Поисковые системы, такие как Яндекс, стремятся предоставлять пользователям максимально релевантные и качественные результаты. Однако алгоритмы машинного обучения не всегда могут самостоятельно оценить, насколько хорошо та или иная страница отвечает запросу. Для этого привлекаются асессоры — эксперты, которые вручную проверяют сайты и помогают улучшать алгоритмы поиска.
В этой статье мы разберём:
- Кто такие асессоры Яндекса и как они работают
- Как их оценки влияют на ранжирование сайтов
- Как SEO-специалисты могут использовать эти знания для продвижения
Невидимые архитекторы поисковой выдачи
В эпоху нейросетей и машинного обучения поисковые системы по-прежнему нуждаются в «человеческом факторе». Яндекс, как и Google, использует асессоров — специальных оценщиков, которые вручную проверяют качество сайтов и помогают алгоритмам выдавать более релевантные результаты.
Асессор (от англ. assessor — оценщик) — это удалённый сотрудник, который анализирует веб-страницы по заданным критериям. Его главная задача — дать человеческую оценку тому, что не всегда могут корректно проанализировать алгоритмы.
Почему Яндекс не полагается только на алгоритмы
- Субъективные запросы (например, «лучший фильм 2024» — тут нужна экспертная оценка).
- Новые тренды и явления (алгоритмы учатся на данных, но асессоры помогают быстрее адаптироваться).
- Борьба с манипуляциями (SEO-спам, дорвеи, GPT-генерация — машины не всегда распознают хитрые схемы).
Пример: В 2023 году Яндекс вручную проверял сайты на предмет «нейросетевого спама» (тексты, сгенерированные ChatGPT без редактуры). Асессоры отмечали такие страницы, и алгоритмы начали понижать их в выдаче.
Сколько асессоров работает на Яндекс
Точное количество асессоров Яндекс не раскрывает, но по оценкам экспертов (например, из публикаций SEO-аналитиков и бывших сотрудников), их несколько тысяч.
Для сравнения:
- У Google в 2021 году было более 10 000 асессоров (данные из отчётов компании).
- Яндекс, вероятно, использует от 3 000 до 5 000 оценщиков, учитывая масштабы Рунета. Асессоры работают удалённо и проходят строгий отбор и обучение.
Как работают асессоры
Какие задачи они выполняют
Асессоры получают задания через специальную платформу (аналогичную Google Search Quality Evaluator). Их работа включает:
- Оценку релевантности страниц – насколько хорошо контент отвечает на запрос пользователя.
- Проверку качества контента – есть ли ошибки, водность, спам, клоакинг.
- Анализ юзабилити – удобен ли сайт, быстро ли загружается, нет ли агрессивной рекламы.
- Оценку доверия (E-A-T) – экспертность, авторитетность, достоверность (особенно важно для мед-, финансовых и юридических сайтов).
Как асессоры влияют на поисковую выдачу
Яндекс использует их оценки для:
- Обучения алгоритмов (например, нейросети «Королёв»).
- Тестирования новых факторов ранжирования (например, в 2023 году Яндекс усилил влияние поведенческих факторов после анализа асессорских данных).
- Фильтрации спама и некачественных сайтов (например, «АГС» — адаптация к Google’s HCU).
В 2022 году Яндекс обновил алгоритм оценки коммерческих факторов для интернет-магазинов. Асессоры проверяли:
- Наличие контактов, реквизитов, отзывов.
- Качество описаний товаров.
- Скорость оформления заказа.
Сайты, получившие низкие оценки, теряли позиции, а те, что соответствовали требованиям, росли в ТОП.
Степень влияния человеческого фактора на поисковую выдачу
| Критерий | Что проверяют? | Как улучшить? |
|---|---|---|
| Релевантность | Соответствует ли страница запросу? | Точное вхождение ключей, LSI-слова, ответ на вопрос пользователя. |
| Качество контента | Нет ли переспама, копипасты, воды? | Уникальный текст, глубина раскрытия темы, структура (H2-H3). |
| Юзабилити | Удобен ли интерфейс? Нет ли intrusive-рекламы? | Адаптивность, скорость загрузки, минимум pop-up. |
| Доверие (E-A-T) | Есть ли авторство, экспертность, ссылки на источники? | Указание авторов, ссылки на исследования, наличие «О нас». |
| Коммерческие факторы | Цены, доставка, отзывы, гарантии (для магазинов). | Чёткие условия покупки, реальные отзывы, SSL. |
Основные компетенции этих сотрудников
Обучение машинных моделей
Яндекс применяет машинное обучение с учителем: асессоры размечают данные (например, оценивают страницы по шкале от 1 до 5), а алгоритмы на основе этих примеров учатся предсказывать качество новых страниц.
Примеры моделей, которые обучаются на данных асессоров:
- «Королёв» (основной алгоритм ранжирования Яндекса)
- «Баден-Баден» (фильтр за переоптимизацию и спам)
- «Минусинск» (борьба с ссылочным спамом)
Как это работает
- Асессоры оценивают выборку сайтов по критериям (релевантность, качество контента, доверие)
- Алгоритм анализирует их оценки и выявляет закономерности (например, что страницы с высокой водностью получают низкие баллы)
- Нейросеть начинает автоматически понижать подобные страницы в выдаче
Кейс: В 2022 году Яндекс обновил алгоритм оценки коммерческих факторов после того, как асессоры отметили, что сайты с подробными условиями доставки и реальными отзывами чаще удовлетворяют пользователей.
Калибровка алгоритмов (А/Б-тестирование)
Перед тем как внедрить изменение в поиск, Яндекс тестирует его на небольшой группе пользователей. Асессоры помогают определить, улучшилось ли качество выдачи.
Пример:
- В 2023 году Яндекс тестировал новый подход к ранжированию медицинских запросов
- Асессоры вручную проверили, насколько новые результаты безопаснее и достовернее старых
- После положительных оценок обновление запустили для всех пользователей
Выявление новых факторов ранжирования
Асессоры помогают обнаружить скрытые закономерности, которые потом закладывают в алгоритмы.
- Глубина контента (страницы с подробным разбором темы получают более высокие оценки)
- Наличие мультимедиа (видео, схемы, таблицы повышают полезность)
- Микроразметка и структура (асессоры выше оценивают статьи с четкими подзаголовками и списками)
Кейс: После анализа данных асессоров Яндекс усилил влияние поведенческих метрик (время на сайте, процент отказов) в 2021 году.
Как они выявляют черное SEO
Черное SEO — это любые действия, направленные на обман поисковых алгоритмов и пользователей.
Основные методы черного SEO:
| Метод | Описание |
|---|---|
| Клоакинг | Показ разного контента пользователям и поисковым роботам. |
| Дорвеи | Страницы с автоматическим текстом, перенаправляющие на другой сайт. |
| Скрытый текст | Ключевые слова, спрятанные в коде (белым по белому, tiny-font). |
| Спамные ссылки | Накрутка ссылочной массы через биржи, сателлиты, комментарии. |
| Генераторный контент | Тексты, созданные нейросетями без редактирования (водные, бессмысленные). |
| Виш-листинг | Подмена контента после попадания в ТОП (например, на главной был информационный текст, а после продвижения — продающий). |
Асессоры не проверяют все сайты подряд — они работают с выборками, которые алгоритмы помечают как подозрительные.
Этапы проверки:
- Алгоритмы находят подозрительные страницы (например, неестественный рост ссылочной массы или резкий скачок позиций).
- Асессоры вручную проверяют сайт по чек-листу Яндекса.
- Если нарушения подтверждаются, данные передаются для обучения алгоритмов или наложения санкций.
| Критерий | Как проверяют? |
|---|---|
| Клоакинг | Сравнивают код страницы и то, что видит пользователь (через специальные инструменты). |
| Дорвеи | Ищут бессмысленные тексты с ключевиками и редиректами. |
| Скрытый текст | Проверяют CSS и HTML на наличие невидимого контента. |
| Спамные ссылки | Анализируют анкоры и источники (если все ссылки с одинаковым текстом — подозрительно). |
| Генераторный контент | Оценивают логичность текста (нейросетевой контент часто содержит ошибки и повторы). |
Как асессоры Яндекс обучают алгоритмы: механизм обратной связи между людьми и ИИ
Асессоры Яндекса выполняют критически важную функцию в современной поисковой системе — они служат «учителями» для алгоритмов машинного обучения. Этот процесс представляет собой сложную систему взаимодействия человеческого интеллекта и искусственного, где каждый элемент играет свою уникальную роль.
Процесс обучения: от человеческой оценки к алгоритмическому решению
➡️ Сбор обучающей выборки
Асессоры работают с репрезентативными выборками запросов и сайтов:
- 100-200 тысяч запросов ежемесячно проходят ручную оценку
- Каждый запрос оценивается 3-5 разными асессорами для объективности
- Выборка охватывает все типы запросов: информационные, коммерческие, навигационные
➡️ Критерии оценки
# Пример структуры данных оценки (условно)
{
"relevance": 0.87, # Релевантность (0-1)
"content_quality": 0.92, # Качество контента
"usability": 0.78, # Удобство использования
"spam_score": 0.05, # Вероятность спама
"E-A-T": { # Экспертность, авторитетность, достоверность
"expertise": 0.85,
"authority": 0.76,
"trustworthiness": 0.89
}
}➡️ Механизм обратной связи
Процесс обучения происходит циклически:
- Алгоритм делает предсказание
- Асессоры оценивают его точность
- Модель корректирует веса параметров
- Цикл повторяется
Техническая реализация обучения
➡️ Особенности архитектуры
Яндекс использует гибридный подход:
- Нейросетевые модели (типа «Королёв»)
- Классические алгоритмы ранжирования
- Ансамбли моделей для разных типов запросов
➡️ Процесс разметки данных
Асессоры работают со специализированным интерфейсом:
- Одновременный показ 5-10 результатов по запросу
- Возможность глубокого анализа страницы
- Инструменты для выявления скрытого спама
Практическое применение данных асессоров
В 2023 году система обнаружила:
- 38% новых сайтов использовали ChatGPT без редактирования
- Асессоры разработали 17 критериев выявления
- Алгоритм научился находить такие страницы с точностью 94%
Асессоры остаются незаменимым звеном в обучении поисковых алгоритмов. Их экспертиза позволяет Яндексу сохранять баланс между технологичностью и человечностью поиска, что в конечном итоге выгодно всем участникам процесса — и поисковику, и вебмастерам, и пользователям.
