Яндекс Палех, анализ алгоритма, работа в новых условиях

Что нового нам несёт алгоритм "Палех", который работает по принципу нейронных сетей?

По заверениям Яндекса алгоритм должен "понимать", что имеет ввиду человек, когда вводит неочевидный с точки зрения машины запрос, но очевидный с точки зрения человека. И приводят в пример фильм "Марсианин" и поисковый запрос "фильм про выращивание картошки на марсе".

Идея алгоритма хорошая, в перспективе, если она будет работать, для продвижения сайта не надо будет писать простыни текса, включая все возможные варианты поисковых запросов. Интернет обелится, будут только качественные сайты с полезным контентом и всё будет хорошо. Но что происходит по-факту на сегодняшний день?

Тест1. Проверяем запросы с фильмами

Раз Яндекс в своём анонсе приводит запрос с поиском фильма, с него и начнём. Фильмы хорошая тема, по каждому фильму есть большое количество запросов, сайтов, текстов, есть из чего выбрать и за что зацепиться алгоритму. И яндекс не зря привёл этот пример.

Фильм про фокусников / фильм про фокусников 2016 Яндекс

Фильм про фокусников / фильм про фокусников 2016 Google

Тут яндекс справился лучше, но я не думаю, что это заслуга алгоритма "Палех". Скорее хорошая проработка тематики фильмов.

Тест2. Короткометражный фильм Kung Fury

Запрос "короткометражка youtube про гитлера и хакера"

Яндекс

Google

Тут очевидная победа Google. Но вот что вызывает вопросы. В своём выступлении, Яндекс говорил о том, что нейронные сети, которые собираются применить в алгоритме "Палех", уже работают в картинках. И если мы посмотрим картинки в Яндексе, то увидим вот такую картину:

Яндекс картинки чётко поняли суть запроса, а текстовая поисквая выдача нет. Отсюда можно сделать выводы, что либо Палех не работает так как надо, либо ещё не заработал в полную силу. Хотя казалось бы, что может быть проще. Если картинки работают как надо, то пусть ищет по картинкам, а относительно картинок показывает сайт. Хотя Яндексу виднее в этом плане.

Ровно такая же картина как с Kung Fury с запросом "лысый чувак из порно". И очевидно я имею ввиду "Johnny Sins", с ним куча мемов, вконтатке, на развлекательных сайтах и его лицо знает практически каждый "активный пользователь интернета".

Тоесть в картинках он есть, и в яндексе, и в google. А в выдаче только порнуха. Вероятно тут ещё накладывается сложность русского языка и словоформа "чувак из порно" и "порно с чуваком" воспринимаются на сегодняшний день поисковыми системами одинакого, что в некоторых тематиках работы по продвижению сайта усложняет в разы.

Тест 3. Коммерческие запросы

Моя любимая тематика, работа для девушек в видеочатах.

Хорошая тематика. С каждым алгоритмом думаешь о том, чтобы хуже не стало, чем есть. К примеру, несколько лет назад введением поведенческих факторов Яндекс и Google напрочь убили запрос "работа для девушек". Почему? Потому что выше те сайты, в которые больше кликают люди и теперь по этому запросу только сайты, набирающие проституток. Раньше с ними можно было конкурировать за счёт ссылок, сейчас нет. К сожалению поведенческие работают не всегда хорошо, и не всё во что тыкают пользователи стоит поднимать наверх.

Предположим студию ищет девушка, которая только узнала про этот бизнес, краем уха от подруги.

Запрос: "работа с раздеванием перед камерой спб"

Яндекс

Google

К сожалению, Яндекс даже близко не понял о чём идёт речь.

Выводы

С новым алгоритмом Яндексу ещё предстоит работать и работать. Ну а пока при оптимизации сайта стоит продолжать собирать тонны семантики и писать простыни текста. В мире SEO всё по прежнему.