Блог CACTUS media

Обновление алгоритмов Яндекса и Google в декабре 2020 года.

Апдейт Google (декабрьский Core Update 2020).

Думали, что майский апдейт сильно “пошатнул” выдачу в Google? Ха, как бы не так, с декабрьским вы уже знакомы?



В твиттере Google SearchLiaison 3 декабря 2020 года появилась информация о запуске обновления основного алгоритма (December 2020 Core Update). 



Уже 9 декабря Барри Шварц (SEO-эксперт) уточнял у Дэнни Салливана (сотрудник Google) выкатился ли Core Update December 2020 полностью, т.к. основная волна изменений была ощутима 4 декабря и с тех пор все немного утихло, хотя Дэнни упоминал, что обновление займет до 2-х недель. Дэнни Салливан ответил, что оно все еще выкатывается, а значит, что изменения еще могут произойти, даже если ранее вашего проекта это не коснулось. Особенно могут пострадать те компании, у которых декабрь это сезон продаж перед праздниками, такое обновление может иметь серьезные последствия для бизнеса.



Ребята из RankRanger сообщили, что декабрьское обновление (December 2020 Core Update) было куда крупнее, чем майское (May 2020 Core Update) и сравнили их:



Как видно, самое большое изменение коснулось именно ТОП-3 выдачи. В мае выдачу ТОП-3 “шатнуло” на 38%, а в декабре - на 55%.

Команда SEMRush показали, что сильнее всего последствия обновления ощущались 4 декабря. Влияние было оказано на все категории сфер, подробнее с результатами можно ознакомиться на SEMRush Sensor за 4 декабря.

SEMRush оценил колебания на 9,4 балла из 10.





Так как это большой апдейт, который затрагивает разные показатели качества сайта, Google конкретных рекомендаций по улучшению дать не может, кроме как повышать в целом показатели сайта, взглянуть на свой проект шире и посмотреть, что можно сделать еще, чтобы улучшить его в целом.

Апдейт Яндекс (YATI: Новая технология поиска).

Ни для кого не секрет, что в основе всех сервисов Яндекса лежит искусственный интеллект, он же машинное обучение.

Поиск Яндекса перешел на более совершенные технологии анализа текста, которые основаны на архитектуре трансформеров. Как отметил директор группы компаний “Яндекс” Тигран Худавердян на YaC 2020: это самый важный апдейт в поисковой системе Яндекса за последние 10 лет.

YATI (Yet Another Transformer with Improvements, рус. Еще один трансформер с улучшениями) - новая технология анализа текста от Яндекс. Тот же Bert, только вид сбоку, иф ю ноу, уот ай мин 😉

Как пояснила Екатерина Серажим из компании Яндекс на конференции YaC 2020, трансформер внутри - это большое количество последовательных перемножений матриц. Есть одна GPU-карта (по-простому это видеокарта/графический ускоритель), на ней ничего посчитать нельзя, для этого нужно много GPU-карточек. Но возникает задача все эти GPU-ускорители связать между собой для передачи больших массивов данных по сети между карточками. Реализовывается это с помощью плат, 8 GPU-ускорителей связываются толстой шиной в одну плату и устанавливаются в сервер, после чего сервера устанавливаются очень близко друг к другу в стойки, и связываются друг с другом тесной сетью.

Как обучается трансформер?

На той же конференции YaC 2020 Екатерина Серажим пояснила, что обучение трансформеров происходит в 2 этапа. Классическая техника обучения трансформера: Трансформеру показываются неструктурированные тексты, маскируются некоторые слова по тексту и заставляют трансформера угадывать эти слова.

Для YATI задача была усложнена. Этому трансформеру были показаны не просто тексты какого-то документа, ему показывались реальные поисковые запросы и тексты документов, которых видели наши пользователи, и просили его угадывать, какой документ понравится пользователю, а какой - нет.

Есть обозначенный эталон - экспертная оценка асессоров, которые оценивают по сложной шкале на сколько документ релевантен запросу. Берется этот массив данных, таких данных может быть 10-ки миллионов, и трансформер обучается угадывать эту экспертную оценку. Так он учится ранжировать. Это основное отличие нового алгоритма от его предшественников “Палех” и “Королев”, которые предсказывали только клики пользователей.

Трансформеры существенно улучшили работу поискового алгоритма. YATI способен оценивать релевантность документов на уровне оценки человека.