Yandex-Datenleck: Die Ranking-Faktoren und die Mythen, die wir gefunden haben (festlicher Rückblick)
Feiern Sie die Feiertage mit einigen der besten SEJ-Artikel des Jahres 2023.
Unsere festliche Flashback-Reihe läuft vom 21. Dezember bis 5. Januar und bietet tägliche Lektüren zu wichtigen Ereignissen, Grundlagen, umsetzbaren Strategien und Meinungen von Vordenkern.
Das Jahr 2023 war in der SEO-Branche ziemlich ereignisreich und unsere Mitwirkenden haben einige herausragende Artikel verfasst, um Schritt zu halten und diese Veränderungen widerzuspiegeln.
Informieren Sie sich über die besten Lektüre des Jahres 2023, damit Sie auf dem Weg ins Jahr 2024 viel zum Nachdenken haben.
Yandex ist die Suchmaschine mit dem größten Marktanteil in Russland und die viertgrößte Suchmaschine der Welt.
Am 27. Januar 2023 kam es zu einem der wohl größten Datenlecks, die ein modernes Technologieunternehmen seit vielen Jahren erlebt hat – aber es ist das zweite Leck in weniger als einem Jahrzehnt.
Im Jahr 2015 versuchte ein ehemaliger Yandex-Mitarbeiter, den Suchmaschinencode von Yandex für rund 30.000 US-Dollar auf dem Schwarzmarkt zu verkaufen.
Das erste Leak im Januar dieses Jahres enthüllte 1.922 Ranking-Faktoren, von denen mehr als 64 % als ungenutzt oder veraltet (ersetzt und am besten vermieden) aufgeführt waren.
Bei diesem Leck handelte es sich nur um die Datei mit der Bezeichnung „Kernel“, aber als die SEO-Community und ich tiefer gingen, wurden mehr Dateien gefunden, die zusammen etwa 17.800 Ranking-Faktoren enthielten.
Wenn es darum geht, SEO für Yandex zu praktizieren, gilt größtenteils immer noch der Leitfaden, den ich vor zwei Jahren geschrieben habe.
Yandex war wie Google schon immer mit seinen Algorithmusaktualisierungen und -änderungen und der Art und Weise, wie es in den letzten Jahren maschinelles Lernen eingeführt hat, öffentlich.
Zu den bemerkenswerten Aktualisierungen der letzten zwei bis drei Jahre gehören:
- Vega (wodurch sich die Größe des Index verdoppelte).
- Mimikry (Bestrafung gefälschter Websites, die sich als Marken ausgeben).
- Y1-Update (Einführung von YATI).
- Y2-Update (Ende 2022).
- Einführung von IndexNow.
- Ein neuer Rollout und eine angenommene Aktualisierung des PF-Filters.
Für mich persönlich ist dieses Datenleck wie ein zweites Weihnachtsfest.
Seit Januar 2020 betreibe ich als Hobby eine SEO-News-Website, die sich der Berichterstattung über Yandex SEO und Suchnachrichten in Russland mit mehr als 600 Artikeln widmet. Dies ist also wahrscheinlich der Höhepunkt der Hobby-Site.
Ich habe auch zweimal auf der Optimization-Konferenz gesprochen – der größten SEO-Konferenz in Russland.
Dies ist auch ein guter Test, um zu sehen, wie genau die öffentlichen Aussagen von Yandex mit den Geheimnissen der Codebasis übereinstimmen.
Im Jahr 2019 konnte ich in Zusammenarbeit mit dem PR-Team von Yandex Ingenieure in ihrem Suchteam interviewen und eine Reihe von Fragen stellen, die von der breiteren westlichen SEO-Community stammen.
Das Interview mit dem Yandex Search-Team können Sie hier lesen.
Während Yandex vor allem für seine Präsenz in Russland bekannt ist, ist die Suchmaschine auch in der Türkei, Kasachstan und Georgien vertreten.
Es wurde angenommen, dass das Datenleck politisch motiviert war und auf die Handlungen eines betrügerischen Mitarbeiters zurückzuführen war. Es enthielt eine Reihe von Codefragmenten aus dem monolithischen Repository von Yandex, Arcadia.
In den 44 GB an durchgesickerten Daten befinden sich Informationen zu einer Reihe von Yandex-Produkten, darunter Suche, Karten, Mail, Metrika, Disc und Cloud.
Was Yandex zu sagen hatte
Während ich diesen Beitrag schreibe (31. Januar 2023), hat Yandex öffentlich erklärt:
Der Inhalt des Archivs (durchgesickerte Codebasis) entspricht der veralteten Version des Repositorys – es unterscheidet sich von der aktuellen Version, die von unseren Diensten verwendet wird
Und:
Es ist wichtig zu beachten, dass die veröffentlichten Codefragmente auch Testalgorithmen enthalten, die nur innerhalb von Yandex verwendet wurden, um den korrekten Betrieb der Dienste zu überprüfen.
Es ist also fraglich, wie viel von dieser Codebasis aktiv genutzt wird.
Yandex hat außerdem bekannt gegeben, dass es im Rahmen seiner Untersuchung und Prüfung eine Reihe von Fehlern festgestellt hat, die gegen seine eigenen internen Grundsätze verstoßen. Daher ist es wahrscheinlich, dass sich Teile dieses durchgesickerten Codes (der derzeit verwendet wird) in naher Zukunft ändern werden.
Faktorklassifizierung
Yandex klassifiziert seine Ranking-Faktoren in drei Kategorien.
Dies wird bereits seit einiger Zeit in der öffentlichen Dokumentation von Yandex dargelegt, aber ich halte es für sinnvoll, es hier aufzunehmen, da es uns hilft, den Ranking-Faktor-Leck besser zu verstehen.
- Statische Faktoren – Faktoren, die in direktem Zusammenhang mit der Website stehen (z. B. eingehende Backlinks, eingehende interne Links, Header und Anzeigenverhältnis).
- Dynamische Faktoren – Faktoren, die sowohl mit der Website als auch mit der Suchanfrage in Zusammenhang stehen (z. B. Textrelevanz, Keyword-Inklusion, TF*IDF).
- Faktoren im Zusammenhang mit der Benutzersuche – Faktoren im Zusammenhang mit der Benutzerabfrage (z. B. wo sich der Benutzer befindet, Abfragesprache und Absichtsmodifikatoren).
Die Ranking-Faktoren im Dokument werden entsprechend der entsprechenden Kategorie mit TG_STATIC und TG_DYNAMIC sowie TG_QUERY_ONLY, TG_QUERY, TG_USER_SEARCH und TG_USER_SEARCH_ONLY gekennzeichnet.
Bisherige Yandex-Leak-Learnings
Aus den bisherigen Daten sind im Folgenden einige der Bestätigungen und Erkenntnisse aufgeführt, die wir gewinnen konnten.
In diesem Leak sind so viele Daten enthalten, dass es sehr wahrscheinlich ist, dass wir in den nächsten Wochen neue Dinge finden und neue Verbindungen herstellen werden.
Diese beinhalten:
- PageRank (eine Form von).
- Irgendwann nutzte Yandex TF*IDF.
- Yandex verwendet immer noch Meta-Schlüsselwörter, die auch in seiner Dokumentation hervorgehoben werden.
- Yandex verfügt über spezifische Faktoren für medizinische, rechtliche und finanzielle Themen (YMYL).
- Es verwendet auch eine Form der Seitenqualitätsbewertung, die jedoch bekannt ist (ICS-Bewertung).
- Links von Websites mit hoher Autorität haben einen Einfluss auf das Ranking.
- Es gibt keine neuen Hinweise darauf, dass Yandex JavaScript außerhalb bereits öffentlich dokumentierter Prozesse crawlen kann.
- Serverfehler und übermäßige 4xx-Fehler können sich auf das Ranking auswirken.
- Als Rankingfaktor wird die Tageszeit berücksichtigt.
Im Folgenden habe ich auf einige weitere Bestätigungen und Erkenntnisse aus dem Leak näher eingegangen.
Wo möglich, habe ich diese durchgesickerten Ranking-Faktoren auch mit den Algorithmus-Updates und Ankündigungen verknüpft, die sich darauf beziehen, oder mit denen uns mitgeteilt wurde, dass sie Auswirkungen haben.
MatrixNet
MatrixNet wird in einigen Ranking-Faktoren erwähnt und 2009 angekündigt und dann 2017 von Catboost abgelöst, das im gesamten Yandex-Produktbereich eingeführt wurde.
Dies unterstreicht die Gültigkeit von Kommentaren direkt von Yandex und einem der Autoren von DenPlusPlus (Den Raskovalov), dass es sich tatsächlich um ein veraltetes Code-Repository handelt.
MatrixNet wurde ursprünglich als neuer Kernalgorithmus eingeführt, der Tausende von Ranking-Faktoren berücksichtigte und Gewichtungen basierend auf dem Standort des Benutzers, der tatsächlichen Suchanfrage und der wahrgenommenen Suchabsicht zuwies.
Es wird normalerweise als eine frühe Version von Googles RankBrain angesehen, obwohl es sich tatsächlich um zwei sehr unterschiedliche Systeme handelt. MatrixNet wurde sechs Jahre vor der Ankündigung von RankBrain gestartet.
Auch MatrixNet wurde weiterentwickelt, was nicht verwunderlich ist, wenn man bedenkt, dass es mittlerweile 14 Jahre alt ist.
Im Jahr 2016 führte Yandex den Palekh-Algorithmus ein, der tiefe neuronale Netze nutzte, um Dokumente (Webseiten) und Abfragen besser abzugleichen, auch wenn sie nicht die richtigen „Ebenen“ gängiger Schlüsselwörter enthielten, aber den Absichten des Benutzers entsprachen.
Palekh konnte 150 Seiten gleichzeitig verarbeiten und wurde 2017 mit dem Korolyov-Update aktualisiert, das eine größere Tiefe des Seiteninhalts berücksichtigte und 200.000 Seiten gleichzeitig verarbeiten konnte.
Faktoren auf URL- und Seitenebene
Aus dem Leak haben wir erfahren, dass Yandex die URL-Konstruktion berücksichtigt, insbesondere:
- Das Vorhandensein von Zahlen in der URL.
- Die Anzahl der abschließenden Schrägstriche in der URL (und ob diese übermäßig sind).
- Die Anzahl der Großbuchstaben in der URL ist ein Faktor.
Auch das Alter einer Seite (Dokumentalter) und das Datum der letzten Aktualisierung sind wichtig und sinnvoll.
Neben dem Alter des Dokuments und der letzten Aktualisierung spielen eine Reihe von Faktoren in den Daten eine Rolle für die Aktualität – insbesondere bei nachrichtenbezogenen Abfragen.
Früher verwendete Yandex Zeitstempel, und zwar nicht für Ranking-Zwecke, sondern für die „Neuordnung“, aber diese werden jetzt als ungenutzt eingestuft.
In der Spalte „Veraltet“ steht auch die Verwendung von Schlüsselwörtern in der URL. Yandex hat zuvor gemessen, dass drei Schlüsselwörter aus der Suchanfrage in der URL ein „optimales“ Ergebnis wären.
Interne Links und Crawling-Tiefe
Während Google zu Protokoll gegeben hat, dass die Crawling-Tiefe für seine Zwecke nicht explizit ein Ranking-Faktor ist, scheint Yandex über einen aktiven Code zu verfügen, der vorschreibt, dass URLs, die von der Homepage aus erreichbar sind, eine „höhere“ Stufe haben Bedeutung.
Dies spiegelt die Aussage von John Mueller aus dem Jahr 2018 wider, dass Google den Seiten, die weiter als einen Klick von der Startseite entfernt gefunden werden, „etwas mehr Gewicht“ beimisst.
Die Ranking-Faktoren heben auch eine spezifische Token-Gewichtung für Webseiten hervor, die innerhalb der Website-Verlinkungsstruktur „verwaist“ sind.
Klicks und CTR
Im Jahr 2011 veröffentlichte Yandex einen Blog-Beitrag, in dem es darum ging, wie die Suchmaschine Klicks als Teil ihrer Rankings verwendet, und ging auch auf den Wunsch der SEO-Profis ein, die Metrik für einen Rankinggewinn zu manipulieren.
Spezifische Klickfaktoren im Leak betreffen Dinge wie:
- Das Verhältnis der Anzahl der Klicks auf die URL im Verhältnis zu allen Klicks bei der Suche.
- Dasselbe wie oben, jedoch nach Regionen aufgeschlüsselt.
- Wie oft klicken Nutzer für die Suche auf die URL?
Klicks manipulieren
Die Manipulation des Benutzerverhaltens, insbesondere „Clickjacking“, ist eine bekannte Taktik bei Yandex.
Yandex verfügt über einen Filter, den sogenannten PF-Filter, der aktiv nach Websites sucht und diese bestraft, die sich an solchen Aktivitäten beteiligen, indem er Skripte verwendet, die IP-Ähnlichkeiten und dann die „Benutzeraktionen“ dieser Klicks überwachen – und die Auswirkungen können erheblich sein.
Der folgende Screenshot zeigt die Auswirkungen auf organische Sitzungen (Sessii), nachdem eine Strafe für die Nachahmung von Benutzerklicks erhalten wurde.
” alt=”Bildquelle: Russian Search News” width=”480″ height=”239″ srcset=”” src=”https://behmaster.ir/wp-content/uploads/2024/01/localimages/yandex-pf-filter-traffic-drop-63d91e307bf14-sej-480×239.png” class=” b-lazy pcimg”>Bild aus Russian Search News, Januar 2023
Benutzerverhalten
Zu den interessanteren Erkenntnissen zählen die Erkenntnisse aus dem Leak zum Nutzerverhalten.
Die Manipulation des Benutzerverhaltens ist ein häufiger SEO-Verstoß, den Yandex seit Jahren bekämpft. Auf der Optimierungskonferenz 2020 sagte der damalige Leiter von Yandex Webmaster Tools, Mikhail Slevinsky, dass das Unternehmen gute Fortschritte bei der Erkennung und Bestrafung dieser Art von Verhalten mache.
Yandex bestraft die Manipulation des Benutzerverhaltens mit demselben PF-Filter, der zur Bekämpfung der CTR-Manipulation verwendet wird.
Verweilzeit
102 der Ranking-Faktoren enthalten das Tag TG_USERFEAT_SEARCH_DWELL_TIME und beziehen sich auf das Gerät, die Benutzerdauer und die durchschnittliche Seitenverweildauer.
Alle bis auf 39 dieser Faktoren sind veraltet.
Bing verwendete den Begriff „Verweildauer“ erstmals in einem Blog aus dem Jahr 2011, und in den letzten Jahren hat Google deutlich gemacht, dass die Verweildauer (oder ähnliche Benutzerinteraktionssignale) nicht als Ranking-Faktor verwendet wird.
YMYL
YMYL (Your Money, Your Life) ist ein bei Google bekanntes Konzept und für Yandex kein neues Konzept.
Innerhalb des Datenlecks gibt es spezifische Ranking-Faktoren für medizinische, rechtliche und finanzielle Inhalte – dies wurde jedoch insbesondere 2019 auf der Yandex Webmaster-Konferenz enthüllt, als die Proxima Search Quality Metric angekündigt wurde.
Metrika-Datennutzung
Sechs der Ranking-Faktoren beziehen sich auf die Verwendung von Metrika-Daten für Ranking-Zwecke. Eine davon ist jedoch als veraltet gekennzeichnet:
- Die Anzahl ähnlicher Besucher aus der YandexBar (YaBar/Yabar).
- Die durchschnittliche Zeit, die auf URLs derselben ähnlichen Besucher verbracht wird.
- Das „Kernpublikum“ der Seiten, auf denen es einen Metrika-Zähler gibt [deprecated].
- Die durchschnittliche Zeit, die ein Benutzer auf einem Host verbringt, wenn er extern (von einer anderen Website ohne Suchfunktion) über eine bestimmte URL darauf zugreift.
- Durchschnittliche „Tiefe“ (Anzahl der Treffer innerhalb des Hosts) des Aufenthalts eines Benutzers auf dem Host, wenn dieser von einer bestimmten URL extern (von einer anderen nicht durchsuchbaren Website) aufgerufen wird.
- Ob die Domain Metrika enthält oder nicht ins Stocken geraten.
In Metrika werden Benutzerdaten unterschiedlich gehandhabt.
Im Gegensatz zu Google Analytics gibt es eine Reihe von Berichten, die sich auf die „Loyalität“ der Nutzer konzentrieren und Metriken zum Website-Engagement mit der Wiederkehrhäufigkeit, der Dauer zwischen Besuchen und der Quelle des Besuchs kombinieren.
Ich kann beispielsweise mit einem Klick einen Bericht anzeigen, um eine Aufschlüsselung der einzelnen Website-Besucher anzuzeigen:
Metrika ist außerdem „out of the box“ mit Heatmap-Tools und Aufzeichnung von Benutzersitzungen, und in den letzten Jahren hat das Metrika-Team gute Fortschritte bei der Identifizierung und Filterung von Bot-Verkehr gemacht.
Bei Google Analytics gibt es ein Argument dafür, dass Google UA/GA4-Daten nicht für Ranking-Zwecke verwendet, weil es so einfach ist, den Tracking-Code zu ändern oder zu knacken – aber bei Metrika-Zählern sind sie viel linearer, und zwar viel mehr Die Art der Datenerhebung der Berichte ist nicht veränderbar.
Einfluss des Traffics auf Rankings
Anknüpfend an die Betrachtung von Metrika-Daten als Rankingfaktor; Diese Faktoren bestätigen effektiv, dass direkter Traffic und bezahlter Traffic (Kauf von Anzeigen über Yandex Direct) die Leistung der organischen Suche beeinflussen können:
- Anteil der Direktbesuche am gesamten eingehenden Verkehr.
- Grüner Traffic-Anteil (auch Direktbesuche genannt) – Desktop.
- Grüner Traffic-Anteil (auch Direktbesuche genannt) – Mobil.
- Suchverkehr – Übergänge von Suchmaschinen zur Website.
- Anteil der Besuche auf der Website, die nicht über Links erfolgen (von Hand oder über Lesezeichen gesetzt).
- Die Anzahl der einzelnen Besucher.
- Anteil des Traffics von Suchmaschinen.
Nachrichtenfaktoren
Es gibt eine Reihe von Faktoren im Zusammenhang mit „News“, darunter zwei, die Yandex.News direkt erwähnen.
Yandex.News war ein Äquivalent zu Google News, wurde aber im August 2022 zusammen mit einem anderen Yandex-Produkt „Zen“ an das russische soziale Netzwerk VKontakte verkauft.
Es ist also nicht klar, ob diese Faktoren mit einem Produkt zusammenhängen, das nicht mehr im Besitz von Yandex ist oder nicht mehr von Yandex betrieben wird, oder mit der Rangfolge von Nachrichten-Websites bei der „normalen“ Suche.
Backlink-Bedeutung
Yandex verfügt über ähnliche Algorithmen zur Bekämpfung von Linkmanipulation wie Google – und zwar seit dem Nepot-Filter im Jahr 2005.
Wenn wir uns die Backlink-Ranking-Faktoren und einige Besonderheiten in den Beschreibungen ansehen, können wir davon ausgehen, dass die besten Vorgehensweisen zum Erstellen von Links für Yandex SEO darin bestehen:
- Bauen Sie Links mit einer natürlicheren Häufigkeit und unterschiedlichen Beträgen auf.
- Erstellen Sie Links mit markenbezogenen Ankertexten und verwenden Sie kommerzielle Schlüsselwörter.
- Wenn Kaufen Sie Links, vermeiden Sie den Kauf von Links von Websites mit gemischten Themen.
Nachfolgend finden Sie eine Liste verlinkungsbezogener Faktoren, die als Bestätigung von Best Practices angesehen werden können:
- Das Alter des Backlinks ist ein Faktor.
- Linkrelevanz basierend auf Themen.
- Von Homepages erstellte Backlinks haben mehr Gewicht als interne Seiten.
- Links von den Top-100-Websites nach PageRank (PR) können sich auf das Ranking auswirken.
- Linkrelevanz basierend auf der Qualität jedes Links.
- Linkrelevanz unter Berücksichtigung der Qualität jedes Links und des Themas jedes Links.
- Linkrelevanz unter Berücksichtigung des nichtkommerziellen Charakters jedes Links.
- Prozentsatz der eingehenden Links mit Suchbegriffen.
- Prozentsatz der Suchbegriffe in Links (bis zu einem Synonym).
- Die Links enthalten alle Wörter der Suchanfrage (bis auf ein Synonym).
- Streuung der Anzahl der Suchbegriffe in Links.
Es gibt jedoch einige Link-bezogene Faktoren, die bei der Planung, Überwachung und Analyse von Backlinks zusätzlich berücksichtigt werden müssen:
- Das Verhältnis von „guten“ zu „schlechten“ Backlinks zu einer Website.
- Die Häufigkeit der Links zur Website.
- Die Anzahl der eingehenden SEO-Trash-Links zwischen Hosts.
Das Datenleck ergab auch, dass der Link-Spam-Rechner rund 80 aktive Faktoren berücksichtigt, darunter eine Reihe veralteter Faktoren.
Dies wirft die Frage auf, wie gut Yandex in der Lage ist, negative SEO-Angriffe zu erkennen, wenn es das Verhältnis von guten zu schlechten Links betrachtet und wie es feststellt, was ein schlechter Link ist.
Ein negativer SEO-Angriff ist wahrscheinlich auch ein kurzes Link-Burst-Ereignis (mit hoher Frequenz), bei dem eine Website unabsichtlich eine große Anzahl von qualitativ minderwertigen, nicht thematischen und möglicherweise überoptimierten Links erhält.
Yandex verwendet Modelle des maschinellen Lernens, um private Blog-Netzwerke (PBNs) und kostenpflichtige Links zu identifizieren, und geht von der gleichen Annahme zwischen der Linkgeschwindigkeit und dem Zeitraum aus, in dem sie erfasst werden.
In der Regel werden kostenpflichtige Links über einen längeren Zeitraum generiert. Diese Muster (einschließlich der Analyse der Link-Ursprungsseite) sollen mit dem Minusinsk-Update (2015) bekämpft werden.
Yandex-Strafen
Es gibt zwei veraltete Ranking-Faktoren mit den Namen SpamKarma und Pessimisierung.
Pessimisierung bezieht sich auf die Reduzierung des PageRank auf Null und steht im Einklang mit der Erwartung schwerwiegender Yandex-Strafen.
SpamKarma stimmt auch mit den Annahmen überein, dass Yandex Hosts und Einzelpersonen sowie einzelne Domains bestraft.
Onpage-Werbung
Es gibt eine Reihe von Faktoren im Zusammenhang mit der Werbung auf der Seite, von denen einige veraltet sind (wie das Screenshot-Beispiel unten).
Aus der Beschreibung geht nicht genau hervor, wie der Denkprozess zu diesem Faktor war, aber man könnte davon ausgehen, dass ein hohes Verhältnis von Werbung zu sichtbarem Bildschirm ein negativer Faktor war – ähnlich wie Google sich ärgert, wenn Werbung den Hauptinhalt der Seite verschleiert oder sind aufdringlich.
In Anlehnung an bekannte Yandex-Mechanismen berücksichtigte das Proxima-Update auch das Verhältnis von nützlichen und werblichen Inhalten auf einer Seite.
Können wir Yandex-Learnings auf Google anwenden?
Yandex und Google sind unterschiedliche Suchmaschinen mit einer Reihe von Unterschieden, obwohl Dutzende Ingenieure für beide Unternehmen gearbeitet haben.
Aufgrund dieses Kampfes um Talente können wir schließen, dass einige dieser Baumeister und Ingenieure Dinge auf ähnliche Weise gebaut haben (jedoch nicht in direkten Kopien) und die Erkenntnisse aus früheren Iterationen ihrer Bauten bei ihren neuen Arbeitgebern angewendet haben.
Was russische SEO-Profis über das Leck sagen
Ähnlich wie in der westlichen Welt äußerten sich SEO-Experten in Russland in den verschiedenen Runet-Foren zu dem Leck.
Die Reaktion in diesen Foren war anders als bei SEO Twitter und Mastodon, wobei der Schwerpunkt eher auf den Filtern von Yandex und anderen Yandex-Produkten lag, die im Rahmen umfassenderer Yandex-Optimierungskampagnen optimiert werden.
Es ist auch erwähnenswert, dass eine Reihe von Schlussfolgerungen und Erkenntnissen aus den Daten mit denen übereinstimmen, die auch die westliche SEO-Welt findet.
Häufige Themen in den russischen Suchforen:
- Webmaster fragen nach Einblicken in aktuelle Filterwie Mimicry und der aktualisierte PF-Filter.
- Das Alter und die Relevanz einiger Faktorenda Autorennamen nicht mehr bei Yandex verfügbar sind und seit langem veraltete Yandex-Produkte erwähnt werden.
- Die wichtigsten interessanten Erkenntnisse betreffen die Verwendung von Metrika-Datenund Informationen zum Crawler & Indexer.
- Eine Reihe von Faktoren prägen die Verwendung von DSSMder theoretisch durch die Veröffentlichung von Palekh im Jahr 2016 ersetzt wurde. Dabei handelte es sich um einen Suchalgorithmus, der maschinelles Lernen nutzte und 2016 von Yandex angekündigt wurde.
- Eine Debatte über die ICS-Bewertung in Yandexund ob Yandex möglicherweise mehr Verkehr auf eine Website bringt und dadurch seine eigenen Faktoren beeinflusst.
Die durchgesickerten Faktoren, insbesondere die Art und Weise, wie Yandex die Qualität der Website bewertet, wurden ebenfalls unter die Lupe genommen.
In der russischen SEO-Community besteht seit langem die Meinung, dass Yandex in den Suchergebnissen oft seine eigenen Produkte und Dienstleistungen vor anderen Websites bevorzugt, und Webmaster stellen Fragen wie:
Warum macht es sich die Mühe, wenn es seine Dienste sowieso nur oben auf der Seite platziert?
In lose übersetzten Dokumenten werden diese als Zauberer oder Yandex-Zauberer bezeichnet. Bei Google würden wir diese Suchmaschinen-Ergebnisseiten (SERPs) als Features bezeichnen – wie Google Hotels usw.
Im Oktober 2022 forderte Kassir (ein russisches Ticketportal) von Yandex eine Entschädigung in Höhe von 328 Mio. ₽ wegen entgangener Einnahmen, die durch die „diskriminierenden Bedingungen“ verursacht wurden, unter denen Yandex Sorcerers dem Privatunternehmen den Kundenstamm wegnahm.
Dies geschieht im Rahmen einer Sammelklage aus dem Jahr 2020, in der mehrere Unternehmen beim Federal Antimonopoly Service (FAS) eine Klage wegen wettbewerbswidriger Werbung für ihre eigenen Dienste eingereicht hatten.
Mehr Ressourcen:
- Leak zu Ranking-Faktoren der Yandex-Suche: Einblicke
- Die 10 größten Unterschiede zwischen Yandex und Google SEO
- Der ultimative Leitfaden für Yandex SEO
Ausgewähltes Bild: FGC/Shutterstock
