Апдейты в поисковых системах

Апдейты в поисковых системах (англ. search engine update) – это обновления алгоритмов, по которым работают поисковики, такие как Яндекс или Google. Они вносят изменения в способ ранжирования веб-страниц в выдаче.

Апдейты проводятся для:

• улучшения релевантности результатов поиска, чтобы отвечать на запросы пользователей более точно и показывать наиболее качественный и полезный контент;
• борьбы со спамом и попытками манипуляции ранжированием через «черные» SEO-методы;
• адаптации к изменениям в веб-пространстве и поведении пользователей.

Крупные поисковики регулярно выпускают апдейты своих алгоритмов, которые могут значительно повлиять на позиции сайтов в поисковой выдаче, поэтому их владельцы должны следить за этими изменениями и оптимизировать свои веб-ресурсы под новые требования.

Что происходит во время апдейта

Апдейты Яндекса и Google

Вопросы-ответы

Что происходит во время апдейта

Во время апдейта поисковой системы происходят следующие процессы:

• изменение алгоритмов ранжирования. Вносятся новые формулы, правила и сигналы, по которым поисковая система определяет релевантность страниц для конкретных запросов и выстраивает результаты выдачи;
• сканирование и сбор новых или измененных страниц. Поисковые роботы обходят сайты и собирают новые или обновленные страницы. Анализируется их контент, извлекаются ссылки, мультимедиа и другие данные;
• исключение некачественных страниц. Апдейты часто направлены на выявление страниц низкого качества, спама и сгенерированного контента. Такие веб-ресурсы могут быть исключены из индекса или существенно понижены в выдаче;
• обработка и индексирование контента. Происходит обработка сырых данных со страниц: распознавание текста, анализ структуры, удаление шумов. Выделяются ключевые слова, тексты, ссылки и другие сигналы ранжирования. Данные структурируются и компилируются в индекс;
• ранжирование и кластеризация. Полученные данные сортируются по степени релевантности различным поисковым запросам. Страницы группируются в кластеры по схожей тематике;
• обновление индекса. Новые или измененные данные интегрируются в основной поисковый индекс. Происходит обновление базы знаний поисковика. Он заново проходит по всем проиндексированным страницам и применяет к ним новые алгоритмы ранжирования. Меняется порядок выдачи по различным запросам;
• анализ новых сигналов. Апдейты учитывают новые факторы ранжирования, например поведенческие метрики или визуальное восприятие страниц;
• тестирование и развертывание обновлений. Проводится тестирование работы новой версии индекса;
• постепенное внедрение. Крупные апдейты обычно не происходят одномоментно для всего индекса. Изменения вводятся постепенно в течение нескольких дней или недель.

Во время этих процессов можно наблюдать значительные колебания позиций сайтов в поисковой выдаче. После завершения апдейта она стабилизируется в новом виде.

Апдейты Яндекса и Google

Google использует динамическую систему обновления баз данных и проводит апдейты выдачи примерно один раз в сутки. Яндекс же применяет статическую систему обновления и проводит апдейты реже, хотя со временем промежуток между ними уменьшается. Этот поисковик отдельно обновляет тексты, ссылки, картинки, фавиконы (картинки слева от названия сайта), зеркальщика (робота, ищущего зеркала сайтов), поведенческих факторов, а также ИКС сайта.

Фавикон click.ru

Вот значимые обновления этих поисковых систем за последние годы:

• Яндекс:

• Минусинск (2015). Борьба с поисковым спамом и обеспечение качественной выдачи для
• пользователей;
• Палех (2016). Анализ смысла поисковых запросов;
• Королев (2017). Акцент на мобильный трафик, быструю загрузку и визуальные факторы сайтов;
• YATI (2020). Оптимизация и улучшение индексации и ранжирования в поисковой системе с помощью нейронных сетей.

• Google:

• Panda (2011). Борьба с низкокачественным контентом, оценка экспертности и доверия к сайтам;
• Penguin (2012). Борьба со спамными ссылками;
• Pigeon (2014). Учитывание геолокации при формировании выдачи;
• Mobile-Friendly (2015). Приоритет мобильным и адаптивным сайтам;
• RankBrain (2015). Использование принципов машинного обучения;
• Intrusive Interstitial Penalty (2017). Введение санкций за межстраничные всплывающие объявления;
• BERT (2019). Обработка естественного языка и понимание контекста запросов с помощью нейросетей;
• Core Web Vitals (2020). Фокус на юзабилити, производительность и визуальные метрики сайтов.