Поведінкові фактори ранжування

Пошукова система — не людина, але повинна видавати користувачам результати, дуже схожі на ті, які б вибирала саме людина, а не машина. Тому одним з пріоритетних напрямків розвитку ранжування є «мімікрія» під людину, вбудовування в формулу ранжирування «людської поведінки». Для цього Яндекс використовує дві технології: навчання MatrixNet за допомогою ручної праці асесорів, що оцінюють сторінки по комплексу параметрів і загальному враженню, а також поведінкові фактори — відстеження дій реальних користувачів. Про машинне навчання та MatrixNet в цілому ми ще поговоримо, а сьогодні зосередимося на тому, як Яндекс відстежує та інтерпретує поведінку користувачів. Відразу варто відзначити, що оцінки асесорів є більш важливим фактором ранжування і можуть «перевершити» поведінкові фактори. Наприклад, якщо у сніппета сайту висока клікабельність, але асесори ставлять ресурсу низьку оцінку — наприклад, через «замануху» і невідповідності суті запиту, — то лідерства у видачі вже не добитися.
http://andrey.lviv.ua/blog/povedinkovi-faktori-ranzhuvannya-yandeksa