الگوریتم های یاندکس

الگوریتم های یاندکس

یاندکس، نام یکی از موتورهای جست و جوی مشهور روسی است. این موتور جست و جو نیز مانند گوگل از الگوریتم های خاصی برای رتبه بندی سایت های  خود استفاده می کند. آگاهی از الگوریتم های این موتور جست و جو اطلاعات ارزشمندی را در اختیار شما قرار می دهد.

یاندکس و الگوریتم ها

گوگل تنها موتور جست و جویی نیست که مورد استفاده ی کاربران قرار می گیرد. موتورهای جست و جوی بسیار دیگری وجود دارند که مورد توجه کاربران هستند و توانسته اند رضایت آنها را جلب کنند. یاندکس یکی از معروف ترین موتورهای جست و جوی روسی می باشد که کاربران فراوانی دارد. الگوریتم های این موتور جست و جو نیز قواعد و اصول خود را دارند. آشنایی با این قواعد و اصول به شما اطلاعات ارزشمندی می دهد. یاندکس در کنار الگوریتم ها از فناوری هوش مصنوعی (AI) بسیار خوبی نیز برخوردار است که این موتور جست و جو را قوی تر می کند.

انواع الگوریتم ها ی یاندکس

matrixnet : در سال 2009 رونمایی شد و یک یادگیری ماشین(نوعی از هوش مصنوعی که مانند انسان قابلیت یادگیری و پیشرفت دارد) محسوب می شود. هدف اصلی آن با توجه به موقعیت و اهداف جست و جوی کاربر متغیر است. اما به طور کلی این یادگیری ماشینی، به دنبال این است که نتایج جست و جوی غیرتجاری را به جای نتایج جست و جوی تجاری به کاربر نشان دهد. در این مورد، موقعیت مکانی کاربری که جست و جو را انجام می دهد بسیار مهم است. مثلا برای کاربری که کیلومتر ها با پایتخت روسیه، مسکو، فاصله دارد، نشان دادن نتایج سئو محلی مسکو کاری غیر منطقی به نظر میرسد. در جهت برطرف کردن این مشکل، یاندکس از این الگوریتم با حالت یادگیری ماشینی استفاده کرده تا نتایج هرچه مرتبط تر را به کاربران خود نشان دهد.

Palekh : پالیخ یک سال پس از رونمایی از رنک برین RankBrain معرفی شد. هدف و وظیفه ای اصلی این الگوریتم بررسی محتوا با استفاده از دقیق ترین روش های خود است. پالیخ حتی قادر به تشخیص مطالب و مفاهیم پیچیده مانند ویدیو های موجود در سایت ها نیز می باشد.

Korolyov : این الگوریتم به دنبال palekh در سال 2017 منتشر شد و عملکردی مشابه با rankbrain  دارد. در واقع یک یادگیری ماشین محسوب می شود که هر بار از روی جست و جوی کاربران و موارد دیگر به یادگیری پرداخته و پیشرفته تر می شود. و هر بار کارایی بیشتری از خود نشان داده و موجب کسب رضایت کاربر میگردد.

catBoost : در سال 2018 به نوعی جانشین matrixnet معرفی شد و بیان گشت که ویژگی های بهتری نسبت به matrixnet  دارد. این ویژگی ها شامل؛ پیش بینی دقیق تر و داشتن تنوع نتایج بیشتر است. مشکلات رگرسیون و طبقه بندی در این الگوریتم وجود ندارد. هم چنین از داده های غیر عددی( مانند گونه های درختان و نژادهای گربه ها) نیز پشتیبانی می کند.

الگوریتم های یادگیری ماشینی یاندکس، تنها بخش کوچکی از به روز رسانی هایی است که این موتور جست و جو درست مانند گوگل به انجام رسانده است. موتورهای جست و جو سال ها است که به دنبال مقابله با محتوای بی کیفیت و لینک های مخرب هستند. یاندکس نیز از این قاعده مستثنی نیست.

در نهایت می توان اینطور بیان کرد محتوای تولیدی شما باید برای کاربر ارزشمند باشد. موتورهای جست و جو با تمام به روز رسانی ها و توانمندی های خود هیچ گاه مانند یک انسان قادر به تعیین ارزش یک محتوا نخواهند بود.

منبع : mrseokar.com

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *