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Yati Ernie: Aprendizaje de la máquina en Yandex y Baidu

Cuando se trata de Aprendizaje de la máquina y SEO , una serie de avances en la última década le han dado a Google mucha publicidad y alabanza para proyectos como Rankbrain , BERT , y Smith .

Dicho esto, Google no es el único motor de búsqueda que hace grandes avances en el avance de la máquina de aprendizaje (ML).

Un marco de tiempo similar a Google, Yandex ha lanzado proyectos similares a sus procesos de clasificación, como MatrixNet, Pal Palekh, su segunda iteración (más refinada) de Korolyov, y más recientemente, YATI.

Baidu también ha estado involucrado en Desarrollo de tecnologías de aprendizaje de máquinas

para la búsqueda, con su modelo ML más prominente que es Ernie.

Como voy a usar la palabra transformador una buena época, es importanteVe una comprensión de la línea de base de lo que es un transformador y cómo los modelos como Bert y Smith están conectados a Yati y Ernie.

Empecemos allí.

¿Qué son los transformadores?

En términos simples, un transformador es un modelo de aprendizaje profundo utilizado en redes neuronales recurrentes (RNNS) para manejar tareas que involucran datos secuenciales y lenguaje natural.

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Los transformadores facilitan algo conocido como paralelización.

Lo que esto significa es que los datos de entrada no deben procesarse en orden, lo que hace posible procesar y facilitar conjuntos de datos de mayor escala mayor.

de esto, hemos sido dotados en SEO con pre -Sistemas restringidos como BERT,

GPT

y

Smith

.

¿Qué es Yati (yandex)?

desde 2017, TAquí ha habido poco en términos de la nueva tecnología

ML

de Yandex.

Sin embargo, a finales de 2020, Yandex lanzó un nuevo algoritmo de clasificación basado en transformar redes neuronales llamadas yati: Otro transformador Con mejoras.

Puede que no sea poético, pero Yati ha sido aclamado como el cambio más significativo y afectivo que Yandex ha hecho a sus algoritmos de clasificación de búsqueda desde la introducción de Matrixnet en 2009.

Al igual que con todos los nuevos avances en motores de búsqueda, el aprendizaje de la máquina no reemplaza las variables y los parámetros que hemos operado anteriormente, pero los hemos mejorado.

Como Google, Yandex se basó en varios algoritmos para mejorar los resultados de búsqueda para los usuarios. AnuncioContinue leyendo a continuación

, pero desde 2016 y la introducción de neures.Al Networks a su algoritmo, Yandex ha estado construyendo un algoritmo mucho más fuerte propio.

Cómo YATI afectará la optimización de Yandex

en función de la información y las declaraciones de Yandex en torno a la revelación de YATI en YAC2020, El nuevo componente de aprendizaje de la máquina del algoritmo representará más del 50% de la ponderación final.

Esto significa que a través de una mejor comprensión de los documentos web y los textos, haciendo cambios más pequeños en páginas, como cambiar las etiquetas de los títulos, como cambiar las etiquetas de los títulos , agregando más palabras clave, e incluso los dominios de la coincidencia exactos ya no serán tan impactantes (dependiendo de la competencia y el nicho).

Como se mencionó anteriormente, esto no significa que tenga que tener un fuerte técnico, en la página, y fuera de lugar ya no es necesario.

Solo hace que sea más difícil jugar el sistema GOING ADRY.

¿Puede optimizar para YATI?

Como Yati es una evolución de los algoritmos de Yandex y no es una revolución, en su mayor parte, sigue siendo la optimización de yandex . .

En cualquier cosa, la mejor práctica solo se ha reforzado.

Llene los brechas de tema

Mirando más allá de las palabras clave a los temas, debe asegurarse de que su contenido sea tan rico con ellos como sus competidores. Por ejemplo, si está intentando atraer usuarios que buscan comprar polvos de proteínas y batidos de reemplazo de comida, pero no está hablando de sus ingredientes, incluyendo Una avería nutricional, o proporcionando información sobre cómo se fabrican, pero sus competidores son, usted es el extraño en el conjunto de datos.

Estructura de texto largo

Rompiendo piezas de texto con subtítulos pueden ayudar a los usuarios a hojear y encontrar partes relevantes del texto que desean leer, así como agregar estructura para los motores de búsqueda.

basado en la documentación alrededor de Yati, Es ampliamente pensado dentro de la comunidad de búsqueda rusa que rompiendo el texto que es de 250 a 300 palabras con un subtítulo puede producir beneficios.

¿Qué es Ernie (Baidu)?

Moviéndose de Yandex’s Avances de ML, vamos a ver

Ernie

.

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Baidu, como Google y Yandex, tiene un historial con AI y Aprendizaje Máquina.

En 2016, Baidu Open -Sumentar la plataforma de Paddlepaddle que se había utilizado internamente durante varios años para ayudar a desarrollar:

Algoritmos y tecnologías para mejorar su producto de búsqueda. IMA en paquete.GE Classification.Machine Traducción de texts.Y Plataforma publicitaria de Baidu.

Ernie (versión 1.0) se introdujo en Paddlepaddle, y la Ecosfera de Baidu más amplia a principios de 2019, con una versión actualizada (2.0) que llegó alrededor de julio ese año.

Ernie

superó a BERT y XLNET

en su momento de introducción en 16 tareas de PNL y remató la tabla de clasificación pública

.

XLNet, siendo una empresa conjunta entre Universidad de Google y Carnegie Mellon, superaron a Bert

en ese momento. Además de ayudar a avanzar la tecnología y la búsqueda de productos, otro excelente resultado de Ernie es un sistema llamado Dutongchuan, que es el primero. Modelo de traducción simultáneamente consciente de contexto. Impacto de Ernie en la búsqueda Ernie es una parte activa de la ampliaR Baidu Search Algoritmo y se utiliza para servir los resultados generales de búsqueda y mejorar la diversificación dentro de las fuentes de noticias mediante la eliminación de historias duplicadas (a pesar de los diferentes titulares). AnunciCementContinue Lectura a continuación Ernie también juega un papel activo en el asistente de AI de Baidu, Xiao DU. El uso de modelos en tiempo real (similar a Dutongchuan) Xiao Du usa Ernie para comprender mejor y responder con mayor precisión a las solicitudes de voz. Gran parte de la literatura publicada en Ernie está sobre cómo Datos de trabajos y procesos. El impacto real que ha tenido en la búsqueda de Baidu en su conjunto no se conoce, sin embargo, también debemos recordar que los resultados de Baidu Serp se rellenan de una manera muy diferente a la forma muy diferente a la de Google y Yandex. Actualmente lo hacen. Baidu tira de una serie de fragmentos ricos de suOtros productos como Bike, Zhidao y Tieba. Esto significa que las consultas orgánicas pueden producir solo uno o dos resultados en la primera página. ¿Puede optimizar a Ernie? Similar a otros algoritmos de ML que se implementa en toda la búsqueda, Ernie es una evolución de Principios existentes. Los algoritmos principales de Baidu (planta de dinero, granada, cubo de hielo) han alentado a los webmasters a crear mejores experiencias web para los usuarios durante varios años. AnunciCementContinue leyendo a continuación Hoy, Ernie es Reforzando estos principios y los sitios web gratificantes que han invertido en la experiencia del usuario de la búsqueda en lugar de tratar de jugarlo. Más recursos: 17 Grandes motores de búsqueda que puedes usar En lugar de Google INTERNATIONAL SEO en 2020: 4 Llaves para llevar SEO internacional para 2021 y más allá: Lista de verificación de 9 puntos para el éxito

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