«Шеф-редактор блога GetGoodRank, веб-аналитик, блоггер.
Каким был 2016 год в Яндекс: основные изменения поискового алгоритма, принципов ранжирования. Рекомендации, как подготовить сайт к 2017 году.»
Мы продолжаем подводить итоги года. Сегодня мы собрали для вас наиболее значимые изменения в поиске Яндекса, которые так или иначе влияют на ранжирование и восприятие сайта целевыми пользователями.
В этом выпуске:
- Как изменился поиск Яндекс в 2016 году
- Мобильные изменения
- Искусственный интеллект и машинное обучение
Как изменился поиск Яндекс в 2016 году
30 декабря 2015 года в блоге для вебмастеров Яндекса появилось неоднозначное заявление о влиянии кликджекинга на ранжирование . Спустя месяц Яндекс «признался», что заявление на самом деле говорило о запуске нового алгоритма, понижающего в поисковой выдаче сайты за использование технологии кликджекинга. Неплохое начало года.
При этом Яндекс не указал четкого перечня сервисов и функций сайта, которые будут расцениваться как кликджекинг. В одном из комментариев к посту в блоге эксперт Яндекса ответил:
Вывод #1: скрытый сбор данных пользователей приводит к понижению в выдаче, о чем приходит сообщение в Яндекс.Вебмастер. Однако случаев не так много.
Мобилизация по Яндексовски
В конце 2015 года Яндекс начал помечать в выдаче страницы, оптимизированные под мобильные устройства. В феврале 2016 года запущен алгоритм Владивосток, который учитывает мобилопригодность как фактор ранжирования при формировании мобильной выдачи.
Неоптимизированные страницы также попадают в мобильную выдачу, но получают меньший приоритет в сравнении с мобилопригодными.
Яндекс определяет мобилопригодность по следующим факторам:
- отсутствие горизонтальной прокрутки
- контент оптимизирован для просмотра с мобильного экрана
- отсутствие элементов, не поддерживаемых мобильными браузерами (Flash, Java, Silverlight)
Следующим шагом навстречу мобильности становится новый фактор ранжирования - размер шрифта, о чем Яндекс сообщает в блоге .
Яндекс постоянно публикует срезы активности аудитории с различных устройств. Так, с компьютеров распределение трафика по тематикам таково:
С планшетов распределение поиска по тематикам выглядит так:
С мобильных телефонов распределение поисковых запросов выглядит так:
Вывод #2: если ваш сайт относится к тематике, интерес к которой выше с мобильного устройства, то важно заняться оптимизацией ресурса под мобильные экраны. Это не только улучшит поведенческие факторы (сайт станет удобнее, пользователи будут дольше оставаться на сайте, просматривать больше страниц), но и продвинет сайт в мобильной выдаче.
Исследование Яндекса о поиске с компьютеров, планшетов и мобильных устройств.
Искусственный интеллект в поиске и машинное обучение
Вывод #3 или что значит Палех для поисковой оптимизации?
Применяя семантические алгоритмы, поисковые системы избавляют оптимизаторов от необходимости переспама ключевых слов в текстах. Чтобы сайт ранжировался высоко, важно:
- достаточное количество контента
- качество текстов
- трастовость сайта
Проверить качество контента в GetGoodRank !
Палех не внесет существенных корректив в позиции сайтов, он лишь поможет соотнести низкочастотные запросы (чаще описательного характера - мультфильм про назойливую девочку и бедного медведя) с релевантным сайтом.
Палех никак не коснется коммерческих сайтов, на которых контент ограничивается описаниями товаров и спецификациями.
Наблюдения вебмастеров показывают, что с запуском Палеха в Яндексе ужесточились меры в отношении переспама. Страницы с естественным, непереспамленным контентом получают приоритет в ранжировании.
Выводы
Для высокого ранжирования в Яндекс сегодня необходимы:
- мобильная версия
- пользовательская безопасность на сайте
- качественный контент с правильно оптимизированными заголовками
- ссылки
- поведенческие факторы (по заявлению Садовского в выступлении на Optimization 2016 становится ясно, что Палех также учитывает вероятность реакции пользователя на подобранный вариант - останется/не останется на сайте).
22 августа 2017 Яндекс запустил новую версию поискового алгоритма – «Королёв». Максимально кратко и емко можно описать его суть словами из пресс-релиза Яндекса:
Запуск алгоритма состоялся в Московском планетарии и сопровождался докладами разработчиков алгоритма, торжественным нажатием кнопки запуска и даже звонком на МКС и прямым эфиром с космонавтами.
Полное видео презентации можно посмотреть прямо здесь, а ниже мы рассмотрим основные изменения и ответы на частые вопросы. Информацию мы будем сопровождать комментариями сотрудников Яндекса в блоге компании, а также цитатами из официальных источников.
Что изменилось в поиске Яндекса?
«Королев» – это продолжение алгоритма «Палех », представленного в ноябре 2016 года. «Палех» был первым шагом в сторону семантического поиска, задача которого – лучше понимать смысл страниц.
«Королев» же теперь умеет понимать смысл всей страницы, а не только заголовка title, как было после анонса «Палеха».
Алгоритм должен улучшить выдачу по редким и сложным запросам.
Документы могут не содержать многих слов запроса, поэтому традиционные алгоритмы определения текстовой релевантности не справятся с этой задачей.
Выглядит это примерно так:
В Google работает аналогичный алгоритм – RankBrain:
Область действия алгоритма «Королев» распространяется на все запросы, в том числе на коммерческие. Однако больше всего влияние заметно именно на многословных запросах. Яндекс подтвердил, что алгоритм работает на всем поиске.
Конечно, целью алгоритма было улучшение качества выдачи по редким и сложным вопросам. Проверим на редких и сложных коммерческих запросах, связанных как раз с названием предмета.Например, в этом случае Яндекс действительно понимает, о чем идет речь. Правда, в выдаче в основном обзоры и статьи, а не коммерческие сайты.
А в этом случае поисковик понял, что меня, скорее всего, интересует дрон или квадрокоптер. Конечно же, выдача начинается с Яндекс.Маркет:
Но в некоторых случаях Яндекс бессилен…
Как это работает (+ 11 фото из презентации)
Разберем подробнее презентацию нового алгоритма. Ниже будут только выдержки самых интересных моментов с нашими комментариями и слайды из презентации.
Новая версия поиска основана на нейронной сети. Она состоит из большого количества нейронов. У нейрона есть один выход и несколько входов, он умеет суммировать полученную информацию и после преобразования передавать ее дальше.
Нейронная сеть может выполнять гораздо более сложные задачи и ее можно обучить понимать смысл текста. Для этого нужно дать ей много обучающих примеров.
Работу в этом направлении Яндекс начал с модели DSSM, состоящей из двух частей, соответствующих запросу и странице. На выходе была оценка, насколько они близки по смыслу.
Для обучения нейросети нужно много обучающих примеров.
Отрицательные – это пара текстов, не связанных по смыслу.
Положительные – пары «текст-запрос», связанные по смыслу.
Согласно презентации, Яндекс использовал для обучения массив данных о поведении пользователей на выдаче и считал связанными по смыслу запрос и страницу, на которую часто кликают пользователи в выдаче. Но как позже пояснил Михаил Сливинский, удовлетворенность пользователя результатами поиска меряются не только кликами:
Как ранее рассказывал в презентации "Палеха" Александр Садовский, наличие клика не говорит о том, что документ релевантен, а отсутствие, что не релевантен. Модель Яндекса предсказывает, задержится ли пользователь на сайте и учитывает множество других метрик удовлетворенности пользователя.
После обучения модель представляет текст в виде набора 300 чисел – семантического вектора. Чем ближе тексты по смыслу, тем больше сходство чисел векторов.
В поиске Яндекса нейронные модели использовались давно, но в алгоритме «Королёв» увеличено влияние нейронных сетей на ранжирование.
Теперь при оценке смысловой близости алгоритм смотрит не только на заголовок, но и на текст страницы.
Параллельно Яндекс работал над алгоритмом сравнения смыслов запросов на основании нейронных сетей. Например, если для одного запроса поисковая система точно знает лучший ответ, а пользователь ввел запрос, очень близкий к нему, тогда результаты поиска должны быть похожи. В качестве иллюстрации такого подхода Яндекс приводит пример: «ленивая кошка из монголии» – «манул». ()
В «Палехе» нейронные модели применялись только на самых поздних стадиях ранжирования, приблизительно на 150 лучших документов. Поэтому на ранних стадиях ранжирования часть документов терялась, а они могли быть хорошими. Это особенно важно для сложных и низкочастотных запросов.
Теперь вместо вычисления семантического вектора во время исполнения запроса Яндекс делает вычисления заранее – при индексации. «Королёв» проводит вычисления на 200 тыс. документов на запрос, вместо 150, которые были раньше при «Палехе». Сначала такой метод предварительного расчета был испытан на «Палехе», это позволило сэкономить на мощности и находить соответствие запросу не только заголовка, но и текста.
Поисковик берет полный текст на этапе индексации, проводит нужные операции и получает значение. В итоге для всех слов и популярных пар слов формируется дополнительный индекс со списком страниц и их предварительной релевантностью запросу.
Команда Яндекса, которая занималась проектированием и внедрением нового поиска, запускает его.
Запуск алгоритма:
Обучение искусственного интеллекта
В Яндексе уже много лет задачей сбора данных для машинного обучения занимаются асессоры, которые оценивают релевантность документов запросу. С 2009 по 2013 год поисковик получил более 30 млн таких оценок.
За это время появился поиск по картинкам, по видео, внутренние классификаторы и алгоритмы: количество проектов Яндекса выросло.
Так как все они работали на технологиях машинного обучения, требовалось больше оценок и больше асессоров. Когда асессоров стало больше 1500, Яндекс запустил краудсорсинговую платформу «Толока» , где может зарегистрироваться и выполнять задания любой человек.
Например, вот такие задания встречаются в «Толоке»:
Или такие:
Если хотите подробнее узнать, как пользователи оценивают релевантность ответов, чтобы понимать, какие параметры выдачи оцениваются, рекомендуем почитать инструкции по заданиям или даже попробовать пройти обучение.
За несколько лет в сервисе собралось более 1 млн человек, которые сделали более 2 млрд оценок. Это позволило Яндексу сделать огромный рывок в масштабировании и объеме обучающих данных. Только в 2017 году задания выполняли более 500 000 человек.
Среди заданий есть:
- Оценка релевантности документов;
- Задания для развития карт. Так проверяют актуальность данных об организациях для базы Справочника;
Задания для настройки речевых технологий голосового поиска.
Правила, которым Яндекс хочет научить алгоритм, открыты всем зарегистрированным пользователям в виде инструкций для работников «Толоки». По некоторым заданиям просто собирается субъективное мнение людей.
Вот выдержка из инструкции о том, как Яндекс определяет релевантность документа:
Яндексу очень важно качество оценок. Оно может быть субъективно, поэтому задания даются сразу нескольким людям, а потом математическая модель оценивает распределение голосов с учетом степени доверия к каждому работнику и экспертизы каждого участника. Для каждого «толокера» хранятся данные о точности оценок по каждому проекту и сводятся в единый рейтинг.
Именно поэтому нельзя сетовать на то, что необъективность асессоров погубила ваш сайт.
Таким образом, в Яндексе появилась дополнительная группа факторов:
- Смысл страницы и соответствие ее запросу;
- Является ли документ хорошим ответом на похожие пользовательские запросы.
Что изменилось в топе Яндекса?
Алгоритм предположительно был запущен несколько раньше презентации и, если верить сторонним сервисам (например, https://tools.pixelplus.ru/updates/yandex), изменения в выдаче начались еще в начале августа, но неизвестно, связано ли это с алгоритмом «Королев».
По этим данным можно выдвинуть гипотезу, что уменьшение доли главных страниц в топ-100 и уменьшение возраста документов в пределах топ-100 связано с новым алгоритмом, который помогает получить больше релевантных ответов.
Правда, при этом заметных изменений в топ-10, топ-20 или топ-50 не видно. Возможно, их там нет либо они незначительны. Мы также не заметили существенных изменений выдачи по продвигаемым запросам.
Текстовая релевантность в стандартном понимании никуда не делась. Подборки и более широкие ответы по многословным запросам содержат большое количество страниц с вхождениями слов запроса в title и текст:
Свежесть результатов поиска тоже имеет значение. Пример из презентации Яндекса содержит ряд свежих результатов с искомой фразой целиком.
Хотя, учитывая тот факт, что алгоритм проводит расчеты сразу при индексации, «Королев» теоретически может влиять и на подмешивание результатов быстроботом.
Надо ли как-то оптимизировать тексты под «Королев»?
Скорее наоборот: чем больше поисковик учится определять смысл текста, тем меньше требуется вхождений ключевых слов и тем больше требуется смысла. Но принципы оптимизации не меняются.
Например, еще в 2015 году Google рассказал об алгоритме RankBrain, который помогает поиску лучше отвечать на многословные запросы, заданные на естественном языке. Он неплохо работает, что отметили пользователи в многочисленных публикациях сравнения поиска Яндекса и Google после анонса новой версии алгоритма.
Это не сопровождалось масштабной презентацией и сильно не повлияло на работу специалистов. Никто целенаправленно не занимается «оптимизацией под RankBrain», поэтому и в Яндексе это никак глобально не меняет работу специалиста. Да, появился тренд на поиск и включение в текст так называемых LSI-ключей, но это явно не просто часто повторяющиеся слова на страницах конкурентов. Ожидаем развития SEO-сервисов в этом направлении.
В алгоритме также заявлено, что анализируется смысл и других запросов, по которым пользователи попадают на страницу. Опять же, в перспективе это должно дать одинаковую или похожую выдачу по синонимичным запросам, так как сейчас результат анализа выдачи порой показывает, что пересечений по синонимичным запросам в выдаче нет. Будем надеяться, что алгоритм поможет устранить подобные несоответствия.
Но Яндекс пока не может найти (или плохо находит) документы, близкие по смыслу к запросу, но вовсе не содержащие слов запроса ().
Советы:
Убедитесь, что страница отвечает на запросы, под которые она оптимизирована и по которым переходят пользователи.
Убедитесь, что страница все же включает слова из поисковых запросов. Мы не говорим про прямые вхождения, просто проверьте, есть ли слова из запросов в любой форме на странице.
Тематические слова могут придать странице дополнительную релевантность, но это явно не просто часто повторяющиеся слова на страницах конкурентов. Ожидаем развития SEO-сервисов в этом направлении.
Для ключевых фраз, по которым страница сайта хорошо ищется, проверьте, не выбивается ли показатель отказов из среднего показателя по сайту. Если по запросу сайт находится на высокой позиции и пользователь находит то, что ему нужно, сайт может быть показан по сходным по смыслу ключевым фразам (если такие есть).
Клики на поиске показывают удовлетворенность пользователя результатом. Это не ново, но стоит еще раз проверить сниппеты по ключевым запросам. Возможно, где-то получится повысить кликабельность.
Как проверить влияние алгоритма на свой сайт?
Для сайтов, у которых нет ярко выраженной сезонности, вы можете сравнить количество низкочастотных ключевых фраз, по которым переходили на сайт до запуска алгоритма и после. Например, взять неделю в июле и неделю в августе.
Выбираем «Отчеты – Стандартные отчеты – Источники – Поисковые запросы».
Выбираем визиты из Яндекса:
И фильтром оставляем только те запросы, по которым был 1 переход. Дополнительно стоит исключить фразы, содержащие название бренда.
Также можете посмотреть наличие поисковых фраз, слов из которых у вас нет в тексте. В целом, такие фразы присутствовали среди НЧ-запросов и раньше, просто сейчас их может стать заметно больше.
Перспективы и прогноз
Поисковик сможет еще лучше находить документы, близкие по смыслу к запросу. Наличие вхождений станет еще менее важным.
К текущему алгоритму будет добавлена персонализация.
В перспективе хорошие материалы, отвечающие на вопрос пользователя, могут получить еще больше трафика по микрочастотным, редким или семантически похожим запросам.
По низкочастотным ключевым фразам может увеличиться конкуренция за счет большей релевантности неоптимизированных документов.
Гипотеза. С помощью подобных алгоритмов Яндекс может лучше оценивать, насколько семантически связаны страницы, ссылающиеся на другие, и учитывать это для оценки внешних ссылок. Если это может быть значимым фактором с учетом слабого влияния ссылок в Яндексе.
Нам стоит ожидать дальнейших изменений, связанных с нейросетями, и в других сервисах Яндекса.
Вопрос-ответ
Вопрос : так как Яндекс оценивает клики, значит ли это, что накрутка поведенческих факторов будет набирать обороты?
Вопрос : связан ли «Королев» с «Баден-Баденом»?
Вопрос : как включить новый поиск Яндекса?
Ответ : в блоге Яндекса и в поисковых запросах часто встречались вопросы, как включить или установить новый поиск. Никак . Новый алгоритм уже работает и никаких дополнительных настроек делать не нужно.
Яндекс браузер является одним из наиболее популярных и шустрых обозревателей на сегодняшний день, он практически не уступает Google Chrome. Соответственно из-за большой популярности разработчики активно занимаются прикрытием дыр и внедрением новых технологий, среди которых и изменение дизайна браузера.
Для многих пользователей обновленный режим не подходит, при чем по разным причинам - от неготовности к переменам до увеличения глюков системы. В обновленном режиме помимо редизайна появились живые обои, которые, в свою очередь, больше грузят систему. Плюс ко всему из-за того, что дизайн новый, могут возникать различные глюки. Всё же основной причиной, по которой пользователи хотят вернуть старый Яндекс, является отсутствие официальной поддержки Windows XP, ведь система ещё полностью не ушла в прошлое.
Существует два основных способа возвращения старого дизайна:
- Воспользоваться стандартной функцией возвращения дизайна заложенной разработчиками;
- Воспользоваться дистрибутивом более старых версий.
Для пользователей, которые хотят просто вернуть Яндекс к старому виду, но сам браузер при этом работает без глюков, подойдёт первый способ. Пользователи, испытывающие сложности с использованием новой версии обозревателя смогут воспользоваться вторым способом.
Как вернуть старый интерфейс Яндекса?
Замена интерфейса предусмотрена разработчиками, скорее всего только в первое время, чтобы не было паники вокруг изменения дизайна, ведь люди так устроены, что плохо воспринимают перемены. Раз уж такая функция есть, воспользоваться ей не составит большого труда, вам нужно:
- Откройте браузер Яндекс;
- Перейдите в настройки обозревателя, нажав по значку трёх горизонтальных полос, расположенном в правом верхнем углу и выбрав соответствующую опцию;
- Далее вы увидите графу «Настройка внешнего вида»;
- Здесь вам следует нажать на большую кнопку «Выключить новый интерфейс».
Благодаря этим несложным действиям вы сможете вернуть привычный и полюбившийся внешний вид обозревателя без использования каких-либо костылей и дополнительных программ.
Как вернуть старую версию Яндекса?
Данный раздел предназначен для того, чтобы восстановить не только предыдущий интерфейс браузера, но и вместе с ним установить более старую его версию.
Необходимость в этом действии возникает в основном у пользователей Windows XP, которые могут испытывать сложности при использовании обновлённого браузера.
Но тем не менее и другие операционные системы могут подвергаться лагам или глюкам, которых не было в прежней версии.
Вариантов, чтобы добиться поставленной цели существует как минимум 3: раздобыть портативный дистрибутив обозревателя с нужной вам версией, попросить техподдержку предоставить предыдущие версии браузера или откатить систему.
Использование точки восстановления
Лучше всего старый Яндекс браузер вернуть с помощью отката системы, правда способ подразумевает, что до этого у вас была установлена полностью рабочая и удачная версия обозревателя и вы создавали на тот момент точку восстановления.
Способ довольно прост и даже, скорее всего, не придется откатывать всю систему к сохраненной точке. Вам следует просто:
- Нажмите по ярлыку Яндекс браузера правой кнопкой и выберите опцию «Свойства»;
- Далее кликните по кнопке «Расположение файла»;
- Выйдите из папки перейдя в корневой раздел каталога;
- Теперь кликните по папке, в которой находятся файлы браузера правой кнопкой и выберите пункт «Восстановить прежнюю версию»;
- Далее выберите нужную вам точку и следуйте инструкции.
Если вам этот способ не помог, придется очистить пользовательские данные (куки, кэш и т.д.) браузера и попробовать снова или вернуть всю систему к точке восстановления.
Установка старого дистрибутива
Официально Яндекс не предоставляет доступа к устаревшим версиям программы, но существуют способы всё же раздобыть программу.
Обычный файл онлайн установки вам не подойдёт в любом случае, так как будет загружаться актуальная версия с сайта. Здесь вам поможет только портативная стабильная версия.
Найти подходящий файл можно двумя способами: просто искать на просторах интернета или попросить у техподдержки. Если вы выберите вариант с самостоятельным поиском, то можете столкнуться с ситуацией, когда дистрибутив заражен вирусом или там присутствуют расширения показывающие рекламу. В данном случае лучше искать на проверенных файлообменниках, снижая риск заражения системы.
Также присутствует возможность выпросить дистрибутив у техподдержки браузера, объяснив ситуацию с лагами в вашей системе новой версии. Обычно саппорты откликаются на подобные просьбы и предоставляют ссылку на скачивание.
Вероятнее всего перед установкой вам придется удалить информацию о работе нового браузера, чтобы не возникали ошибки при установке и использовании. Часто, если это не сделать, потом браузер не позволяет войти в свой аккаунт в обозревателе и получить информацию с облака (пароли, пользовательские настройки, расширения).
Так же, вероятно, сразу после установки нужной вам версии, она просто обновится до актуальной и вам снова придется начинать установку сначала. В таком случае, вам следует в папке с браузером (иногда в папке с пользовательской информацией) найти файл под названием updater.exe и просто удалить его. Возможно, для удаления вам придется сначала завершить процесс из «Диспетчера задач» он будет иметь такое же название.
Благодаря методам описанным в статье вы сможете как просто вернуть привычный и удобный вид браузера, так и восстановить его работоспособность после обновления.
Если у Вас остались вопросы по теме «Как вернуть старый дизайн браузера Яндекс?», то можете задать их в комментариях
if(function_exists("the_ratings")) { the_ratings(); } ?>
8 июня вебмастера заметили, что у сайтов изменился один из самых известных показателей – тематический Индекс Цитируемости (тИЦ) . Яндекс в блоге для вебмастеров подтвердил обоснованность наблюдений, опубликовав сообщение об изменениях в алгоритме расчета тИЦ.
Что касается непосредственно изменений, то тут Яндекс был как всегда краток и лаконичен. Понятно одно: что-то изменилось в алгоритме, но что именно – осталось загадкой.
Обновление показателя тИЦ отметили многие сервисы, анализирующие выдачу. Вот такое сообщение появилось на Tools.promosite.ru :
Интересные наблюдения с форумов о том, что тИЦ подрос на сайтах, где ничего не делалось уже достаточно длительный срок:
Также сообщается, что замечены существенные увеличения тИЦ для некоторых ресурсов СМИ и для Яндекс.Каталога:
Мы отметили изменение тИЦ для наших клиентов, проанализировав показатель для сайтов, работы с которыми были закончены в мае 2016 по услуге «Поисковое продвижение », тариф «Продвинутый».
Общее настроение после июньского апа в целом хорошее. Большинство сообщений на форумах о том, что тИЦ вырос. Это же подтверждают и наши наблюдения. По сравнению с апом в апреле, этот был более удачным. При нашей проверке тИЦ изменился у 77% сайтов. И в положительную сторону у 58%.
Скачок выше 10 пунктов был отмечен у 33% сайтов из всех ресурсов с положительной динамикой. Максимальный рост составил 390 пунктов.
Отрицательная динамика наблюдалась в 19% случаев, из них потеряли свыше 10 пунктов только 28% ресурсов. Максимальное падение составило 70 пунктов.
В среднем график изменения тИЦ после апрельского апдейта для сайтов выглядит следующим образом: сначала падение позиций в апреле, потом подъем после обновления в июне. Это же неоднократно отмечалось и в Сети.
Для большинства ресурсов с положительной динамикой мы получили подобные графики изменений в позициях по тИЦ:
Если у вас коммерческий сайт, и вы не занимаетесь продажей ссылок, то, скорее всего, рост или падение тИЦ не играет для вас никакого значения.
Конечно, приятно, что показатель, о котором пишет чуть ли не весь Интернет, у вашего сайта вырос. Но если вы не понимаете, какая от этого польза, и при его изменении с сайтом решительно ничего не происходит, скажем, не меняется количество людей на сайте, позиции в поиске, процент конверсии, размер выручки и т.д., то можно особо и не заострять внимание на колебаниях этого индекса. Вот Google вообще недавно отменил обновление своей пузомерки (PR). Теперь никто не знает, сколько она составляет, насколько упала или выросла, а занимаются продвижением ресурсов.
Собственно, и вам советуем работать над комплексным продвижением сайта , а не над тИЦ. Следить не за пузмерками, а за изменением в большую сторону реальных KPI , по которым вы определяете эффективность своего бизнеса в Сети.
Так или иначе, у Яндекса наметился свой путь - предлагать решения задач. Мы первыми начали разбавлять однородный список ссылок на документы особыми ответами, позволяющими закончить начатое, не уходя с выдачи: послушать песню, выбрать фильм в прокате, уточнить, когда отключат горячую воду дома. Такие ответы мы называем колдунщиками. Вот несколько примеров:
Колдунщики имеют огромную популярность, и для многих сервисов являются основными точками входа. Если раньше Яндекс находил лишь документы, в которых встречается запрашиваемая фраза, то сейчас, если я спрашиваю [как добраться тверская 23], это вовсе не значит, что мне нужен сайт, где эта фраза встречается чаще всего; я тем самым сообщаю системе о своем желании выяснить маршрут и посмотреть на карту. И колдунщики в таких ситуациях до сих пор приходят на
помощь:
В определенный момент мы поняли, что пора наводить порядок на выдаче: она стала слишком неоднородной по структуре, а мы продолжаем пытаться уместить всё разнообразие в плоском списке. Так появились группировки однородных ответов - врезки. Мы по-прежнему отвечаем списком, но однородные ответы собираются в группы и отмечаются каким-нибудь общим выносным признаком. Например, врезка свежих результатов.
Или врезка Твиттера:
Но, как показала практика, врезки в том виде, в котором они были задуманы, не работают: не все люди понимают, где начало, а где конец, и что это вообще отдельный тип ответов. Были попытки отделять врезки линиями:
Это тоже ситуацию не исправило: исполосованная выдача не вносила дополнительной ясности для людей.
Тем временем, на подходе была группировка ответов с одного сайта, намечались связи подчинения между ответами. На поиск протискивалось все больше форм: стало возможным проложить маршрут, забронировать гостиницу или купить билет на самолет. Но тормозом в развитии системы так и оставалось списковое представление ответов на выдаче.
Нам стало очевидно, что интерфейс поиска требует полного переосмысления, если мы хотим жить и расти дальше.
Остров
Ранее уже отмечалось, что список отлично подходит для однородной выдачи ответов со схемой заголовок-сайт-аннотация. Но многие ответы Яндекса выходят далеко за рамки этой схемы, потому в качестве альтернативы мы дали каждому ответу свой блок. Блоки не обязаны иметь много общего с соседями, явно отделяются друг от друга, имеют право на неоднородность внутри себя - как раз то, что нам нужно. Поскольку блоком можно называть все, что угодно, в том числе и область с невидимыми границами, наш блок получил свое собственное название - остров .
Решение напрашивалось само собой и лечило многие родовые травмы, так что мы сразу начали примерять острова ко всем типам ответов, начиная с самых бедных и заканчивая самыми распухшими вариантами и формами бронирования столиков в ресторанах.
Как видите, все блоки достаточно разные, но каждый из них собран таким образом, чтобы наилучшим образом отработать свою функцию. И при всей неоднородности островов, их соседство не приводит к хаосу.
Когда мы более-менее разобрались с одиночными ответами, начали думать про врезки. Поскольку нас уже ничего не ограничивало, мы могли изолировано от всего остального спроектировать их внешний вид. Стержнем в рассуждениях была такая мысль: если это группа ответов одного типа, то по ее внешнему виду должно быть очевидным какого. Другими словами, мало разглядеть группу, нужно сразу понять, почему эти ответы собраны вместе. Так мы дали врезке табличную структуру, чтобы вынести в отдельный столбец общие те признаки, согласно которым сработала группировка.
Но этот шаг - разместить на классической выдаче самое важное справа - вызвал много споров внутри компании, потому что тепловые карты, описывающие поле зрения людей выглядели так:
Всяческие эксперименты также подтверждали, что правый край выдачи - слепая зона.
Но исследования нового поиска на живых прототипах показали то, что мы и ожидали увидеть: люди смотрят не в левый верхний угол экрана, а туда, где им что-то показывают:
Оставалась последняя проблема с блочной структурой - она выглядит избыточной на бедной выдаче, когда Яндексу кроме списка ссылок предложить нечего. Например, ответ по запросу [телепрограмма] в новом Яндексе проигрывает старому.
Поразмыслив, мы пришли к следующему: исходная выдача - это один остров. От общего острова отделяются колдунщики и врезки, образуя собственнные острова. Теперь бедная выдача выглядела так:
В целом, среднестатистический ответ нового Яндекса теперь выглядит так:
Релевантный интерфейс
Поиск Яндекса состоит из так называемых вертикалей - областей с более-менее однородными ответами. Основная вертикаль - поиск по вебу. Кроме этого, есть вертикаль картинок, видео, товаров, блогов и т.д. Например, есть сервис Яндекс.Маркет, а когда мы что-то в нем ищем, то попадаем на поисковую вертикаль маркета. Теоретически во время поиска можно переключаться между вертикалями при помощи ссылок над стрелкой.Но, как показывают приборы, мало кто пользуется этой возможностью. Поэтому верхнюю часть шапки мы называем слепой зоной - все внимание на себя принимает яркая стрелка. На другие вертикали люди в основном попадают либо через колдунщики, либо переходя на нужный сервис ещё до запроса по ссылкам с главной страницы.
Кстати, в качестве домашнего задания предлагаю порассуждать о том, по какому принципу упорядочены ссылки над поисковой стрелкой.
Делать строку ссылок более заметной в поиске не было никакого желания - это, так или иначе, путь в тупик: вертикалей у Яндекса меньше не становится, так что по каждому запросу пришлось бы предлагать один и тот же фиксированный бесконечно распухающий список с кнопкой «ещё».
Лояльные ребята должны быть в курсе, что в прошлом году Яндекс выпустил поисковое приложение для iPad.
Кстати, и здесь уже появляются блоки, но в упрощенном виде. Но интересно тут другое - способ переключения вертикалей. Это интерфейсное решение всем очень понравилось: оно было одновременно заметным, наглядным и не отвлекало от главного, того, что справа. Если поисковое приложение ищет только по трем-четырем вертикалям, оно может себе позволить иметь такой размашистый список. В основном поиске вертикалей гораздо больше, правда, далеко каждая из них отвечает текущему запросу. Поэтому мы решили очевидным образом развить эту идею: левая колонка должна содержать в себе только те вертикали, которые соответствуют заданному контексту. А контекст задается запросом пользователя.
Теперь все логично складывается: есть шапка с поисковой стрелкой - это область ввода, а все что ниже - область вывода. И область вывода полностью подчинена запросу, какие бы ответы мы в ней ни размещали. А список вертикалей тоже является своеобразным типом ответа. Кроме того, он ещё служит оглавлением основной выдачи.
Единый поиск
Раньше Яндекс всячески пытался намекать, что у него есть множество сервисов, и у каждого их них свое предназначение. Так, например, было придумано цветовое кодирование стрелок для разных вертикалей.
Но люди, найдя пылесос на маркете, совершенно спокойно продолжали там же искать [одноклассники.ру]. И, надо признать, имели на это полное право: написано Яндекс, рядом знакомая поисковая стрелка и кнопка «Найти». Так что на данном этапе своего развития мы осознали, что никто не хочет и не должен изучать всю инфраструктуру Яндекса, что и где лучше искать, какими коридорами туда следует ходить. Теперь у Яндекса стрелка одна единственная, и спрашивать у нее можно что угодно и где угодно.
