Факторы ранжирования Яндекса 322-389: Актуальные метрики

В 2025 году Яндекс значительно усилил влияние машинного обучения (MatrixNet, фактор 379), семантического анализа (322–324), естественности текста (334, 353–354), свежести контента (345, 380) и антиспам-фильтров (347, 356, 381). Модель TF-IDF была «исправлена» (факторы 357–360), но теперь играет второстепенную роль. Согласно исследованиям, сочетание естественного текста и актуальной даты публикации даёт прирост позиций на 35%.

1. FI_SYN_S1 / FI_SYN_BAD_WORD_PAIRS (334, 353): Естественный текст без признаков синонимайзеров.
2. FI_DOC_HAS_TWO_EXACT_QUERY_PARTS (322): Наличие как минимум двух точных фрагментов поискового запроса в тексте.
3. FI_PAGE_DATE / FI_DATER_AGE (345, 380): Актуальная дата публикации или обновления.
4. FI_URL_BM25 (377): Ключевые слова в URL.
5. FI_QSEGMENTS_BM25 (351): Сегменты запроса естественно встроены в текст.
6. FI_HAS_BIG_PICTURE (378): Наличие крупных, релевантных изображений.
7. FI_TEXT_FORMS (387): Использование различных грамматических форм слов.
8. FI_HARD_PESSIMIZATION (381): Отсутствие спама — залог отсутствия фильтров.
9. FI_TRIGRAMS_PROB (371): Естественные триграммы (последовательности из трёх слов).
10. FI_MATRIXNET (379): Итоговая оценка по всем факторам через ML-модель Яндекса.

Поведенческие факторы (337–343) устарели — сегодня Яндекс полагается на данные из Яндекс.Метрики.

1. Текст: включайте не менее двух точных фрагментов запроса, используйте синонимы и разные формы слов. Пишите естественно, как для человека.
2. Свежесть: всегда указывайте дату публикации или обновления. Старые материалы стоит периодически перерабатывать и переиздавать.
3. URL: применяйте ЧПУ без цифр, с ключевыми словами и читаемой структурой.
4. Визуал: добавляйте крупные изображения с релевантными alt-атрибутами, содержащими ключи.
5. Антиспам: избегайте ссылочных колец, накрутки поведенческих сигналов и других «серых» методов.
6. TF-IDF: используйте вторично — равномерно распределяйте термины в title, H1–H3 и основном тексте без перегрузки.

Факторы 322–389 составляют ядро ML-моделей Яндекса. Главные приоритеты — качественный текст, актуальность и чистота от спама. Полная картина ранжирования дополняется данными из диапазона 262–321. Далее следует анализ факторов 390+. Подробнее — в нашем блоге.