• hjem
  •  > 
  • Verktøy
  •  > 
  • Lansering av en ny versjon av Yandex-søk: hvordan det skjedde. Yandex lanserte et nytt "smart" søk

Lansering av en ny versjon av Yandex-søk: hvordan det skjedde. Yandex lanserte et nytt "smart" søk

Mens det er hundrevis av kommentarer på Yandex-bloggen og på Habré, uenigheter om fordelene og ulempene ved den nye algoritmen utfolder seg, vil vi snakke om det viktigste: hva dette betyr for brukerne, hvordan du aktiverer det nye søket og hva, faktisk har endret seg.

"Korolev" som et nytt søk

Det viktigste brukere som ikke er så fordypet i emnet trenger å vite om Korolev-algoritmen er at den er smart. Slik ble han introdusert: "Korolev er en maskinintelligens som forstår deg." Søket ble bygget på et spesialtrent nevralt nettverk. Hun søker ikke så mye etter ord, men etter mening. "Takket være dette forstår søk nøyaktig hva brukeren trenger og svarer enda mer nøyaktig på komplekse spørsmål," sier utviklerne.

For eksempel, hvis du skriver inn søket «Darth Vader vises til denne musikken», vil søket først foreslå å lytte til «The Imperial March». Og samtidig vil den gi informasjon om Star Wars-karakteren. Logisk? Ganske. På spørsmål om «en film der en eldre mann kommer for å få jobb» er det første svaret en lenke til en anmeldelse av filmen «The Intern». Det var det han mente. Og jeg trengte ikke å huske året, eller skuespillerne, eller til og med velge ordene og rekkefølgen deres for forespørselen.

Det samme gjelder bildesøk. Hvis det tidligere ble utført ved hjelp av nøkkelord fra beskrivelsene av bilder, analyserer nå algoritmen selve bildet. Derfor, hvis du skriver inn søket "katt i rommet", vil du ikke bare bli vist morsomme kreative verk om dette emnet, men også for eksempel en katt i en vaskemaskin. Rett og slett fordi alle komponentene som er like i betydning er tilstede: katten er der, døren ser ut som en koøye, og kroppen ser ut som en rakett.

I fjor tok Yandex det første skrittet mot å søke etter mening ved å introdusere Palekh-algoritmen. Han var i stand til å matche betydningen av forespørselen og tittelen på nettsiden. Korolev analyserer ikke bare overskriften, men hele siden. Antall sider som søket sammenligner i mening med søket har vokst fra 150 dokumenter til 200 tusen sider. En annen funksjon ved Korolev: den tar også hensyn til betydningen av andre spørringer som folk går til siden.

Hvorfor sier Yandex at det gjorde dette med min hjelp?

Alt vi gjør i Yandex: hvilke spørsmål vi spør, hvilke sider vi går til, om vi dveler eller forlater (fordi vi ikke fant det vi trenger) tas med i søkestatistikken. Hvis du skrev inn et søk, fulgte en lenke i søkeresultatene og ble på siden en stund, har du sannsynligvis funnet informasjonen du trengte og lest den. Data om adferden til millioner av brukere hjelper det nevrale nettverket å lære å forstå den semantiske nærheten til forespørselen og siden som ble funnet.

Det er også viktig for å lære å vurdere kvaliteten på svarene. Tidligere vurderte Yandex søkekvalitet ved hjelp av spesialistbedømmere. Nå tas også vurderingene til frivillige – Yandex.Toloka-brukere – i betraktning. Dette er en tjeneste der hvem som helst kan fullføre oppgaver for å bidra til å forbedre søket, og motta en belønning for det.

Hvordan kan jeg begynne å bruke det nye søket?

Det kreves ikke noe spesielt fra deg. Det nye søket vil på en eller annen måte fungere av seg selv. Men hvis du vil fordype deg i hva som skjer, bare gå til Yandex-hovedsiden, bla ned til "stjernehimmelen" og klikk på "Start". På denne måten blir du kjent med din egen søkeatferd og kan se en video om Korolev, som forklarer hvordan alt fungerer. Du kan også ganske enkelt klikke på Yandex-logoen til venstre for søkefeltet og se en vakker og tydelig presentasjon.

Hvorfor fungerer ikke "semantiske" spørringer alltid?

Naturligvis lærer det nevrale nettverket først og fremst å oppfatte populære spørsmål - for eksempel om filmer eller musikk. Det handler om slike søk at søkemotoren har mest data, de blir spurt av et stort antall personer. "Korolev" vil også kunne lære noe spesifikt, men dette vil skje litt senere - når informasjonen som er nødvendig for analyse samles inn.

Full presentasjon

Denne uken, 22. august, Yandex lanserte en ny versjon av søk med Korolev-algoritmen. Den er basert på et nevralt nettverk, som lar det sammenligne betydningen av forespørselen og nettsiden og svare mye mer nøyaktig på komplekse og tvetydige forespørsler. For å trene en ny versjon av søk, brukes søkestatistikk og vurderinger fra millioner av mennesker: det viser seg at ikke bare utviklere, men også alle brukere generelt, bidrar til utviklingen av systemet.
Presentasjonen av "Korolev" fant sted, symbolsk, i Moskva Planetarium. Andrey Styskin, leder av Yandex.Search, Alexander Safronov, leder for Yandex.Search Relevance Service og Olga Megorskaya, leder for databehandlingsavdelingen til Yandex.Search opptrådte på scenen.

Fra Matrixnet til nevrale nettverk

Søkemotorer dukket opp på midten av 90-tallet av forrige århundre, da Internett var veldig lite - bare noen få tusen nettsteder. Til å begynne med kompilerte søkemotorer ganske enkelt en liste over sider som inneholder de angitte ordene uten problemer, og rangerte dem i henhold til graden av relevans for søket. Jo oftere ordene fra spørringen vises i dokumentet, jo bedre. Det er klart at med den nåværende tilstanden til det globale nettverket, vil dette ikke lenger fungere.

Yandex kom opp med Matrixnet for å behandle forespørsler - en maskinlæringsmetode som forfatterens rangeringsformel ble bygget med. Søket fortsatte imidlertid å stole på ord. Men hva med spørsmål som brukere formulerer allegorisk eller assosiativt? Da trenger ikke den søkte nettsiden strengt tatt inneholde alle ordene fra søket. Men hvordan forklare dette til en maskin? Hvis hun bare forsto oss som person...

Etter hvert kom forskerne opp med noe i skjæringspunktet mellom teknologi og biologi – et kunstig nevralt nettverk (ANN). I følge ordlyden til Wikipedia er dette "en matematisk modell, så vel som dens programvare- eller maskinvareutførelse, bygget på prinsippet om organisering og funksjon av biologiske nevrale nettverk - nettverk av nerveceller til en levende organisme." Nevrale nettverk er i stand til å behandle informasjon som oss og, viktigst av alt, lære og finpusse ferdigheter som levende vesener. Egentlig er de grunnlaget for fullverdig kunstig intelligens, hvis utseende er et spørsmål om tid.

I fjor introduserte Yandex søkealgoritmen "Palekh" basert på et nevralt nettverk. Han viste utmerkede resultater med å løse problemer som vanligvis bare mennesker kunne gjøre: han gjorde en utmerket jobb med å gjenkjenne tale og gjenstander i bilder. "Palekh" lærte å konvertere søkeord og nettsidetitler til grupper av tall - semantiske vektorer. Deres viktige egenskap er at vektorer kan sammenlignes med hverandre: jo sterkere likheten er, jo nærmere betydningen er spørringen og overskriften.

"Korolev." som forstår

Det neste trinnet i utviklingen av en søkemotor basert på nevrale nettverk var Korolev-algoritmen, som analyserer ikke bare tittelen, men hele siden! Antall sider som søket sammenligner i mening med søket har vokst fra 150 dokumenter til 200 tusen. Blant annet begynte Korolev også å ta hensyn til betydningen av andre forespørsler som folk går til siden de leter etter.

Det nevrale nettverket lærer som et barn. For å mestre dette trengte hun et stort antall eksempler. Faktisk var alle brukere av tjenesten involvert i spontan trening av "Korolev" på en eller annen måte: søkestatistikk og rangeringer av millioner av mennesker ble brukt. Yandex lærer gradvis å gjenkjenne semantiske sammenhenger mer nøyaktig, som: [et bilde der himmelen snurrer] - dette handler om et Van Gogh-maleri, [en lat katt
fra Mongolia] - manul.


Søk er et veldig komplekst system. Tusenvis av ingeniører jobber for å sikre at den forstår folk og hjelper til med å løse problemene deres. I Korolev kombinerte vi maskinintelligens og innsatsen til millioner av mennesker. Brukerne våre samarbeider med oss ​​for å forbedre søket ved å stille spørsmål og hjelpe til med å trene algoritmene våre.
Andrey Styskin, leder for Yandex Search.
I tillegg til å analysere daglige rutiner, er det nødvendig med evalueringer av kvaliteten på svarene for å trene søkemotoren. Jo mer komplekst systemet er, desto flere vurderinger kreves. Hvis tidligere en relativt liten gruppe spesialistbedømmere, medlemmer av Yandex-teamet, var involvert i å vurdere kvaliteten på søket, var det nå nødvendig å øke volumet seriøst. Slik så tjenesten ut Yandex.Toloki(opprydding er en form for gjensidig hjelp som en gang ble praktisert av landsbyboere). Enhver entusiast som er interessert i en liten belønning og selvfølgelig en følelse av å tilhøre noe viktig kan utføre enkle oppgaver. Nå er det mer enn en million slike pratere, og antallet vurderinger de har gitt har passert 2 milliarder.




"Moderne søk er basert på komplekse algoritmer. Algoritmer er oppfunnet av utviklere, og undervist av millioner av Yandex-brukere. Enhver forespørsel er et anonymt signal som hjelper maskinen å forstå folk bedre. Derfor vil vi ikke ta feil hvis vi sier: et nytt søk er et søk som vi gjorde sammen,» heter det i et innlegg på Yandex-bloggen.

I løpet av den mer enn to år lange historien til Yandex.Toloka ble den mest produktive og flittige deltakeren identifisert. Det var Ilya Mikhalenko fra Chelyabinsk. Fyren kom til presentasjonen av "Korolev" i Moskva for å motta en velfortjent pris fra hendene til søkemotorteamet.

Nytt søk i aksjon

Hva betyr forbedring i arbeidet til Yandex vår i praksis? Nå kan du snakke med ham nesten som en smart og lærd venn. (Selv med stemmen din.) Hva vil du for eksempel gjøre hvis du trenger å huske navnet på en film som du husker et avsnitt fra, men navnene på skuespillerne og regissøren har sluppet ut av hodet ditt? Du kan henvende deg til venner eller be om hjelp på et temaforum. Eller du kan spørre Korolev!

Bildesøk er betydelig forbedret. Som regel er det alltid et slags "helvete" med dem: søkemotoren viser enten tankeløst alle bilder hvis titler bruker ord fra søket, eller tar hensyn til teksten i artikkelen som bildet illustrerer. Hvis du leter etter noe som vil møte sjelens vage behov, så forbered deg på å bli skuffet. "Korolev" analyserer nøyaktig det som vises på bildet, og er derfor i stand til å tilfredsstille med en ikke-triviell tilnærming.


En ikke-så-opplagt forespørsel ble gitt som et testeksempel - [katt i rommet]. Hunder var i bane ganske ofte, men de bartede og stripete ble ikke disiplinerte romerobrere. Bare ett forsøk er kjent med sikkerhet: i 1963 lanserte franskmennene katten Felicette i en suborbital flukt. Romantisk, men nærsynt, - så snart forskerne åpnet luken på landingskapselen, var det sånn. Den seremonielle fotoseansen fant ikke sted.

På forespørsel returnerer søkemotoren ikke bare dyr i romdrakter og surrealistiske photoshoppere, men også et bilde av en katt i en vaskemaskin, som ligner ganske lik luken til et romskip. Men dette er ikke sagt i beskrivelsen.

For den seremonielle lanseringen av den nye søkemotoren gikk hele Yandex.Search-teamet på scenen. En liten nedtelling og... La oss gå! Nå kan alle oppleve egenskapene til den innsiktsfulle "Korolev". Hovedsaken er at dens nåværende evner ikke er statiske, men er i konstant utvikling.

Som avslutning på kvelden hadde arrangørene noe helt uventet i vente – en kommunikasjonsøkt med ekte astronauter fra bane. De svarte personlig på noen populære søkemotorbrukerspørsmål om plass og svarte på spørsmål fra de tilstedeværende.

Det nevrale nettverket analyserer ikke bare tittelen, men hele siden, mens søkemotoren bestemmer essensen på indekseringsstadiet

MOSKVA, 22. august. /TASS/. Yandex har lansert en ny versjon av søk, som er basert på å matche betydningen av et søk og en nettside, rapporterte selskapet. Den nye versjonen fungerer på "Korolev" -algoritmen, som ved hjelp av et nevralt nettverk bestemmer nøyaktig hva brukeren trenger. Det nevrale nettverket analyserer ikke bare tittelen, men hele siden, mens Yandex bestemmer essensen av siden på forhånd, på indekseringsstadiet.

En annen funksjon ved "Queen" er at den også tar hensyn til betydningen av andre forespørsler som folk bytter til. "For at et nevralt nettverk skal vurdere den semantiske nærheten til en spørring og et dokument, trenger det et stort antall eksempler. Slike eksempler er gitt av upersonlig søkestatistikk: hvilke nettsteder folk går til basert på søk og hvor mye tid de bruker der. Så hvis en person gikk til en side og så på den i noen tid, er den mest sannsynlig nær betydningen av forespørselen. Ved å bruke søkestatistikk fra millioner av mennesker lærer Yandex å forstå semantiske sammenhenger. For eksempel vil han forstå at spørringen «bilde der himmelen virvler» handler om et maleri av Van Gogh, og spørringen «lat katt fra Mongolia» handler om en Pallas katt», heter det i selskapets pressemelding.

I fjor lanserte Yandex allerede et system basert på nevrale nettverk - Palekh. Det forrige systemet indekserte 150 sider; i Korolev har antallet sider som søket sammenligner i mening med søket vokst til 200 tusen.

Den nye algoritmen ble oppkalt etter grunnleggeren av russisk kosmonautikk, Sergei Korolev.

"Og i dag lanserer vi en ny rangeringsalgoritme for Queens. Hvorfor valgte vi dette navnet? Sergei Pavlovich Korolev oppfylte menneskehetens drøm om å fly ut i verdensrommet. For oss i Yandex er dagens lansering et like viktig teknologisk gjennombrudd mot drømmen om et søk som forstår brukere, sa Alexander Safronov, leder for språkrelevanstjenesten hos Yandex, ved presentasjonen av den nye versjonen av søket.

Hjelp fra publikum

For å trene en søkemotor trengs vurderinger av kvaliteten på svarene. Tidligere vurderte Yandex søkekvalitet ved hjelp av sine evaluatorer. Det nye søket vil ta hensyn til vurderingene gitt av brukere av Yandex.Toloka-tjenesten, et distribuert nettverk av takstmenn. Tjenesten lar hvem som helst fullføre oppgaver og motta belønninger for dem; for tiden er det mer enn en million registrerte brukere. Alle kan registrere seg på plattformen.

Yandex er den største søkemotoren i Russland. Selskapets andel i det russiske søkemarkedet (inkludert søk på mobile enheter) i andre kvartal 2017 var i gjennomsnitt 54,3 %, i første kvartal i år - 54,7 % (ifølge analytisk tjeneste Yandex.Radar). I følge Liveinternet.ru var Yandex søkeandel i juni i år 51,3%.


Yandex har lansert en ny versjon av søk. Den er basert på Korolev-søkealgoritmen. Ved å bruke et nevralt nettverk sammenligner algoritmen betydningen av spørringer og nettsider - dette lar Yandex svare mer nøyaktig på komplekse spørsmål. Søkestatistikk og vurderinger fra millioner av mennesker brukes til å trene opp den nye versjonen av søk. Dermed bidrar ikke bare utviklere, men også alle Yandex-brukere til utviklingen av søk.

Ord og betydninger

Før vi snakker om nåtiden og fremtiden for søket, la oss huske fortiden. De første søkemotorene dukket opp på midten av 1990-tallet, da Internett var veldig lite - det var tusenvis av nettsteder. For å hjelpe en person med å finne det han trengte, var det nok å sette sammen en liste over nettsider som inneholder ord fra søket. Det var ikke snakk om kompleks rangering - det vil si å bestille sider etter graden av korrespondanse til en spørring. Det ble antatt at jo oftere ord fra spørringen vises i et dokument, jo bedre passer det.

Internett vokste raskt og ytterligere utvalgskriterier var påkrevd. Søkemotorer begynte å ta hensyn til lenker til dokumenter, lærte å bestemme regionen der forespørselen kom fra, og begynte å ta hensyn til brukeratferd.

På et tidspunkt var det så mange rangeringsfaktorer – tegn som kan brukes til å bestemme hvor godt en side svarer på et søk – at det ble klart at det var umulig å skrive dem alle ned i form av instruksjoner. Det er bedre å lære maskinen å ta avgjørelser på egen hånd: hvilke skilt du skal bruke og hvordan du kombinerer dem. Yandex kom opp med Matrixnet for disse formålene. Dette er en maskinlæringsmetode som bygger rangeringsformelen vår.

Søk er imidlertid fortsatt avhengig av ord. Før du bruker en kompleks rangeringsformel, oppretter søkemotorer en liste over "forhåndsmatchede" nettsider - de som inneholder ordene fra søket. Vi mennesker forstår at den samme betydningen kan uttrykkes med forskjellige ord. En nettside inneholder kanskje ikke alle ordene i en spørring, men svarer den veldig bra. Det er imidlertid ganske vanskelig å forklare dette for en maskin.

Yandex tok det første skrittet mot å søke etter mening i fjor da selskapet introduserte Palekh-søkealgoritmen. Den er basert på et nevralt nettverk. Nevrale nettverk viser utmerkede resultater i oppgaver som folk tradisjonelt har taklet bedre enn maskiner: for eksempel gjenkjenne tale eller objekter i bilder.

Ved å lansere Palekh lærte selskapet et nevralt nettverk å konvertere søk og nettsidetitler til grupper av tall - semantiske vektorer. En viktig egenskap ved slike vektorer er at de kan sammenlignes med hverandre: jo sterkere likheten er, desto nærmere er spørringen og overskriften hverandre i betydning.

Hvordan Korolev-algoritmen fungerer

Korolev-søkealgoritmen sammenligner semantiske vektorer av søk og hele nettsider – og ikke bare titlene deres. Dette lar oss nå et nytt nivå av forståelse av mening. Tenk deg at du først hørte om Leo Tolstojs roman Krig og fred. Selvsagt kan du utlede mening fra tittelen – for eksempel anta at det er mange kampscener i boken. Men for å lære alle forviklingene i plottet og gi omfattende svar på spørsmål om romanen, må du lese den i sin helhet.

Som i tilfellet med Palekh, blir tekstene til nettsider konvertert til semantiske vektorer av et nevralt nettverk. Denne operasjonen krever mye dataressurser. Sammenlign: det vil ta deg noen sekunder å lese tittelen på en bok, men det vil ta deg timer, dager eller til og med uker å lese den fra perm til perm. Derfor beregner Korolev sidevektorer ikke i sanntid, men på forhånd, på indekseringsstadiet. Når en person spør en spørring, sammenligner algoritmen spørringsvektoren med sidevektorene som allerede er kjent for den.

Denne ordningen lar deg begynne å velge nettsider som samsvarer med søket ditt i de tidlige stadiene av rangeringen. I Palekh er semantisk analyse en av de siste stadiene: bare 150 dokumenter går gjennom den. Hos Korolev produseres det for 200 tusen dokumenter - det vil si mer enn tusen ganger mer. I tillegg sammenligner den nye algoritmen ikke bare teksten på en nettside med søket, men tar også hensyn til andre søk som bringer folk til den siden. På denne måten kan du opprette flere semantiske forbindelser.

Folk lærer maskiner

Yandex mener at bruk av maskinlæring, og spesielt nevrale nettverk, før eller siden vil gjøre det mulig å lære søk å operere med mening på menneskelig nivå. Men dette kan ikke gjøres uten hjelp fra folk. For at en maskin skal forstå hvordan man løser et bestemt problem, er det nødvendig å vise det et stort antall eksempler: positive og negative. Slike eksempler er gitt av Yandex-brukere.

Det nevrale nettverket som brukes av Korolev-algoritmen er trent på anonymisert søkestatistikk. Statistikkinnsamlingssystemer tar hensyn til hvilke sider brukere går til for bestemte søk og hvor mye tid de bruker der. Hvis en person åpner en nettside og henger der i lang tid, har han sannsynligvis funnet det han lette etter - det vil si at siden svarer godt på forespørselen hans. Dette er et positivt eksempel. Det er mye lettere å finne negative eksempler: bare ta en forespørsel og en tilfeldig nettside.

Matrixnet, som bygger en rangeringsformel, trenger også folks hjelp. For at søk skal vokse, må folk kontinuerlig evaluere resultatene. En gang i tiden var det kun Yandex-ansatte, de såkalte assessorene, som var ansvarlige for å sette karakterer. Men jo flere vurderinger, jo bedre - så vi bestemte oss for å involvere alle i dette og lanserte Yandex.Toloka-tjenesten. Nå er mer enn en million brukere registrert der: de analyserer søkekvaliteten og deltar i å forbedre andre Yandex-tjenester. Toloka-oppgaver betales - beløpet som kan tjenes er angitt ved siden av oppgaven. I løpet av de to pluss årene tjenesten eksisterte, har foredragsholdere gitt omtrent to milliarder rangeringer.

Moderne søk er basert på komplekse algoritmer. Algoritmer er oppfunnet av utviklere, og undervist av millioner av Yandex-brukere. Enhver forespørsel er et anonymt signal som hjelper maskinen å forstå folk bedre. Derfor vil Yandex ikke ta feil hvis det står: et nytt søk er et søk som vi gjorde sammen.

I går oppdaget noen innbyggere i landet vårt plutselig at... Den ble midlertidig blokkert av leverandørene TTK, Akado, Avax og Sumtel i retning Roskomnadzor. Men en betydelig andel av abonnentene til disse leverandørene la ikke merke til blokkeringen, da de bruker en innenlandsk søkemotor.

I april 2017 søkte etter noe i Yandex 43 millioner mennesker. Hvis du er en av dem, så er denne korte artikkelen for deg.

P.S. For de som foretrekker Google og DuckDuckGo, er det lenker i den siste delen.

1. Hvordan søke blant nettsteder i en bestemt by, region, føderalt distrikt eller land?

Slik kan du finne informasjon om forespørselen "graduate ball" blant nettstedene til byen Bratsk:

alumni ball katt:11000976

For å finne ut nummeret som må ringes etter operatøren katt:, må du legge til 1100000 regionskode i Yandex.Catalogue. For eksempel:

  • Moskva - 1100001;
  • Chernigov - 1100966;
  • Voronezh - 1100193;
  • Volga-regionen - 1100040;
  • Kirgisistan - 1100207;
  • CIS-land - 166.

Det er allerede mer enn 117 tusen nettsteder i Yandex.Catalog. På samme måte kan du søke etter noe bare blant ressurser dedikert til et spesifikt emne. For å gjøre dette, i stedet for regionkoder, må du bruke temakoder og legg til 9 000 000 i stedet for 1 100 000.

2. Hvordan lure Yandex om posisjonen din?

Bruker Chrome-utvidelsen Manuell geolokalisering Du kan markere et hvilket som helst punkt på kartet og søkemotoren vil tro at du befinner deg akkurat der og justere søkeresultatene i henhold til disse dataene. Du kan for eksempel søke etter objekter som ligger i nærheten av hjemmet ditt i St. Petersburg, men det ligger i Moskva. Praktisk når du planlegger turer.

Dette punktet er relevant for alle nettsteder som bruker posisjonsdataene dine.

3. Hvordan søke etter sider i en bestemt domenesone og på et spesifikt språk?

Slik kan du finne hva ukrainske nettsteder (i ua-domenesonen) skriver om sebraer på ukrainsk:

sebra domene:ua lang:uk

På lignende måte kan du finne ut meningene til nettsteder i andre land om forskjellige spørsmål. Språkkoder for Yandex:

  • russisk (ru);
  • ukrainsk (uk);
  • hviterussisk (være);
  • engelsk (en);
  • fransk (fr);
  • tysk (de);
  • kasakhisk (kk);
  • tater (tt);
  • tyrkisk (tr).

4. Hvordan søke etter sider på et bestemt nettsted?

Slik kan du søke etter sider kun på nettstedet:

sebraer site:site

Slik kan du kun søke blant artikler i visse kategorier. For eksempel blant spørsmålene i Redningstjenestens hjemmeside:

meldinger url:site/iNotes/q/*

Og her er hvordan du får en liste over alle taggene som brukes på nettstedet:

5. Hvordan søke etter sider opprettet på en bestemt dato?

Slik kan du finne sider som er opprettet på en bestemt dag:

steve jobbdato: 20170617

Og slik i intervallet mellom to datoer:

steve jobs dato:20170610..20170617

Og med hjelp fra operatøren Dato: Du kan søke etter sider etter siste indekseringsdato.

6. Hvordan søke etter filer av en bestemt type?

Finn en PDF-bok å laste ned på iBooks:

blomster for algernon mime:pdf

Og dette er hvordan du kan finne alle MS Word-dokumenter som nevner ordet "erklæring" på Federal Tax Service-nettstedet:

erklæring mime:docx site:nalog.ru

Typer dokumenter som Yandex indekserer:

  • html;
  • docx;
  • xlsx;
  • pptx;

7. Hvordan søke kun i sidetitler?

Med denne operatøren:

Det er veldig praktisk når du trenger å finne en artikkel med den nøyaktige tittelen.

8. Hvordan søke etter bildefilnavn?


Har du lagret et bilde på datamaskinen og ønsker å bruke det med kilden som er angitt, men husker ikke hvor det kom fra? Søkeoperatøren som bruker det nøyaktige navnet på bildet vil hjelpe:

Operatorer for søk etter HTML-tagattributtverdier:

applet:– applet-kode;
manus:- src av script-taggen;
gjenstand:– alle attributter til objektet;
handling:– handlingen til skjemakoden;
profil:– profil av head tag.

9. Hvordan finne linker til en bestemt side?

Yandex har en operatør for å søke etter omtaler i lenker. På denne måten kan du finne linker til en bestemt side.

inlink:”www.site/iNotes/533552″

10. Hvordan bruke widgets og tips?

Hvis du skriver inn ett av de fire ordene nedenfor i søket, vises miniapplikasjoner under søkefeltet:

  • "Kalkulator";
  • "Valutakalkulator";
  • "Verdiomformer";
  • "Oversettelse".

Og for noen spørsmål vises svarene direkte i søkefeltet. Eksempler.