Яндекс анонсировал алгоритм CatBoost. По сути, это новая технология машинного обучения. Алгоритм работает для повышения качества ранжирования и создания более персонализированных рекомендаций в выдаче поисковой системы. Сегодня известно, что технология построена на градиентном бустинге. И это – новый уровень машинного обучения, обещающий много крутого в том числе и для SEO-специалистов.
Обращаемся к теории принятия решений. Главная цель исследований в этой области – понять, чем руководствуются люди, принимая то или иное решение. Получение этой информации поможет в создании условий, при которых человек делает нужный выбор.
Как узнать условия, при которых человек поступит так или иначе?
Один из основных методов машинного обучения – искусственные нейронные сети. С помощью этого метода обрабатывается большое количество информации по аналогии с нейронными сетями человеческого мозга – вопреки различным факторам и постоянно обучаясь.
В Яндексе благодаря нейросетям можно найти похожие картинки в интернете, понимать поисковые запросы или распознавать голос в Навигаторе. Перед машинным обучениям стоят более серьезные задачи. Градиентный бустинг необходим, когда есть много данных с неоднородной структурой. Именно к этой категории задач и относится ранжирование в поисковой системе. Для того, чтобы начать использовать CatBoost, достаточно установить его на свой компьютер. За процессом обучения библиотеки можно следить на графиках.
Андрей Гусаров, директор GUSAROV
«Я не могу сказать, что это будет конец сеошным текстам. А так всегда пишут в комментариях к подобным анонсам, можно даже не читать. Мне кажется, тексты по вариативности будут больше. Длина документов в ТОП станет как минимум на 30% больше, как максимум – на 100%. Сеошники будут вынуждены работать с поведением не на словах, а на деле, чтобы максимально удовлетворять потребности целевой аудитории. Включая разные виды контента – графический и видео.
Введите любую высококонкурентную сферу в Google – так и будет выглядеть Яндекс в ближайшие полгода».
