Яндекс.Карты, как российская компания, разработала свои алгоритмы, адаптированные для русскоязычной аудитории и особенностей российского рынка. Хотя точные детали алгоритмов не раскрываются, известно, что Яндекс делает акцент на геозависимые поиски и использует передовые технологии машинного обучения, такие как алгоритмы MatrixNet и Palekh, для улучшения качества поисковых результатов.
- Геозависимые поиски: Алгоритмы Яндекса учитывают контекст поиска, особенно когда дело касается местоположения. Например, если вы ищете "аптеку", Яндекс покажет вам аптеки рядом с вашим текущим местоположением. Яндекс использует машинное обучение, чтобы со временем улучшать понимание намерений пользователей и предоставлять более точные результаты. Это особенно важно для локальных запросов, где географическая близость играет ключевую роль.
- MatrixNet и Palekh: Эти алгоритмы помогают Яндексу лучше интерпретировать поисковые запросы, особенно длинные и конкретные (так называемые long-tail запросы). MatrixNet, введенный в 2009 году, использует машинное обучение для взвешивания различных факторов ранжирования в зависимости от запроса. Например, он может придавать больше веса местоположению для запроса "кафе рядом", чем для запроса "лучшие рестораны Москвы". Palekh, появившийся в 2016 году, улучшает понимание сложных запросов, анализируя их структуру и контекст. Это позволяет Яндексу показывать более релевантные результаты даже для редких или специфичных запросов (Полное руководство по алгоритмам Яндекса).
Яндекс также интегрирует данные из других своих сервисов, таких как Яндекс.Такси, для улучшения точности маршрутов и информации о пробках, что косвенно влияет на ранжирование мест в зависимости от их доступности.