用帕列赫新算法，长尾搜索效果能提升多少？

哎呀，最近Yandex这家人又搞了个新玩意儿，叫帕列赫。听名字就感觉有点酷炫！咱就是说搜索引擎的算法更新换代比换衣服还快呢。 那必须的！ 以前谷歌的RankBrain大家都知道，Yandex也不甘示弱，搞了个帕列赫来跟长尾搜索开战。

什么是长尾搜索？你懂的

泰酷辣！ 先说说长尾搜索啥玩意儿。简单就是那些用户输入的搜索词不太常见、比较具体的情况。比如“成都广告设计公司”这种。大家平时搜的都是热门的、大家都知道的关键词，那长尾就是那些小众的、个性化的需求。

我晕... 以前搜索引擎可能不太重视这些长尾词，主要原因是它们出现的频率不高。但是呢，其实吧这些小众的需求加起来占据了搜索总量的70%左右呢！你说厉害不？所以对长尾搜索重视起来是很正常的。

Yandex的帕列赫算法：火鸟背后的秘密

Yandex说他们的帕列赫算法是为了更好地处理长尾查询而设计的。这个名字起的挺有意思啊，“火鸟”是不是俄罗斯的一种象征？哈哈。

咱要说这个算法到底咋样，Yandex给出了不少细节。他们用了神经网络来分析查询和文档之间的关系。简单点讲，就是让机器能理解每个查询背后的真正含义，而不是只看关键词是否匹配。

我深信... 以前可能只要输入几个关键词就能得到后来啊，但现在呢？有了帕列赫这个家伙就不一样了。它能把那些看似无关的词语联系起来考虑进去。就像是把所有相关的因素都纳入进来分析一样。

神经网络：1500个因素

Yandex透露说他们的神经网络现在有1500个因素来评估网页的相关性。听着就感觉很复杂吧！ 薅羊毛。 不过这说明他们对每个因素都进行了精细化的研究和调整。

而且不是简单的匹配度啦！神经网络还能捕捉到查询和文档之间的联系——即使这两个东西之间没有直接相关的词语出现。比如说 “成都广告设计公司”跟“网站建设”虽然是不同的概念， 极度舒适。 但是如果用户在搜“成都网站建设”，也许也需要看到相关的广告设计信息呢。

跟谷歌 RankBrain 比比谁强

极度舒适。 之前有人问我Yandex的新算法是不是跟谷歌的RankBrain差不多啊？ Yandex那边说他们“不知道什么是落后于谷歌的技术”。 害得我当时也懵了。 不过从技术上来说呢？两者确实有很多相似之处。都是利用机器学习来提升搜索后来啊的质量嘛。 RankBrain主要关注的是用户query和文档之间的语义关系；而帕列赫也在尝试做类似的事情——让机器理解用户的真实意图。 只不过Yandex更强调利用神经网络来建立查询和文档之间的联系维度更高的模型。 你说他们是不是在模仿谷歌啊？哈哈. 你懂的, 各家都在努力提升自己的技术水平嘛! 别一味地比大小, 重要的是怎么才能给用户提供更好的服务. 所以, 帕列赫是不是也能算是跟RankBrain掰手腕的后来啊呢? 网站Yandex推出新算法帕列赫提高长尾查询的搜索后来啊 - 优化内容示例