Factores de clasificación de búsqueda de Yandex filtrados: adelantos
Algunos pueden estar buscando pistas de SEO procesables, pero probablemente ese no sea el valor real.
El acuerdo general es que será útil para obtener una comprensión general de cómo funcionan los motores de búsqueda.
Si quieres trucos o atajos, esos no están aquí. Pero si quieres saber más sobre cómo funciona un buscador. hay oro
—Ryan Jones (@RyanJones) 29 de enero de 2023
hay mucho que aprender
ryan jones (@RyanJones) considera que esta filtración es un gran problema.
Él ya está cargó algunos de los modelos de aprendizaje automático de Yandex en su propia máquina para realizar pruebas.
Ryan está convencido de que hay mucho que aprender, pero se necesitará algo más que revisar una lista de factores de clasificación.
Ryan explica:
«Aunque Yandex no es Google, podemos aprender mucho en términos de similitud.
Yandex utiliza muchas tecnologías inventadas por Google. Se refieren a PageRank por su nombre, usan Map Reduce y BERT y muchas otras cosas también.
Obviamente, los factores variarán y las ponderaciones que se les apliquen también variarán, pero los métodos computacionales para analizar la relevancia del texto, vincular el texto y realizar cálculos serán muy similares de un motor de búsqueda a otro.
Creo que podemos obtener mucha información de los factores de clasificación, pero mirar solo la lista filtrada no es suficiente.
Cuando observa los pesos predeterminados aplicados (antes de ML), hay pesos negativos que los SEO asumirían como positivos o viceversa.
También hay MUCHOS más factores de clasificación calculados en el código que los que se enumeran en las listas de factores de clasificación que flotan.
Esta lista parece ser solo factores estáticos y no tiene en cuenta cómo calculan la relevancia de la consulta o muchos factores dinámicos relacionados con el conjunto de resultados de esta consulta.
Más de 200 factores de clasificación
A menudo se repite, según la filtración, que Yandex utiliza 1.923 factores de clasificación (algunos dicen que menos).
Christoph Cemper (perfil de LinkedIn), fundador de Link Research Tools, dice que sus amigos le han dicho que hay muchos más factores de clasificación.
Cristóbal compartió:
“Los amigos han visto:
- 275 factores de personalización
- 220 factores de “frescura web”
- 3186 factores de búsqueda de imágenes
- 2,314 factores de búsqueda de videos
Hay mucho más para mapear.
Lo más sorprendente para muchos es probablemente que Yandex tiene cientos de factores para los enlaces.
La cuestión es que es mucho más que los más de 200 factores de clasificación que Google solía reclamar.
E incluso John Mueller de Google dijo que Google se había desviado de más de 200 factores de clasificación.
Entonces, tal vez esto ayude a la industria de búsqueda a dejar de pensar en el algoritmo de Google en esos términos.
¿Alguien sabe el algoritmo completo de Google?
Lo sorprendente de la fuga de datos es que los factores de clasificación se recopilaron y organizaron de una manera tan simple.
La filtración desafía la idea de que el algoritmo de Google está muy protegido y que nadie, ni siquiera en Google, conoce el algoritmo completo.
¿Es posible que haya una hoja de cálculo en Google con más de mil factores de clasificación?
Christoph Cemper desafía la idea de que nadie conoce el algoritmo de Google.
Christoph comentó en Search Engine Journal:
«Alguien en LinkedIn dijo que no podía imaginarse a Google ‘documentando’ factores de clasificación como este.
Pero así es como debe construirse un sistema complejo como este. Esta filtración proviene de un informante muy autorizado.
Google tiene un código que también podría filtrarse.
La afirmación tan repetida de que incluso los empleados de Google no conocen los factores de clasificación siempre ha parecido absurda para un aficionado a la tecnología como yo.
El número de personas que tienen todos los detalles será muy pequeño.
Pero tiene que estar ahí en el código, porque el código es lo que hace que el motor de búsqueda funcione.
¿Qué partes de Yandex son similares a Google?
Los archivos de Yandex filtrados brindan información sobre cómo funcionan los motores de búsqueda.
Los datos no muestran cómo opera Google. Pero brinda la oportunidad de ver parte de cómo un motor de búsqueda (Yandex) clasifica los resultados de búsqueda.
El contenido de los datos no debe confundirse con lo que Google podría usar.
Sin embargo, hay algunas similitudes interesantes entre los dos motores de búsqueda.
MatrixNet no es RankBrain
Una de las piezas de información interesantes que algunos están desenterrando está relacionada con la red neuronal de Yandex llamada MatrixNet.
MatrixNet es una tecnología más antigua introducida en 2009 (archive.org enlace al anuncio).
Al contrario de lo que algunos afirman, MatrixNet no es la versión de Yandex de RankBrain de Google.
Google RankBrain es un algoritmo limitado enfocado en comprender el 15% de las consultas de búsqueda que Google nunca antes había visto.
Un artículo de Bloomberg reveló RankBrain en 2015. El artículo afirma que RankBrain se agregó al algoritmo de Google ese año, seis años después de la introducción de Yandex MatrixNet (imagen del artículo en Archive.org).
El artículo de Bloomberg describe el propósito limitado de RankBrain:
«Si RankBrain ve una palabra o frase con la que no está familiarizado, la máquina puede adivinar qué palabras o frases pueden tener un significado similar y filtrar el resultado en consecuencia, lo que hace que sea más eficiente en el manejo de solicitudes de investigación no vistas.
MatrixNet, por otro lado, es un algoritmo de aprendizaje automático que hace mucho.
Una de las cosas que hace es clasificar una consulta de búsqueda y luego aplicar los algoritmos de clasificación apropiados a esa consulta.
Esto es parte de lo que dice el anuncio en inglés de 2016 del algoritmo de 2009:
“MatrixNet hace posible generar una fórmula de clasificación muy larga y compleja, que tiene en cuenta una multitud de factores diferentes y sus combinaciones.
Otra característica importante de MatrixNet es que permite la personalización de una fórmula de clasificación para una clase específica de consultas de búsqueda.
Por cierto, cambiar el algoritmo de clasificación para, por ejemplo, búsquedas de música, no comprometerá la calidad de la clasificación para otros tipos de consultas.
Un algoritmo de clasificación es como una maquinaria compleja con docenas de botones, interruptores, palancas y medidores. En general, cualquier giro de un solo interruptor en un mecanismo provocará un cambio general en toda la máquina.
MatrixNet, sin embargo, permite ajustar parámetros específicos para clases específicas de consultas sin causar una revisión importante de todo el sistema.
Además, MatrixNet puede elegir automáticamente la sensibilidad para rangos específicos de factores de clasificación.
MatrixNet hace mucho más que RankBrain, claramente no son lo mismo.
Pero lo que es genial de MatrixNet es cómo los factores de clasificación son dinámicos en el sentido de que clasifica las consultas de búsqueda y les aplica diferentes factores.
Se hace referencia a MatrixNet en algunos de los documentos de factores de clasificación, por lo que es importante colocar a MatrixNet en el contexto correcto para que los factores de clasificación se vean bajo la luz correcta y tengan más sentido.
Puede ser útil saber más sobre el algoritmo de Yandex para dar sentido a la fuga de Yandex.
Leer: Algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial de Yandex
Algunos factores de Yandex corresponden a prácticas de SEO
Dominique Woodman (@dom_woodman) tiene algunas observaciones interesantes sobre la fuga.
Algunos de los factores de clasificación revelados coinciden con ciertas prácticas de SEO, como la variación del texto de anclaje:
¡Varíe el texto de anclaje de su bebé!
4/x pic.twitter.com/qSGH4xF5UQ
—Dominic Woodman (@dom_woodman) 27 de enero de 2023
Alex Burak (@alex_buraks) publicó un mega hilo de Twitter sobre el tema que se hace eco de las prácticas de SEO.
Uno de esos factores destacados por Alex consiste en optimizar los enlaces internos para minimizar la profundidad de rastreo de las páginas importantes.
John Mueller de Google ha alentado durante mucho tiempo a los editores a asegurarse de que las páginas importantes se muestren de manera destacada.
Mueller desaconseja enterrar páginas importantes en lo más profundo de la arquitectura del sitio.
John Mueller compartió en 2020:
«Entonces, lo que sucederá es que veremos que la página de inicio es realmente importante, las cosas que se vinculan desde la página de inicio también suelen ser bastante importantes.
Y luego… a medida que se aleje de la página de inicio, pensaremos que probablemente sea menos crítico.
Es importante mantener las páginas importantes cerca de las páginas principales a través de las cuales ingresan los visitantes del sitio.
Por lo tanto, si los enlaces apuntan a la página de inicio, las páginas enlazadas desde la página de inicio se consideran más importantes.
John Mueller no dijo que la profundidad de rastreo fuera un factor de clasificación. Simplemente dijo que le dice a Google qué páginas son importantes.
La regla de Yandex citada por Alex utiliza la profundidad de rastreo de la página de inicio como regla de clasificación.
#1 La profundidad de rastreo es un factor de clasificación.
Mantenga sus páginas importantes más cerca de la página principal:
– páginas principales: 1 clic desde la página principal
– páginas importantes: <3 clics pic.twitter.com/BB1YPT9Egk— Alex Buraks (@alex_buraks) 28 de enero de 2023
Tiene sentido considerar la página de inicio como el punto de partida de importancia y luego calcular menos importancia a medida que se profundiza en el sitio.
También hay trabajos de investigación de Google que tienen ideas similares (Razonable Surfer Model, Random Surfer Model), que calcula la probabilidad de que un navegante aleatorio pueda terminar en una página web determinada simplemente siguiendo los enlaces.
Alex encontró un factor que prioriza las páginas principales importantes:
#3 Los vínculos de retroceso de las páginas principales son más importantes que los vínculos de retroceso de las páginas internas.
Tener sentido. pic.twitter.com/Mts9jHsRjE
— Alex Buraks (@alex_buraks) 28 de enero de 2023
La regla general para el SEO ha sido durante mucho tiempo mantener el contenido importante a unos pocos clics de distancia de la página de inicio (o páginas internas que atraen enlaces entrantes).
Yandex Update Vega… ¿relacionado con la experiencia y la autoridad?
Yandex actualizó su motor de búsqueda en 2019 con una actualización llamada Vega.
La actualización de Yandex Vega presentó redes neuronales entrenadas con expertos en la materia.
Esta actualización de 2019 tenía como objetivo introducir resultados de búsqueda con páginas expertas y autorizadas.
Pero los especialistas en marketing de búsqueda que revisan los documentos aún no han encontrado nada que se correlacione con cosas como las biografías de los autores, que algunos dicen que están vinculadas a la experiencia y la autoridad que busca Google.
aprender, aprender, aprender
Estamos en los primeros días de la filtración y sospecho que conducirá a una mejor comprensión de cómo funcionan los motores de búsqueda en general.
Imagen destacada: Shutterstock/san4ezz
var s_trigger_pixel_load = false; function s_trigger_pixel(){ if( !s_trigger_pixel_load ){ striggerEvent( 'load2' ); console.log('s_trigger_pix'); } s_trigger_pixel_load = true; } window.addEventListener( 'cmpready', s_trigger_pixel, false);
window.addEventListener( 'load2', function() {
if( sopp != 'yes' && !ss_u ){
!function(f,b,e,v,n,t,s) {if(f.fbq)return;n=f.fbq=function(){n.callMethod? n.callMethod.apply(n,arguments):n.queue.push(arguments)}; if(!f._fbq)f._fbq=n;n.push=n;n.loaded=!0;n.version='2.0'; n.queue=[];t=b.createElement(e);t.async=!0; t.src=v;s=b.getElementsByTagName(e)[0]; s.parentNode.insertBefore(t,s)}(window,document,'script', 'https://connect.facebook.net/en_US/fbevents.js');
if( typeof sopp !== "undefined" && sopp === 'yes' ){ fbq('dataProcessingOptions', ['LDU'], 1, 1000); }else{ fbq('dataProcessingOptions', []); }
fbq('init', '1321385257908563');
fbq('track', 'PageView');
fbq('trackSingle', '1321385257908563', 'ViewContent', { content_name: 'yandex-search-ranking-factors', content_category: 'news seo' }); } });
La entrada Factores de clasificación de búsqueda de Yandex filtrados: adelantos se publicó primero en Seo Con SEM.
source https://seoconsem.es/2023/01/31/factores-de-clasificacion-de-busqueda-de-yandex-filtrados-adelantos/
Comentarios
Publicar un comentario