Асессорская оценка
Редакция блога Ingate
6 февраля 2019
Асессоры оценивают релевантность страницы запросу, по которому она показывается в поисковой выдаче. Задача таких специалистов – сделать результаты поиска более качественными.
Асессоры оценивают релевантность страницы запросу, по которому она показывается в поисковой выдаче. Задача таких специалистов — сделать результаты поиска более качественными.
При оценке страницы асессоры смотрят на ее содержание, полноту раскрытия темы, удобство использования сайта. Внедрение такого подхода — первый шаг в работе с поведенческими факторами ранжирования.
В некоторых случаях перед запуском алгоритма нужно провести тщательную проверку правильности его работы. В бета-тестировании участвует некоторое количество пользователей, которые выполняют действия в соответствии с новой версией. По их поведению делают вывод о том, стал ли более качественным поиск по составленной формуле ранжирования. Таким образом, асессоры не ограничиваются оценкой релевантности страниц запросу, они участвуют в настройке алгоритмов поисковой системы.
Критерии асессорской оценки
Каждый асессор оценивает сайт и его страницы по шкале релевантности. При этом ему может быть присвоен один из следующих статусов:
Vital (витальный) — это официальный ресурс или первоисточник. Витальные сайты всегда занимают первую строчку в выдаче. Не каждый запрос предполагает существование такого ресурса. В некоторых случаях витальных сайтов оказывается несколько.
Useful (полезный) — веб-страница, дающая точный, авторитетный и исчерпывающий ответ на запрос. Такую оценку получают тематические ресурсы, содержащие большое количество полезной информации, филиалы компании, которую ищет пользователь, факультеты интересующего вуза.
Relevant+ (релевантный) — страница, которая отвечает на введенный в строку поиска запрос.
Relevant— (релевантный минус) — документ, содержание которого имеет отношение к запросу, но в полной мере не отвечает потребностям пользователя.
Например, асессорскую оценку «релевантный минус» по запросу «новогодние игрушки цена» получит сайт, где размещен текст с обсуждением расценок, но сама стоимость не приводится. Еще один пример: по запросу «карта Санкт-Петербурга» слабо релевантным будет считаться ресурс с картой всего одного района города.Irrelevant (нерелевантный) — страница результатов поиска, не отвечающая запросу.
Спам — к этой категории асессоры относят сайты, которые продвигаются методами черного SEO. На таких ресурсах нет полезной информации — только автоматически сгенерированный контент и технический мусор.
Не про то — страница, которая содержит слова запроса, но не отражает его смысл. Такое возможно из-за наличия в русском языке омонимов, других форм слова, разрывов в словосочетаниях. Яндекс приводит в пример запрос «Лев Толстой». Статут «не про то» получат ресурсы с контентом, посвященным однофамильцам писателя, людям с лишним весом, львам.
Например, асессорскую оценку «релевантный минус» по запросу «новогодние игрушки цена» получит сайт, где размещен текст с обсуждением расценок, но сама стоимость не приводится. Еще один пример: по запросу «карта Санкт-Петербурга» слабо релевантным будет считаться ресурс с картой всего одного района города.
Мнение руководителя службы оценки качества поиска Яндекса Романа Поборчего
«Хорошая выдача по запросу „пластиковые окна“ должна включать коммерческие предложения от уважаемых фирм и информацию, помогающую пользователю понять, какого типа окна ему нужны. Много места в выдаче эта общая информация занимать не должна: если она хорошая, то одного сайта может быть достаточно. А если плохая, то лучше ее и вовсе не показывать».
Интерфейс асессорской оценки Яндекса включает указанный запрос и шкалу релевантности, позволяет просмотреть сайт.
1.png
1.png
В Google инструкция для асессоров такая же, как в Яндексе. Дополнительно ресурс анализируют по признаку георелевантности. Также существует детальное руководство по предпочтениям пользователей, что позволяет ограничить субъективность асессорской оценки сайта.
Если комплексно посмотреть на перечисленные выше критерии, можно составить несколько рекомендаций, на которые следует обратить внимание при наполнении сайта контентом:
Осмысленность.
На странице должна быть понятная, значимая и обязательно соответствующая запросу информация.Авторизованность. Контент должен быть уникальным, все фактические данные — актуальными и корректными.
Авторитетность. Ресурс, компания или информация на странице должны быть авторитетными для поисковых систем и посетителей.
Полнота. Контент должен максимально полно отвечать на запрос. Хорошо, если на сайте будут дополнительные материалы по теме.
Структура. Информация должна быть структурирована, тексты представлены в читабельном виде.
Оформление. Контент должен соответствовать требованиям юзабилити, текст дополнен графической информацией.
На странице должна быть понятная, значимая и обязательно соответствующая запросу информация.Следуя перечисленным рекомендациям, можно грамотно провести поисковую оптимизацию и добиться оценки «полезный сайт» по каждому из продвигаемых запросов.
Цитата из блога Яндекса:
«Для нас важно, чтобы, перейдя на сайт из результатов поиска, посетитель ресурса быстро и удобно решил стоящую перед ним задачу.
В качестве примера представим себе пользователя, задача которого — выбрать и приобрести товар или услугу. Что может повлиять на то, станет ли он клиентом интернет-магазина, на который перешел из результатов поиска? Захочет ли он воспользоваться данным ресурсом в будущем? Какими свойствами для этого должен обладать сайт? На все эти вопросы отвечает дополненная шкала оценки сайта».
Особенности асессорской оценки сайта
В работе асессоров существует несколько нюансов:
Оценка связки «запрос/URL». Анализируйте свой сайт с учетом этой оценки по отношению к определенному продвигаемому запросу.
Анализ страницы по региону. Укажите адрес компании и название города — любой асессор может без труда идентифицировать региональную принадлежность ресурса.
Оценка многозначных запросов. Пользователь вводит в строку поиска запрос «Марс», какой ответ при этом он хочет получить: информацию о планете, римском боге войны или шоколадном батончике? Чтобы разграничить многозначные запросы применяется следующая шкала:
Dominant Interpretation (Vital to Off-Topic) — это наиболее употребляемое значение или конкретный бренд.
Для запроса «Марс» Dominant Interpretation — транснациональная корпорация по производству продуктов питания.Common Interpretation (Useful to Off-Topic) — распространенное, общепринятое значение введенного в строку поиска слова. Для запроса «Марс» — бог войны или планета.
Minor Interpretation (Relevant to Off-Topic) — малоизвестное значение. Например, по запросу «Марс» могут искать информацию о фильме, подводной лодке, судне на воздушной подушке или серии межпланетных станций.
No chance Interpretation (Off-Topic) — такое значение запроса известно очень небольшому количеству людей. Например, «Марс» может быть аббревиатурой (Московская ассоциация революционных сатириков), названием деревни в Башкортостане или кличкой домашнего животного.
Для запроса «Марс» Dominant Interpretation — транснациональная корпорация по производству продуктов питания. Продвижение сайта в интернете по нечетким запросам из-за их популярности и высокой узнаваемости возможно только для страниц, которые интерпретируются как Dominant или Common.
Субъективность. Нередко асессору сложно выделить в выборке ресурс, имеющий наибольшую релевантность. Так запросу «Шерлок Холмс» может соответствовать старый фильм, адреса кинотеатров, где показывают новую экранизацию, сайты с информацией о книге или предложение купить диск. В таком случае для точной оценки потребуется дополнительно проанализировать поведение пользователей. После введения технологии персонализированной выдачи релевантность ресурса стала определяться индивидуально для каждого человека. Это позволило значительно повысить качество поиска.
Психологические ограничения при длительной работе асессоров. Специалисты работают удаленно и каждый день просматривают до 400 сайтов. Такая нагрузка может негативно сказаться на объективности оценки релевантности страниц и ресурсов запросам.
ЧИТАЙ ТАКЖЕ
«Матрикснет»: что это такое и зачем он нужен
Фильтры поисковой системы Google
Фильтры «Яндекса»
(Рейтинг: 4. |
33, Голосов: 6)У тебя есть нерешенные задачи?
В этом блоге мы делимся знаниями, но если у тебя есть серьезные цели, которые требуют вмешательства настоящих профи, сообщи! Перезвоним, расскажем, решим любые задачи из области digital
Находи клиентов. Быстрее!
Работаем по будням с 9:30 до 18:30. Заявки, отправленные в выходные, обрабатываем в первый рабочий день до 10:30.
Приложи файл или ТЗ
Работаем по будням с 9:30 до 18:30. Заявки, отправленные в выходные, обрабатываем в первый рабочий день до 10:30.
наверх
Оценки асессоров: прибивают ли они гвоздями сайты к топу выдачи?
Оксана Мамчуева
1071
Частенько на страницах форума и в других отраслевых источниках я встречаю мнения оптимизаторов, что асессоры – это люди, которые размечают вручную поисковую выдачу, фактически «прибивая» сайты «гвоздями» к топу.
И, при исследовании выдачи по тому или иному запросу, высказываются предположения, что хорошо ранжируемый документ попал туда и держится там исключительно благодаря хорошей асессорской оценке.
Попробуем разобраться, что на самом деле делают асессоры, и как они могут повлиять на ранжирование конкретного сайта по конкретному запросу.
Для формирования функции ранжирования в Яндексе используется машинное обучение. Алгоритм машинного обучения (в Яндексе он называется MatrixNet) должен получить на входе обучающую выборку. Эту обучающую выборку и составляют асессоры. Асессор получает для оценки случайным образом сформированный набор пар «запрос-документ». Каждую пару он должен оценить на соответствие документа запросу.
Какие бывают оценки?
Еще в 2007-м году на ежегодной конференции Optimization.Ru (носящей в оптимизаторской среде неофициальное название «Ашмановка») начальник отдела веб-поиска Яндекса Александр Садовский выступил с докладом «Релевантность глазами Яндекса» (презентация доклада), где среди прочего рассказал и об асессорах.
В частности, он привел следующую классификацию оценок, которые асессор может поставить паре «запрос – документ»:
- витальный «должен» быть на первом месте (первоисточник информации, официальный сайт)
- полезный исчерпывающий ответ на вопрос с дополнительной полезной информацией (вы бы добавили в закладки)
- релевантный+ документ, полностью отвечающий на вопрос и удовлетворяющий потребность пользователя
- релевантный- дает часть ответа (страница соответствует теме запроса, но не полностью отвечает ему, устарела и т.д.)
- нерелевантный не отвечает на вопрос поисковый спам, технический мусор
На слайде 9 более позднего (датирован 15 октября 2011 г.) доклада руководителя группы асессоров Яндекса Ольги Мегорской «Качество поиска: экспертные оценки и исследование пользовательского поведения» представлены практически те же оценки, что свидетельствует о том, что шкала оценок весьма консервативна.
То есть, на самом деле градаций оценок не так уж и много. Хорошие оценки – это «витальный», «полезный» и «релевантный+». Из пояснений к оценкам следует, что накрепко «прибить гвоздями» документ к первому месту одна из оценок действительно может. Это оценка «витальный». Документы, размеченные как витальные по отношению к запросу, получают огромный плюс к рассчитанному для них на общих основаниях значению релевантности, настолько огромный, что сдвинуть их с первого места невитальным документам невозможно. Однако далеко не по каждому запросу эту оценку может получить какой-либо из сайтов. Как правило, витальные ответы есть у запросов, которые подразумевают наличие официального сайта, например, запросы, связанные с брендами. Конечно, время от времени случаются и курьёзы.
Например, мне приходилось наблюдать, как по запросу [бухгалтерские услуги] одно время считался витальным ответом сайт некоего ООО «Бухгалтерские услуги». Но надо понимать, что подобные курьезы носят временный характер, и рассчитывать на неожиданную «халяву» по небрендовому запросу не приходится.
<categ attr=»d» name=»UngroupVital64.ru»/>
В общем, при желании сами сможете оценить, как невелико число запросов, содержащих подобные ответы.
Итак, что же будет в случае если конкретный документ получил по запросу хорошую оценку «полезный» или «релевантный+»? «Прибьются» ли такие документы к топу выдачи по этому запросу, как в случае с оценкой «витальный»?
Во-первых, по конкретному запросу, получить одинаково хорошую оценку может достаточно большое количество документов, гораздо больше, чем мест в топе поисковой выдачи. А асессоры никак не сравнивают между собой документы, получившие одинаковые оценки.
Во-вторых, размеченные асессорами пары «запрос-документ» (обучающая выборка) подаются на вход алгоритму машинного обучения MatrixNet.
Получается, при ранжировании документа будет учитываться все-таки несколько иной (в большей или меньшей степени) набор факторов, нежели тот, что попал в оценку.Далее MatrixNet на основе обучающей выборки строит функцию ранжирования таким образом, чтобы метрика pfound принимала максимальное значение. Подробно о метрикое pfound тут.
По сути pfound – это оценка вероятности того, что пользователь, последовательно просматривая выдачу сверху вниз, найдет релевантный результат. Исходя из этой метрики совершенно не обязательно, чтобы абсолютно все наборы значений факторов ранжирования, получившие хорошую оценку («полезный» или «релевантный+») оказались в топе поисковой выдачи. Поэтому, даже если конкретный документ по конкретному запросу получил такую оценку, то ни о каком «прибивании гвоздями к топу» речи быть не может. Да, вероятность хорошего ранжирования по данному запросу документа с хорошей оценкой по нему повышается, но не более того.
В презентации доклада руководителя группы отдела качества веб-поиска Яндекса Кирилла Николаева, сделанного 30 ноября 2012 г.
на минской конференции Optimization.by представлен расширенный набор оценок асессоров для коммерческих сайтов:
К традиционным оценкам релевантности добавляются еще оценки (судя по всему, бинарные) «коммерческих» критериев качества сайта: доверие к сайту, удобство выбора, качество услуги и др. Несомненно, это вносит некоторое разнообразие в набор возможных оценок, которые может получить документ по коммерческому запросу. Однако все равно число документов, получивших одинаковые оценки, будет достаточно большим, и между собою такие документы опять же никак асессорами не сравниваются. То есть о «прибивании гвоздями» к определенной позиции даже в случае расширенной оценки все равно речи не идет.
В заключении хотелось отметить, что количество запросов, размечаемых асессорами, оценивается представителями Яндекса в десятки тысяч. А число запросов, задаваемых ежедневно – еще в 2010-м году оценивалось в 100 миллионов. Тем самым вероятность, что интересующий вас запрос прошел асессорскую оценку, как видите, весьма и весьма невелика.
И в закономерностях ранжирования того или иного документа нужно искать что-то иное, нежели «прибивание гвоздями к топу» асессорами.
- Статьи
- SEO
Михаил Сливинский о том, что ждет оптимизаторов в ближайшем будущем
Доклад Михаила Сливинского (Wikimart) на открывшейся 11 марта 2014 года в Минске Неделе Байнета, превратился в дискуссию о будущем SEO и о работе сеошников, какой она будет…
Оптимизация сегодня: роль сущностей и взаимосвязей
Источник: www.greenlaneseo.com Теория о том, что Google начнёт ранжировать результаты выдачи, частично основываясь на собственном внутреннем понимании объекта поиска, впервые…
7 способов, которыми Google Glass изменит поиск, и как это должно повлиять на вашу маркетинговую стратегию
Директор отдела инноваций в области SEO компании Catalyst Дэниел Кристо (Daniel Cristo) об изменениях в технологиях поиска, которые произойдут в связи с выпуском и.
«Не бесите пользователя!» или правила группировки семантического ядра
Что нужно делать, чтобы сайт двигался, а пользователи радовались Для кого мы работаем
Как преуспеть в мобильном SEO: тренды 2014 года
Джейсон ДеМерс (Jayson DeMers…
Социальные nofollow-ссылки и их влияние на позиции и целевой трафик
Поисковое продвижение – это итерационное приближение к «эталонному» представлению поиска об идеальном сайте
Автоматические алгоритмы коренным образом меняют форму SEO
Многие SEO-специалисты и SEO-агентства стремятся использовать SEO автоматически, используя технологии. Неудивительно, что поисковые системы думают примерно так же. Илья Сегалович, технический директор Яндекса, упомянул во время моего визита в Яндекс в Москве, что он ожидает, что создавать поисковые системы станет проще и что конкуренция Google и Яндекса, скорее всего, будет исходить от технологий, основанных в основном на программном обеспечении с открытым исходным кодом.
легко доступны для разработчиков.
Конкретные технологии, которые, вероятно, станут «товарами» таким образом, включают сканеры, индексирование и даже алгоритмы машинного обучения. Илья говорит: «Вам не понадобится 2000 инженеров, чтобы построить достойную поисковую систему. В какой-то момент это сделает поиск более конкурентоспособным, потому что будет доступно больше компонентов поисковой системы, и у вас будет возможность быстро достичь охвата».
Не спрашивайте инженера поисковой системы, как ранжировать ваш сайт!Яндекс широко внедрил машинное обучение, и я поговорил с двумя авторами этого подхода, Андреем Гулиным и Андреем Плаховым.
Да, чтобы получить старшую должность в Яндексе, нужно зваться «Андрей»! Андрей и Андрей изо всех сил старались объяснить «оптимизатору», как работает их система, а Андрей Гулин забавно говорил по ходу дела: «Мы удивляемся, когда оптимизаторы спрашивают, как ранжировать мой сайт, потому что я не знаю».
Если вы хотите знать, почему он так говорит — читайте дальше!
Андрей Гулин. Источник: Яндекс Москва
Андрей Плахов. Источник: Яндекс Москва
Два типа алгоритмовУчтите, что существует два основных способа создания алгоритма; вручную или позволив компьютеру разработать его на основе установленных вами целей. Просто, верно? Возможно, нам нужно копнуть немного глубже.
Во-первых, что такое алгоритм? Википедия говорит нам: «Алгоритм — это эффективный метод, выраженный в виде конечного списка четко определенных инструкций для вычисления функции». Видишь ли, это просто – всего лишь список!
Итак, давайте представим, что мы — поисковая система, и выясним процесс ответа на запрос по ключевому слову, такому как «компания по поисковому маркетингу».
Первое, что мы делаем, это собираем все различные формы данных, которые у нас уже есть или которые мы можем собрать в будущем, чтобы сделать выбор между этими разными сайтами.
Таким образом, мы можем посмотреть на включение ключевых слов в заголовок страницы, метаописание, основное содержание или ссылки, которые мы указываем на сайт. У нас может быть такой список:
- Найти все страницы, содержащие «компания по поисковому маркетингу».
- Найти все страницы, на которые есть ссылки, указывающие на них, связанные с «компанией по поисковому маркетингу» через якорный текст или какой-либо связанный текст, говорящий об этом на той же странице.
- Создайте корпус «поисковая маркетинговая компания» — другими словами, полный набор сайтов, которые наша поисковая система связывает с термином.
Тогда мы будем оценивать все страницы нашего корпуса следующим образом:
- «поисковая маркетинговая компания» в заголовке страницы — 10 баллов.
- «поисковая маркетинговая компания» в якорном тексте входящей ссылки — 0,02 балла за каждую действующую ссылку.
- «search marketing company» в теге h2 на странице — 3 балла.
- За включение в основной текст точного совпадения «поисковая маркетинговая компания» — 3 балла.
- Перечислите все страницы в нашем корпусе от самых высоких точек до самых низких точек.
- Устройтесь поудобнее и ждите, пока пользователь будет впечатлен релевантностью наших результатов!
Видите ли, запустить поисковую систему очень просто! Все, что вам нужно сделать, это сидеть сложа руки и возиться с циферблатами, пока улыбка на лицах ваших пользователей не достигнет от уха до уха! За исключением того, что пользователи — своеобразные звери. Они усложняют вам жизнь, выискивая самые разные вещи, и им не нравится давать вам подсказки относительно того, что они на самом деле намерены.
Итак, сложность настройки алгоритма для достижения максимальной релевантности заключается в том, что вы, когда будете перемещать вещи для «компания по поисковому маркетингу», вы также измените результаты для навигационных запросов, где пользователь действительно хотел найти организацию под названием «Поисковая маркетинговая компания».
Коллега, автор SearchEngineLand.com, Шари Туроу, регулярно объясняет, что существует несколько ключевых категорий запросов, таких как «навигационные», «информационные» или «коммерческие». Итак, одна из вещей, которые вы можете сделать, — это классифицировать различные типы запросов, используя, кхм, «классификаторы». Проблема в том, что существует не только три категории, поэтому вы обнаружите, что вам нужно использовать многие тысячи классификаторов!
Вам нужны не просто алгоритмы, их нужно много. Источник: Энди Аткинс-Крюгер
Итак, теперь вы столкнулись с дилеммой – тем более, что, как отмечают инженеры поисковых систем, они каждый день видят очень высокий процент запросов, которых раньше никогда не видели. Похоже, вам нужно как минимум два уровня алгоритмов: один для классификации запросов и направления их к правильному алгоритму, а затем сами алгоритмы запроса-ответа.
Вы можете нанять целую армию поисковых инженеров, которые будут сидеть и крутить ручки для каждого типа алгоритма или классифицировать запросы, или вы можете изобрести программное обеспечение, которое сделает это за вас.
Престо! Это именно то, что Яндекс запустил за последние 18 месяцев.
Во-первых, Яндекс начал с запуска «Матрикснет», который был его «алгоритмом машинного обучения», а совсем недавно появился «Спектр», который сосредоточен на попытке лучше понять намерения пользователя. Можно сказать, что «Спектр» работает на уровне классификации запросов в моей модели, а MatrixNet — на уровне ранжирования запросов, показанном синим цветом.
Вернемся к двум Андреям, которые объясняют, как работает это «машинное обучение». Говорит Андрей Гулин: «У нас есть жюри по качеству поиска, мы называем их асессорами. Эти оценщики оценивают выборку результатов, которые мы затем смотрим, чтобы оценить сигналы с помощью разных запросов, дающих разные факторы ранжирования». И да, если вы спрашиваете, люди ли оценщики, то они действительно люди!
Оценщики эффективно определяют характеристики отличных сайтов, которые становятся целями алгоритма.
Затем он использует известный набор доступных сигналов и разрабатывает способ оценки формулы ранжирования для полученных запросов, стремясь достичь целевых показателей качества, установленных оценщиками.
Чем это отличается от ранжирования сайтов вручную? Ну, во-первых, формулы могут меняться на лету.
Давайте предположим, что многие оптимизаторы обнаруживают, что многие ссылки помогают сайтам ранжироваться по определенному запросу — если новые сайты, которые в конечном итоге ранжируются, не соответствуют первоначальным спецификациям оценщиков качества, тогда MatrixNet собирается внести коррективы, чтобы вернуться к доставке типов сайтов, которые, по мнению оценщиков, они хотели.
Точно так же, если будет запущено несколько новых сайтов, предлагающих контент еще более высокого качества, но не полностью соответствующих реальной формуле, MatrixNet скорректирует свои расчеты, чтобы отразить их в общей картине.
Одним из побочных эффектов является усложнение формул ранжирования. На графике ниже показан этот рост в течение определенного периода времени — действительно, Яндекс счел необходимым разработать технологии, чтобы справиться со сложностью формулы. Сам алгоритм машинного обучения также должен «переобучаться» каждые пару месяцев с новой информацией от оценщиков и новыми потенциальными сигналами для включения.
Усложнение формул ранжирования в Яндекс. Источник: Илья Сегалович, Яндекс
Тем временем мой спор с Андреем и Андреем переходит к очевидным вопросам, таким как платные ссылки и использование переходов для ранжирования сайтов. Они подтвердили, что у Яндекса есть несколько методов определения платных ссылок — что важно использовать из-за потенциальных искажений, которые они могут вызвать в результатах — по-видимому, в России есть несколько систем автоматической торговли ссылками, с которыми им приходится иметь дело. Они также согласились с тем, что иногда платные ссылки будут фигурировать в их алгоритме и даже будут влиять на результаты (что-то, что я не помню, чтобы Google до сих пор признавал), но эти ссылки будут только на сайтах исключительно высокого качества.
Кроме того, они не скрывают, что используют данные о кликах — другими словами, о переходах со страниц результатов на сайты — как часть «формулы» ранжирования.
Итак, я задал неизбежный вопрос, а именно означает ли это, что хороший рейтинг кликов будет хорошим фактором для поиска на сайте? Оказывается, иногда это может иметь негативные последствия. По словам Андрея Плахова, «клики используются не только для того, чтобы показать, что сайты хорошие, иногда большое количество кликов может быть плохой характеристикой — например, порносайты демонстрируют эту характеристику».
Использует ли Google данные о посещениях? Я спросил, думают ли они, что Google также использует переходы по клику (как постулировали некоторые SEO-специалисты в течение некоторого времени, но я никогда не видел подтверждения). Андрей Гулин пояснил: «По нашему опыту, на данный момент невозможно создать конкурентоспособную поисковую систему без использования информации о поведении пользователей.
Поскольку наш опыт показывает, что вы не можете обеспечить действительно хорошее ранжирование без данных о поведении пользователей, а так как рейтинг Google великолепен, мы предполагаем, что они используют клики».
Итак, что все это значит для будущего SEO? Если поисковые оценщики оказывают большое влияние на принятие решений о том, какие сайты должны ранжироваться, а какие нет, возможно, нашим системам следует подражать оценщикам, поскольку оказывается, что наши стремления к ранжированию заложены в умах оценщиков, к которым алгоритмы машинного обучения постоянно стремятся приспособиться. . Это также причина, по которой два Андрея не могут сказать SEO-специалистам, как ранжировать их сайты.
Я отмечаю, что большая часть онлайн-информации о том, как ранжироваться в Яндексе, по-видимому, была основана на временах, когда еще не было машинного обучения. Теперь, возможно, нам нужно начать организовывать фокус-группы, чтобы оценить, какие хорошие сайты должны получить лучший рейтинг? Безусловно, SEO-мышление определенно нуждается в обновлении!
Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат приглашенному автору и не обязательно принадлежат Search Engine Land.
Штатные авторы перечислены здесь.
Заработная плата водителя такси Алматы, Казахстан
Средняя базовая заработная плата
Средняя почасовая ставка
1 343,18 ₸ (тенге)/час
Средний бонус
55 318 ₸ (тенге)/год
Данные о компенсации на основе опыта
Средняя брутто-зарплата водителя такси в Алматы, Казахстан, составляет 2 793 819 ₸ или эквивалентная почасовая ставка 1 343 ₸. Это на 3% выше (+81 263 ₸) средней зарплаты таксиста в Казахстане. Кроме того, они получают средний бонус в размере 55 318 ₸. Оценки заработной платы основаны на данных опроса о заработной плате, полученных непосредственно от работодателей и анонимных сотрудников в Алматы, Казахстан. Таксист начального уровня (стаж 1-3 года) получает среднюю зарплату 2 190 957 ₸. С другой стороны, водитель такси старшего уровня (8+ лет опыта) получает среднюю зарплату в размере 3 341 066 ₸.
Быстрый поиск зарплат в других профессиях и местах в нашей базе данных зарплат.
Название работы Город, штат, страна или почтовый индекс СШАЭта страница является рекламой платформы оценки SalaryExpert и не предназначена для профессионального использования.
Профессионалы должны подписаться на платформу оценки SalaryExpert.
Данные о вознаграждениях ERI основаны на опросах о заработной плате, проведенных и изученных ERI. Данные о затратах на оплату труда в серии Assessor основаны на фактических данных о продажах жилья из коммерчески доступных источников, плюс арендные ставки, цены на бензин, расходные материалы, страховые взносы на медицинское обслуживание, налоги на имущество, эффективные ставки подоходного налога и т. д.
Воспользуйтесь нашим профессиональным программным обеспечением для получения подробных отчетов о заработной плате и стоимости жизни.
Попробуйте бесплатную демоверсию arrow_right
Расчетная заработная плата в 2028 году:
4 105 037 ₸ (тенге)
5-летнее изменение:47 %
Основываясь на наших данных о компенсации, расчетный потенциал заработной платы для Таксист увеличится на 47 % в течение 5 лет.
Взимает плату
94%
Вождение автомобиля
6%
На этой диаграмме показан самый высокий уровень образования для:
Таксист , большинство из которых составляют 53% со средними школами.
Типичная область обучения: Обучение водителей грузовиков и автобусов/операторов коммерческих транспортных средств и инструкторов
Узнайте, как образование может повлиять на вашу зарплату
Атланта
81,8 %
Бостон
85 %
Нью-Йорк-Манхэттен
84,8 %
Алабама
80,5 %
Айова
81,1 %
Калифорния
84,2 %
Чехия
51 %
Индия
46,4 %
Мексика
10,9 %
Новая Зеландия
76,5 %
США
82,4 %
Алматы, Казахстан
Стоимость жизни в Алматы, Казахстан на 3% выше, чем средняя стоимость жизни в Казахстане. Стоимость жизни рассчитывается на основе накопления стоимости продуктов питания, транспорта, медицинских услуг, арендной платы, коммунальных услуг, налогов и прочего.
Просмотреть страницу стоимости жизни
Алматы (казахский: Алматы; казахское произношение: [ɑlmɑˈtə] (слушай)), ранее известный как Алма-Ата (казахский: Алма-Ата), является крупнейшим городом в Казахстане, с население более 2 млн. Это была столица Казахстана с 1929 по 1936 год как автономной республики в составе Советского Союза, затем с 1936 по 1991 год как союзной республики и, наконец, с 1991 года как независимого государства до 1997 года, когда правительство перенесло столицу в Акмолинскую (переименованную Астана в 1998, Нур-Султан в 2019 году и обратно в Астану…
Источник из Википедии
Такси и перевозки пассажиров за плату на такси. Принимает и доставляет пассажиров в назначенные места в ответ на переданный по радио или телефону запрос на обслуживание. Собирает плату, зарегистрированную на таксометре, в зависимости от пробега или фактора времени, и записывает транзакцию в журнал. Совещается по рации или телефону с таксомоторщиком об окончании поездки.
Читать больше
Сколько вам должны платить?
Рассчитайте свою рыночную зарплату с помощью нашего калькулятора зарплаты.
На эту вакансию не найдено вакансий
Узнайте о наших продуктах
SalaryExpert, основанный на ERI, предоставляет общественности проверенные данные о заработной плате и стоимости жизни с комплексной платформой для оценки решений о компенсации, карьере, переезде и образовании.
Доступ к нашим продуктам для оценки arrow_right
- Таксист и шофер
- Таксист
- Водитель такси
- Водитель автомобиля
- Водитель Такси
- Лимузин с шофером в аэропорту
- Водитель машины
SalaryExpert, располагающая исследовательской группой с докторской степенью, предоставляет актуальные данные о заработной плате и компенсациях.
Загрузите наши бесплатные официальные документы , чтобы узнать больше.
Прогноз национальной компенсации на январь 2023 г.
Результаты исследования удаленной работы, инфляции и воздействия на рабочую силу — осень 2022 г.
Как разработать конкурентоспособную структуру заработной платы
Просмотреть все технические документы
Быстрый поиск зарплат в других профессиях и местах в нашей базе данных зарплат.
Эта страница является рекламой платформы оценки SalaryExpert и не предназначена для профессионального использования.
Профессионалы должны подписаться на платформу оценки SalaryExpert.
Данные о вознаграждении ERI основаны на опросах о заработной плате, проведенных и изученных ERI. Данные о затратах на оплату труда в серии Assessor основаны на фактических данных о продажах жилья из коммерчески доступных источников, плюс арендные ставки, цены на бензин, расходные материалы, страховые взносы на медицинское обслуживание, налоги на имущество, эффективные ставки подоходного налога и т. д.
Воспользуйтесь нашим профессиональным программным обеспечением для получения подробных отчетов о заработной плате и стоимости жизни.
Попробуйте бесплатную демо-версию arrow_right
Сбор вознаграждения
94%
Вождение автомобиля
6%
Узнайте, как навыки могут повлиять на вашу зарплату
Атланта
81,8 %
Бостон
85 %
Нью-Йорк-Манхэттен
84,8 %
Алабама
80,5 %
Айова
81,1 %
Калифорния
84,2 %
Чехия
51 %
Индия
46,4 %
Мексика
10,9 %
Новая Зеландия
76,5 %
США
82,4 %
Узнайте о наших продуктах
SalaryExpert, основанный на ERI, предоставляет общественности проверенные данные о заработной плате и стоимости жизни с комплексной платформой для оценки решений о компенсации, карьере, переезде и образовании.