Если Вам интересно знать:

• как устроен Яндекс,
• почему продвижение некоторых запросов стоит так дорого,
• почему в Подмосковье выдача Яндекса отличается от Московской,
• почему некоторые запросы не растут и требуется пересмотр семантического ядра,

то читайте нашу статью!

1. Яндекс как поисковая система

Прежде чем пускаться в алгоритмические дебри, давайте вспомним, как вообще устроена поисковая система.
Логическую структуру поисковой системы можно представить в виде трех модулей:

1. Робот (краулер, crawler) – специальная программа, которая обходит интернет-сайты и загружает их содержимое. У робота есть специальное расписание, согласно которому он осуществляет свой обход.

2. Страницы сайта, загруженные роботом, специальным образом обрабатываются и помещаются на хранение в базу данных. Может быть, вас удивит этот факт, но на данный момент Яндекс хранит содержимое более чем 8 миллиардов страниц в своей базе! Это гигантские объемы информации и для их хранения используются специальные сервера.

3. Самая важная часть поисковой системы – клиентская, которая отвечает за обработку запросов пользователей и выдачу им результатов поиска. Ежедневно Яндекс обрабатывает более 50 млн пользовательских запросов! Для того чтобы выдавать на каждый запрос пользователя релевантные результаты, Яндекс ищет в своей базе все документы, отвечающие на запрос пользователя и выдает те, которые лучше всего отвечают на запрос. При этом в выдаче поисковой системы все сайты отсортированы по убыванию их релевантности запросу пользователю.

Итак, представим упрощенно, что происходит в Яндексе, когда пользователь задает запрос, например, «пластиковые окна».

1. Запрос обрабатывается синтаксическим анализатором, приводится к начальной форме.

2. Далее по базе ищутся все документы, содержащие слова «пластиковый» и «окно». Естественно, Яндекс не производит прямой поиск информации по всем 5 млрд. документов в базе. Вся информация содержится в виде т.н. «обратного индекса» (см. рисунок ниже), т.е. для каждого слова указаны порядковые номера документов, где содержится это слово и позиции данного слова в документе.

3. После этого определяется релевантность каждого документа запросу, т.е. для всех 12 млн. документов, которые содержат слова «пластиковый» и «окно» считается значение релевантности.

4. Далее документы ранжируются по убыванию релевантности и формируется выдача.

На рисунке ниже представлена самая простая схема устройства обратного индекса. Естественно, в поисковых системах используются дополнительно различные методы оптимизации данной структуру, но я думаю, основной принцип понятен.

Аналогом обратного индекса является, например, алфавитный указатель в книге, где указано, на какой странице встречается тот или иной термин и вы можете с легкостью найти информацию, не пролистывая всю книгу.