Nel 2015, il progetto Korolev Algorithm è apparso sul mercato delle opzioni binarie; il suo sito web è algoritm-korolev.com, che è un sistema di trading automatico. Come affermano gli autori, per utilizzarlo è necessario avere una conoscenza minima dei mercati finanziari, poiché si tratta di un vero e proprio robot commerciale che conclude le transazioni automaticamente. La condizione principale per il buon funzionamento del consulente è la disponibilità delle capacità informatiche necessarie.

Lo sviluppatore del progetto, Denis Korolev e Maxim Nikitin, ha creato un sistema che determina la potenza del computer e, se vengono soddisfatti i requisiti necessari, l'utente diventa un partecipante al progetto. Dopo aver installato il programma, i computer vengono uniti in grandi segmenti che formano una tendenza sostenibile. Ciò offre a ciascun partecipante al sistema l'opportunità di guadagnare denaro. La scelta delle opzioni binarie è dovuta alla disponibilità di metodi di guadagno e profitti significativi.

Gli autori incoraggiano i partecipanti al progetto a diventare finanziariamente indipendenti e a lavorare solo per se stessi. Denis Korolev e Maxim Nikitin sono giovani specialisti di informatica che, nonostante la loro giovinezza, sono riusciti a creare il proprio prodotto e guadagnare più di 2 milioni di dollari in soli 14 mesi.

Il profitto giornaliero di un trader che lavora al progetto può raggiungere più di 500 dollari al giorno, e i proprietari di computer potenti possono contare su molte volte di più. Il consulente è adatto non solo per un personal computer, ma anche per smartphone, tablet e altri dispositivi mobili.

Come funziona l'algoritmo di Korolev?

Ogni cliente che visita il sito viene sottoposto a un controllo del proprio computer e riceve risultati sui possibili profitti giornalieri. Successivamente, devi diventare un abbonato e registrare un conto di trading presso uno degli intermediari finanziari. Gli autori includono i broker WhiteOption e Ubinary come società affidabili.

L'importo del deposito iniziale può essere minimo, ma gli investimenti consigliati partono da $ 300. Il numero totale di partecipanti al sistema è di oltre 1000 persone. Il successo del progetto è confermato dalle numerose video recensioni lasciate da ciascun partecipante.

Il sito Web contiene una tabella con le statistiche delle transazioni giornaliere. Sulla base di questi dati, ne consegue che i contratti più redditizi vengono conclusi su coppie di valute e il profitto medio di un partecipante raggiunge più di 200 dollari per transazione. Il programma è fornito gratuitamente, gli autori guadagnano quanto tutti i partecipanti. Un gran numero di abbonati garantisce il successo dell'intero team.

Quali sono le recensioni online?

Il progetto Korolev Algorithm è elencato come fraudolento su molte risorse Internet. In realtà, gli autori sono solo agenti di broker e lavorano per commissioni di riferimento dai depositi dei trader attratti. Le recensioni dal sito web del progetto non sono vere e vengono effettuate a pagamento. Tutte le statistiche di trading sono “disegnate” dagli autori per attirare investitori ingenui.

Il 22 agosto 2017, Yandex ha annunciato ufficialmente il lancio di un nuovo algoritmo di ricerca “Korolev” (dal nome della città, come la maggior parte degli algoritmi di ricerca precedenti). Si basa su un meccanismo per il riconoscimento di query complesse, che funziona secondo il principio di una rete neurale ad autoapprendimento. Ciò significa che Yandex deve identificare i documenti che hanno un significato rilevante, anche se non contengono le parole della richiesta.

In cosa è diverso da Palekh?

Nel novembre 2016, Yandex ha lanciato il predecessore di "Korolev", l'algoritmo di ricerca "Palekh". La principale differenza del nuovo algoritmo, oltre a migliorare l'implementazione tecnica, è la capacità di riconoscere “significati” simili in tutto il documento, e non solo nel titolo che appare nella finestra del browser.

Perché è stato implementato l'algoritmo Korolev?

Yandex riflette da tempo sul problema di identificare i documenti rilevanti da un ampio pool di query a bassa frequenza poste in un linguaggio non del tutto naturale. Questo è un lungo elenco di query come:
— [in quale immagine l'orologio si scioglie]
- [dove è stata inventata la colonia]
— [in quale film lo scrittore impazzisce in un albergo]

Il problema principale è che i documenti corrispondenti potrebbero non contenere le parole della richiesta. Per risolverlo e mostrare risultati più adatti, è stato concepito per creare l'algoritmo "Korolev", una rete neurale ad autoapprendimento. Come assicura la stessa Yandex, una rete neurale basata sull'apprendimento automatico migliorerà la comprensione dei “significati” che una persona implica quando inserisce le query.

Come funziona in pratica questo algoritmo?

L'approccio descritto da Yandex sembra, ovviamente, buono, ma è molto più interessante osservare i risultati concreti nei risultati di ricerca.

Innanzitutto, prendiamo una richiesta pubblicizzata dallo stesso Yandex:
[immagine del cielo che vortica]

Nelle risposte all'oggetto a destra, Yandex ha determinato correttamente cosa intendevamo con la nostra richiesta. Ha anche indicato le risposte corrette in Yandex.Images. Il resto dell'output consiste in notizie sul nuovo algoritmo. Diventa ovvio: in questa situazione, Yandex utilizza metodi tradizionali per determinare la rilevanza e l'algoritmo Korolev non funziona per fornire risultati.

Proviamolo diversamente e poniamo la seguente query:
[dove apparve il primo parlamento]

In questo caso, puoi vedere un risultato interessante. Nelle risposte all'oggetto è apparso il valore "Inghilterra". Nei risultati della ricerca stessa ci sono diversi siti che contengono le parole della query.

L'algoritmo nelle risposte all'oggetto funziona se vogliamo sapere:
- Dove è apparsa la parola “parlamento”?
– dove è apparso il primo organo rappresentativo e legislativo, chiamato “parlamento”.

L'algoritmo non funziona:
- se vogliamo sapere dove è apparso il primo organo legislativo.

È generalmente accettato che il primo parlamento sia apparso in Islanda, ma non si chiamava "parlamento", ma "althing". Nei risultati della ricerca (nello screenshot qui sopra) puoi vedere la risposta corretta alla nostra richiesta. È apparso solo perché il titolo dell'articolo contiene parole tratte dalla richiesta.

È importante capire:
Un motore di ricerca può comprendere una query solo se ogni parola ha un significato chiaro.

Se una parola ha più significati, come nel nostro caso “parlamento”, possono sorgere dei problemi.

Facciamo un altro esperimento:
[canzone sull'attacco di Warrington]

La richiesta è quanto più specifica possibile e può esserci solo una risposta specifica: la canzone "Zombie" dei Cranberries.

Se modifichi leggermente la query e specifichi [canzone sull'attacco terroristico del 1993], puoi vedere che il motore di ricerca separa i risultati: alcune risposte riguardano la canzone e altre riguardano l'attacco terroristico. Yandex non capisce esattamente di cosa vogliamo ricevere informazioni.

Se rendiamo la domanda ancora più generale, non ci sarà alcuna risposta corretta:
[canzone sull'attacco terroristico in Inghilterra]

Il risultato è costituito interamente da notizie sull'attacco terroristico e non si parla del significato dichiarato.

Adesso digitiamo la query:
[film in cui uno scrittore impazzisce in un albergo]

In questo caso, puoi vedere che l'algoritmo funziona. Yandex capisce cosa vogliamo trovare e, allo stesso tempo, indica che questa richiesta ha due significati (due intenzioni): il film “The Shining” e il film “1408”. È anche importante qui che le parole della query non appaiano sulle pagine. In questo caso l'algoritmo funziona.

Ora proviamo a digitare una richiesta:
[film in cui Travolta balla]

Le opzioni per i film più popolari si trovano nelle risposte agli oggetti, ma non nei risultati della ricerca.

Le risposte diventano più specifiche se modifichi la query:
[film in cui Travolta balla da giovane]

L'opzione corretta può essere vista solo sotto forma di risposta oggetto e pagina Wikipedia. Il resto del risultato è lontano dal risultato desiderato.

Modifichiamo nuovamente la query e digitiamo:
[film in cui Travolta balla in un bar]

Come possiamo vedere, l’algoritmo fallisce. Ciò accade perché è estremamente difficile dare una risposta certa a questa richiesta. Ad esempio, nel film "Pulp Fiction" la danza si svolge in un ristorante, nel film "La febbre del sabato sera" - in un club. Ma c'è un film "Michael" in cui Travolta balla in un bar. Se provi più volte i risultati della ricerca per trovare il film che desideri, inizieranno ad apparire risultati pertinenti.

Quali conclusioni si possono trarre da ciò?

• L'algoritmo mostra il suo lavoro nei risultati di ricerca solo sulle pagine di grandi siti di informazione (come Wikipedia o Kinopoisk) e nelle risposte degli oggetti.
• L'algoritmo comprende solo query semplici che contengono un significato.
• "Korolev" funziona meglio quando si cercano informazioni popolari (ad esempio, per la query "film" mostrerà il più popolare, il più famoso, quello su cui ci sono più informazioni nell'indice).
• L'algoritmo funziona solo con richieste di informazioni.
• L'algoritmo è veramente ad autoapprendimento e con chiamate ripetute i risultati migliorano.

Per la SEO, l’algoritmo ora dà poco. Per la maggior parte delle query, il fattore testo è di grande importanza. Laddove funziona il nuovo algoritmo, Yandex dà la preferenza a siti più noti, ad esempio Wikipedia. Sarà difficile per i piccoli progetti competere con loro. La capacità di posizionarsi in alto per tali query apparirà solo quando l’algoritmo avrà una base di conoscenza più completa sui desideri e le preferenze degli utenti. Ma per questo ora hai bisogno di:
— creare contenuti testuali che contengano quante più parole possibili che definiscano l'argomento della pagina;
— migliorare i fattori comportamentali in modo che il motore di ricerca sappia con certezza che la pagina sarà utile all'utente.

Che analizza non solo il titolo della pagina, ma anche l'intero contenuto della pagina prima di mostrare all'utente i risultati della query.

È passata solo una settimana, è troppo presto per trarre conclusioni, ma, tuttavia, abbiamo chiesto ai rappresentanti della comunità SEO quali sono le loro aspettative rispetto al nuovo algoritmo e ai cambiamenti nel lavoro dei maestri SEO.

Kirill Nikolaev, direttore tecnico dello studio WEBLAB:

Subito dopo il rilascio di Palekh, l’ulteriore vettore di sviluppo del nuovo algoritmo era chiaro. Poco prima dell'annuncio ci sono stati accesi dibattiti su cosa sarebbe successo (l'opzione più popolare: la prima pagina - diretta online), ma in fondo sapevamo tutti cosa aspettarci. Yandex ha incrementato i numeri, e questa è una buona notizia. Se prima c'erano 150 documenti nella RAM per le richieste più frequenti, ora il loro numero ha superato i 200.000, con l'aiuto molto diligente degli agenti speciali di Toloka. Per essere tra questi 200.000, è necessario avere un buon comportamento (il che è logico) e una semantica simile, il che ti fa pensare che i giorni del furto di contenuti stiano tornando con rinnovato vigore. E anche i tempi dei fogli lunghi nei cataloghi dei negozi online ci dicono "Ciao, Andrey!"

Tuttavia, per quanto ne so, la matrice per le query più frequenti viene archiviata nel database per la durata dell'aggiornamento successivo, mentre la matrice per le query a bassa/bassa frequenza viene generata al volo.

Non dovresti aspettarti che si verifichino cambiamenti così colossali nei risultati di ricerca come dopo il lancio di Snezhinsk nel 2009, quindi lasceremo da parte le query HF/MF e parleremo di cose più banali.

Personalmente quello che mi interessava di più era questa affermazione:

"...il nuovo algoritmo non solo confronta il testo di una pagina web con la query di ricerca, ma presta attenzione anche ad altre query che portano le persone a quella pagina." Per l’industria questo potrebbe significare due cose:

1. Buono: una selezione ancora più attenta della semantica, un clustering ancora più diligente darà i suoi frutti. I fattori di testo diventano leader in importanza e rilevanza; il lavoro diventa più difficile, ma il risultato migliora.

2. Cattivo: la quantità massima di testo per l'indicizzazione di un documento è di 32mila caratteri. Quindi posso aspettarmi che ora, sotto la descrizione del catalogo di qualche negozio, tu possa leggere brevi racconti sulla consegna dell'acqua, in cui c'è un inizio, uno sviluppo, un climax, un epilogo ed un epilogo. Ciò ha senso perché è il metodo più semplice per estendere la semantica. Naturalmente sto esagerando, perché è chiaro che il TOP è formato in modo leggermente diverso, ma sospetto fortemente che i nostri “re dei contenuti” lo percepiranno in questo modo.

Bene, inoltre, lancerò solo un pensiero: cosa succede se non riscrivi i testi e non perdi tempo in cose complesse, ma provi a generare traffico con competenza per query a bassa/bassa frequenza? Un campo interessante per la sperimentazione.

Yandex si sta sviluppando e noi stiamo crescendo con esso.

Questo è bello. Vorrei immaginare come sarà tra 5-10-15 anni.

Se vuoi essere un buon SEO, impara l'hardware.

Questo è meraviglioso. Attendo con ansia i nuovi corsi di BM sull'argomento "Vettori semantici per il business". Ma sul serio, la professione sta diventando sempre più difficile, il che è una buona notizia. Spero che molto presto le persone che collegano i link ai database compilati secondo "l'ultima ricerca di Dmitry Shakhov (un noto professionista SEO)" scompariranno.

Approfondimento ancora più approfondito sui fattori del testo

Più che i corsi di BM, sto solo aspettando il lancio della selezione della rete neurale di semantica e clustering da Chekushin. E un corso da Devaki, ovviamente.

Alaev Alexander, direttore dello studio web "Alaich and Co":

Yandex ha lanciato un nuovo algoritmo con grande rumore ed entusiasmo. Pensavo che la mia vita da ottimizzatore sarebbe cambiata irrevocabilmente, ma... mi affretto a rassicurare tutti: non è cambiato nulla!

Il nuovo algoritmo Yandex ha lo scopo di migliorare i risultati per le query di informazioni "lunghe" (tali query sono tipiche della ricerca vocale). Yandex con la sua rete neurale ha iniziato a comprendere e cercare in base al significato, cioè non solo alle parole chiave, ma anche al loro significato. Una continuazione di “Palekh”, che cercava significati solo in base ai titoli dei documenti, “Korolyov” cerca significati in tutto il documento. Ma lo sai già se hai guardato la presentazione o letto pubblicazioni basate su di essa.

Parliamo di come ciò influenzerà la vita dei webmaster e dei SEO. Ripeto: assolutamente no. Il nuovo algoritmo non influenzerà in alcun modo le richieste commerciali. Se una persona vuole comprare o ordinare qualcosa, allora sicuramente sa di cosa si tratta. E anche se non lo sa, comunque, intendendo un laptop, non chiederà "un computer desktop compatto composto da due metà", ma prima scoprirà come si chiama questa cosa.

Korolev dovrebbe rispondere positivamente alle pagine di informazioni di qualità. Ma i testi generati, sinonimizzati e simili dovrebbero perdere traffico, se mai ne avessero. Penso che anche la riscrittura e il copywriting scritti senza immersione nell'argomento possano soffrirne, lasciando il posto a testi di qualità superiore, seppure senza utilizzare le giuste parole chiave nelle giuste quantità.

Come puoi vedere, non ho detto nulla di nuovo, ma i siti, come prima, devono essere di alta qualità per le persone!

Alexander Ozhigbesov, responsabile del progettoozhgibesov.net:

Introducendo nuovi algoritmi nella ricerca, Yandex sta compiendo piccoli ma fiduciosi passi verso la comprensione del significato della richiesta e la ricerca della stessa risposta significativa: ecco come ci presentano Palekh e Korolev in azienda. In realtà, questa è una copia dell'algoritmo di Google: Hummingbird, lanciato nel 13, tuttavia, vale la pena valutare realisticamente la potenza disponibile dell'azienda. Yandex non può fornire risposte a tutte le richieste uniche domani e ricostruire i risultati della ricerca. L'errore dell'azienda è che hanno presentato l'algoritmo come qualcosa di nuovo, anche se Google lo ha fatto prima e senza tanto pathos "russo", ma questo è sicuramente un risultato importante e sono sicuro che in futuro le reti neurali saranno in grado di mostrarci il ricerca ideale, se in quel momento, il motore di ricerca nazionale non pagherà l'intera prima pagina dei risultati di ricerca. Ma anche questo non è particolarmente spaventoso, ridistribuiamo le priorità e adattiamo la semantica al contesto.

Quali cambiamenti attendono gli ottimizzatori e ce ne saranno?

Al momento non ci sono cambiamenti particolari nell'e-commerce popolare dopo Palekh e Korolev. Mentre Yandex sta testando i suoi algoritmi sulla multinazionale, non ci si può aspettare cambiamenti drastici nelle normative e nei metodi delle aziende. Qui i SEO non hanno molto di cui preoccuparsi; query lunghe e uniche sono presenti solo in argomenti informativi e servizi commerciali complessi. Ma il compito di Palekh e Korolev non è quello di sostituire gli attuali parametri di classificazione; stanno cercando di dare risposte significative a domande complesse, quindi selezionare domande come “Un vestito rosso con mutandine visibili attraverso” non è affatto necessario. La mia opinione personale è che mi sono impegnato e continuerò a impegnarmi per la scrittura e la strutturazione dei contenuti di alta qualità, la successiva analisi e l'ottimizzazione aggiuntiva, in modo che l'algoritmo non danneggi progetti commerciali seri, come è avvenuto, ad esempio, con Minusinsk.

"Korolev" è l'algoritmo del motore di ricerca Yandex, su cui si basa la nuova versione della ricerca. Lanciato nell'agosto 2017. È una continuazione logica dell’algoritmo “Palekh”. Una rete neurale, addestrata sulle statistiche di ricerca e sul comportamento degli utenti, confronta il significato e l'essenza della query e delle pagine web, il che le consente di rispondere meglio a domande complesse.

Principio di funzionamento

L'algoritmo di ricerca di Korolev, a differenza del Palekh creato in precedenza, analizza non solo il titolo, ma l'intera pagina. La determinazione del significato avviene contemporaneamente all'indicizzazione, il che aumenta notevolmente la velocità e il numero di pagine elaborate.

Vengono utilizzati diversi passaggi per garantire che l'utente riceva una risposta. In ognuno di essi i documenti vengono ordinati e i migliori passano alla fase successiva. Man mano che il livello aumenta, vengono utilizzati algoritmi sempre più difficili.

Per accelerare la fase finale e aumentare il volume dei documenti analizzati, è stato introdotto un indice aggiuntivo contenente la rilevanza approssimativa calcolata in fase di indicizzazione per le parole popolari e le loro coppie dalle query degli utenti. Ciò ci ha permesso di aumentare significativamente la profondità: fino a 200mila documenti per richiesta.

Oltre a confrontare la domanda posta con il significato della pagina, l'algoritmo tiene conto delle altre query utilizzate dagli utenti per visualizzare un particolare documento, consentendo di stabilire ulteriori connessioni semantiche.

L'algoritmo utilizza una rete neurale addestrata su statistiche anonimizzate. Gli utenti ordinari sono coinvolti nell'addestramento della rete neurale. Se prima erano coinvolti solo i dipendenti e i valutatori di Yandex, ora chiunque può prendere parte alla formazione sul metodo di apprendimento automatico Matrixnet che costruisce la formula di classificazione completando le attività in Yandex.Toloka.

"Korolev" risponde a domande di più parole con chiarimento del significato e queste sono, di regola, informative, a bassa e microfrequenza, spesso specificate dalla ricerca vocale. La risposta potrebbe essere pagine in cui alcune delle parole utilizzate nella query sono completamente assenti.

Subito dopo aver lanciato numerose query chiarificatrici a destra dei risultati della ricerca, gli utenti sono stati invitati a valutare la qualità della risposta alla domanda e ad indicare il sito che ha avuto più successo.

Impatto sulla SEO

L'algoritmo di ricerca Korolev ha il maggiore impatto sulle richieste di informazioni con formulazioni complesse, dettagliate e spesso uniche. Tuttavia, è stato notato che ai siti in cui sono presenti alcune parole della query vengono spesso assegnate posizioni più elevate.

Finora, l’algoritmo Korolev non ha praticamente alcun effetto sui risultati di ricerca per query commerciali standard. Tuttavia, la crescente attenzione di Yandex alla comprensione del significato suggerisce naturalmente che questa è una questione di tempo. Ecco perché:

• occorre prestare maggiore attenzione al contenuto informativo dei contenuti, al loro valore e utilità per l'utente, senza gettare acqua in giro;
• l'era dei testi “nausea”, l'esatta occorrenza delle frasi chiave sta diventando un ricordo del passato;
• utilizzare i principi del copywriting LSI con parole, sinonimi, ecc. che determinano l'argomento è più promettente rispetto all'inserimento di parole chiave tradizionali e può attirare traffico aggiuntivo da qualche parte;
• è necessario prestare molta attenzione al markup semantico per aiutare Yandex a comprendere correttamente il contenuto delle pagine;
• È importante mantenere alti livelli di fattori comportamentali (tempo di visita, profondità di visione, ecc.).

La première "spaziale" di Yandex non è solo un cambiamento nella struttura dell'indice, ma anche una sorta di ulteriore promemoria della necessità di creare contenuti per le persone e non solo per tentare di manipolare i risultati della ricerca.

Ieri, in occasione della sua presentazione, Yandex ha annunciato ufficialmente il lancio del nuovo algoritmo Korolev.

Ti racconterò come è successo e cosa ci ha dato il nuovo algoritmo Yandex.

Ecco la trasmissione effettiva di questa presentazione:

Non insisterò su tutto questo pathos, che non era una presentazione, e dirò l'essenza:

1. L'algoritmo Korolev è stato lanciato non ieri, ma 2-6 mesi fa. Penso che tutti capiscano che è impossibile prendere e lanciare un nuovo algoritmo in un secondo.

Quelli. Il nuovo algoritmo Yandex è in vigore da molto tempo, è stato solo testato e debuggato per tutto questo tempo.

2. Questo non è affatto un nuovo algoritmo. Affatto. Questo è l'algoritmo Palekh in cui hanno semplicemente permesso di confrontare non 150, ma 2000 risultati.

Bene, e proprio sulla differenza tra Korolev e Palekh, un dipendente Yandex ci ha spiegato ufficialmente tutto:

Essenzialmente non è cambiato nulla. C'era solo il pathos di Yandex e niente più.

Ad essere onesti, non esiste un nuovo algoritmo. Proprio no, tutto qui. Anche la ricerca organica rimane la stessa.

Se venisse introdotto un nuovo algoritmo, vedremmo fluttuazioni nel traffico. Ma non ci sono tali esitazioni.

Sì, in linea di principio non c'è nulla da cercare.

Questo è l'aspetto attuale dell'output Yandex:

Cosa stai cercando esattamente con la tua ricerca?!

In alto ci sono 4 posizioni dirette + 5a posizione Mercato, poi 4 posizioni dirette in basso, a destra c'è Yandex.Market + Yandex.Bayan.

Cosa c'è da cercare qui?

Che diavolo è l'algoritmo di ranking del sito web? Cosa c'è da classificare?

Ho anche disegnato un nuovo logo Yandex:

Cosa c'entra Korolev con questo? Ti importa di Korolev come ti importa della Luna. Fingevano di essere un grand'uomo.

Non capisco assolutamente cosa sia successo. C’era il solito pathos di Yandex e basta. Non ci sono cambiamenti globali nell’algoritmo di ranking del sito web.

Ora esaminiamo la presentazione di questo algoritmo stesso.

Un mese prima della presentazione, Yandex ha annunciato che puoi presentare una domanda per guardare questa presentazione dal vivo nel planetario.

Ho compilato personalmente la domanda. E lo hanno compilato in molti. E tutti abbiamo ricevuto un rifiuto.

In realtà tutto si è rivelato più semplice:

Hanno appena riunito i loro dipendenti, parenti, conoscenti, fidanzate e conoscenti dei loro conoscenti.

Perché abbiamo fatto domanda per qualcosa?! Bene, ora è chiaro chi stai reclutando per lavorare in Yandex.

Ma a quanto pare hanno reclutato troppi conoscenti e molti di loro dormivano stupidamente:

Questo è l'uomo che è venuto a sostituire Sasha Sadovsky: