En 2015, le projet Korolev Algorithm est apparu sur le marché des options binaires ; son site Internet est algoritm-korolev.com, qui est un système de trading automatique. Comme le disent les auteurs, pour l'utiliser, vous devez avoir des connaissances minimales sur les marchés financiers, car il s'agit d'un robot de trading à part entière qui conclut automatiquement les transactions. La condition principale du bon fonctionnement du conseiller est la disponibilité des capacités informatiques nécessaires.

Les développeurs du projet, Denis Korolev et Maxim Nikitin, ont créé un système qui détermine la puissance de l'ordinateur et, si les conditions nécessaires sont remplies, l'utilisateur devient participant au projet. Après avoir installé le programme, les ordinateurs sont regroupés en grands segments qui forment une tendance stable. Cela donne à chaque participant au système la possibilité de gagner de l'argent. Le choix des options binaires est dû à la disponibilité de méthodes de gains et à des bénéfices importants.

Les auteurs encouragent les participants au projet à devenir financièrement indépendants et à travailler uniquement pour eux-mêmes. Denis Korolev et Maxim Nikitin sont de jeunes spécialistes des technologies de l'information qui, malgré leur jeunesse, ont réussi à créer leur propre produit et à gagner plus de 2 millions de dollars en seulement 14 mois.

Le bénéfice quotidien d'un commerçant travaillant sur le projet peut atteindre plus de 500 dollars par jour, et les propriétaires d'ordinateurs puissants peuvent compter sur plusieurs fois plus. Le conseiller convient non seulement à un ordinateur personnel, mais également à un smartphone, une tablette et d'autres appareils mobiles.

Comment fonctionne l’algorithme de Korolev ?

Chaque client qui visite le site subit une vérification de son ordinateur et reçoit des résultats sur les gains quotidiens possibles. Ensuite, vous devez devenir abonné et créer un compte de trading auprès de l’un des intermédiaires financiers. Les auteurs incluent les courtiers WhiteOption et Ubinary comme sociétés fiables.

Le montant du dépôt initial peut être minime, mais les investissements recommandés commencent à 300 $. Le nombre total de participants au système est supérieur à 1 000 personnes. Le succès du projet est confirmé par de nombreuses critiques vidéo laissées par chaque participant.

Le site Web contient un tableau avec des statistiques de transactions quotidiennes. Sur la base de ces données, il s'ensuit que les contrats les plus rentables sont conclus sur des paires de devises et que le bénéfice moyen d'un participant atteint plus de 200 $ par transaction. Le programme est proposé gratuitement, les auteurs gagnent le même salaire que tous les participants. Un grand nombre d'abonnés garantit le succès de toute l'équipe.

Quels sont les avis en ligne ?

Le projet Korolev Algorithm est répertorié comme frauduleux sur de nombreuses ressources Internet. En fait, les auteurs ne sont que des agents de courtiers et travaillent pour des commissions de référence provenant des dépôts des traders attirés. Les avis sur le site Web du projet ne sont pas vrais et sont rédigés sur une base payante. Toutes les statistiques commerciales sont « dessinées » par les auteurs pour attirer les investisseurs crédules.

Le 22 août 2017, Yandex a officiellement annoncé le lancement d'un nouvel algorithme de recherche « Korolev » (du nom de la ville, comme la plupart des algorithmes de recherche précédents). Il repose sur un mécanisme de reconnaissance de requêtes complexes, qui fonctionne sur le principe d'un réseau de neurones auto-apprenant. Cela signifie que Yandex doit identifier les documents dont le sens est pertinent, même s'ils ne contiennent pas les mots de la demande.

En quoi est-ce différent de Palekh ?

En novembre 2016, Yandex a lancé le prédécesseur de « Korolev » - l'algorithme de recherche « Palekh ». La principale différence du nouvel algorithme, en plus d'améliorer la mise en œuvre technique, est la capacité de reconnaître des « significations » similaires dans l'ensemble du document, et pas seulement dans le titre qui apparaît dans la fenêtre du navigateur.

Pourquoi l'algorithme de Korolev a-t-il été implémenté ?

Yandex réfléchit depuis longtemps au problème de l'identification des documents pertinents à partir d'un large pool de requêtes basse fréquence posées dans un langage pas entièrement naturel. Il s'agit d'une grande liste de requêtes telles que :
— [sur quelle image l'horloge fond]
- [où l'eau de Cologne a été inventée]
— [dans quel film l'écrivain devient-il fou dans un hôtel]

Le principal problème est que les documents correspondants peuvent ne pas contenir les mots de la demande. Afin de le résoudre et d'afficher des résultats plus appropriés, il a été conçu pour créer l'algorithme « Korolev » - un réseau neuronal auto-apprenant. Comme Yandex lui-même l'assure, un réseau de neurones basé sur l'apprentissage automatique améliorera la compréhension des « significations » qu'une personne implique lorsqu'elle saisit des requêtes.

Comment cet algorithme fonctionne-t-il en pratique ?

L'approche décrite par Yandex semble bien sûr bonne, mais il est beaucoup plus intéressant d'examiner les résultats spécifiques dans les résultats de recherche.

Tout d'abord, prenons une demande annoncée par Yandex lui-même :
[image du ciel tourbillonnant]

Dans les réponses aux objets à droite, Yandex a correctement déterminé ce que nous entendions par notre demande. Il a également indiqué les bonnes réponses dans Yandex.Images. Le reste du résultat consiste en des informations sur le nouvel algorithme. Cela devient évident : dans cette situation, Yandex utilise des méthodes traditionnelles pour déterminer la pertinence et l'algorithme de Korolev ne fonctionne pas pour fournir des résultats.

Essayons différemment et posons la requête suivante :
[où le premier parlement est apparu]

Dans ce cas, vous pouvez voir un résultat intéressant. La valeur « Angleterre » est apparue dans les réponses des objets. Dans les résultats de recherche eux-mêmes, différents sites contiennent des mots issus de la requête.

L'algorithme des réponses d'objet fonctionne si l'on veut savoir :
- Où est apparu le mot « parlement » ?
— où est apparu le premier organe représentatif et législatif, appelé « parlement ».

L'algorithme ne fonctionne pas :
- si l'on veut savoir où est apparu le premier corps législatif.

Il est généralement admis que le premier parlement est apparu en Islande, mais il ne s'appelait pas « parlement », mais « althing ». Dans les résultats de recherche (dans la capture d'écran ci-dessus), vous pouvez voir la bonne réponse à notre demande. Il est apparu uniquement parce que le titre de l'article contient des mots issus de la demande.

Il est important de comprendre :
Un moteur de recherche ne peut comprendre une requête que si chaque mot a une signification claire.

Si un mot a plusieurs sens, comme dans notre cas « parlement », des problèmes peuvent surgir.

Faisons une autre expérience :
[chanson sur l'attaque de Warrington]

La demande est aussi précise que possible et il ne peut y avoir qu'une seule réponse précise : la chanson « Zombie » de The Cranberries.

Si vous modifiez un peu la requête et spécifiez [chanson sur l'attaque terroriste de 1993], vous pouvez voir que le moteur de recherche sépare les résultats : certaines réponses concernent la chanson, et d'autres concernent l'attaque terroriste. Yandex ne comprend pas très bien sur quoi nous voulons exactement recevoir des informations.

Si nous rendons la requête encore plus générale, il n’y aura aucune réponse correcte :
[chanson sur l'attaque terroriste en Angleterre]

Le résultat consiste entièrement en des nouvelles sur l’attaque terroriste, et il n’est pas question de la signification déclarée.

Tapons maintenant la requête :
[film dans lequel un écrivain devient fou dans un hôtel]

Dans ce cas, vous pouvez voir que l’algorithme fonctionne. Yandex comprend ce que nous voulons trouver et, en même temps, indique que cette demande a deux significations (deux intentions) : le film « The Shining » et le film « 1408 ». Il est également important ici que les mots issus de la requête n'apparaissent pas sur les pages. Dans ce cas, l'algorithme fonctionne.

Essayons maintenant de taper une requête :
[film dans lequel Travolta danse]

Les options pour les films les plus populaires se trouvent dans les réponses des objets, mais pas dans les résultats de recherche.

Les réponses deviennent plus précises si vous modifiez la requête :
[film dans lequel Travolta danse jeune]

L'option correcte ne peut être vue que sous la forme d'une réponse objet et d'une page Wikipédia. Le reste du résultat est loin du résultat souhaité.

Modifions à nouveau la requête et tapons :
[film dans lequel Travolta danse dans un bar]

Comme nous pouvons le constater, l’algorithme échoue. Cela se produit parce qu'il est extrêmement difficile de donner une réponse définitive à cette demande. Par exemple, dans le film "Pulp Fiction", la danse se déroule dans un restaurant, dans le film "Saturday Night Fever" - dans un club. Mais il existe un film « Michael » dans lequel Travolta danse dans un bar. Si vous testez plusieurs fois les résultats de la recherche pour trouver le film souhaité, des résultats pertinents commenceront à apparaître.

Quelles conclusions peut-on en tirer ?

• L'algorithme montre son travail dans les résultats de recherche uniquement sur les pages de grands sites d'information (tels que Wikipédia ou Kinopoisk) et dans les réponses des objets.
• L'algorithme ne comprend que les requêtes simples contenant une seule signification.
• "Korolev" fonctionne mieux lors de la recherche d'informations populaires (par exemple, pour la requête "film", il affichera le plus populaire, le plus célèbre - celui sur lequel il y a le plus d'informations dans l'index).
• L'algorithme ne fonctionne qu'avec les demandes d'informations.
• L'algorithme est véritablement auto-apprenant et avec des appels répétés, les résultats s'améliorent.

Pour le SEO, l’algorithme donne désormais peu. Pour la plupart des requêtes, le facteur texte est d'une grande importance. Là où le nouvel algorithme fonctionne, Yandex donne la préférence aux sites plus connus, par exemple Wikipédia. Il sera difficile pour les petits projets de rivaliser avec eux. La possibilité d’obtenir un classement élevé pour de telles requêtes n’apparaîtra que lorsque l’algorithme disposera d’une base de connaissances plus complète sur les désirs et les préférences des utilisateurs. Mais pour cela il vous faut maintenant :
— créer un contenu textuel contenant autant de mots que possible définissant le sujet de la page ;
— améliorer les facteurs comportementaux afin que le moteur de recherche sache avec certitude que la page sera utile à l'utilisateur.

Qu'il analyse non seulement le titre de la page, mais également tout le contenu de la page avant de montrer à l'utilisateur les résultats de la requête.

Une semaine seulement s'est écoulée, il est trop tôt pour tirer des conclusions, mais nous avons néanmoins interrogé les représentants de la communauté SEO sur leurs attentes vis-à-vis du nouvel algorithme et des changements dans le travail des maîtres SEO.

Kirill Nikolaev, directeur technique du studio WEBLAB :

Immédiatement après la sortie de Palekh, le futur vecteur de développement du nouvel algorithme était clair. Juste avant l'annonce, il y a eu des débats houleux sur ce qui allait se passer (l'option la plus populaire : la première page - directement en ligne), mais au fond, nous savions tous à quoi nous attendre. Yandex a augmenté les chiffres, et c'est une bonne nouvelle. Si auparavant il y avait 150 documents dans la RAM pour les demandes populaires, leur nombre a désormais dépassé les 200 000, avec l'aide très diligente d'agents spéciaux de Toloka. Pour figurer parmi ces 200 000, il faut avoir un bon comportement (ce qui est logique) et une sémantique similaire, ce qui laisse penser que l’époque du vol de contenu revient avec une vigueur renouvelée. Et les temps des longues feuilles dans les catalogues des magasins en ligne nous disent aussi « Bonjour, Andrey ! »

Cependant, pour autant que je sache, la matrice des requêtes populaires est stockée dans la base de données pour la durée de la prochaine mise à jour, tandis que la matrice des requêtes basse fréquence/basse fréquence est générée à la volée.

Il ne faut pas s’attendre à des changements aussi colossaux dans les résultats de recherche qu’après le lancement de Snezhinsk en 2009, nous allons donc laisser les requêtes HF/MF de côté et parler de choses plus banales.

Personnellement, ce qui m'a le plus intéressé, c'est cette déclaration :

"...le nouvel algorithme compare non seulement le texte d'une page Web avec la requête de recherche, mais prête également attention aux autres requêtes qui amènent les gens vers cette page." Pour l’industrie, cela pourrait signifier deux choses :

1. Bon : une sélection sémantique encore plus minutieuse, un regroupement encore plus assidu porteront leurs fruits. Les facteurs textuels deviennent leaders en termes d'importance et de pertinence ; le travail devient plus difficile, mais le résultat s'améliore.

2. Mauvais : la quantité maximale de texte pour indexer un document est de 32 000 caractères. Je peux donc m'attendre à ce que maintenant, sous la description du catalogue dans certains magasins, vous puissiez lire des histoires courtes sur la livraison d'eau, dans lesquelles il y a un début, un développement, un point culminant, un dénouement et un épilogue. Cela est logique car c’est la méthode la plus simple pour étendre la sémantique. Bien sûr, j’exagère, car il est clair que le TOP est formé un peu différemment, mais je soupçonne fortement que nos « rois du contenu » le percevront de cette façon.

Eh bien, en plus, je vais juste lancer une réflexion : et si vous ne réécriviez pas de textes et ne perdiez pas de temps sur des choses complexes, mais essayiez de générer du trafic avec compétence pour les requêtes basse fréquence/basse fréquence ? Un terrain d’expérimentation intéressant.

Yandex se développe et nous grandissons avec lui.

C'est cool. J'aimerais imaginer ce que ce sera dans 5-10-15 ans.

Si vous voulez être un bon référenceur, apprenez le matériel.

C'est merveilleux. J'attends avec impatience les nouveaux cours de BM sur le thème « Vecteurs sémantiques pour les entreprises ». Mais sérieusement, le métier devient de plus en plus difficile, ce qui est une bonne nouvelle. J'espère que très bientôt les individus qui effectuent des liaisons sur des bases de données compilées selon « les dernières recherches de Dmitry Shakhov (un praticien bien connu du référencement) » disparaîtront.

Plongez encore plus profondément dans les facteurs liés au texte

Plus que les cours de BM, j'attends seulement le lancement de la sélection de sémantique et de clustering des réseaux de neurones de Chekushin. Et un cours de Devaki, bien sûr.

Alaev Alexander, directeur du studio web "Alaich and Co" :

Yandex a déployé un nouvel algorithme avec beaucoup de bruit et d'enthousiasme. Je pensais que ma vie d'optimiseur allait changer irrévocablement, mais... je m'empresse de rassurer tout le monde : rien n'a changé !

Le nouvel algorithme Yandex vise à améliorer les résultats des requêtes d'informations « longues » (ces requêtes sont typiques de la recherche vocale). Yandex avec son réseau neuronal a commencé à comprendre et à rechercher par sens, c'est-à-dire non seulement par mots-clés, mais aussi par ce qu'ils signifient. Suite de « Palekh », qui recherchait des significations uniquement par titres de documents, « Korolev » recherche des significations dans l'ensemble du document. Mais vous le savez déjà si vous avez regardé la présentation ou lu des publications basées sur celle-ci.

Parlons de la façon dont cela affectera la vie des webmasters et des référenceurs. Je le répète, pas question. Le nouvel algorithme n’affectera en rien les demandes commerciales. Si une personne veut acheter ou commander quelque chose, elle sait certainement de quoi il s’agit. Et même s'il ne le sait pas, de toute façon, s'agissant d'un ordinateur portable, il ne demandera pas « un ordinateur de bureau compact composé de deux moitiés », mais découvrira d'abord comment s'appelle cette chose.

Korolev devrait répondre positivement aux pages d'informations de qualité. Mais les textes générés, synonymes et similaires devraient perdre du trafic, voire pas du tout. Je pense que la réécriture et le copywriting rédigés sans immersion dans le sujet peuvent également en souffrir, laissant la place à des textes de meilleure qualité, mais sans utiliser les bons mots-clés dans les bonnes quantités.

Comme vous pouvez le voir, je n'ai rien dit de nouveau, mais les sites, comme avant, doivent être de haute qualité pour les gens !

Alexandre Ozhigbesov, chef de projetozhgibesov.net :

En introduisant de nouveaux algorithmes dans la recherche, Yandex fait des pas modestes mais confiants vers la compréhension du sens de la demande et la recherche de la même réponse significative - c'est ainsi que Palekh et Korolev nous présentent l'entreprise. En fait, il s’agit d’une copie de l’algorithme de Google - Hummingbird, lancé en 13. Cependant, il convient d’évaluer de manière réaliste la puissance disponible de l’entreprise. Yandex ne peut pas fournir de réponses à toutes les demandes uniques demain et reconstruire les résultats de recherche. L'erreur de l'entreprise est d'avoir présenté l'algorithme comme quelque chose de nouveau, bien que Google l'ait fait plus tôt et sans un tel pathos « russe », mais c'est certainement une réussite importante et je suis sûr qu'à l'avenir, les réseaux de neurones pourront nous montrer le recherche idéale, si À ce moment-là, le moteur de recherche national ne rendra pas payante la totalité de la première page de résultats de recherche. Mais ce n’est pas particulièrement effrayant non plus, redistribuons les priorités et adaptons la sémantique au contexte.

Quels changements attendent les optimiseurs et y en aura-t-il ?

Il n'y a actuellement aucun changement particulier dans le commerce électronique populaire après Palekh et Korolev. Alors que Yandex teste ses algorithmes sur les multinationales, on ne peut pas s’attendre à des changements drastiques dans les réglementations et les méthodes des entreprises. Ici, les SEO n’ont pas grand-chose à craindre ; les requêtes longues et uniques ne sont présentes que dans les sujets d’information et les services commerciaux complexes. Mais la tâche de Palekh et Korolev n'est pas de remplacer les paramètres de classement actuels ; ils essaient de donner des réponses significatives à des requêtes complexes, donc sélectionner des requêtes comme « Une robe rouge avec une culotte visible à travers » n'est pas du tout nécessaire. Mon opinion personnelle est que j'ai été et continuerai de m'efforcer d'écrire et de structurer le contenu de haute qualité, d'analyser ultérieurement et d'optimiser davantage, afin que l'algorithme ne nuise pas aux projets commerciaux sérieux, comme ce fut le cas, par exemple, avec Minusinsk.

"Korolev" est l'algorithme du moteur de recherche Yandex, sur lequel est basée la nouvelle version de la recherche. Lancé en août 2017. C’est une suite logique de l’algorithme « Palekh ». Un réseau de neurones, formé sur les statistiques de recherche et le comportement des utilisateurs, compare le sens et l'essence de la requête et des pages Web, ce qui lui permet de mieux répondre aux requêtes complexes.

Principe d'opération

L'algorithme de recherche Korolev, contrairement au Palekh créé précédemment, analyse non seulement le titre, mais la page entière. La détermination du sens s'effectue simultanément à l'indexation, ce qui augmente considérablement la vitesse et le nombre de pages traitées.

Plusieurs étapes sont utilisées pour garantir que l'utilisateur reçoive une réponse. A chacune d'elles, les documents sont triés et les meilleurs passent à l'étape suivante. À mesure que le niveau augmente, des algorithmes de plus en plus difficiles sont utilisés.

Pour accélérer l'étape finale et augmenter le volume des documents analysés, un index supplémentaire a été introduit contenant la pertinence approximative calculée au stade de l'indexation pour les mots populaires et leurs paires à partir des requêtes des utilisateurs. Cela nous a permis d'augmenter considérablement la profondeur - jusqu'à 200 000 documents par demande.

En plus de comparer la question posée avec le sens de la page, l'algorithme prend en compte les autres requêtes utilisées par les utilisateurs pour visualiser un document particulier, ce qui permet d'établir des connexions sémantiques supplémentaires.

L'algorithme utilise un réseau neuronal formé sur des statistiques anonymisées. Les utilisateurs ordinaires sont impliqués dans la formation du réseau neuronal. Si auparavant seuls les employés et les évaluateurs de Yandex étaient impliqués, tout le monde peut désormais participer à la formation sur la méthode d'apprentissage automatique Matrixnet qui construit la formule de classement en accomplissant des tâches dans Yandex.Toloka.

"Korolev" répond aux requêtes multi-mots avec une clarification du sens, et celles-ci sont, en règle générale, informatives, à basse et micro-fréquence, souvent spécifiées par la recherche vocale. La réponse peut être des pages où certains des mots utilisés dans la requête sont complètement absents.

Immédiatement après avoir lancé de nombreuses requêtes de clarification à droite des résultats de recherche, les utilisateurs ont été invités à évaluer la qualité de la réponse à la question et à indiquer le site qui a eu le plus de succès.

Impact sur le référencement

L'algorithme de recherche Korolev a le plus grand impact sur les demandes d'informations comportant une formulation complexe, verbeuse et souvent unique. Cependant, il a été remarqué que les sites contenant des occurrences de certains mots issus de la requête se voient souvent attribuer des positions plus élevées.

Jusqu'à présent, l'algorithme de Korolev n'a pratiquement aucun effet sur les résultats de recherche pour les requêtes commerciales standard. Cependant, l'accent croissant mis par Yandex sur la compréhension du sens suggère naturellement que ce n'est qu'une question de temps. C'est pourquoi:

• nous devons accorder plus d'attention au contenu informatif du contenu, à sa valeur et à son utilité pour l'utilisateur, sans jeter de l'eau ;
• l'ère des textes « nauséeux », des occurrences exactes de phrases clés devient une chose du passé ;
• l'utilisation des principes de rédaction LSI avec des mots, des synonymes, etc. déterminant le sujet est plus prometteuse que la saisie de mots clés traditionnels et peut attirer du trafic supplémentaire quelque part ;
• vous devez porter une attention particulière au balisage sémantique pour aider Yandex à comprendre correctement le contenu des pages ;
• Il est important de maintenir des niveaux élevés de facteurs comportementaux (heure de visite, profondeur d’observation, etc.).

La première « spatiale » de Yandex n'est pas seulement un changement dans la structure de l'index, mais aussi une sorte de rappel supplémentaire que vous devez créer du contenu pour les gens, et pas seulement pour tenter de manipuler les résultats de recherche.

Hier, lors de sa présentation, Yandex a officiellement annoncé le lancement du nouvel algorithme Korolev.

Je vais vous raconter comment cela s'est produit et ce que le nouvel algorithme Yandex nous a apporté.

Voici la diffusion réelle de cette présentation :

Je ne m'étendrai pas sur tout ce pathétique, qui n'était pas une présentation, et je dirai l'essentiel :

1. L'algorithme Korolev n'a pas été lancé hier, mais il y a 2 à 6 mois. Je pense que tout le monde comprend qu'il est impossible de prendre et de lancer un nouvel algorithme en une seconde.

Ceux. Le nouvel algorithme Yandex est en vigueur depuis longtemps, il a juste été testé et débogué pendant tout ce temps.

2. Il ne s’agit pas du tout d’un nouvel algorithme. Pas du tout. Il s’agit de l’algorithme Palekh dans lequel ils ont simplement permis de comparer non pas 150, mais 2000 résultats.

Eh bien, et plus précisément à propos de la différence entre Korolev et Palekh, un employé de Yandex nous a officiellement tout expliqué :

En fait, rien n'a changé. Il n'y avait que le pathos de Yandex et rien de plus.

Pour être honnête, il n’existe pas de nouvel algorithme. Non, c'est tout. Même la recherche organique reste la même.

Si un nouvel algorithme était introduit, nous constaterions des fluctuations du trafic. Mais il n’y a pas de telles hésitations.

Oui, en principe, il n'y a rien à rechercher.

Voici à quoi ressemble actuellement la sortie Yandex :

Que recherchez-vous exactement avec votre recherche ?!

En haut se trouvent 4 positions directes + 5ème position Market, puis 4 positions directes en bas, à droite se trouvent Yandex.Market + Yandex.Bayan.

Qu'y a-t-il à chercher ici ?

Qu’est-ce que c’est que l’algorithme de classement des sites Web ? Qu'y a-t-il à classer ?

J'ai même dessiné un nouveau logo Yandex :

Qu'est-ce que Korolev a à voir là-dedans ? Vous vous souciez de Korolev comme vous vous souciez de la Lune. Ils prétendaient être un grand homme.

Je ne comprends pas du tout ce qui s'est passé. Il y avait le pathétique habituel de Yandex et c'est tout. Il n’y a aucun changement global dans l’algorithme de classement des sites Web.

Passons maintenant à la présentation de cet algorithme lui-même.

Un mois avant la présentation, Yandex a annoncé que vous pouvez soumettre une candidature pour regarder cette présentation en direct au planétarium.

J'ai personnellement rempli le formulaire. Et beaucoup de gens l’ont rempli. Et nous avons tous reçu un refus.

En fait, tout s'est avéré plus simple :

Ils ont simplement rassemblé leurs employés, parents, connaissances, copines et connaissances de leurs connaissances.

Pourquoi avons-nous postulé pour quoi que ce soit ?! Eh bien, il est maintenant clair qui vous recrutez pour travailler chez Yandex.

Mais apparemment, ils ont recruté trop de connaissances et beaucoup d'entre elles dormaient bêtement :

C'est l'homme qui est venu remplacer Sasha Sadovsky :