Великое дело искусство. В магазинах очереди давно исчезли, а в кинотеатрах остались. Не спасает даже электронный билет. Все равно приходится стоять в очереди в кассу, чтобы обменять его на обычный. Мы придумали технологию Smartpass, которая решает эту проблему и позволяет проходить в зал по электронному билету. Подносишь QR-код к сканеру на входе — и вперёд. Сегодня новую технологию начал использовать кинотеатр «Формула Кино Горизонт».

В качестве сканера мы используем iPad mini, на который устанавливаем свою программу. Она работает со всеми электронными билетами в кино. Неважно, где вы их купили — на сайте кинотеатра, на Яндекс.Билетах или другом сервисе. Сохраните полученный QR-код в смартфоне — это и будет вашим пропуском в кинозал. Если ваш мобильный не умеет сохранять QR-код, можно просто ввести номер билета. Или заранее распечатать электронный билет: Smartpass распознаёт QR-код и в таком виде.

Светлана Перловская, руководитель проекта:

Сейчас ситуация с электронными билетами в кино довольно странная. Человек вроде бы купил билет, но не может пройти по нему в зал. Ему нужно идти в кассу и получать обычный билет, чтобы показать его билетёру. Кинотеатру это нужно ещё и для того, чтобы отметить в своей системе продаж, сколько людей пришли по электронному билету. Наши сканеры решают и ту, и другую задачу. Программа, установленная на iPad, связана по локальной сети с системой продажи билетов «UCS-Премьера». Этой системой пользуется большинство кинотеатров. Когда вы подносите к сканеру QR-код, программа считывает его, переводит в числовой код (тот же самый, что и на билете) и отправляет в систему продажи. Та сверяет данные и отвечает, всё ли в порядке. Если да, можно проходить в зал.

Технология, которую мы предлагаем, хороша тем, что не требует от кинотеатров серьёзных финансовых вложений. Считывающие устройства на основе iPad стоят в разы дешевле, чем промышленные сканеры, которые используются, например, в спортивной индустрии. Кроме того, Smartpass — гибкая система, которую легко адаптировать под нужды кинотеатра. Важно также, что для обслуживания Smartpass не нужны дополнительные люди: мы сами следим за тем, чтобы всё работало как надо.

Пока новая технология запущена в экспериментальном режиме. До конца года сканеры Smartpass появятся в 20 кинотеатрах «Формулы Кино» — в Москве, Новосибирске, Краснодаре и Рязани.

Время от времени всем приходится сталкиваться с мелкими бытовыми проблемами — надо почистить ковёр, починить холодильник, повесить карниз или просто убраться в квартире. Можно было бы это сделать, но то нет времени, то дрели, то просто неохота. Чтобы помочь вам навести порядок в домашних делах, сегодня мы запустили сервис, который умеет решать любые бытовые вопросы — Яндекс.Мастер.



Это агрегатор компаний, которые занимаются различными бытовыми услугами — от ремонта стиральной машины до поклейки обоев. Вам не придётся самому искать подходящего исполнителя, а потом думать, можно ли ему доверять. Достаточно оставить заявку на Яндекс.Мастере. Сервис сообщит о ней своим партнёрам и покажет вам всех, кто готов взять заказ. Останется только выбрать.

Чтобы выбирать было проще, на сервисе есть не только цены на услуги и дополнительная информация про компании, но и отзывы других пользователей. Окончательное решение вы можете принять, когда созвонитесь с потенциальным исполнителем и обговорите все условия. Общение происходит через наш колл-центр, так что исполнитель не узнает ваш номер телефона — разве что вы сами его продиктуете.

Лев Волож, руководитель группы коммерческих сервисов:

«Мне нужно было починить ноутбук. Я не хотел долго разбираться, вбил в поиск что-то вроде «ремонт ноутбуков» и вызвал мастера из первой попавшейся компании. Мастер забрал ноутбук с обещанием вернуть его в течение недели, но в результате починка заняла без малого месяц и стоила в несколько раз больше, чем я рассчитывал. И что самое обидное, даже пожаловаться было некому, так что с этим мошенничеством продолжают сталкиваться и другие пользователи! Тогда и стало понятно, что нужно делать сервис, упорядочивающий сферу бытовых услуг — с проверенными исполнителями и службой контроля качества. С каждым партнером Яндекс.Мастера мы заключили бумажный договор, в котором, кроме всего прочего, прописаны правила оказания услуг. Мы проводим телефонные проверки всех партнёров, выборочно вызываем на собеседования мастеров. Кроме того, после завершения заказа мы предлагаем пользователям оставить отзыв и оценить исполнителя, а все отзывы тщательно разбираем. Недобросовестным партнёрам будем ограничивать доступ к сервису».

Бытовые проблемы действительно беспокоят многих людей. По данным поиска Яндекса, пользователи задают в среднем 3,3 миллиона запросов про различные бытовые услуги и работы по дому в месяц.



Задавать все эти запросы можно по-прежнему в поиске Яндекса — Мастер ответит вам прямо там.

Сейчас Яндекс.Мастер работает в Москве и Санкт-Петербурге. В будущем появится и в других городах.

Не откладывайте дела по дому в долгий ящик — теперь всё просто. Есть Яндекс.Мастер.

Поисковым системам известны десятки миллиардов веб-страниц. Эти страницы содержат самые разные данные: тексты, картинки, видеоролики, карты, ссылки на другие страницы. Когда вам нужно что-то отыскать в Сети, вы обращаетесь к поисковой системе, и она находит веб-страницы с нужной информацией, ориентируясь на ключевые слова из запроса.

Поисковики достаточно умны, чтобы понимать, на каком языке задан запрос; они умеют учитывать морфологию языка и подбирать словам из запроса синонимы. Однако в полной мере осознать, о чём именно идет речь на найденной веб-странице, машины не в состоянии.

Представьте, к примеру, сайт поликлиники с возможностью записи на приём к врачу через интернет. Среди всех страниц сайта поисковый робот без труда найдёт нужную — ту, где выполняется запись, — но дальше возникнут трудности. Человек легко догадается, что «Иванов», «Петров» и «Сидоров» — это фамилии врачей, «окулист», «невролог» и «терапевт» — их специализации, а «9:00», «9:30» и «10:00» — возможное время начала приёма. Компьютер же самостоятельно такие выводы сделать не может.

А если бы машина могла «читать» страницы так же, как это делает человек, она бы могла помочь в решении гораздо более сложных задач. Скажем, не просто «Записаться к врачу в поликлинику №2», а «Записаться к окулисту, о котором хорошо отзываются, в поликлинику не дальше чем в пяти километрах от моей работы, на 12-13 сентября, на утро, но не позже 11:00».

Впрочем, объяснить компьютеру, о чем идёт речь на веб-странице, вполне возможно. Для этого нужно дать ему подсказку.Такой подсказкой служит семантическая разметка или микроразметка. По сути, микроразметка — это отдельный язык с собственными словарём и синтаксисом, задача которого — помочь машинам (в частности, поисковым роботам) понять концепции, используемые людьми.

Микроразметка добавляется в HTML-код веб-страницы. В глазах человека размеченная и неразмеченная страницы выглядят абсолютно одинаково, но для поисковой системы разница очень велика.

Чтобы понять, как работает микроразметка, рассмотрим простую фразу: «У Петра есть сын Иван». Несмотря на простоту человек может сделать из неё множество выводов: Пётр — отец (а также родитель) Ивана, отчество Ивана — Петрович, Пётр и Иван — мужчины и родственники, Пётр старше Ивана. Все эти факты очевидны, поскольку нам их подсказывает жизненный опыт. У машины такого опыта нет, поэтому она может воспринимать фразу только в её текущей формулировке.

Это — та же самая фраза, но с микроразметкой. Теперь компьютер понимает, что Иван и Пётр — это имена людей, между которыми существует родственная связь (Иван — ребёнок, Пётр — родитель), и ему не составит труда отвечать на вопросы вида «Кто родитель Ивана?». Кроме того, если добавить в разметку уникальные идентификаторы (например, ссылки на страницы в соцсетях), машина сможет отличать конкретных Ивана и Петра от их тёзок.

Микроразметка используется не только в случаях, когда речь идёт о людях. Аналогичным образом можно разметить и музыку, и видеозаписи, и события, и товары, и многое другое.

Единого стандарта микроразметки пока нет. Существуют разные синтаксисы и разные словари. Например, социальные сети собирают данные о сайтах с помощью словаря Open Graph, разработанного в Facebook, а поисковики, включая Яндекс, чаще ориентируются на словарь Schema.org. Подробнее о том, как устроены словари и синтаксисы, можно прочитать в техноблоге Яндекса на «Хабрахабре».

В том или ином виде микроразметку используют около 30% веб-страниц, известных Яндексу. Отсутствие микроразметки не влияет ни на способность страницы попадать в результаты поиска, ни на её позицию в результатах поисковой выдачи. Однако в ряде случаев разметка способна значительно упростить жизнь — как сайтам, так и пользователям.

Одно из главных достоинств микроразметки состоит в том, что она даёт поисковику возможность строить красивые «сниппеты» — короткие описания сайтов. Например, вы играете на гитаре и ищете в Яндексе [аккорды группа крови]. Если вебмастер сайта, публикующего аккорды, добавил к себе на ресурс семантическую разметку, то вы сможете просмотреть текст песни с аккордами прямо на странице с результатами поиска.

Партнёры Яндекс.Видео используют семантическую разметку для того, чтобы сообщить сервису подробности о своих видеозаписях: например, кто играет в том или ином фильме, когда он был снят, каков его жанр и для какой аудитории он предназначен. С помощью этой информации сервис может точней отвечать на запросы пользователей, которые ищут, например [кино с Джеки Чаном], [мультики для самых маленьких] или [комедии шестидесятых].
Аналогичным способом пополняются базы и некоторых других сервисов Яндекса – например, Справочника.

В новом интерфейсе Яндекса — Островах — у сайтов в поисковой выдаче появятся дополнительные интерактивные блоки. Такой блок позволит пользователю решить задачу, сформулированную в запросе: например, «выбрать автомобиль» или «пожаловаться на погнутые перила в подъезде». Подробнее об островах можно узнать здесь.

Некоторые блоки-«острова» показывают информацию, обновляющуюся в режиме реального времени. Например, в случае с интернет-магазинами вы можете выбрать параметры и увидеть список товаров, которые этим параметрам соответствуют, — и всё это прямо на странице с результатами поиска. Данные для построения такого «острова» сайты передают Яндексу с помощью семантической разметки.

В 2001 году Тим Бернерс-Ли, автор концепции Всемирной паутины, предложил идею «семантического веба». Это своего рода надстройка над «обычным» вебом, цель которой — с помощью семантической разметки объяснить машинам, о чём идёт речь на любой странице в интернете. Обладая таким знанием, машины смогут решать куда более сложные задачи, чем сейчас, и лучше понимать людей. Правда, удастся ли воплотить эту идею в жизнь, пока никто не знает.