Будущее поиска и поисковой оптимизации

Время прочтения: 8 минут

Тэги: SEO, Яндекс, Google

О чем статья?

Кому полезна эта статья?

Будущее поисковых систем тесно связано с развитием технологий и интернета в целом. Поисковые алгоритмы, как не раз заявляли представители поисковиков, стремятся максимально полно и качественно закрывать потребности пользователей. В 2024 году Интернетом пользуются 5,35 миллиарда человек, что составляет 66,04% населения планеты. Очевидно, что технологии, которые закрывают такое количество запросов, должны становиться все более сложными, чтобы обеспечить качественный поиск.  Давайте посмотрим на тенденции и перспективы развития поисковых систем. Тем более что от них во многом зависит раскрутка сайта в Яндексе и Google.

Какую эволюцию прошел поиск

Чем больше сайтов становится в интернете, тем более сложные задачи учатся решать поисковые системы. Они прошли следующие этапы развития:

1. Поиск релевантных страниц

Сначала поисковики просто выдавали список страниц, на которых имелись слова запроса. Когда документов в сети стало слишком много, пришлось их ранжировать по релевантности. На этом этапе учитывалась только частота ключевых слов и их важность в документе, например, вхождение в заголовки Н2-Н4. Именно тогда интернет наводнили малоценные тексты, буквально забитые ключевиками.

2. Учет обратных ссылoк

Когда страниц стало еще больше, поисковики стали учитывать входящие ссылки. Поэтому для продвижения сайтов оптимизаторы стали массово закупать бэклинки.

3. Расширение факторов ранжирования

Поисковые системы научились ранжировать ссылки на основании нескольких сотен (по разным данным 600 или 800) параметров. Помимо ключевых фраз и ссылок сюда вошли технические, коммерческие, текстовые, поведенческие факторы.

4. Оценка качества страниц и бизнеса

Постепенно алгоритмы научились учитывать не только формальное качество сайта, но и качество бизнеса. Они определяют, насколько предложение закрывает потребности пользователя и может ли он доверять компании.

5. Нейросети и искусственный интеллект в поиске

Обработка огромного массива данных стала возможной благодаря машинному обучению. Ведущие поисковые системы начали использовать его с начала 2000-х. Однако классическое машинное обучение эффективно, когда алгоритм обрабатывает тысячи и миллионы одинаковых запросов. Поэтому до последнего времени поиск по высоко- и среднечастотным запросам работал более эффективно. 

Многословные, очень низкочастотные запросы алгоритмы находили хуже. Пользователи зачастую были вынуждены разбивать свой запрос на несколько более простых. Например, вместо «В августе я хочу поехать в отпуск на море с семьей. Какие есть бюджетные варианты из Москвы?» приходится спрашивать «семейный отдых на море», «бюджетные билеты Москва Сочи с ребенком» и т.п. Это удлиняет процесс закрытия потребности, пользователь может получить взаимоисключающие варианты.

Чтобы решить проблему с уникальными, многословными запросами поисковые системы подключили искусственный интеллект (ИИ, artificial intelligence, AI). Обычно термин ИИ используют как общее понятие, а нейросетями называют конкретные разработки. Благодаря им поисковики и их браузеры становятся не просто интерфейсом поиска, а постоянными помощниками в поиске различных бытовых решений.