Как Яндекс улучшает и измеряет качество поиска

Сегодня расскажем на примере Яндекса, как поисковые системы улучшают алгоритмы поиска и какие методы использует для оценки их эффективности.

🤖 Принципы работы поиска🔹Непредвзятость результатов. Все результаты поиска формируются исключительно с помощью алгоритмов машинного обучения. Это означает, что порядок выдачи не может быть изменён вручную.

🔹Комплексный анализ. Алгоритмы учитывают множество факторов, включая содержание страниц, историю взаимодействия пользователей с ними (поведенческие факторы), взаимосвязи между различными сайтами (ссылки), язык и местоположение.

**🔍 Как Яндекс улучшает поиск

1) Машинное обучение на практике**. Яндекс активно использует технологии машинного обучения для улучшения алгоритмов ранжирования. Алгоритмы обучаются на основе данных о том, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска, что позволяет им лучше предсказывать, какие страницы будут наиболее полезными.

2) Роль асессоров:

🔹Кто такие асессоры? Это специалисты, которые вручную оценивают качество поисковой выдачи по определённым критериям. Они помогают определить, насколько результаты соответствуют запросам пользователей и насколько они полезны.

🔹Обеспечение объективности. Чтобы гарантировать беспристрастность оценок, Яндекс внедрил систему контроля на всех этапах работы асессоров — от найма и обучения до предоставления инструментов и инструкций для работы. Оценки асессоров всегда перекрываются, то есть один и тот же результат оценивают несколько человек.

🔹Влияние на алгоритмы. Оценки асессоров не влияют напрямую на результаты поиска. Вместо этого они используются для обучения алгоритмов, помогая им лучше понимать, какие результаты являются качественными и релевантными.

3) Метрики качества:

🔹Проксима. Это составная метрика, которая оценивает качество отдельных страниц. Она учитывает релевантность страницы запросу, качество и оригинальность контента, удобство для пользователя и множество других факторов. Например: — Релевантность и экспертность. Страницы оцениваются на соответствие запросу, причём в сложных тематиках (медицина, право, финансы) учитывается авторитетность автора. — Полезность и оригинальность. Контент проверяется на уникальность и полезность для пользователя, а также на отсутствие навязчивых элементов.

🔹 Профицит. Эта метрика измеряет полезность всей поисковой выдачи в целом. Она анализирует взаимодействия пользователей с результатами поиска, оценивая, насколько быстро и эффективно они решают свои задачи. — Успешные и неуспешные взаимодействия. Если пользователь быстро находит ответ и не возвращается к поиску, это считается успешным взаимодействием и увеличивает метрику. Если же он возвращается и переформулирует запрос, метрика снижается.

🧪 Тестирование изменений Перед тем как внедрить новые алгоритмы или изменения в существующие, Яндекс тщательно проверяет их эффективность:

🔹 Онлайн-эксперименты. Пользователи случайным образом разделяются на две группы. Одна группа видит новые изменения, а другая продолжает использовать текущую версию поиска. Это позволяет объективно оценить влияние изменений на пользовательский опыт.

🔹 Анализ результатов. Специалисты анализируют данные, собранные в ходе эксперимента, сравнивая показатели метрик Проксимы и Профицита. Если изменения улучшают эти показатели, они считаются успешными и могут быть внедрены для всех пользователей.

Если у вас есть вопросы или вы хотите поделиться своими наблюдениями, пишите в комментариях!👇