Что такое MatrixNet и CatBoost в Яндексе

MatrixNet (Матрикснет) — метод машинного обучения, который Яндекс применил для ранжирования в 2009 году. CatBoost — его развитие: библиотека машинного обучения, которую Яндекс выложил в открытый доступ в 2017 году. Оба основаны на градиентном бустинге — методе, где множество простых деревьев решений вместе дают точный прогноз.

Как это связано с выдачей

Раньше формулу ранжирования во многом настраивали вручную. С машинным обучением поиск сам подбирает, как сочетать сотни факторов: текстовые, ссылочные, поведенческие, коммерческие. Обучается модель на примерах хорошей и плохой выдачи — в том числе на оценках асессоров.

Главное следствие: формула не одна для всех. Для разных типов запросов и регионов факторы весят по-разному. Где-то важнее свежесть, где-то — ассортимент и цены, где-то — авторитетность источника.

Что это значит для SEO

• Нет одного «главного фактора», который решает всё. Работают комплексные улучшения.
• Смотрите на лидеров выдачи по своему запросу: что у них общего, того поиск и ждёт.
• Формулу регулярно переобучают, поэтому позиции могут меняться без изменений на вашем сайте — это видно на апдейтах.

Пример

Интернет-магазин шин долго наращивал текст на категориях, но позиции не росли. Сравнение с топом показало, что у лидеров больше ассортимента, есть фильтры по размеру и цены прямо в списке. Магазин добавил фильтры и цены — и позиции пошли вверх: для этой тематики коммерческие факторы весили больше текстовых.

Частые вопросы

Используется ли MatrixNet сейчас?

Яндекс не раскрывает детали текущей формулы. Известно, что CatBoost создан как его преемник и используется в сервисах компании, а в ранжировании работают и нейросети.

Можно ли узнать вес каждого фактора?

Нет. Веса подбирает модель, и они разные для разных запросов. Практичнее сравнивать свою страницу с конкурентами из топа.