Перейти до основного вмісту
Algorithm

Алгоритм - це система розрахунків, який використовують пошукові системи щоб знайти найбільш релевантну інформацію стосовно пошукового запиту. Алгоритм пошуку — це величезна колекція інших алгоритмів, кожен зі своєю метою та завданням.

Пошукова система використовує комбінацію алгоритмів і численних факторів ранжирування для розміщення веб-сторінок, ранжованих за релевантністю на сторінках результатів пошуку (SERP).

Кожна пошукова система використовує свої алгоритми пошукової системи, і немає двох однакових пошукових систем, які використовують однакову формулу для визначення рейтингу сторінки.

Поширені типи алгоритмів пошуку

Алгоритми лінійного пошуку

Алгоритми лінійного пошуку вважаються найпростішими з усіх алгоритмів пошуку, оскільки вони потребують мінімальної кількості коду для реалізації. Алгоритми лінійного пошуку, також відомі як послідовний пошук, є найпростішою формулою для алгоритмів пошуку. Алгоритми лінійного пошуку найкраще підходять для коротких списків, які є невпорядкованими та несортованими. Щоб знайти те, що шукається, алгоритм розглядає елементи у вигляді списку. Як тільки він потрапляє до об’єкта, який шукає, пошук закінчується. Лінійний пошук не є поширеним способом пошуку, оскільки це досить неефективний алгоритм порівняно з іншими доступними алгоритмами

Алгоритм двійкового пошуку

Алгоритм двійкового пошуку, на відміну від алгоритмів лінійного пошуку, використовує впорядкування списку. Цей алгоритм є найкращим вибором, коли в списку терміни зустрічаються в порядку збільшення розміру. Алгоритм починається з середини списку. Якщо ціль нижче середньої точки, то вона виключає верхню половину списку; якщо ціль вище середньої точки, то вона вирізає нижню половину списку. Для більших баз даних алгоритми двійкового пошуку дадуть набагато швидші результати, ніж алгоритми лінійного пошуку.

Найбільш популярні алгоритми Google

Panda (Панда - 2011)

Основна увага була зосереджена на боротьбі з плагіатом, повторюваним вмістом, спамом та зловживанням ключовими словами. Сторінки оцінювалися за шкалою якості вмісту, а оцінки використовувалися як важливий фактор рейтингу. Через п’ять років Panda стала частиною кореневого алгоритму Google, значно прискоривши впровадження незначних оновлень і швидкість обробки вмісту сторінки.

Penguin (Пінгвін - 2012)

Являє собою боротьбу з фермами посилань, мережами приватних блогів, а також нерелевантними та спамськими посиланнями, Penguin також розглянув проблему надмірно оптимізованих текстів прив’язки. Дії алгоритму в першу чергу торкнулися тих сайтів, профіль посилань яких не пройшов перевірку і був позначений як неприродний. Це сталося через масову закупівлю дешевих неякісних зворотних посилань. Відповідно до останніх рекомендацій, здоровий профіль зворотних посилань має бути збалансованим і містити якомога більше різних джерел, уникаючи підозрілих чи небезпечних.

Hummingbird (Колібрі - 2013)

Це було ще одне значне оновлення, спрямоване на подолання зловживання ключовими словами та низькоякісного вмісту. Відбувся перехід від обробки окремих ключових слів до визначення пошукових намірів користувача. Замість того, щоб вгадувати ключові слова, які дадуть найкращі результати, зосередьтесь на самій інформації та способах її застосування. Під час обробки та ранжування посилань важливість синонімів, схожих тем і семантично подібних пошукових запитів значно зросла.

Mobile Results (2015, 2018)

Цьому оновленню ніколи не було дано імені, хоча воно багато в чому змінило використання пошуку. Основна увага приділялася сторінкам без відповідних мобільних версій і продуктивності сайту на мобільних пристроях загалом. Відбулося важливе зміщення пріоритетів у рейтингу в сторону сторінок, які були добре адаптовані для перегляду та роботи на мобільних пристроях. Оптимізація включала багато аспектів: від розміру та типів вмісту, до того, наскільки добре вміст обслуговується на сторінці, чи не заблоковано завантаження зовнішніми файлами тощо. Навіть зараз продуктивність мобільних версій сторінок залишається досить серйозною проблемою для багатьох сайтів.

RankBrain (2015)

Продовжуючи боротьбу з нерелевантним і низькоякісним вмістом, Google також приділяв значну увагу роботі користувачів із цим оновленням. RankBrain — це система оцінювання, побудована за принципом машинного навчання та аналізу. Оновлення вважається доповненням Hummingbird, призначеним для покращення якості інтерпретації запитів користувачів та їх подальшого порівняння з індексованими сторінками. Оцінка за алгоритмом RankBrain є одним із ключових факторів, що лежать в основі ефективного ранжування при формуванні результатів пошуку.

Medic (2018)

Це оновлення в першу чергу стосується веб-сайтів охорони здоров’я. Цільова аудиторія нового алгоритму значно ширша і включає будь-які онлайн-ресурси, що містять інформацію, яка може вплинути на важливі аспекти життя користувачів. Наприклад, фінанси, право, освіта тощо. Основні сигнали, які Медик врахував при формуванні оцінки: Ваші гроші або Ваше життя (YMYL) та Експертиза-Авторитет-Довіра (E-A-T). З моменту запуску цього алгоритму залучення експертів із кожної галузі та атрибуції стало частиною оцінки вмісту сторінки.

BERT (2018)

Спільні зусилля Panda, Hummingbird і RankBrain є основою для наступного кроку в боротьбі з низькоякісним вмістом. Алгоритм, створений Google, застосовує останні досягнення в обробці природної мови для оцінки змісту та стилю тексту. Пошукова система краще визначає відповідні ключові слова для отримання органічних результатів. Відсутність контексту, чіткої тематики та стилю стали важливими сигналами під час рейтингування сторінок.

ПІдписка