет.

Как будет работать поиск

Поисковая модель «Палех» устанавливает совпадения по смыслу между запросом и заголовком статьи на сайте. Это позволяет определить страницы, максимально соответствующие запросу, даже если у них отсутствуют общие ключевые слова.

Таким образом, если вы вводите в поиске фразу «маленькая собака из фильма маска», то система поймет, что речь идет о породе Джек-Рассел терьер. Даже если в релевантной странице всего раз упоминается слово «Маска» или его вообще нет.

Палех - алгоритм на нейронных сетях

Уникальные и редкие запросы — это порядка 30% от всего потока запросов в Рунете. В среде SEO их еще называют «длинным хвостом» поиска.

Название «Палех» было дано в честь сказочной Жар-птицы с хвостом как у павлина. Этот диковинный зверь часто упоминается в сказаниях палехских миниатюр.

Сегодня искусственные нейронные сети являются эффективным методом машинного обучения. Он эффективен при анализе такой естественной информации, как звук, изображение и текст. Яндекс же применяет нейронные сети для поиска по картинкам и других смежных задач. Обычно это проверка и отсеивание рекламных объявлений и контента для взрослых.

Нейронные сети служат основой для моделей, которые распознают речь. Пока еще недостижимой, но крайне интересной задачей Яндекса является получение рабочей модели, основывающейся на нейронных сетях, которая может понимать запросы, а также выдавать ответы на ключевые слова, как если бы это делал живой человек.