Алгоритм Палех

Алгоритм Палех.

Почему кластеризация запросов в тексте органично сочетается с правилами нового алгоритма Яндекса «Палех».

Сама идея развития данного алгоритма не нова. Очень давно уже велись обсуждения, что было бы неплохо, чтобы поисковая система могла разбирать не только склонения слов, фраз, а еще и индексировала и приравнивала схожие по смыслу, но абсолютно разные по написанию ассоциативные поисковые запросы. К сожалению, технологии того времени не позволяли электронно-вычислительным машинам правильно распределять и объединять такие поисковые фразы.

Для решения данной проблемы обычные алгоритмы не подходят, поэтому применяются так называемые «многослойные нейронные сети» на основе «перцептронов». Сразу объясним, что это такое в очень упрощенном виде.

Перцептрон – это такая математическая модель, которая имеет несколько входов получения информации, а выход у нее только один.

Пример.

Ты стоишь на улице перед почтовым ящиком, к тебе подходит десять человек и каждый передает текст письма со своим мнением о том, какая сегодня погода. Ты изучаешь данную информацию и, исходя из своего жизненного опыта, определяешь какие мнения, имеют больший вес и правдивость, а какие — меньший. Далее, на основе своего вывода пишешь обобщающее — итоговое письмо и бросаешь его в почтовый ящик. В следующий раз ты уже на основе прошлых выводов будешь писать свое мнение более, развернуто, так происходит процесс самообучения, — такая модель и есть по сути Перцептрон. Далее письмо приходит адресату, которому в свою очередь помимо твоего письма приходят еще девять писем на схожую тематику. На их основе делается следующий итоговый вывод и т.д. Это и есть многослойность.

Подробное объяснение простым языком о том, что такое нейронная сеть, можно найти тут:

wikinauka.ru/matematika/что-такое-нейронная-сеть-просто.html

Используя данный подход, можно получить систему, которая способна к самообучению в чем-то напоминающее человеческий мозг.

Алгоритм Яндекса Палех

Специалисты Яндекса на данный момент создали такую систему и назвали ее «алгоритм Палех». Сейчас «Палех» работает только по заголовкам (title) страниц. Но в будущем он обязательно научится ассоциировать и текстовую составляющую в теле веб документа. Подробнейшую информацию о том, на каких принципах работает данный алгоритм можно узнать тут:

habrahabr.ru/company/yandex/blog/314222/

Так, по работе «Палеха», вроде, понятно. Двигаемся дальше.

Почему кластеризация поисковых запросов имеет преимущество над стандартными СЕО текстами.

Тут тоже все достаточно объяснимо. Дело в том, что данная методика очень даже не нова, скорее это продолжение (модернизация) метода «Длинных хвостов» (очень сильно низкочастотных запросов). Различие заключается в том, что в определенных частях текста компактно размещаются поисковые фразы одинаковые по значению, но различные по написанию. Из-за этого система автоматически начинает комбинировать данные словосочетания между собой и повышает их релевантность в выдаче.

Как писать такие тексты?

Алгоритм Палех

Для этого вернемся к статье по «Кластерному продвижению сайтов» на нашем сайте, вот ее адрес:

http://seo-prodvizhenie-sajtov.ru/klasternoe-prodvizhenie-sajtov.html

В данной статье как пример для понимания методики приведен третий абзац текста. Вот он: Алгоритм Палех Обрати внимание, что смысл так таковой не изменился, но по соотношению поисковых фраз в тексте имеется существенная разница. При этом мы не нарушили установленные правила перенасыщения ключевиками, но охватили больший спектр семантического ядра и компактно вложили запросы в данный абзац.

Итак. Для того, чтобы написать текст с применением кластеризации поисковых запросов, необходимо:

1. Изначально написать текст, не обращая внимания на включенные в него поисковые фразы.

2. Далее составляется отдельное семантическое ядро под данную статью.

3. После этого начинается работа над каждым абзацем в отдельности (редактирование).

Вот в принципе и вся методика. Кстати, если рядом с кластером будет изображение, оптимизированное (название файла латиницей, тег «Alt») под его смысл, это тоже дает плюсы для системы.

Желаем успехов!

А теперь посмотри хорошее видео для лучшего усвоения материала твоим мозгом.