Как работает новый алгоритм яндекса. Яндекс «Королев». Чего ждать от нового алгоритма Яндекса и как к нему подстроиться. Как работает алгоритм «Королёв»

Чтобы заказать Яндекс.Такси в Королёве оставьте заявку на официальном сайте, позвоните на номер диспетчера или воспользуйтесь приложением для телефона.

При онлайн-заказе через интернет заполните поля «Откуда» и «Куда», выберите подходящий тариф, система автоматически рассчитает стоимость поездки. В течение 3 минут вам придёт SMS-уведомление с информацией об автомобиле и контактами водителя.

Если вы планируете вызвать такси по телефону, то при звонке сообщите маршрут поездки диспетчеру.

Номер телефона для заказа

Тарифы

В городе Королёв действуют все тарифы "Эконом", "Комфорт", "Комфорт+", "Бизнес", "Минивэн", "Детский".

Эконом

Комфорт

Комфорт+

Водители с высокими оценками. Машины с просторным и тихим салоном.

Бизнес

Автомобили представительского класса проверяются вручную, а водители проходят строгий отбор.

Минивэн

Для поездок вшестером или перевозки сноуборда, лыж, велосипеда.

Детский

Путешествуй с детьми в комфортном автомобиле с детскими креслами.

• Надежные кресла CYBEX Aura-Fix и аналоги
• Сразу два детских сиденья: кресло и бустер или два бустера
• Водители, подготовленные к поездкам с детьми

Трансферы

Из аэропорта

В аэропорт

Дополнительные услуги

Детское кресло - не более 100 Р

Перевозка животных - не более 100 Р

Кондиционер - не более 0 Р

Машина с жёлтым номером - не более 0 Р

Салон для некурящих - не более 0 Р

Квитанция - не более 0 Р

Бустер - не более 100 Р

Надбавка за заказ такси по телефону - не более 1%

Промокод на скидку

Установите официальное приложение Яндекс такси и сэкономьте. Скидка на первую поездку при оплате картой.

Скидка 100 руб при оплате Google Pay

Работа в Яндекс Такси Королёв

Подробнее о том, как устроиться на работу в Яндекс такси на своём личном автомобиле или авто компании (требования, условия работы и подключения, отзывы водителей).

Официальные партнеры в городе Королёв

• ЭТО Я Такси ООО «ТрансИнформ» , 127106, г. Москва, Алтуфьевское шоссе 11, корп. 2, кв. 137 , ОГРН: 1177746022904
• ЦБЗТ такси ООО «БИОС», 129128, г. Москва, ул. Малахитовая, 27 Б, пом. 1А, ком. 5 , ОГРН: 1187746029580
• Mobidik Taxi ООО «ЭВО» , 141075, Московская область, г. Королев, пр-кт Космонавтов, дом 14, кв. 279
• БУКЕТ495 ООО «ЦБЗТ» , 129128, г. Москва, ул. Малахитовая, д 27Б, эт. 2, пом. IA, ком. 28 , ОГРН: 5177746111615
• МОСТАКСИ ООО «Диспетчерский центр «Такси» , 115172, г. Москва, Гончарная наб., д. 9/16, стр. 1 ,офис 3 , ОГРН: 5147746337349
• Такси 2412 ООО «Сервис 2412» , 121059, г. Москва, ул. Киевская, д. 14 , ОГРН: 5147746278169
• iCar Taxi ООО «АГЕРА», 117420, г. Москва, ул. Намёткина, д. 10Б, стр. 2Б/Н, этаж 1, ком. 3 , ОГРН: 1167746059436
• РусТакси ООО «РусТакси», 109388, г. Москва, ул. Гурьянова, д. 31, кв. 59 , ОГРН: 5147746255432
• LoyalTaxi ООО «СОФКАР» , 117545, г. Москва, 1-й Дорожный проезд, д. 5А, стр. 2 , ОГРН: 1127746359124
• Центр Мотор Сервис ООО «Центр Мотор Сервис» , 109052, г. Москва, ул. Нижегородская, 104/3
• Победа ООО «Победа» , 129226, г. Москва, ул. Докукина, д. 7, корп. 1, пом. 3 , ОГРН: 1157746540621
• Такси ТК Гросс ООО «ТК Гросс» , 115477, г. Москва, Пролетарский проспект, д.14/49, корп. 1, помещ. 16 Н , ОГРН: 1157746760192

Полный список таксопарков-партнеров Яндекса можно найти .

Не забудьте оставить свой отзыв о вашей поездки и работе сервиса. Спасибо!

22 августа 2017 Яндекс запустил новую версию поискового алгоритма – «Королёв». Максимально кратко и емко можно описать его суть словами из пресс-релиза Яндекса:

Запуск алгоритма состоялся в Московском планетарии и сопровождался докладами разработчиков алгоритма, торжественным нажатием кнопки запуска и даже звонком на МКС и прямым эфиром с космонавтами.

Полное видео презентации можно посмотреть прямо здесь, а ниже мы рассмотрим основные изменения и ответы на частые вопросы. Информацию мы будем сопровождать комментариями сотрудников Яндекса в блоге компании, а также цитатами из официальных источников.

Что изменилось в поиске Яндекса?

«Королев» – это продолжение алгоритма «Палех », представленного в ноябре 2016 года. «Палех» был первым шагом в сторону семантического поиска, задача которого – лучше понимать смысл страниц.

«Королев» же теперь умеет понимать смысл всей страницы, а не только заголовка title, как было после анонса «Палеха».

Алгоритм должен улучшить выдачу по редким и сложным запросам.

Документы могут не содержать многих слов запроса, поэтому традиционные алгоритмы определения текстовой релевантности не справятся с этой задачей.

Выглядит это примерно так:

В Google работает аналогичный алгоритм – RankBrain:

Область действия алгоритма «Королев» распространяется на все запросы, в том числе на коммерческие. Однако больше всего влияние заметно именно на многословных запросах. Яндекс подтвердил, что алгоритм работает на всем поиске.

Конечно, целью алгоритма было улучшение качества выдачи по редким и сложным вопросам. Проверим на редких и сложных коммерческих запросах, связанных как раз с названием предмета.Например, в этом случае Яндекс действительно понимает, о чем идет речь. Правда, в выдаче в основном обзоры и статьи, а не коммерческие сайты.

А в этом случае поисковик понял, что меня, скорее всего, интересует дрон или квадрокоптер. Конечно же, выдача начинается с Яндекс.Маркет:

Но в некоторых случаях Яндекс бессилен…

Как это работает (+ 11 фото из презентации)

Разберем подробнее презентацию нового алгоритма. Ниже будут только выдержки самых интересных моментов с нашими комментариями и слайды из презентации.

Новая версия поиска основана на нейронной сети. Она состоит из большого количества нейронов. У нейрона есть один выход и несколько входов, он умеет суммировать полученную информацию и после преобразования передавать ее дальше.

Нейронная сеть может выполнять гораздо более сложные задачи и ее можно обучить понимать смысл текста. Для этого нужно дать ей много обучающих примеров.

Работу в этом направлении Яндекс начал с модели DSSM, состоящей из двух частей, соответствующих запросу и странице. На выходе была оценка, насколько они близки по смыслу.

Для обучения нейросети нужно много обучающих примеров.

Отрицательные – это пара текстов, не связанных по смыслу.

Положительные – пары «текст-запрос», связанные по смыслу.

Согласно презентации, Яндекс использовал для обучения массив данных о поведении пользователей на выдаче и считал связанными по смыслу запрос и страницу, на которую часто кликают пользователи в выдаче. Но как позже пояснил Михаил Сливинский, удовлетворенность пользователя результатами поиска меряются не только кликами:

Как ранее рассказывал в презентации "Палеха" Александр Садовский, наличие клика не говорит о том, что документ релевантен, а отсутствие, что не релевантен. Модель Яндекса предсказывает, задержится ли пользователь на сайте и учитывает множество других метрик удовлетворенности пользователя.

После обучения модель представляет текст в виде набора 300 чисел – семантического вектора. Чем ближе тексты по смыслу, тем больше сходство чисел векторов.

В поиске Яндекса нейронные модели использовались давно, но в алгоритме «Королёв» увеличено влияние нейронных сетей на ранжирование.

Теперь при оценке смысловой близости алгоритм смотрит не только на заголовок, но и на текст страницы.

Параллельно Яндекс работал над алгоритмом сравнения смыслов запросов на основании нейронных сетей. Например, если для одного запроса поисковая система точно знает лучший ответ, а пользователь ввел запрос, очень близкий к нему, тогда результаты поиска должны быть похожи. В качестве иллюстрации такого подхода Яндекс приводит пример: «ленивая кошка из монголии» – «манул». ()

В «Палехе» нейронные модели применялись только на самых поздних стадиях ранжирования, приблизительно на 150 лучших документов. Поэтому на ранних стадиях ранжирования часть документов терялась, а они могли быть хорошими. Это особенно важно для сложных и низкочастотных запросов.

Теперь вместо вычисления семантического вектора во время исполнения запроса Яндекс делает вычисления заранее – при индексации. «Королёв» проводит вычисления на 200 тыс. документов на запрос, вместо 150, которые были раньше при «Палехе». Сначала такой метод предварительного расчета был испытан на «Палехе», это позволило сэкономить на мощности и находить соответствие запросу не только заголовка, но и текста.

Поисковик берет полный текст на этапе индексации, проводит нужные операции и получает значение. В итоге для всех слов и популярных пар слов формируется дополнительный индекс со списком страниц и их предварительной релевантностью запросу.

Команда Яндекса, которая занималась проектированием и внедрением нового поиска, запускает его.

Запуск алгоритма:

Обучение искусственного интеллекта

В Яндексе уже много лет задачей сбора данных для машинного обучения занимаются асессоры, которые оценивают релевантность документов запросу. С 2009 по 2013 год поисковик получил более 30 млн таких оценок.

За это время появился поиск по картинкам, по видео, внутренние классификаторы и алгоритмы: количество проектов Яндекса выросло.

Так как все они работали на технологиях машинного обучения, требовалось больше оценок и больше асессоров. Когда асессоров стало больше 1500, Яндекс запустил краудсорсинговую платформу «Толока» , где может зарегистрироваться и выполнять задания любой человек.

Например, вот такие задания встречаются в «Толоке»:

Или такие:

Если хотите подробнее узнать, как пользователи оценивают релевантность ответов, чтобы понимать, какие параметры выдачи оцениваются, рекомендуем почитать инструкции по заданиям или даже попробовать пройти обучение.

За несколько лет в сервисе собралось более 1 млн человек, которые сделали более 2 млрд оценок. Это позволило Яндексу сделать огромный рывок в масштабировании и объеме обучающих данных. Только в 2017 году задания выполняли более 500 000 человек.

Среди заданий есть:

• Оценка релевантности документов;

• Задания для развития карт. Так проверяют актуальность данных об организациях для базы Справочника;

Задания для настройки речевых технологий голосового поиска.

Правила, которым Яндекс хочет научить алгоритм, открыты всем зарегистрированным пользователям в виде инструкций для работников «Толоки». По некоторым заданиям просто собирается субъективное мнение людей.

Вот выдержка из инструкции о том, как Яндекс определяет релевантность документа:

Яндексу очень важно качество оценок. Оно может быть субъективно, поэтому задания даются сразу нескольким людям, а потом математическая модель оценивает распределение голосов с учетом степени доверия к каждому работнику и экспертизы каждого участника. Для каждого «толокера» хранятся данные о точности оценок по каждому проекту и сводятся в единый рейтинг.

Именно поэтому нельзя сетовать на то, что необъективность асессоров погубила ваш сайт.

Таким образом, в Яндексе появилась дополнительная группа факторов:

• Смысл страницы и соответствие ее запросу;
• Является ли документ хорошим ответом на похожие пользовательские запросы.

Что изменилось в топе Яндекса?

Алгоритм предположительно был запущен несколько раньше презентации и, если верить сторонним сервисам (например, https://tools.pixelplus.ru/updates/yandex), изменения в выдаче начались еще в начале августа, но неизвестно, связано ли это с алгоритмом «Королев».

По этим данным можно выдвинуть гипотезу, что уменьшение доли главных страниц в топ-100 и уменьшение возраста документов в пределах топ-100 связано с новым алгоритмом, который помогает получить больше релевантных ответов.

Правда, при этом заметных изменений в топ-10, топ-20 или топ-50 не видно. Возможно, их там нет либо они незначительны. Мы также не заметили существенных изменений выдачи по продвигаемым запросам.

Текстовая релевантность в стандартном понимании никуда не делась. Подборки и более широкие ответы по многословным запросам содержат большое количество страниц с вхождениями слов запроса в title и текст:

Свежесть результатов поиска тоже имеет значение. Пример из презентации Яндекса содержит ряд свежих результатов с искомой фразой целиком.

Хотя, учитывая тот факт, что алгоритм проводит расчеты сразу при индексации, «Королев» теоретически может влиять и на подмешивание результатов быстроботом.

Надо ли как-то оптимизировать тексты под «Королев»?

Скорее наоборот: чем больше поисковик учится определять смысл текста, тем меньше требуется вхождений ключевых слов и тем больше требуется смысла. Но принципы оптимизации не меняются.

Например, еще в 2015 году Google рассказал об алгоритме RankBrain, который помогает поиску лучше отвечать на многословные запросы, заданные на естественном языке. Он неплохо работает, что отметили пользователи в многочисленных публикациях сравнения поиска Яндекса и Google после анонса новой версии алгоритма.

Это не сопровождалось масштабной презентацией и сильно не повлияло на работу специалистов. Никто целенаправленно не занимается «оптимизацией под RankBrain», поэтому и в Яндексе это никак глобально не меняет работу специалиста. Да, появился тренд на поиск и включение в текст так называемых LSI-ключей, но это явно не просто часто повторяющиеся слова на страницах конкурентов. Ожидаем развития SEO-сервисов в этом направлении.

В алгоритме также заявлено, что анализируется смысл и других запросов, по которым пользователи попадают на страницу. Опять же, в перспективе это должно дать одинаковую или похожую выдачу по синонимичным запросам, так как сейчас результат анализа выдачи порой показывает, что пересечений по синонимичным запросам в выдаче нет. Будем надеяться, что алгоритм поможет устранить подобные несоответствия.

Но Яндекс пока не может найти (или плохо находит) документы, близкие по смыслу к запросу, но вовсе не содержащие слов запроса ().

Советы:

Убедитесь, что страница отвечает на запросы, под которые она оптимизирована и по которым переходят пользователи.

Убедитесь, что страница все же включает слова из поисковых запросов. Мы не говорим про прямые вхождения, просто проверьте, есть ли слова из запросов в любой форме на странице.

Тематические слова могут придать странице дополнительную релевантность, но это явно не просто часто повторяющиеся слова на страницах конкурентов. Ожидаем развития SEO-сервисов в этом направлении.

Для ключевых фраз, по которым страница сайта хорошо ищется, проверьте, не выбивается ли показатель отказов из среднего показателя по сайту. Если по запросу сайт находится на высокой позиции и пользователь находит то, что ему нужно, сайт может быть показан по сходным по смыслу ключевым фразам (если такие есть).

Клики на поиске показывают удовлетворенность пользователя результатом. Это не ново, но стоит еще раз проверить сниппеты по ключевым запросам. Возможно, где-то получится повысить кликабельность.

Как проверить влияние алгоритма на свой сайт?

Для сайтов, у которых нет ярко выраженной сезонности, вы можете сравнить количество низкочастотных ключевых фраз, по которым переходили на сайт до запуска алгоритма и после. Например, взять неделю в июле и неделю в августе.

Выбираем «Отчеты – Стандартные отчеты – Источники – Поисковые запросы».

Выбираем визиты из Яндекса:

И фильтром оставляем только те запросы, по которым был 1 переход. Дополнительно стоит исключить фразы, содержащие название бренда.

Также можете посмотреть наличие поисковых фраз, слов из которых у вас нет в тексте. В целом, такие фразы присутствовали среди НЧ-запросов и раньше, просто сейчас их может стать заметно больше.

Перспективы и прогноз

Поисковик сможет еще лучше находить документы, близкие по смыслу к запросу. Наличие вхождений станет еще менее важным.

К текущему алгоритму будет добавлена персонализация.

В перспективе хорошие материалы, отвечающие на вопрос пользователя, могут получить еще больше трафика по микрочастотным, редким или семантически похожим запросам.

По низкочастотным ключевым фразам может увеличиться конкуренция за счет большей релевантности неоптимизированных документов.

Гипотеза. С помощью подобных алгоритмов Яндекс может лучше оценивать, насколько семантически связаны страницы, ссылающиеся на другие, и учитывать это для оценки внешних ссылок. Если это может быть значимым фактором с учетом слабого влияния ссылок в Яндексе.

Нам стоит ожидать дальнейших изменений, связанных с нейросетями, и в других сервисах Яндекса.

Вопрос-ответ

Вопрос : так как Яндекс оценивает клики, значит ли это, что накрутка поведенческих факторов будет набирать обороты?

Вопрос : связан ли «Королев» с «Баден-Баденом»?

Вопрос : как включить новый поиск Яндекса?

Ответ : в блоге Яндекса и в поисковых запросах часто встречались вопросы, как включить или установить новый поиск. Никак . Новый алгоритм уже работает и никаких дополнительных настроек делать не нужно.

«Королёв» – это алгоритм поисковой системы Яндекс, на котором основана новая версия поиска. Запущен в августе 2017 года. Является логическим продолжением алгоритма «Палех». Нейронная сеть, обучаемая по поисковой статистике, поведению пользователей, сопоставляет смысл, суть запроса и веб-страниц, что позволяет лучше отвечать на сложные запросы.

Принцип работы

Поисковый алгоритм «Королёв», в отличие от созданного ранее «Палеха», анализирует не только тайтл, а всю страницу целиком. Определение смысла проходит одновременно с индексацией, что существенно увеличивает скорость и количество обрабатываемых страниц.

Чтобы пользователь получал ответ, используются несколько этапов. На каждом из них документы упорядочиваются, лучшие проходят в следующую стадию. С повышением уровня применяются все более тяжелые алгоритмы.

Чтобы ускорить финальную стадию и увеличить объем анализируемых документов, был введен дополнительный индекс, содержащий вычисленную на этапе индексирования примерную релевантность для популярных слов и их пар из запросов пользователей. Это позволило значительно увеличить глубину – до 200 тыс. документов на запрос.

Кроме сравнения заданного вопроса со смыслом страницы, алгоритм учитывает, по каким еще запросам пользователи просматривали конкретный документ, что позволяет устанавливать дополнительные смысловые связи.

Алгоритм использует нейронную сеть, которая обучается на обезличенной статистике. Для обучения нейросети привлекаются простые пользователи. Если раньше этим занимались только сотрудники Яндекса, асессоры, то сейчас любой может принять участие в обучении строящего формулу ранжирования методу машинного обучения «Матрикснет», выполняя задания в Яндекс.Толоке.

«Королёв» затрагивает многословные запросы с уточнением смысла, а это, как правило, информационные, низко- и микрочастотные, часто заданные голосовым поиском. В качестве ответа могут быть страницы, где вообще отсутствуют некоторые употребленные в запросе слова.

Сразу после запуска по многим уточняющим запросам справа от выдачи пользователям предлагалось оценить качество ответа на вопрос, указать сайт, который был более удачным.

Влияние на SEO

Наибольшее влияние поисковый алгоритм «Королёв» оказывает на информационные запросы со сложной, многословной, часто уникальной формулировкой. Однако замечено, что сайтам с вхождениями каких-то слов из запроса все-таки часто отводятся более высокие позиции.

На выдачу по типовым коммерческим запросам алгоритм «Королёв» пока практически не оказывает влияния. Однако все большее обращение Яндекса в сторону понимания смысла закономерно наводит на мысль, что это вопрос времени. Поэтому:

• нужно уделять больше внимания информативности контента, его ценности и полезности для пользователя, не лить воду;
• эра «тошноты» текста, точных вхождений ключевых фраз уходит в прошлое;
• использование принципов LSI-копирайтинга с тематикозадающими словами, синонимами и т. д. перспективнее традиционного вписывания ключевых слов и где-то может привлечь дополнительный трафик;
• нужно уделять пристальное внимание семантической разметке, чтобы помочь Яндексу правильно понять контент страниц;
• важно поддерживать высокие показатели поведенческих факторов (время посещения, глубину просмотра и т. д.).

«Космическая» премьера Яндекса – не только смена структуры индекса, но и своего рода очередное напоминание, что нужно делать контент для людей, а не только для попыток манипулировать выдачей.

22 августа 2017 года Яндекс официально заявил о запуске нового поискового алгоритма «Королёв» (назван в честь города, как и большинство предыдущих поисковых алгоритмов). В его основе лежит механизм распознавания сложных запросов, который работает по принципу самообучаемой нейронной сети. Это значит, что Яндекс должен определять подходящие по смыслу документы, даже если они не содержат слов из запроса.

Чем он отличается от «Палеха»?

Ещё в ноябре 2016 года Яндекс запустил предшественника «Королёва» - поисковый алгоритм «Палех». Основное отличие нового алгоритма, помимо улучшения технической реализации, - возможность распознавать схожие «смыслы» по всему документу, а не только заголовку (Title), который появляется в окне браузера.

Для чего внедрили алгоритм «Королёв»?

В Яндексе давно задумывались над проблемой определения релевантных документов по большому пулу низкочастотных запросов, которые задаются не совсем естественным языком. Это большой список запросов типа:
— [на какой картине плавятся часы]
— [где придумали одеколон]
— [в каком фильме писатель сходит с ума отеле]

Основная проблема - подходящие документы могли не содержать слов из запроса. Чтобы её решить и показывать более подходящую выдачу, было задумано создание алгоритма «Королёв» - самообучающейся нейронной сети. Как заверяют в самом Яндексе, нейронная сеть на основе машинного обучения будет совершенствоваться в понимании «смыслов», которые подразумевает человек при вводе запросов.

Как работает этот алгоритм на практике?

Описанный Яндексом подход звучит, конечно, хорошо, но гораздо интереснее посмотреть на конкретные результаты в выдаче.

Для начала возьмём запрос, который сам Яндекс рекламировал:
[картина где небо закручивается]

В объектных ответах справа Яндекс правильно определил, что мы подразумевали своим запросом. Он также указал верные ответы в Яндекс.Картинках. Остальная выдача состоит из новостей о новом алгоритме. Становится очевидным: в данной ситуации Яндекс пользуется традиционными методами определения релевантности и для выдачи алгоритм «Королёв» не работает.

Попробуем по-другому и зададим следующий запрос:
[где появился первый парламент]

В данном случае можно увидеть интересную выдачу. В объектных ответах появилось значение «Англия». В самой же выдаче есть разные сайты, которые содержат слова из запроса.

Алгоритм в объектных ответах работает, если мы хотим знать:
— где появилось слово «парламент»;
— где появился первый представительный и законодательный орган, который называется «парламент».

Алгоритм не работает:
— если мы хотим знать, где появился вообще первый законодательный орган.

Принято считать, что первый парламент появился в Исландии, но назывался он не «парламент», а «альтинг». В выдаче (на скриншоте выше) можно увидеть и правильный ответ на наш запрос. Он появился только потому, что в заголовке статьи есть слова из запроса.

Важно понять:
поисковик может понять запрос, только если каждое слово обладает одним понятным смыслом.

Если слово обладает несколькими смыслами, как в нашем случае «парламент», могут возникать проблемы.

Проведём ещё один эксперимент:
[песня про теракт в уоррингтоне]

Запрос максимально конкретный и на него может быть только один конкретный ответ - песня «Zombie» группы The Cranberries.

Если немного поменять запрос и указать [песня про теракт в 1993 году] , можно увидеть, что поисковик выдачу разделяет: часть ответов о песне, часть — о теракте. Яндекс не совсем понимает, о чём именно мы хотим получить информацию.

Если сделать запрос ещё более общим, то правильного ответа не будет совсем:
[песня про теракт в англии]

Выдача полностью состоит из новостей о теракте, а о заявленном смысле речи не идёт.

Теперь наберём запрос:
[фильм в котором писатель сходит с ума в отеле]

В этом случае можно увидеть, что алгоритм работает. Яндекс понимает, что мы хотим найти и, при этом, указывает, что у данного запроса есть два смысла (два интента): фильм «Сияние» и фильм «1408». Тут также важно, что слова из запроса не встречаются на страницах. В этом случае алгоритм работает.

Теперь попробуем набрать запрос:
[фильм в котором траволта танцует]

Варианты с наиболее популярными фильмами есть в объектных ответах, но не в выдаче.

Ответы становятся более конкретными, если модифицировать запрос:
[фильм в котором траволта танцует молодой]

Правильный вариант можно увидеть только в виде объектного ответа и страницы Википедии. Остальная выдача далека от нужного результата.

Ещё раз изменим запрос и наберём:
[фильм в котором траволта танцует в баре]

Как мы видим, алгоритм даёт сбой. Это происходит потому, что на данный запрос крайне сложно дать однозначный ответ. Например, в фильме «Криминальное чтиво» танцы происходят в ресторане, в фильме «Лихорадка субботнего вечера» - в клубе. Но есть фильм «Майкл», в котором Траволта как раз танцует в баре. Если несколько раз протестировать выдачу с целью найти необходимый фильм, начнут появляться релевантные результаты.

Какие выводы можно из этого сделать?

• Алгоритм показывает свою работу в выдаче только на страницах больших информационных сайтов (типа Википедия или Кинопоиск) и в объектных ответах.
• Алгоритм понимает только простые запросы, которые содержат один смысл.
• «Королёв» лучше работает при поиске популярной информации (например, по запросу «фильм» он покажет наиболее популярный, наиболее известный - тот, о котором информации в индексе больше всего).
• Алгоритм работает только с информационными запросами.
• Алгоритм действительно самообучаемый и при повторных обращениях результаты становятся лучше.

Для SEO алгоритм сейчас даёт мало. По большинству запросов большое значение имеет текстовый фактор. Там, где работает новый алгоритм, Яндекс отдаёт предпочтение более известным сайтам, например, Википедии. Небольшим проектам будет тяжело с ними конкурировать. Возможность высоко ранжироваться по таким запросам появится только когда у алгоритма будет более полная база знаний о желаниях и предпочтениях пользователей. Но для этого уже сейчас нужно:
— создавать текстовый контент, который содержит как можно больше слов, определяющих тематику страницы;
— улучшать поведенческие факторы, чтобы поисковик точно знал, что страница будет полезной пользователю.

В 2015 году на рынке бинарных опционов появился проект «Алгоритм Королёва» его сайт — algoritm-koroleva.com, который представляет собой систему автоматической торговли. Как заявляют авторы, для её использования нужно иметь минимальные знания о финансовых рынках, поскольку это полноценный торговый робот, заключающий сделки в автоматическом режиме. Главным условием успешной работы советника является наличие необходимых мощностей компьютерной техники.

Разработчик проекта Денис Королев и Максим Никитин создали систему, которая определяет мощность компьютера и в случае соответствия необходимым требованиям пользователь становится участником проекта. После установки программы, компьютеры объединяются в большие сегменты, формирующие устойчивый тренд. Это дает возможность зарабатывать каждому участнику системы. Выбор бинарных опционов обусловлен доступностью методики заработка и значительной прибылью.

Авторы призывают участников проекта становиться финансово независимыми, работать только на себя. Денис Королёв и Максим Никитин - это молодые специалисты сферы информационных технологий, которые несмотря на молодость, сумели создать собственный продукт и заработать более 2 млн. долларов всего за 14 месяцев.

Дневная прибыль трейдера, работающего с проектом, может достигать более 500 долларов в день, а владельцы мощных компьютеров могут рассчитывать на сумму в несколько раз больше. Для работы советника подходит не только персональный компьютер, но и смартфон, планшет и другие мобильные устройства.

Как работает Алгоритм Королёва?

Каждый клиент, зашедший на сайт проходит проверку своего компьютера и получает результаты о возможной ежедневной прибыли. Далее требуется стать подписчиком и зарегистрировать торговый счёт у одного из финансовых посредников. К надежным компаниям авторы относят брокеров WhiteOption, и Ubinary.

Сумма первоначального депозита может быть минимальной, но рекомендуемые вложения составляют от 300 долларов. Общее число участников системы составляет более 1000 человек. Успех проекта подтверждают многочисленные видео-отзывы, оставленные каждым участником.

На сайте приведена таблица с ежедневной статистикой сделок. Исходя из этих данных следует, что наиболее прибыльные контракты заключаются по валютным парам, причём средняя прибыль участника достигает более 200 долларов за сделку. Программа предоставляется бесплатно, авторы зарабатывают наравне со всеми участниками. Большое количество подписчиков гарантирует успех всей команде.

Какие отзывы в сети?

Проект «Алгоритм Королева» внесен в список мошеннических на многих интернет-ресурсах. На самом деле, авторы являются всего лишь агентами брокеров и работают за реферальные отчисления от депозитов привлеченных трейдеров. Отзывы с сайта проекта не соответствуют действительности и сделаны на платной основе. Вся статистика торгов «нарисована» авторами для привлечения доверчивых инвесторов.