Тренды поискового продвижения на 2026 год: обзор мнений SEO-экспертов

Ежегодно команда LZ.Media собирает мнения SEO-экспертов о трендах поискового продвижения. Тяжелый и кризисный 2025-й уже подходит к концу, а значит, пора делать прогнозы на 2026-й. В прошлом году многие специалисты говорили про нейросети для помощи сеошникам и ИИ-контент, но никто еще не задумывался о GEO и AEO. Давайте же посмотрим, на чем делают фокус в SEO-тенденциях теперь.

https://habr.com/ru/articles/975430/

#seo #seoоптимизация #seoпродвижение #тренды_2026 #поисковая_оптимизация #поисковые_системы #поисковые_технологии #поисковые_алгоритмы #оптимизация_сайта #интернетмаркетинг

Baidu и AI Search Paradigm: мультиагентная структура для интеллектуального поиска информации

Аналитический центр red_mad_robot продолжает разбирать ключевые исследования в сфере интеллектуальных систем и генеративного поиска. На этот раз рассказываем про архитектуру AI Search Paradigm от Baidu — новой системы интеллектуального поиска, построенной на LLM и мультиагентных методах.

https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/956570/

#ai #search #поиск #поисковые_алгоритмы

Тиндер для работодателей и соискателей: как мы в Авито разработали алгоритм мэтчинга

Всем привет! Я Владислав Урих, работаю продуктовым аналитиком в Авито и на данный момент занимаюсь построением алгоритмов мэтчинга в новом транзакционном продукте — Авито Подработка. В статье рассказываю, как мы построили алгоритм мэтчинга — инструмент подбора оптимальной выдачи для каждого конкретного покупателя. Вы узнаете, почему алгоритмы поиска в категориях Авито работают по-разному, как собрать и использовать больше данных о пользователях без анкет, легко проверить гипотезу в офлайн-тестах и получить значимые продуктовые улучшения. Текст будет полезен всем продуктовым аналитикам, ML-инженерам и продакт-менеджерам, которые работают с алгоритмическими продуктами.

https://habr.com/ru/companies/avito/articles/914238/

#аналитика #поисковые_алгоритмы #матчинг #авито #авито_работа #ранжирование_поиска #machine_learning #машинное_обучение #поиск_работы #алгоритмы_поиска

Рецензия на книгу «Elasticsearch в действии, 2-е издание»

Книга Elasticsearch в действии. Второе издание — это подробный (~650 страниц в русском переводе) путеводитель по созданию масштабируемых поисковых систем на базе Elasticsearch. Второе обновленное издание знакомит с архитектурой, API и реальными сценариями применения Elasticsearch — от полнотекстового поиска до визуализации данных и машинного обучения. Книга — отличный выбор для начинающих разработчиков, но наверняка может быть полезна и для практикующих специалистов.

https://habr.com/ru/companies/ssp-soft/articles/901006/

#elasticsearch #elastic_stack #elasticache #elasticweb #kibana #поисковые_системы #поисковые_технологии #поисковые_алгоритмы

[Перевод] Разбираем алгоритм полнотекстового поиска BM25

BM25, или Best Match 25 — это широко используемый алгоритм полнотекстового поиска. Среди прочего, он по умолчанию применяется в Lucene/Elasticsearch и SQLite. В последнее время в рамках «гибридного поиска» часто начали комбинировать полнотекстовый поиск и поиск по схожести векторов. Мне захотелось понять, как работает полнотекстовый поиск и в частности BM25, поэтому в этой статье я постараюсь разобраться в этом.

https://habr.com/ru/articles/860830/

#bm25 #поисковые_алгоритмы #релевантность #полнотекстовый_поиск #алгоритмы_поиска

[Перевод] Насколько быстры B-деревья по сравнению с хэш-таблицами?

Во многих «скриптовых» языках для стандартных ассоциативных структур данных используется хэш-таблица (hashmap) (объекты Javascript, словари Python и так далее). Хэш-таблицы обладают множеством раздражающих свойств: Уязвимость к hash flooding . В случае защиты от hash flooding случайными seed порядок итераций становится недетерминированным, что мешает при тестировании снэпшотов, создании воспроизводимых сборок и так далее. При вставке может требоваться рехэширование, что в наихудших случаях создаёт для больших хэш-таблиц ужасные задержки. Многократное увеличение больших распределений памяти без фрагментации сложно реализовать в целевых платформах wasm, потому что трюки с виртуальной памятью недоступны, а для страниц невозможно выполнить unmapping. Векторные команды в wasm ограничены, а команды AES отсутствуют. Это делает многие хэш-функции ещё более медленными. Упорядоченные структуры данных наподобие B-деревьев не имеют этих недостатков. Обычно они медленнее хэш-таблиц, но меня удивило, насколько разнятся ожидания людей относительно их скорости.

https://habr.com/ru/articles/849654/

#bдерево #хэштаблицы #btree #hashmap #поисковые_алгоритмы #бенчмарки

Линейный и бинарный поиск в Clojure

Привет, Хабр! Cегодня я расскажу вам о том, как реализуются линейный и бинарный поиски в Clojure. Clojure одновременно прост и сложен. В нём есть идеи функциональности, а также чистые данные, которые могут работать как часы, если к ним применить правильные алгоритмы. В этой статье я поделюсь своим опытом, как реализовать базовые поисковые алгоритмы на этом необычном языке.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/849628/

#clojure #поисковые_алгоритмы

Применение OSINT-техник в сферах маркетинга, PR и HR

OSINT применим в сфере продаж и рекламы для анализа рынка, мнений потребителей, а также мониторинга конкурентов. Крупные компании в Европе активно используют OSINT-техники, которые помогают им эффективнее продвигать свои услуги и товары. Эти компании производят анализ соц. сетей, форумов, блогов, поисковых запросов, благодаря чему в их руках формируется общая картина того, какие молвы о ней ходят в обществе или им предоставляется возможность более детального анализа клиентов — что им нужно, чем они интересуются, что смотрят, читают, куда ходят. GDQ: поиск конкурентов с помощью оператора related: данный дорк показывает нам похожие ресурсы, и его особенность в том, что поисковик ставит вас в позицию потенциального потребителя этих услуг. — Это даёт нам возможность узнать, какие ресурсы, по мнению алгоритмов, удовлетворяют ту же потребность, что и целевая компания. ( что такое GDQ и как ими пользоваться ) Пример запроса: related:www.example.com Кроме того, этот оператор можно использовать для поиска упоминаний компании по «картинкам» в таком случае дорк будет выглядеть следующим образом: related:«example.com» -site:«исследуемый офиц. сайт» .(-site: подразумевает, что мы исключаем из выдачи всё связанное с указанным адресом) Стоит отметить, что для подобных целей есть масса других дорков, выдачи каждой отличаются, и порой кардинально: info:«company site/company name» -company site | inurl:«company name» intext:«company name» -company site | link:«company site» -site:«company site» PR: ресерч ресурсов, где можно разместить рекламу: перед маркетологами часто стоит задача с поиском и анализом подходящих ресурсов, и не каждый потенциальный источник лидов станет сотрудничать.

https://habr.com/ru/articles/848382/

#osint #osint_tools #разведка_по_открытым_источникам #поисковая_оптимизация #поисковые_технологии #поисковые_алгоритмы

Как работает поисковое ранжирование для миллионов объявлений Авито

Привет! Меня зовут Илья Валяев, я data science team lead поискового ранжирования в Авито. В статье расскажу, как у нас всё устроена система ранжирования, какие технологии используем и как именно улучшаем поисковые выдачи. Статья будет интересна ML-инженерам, которые владеют базовой теорией машинного обучения и хотят разобраться в том, как устроено поисковое ранжирование.

https://habr.com/ru/companies/avito/articles/846832/

#sphinx #поисковые_технологии #mlмодели #обучение_моделей #высокая_нагрузка #поисковые_системы #поисковые_алгоритмы #ранжирование_поиска #авито #объявления

Вместо тысячи слов: как картинки помогают в текстовом Поиске?

Всем привет! Меня зовут Дима. Я работаю в Поиске Okko и в этой статье хочу рассказать, насколько картиночные модели полезны для задачи Поиска и для чего мы используем их в наших пайплайнах. Данный материал может быть полезен тем, кто только начинает разрабатывать аналогичные системы, и, возможно, сомневается в полезности кроссмодальных факторов в текстовом поиске.

https://habr.com/ru/companies/okko/articles/844040/

#okko #поиск #поисковые_алгоритмы #clip #computer_vision #cv #фильмы #онлайн_кинотеатр #обложки #nlp