Асессор

Асессор — это наемный работник поисковой системы, основная задача которого — оценка с пользовательской точки зрения качества сайтов, попавших на первые места по определенному запросу. Поисковые системы не любят раскрывать данные о своей внутренней работе, в которую входит деятельность асессоров, однако можно с уверенностью полагать, что такая должность есть во всех крупных поисковиках. Относительно Яндекса и Google, в частности, сомневаться не приходится.

Проще говоря, с наличием асессоров поисковые системы ведут работу по улучшению качества выдачи сразу в двух направлениях — с одной стороны, это распределение сайтов по позициям в выдаче в соответствии с алгоритмом ранжирования, с другой — «человеческий фактор», позволяющий оценить те параметры сайта, которые с трудом поддаются учету в автоматическом режиме.

По каким критериям идет оценка сайтов

Точные данные о принятых для асессоров критериях оценки не раскрываются, однако, основываясь на целях поисковых систем и мониторинге изменений выдачи, можно выделить несколько основных.

Соответствие страницы запросу. Так, к примеру, в выдаче нередко можно встретить страницы, которые оказываются в ТОПе по таким запросам, как «цена ...», и при этом не содержащие собственно информации о ценах — просто их текст оптимизирован таким образом, что плотность этого слова является оптимальной с точки зрения поисковой системы. Асессор, обнаружив отсутствие каталога или таблицы с расценками, сможет принять решение о том, что проанализированный сайт не нужен в выдаче по этому запросу.

Возможность реализовать целевое действие. В ряде случаев сайты могут начать продвигаться по какому-то запросу, при этом пока что (или в принципе) не предоставляя пользователю возможность удовлетворить его потребности. Так, в выдачу по запросу «средства по уходу за телом» может попасть сайт, на котором есть товары других категорий и текст, оптимизированный в том числе под эту. Таким образом, он также может исчезнуть из выдачи по этому запросу после проверки асессора.

Существуют и другие требования, которые сложно оценить однозначно. К примеру, в задачу асессора может входить оценка юзабилити сайта, полезности текстов на нем, их грамотности и т. п. Также асессоры могут оценивать наличие вредоносного контента (например, ссылок на другие сайты, где может оказаться потенциальное опасное ПО).

Можно сказать, что асессор — последнее средство борьбы поисковой системы с методами серой и черной оптимизации. Даже если вебмастер или SEO-специалист нашли способ обмануть алгоритм и продвинуть сайт в ТОП по какому-то запросу, обмануть обычного пользователя, в роли которого и выступает асессор, у них вряд ли получится.

Работа асессора

По имеющимся данным, асессоры Яндекса работают с огромным числом поисковых запросов — более чем со 150 тысячами. Асессором может быть не только штатный, но и удаленный работник: для выполнения его служебных обязанностей ему достаточно иметь доступ к Сети, выборку запросов, по которым он будет анализировать выдачу, и наличие специальной программы, онлайн-сервиса или панели, с помощью которой он сможет отправлять результаты работы в поисковую систему.

На роль асессоров лучше всего подходят люди без специального образования в области IT и маркетинга — именно они смогут воспринимать сайты так же, как подавляющее большинство пользователей. При этом точно известно, что, к примеру, в Google асессор может работать не дольше года подряд; далее следуют обязательные 3 месяца перерыва, после которых человек может вновь претендовать на эту должность. Это является своеобразной защитой от профессиональной деформации, из-за которой асессор может перестать воспринимать выдачу как рядовой пользователь.

Роль асессоров в работе Матрикснета

Работа асессоров имеет большое значение для работы Матрикснета — алгоритма Яндекса, способного к самообучению. Т. е. потенциально он способен понимать, какие именно показатели сайтов важнее всего при определенных запросах в определенной тематике. Алгоритмы работы Матрикснета основаны на двух важнейших параметрах — поведении пользователей и работе асессоров. Первые дают ему возможность получить обобщенную картину предпочтений; вторые — получать базовые параметры по сайтам, относящимся к определенной категории. В дальнейшем алгоритм сможет учитывать, каким параметрам стоит уделять большее значение, каким — меньшее. Таким образом, асессоры, по сути, могут задавать направление, в котором Матрикснет в дальнейшем будет фильтровать выдачу.