Компания Яндекс — Принципы — Принципы ранжирования поиска Яндекса
Интернет состоит из миллионов сайтов и содержит экзабайты информации. Чтобы люди могли узнать о существовании этой информации и воспользоваться ей, существуют поисковые системы. Они реализуют право человека на доступ к информации — любой информации, которая нужна в данный момент. Поисковая система — это техническое средство, с помощью которого пользователь интернета может найти данные, уже размещенные в сети.
Пользователи ищут в интернете самые разные вещи — от научных работ до эротического контента. Мы считаем, что поисковая система в каждом случае должна показывать подходящие страницы — от статей по определенной теме до сайтов для взрослых. При этом она просто находит ту информацию, которая уже есть в интернете и открыта для всех.
Яндекс не является цензором и не отвечает за содержание других сайтов, которые попадают в поисковый индекс. Об этом было написано в одном из первых документов компании «Лицензия на использование поисковой системы Яндекса», созданном еще в 1997 году, в момент старта www.yandex.ru: «Яндекс индексирует сайты, созданные независимыми людьми и организациями. Мы не отвечаем за качество и содержание страниц, которые вы можете найти при помощи нашей поисковой машины. Нам тоже многое не нравится, однако Яндекс — зеркало Рунета, а не цензор».Информация, которая удаляется из интернета, удаляется и из поискового индекса. Поисковые роботы регулярно обходят уже проиндексированные сайты. Когда они обнаруживают, что какая-то страница больше не существует или закрыта для индексирования, она удаляется и из поиска. Для ускорения этого процесса можно воспользоваться формой «Удалить URL».В ответ на запрос, который пользователь ввел в поисковой строке, поисковая система показывает ссылки на известные ей страницы, в тексте которых (а также в метатегах или в ссылках на эти сайты) содержатся слова из запроса. В большинстве случаев таких страниц очень много — настолько, что пользователь не сможет просмотреть их все. Поэтому важно не просто найти их, но и упорядочить таким образом, чтобы сверху оказались те, которые лучше всего подходят для ответа на заданный запрос — то есть, наиболее релевантные запросу. Релевантность — это наилучшее соответствие интересам пользователей, ищущих информацию. Релевантность найденных страниц заданному запросу Яндекс определяет полностью автоматически — с помощью сложных формул, учитывающих тысячи свойств запроса и документа. Процесс упорядочивания найденных результатов по их релевантности называется ранжированием. Именно от ранжирования зависит качество поиска — то, насколько поисковая система умеет показать пользователю нужный и ожидаемый результат. Формулы ранжирования строятся также автоматически — с помощью машинного обучения — и постоянно совершенствуются.
Качество поиска — это самый важный аспект для любой поисковой системы. Если она будет плохо искать, люди просто перестанут ей пользоваться.
Поэтому мы не продаем места в результатах поиска.
Поэтому на результаты поиска никак не влияют политические, религиозные и любые другие взгляды сотрудников компании.
Пользователи просматривают страницу результатов поиска сверху вниз. Поэтому Яндекс показывает сверху, среди первых результатов, те документы, которые содержат наиболее подходящие пользователю ответы — то есть наиболее релевантные заданному запросу. Из всех возможных релевантных документов Яндекс всегда старается выбрать наилучший вариант.
С этим принципом связано несколько правил, которые Яндекс применяет к некоторым типам сайтов. Все эти правила работают полностью автоматически, их выполняют алгоритмы, а не люди.
1. Существуют страницы, которые явно ухудшают качество поиска. Они специально созданы с целью обмануть поисковую систему. Для этого, например, на странице размещают невидимый или бессмысленный текст. Или создают дорвеи — промежуточные страницы, которые перенаправляют посетителей на сторонние сайты. Некоторые сайты умеют замещать страницу, с которой перешел пользователь, на какую-нибудь другую. То есть когда пользователь переходит на такой сайт по ссылке из результатов поиска, а потом хочет снова вернуться к ним и посмотреть другие результаты, он видит какой-то другой ресурс.
Такие ресурсы не представляют интереса для пользователей и вводят их в заблуждение — и, соответственно, ухудшают качество поиска. Яндекс автоматически исключает их из поиска или понижает в ранжировании.
2. Бывает, что в том или ином документе есть полезная информация, но воспринимать ее сложно. Например, есть сайты, которые содержат popunder-баннеры (они перемещаются по экрану вслед за прокруткой страницы и закрывают ее содержание, а при попытке закрытия такого баннера открывается новое окно) и clickunder-рекламу (она неожиданно для пользователя открывает рекламную страницу при любом клике по сайту, в том числе — по ссылкам). С нашей точки зрения, оба этих вида рекламы мешают навигации по сайту и нормальному восприятию информации. Поэтому сайты с такой рекламой располагаются в поисковой выдаче ниже, чем сайты, на которых пользователь может найти ответ на свой вопрос без лишних проблем.
3. По запросам, которые не подразумевают явно потребность в эротическом контенте, Яндекс ранжирует сайты для взрослых ниже или вообще не показывает их в результатах поиска. Дело в том, что ресурсы с эротическим контентом часто используют достаточно агрессивные методы продвижения — в частности, они могут появляться в результатах поиска по самым разнообразным запросам. С точки зрения пользователя, который не искал эротики и порнографии, «взрослые» результаты поиска нерелевантны, и, к тому же, могут шокировать. Более подробно об этом принципе можно почитать здесь.4. Яндекс проверяет индексируемые веб-страницы на наличие вирусов. Если обнаружилось, что сайт заражен, в результатах поиска рядом с ним появляется предупреждающая пометка. При этом зараженные сайты не исключаются из поиска и не понижаются в результатах поиска — может быть, на таком ресурсе находится нужный пользователю ответ, и он все равно захочет туда перейти. Однако Яндекс считает важным предупредить его о возможном риске.
Основная метрика качества поиска Яндекса — это то, насколько пользователю пригодились найденные результаты. Иногда по запросам пользователей невозможно определить, какой ответ ему подойдет. Например, человек, задавший запрос [пушкин], возможно, ищет информацию о поэте, а возможно — о городе. Точно так же человек, который набрал запрос [iphone 4], может быть, хочет почитать отзывы и ищет форумы, а может быть, хочет купить и ищет магазины. Среди первых результатов поиска должны найтись ответы для всех случаев. Поэтому Яндекс старается сделать страницу результатов поиска разнообразной. Поиск Яндекса умеет определять многозначные запросы и показывает разнообразные ответы. Для этого используется технология «Спектр».yandex.ru
Поиск Яндекса с инженерной точки зрения. Лекция в Яндексе / Яндекс corporate blog / Habr
Сегодня мы публикуем ещё один из докладов, прозвучавших на летней встрече об устройстве поиска Яндекса. Выступление руководителя отдела ранжирования Петра Попова получилось в тот день самым доступным для широкой аудитории: минимум формул, максимум общих понятий о поиске. Но интересно было всем, потому что Пётр несколько раз переходил к деталям и в итоге рассказал много такого, о чём Яндекс никогда раньше публично не заявлял.Кстати, одновременно с публикацией этой расшифровки начинается вторая встреча из серии, посвящённой технологиям Яндекса. Сегодняшнее мероприятие — уже не про поиск, а про инфраструктуру. Вот ссылка на трансляцию.
Ну а под катом — лекция Петра Попова и часть слайдов.
Меня зовут Пётр Попов, я работаю в Яндексе. Здесь я уже примерно семь лет. До этого программировал компьютерные игры, занимался 3D-графикой, знал про видеокарточки, писал на SSE-ассемблере, в общем, такими вещами занимался.
Сейчас я расскажу достаточно полно, но не очень глубоко о том, как выглядит наш поиск. Что такое Яндекс? Это поисковик. Мы должны получить запрос пользователя и сформировать десятку результатов. Почему именно десятку? Пользователи чрезвычайно редко переходят на более далёкие страницы. Можно считать, что десять документов — это всё, что мы показываем.
Не знаю, есть ли в зале люди, которые занимаются рекламой Яндекса, потому что они считают, что основной продукт Яндекса — это совсем другое. Как обычно, здесь две точки зрения и обе правильные.
Мы считаем, что основное — это счастье пользователя. И, как ни удивительно, от состава десятки и того, как десятка отранжирована, это счастье зависит. Если мы ухудшаем выдачу, пользователи пользуются Яндексом меньше, уходят в другие поисковики, плохо себя чувствуют.
Какую конструкцию мы соорудили ради решения этой простой задачи — показать десять документов? Конструкция достаточно мощная, снизу, видимо, разработчики на неё взирают.
Наша модель работы. Нам нужно сделать всего несколько вещей. Нам нужно обойти интернет, проиндексировать получившиеся документы. Документом мы называем скачанную веб-страницу. Проиндексировать, сложить в поисковый индекс, запустить над этим индексом поисковую программу, ну и ответить пользователю. В общем-то, всё, профит.
Пройдемся по шагам этого конвейера. Что такое интернет и какого он объема? Интернет, считай, бесконечный. Возьмем любой сайт, который продает что-нибудь, какой-нибудь интернет-магазин, сменим там параметры сортировки — появится другая страничка. То есть можно задавать СGI-параметры страницы, и содержание будет совсем другое.
Сколько мы знаем принципиально значащих страниц с точностью до отбрасывания незначащих CGI-параметров? Сейчас — порядка нескольких триллионов. Скачиваем мы странички со скоростью порядка нескольких миллиардов страничек в день. И казалось бы, что нашу работу мы могли бы выполнить за конечное время, там, за два года.
Как мы вообще находим новые странички в интернете? Мы обошли какую-то страничку, вытянули оттуда ссылки. Они — наши потенциальные жертвы для скачивания. Возможно, за два года мы обойдем эти триллионы URL, но появятся новые, и в процессе парсинга документов появятся ссылки на новые странички. Уже тут видно, что наша основная задача — бороться с бесконечностью интернета, имея на руках конечные инженерные ресурсы в виде дата-центров.
Мы скачали все безумные триллионы документов, проиндексировали. Дальше нужно положить их в поисковый индекс. В индекс мы кладем не всё, а только лучшее из того, что скачали.
Есть товарищ Ашманов, широко известный в узких кругах специалист по поисковым системам в интернете. Он строит разные графики качества поисковых систем. Это график полноты поисковой базы. Как он строится? Задается запрос из редкого слова, смотрится, какие документы есть во всех поисковиках, это 100%. Каждый поисковик знает про какую-то долю. Сверху красным цветом мы, снизу черным цветом — наш основной конкурент.
Тут можно задаться вопросом: как мы такого достигли? Возможны несколько вариантов ответа. Вариант первый: мы пропарсили страничку с этими тестами, выдрали оттуда все URL, все запросы, которые задает товарищ Ашманов и проиндексировали странички. Нет, мы так не делали. Второй вариант: для нас Россия является основным рынком, а для конкурентов она — что-то маргинальное, где-то на периферии зрения. Этот ответ имеет право на жизнь, но он мне тоже не нравится.
Ответ, который мне нравится, заключается в том, что мы проделали большую инженерную работу, сделали проект, который называется «большая база», под это закупили много железа и сейчас наблюдаем этот результат. Конкурента тоже можно бить, он не железный.
Документы мы скачали. Как мы строим поисковую базу? Вот схема нашей контент-системы. Есть интернет, облачко документов. Есть машины, которые его обходят — спайдеры, пауки. Документ мы скачали. Для начала — положили его в сохраненную копию. Это, фактически, отдельная междатацентровая хеш-таблица, куда можно читать и писать на случай, если мы потом захотим этот документ проиндексировать или показать пользователю как сохраненную копию на выдаче.
Дальше мы документ проиндексировали, определили язык и вытащили оттуда слова, приведенные согласно морфологии языка к основным формам. Ещё мы вытащили оттуда ссылки, ведущие на другие страницы.
Есть еще один источник данных, который мы широко используем при построении индекса и вообще в ранжировании — логи Яндекса. Задал пользователь запрос, получил десятку результатов и как-то там себя ведёт. Ему показались документы, он кликает или не кликает.
Разумно предположить, что если документ показался в выдаче, или, тем более, если пользователь по нему кликнул, провел какое-то взаимодействие, то такой документ нужно оставить в поисковой базе. Кроме того, логично предположить, что ссылки с такого хорошего документа ведут на документы, которые тоже хороши и которые неплохо бы приоритетно скачать. Здесь изображено планирование обхода. Стрелочка от планирования обхода должна вести в обход.
Дальше есть стадия построения поискового индекса. Эти округлые прямоугольнички лежат в MapReduce, нашей собственной реализации MapReduce, которая называется YT, Yandex Table. Тут я немножко лакирую — на самом деле построение базы и шардирование оперируют с индексами как с файлами. Мы это немножко зафиксим. Эти округлые прямоугольнички будут лежать в MapReduce. Суммарный объем данных здесь — порядка 50 ПБ. Тут они превращаются в поисковые индексы, в файлики.
В этой схеме есть проблемы. Основная связана с тем, что MapReduce — сугубо батчевая операция. Чтобы определить приоритетные документы для обхода, например, мы берем весь линковый граф, мёржим его со всем пользовательским поведением и формируем очередь для скачки. Это процесс достаточно латентный, занимающий какое-то время. Ровно так же с построением индекса. Там есть стадии обработки — они батчевые для всей базы. И выкладка так же устроена, мы или дельту выкладываем, или всё.
Важная задача при этих объемах — ускорить процедуру доставки индекса. Надо сказать, что эта задача для нас сложная. Речь идёт о борьбе с батчевым характером построения базы. У нас есть специальный быстрый контур, который качает всякие новости в real time, доносит до пользователя. Это наше направление работы, то, чем мы занимаемся.
А вот вторая сторона медали. Первая — контент-система, вторая — поиск. Можно понять, почему я рисовал пирамидку — потому что поиск Яндекса действительно похож на пирамиду, такую иерархическую структуру. Сверху стоят балансеры, фронты, которые генерируют выдачу. Чуть пониже — агрегирующие метапоиски, которые агрегируют выдачу с разных вертикалей. Надо сказать, что на выдаче вы наверняка видели веб-документы, видео и картинки. У нас три разных индекса, они опрашиваются независимо.
Каждый ваш поисковый запрос уходит по этой иерархии вниз и спускается до каждого кусочка поисковой базы. Мы весь индекс, который построили, разбили на тысячи кусков. Условно, — на две-три-пять тысяч. Над каждым куском подняли поиск, и этот запрос всюду спустился.
Тут же видно, что поиск Яндекса — большая штука. Почему она большая? Потому что мы в своей памяти храним, как вы видели на предыдущих слайдах, достаточно репрезентативный и мощный кусок интернета. Храним не один раз: в каждом дата-центре от двух до четырёх копий индекса. Запрос наш спускается до каждого поиска, фактически проходится по каждому индексу. Сейчас используемые структуры данных — такие, что мы вынуждены всё это хранить напрямую в оперативке.
Что нужно делать? Вместо дорогой оперативки использовать дешевый SSD, ускорить поиск, допустим, в два раза, и получить профит — десятки или сотни миллионов долларов капитальных расходов. Но тут не нужно говорить: кризис, Яндекс экономит и всё такое. На самом деле всё, что мы сэкономим, мы пустим в полезное дело. Мы увеличим индекс в два раза. Мы будем по нему качественнее искать. И это то, ради чего осуществляется такого рода сложная инженерка. Это реальный проект, правда, достаточно тяжелый и вялотекущий, но мы действительно так делаем, хотим поиск наш улучшить.
Поисковый кластер не только достаточно большой — он ещё и очень сложный. Там реально крутятся миллионы инстансов разных программ. Я вначале написал — сотни тысяч, но товарищи из эксплуатации меня поправили — таки миллионы. На каждой машинке в очень многих экземплярах 10-20 штук точно крутится.
У нас тысячи разных типов сервисов размазаны по кластеру. Надо пояснить: кластер — это такие машинки, хосты, на них запущены программы, все они общаются по TCP/IP. Программы имеют разное потребление CPU, памяти, жесткого диска, сети — короче, всех этих ресурсов. Программы живут на хостах в общежитии. Точнее, если будем сажать одну программу на хост, то утилизация кластера будет никакой. Поэтому мы вынуждены селить программы друг с другом.
Дальше слайд про то, что с этим делать. А здесь — небольшое замечание, что все данные программы, все релизы мы катаем с помощью торрентов, и число раздач на нашем торрент-трекере превышает оное число на Pirate Bay. Мы реально большие.
Что нужно делать со всей этой кластерной конструкцией? Нужно улучшать механизмы виртуализации. Мы реально вкладываемся в разработку ядра Linux, у нас есть собственная система управления контейнерами а-ля Docker, про неё Олег подробнее расскажет.
Нам нужно заранее планировать, на каких хостах какие программы друг с другом селить, это тоже сложная задача. У нас постоянно что-то на кластер едет. Сейчас там наверняка десять релизов катятся.
Нам нужно грамотно селить программы друг с другом, нужно улучшать виртуализацию, нужно-таки объединить два больших кластера — роботный и поисковый. Мы как-то независимо заказывали железо и считали, что есть отдельно машинки с огромным числом дисков и отдельно — тонкие блейды для поиска. Сейчас мы поняли, что лучше заказывать унифицированное железо и запускать MapReduce и поисковые программы в изоляции: одно жрет в основном диски и сеть, второе в основном CPU, но по CPU у них баланс, нужно туда-сюда крутить. Это большие инженерные проекты, которые мы тоже ведем.
Что мы с этого получаем? Пользу в десятки миллионов долларов экономии капитальных расходов. Вы уже знаете, как мы эти деньги потратим — мы потратим их на улучшение нашего поиска.
Здесь я рассказал о конструкции в целом. Какие-то отдельные строительные блоки. Эти блоки люди долбили стамеской, и у них что-то получилось.
Ранжирующая функция Матрикснет. Достаточно простая функция. Можете почитать — там лежат в векторе бинарные признаки документа, а в этом цикле происходит вычисление релевантности. Я уверен, что среди вас есть специалисты, которые умеют на SSE программировать, и они бы живо это ускорили в десять раз. Так оно в какой-то момент и случилось. Тысяча строчек кода нам спасли 10-15% общего потребления CPU на нашем кластере, что опять же составляет десятки миллионов долларов капитальных расходов, которые мы знаем, как потратить. Это тысяча строчек кода, которая стоят очень дорого.
Мы более-менее вычистили из репозитория, соптимизировали, но там ещё есть что поделать.
Имеется у нас платформа для машинного обучения. Индексы с предыдущего слайда нужно подбирать жадным образом, перебирая все возможности. На CPU это делать долго. На GPU — быстро, зато пулы для обучения не лезут в память. Что нужно делать? Или покупать кастомные решения, куда этих железок много-много втыкается, или связывать машинки быстрым, использовать интерконнект какой-то, infiniband, учиться с этим жить. Оно типично глючит, не работает. Это очень забавный инженерный вызов, с которым мы тоже встречаемся. Он, казалось бы, совсем не связа с нашей основной деятельностью, но тем не менее.
Во что мы ещё инвестируем, так это в алгоритмы сжатия данных. Основная задача сжатия выглядит примерно следующим образом: есть последовательность целых чисел, нужно её как-то компрессировать, но не просто компрессировать — нужно ещё иметь случайный доступ к i-тому элементу. Типичный алгоритм — маленькими блоками сжать это, иметь разметку для общего потока данных. Такая задача — совсем другая, нежели контекстное сжатие типа zip или LZ-family. Там совсем другие алгоритмы. Можно сжать Хаффманом, Varlnt, блоками типа PFORX. У нас есть собственный патентованный алгоритм, мы его улучшаем, и это опять же 10-15% экономии оперативной памяти на простенький алгоритм.
У нас есть всякие забавные мелочи, например доработки в CPU, планировщики Linux. Там какая проблема с гипертредными камнями от Intel? То, что на физическом ядре есть два потока. Когда там два треда занимают два потока, то они работают медленно, латенция увеличивается. Нужно правильно раскидывать задачки по физическим процессорам.
Если раскидывать правильно, а не так, как делает стоковый планировщик, можно получить 10-15% латентности нашего запроса, условно. Это то, что видят пользователи. Сэкономленные миллисекунды умножайте на число поисков — вот и сэкономленное время для пользователей.
У нас есть какие-то совсем странные вещи типа собственной реализации malloc, который на самом деле не работает. Он работает в аренах, и каждая локация просто сдвигает указатель внутри этой арены. Ну и ref counter арены поднимает на единичку. Арена жива, пока жива последняя локация. Для всякой смешанной нагрузки, когда у нас есть короткоживущая и долгоживущая локация, это не работает, это выглядит как утечка памяти. Но наши серверные программы устроены не так. Приходит запрос, мы там аллоцируем внутренние структуры, как-то работаем, потом отдаем ответ пользователю, всё сносится. Этот аллокатор идеально работает для наших серверных программ, которые без состояния. За счет того, что все локации локальны, последовательны в арене, оно работает очень быстро. Там нет никаких page fault, cache miss и т. п. Очень быстро — это от 5% до 25% скорости работы наших типичных серверных программ.
Это инженерка, что ещё можно делать? Можно заниматься машинным обучением. Про это вам с любовью расскажет Саша Сафронов.
А сейчас вопросы и ответы.
Я возьму очень понравившийся мне вопрос, который пришел на рассылку и который следовало бы включить в мою презентацию. Товарищ Анатолий Драпков спрашивает: есть знаменитый слайд про то, как быстро росла формула до внедрения Матрикснета. На самом деле и до, и после. Есть ли сейчас проблемы роста?
Проблемы роста у нас стоят в полный рост. Очередной порядок увеличения числа итераций в формуле ранжирования. Сейчас мы там порядка 200 тысяч итераций делаем в функции Матрикснет, чтобы ответить пользователю. Был получен следующим инженерным шагом. Раньше мы ранжировали на базовых. Это значит, что каждый базовый запускает у себя Матрикснет и выдает сто результатов. Мы сказали: давайте мы лучшие сто результатов объединим на среднем и отранжируем ещё раз совсем тяжелой формулой. Да, мы это сделали, на среднем можно вычислять в нескольких потоках функцию Матрикснет, потому что ресурсов нужно в тысячу раз меньше. Это проект, который нам позволил достичь очередного порядка увеличения объемов ранжирующей функции. Что будет ещё — не знаю.
Андрей Стыскин, руководитель управления поисковых продуктов Яндекса:
— Сколько занимала байт первая формула ранжирования Яндекса?
Пётр:
— Десяток, наверное.
Андрей:
— Ну, да, наверное, где-то символов сто. А сколько сейчас занимает формула ранжирования Яндекса?
Пётр:
— Где-то 100 МБ.
Андрей:
— Формула релевантности. Это для наших смотрителей с трансляций, специалистов по SEO. Попробуйте зареверсинженирить наши 100 МБ ранжирования.
Алеся Болгова, Intel:
— По последнему слайду про malloc не могли бы пояснить, как вы выделяете память? Очень интересно.
Пётр:
— Берется обычная страничка, 4 КБ, в начале у нее rev counter, и дальше мы каждую аллокацию… если маленькие аллокации меньше страницы, мы просто двигаемся в этой страничке. В каждом треде, естественно, эта страничка своя. Когда страничку закрыли — всё, про неё забыли. Единственное, у неё rev counter в начале.
Алеся:
— То есть вы страницу выделяете?
Пётр:
— Внутри страницы аллокациями вот так растем. Единственное, страничка живет, пока в ней последняя аллокация живет. Для обычного workload это выглядит как утечка, для нашего — как нормальная работа.
— Как вы определяете качество страницы, стоит её класть в индекс или нет? Тоже машинное обучение?
Пётр:
— Да, конечно. У странички есть множество факторов, от её размера до показов на поиске, до…
Андрей:
— До robot rank. Она находится на каком-то хосте, в какой-то поддиректории хоста, на неё сколько-то входящих ссылок. Те, кто на неё ссылаются, обладают каким-то качеством. Все это берем и пытаемся предсказать, с какой вероятностью, если данную страничку скачать, на ней будет информация, которая попадет по какому-то запросу в выдачу. Это предсказывается, отбирается топ с учетом размера документов — потому что в зависимости от размера документа вероятность, что она хоть по какому-то запросу попадет, повышается. Задача об оптимальном наполнении рюкзака. Отбирается с учетом размера документа и кладется топовая в индекс.
— …
Андрей:
— Давай мы тебя представим сначала.
— Может, не стоит?
Андрей:
— Владимир Гулин, начальник ранжирования поисковика Mail.Ru.
Владимир:
— Первый мой вопрос — про количество поисков вообще. Вы говорили, что вы там драматически увеличили размер базы. Хочется вообще понимать, с какого объема вы стартовали, каков был объем русского индекса, иностранного индекса, сколько документов приходилось на каждый шард, ну и после увеличения…
Пётр:
— Это такие цифры, слишком технические. Может, в кулуарах я бы сказал. Я могу сказать, во сколько раз мы примерно увеличились — на полтора порядка где-то. В 30 раз, условно. За последние три года.
Владимир:
— Я тогда абсолютные цифры в кулуарах уточню.
Пётр:
— Да, за отдельную плату, что называется.
Владимир:
— Ладно. Что касается свежести — какой приблизительно сейчас в Яндексе объем быстрого индекса? И вообще с какой скоростью вы это всё обновляете, смешиваете?
Пётр:
— Индекс реально реалтаймовый, там порядка двух минут латенции на то, чтобы добавить документ в индекс. От момента, как мы его проиндексировали, и дискавери тоже — скачка быстрая.
Владимир:
— Но именно найти документ. Сначала надо узнать, что документ существует.
Пётр:
— Я понимаю, что вопрос такой — непонятно, когда в интернете появилась первая ссылка на данный документ. Когда мы узнали первую ссылку, то дальше это вопрос минут в быстром слое.
Андрей:
— Речь идет о миллионах документов, которые ежедневно находятся в этом быстром индексе. Про них обычно очень много внешней информации: упоминание в Твиттере, сайтмэпы, упоминание новости на сайте Lenta.ru. И так как мы перекачиваем чуть ли не каждую секунду морду Lenta.ru, мы очень быстро обнаруживаем эти документы и в течение единиц минут в худшем случае доставляем их до поиска. Они могут искаться. По сравнению с большим индексом речь идет про драматически маленькое число документов, это миллионы.
Пётр:
— Да, на 3-4 порядка меньше.
Андрей:
— Да, это миллионы документов, которые умеют обновляться real time.
Владимир:
— Миллионы документов в сутки?
Пётр:
— Побольше чуть-чуть, но примерно так, да.
Владимир:
— Теперь вопрос про смешивание свежих результатов и результатов основного поиска.
Пётр:
— У нас два способа смешивания. Один — документ той же формулой ранжируется, что и батчевый обычный документ. А второй — специальное новостное подмешивание, когда мы определяем интент запроса, понимаем, что он реально свежий и что нужно что-то такое показать. Два способа.
Владимир:
— Как вы боретесь с ситуацией, когда у вас по популярным запросам, где дофига кликов, появляются свежие результаты? Как вы определяете, что свежий результат надо показывать выше того результата, который уже накликан? Спросили у вас: «Google». Вы вроде знаете, какие результаты по такому запросу хорошие. Но тем не менее, в новостях ещё что-то, какие-то статьи…
Пётр:
— Это всякие запросные факторы, всякие тренды и всё такое.
Андрей:
— Для всех поясню, в чем сложность задачи и в чем вопрос. Про документ, который долго существует в интернете, мы много чего знаем. Мы много знаем входящих на него ссылок, знаем, сколько на нем люди проводили времени, а про свежие документы этого всего не знаем. Поэтому сложность задачи ранжирования свежих документов и новостей — угадывать, будут ли люди это читать, уметь предсказывать количество ссылок, которые он наберет за какое-то время, чтобы его показывать нормально. И для подмешивания документов по запросу «Google», когда Google что-то хорошее сделал, там существует некая оптимизационная метрика, которая у нас называется профицит. Мы её умеем оптимизировать.
Пётр:
— Мы знаем поток запросов, содержание свежескачанных страниц. Эти две вещи мы можем анализировать и понимать, что реально свежий запрос требует подмешивания.
Андрей:
— А потом, на основе ручной оценки и пользовательского поведения именно в эту секунду в этот день, мы понимаем, что именно сегодня эта новость по запросу важна и у неё есть такие факторы: документ только появился, на него столько-то ретвитов. И поэтому следующую новость, которая будет с таким же распределением признаков, тоже нужно показывать, когда она наберет соответствующие значения.
Пётр:
—А факторы там могут быть такими: число найденного в обычном слое против числа найденного по этому запросу в свежем. Такие, самые наивные, хотя мы его выпиливаем тщательно.
Андрей:
— Для тех, кого пугает слово «факторы», специально будет третий доклад, где мы расскажем базовые принципы — как вообще устроено машинное обучение, ранжирование, что такое факторы, как с помощью этого сделать поисковик, который выдает нормальные хорошие результаты.
Владимир:
— Спасибо, остальное спрошу потом.
Никита Пустовойтов:
— Получается, у вас существует большое количество урлов, про которые вы в принципе знаете, а качать вы можете на несколько порядков меньше. Поскольку за время скачивания будут появляться новые, больше вы никогда не посетите. Для выбора применяется машинное обучение, какие-то эвристики?
Пётр:
—Только машинное обучение. Идея там простая: мы имеем сигнал на какой-то документ, любой, число показов, и его распространяем по ссылочному графу. Всё это агрегируем на странице «цель ссылки», дальше машинным обучением так же обучаем шанс показаться, исходя из этих данных.
Никита:
— Второй вопрос — инженерный. Вы говорили, что у вас много CPU-затратных задач. Рассматривали ли вы вариант использования процессора Xeon Phi от Intel? Он вроде гораздо быстрее работает с оперативной памятью, чем GPU.
Пётр:
— Мы его рассматривали для задач обучения именно нашего Матрикснета, нашей формулы, и там он феерично плохо себя показал. А так вообще у нас профиль очень плоский, у нас топовая функция где-то 1,5%. Мы всё, что можно, руками соптимизировали, а так у нас портянки С++-кода, который туда не ложится.
— Насколько я знаю, Яндекс был первым поисковиком, который начал работать с русской морфологией. Скажите, на данный момент это всё ещё является каким-либо преимуществом или все поисковики одинаково хорошо работают с русской морфологией?
Пётр:
— Сейчас в области морфологии наука не стоит на месте. Саша Сафронов расскажет о том, чего мы сейчас достигаем, там реально есть новые подходы и новые способы решения проблем. Например, определение запросов, похожих на этот, по пользовательскому поведению. Не расширение отдельных слов, а расширение запросов запросами.
Андрей:
— То есть это не совсем морфология. Морфологию действительно, наверное, все поисковики более-менее освоили, но это базовая вещь. А вот лингвистика, нахождение, чем и какие слова запроса можно расширить, какие ещё вещи стоит поискать в документе, чтобы найти кандидатов, которые будут более релевантные — про это будет третий доклад. Там наше ноу-хау, мы расскажем.
Пётр:
— По крайней мере, намекнем.
Андрей (зритель):
— Спасибо за краткий экскурс в столь сложную технологию, как поиск Яндекса. Использует ли Яндекс deep learning и алгоритмы обучения с подкреплением в построении быстрого индекса или кеша? Вообще если используете где-то, то как?
Пётр:
— Deep learning используем для того, чтобы факторы ранжирования обучать. Безотносительно к быстрому или медленному индексу. Он используется для картинок, веба и всего такого.
Андрей Стыскин:
— Летом запустили версию ранжирования, которая дала 0,5% прироста качества, где мы правильно сварили deep learning на словах. Приезжали наши бывшие коллеги из-за границы и рассказывали, что там такое не работает, а мы научились.
Пётр:
— А может, это потому, что мы для топ-100 документов это делаем. Речь идёт об очень затратной задаче. Наш способ построения пайплайна поиска позволяет для сотни документов это делать.
Андрей Стыскин:
— Невозможно посчитать deep learning для всех кандидатов, которых сотни миллионов на запросы, но для топа документов можно провернуть, и у нас эта схема поиска ровно так работает — позволяет такие очень сложные наукоемкие алгоритмы внедрять.
Игорь:
— Про будущее поисковика в целом. Интернет сейчас растет очень быстро, объем, наверное, растет экспоненциально. Уверены ли вы, что через 10 лет вы будете успевать за ростом интернета, и уверены ли, что будете охватывать его в таком же объеме? Повторите ещё раз, в каком объеме сейчас интернет охвачен по вашей оценке, и что будет через 10 лет?
Пётр:
— К сожалению, можно только процентно по отношению с кем-то степень охвата определять. Потому что он реально бесконечный.
Андрей:
— Это красивый философский вопрос. Пока мы в нашем коллективе за законом Мура успеваем, каждый год кратно увеличиваем наш размер базы. Но это правда сложно, правда интересно, и, конечно же, нам даже не хватает рук, чтобы это делать, но мы хотим и знаем, как это увеличивать в ближайшие несколько лет некоторыми сериями улучшений.
Пётр:
— 10 лет — слишком далеко, но ближайшие годы да, осилим.
Андрей (зритель):
— Сколько весит реплика интернета, как она разносится между ДЦ, и как осуществляется синхронизация реплик?
Пётр:
— Полный объем роботных данных — порядка 50 ПБ, реплика меньше, индекс меньше. Можете умножить на коэффициент, который вам кажется разумным. Вы же инженер, прикиньте.
Андрей:
— А как разносится?
Пётр:
— Разносится банально — через torrent, torrent share. Потом качаем этот файлик.
Андрей:
— То есть в какой-то момент времени они не консистентны?
Пётр:
— Нет, там потом консистентные переключения. Бывает, что переключаем по ДЦ, когда ночью оно вдруг не консистентно.
Андрей:
— То есть можно через F5 — если нажимаем, один документ имеем…
Пётр:
— Мы боремся с этой проблемой, знаем о ней, ее решение стоит в наших планах.
Иван:
— Как вы боретесь с различными бот-системами и за что можно отправиться в бан?
Пётр:
— У нас есть специальные люди, которые знают ответ на этот вопрос, но они не скажут.
Андрей Стыскин:
— На сегодняшнем мероприятии мы хотели поговорить про технические детали.
Пётр:
— Про роботоловилку мы можем ответить. Нас действительно регулярно ддосят, поэтому у нас прямо на балансере, на первом слое, когда запрос попадает, есть детекция, что запрос из какой-то сети пришел негодной. Это быстро обновляется, мы быстро реджектим, оно не валит наш кластер.
Андрей:
— И это тоже устроено методом машинного обучения. Показывается капча, и в зависимости от того, как ты её разгадываешь, мы получаем положительные и отрицательные примеры. На каких-то факторах — типа айпишника подсетки, какого-то поведения, времени между действиями — обучаем и баним или не баним такие запросы. DDoS не пройдет.
Андрей Аксёнов, Sphinx Search:
— У меня технические вопросы. Проходной вопрос — почему память? Неужели даже децл подисковать на SSD не получается, чтобы индекс чуть-чуть не влезал, изредка упирался в SSD?
Пётр
— Там получается так, что футпринт одного запроса порядка 50-100 МБ, он прямо жесткий. С такой скоростью ты не сможешь сервить тысячу запросов в секунду, как мы хотим. Мы работаем над тем, чтобы этот футпринт уменьшить. Проблема, что данные про документ рассыпаны по всему диску. Мы хотим их собрать в одно место, и тогда наша общая мечта осуществится.
Андрей Аксёнов:
— Упирается в bandwidth или latency?
Пётр:
— В оба. Мы и последовательно пейджфолдимся, и объемы большие.
Андрей Аксёнов:
— То есть невероятно, но факт: даже если чуть-чуть…
Пётр:
— Да, даже если чуть-чуть отожрешь — всё.
Андрей Аксёнов:
— Экспоненциальное падение во много раз?
Пётр:
— Да-да.
Андрей Аксёнов:
— Теперь важнейший вопрос для промышленного хозяйства: сколько классов строка и классов векторов в базе?
Пётр:
— А вот всё меньше и меньше.
Андрей Аксёнов:
— Ну конкретнее.
Пётр:
— У нас пришли правильные люди, они насаждают правильные порядки. Сейчас это число уменьшается.
Андрей Аксёнов:
— Векторов-то сколько и строк?
Пётр:
— Сейчас векторов, наверное, даже один-два максимум.
Андрей Аксёнов:
— Один не бывает, два хоть…
Пётр:
— Ну вот видишь.
Андрей Аксёнов:
— А строк?
Пётр:
— Ну должен же быть корпоративный какой-то дух Яндекса.
Андрей Аксёнов:
— Скажи, не томи, ну.
Пётр:
— Строк две минимум. Ну три, может.
Андрей Аксёнов:
— Не пять?
Пётр:
— Не пять.
Андрей Аксёнов:
— Налицо прогресс, спасибо.
Фёдор:
— Про вашу схему с метапоисками. У вас очень высокий каскад. Какие тайминги на каждом уровне, можете озвучить?
Пётр Попов:
— Прямо сейчас вставляем ещё один слой, не хватает. Времена ответов… Средний метапоиск делает три раунда хождений туда-сюда, у него порядка 250 мс, 95-я квантиль. Дальше построение выдачи не очень быстрое, но вся конструкция где-то за 700 мс отрабатывает.
Андрей Стыскин:
— Да, там выше JavaScript, так что это 250 мс, а там 700.
Пётр:
— То, что снизу, оно делает кучу раундов. У нас тоже специалисты заняты прямо сейчас решением этой проблемы.
Фёдор:
— У вас нарисовано три группы вертикалей. Но у вас есть ещё Афиша, Новости и так далее. Где вы их замешиваете в итоге?
Пётр:
— В построении выдачи у нас есть такой блендер, который объединяет все эти вертикали, по пользовательскому поведению решает, кого показать. Это как раз построение выдачи.
Андрей:
— Вертикалей порядка сотни, это слой, который называется верхним метапоиском. В нём сливаются результаты средних метапоисков из вертикали веба, Картинок, Видео и ряда других, а также из маленьких базовых источников типа Афиши, Расписаний, ТВ и Электричек.
Пётр:
— Это к вопросу о том, почему у нас тысячи разных типов программ. Там очень много всяких источников, оно набегает.
Фёдор:
— Раз у вас так много вертикалей, есть ли среди них сторонние, которые не вы считаете?
Пётр:
— Особо нет. Реклама наша тоже вертикальная, отдельно от поиска, но стороннего особо нет.
Артём:
— У вашего основного конкурента выдача всегда была real time, он дельта-индексами докидывал. А у Яндекс был up выдачи. Складывалось впечатление, что темной ночью раз в семь дней человек нажимает рычаг и раскатывает индексы.
Пётр:
— К сожалению, так и происходит.
Артём:
— Правильно понимаю, что быстрый индекс был сделан для того, чтобы актуализировать выдачу real time?
Пётр:
— Да, но решение общее. Многие так реально делают, в том числе и наш основной конкурент.
Артём:
— Стремитесь ли вы к тому, чтобы тоже дельта-индексами подкидывать, просто отказаться от быстрого индекса?
Пётр:
— Естественно, стремимся. Ещё бы знать, как.
Артём:
— Когда это можно ожидать?
Пётр:
— Хороший вопрос. На тех же графиках Ашманова видно, как мы обновляем индекс. Сейчас это видно меньше, и мы делаем так, чтобы это проходило совсем быстро и незаметно. Такова одна из наших задач.
Артём:
— Вы каждый раз обрабатываете запрос пользователя? Приходит запрос, вы отсылаете его на бэкенд, рассчитывается формула и результат?
Пётр:
— Есть кеши, но они работают в 50% случаев. 40-50% запросов пользователей — уникальные и никогда больше не будут заданы. Очень много по-настоящему уникальных запросов пользователей вообще за всю жизнь Яндекса. Кешируем 50-60%. Для кеширования тоже своя система.
habr.com
Как работает поисковик Яндекс — схемы и описания алгоритмов работы
Мы увеличиваем посещаемость и позиции в выдаче. Вы получаете продажи и платите только за реальный результат, только за целевые переходы из поисковых систем
Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».
Подпишись на рассылку и получи книгу в подарок!
Интернет — просто охренеть какая огромная штука. И в нем есть все. Общение с друзьями? Вот, пожалуйста — Facebook. Фотоальбом — в Instagram. Купить дачу? У меня уже есть «Веселый фермер». А энциклопедией давно пользовались? Зачем, ведь есть поисковики, которые знают все. И сегодня мне бы хотелось отдать должное этим чудо-сервисам. А точнее рассказать вам о том, как работает Яндекс поиск.
Помните Гермиону из саги о Гарри Поттере? Как вы думаете: почему она была такой сверхэрудированной всезнайкой? Правильно, потому что постоянно ходила где-то читала про всякие зелья, изучала разные заклинания, допытывалась до учителей по всем непонятным моментам. В общем, делала все, чтобы расширить свою базу знаний. Точно так же работает Яндекс поисковик. Еще до того, как вы задали ему вопрос, он уже кое-что узнал про вашу тему и сохранил себе в копилочку.
Как формируется поисковая база Яндекса
Пауки всемирной паутины
Поисковик Яндекс знает несколько триллионов урлов. И каждый день он изучает по паре миллиардов из них. Делают это специальные роботы-пауки, краулеры. Они заходят на страницу, анализируют содержимое, делают копию и отправляют на сервер. А затем уходят по ссылкам на другие страницы. Так происходит знакомство поисковика с сайтом. Далее следует этап индексикации.
Если произвести нехитрые математические расчеты, то можно выявить, что пауки Яндекса обойдут все известные страницы приблизительно за 2 года. Но это будет неверно, так как количество урлов постоянно увеличивается
=> работа по созданию поисковой базы бесконечна.
Индексикация
Определение индекса сайта — это процесс добавления всей важной информации о странице в базу поисковика. То есть определяется язык, формируются данные об отдельных словах и вытаскиваются все ссылки исходящие на другие страницы. Кроме того у Yandex есть специальный инструмент, который называется логи Яндекса. Он изучает, как пользователь ведет себя в выдаче: на что кликает, а на что не кликает. Опираясь на все полученные параметры и задается поисковый индекс сайта.
Логи Яндекса широко применяются не только при индексикации, но и при ранжировании.
Составление поисковой базы
Поисковые индексы, полученные в ходе предыдущего этапа, отправляются в поисковую базу. У Яндекс поиска она функционирует на программной платформе мапредьюс YT. Здесь данные превращаются файлы и «остаются жить».
Суммарный объем данных YT приблизительно 50 петабайт = 51 200ТБ.
У поисковой базы данных есть еженедельное обновление — апдейт. Это тот момент, когда поисковый робот Яндекса, накачав определенное количество файлов и рассчитав для них все необходимые характеристики, принимает решение, что можно добавить эту информацию в поиск.
Согласно статистическим данным Игоря Ашманова — специалиста по поисковым системам в интернете, полнота поисковой базы у Яндекса (красные на графике) в несколько раз выше, чем у их ближайшего конкурента Google (черные).
Пока индекс — времязатратный и протекает комплексно сразу для большого количества данных. Поэтому у Яндекса есть специальный быстрый контур, который может добавлять и доносить до пользователя отдельные, срочные файлы. Ну, например, новости в реальном времени.
Как работает сам Яндекс поиск
Любой запрос в поисковой системе Яндекс проходит по следующей схеме.
Балансеры — это машины, которые агрегируют выдачу.
Построение выдачи формируется из результатов трех средних метапоисков. Поясню, что это значит. В выдаче вы видите результаты запроса по страницам, картинкам и видео. Происходит это потому, что ваш запрос проходит по трем разным индексам. И по ним он спускается в самую-самую глубь поисковой базы, разделенную на несколько тысяч кусков. Этот процесс обозначается, как поисковая кластеризация.
Работа поискового кластера состоит из функционирования более миллиона экземпляров различных программ. Они выполняют всяческого рода задачи, у них разные системные требования и всем им нужно где-то «жить». Поэтому поисковая кластеризация занимает еще и огроменное количество компьютерного железного хостинга.
Для хранения и передачи всех программ и данных к ним Яндекс использует внутренний торрент-трекер. Число раздач на нем больше, чем на крупнейшем в мире пиратском трекере The Pirate Bay.
Вернемся к результатам выдачи.
В поисковую выдачу попадают наиболее релевантные, соответствующие поисковому запросу документы. Дальше происходит ранжирование — упорядочивание результатов поиска. Проходит оно с помощью специальной формулы. Чтобы порядок результатов каждый раз был качественным, актуальным и максимально релевантным разработчики Яндекса придумали одну очень крутую штуку.
Матрикснет — метод машинного обучения, с помощью которого строится формула ранжирования Яндекс. Он постоянно модернизирует эту схему: выстраивает комбинации, добавляет и убирает факторы, выставляет коэффициенты. Другая важная характеристика этого метода — возможность индивидуальной настройки формулы ранжирования для узкопрофильных категорий запросов. То есть для отдельных запросов, например, про кино или компьютерные игры, можно улучшить качество поиска. При этом ранжирование по остальным классам запросов не ухудшится.
Первая формула ранжирования Яндекса составляла примерно 10 байт. На сегодняшний момент — около 100 мегабайт.
Задача поисковика не просто находить иголки в сеновалах, но и определять самые острые из них. И самое удивительное то, как работает Яндекс поиск. Результат выдается за доли секунд. Десять первых наиболее релевантных запросов — как правило, это все, что нужно пользователю. Если в этих запросах мы не находим то, что искали, то мы пробуем или другой запрос, или меняем поисковик. Но рано или поздно: «Найдется все!»
Скриншоты взяты из лекции Петра Попова.
icon by Arthur Shlain
semantica.in
Как это работает? Персональный поиск — Блог Яндекса
Подсказки
Выбирая для человека подсказки, Яндекс пытается предугадать его следующие запросы. При этом поисковая система опирается на вопросы людей с похожим поисковым поведением. Для этого было выделено 400 000 групп пользователей, интересы которых более-менее сходны. Разумеется, человек не зачисляется ни в одну из этих групп навсегда. По мере изменения интересов он переходит из одной группы в другую.
Практика показывает, что примерно четверть своих запросов пользователи задают повторно и часто кликают по одним и тем же результатам. Таким образом они переходят к любимым сайтам и документам. Чтобы облегчить им эту задачу, Яндекс добавляет в подсказки недавние запросы человека и его любимые сайты. Разумеется, при вводе запроса на соответствующие буквы. Например, если вчера пользователь спрашивал про [обои для гостиной], сегодня Яндекс сам предложит ему этот запрос в подсказках. А завсегдатаю ВКонтакте покажет ссылку на его любимую сеть — стоит только начать вводить ее название в поисковой строке.
Отбирая персональные подсказки, Яндекс учитывает также, какие запросы характерны для одной поисковой сессии. Например, если человек только что спрашивал [назад в будущее], и следующий его запрос начинается на «к», [кристофер ллойд] будет более полезен в подсказках, чем другие запросы на эту букву.
Персональные ответы
Мало помочь человеку задать вопрос, нужно еще подобрать ему наилучший ответ. Для этого используется специальная формула ранжирования. Она подстраивается под каждого пользователя с учетом его интересов и языковых предпочтений. С помощью персональной формулы Яндекс определяет, насколько каждый из найденных по запросу документов подходит конкретному человеку. Все документы получают свою оценку и располагаются в результатах поиска в соответствующем порядке. Получается, что по одному и тому же запросу два разных человека видят разные ответы. Например, вот как различаются подсказки и результаты поиска для людей с разной поисковой историей:
Формула ранжирования учитывает как постоянные (долгосрочные и среднесрочные), так и сиюминутные интересы человека. Все они в разной мере влияют на качество ответа на вопрос. Так, постоянные интересы отражают языковые предпочтения пользователя, его привычки и близкие ему темы. А сиюминутные — показывают, что важно человеку прямо сейчас. Например, пользователь, который обычно спрашивает про кино и музыку, может неожиданно заинтересоваться компьютерными играми, а потом надолго о них забыть. Таких интересов, которые быстро возникают и так же быстро сходят на нет, больше половины.Чтобы быть в курсе постоянных интересов пользователя, Яндекс анализирует его поисковую историю за последние два месяца и за неделю. А чтобы следить за сиюминутными интересами – обрабатывает данные поисковых сессий в режиме реального времени. Это позволяет понять, что важно человеку прямо сейчас, и подстроиться под его интересы. Скажем , если в поисковой сессии любителя литературы вместе с названием произведения встретилось слово [афиша], возможно, что в данный момент человека интересует экранизация. Вот как различаются результаты поиска с учетом и без учета сиюминутных интересов пользователя:
Чтобы мгновенно реагировать на изменения в поисковом поведении людей, Яндекс создал систему обработки данных в режиме реального времени. Она обрабатывает более 10 терабайт данных в сутки, постоянно корректируя свои знания о потребностях пользователей. Благодаря этой системе запросы и клики, которые человек сделал только что, начинают влиять на результаты поиска уже через несколько секунд.По умолчанию персональный поиск работает для всех пользователей поиска. И чем больше запросов задает человек, тем лучше поиск его понимает. Впрочем, каждый пользователь может сам решать, нужны ему ответы с учетом интересов или нет. Персональный поиск можно в любой момент включить или отключить в настройках сервиса.
yandex.ru
Алгоритмы и технологии Яндекса. Как работает поиск?
В прошлой статье мы рассмотрели наиболее интересные технологии Яндекса, применяемые для обеспечения качественного поиска в интернете. Теперь разберем более подробно, как устроена поисковая машина Яндекса. Что же происходит после того, как пользователь вводит запрос в строку поиска?
MatrixNet
Технология поиска Яндекс устроена сложно. Поисковая выдача формируется на основе формулы ранжирования, построенной на нескольких сотнях факторов, каждый из которых может включаться с индивидуальным коэффициентом, а также в различных комбинациях с прочими факторами.
Формула ранжирования — это функция, построенная на множестве факторов, при помощи которых определяется релевантность сайта поисковому запросу и его очередность в выдаче
Для обеспечения качественного поиска факторы и коэффициенты в формуле ранжирования должны регулярно обновляться. Построением такой формулы в Яндексе занимается MatrixNet (Матрикснет) — метод машинного обучения, введенный Яндексом в 2009 году с целью сделать поиск более точным.
«Матрикснет» — метод машинного обучения, с помощью которого подбирается формула ранжирования Яндекса. Входными данными являются факторы и обучающие данные, подготовленные асессорами (экспертными сотрудниками Яндекса).
Основная его особенность заключается в том, что он устойчив к переобучению и позволяет построить сложную формулу ранжирования с десятками тысяч коэффициентов, которая учитывает множество различных факторов и их комбинаций без увеличения количества асессорских оценок и опасности найти несуществующие закономерности.
Архитектура поиска
Ежедневно пользователи посылают Яндексу десятки миллионов запросов. Для формирования ответа под какой-нибудь один запрос поисковой машине необходимо проверить миллионы документов, определить их релевантность и упорядочить при помощи формулы ранжирования так, чтобы наиболее подходящие страницы сайтов оказались вверху выдачи. Для ускорения этого процесса Яндекс использует заранее подготовленные данные — индекс.
Индекс — база поисковой системы, содержащая сведения о запросах и их позициях на страницах сайтов в сети. Индекс формируется поисковым роботом, который обходит сайты и собирает информацию с заданной периодичностью.
Размер индекса в поиске огромен, чтобы быстро обработать такой объем данных используются тысячи серверов, объединенные в кластеры.
После того, как пользователь вводит запрос в строку поиска, он анализируется компьютерной системой «Метапоиск» на предмет региональной привязки, класса запроса и т.д. Там же запрос проходит лингвистическую обработку. Далее «Метапоиск» проверяет кэш на наличие поискового ответа по данному запросу. По часто задаваемым запросам результаты поиска хранятся в памяти поисковика в течение какого-то времени, а не формируются каждый раз заново.
«Метапоиск» — это программа, которая принимает и разбирает поисковые запросы, передает их соответствующим «Базовым поискам», обеспечивает агрегацию и ранжирование найденных документов, а также производит кеширование части ответов, которые впоследствии возвращаются пользователям без обращения к «Базовому поиску».
Если же ответ не найден, «Метапоиск» передает запрос другой компьютерной системе – «Базовому поиску». Там же хранится поисковая база Яндекса (индекс). Так как это огромный объем данных, индекс разбивается на части, которые хранятся на разных серверах. Такой подход позволяет производить поиск одновременно по нескольким частям базы данных, что заметно ускоряет процесс. Каждый сервер имеет несколько копий, это дает возможность распределять нагрузку и не терять данные. При передаче запроса «Метапоиск» выбирает наименее загруженные сервера «Базового поиска».
«Базовый поиск» обеспечивает поиск по всей части индекса (базе поисковой системы), содержащей сведения о запросах и их позициях на страницах сайтов в сети.
Каждый сервер базового поиска отдает список документов, содержащих поисковый запрос, обратно в «Метапоиск», где они ранжируются по сформированной «Матрикснетом» формуле. Результаты такой работы мы видим на странице выдачи.
Использование индекса в качестве источника данных, многостадийный подход к формированию ответа и дублирование данных позволяют Яндексу обеспечивать поиск за доли секунды.
Оценка качества поиска
Помимо скорости поиска не менее важно и его качество. Для этого у Яндекса существует система оценки качества поиска, которая также помогает улучшить это качество.
Релевантность – свойство документа, определяющее степень его соответствия поисковому запросу. Вычисляется на основе формулы ранжирования.
Релевантность документа поисковому запросу вычисляется на основе формулы ранжирования – функции от множества факторов. Сейчас в Яндексе более 800 различных факторов, таких как возраст сайта, региональная привязка, взаимодействие пользователей с сайтом (поведенческий фактор), уникальность контента и т.д. В случае с персонализированным поиском релевантность документа зависит непосредственно от предпочтений пользователя, отправившего запрос.
Формула ранжирования постоянно обновляется, так как меняются потребности пользователей и индекс поисковика. Для ее обновления применяется методы машинного обучения. На основе экспертных данных выявляются зависимости между характеристиками документов и порядком их включения в выдачу, которые вносятся в формулу для ее корректировки.
Оценка качества поиска — удовлетворенность пользователей результатами поиска и порядком их следования.
Экспертными данными для машинного обучения являются оценки асессоров, которые также применяются для оценки качества поиска.
Асессоры — специалисты, оценивающие по ряду критериев релевантность представленного в выдаче документа поисковому запросу.
Асессоры оценивают поисковые результаты в выдаче по ряду критериев, которые позволяют определить, присутствует ли на сайте полный ответ на запрос, является ли сайт брендовым, не переспамлен ли текстовый контент и т.д. В основном асессоры работают с наиболее популярными поисковыми запросами (порядка 150 тыс.), при этом оцениваются первые 30 позиций выдачи. Это наиболее авторитетная оценка, так как ее проводит человек, а не машина, т.е. сайт получает оценку с точки зрения пользователя.
Актуализация и улучшение правил ранжирования в комплексе с оценкой качества поиска помогают Яндексу формировать выдачу, соответствующую ожиданиям пользователей.
www.iseo.ru
Как работают поисковые системы Яндекс и Google?
Продвижение сайта своими руками является одновременно простой и сложной задачей. Для человека опытного в этой теме раскрутка представляет собой набор простых и четких шагов, сводящихся, в большей степени, к механических действиям. Но для новичка, который только вчера узнал слово SEO и еще не разобрался в его значении, «победить» поисковые системы и конкурентов практически нереально.
Прежде чем приступить к продвижению, необходимо понять, как работают поисковые системы Яндекс и Google. Можете считать эту статью вводной для моего курса по продвижению сайтов “Бесплатный трафик с Поисковиков”, поэтому рекомендую дочитать ее до конца, прежде чем начнете его изучать.
Задача поисковых систем
Интернет непрерывно растет и развивается, вместе с ним эволюционируют и поисковики интернета, но их главная задача остается неизменной – они должны помочь пользователю найти самый лучший ответ на запрос, который он ввел в поле для поиска. Чем более качественные результаты в выдаче показывает поисковик, тем больше ему доверяют люди. Чем больше людей ему доверяют, тем больше денег он может заработать на контекстной рекламе, но это я уже пошел в сторону…
Поисковые системы постоянно анализируют терабайты информации, размещенной на миллионах web страниц, стараясь при этом определить какие сайты заслуживают попадания в ТОП выдачи, а какие являются лучшими кандидатами для попадания в бан.
Как действует поисковая система?
Поисковик – это набор сложных программ и баз данных, которые действуют по определенному алгоритму. Упрощенно, этот алгоритм можно разбить на 3 этапа.
Этап 1. Поиск новых страниц
Вопреки заблуждению многих чайников, поисковые системы выдают информацию не о страницах, находящихся в интернете, а о страницах, находящихся в базе данных поисковой машины. То есть, если сайт неизвестен Яндексу или Goоgle, то и в выдаче он не появится.
Задача поисковика на этом этапе заключается в поиске всех возможных адресов страниц в интернете. Выполняет эту работу так называемый робот «паук». Интернет это ссылки, ссылки и еще раз ссылки и этот «паук» просто переходит по всевозможным ссылкам, записывая в свою базу адреса всех найденных страниц.
Попал на главную страницу сайта, на ней нашел ссылки на страницы рубрик, на страницах рубрик нашел ссылки на страницы со статьями, карточками товаров, ссылки на файлы или другой информацией. На каких-то из посещенных страниц одного сайта, он нашел ссылки на другие сайты – поисковая система переходит по ним и сканирует все, что нашла там.
Прекрасно помогают роботам для ориентирования файлы Robots.txt и карты сайта Sitemap.xml, их надо обязательно сделать, особенно, если сайт имеет много страниц. Тут смотрите, как правильно сделать Robots для WordPress, а про настройку Sitemap расскажу чуть позже.
biznessystem.ru
Как это работает? Поисковые подсказки — Блог Яндекса
Когда вы начинаете вводить запрос в поисковой строке, Яндекс показывает варианты наиболее популярных запросов, начинающихся на те же самые буквы. Это поисковые подсказки — они помогают вам сэкономить время и не печатать запрос целиком. Яндекс понимает, какие подсказки показать, даже если вы забыли сменить раскладку клавиатуры или опечатались.
Подсказки появились в поиске Яндекса относительно недавно — в 2008 году. Сначала идея была в том, чтобы просто ускорить ввод поискового запроса. Чтобы вам не приходилось писать, скажем [метилпропенилендигидроксициннаменилакрилическая кислота что это] целиком. Со временем, однако, подсказки стали уметь гораздо больше. За этими возможностями стоит не одна сложная технология и постоянная работа. О них мы и хотим рассказать в этой записи.
Подготовка подсказок
Список поисковых подсказок формируется после фильтрации всего потока запросов к Яндексу. Также туда добавляются названия энциклопедических статей, музыкальных произведений и другого подходящего контента. Список проходит несколько фильтров, каждый из которых отсеивает некоторые типы запросов. Например, совсем редкие запросы или содержащие ненормативную лексику. Вместе с фильтрацией запросов в них исправляются опечатки. В итоге остаётся более сотни миллионов запросов — которые и становятся подсказками.
Как и ответы поиска на yandex.ru, поисковые подсказки зависят от того, где находится пользователь. Например, начиная запрос со слов [кинотеатр] или [ресторан], петербуржец и москвич наверняка имеют в виду заведения в своём городе. И подсказки им нужны для Санкт-Петербурга и Москвы соответственно. Поэтому для каждого региона составляется свой список поисковых подсказок, основанный на местных запросах.
Чтобы не тратить место на почти одинаковые запросы, мы их объединяем. Например, некоторые ищут [подарки на 8 марта], а некоторые — [подарки к 8 марта]. Такие запросы объединяют в одну подсказку, и, когда вы набираете «подарки», Яндекс показывает только один вариант — наиболее популярный. Конечно, если человек продолжит писать «подарки к», то набор подсказок изменится. К группировке запросов подходят очень аккуратно. Запросы, которые кажутся похожими машине, не всегда похожи для человека. Чтобы два запроса объединились в одну подсказку, они должны не только мало различаться по написанию, но и вести на одинаковые результаты поиска.
Актуальность и персонализация подсказок
Поскольку новые популярные запросы появляются постоянно, список поисковых подсказок регулярно обновляется — не реже, чем раз в день. А запросы, потерявшие актуальность, удаляются. Кроме того, у Яндекса есть специальный «быстрый» список подсказок — для запросов о событиях, которые произошли только что. Запросы для него отбираются по сложной формуле, которая учитывает, в том числе, насколько резко вырос поисковый интерес к теме, как много появилось новостных сообщений и постов в блогах. Быстрый список обновляется каждые полчаса.
Кроме того, Яндекс умеет определять, что будет больше интересовать людей в ближайшем будущем. Например, когда люди начинают писать в поиске «по», в обычной жизни им чаще всего нужна [погода], а перед 8 марта — [подарки] и [поздравления]. Поэтому Яндекс ежедневно обрабатывает все подсказки и для каждой строит прогноз — насколько она будет востребована на следующий день. Прогнозируемая востребованность учитывается при ранжировании списка подсказок.
В какой-то момент наши подсказки стали персональными. То есть научились учитывать не только ваш регион, но и историю запросов и меняться в соответствии с ней. Например, так выглядят подсказки и страница поисковой выдачи для двух людей с разной историей:
Эволюция подсказок
Если подсказки могут сократить ваш путь от ввода запроса до перехода к странице результатов поиска, то почему бы не пойти дальше? В некоторых случаях уже на этапе набора запроса можно с большой вероятностью сказать, что хорошим ответом будет определённый сайт. Тогда среди поисковых подсказок появится ещё и навигационная — адрес такого сайта. Например, уже по первым буквам запроса [википедия] первой подсказкой будет ru.wikipedia.org. При выборе навигационной подсказки пользователь сразу попадает на соответствующий сайт.
Этот пример показывает, что подсказки могут не только упрощать ввод запроса и адаптироваться под вас, но и решать ваши задачи. В том числе и без помощи поиска. Например, ответы на некоторые запросы можно получить прямо в подсказках. В основном это однозначные запросы, предполагающие один верный ответ — например, [столица Австралии] или [длина Дуная]. Наши подсказки знают десятки тысяч подобных фактов, и этот список регулярно пополняется. Помимо фактов, прямо в подсказках можно узнать текущий балл пробок на основных дорогах крупных городов, погоду в разных частях света и даже на других планетах, результаты недавних футбольных матчей или извлечь кубический корень из 1331.
Каждый день всем своим пользователям Яндекс показывает поисковые подсказки в сумме более миллиарда раз. А за время ввода одного запроса вы можете увидеть в среднем десять наборов подсказок.
yandex.ru