Доклад "Продвижение сайтов" от Андрея Буйлова на "Дне интернет продаж в Уфе".

3. Интернет-реклама в Уфе

4. Доли поисковых систем в РФ

5. Доли поисковых систем в Уфе

6. Доли поисковых систем
Россия
Уфа

7. Доли мобильного трафика
Москва Уфа

8. Социальные сети
Москва

9. Социальные сети
Уфа

12. Демография
Москва

13. Демография
Уфа

14. Сертифицированные агентства Уфы

15. Сертифицированные агентства Уфы
http://advertising.yandex.ru/contact/agency/

16. Бонус
Александра Золотова (Яндекс)
http://rapid.ufanet.ru/68735245
http://rapid.ufanet.ru/60080955
Айдар Насыров (bi-zon.ru)
http://rapid.ufanet.ru/33340892

17. Продвижение сайтов
В Уфе и не только

18. Машинное обучение

19. Машинное обучение в Yandex
В 2009 году Яндекс внедрил новый метод машинного обучения —
Матрикснет. Важная особенность этого метода — в том, что он устойчив к
переобучению. Это позволяет учитывать очень много факторов
ранжирования — и при этом не увеличивать количество оценок асессоров
и не опасаться, что машина найдет несуществующие закономерности.
С помощью Матрикснета можно построить очень длинную и сложную
формулу ранжирования, которая учитывает множество различных
факторов и их комбинаций.
Ещё одна важная особенность Матрикснета — в том, что формулу
ранжирования можно настраивать отдельно для достаточно узких
классов запросов. Например, улучшить качество поиска только по
запросам про музыку. При этом ранжирование по остальным классам
запросов не ухудшится.
Подробнее: http://company.yandex.ru/technologies/matrixnet/index.xml

20. Машинное обучение в Google
Когда я была в команде поиска в Google (2008-2010), многие группы в
поиске уходили от машинного обучения к системам на основе ручных
правил.
Поиск в прошлом использовал больше машинного обучения и затем
пошел в другом направлении, потому что люди поняли, что могут быстрее
добиваться улучшения результатов поиска с помощью правил.
Это не просто случайность, многие подгруппы в поиске пришли к таким
результатам в своей работе.
Jackie Bavaro (ex Product Manager at Google)

21. Поведенческие факторы
QueryDomCTR — среднее значение CTR всех документов
домена по данному запросу.
QueryUrlCTR — среднее значение CTR конкретного
документа по данному запросу.
AvSatSteps — среднее количество удовлетворённых шагов по
сайту. Удовлетворённый шаг — переход по внутренней
ссылке после 30 секунд пребывания на документе.
QDwellTimeDev — стандартное отклонение (девиация) от среднего времени пребывания на документе по запросу.
QDwellTime — среднее время пребывания посетителя на документе по запросу.
AvDwellTime — общее среднее время пребывания посетителя на документе по разным поисковым запросам.
DwellTimeDev — стандартное отклонение (девиация) времени пребывания на сайте.
90thDwellTime — это верхний дециль, он же 90-й персентиль среднего времени пребывания на сайте.
10thDwellTime — это нижний дециль среднего времени пребывания на сайте.
TimeOnDomain — общее время пребывания на сайте. По всем запросам любых документов.
CumulativeDev — стандартное отклонение (девиация) от среднего времени пребывания на сайте
Through-the-Looking Glass: Utilizing Rich Post-Search Trail Statistics for Web Search,
CIKM2013 (ACM International Conference on Information and Knowledge Management)
(Бёрлингейм, ноябрь 2013)

22. Региональная выдача

23. Настройка региона

24. Настройка региона

25. Настройка региона
Среди всех запросов к поиску Яндекса от 15 до 30%, в зависимости от
региона, составляют те, в ответ на которые пользователь ожидает
получить местную, региональную информацию – например, об
услугах или событиях в своём городе. На такие запросы поиск Яндекса
отвечает в разных регионах по-разному.
В ответ на геозависимые запросы Яндекс показывает разные
результаты поиска для разных регионов.
Подробнее: http://company.yandex.ru/technologies/regions/

26. Персонализация поиска

27. Персонализация поиска
http://company.yandex.ru/technologies/personalised_search/

28. Персонализация поиска

29. Как увидеть «общую» выдачу

30. «Спектр» в Яндексе
Когда пользователи задают запросы к Яндексу, примерно в 20% случаев они
формулируют запрос неоднозначно.
• Например, по запросу [наполеон] кто-то хочет найти полководца,
а кто-то — рецепт торта.
• А задавая запрос [суши], человек может искать и ресторан с доставкой на
дом, и рецепт блюда.
Технология Спектр умеет учитывать множество неявных целей
пользователей и показывать соответствующие ответы.
На базе технологии «Спектр» в поиске Яндекса реализованы диалоговые
подсказки.
Подробнее: http://company.yandex.ru/technologies/spectrum/index.xml

31. «Спектр» в Яндексе

32. Асессоры

33. Асессоры
• Служба оценки качества поиска
• В Яндексе регулярную работу начали в 2006
году (одна шкала, 6 оценок, инструкция на
пол-монитора)
• В Google – как минимум с 2005 года

34. Один из первых интерфейсов
асессора Яндекса

35. Один из первых интерфейсов
асессора Яндекса

36. Одна из первых инструкций
асессоров Яндекса
Есть 3 градации полезности, которые необходимо описать в описании:
- Идеальный ответ (обозначен как “Соответствует”);
- Релевантный+ (обозначен как “Скорее соответствует”);
- Релевантный- (обозначен как “Возможно, соотвествует”).
В зависимости от цели поиска определение того, какие результаты относятся к каждой из групп,
меняется.
• Идеальный ответ подразумевает, что, получив такой результат, в принципе, дальше можно не
искать.
• Релевантный+ -это очень полезный, но не идеальный документ. Например, он содержит
полезную, но не исчерпывающую информацию или является одним из возможных
альтернативных ответов.
• Релевантный- - документ, содержащий полезные кусочки информации или много полезной,
но не очень авторитетной информации.
http://www.romip.ru/romip2009/21_appendix_B_WA.pdf
Сейчас инструкция сильно изменилась, статусы тоже поменялись.

37. Один из первых интерфейсов
асессора Google

38. Асессоры Google
• Интервью с асессором Google:
http://searchengineland.com/interview-google-
search-quality-rater-108702
• На данный момент асессоры не работают
напрямую с Google – они получают задания от
подрядчиков, таких как Lionbridge, Leapforce,
Butler Hill и других. В Lionbridge работает
порядка 4500 человек со всех уголков мира.
Сейчас у Lionbridge есть следующие вакансии:
«Search Engine Evaluator», «Social Search Engine
Evaluator» и «Search Quality Judge».

39. Асессоры Google. Задачи.

40. Доклад Яндекса на конференции
Cybermarketing-2011
http://www.slideshare.net/arsenyinfo/ss-9673377

41. Доклад Яндекса на конференции
Cybermarketing-2011
http://www.slideshare.net/arsenyinfo/ss-9673377

43. Обновление фильтра АГС
1 ноября 2013г.
http://webmaster.ya.ru/16272

44. Андрей Буйлов
e-mail: pro@anthome.ru
Skype: builow1
г. Уфа, ул. Карла Маркса, 3/2, офис 3.1 +7 (347) 275-26-82 www.anthome.ru
Спасибо за внимание!
Вопросы.