Алгоритмы ранжирования – это методы, которые поисковые системы используют для определения порядка отображения результатов поиска. Они оценивают и ранжируют веб-страницы по их релевантности и значимости для конкретного запроса пользователя. Вот некоторые из наиболее известных алгоритмов ранжирования:
PageRank. Это один из самых известных алгоритмов ранжирования, разработанный основателями Google Ларри Пейджем и Сергеем Брином. PageRank оценивает значимость веб-страницы на основе количества ссылок, указывающих на нее, и значимости этих ссылок. Важность страницы определяется по ее “рейтингу страницы” (PageRank), который влияет на ее положение в результатах поиска. Яндекс использует BrowseRank, основанный на оценке пользовательских сигналов.
TF-IDF. Это алгоритм, который использует частоту терминов (Term Frequency) и обратную частотность терминов (Inverse Document Frequency) для определения релевантности документа для конкретного запроса. TF-IDF оценивает, насколько часто определенное слово или фраза появляется в документе и при этом учитывает, насколько уникально это слово или фраза в контексте всего корпуса документов.
RankBrain. Это алгоритм ранжирования, используемый Google, который основан на машинном обучении и искусственном интеллекте. RankBrain анализирует запросы пользователей и сопоставляет их с предыдущими запросами и соответствующими результатами поиска. Алгоритм прогнозирует наиболее подходящие результаты на основе сходства с предыдущими запросами и оценок пользователей.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Это алгоритм, разработанный Google, который использует нейронные сети и модели трансформации для понимания естественного языка. BERT позволяет понимать контекст и семантику запросов и текстовых документов для более точного ранжирования результатов поиска.
DNN (Deep Neural Networks). Это алгоритмы, основанные на глубоких нейронных сетях, которые используются для анализа и понимания текстовых данных. DNN анализирует структуру, синтаксис и семантику текста для определения его релевантности и качества. Такие алгоритмы часто используются для оптимизации результатов поиска, контентных рекомендаций и персонализированных рекомендаций.
Важно отметить, что алгоритмы ранжирования используются в комбинации и модифицируются со временем. Поисковые системы, такие как Google или Яндекс, постоянно обновляют свои алгоритмы для повышения качества результатов поиска, учитывая факторы, такие как релевантность, аутентичность контента, использование ключевых слов, время загрузки страницы, пользовательский опыт и другие факторы, чтобы обеспечить наилучшее качество поискового опыта для пользователей.
