Поскольку в интернете сегодня несчетное количество сайтов самого различного характера, поисковая машина обращается не к страничкам сайтов, а к некой базе данных, или же основывается на индексе. Каждую найденную в особой базе страницу пользователь видит во время ввода своего запроса.
С учетом того факта, что индекс постоянно пополняется новыми страницами и лишается старых ненужных, каждая поисковая система должно регулярно обновлять свой индекс или осуществлять апгрейд, который не видит пользователь. Но поисковая система обязана знать, на основании каких параметров она обновляет индекс. Раньше асессор поисковых систем внедрял релевантные страницы в индекс. Но поскольку сегодня сайты появляются словно грибы после дождя, ни один асессор физически не может успеть обработать каждую найденную роботом страницу. Но за счет появления принципиального нового алгоритма по обучению бота MatrixNet удалось переложить на него большую часть обязанностей асессора.
Чем отличается MatrixNet
Разработка MatrixNet началась в далеком 2009 году. Ознаменовалось все внесением современного алгоритма под названием «Снежинск». Он был создан для того чтобы расширить меры ранжирования и улучшить работу поисковой системы. За счет этого малозначимые параметры поиска стали ненужными. Благодаря данному методу удалось реализовать настройку ранжирования сайта под назначенный запрос и одновременно сохранить поиск по другому запросу на должном уровне.
Формула нового алгоритма способна находить огромное количество значений. Благодаря точности удается отбросить нерелевантные ресурсы. С помощью данного алгоритма результаты поисковой выдачи Яндекса максимально соответствуют запросам, невзирая на постоянное увеличение количества новых сайтов.
Тут еще никто ничего не писал, стань первым!