"Yandex" yeni bir "akıllı" arama başlattı. Bu nasıl kullanılır? Yandex, arama motorunun yeni bir sürümünü başlattı Yandex arama motorundaki yenilikler

Yandex, bilgi arama kalitesini artırmak için kullanıcıları yeniliklerle bir kez daha memnun ediyor. Bugün, değişiklikler snippet'leri etkiledi - bir "Devamını oku" düğmesi ve şirketle bir sohbet göründü. Gelin bu güncellemelere daha yakından bakalım.

Yandex aramasının masaüstü sürümünde, kullanıcının sitenin genişletilmiş bir snippet'ini görebilmesi sayesinde yeni bir "Daha fazla oku" düğmesi belirdi. Butona tıkladığınızda talep ile ilgili açıklayıcı metin ekrana gelir.

Önceden, bu özellik yalnızca mobil cihazlar için mevcuttu, ancak şimdi sürekli olarak arama sonuçlarının masaüstü sürümünün işlevselliğine dahil ediliyor.

Yakın geçmişte, bir Yandex snippet'i sınırlı miktarda bilgi gösteriyordu - boşluklarla birlikte 240 karakter, yaklaşık 3 satır. Çoğu zaman, kullanıcı bu bilgilere sahip değildi ve ilgilenilen bilgileri aramak için siteye gitme ihtiyacı vardı.

Şimdi, bu düğmenin eklenmesiyle, kullanıcı için bilgi arama süreci birkaç kez hızlanabilir.

Yeni Yandex snippet'inin görünümü

Yandex snippet'i daha önce nasıl görünüyordu:

Artık çökmüş durumdaki Yandex snippet'i şöyle görünüyor

Snippet, mobil sürümde böyle görünüyor

Mobil ihraçta uygun görünüm.

Yandex genişletilmiş snippet'inin artıları ve eksileri

Bu bilgilere dayanarak, kullanıcı kaynağın kullanışlılığı hakkında daha bilinçli bir seçim yapabilir. Ve site sahibi için öne çıkan bir snippet, daha hedefli trafik elde etmek, davranışsal faktörleri iyileştirmek - örneğin, hemen çıkma oranını azaltmak ve dönüşüm trafiğini artırmak için bir fırsattır.

Ancak bu fonksiyonun getirilmesi sitenin arama trafiğini de olumsuz etkileyebilir çünkü bu açıklama kullanıcının siteye gitmeden aradığı bilgiye ulaşması için oldukça yeterli olacaktır.

Öne çıkan snippet'in uzunluğuna gelince, Yandex uzmanları şunu söylüyor:

"İlke şudur: öne çıkan snippet, mevcut olandan en fazla 3 kat daha uzun olabilir". Yani, şu anda snippet'in maksimum uzunluğu 9 satıra veya 650-700 karaktere kadar olabilir.

Yandex uzmanları, "Genişletilmiş açıklamaların nereden geldiğine ilişkin olarak, burada normal snippet'lerle aynı kurallar geçerlidir" diye açıklıyor. Arama motoru, kullanıcının isteği doğrultusunda bir snippet oluşturur ve açıklama meta etiketindeki bilgiler yeterli değilse, Yandex site sayfasından bilgileri alır.

Bu makalede Yandex parçacıklarıyla ilgili kurallar hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Dikkatli olmalısınız, hizmet bilgilerinin genişletilmiş snippet'e girme olasılığı vardır: sayfalandırma düğmelerinden, filtrelerden, sıralamadan ve daha fazlasından gelen metin, bu nedenle onu etiketli kodda kapatmalısınız..

Yandex arama sonuçlarında Jivosite sohbeti

Ayrıca Yandex snippet'inde bir sohbet belirdi. Yandex, Jivosite ile birlikte arama sonuçları sayfasına bir sohbet ekledi. 26 Nisan 2018'den itibaren müşteriler, siteye gitmeden Jivosite Chat'in kurulu olduğu bir site için destek ekibiyle iletişime geçebilir.

Sohbeti bağladıktan sonra şunları yapabileceksiniz:

• aramada sohbeti etkinleştirin veya devre dışı bırakın;
• otomatik yanıt ekleyin;
• ipuçları ekleyin;
• simge ekle;
• kuruluşun çalışma saatlerini belirtin ve sohbetin gösterileceği sayfa sayısını sınırlayın.

Sitenize sohbet ekleme talimatları, Jivosite hizmetinin resmi web sitesinde sunulmaktadır.

Arama sonuçlarında sohbet görünümü

"Şirketle Sohbet Et" snippet'i masaüstü sürümünde nasıl görünür:

Masaüstü ve mobil sürümler için sohbet başlatmak için farklı simgeler bulunduğunu lütfen unutmayın.

"Şirketle sohbet et" düğmesine tıkladıktan sonra, doğrudan arama sonuçları sayfasında sitenin desteğiyle iletişim kurmak için bir form görünür.

Aramanın mobil sürümünde, sohbet penceresi mevcut pencerenin üstünde açılır, ancak yeni bir sekmede açılmaz.

Sohbetin ilginç bir özelliği de Jivosite'nin diğer ucundaki sitenin desteğiyle yetkili bir kullanıcının yazışma geçmişinin korunmasıdır.

Mektubu gönderdikten sonra, kullanıcının sohbeti küçültme ve ilgilenilen bilgileri aramaya devam etme fırsatı vardır:

Site desteği kullanıcıya yanıt verdikten sonra sağ tarafta yeni bir mesaj bildirimi görünecektir:

Sohbetin artıları ve eksileri

Bu snippet, kullanıcının kuruluşla iletişimini daha erişilebilir hale getirmenize olanak tanır. Kullanıcı, siteye gitmeden satın alma işlemi gerçekleştirebilecek veya merak ettiği bir soru sorabilecektir.

Dezavantajı ise, operatör çevrimiçi değilse ve müşteri bir mesaj gönderdiyse, operatör mesajı yalnızca müşteri bir dahaki sefere çevrimiçi olduğunda alacaktır.

Ayrıca dezavantajı, arama sonuçları sayfasındaki sohbetin sitedeki sohbetle senkronize olmamasıdır. Bir durum hayal edin: Bir kullanıcı birkaç gün önce doğrudan arama sonuçlarından siteyi desteklemek için yazdı ve bir hafta sonra siteye gitmeye ve sitedeki sorunuyla ilgili bilgileri netleştirmeye karar verdi. Sonuç olarak, operatör ne olduğunu ve sorunun ne olduğunu hiç anlayamayabilir. Tuhaf bir durum, değil mi? Müşteri, konuyu yeniden açıklamak için zaman harcamak zorunda kalacak veya itirazı tekrarlamak istemeyen iletişimi tamamen sonlandıracaktır. Şu anda bu duruma bir çözüm yok, umalım ki gelecekte Yandex uzmanları Jivosite ile birlikte bir çıkış yolu bulacaktır.

Çözüm

Yandex yerinde durmuyor ve sürekli olarak ilginç bir şey buluyor. Bu kez kullanışlı işlevler eklendi, Yandex'deki parçacıklar yeni bir görünüm ve yeni özellikler kazandı. Bu, arama sonuçlarındaki bilgilerin kalitesini artırmaya yardımcı olacaktır.

Vaktiniz yoksa, bu aracı kurma konusunda yardım almak için her zaman bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Yandex, aramanın yeni bir sürümünü başlattı. "Korolev" arama algoritmasına dayanmaktadır. Algoritma, isteklerin ve web sayfalarının anlamını eşleştirmek için bir sinir ağı kullanır - bu, Yandex'in karmaşık sorgulara daha doğru yanıt vermesini sağlar. Aramanın yeni sürümünü eğitmek için milyonlarca kişinin arama istatistikleri ve derecelendirmeleri kullanılır. Böylece sadece geliştiriciler değil, tüm Yandex kullanıcıları da aramanın geliştirilmesine katkıda bulunur.

kelimeler ve anlamlar

Aramanın bugünü ve geleceğinden bahsetmeden önce geçmişini hatırlayalım. İlk arama motorları, İnternet çok küçükken 1990'ların ortalarında ortaya çıktı - site sayısı binleri buldu. Bir kişinin doğru olanı bulmasına yardımcı olmak için, arama sorgusundan kelimelerin bulunduğu web sayfalarının bir listesini yapmak yeterliydi. Karmaşık sıralamadan, yani sayfaları talebe uygunluk derecesine göre sıralamaktan söz edilmedi. Sorgudaki kelimelerin belgede ne kadar sık ​​​​geçtiğine, daha iyi uyduğuna inanılıyordu.

İnternet hızla büyüdü ve ek seçim kriterlerine ihtiyaç duyuldu. Arama motorları, belgelere verilen bağlantıları dikkate almaya, talebin geldiği bölgeyi belirlemeyi öğrenmeye ve kullanıcı davranışlarına dikkat etmeye başladı.

Bir noktada, o kadar çok sıralama faktörü vardı - bir sayfanın bir talebe ne kadar iyi yanıt verdiğini belirleyebileceğiniz işaretler - öyle ki, hepsini talimat şeklinde yazmanın imkansız olduğu ortaya çıktı. Makineye kendi başına karar vermeyi öğretmek daha iyidir: hangi özelliklerin kullanılacağı ve bunların nasıl birleştirileceği. Yandex, bu amaçlar için Matrixnet'i icat etti. Bu, sıralama formülümüzü oluşturan makine öğrenimi yöntemidir.

Ancak arama, yine de kelimelere dayanır. Arama motorları, karmaşık bir sıralama formülünü başlatmadan önce, sorgudaki kelimeleri içeren "önceden onaylanmış" web sayfalarının bir listesini derler. Biz insanlar aynı anlamın farklı kelimelerle ifade edilebileceğini anlıyoruz. Bir web sayfası, bir sorgudaki tüm kelimeleri içermeyebilir, ancak buna yine de çok iyi yanıt verir. Ancak bunu bir makineye anlatmak oldukça zordur.

Yandex, geçen yıl şirketin Palekh arama algoritmasını tanıtmasıyla anlam aramaya yönelik ilk adımı attı. Bir sinir ağına dayanmaktadır. Sinir ağları, konuşmaları veya görüntülerdeki nesneleri tanımak gibi, insanların geleneksel olarak makinelerden daha iyi yaptığı görevlerde başarılıdır.

Palekh'i başlatan şirket, sinir ağına arama sorgularını ve web sayfası başlıklarını sayı gruplarına - anlamsal vektörlere - dönüştürmeyi öğretti. Bu tür vektörlerin önemli bir özelliği, birbirleriyle karşılaştırılabilmeleridir: benzerlik ne kadar güçlüyse, istek ve başlık anlam olarak birbirine o kadar yakındır.

Korolev algoritması nasıl çalışır?

Korolev arama algoritması, yalnızca başlıklarını değil, arama sorgularının anlamsal vektörlerini ve tüm web sayfalarını karşılaştırır. Bu, yeni bir anlam anlayışı düzeyine ulaşmanızı sağlar. Leo Tolstoy'un Savaş ve Barış romanını ilk kez duyduğunuzu hayal edin. Elbette, başlığı anlayabilirsiniz - örneğin, kitapta birçok savaş sahnesi olduğunu öne sürebilirsiniz. Ancak olay örgüsünün tüm inceliklerini öğrenmek ve romanla ilgili sorulara kapsamlı cevaplar vermek için onu bütünüyle okumanız gerekecek.

Palekh örneğinde olduğu gibi, web sayfalarının metinleri bir sinir ağı tarafından anlamsal vektörlere dönüştürülür. Bu işlem çok fazla bilgi işlem kaynağı gerektirir. Karşılaştırın: Bir kitabın adını okumanız saniyelerinizi alır, ancak baştan sona hepsini okumanız saatler, günler ve hatta haftalar alır. Bu nedenle Korolev, sayfa vektörlerini gerçek zamanlı olarak değil, indeksleme aşamasında önceden hesaplar. Bir kişi istekte bulunduğunda, algoritma istek vektörünü zaten bildiği sayfa vektörleriyle karşılaştırır.

Böyle bir şema, sıralamanın ilk aşamalarında anlam olarak sorguyla eşleşen web sayfalarını seçmeye başlamanıza olanak tanır. Palekh'te anlamsal analiz son aşamalardan biridir: içinden sadece 150 belge geçer. Korolev'de 200 bin belge için üretiliyor - yani bin kattan fazla. Ayrıca yeni algoritma sadece bir web sayfasının metnini bir arama sorgusu ile karşılaştırmakla kalmıyor, aynı zamanda insanların bu sayfaya gelmek için geldikleri diğer sorguları da dikkate alıyor. Bu şekilde, ek anlamsal bağlantılar kurulabilir.

İnsanlar makineleri öğretiyor

Yandex, makine öğreniminin ve özellikle sinir ağlarının kullanılmasının er ya da geç aramaya insan düzeyinde anlamlarla çalışmayı öğreteceğine inanıyor. Ancak insanların yardımı olmadan bu mümkün değil. Bir makinenin belirli bir sorunu nasıl çözeceğini anlaması için ona çok sayıda örnek göstermesi gerekir: olumlu ve olumsuz. Bu tür örnekler Yandex kullanıcıları tarafından verilmektedir.

Korolev algoritması tarafından kullanılan sinir ağı, kişisel olmayan arama istatistikleri konusunda eğitilmiştir. İstatistik toplama sistemleri, kullanıcıların belirli sorgular için hangi sayfalara gittiklerini ve orada ne kadar zaman geçirdiklerini hesaba katar. Bir kişi bir web sayfasını açtıysa ve orada uzun süre "takıldıysa", muhtemelen aradığını bulmuştur - yani sayfa, isteğine iyi yanıt verir. Bu olumlu bir örnek. Olumsuz örnekler almak çok daha kolaydır: sadece bir istek ve rastgele bir web sayfası alın.

Bir sıralama formülü oluşturan Matrixnet'in de insanların yardımına ihtiyacı var. Aramanın gelişmesi için, insanların çalışmalarını sürekli olarak değerlendirmesi gerekir. Bir zamanlar, yalnızca sözde değerlendiriciler olan Yandex çalışanları derecelendirme ile meşguldü. Ancak ne kadar çok puan o kadar iyi - bu nedenle herkesi buna dahil etmeye karar verdik ve Yandex.Toloka hizmetini başlattık. Şu anda burada bir milyondan fazla kullanıcı kayıtlı: arama kalitesini analiz ediyorlar ve diğer Yandex hizmetlerinin iyileştirilmesine katılıyorlar. Toloka'daki görevler ödenir - kazanılabilecek miktar görevin yanında belirtilir. Hizmetin varlığının iki yıldan fazla bir süredir, tolokerler yaklaşık iki milyar puan verdi.

Modern arama, karmaşık algoritmalara dayanmaktadır. Algoritmalar geliştiriciler tarafından icat edilir ve milyonlarca Yandex kullanıcısı tarafından öğretilir. Herhangi bir istek, makinenin insanları daha iyi anlamasına yardımcı olan isimsiz bir sinyaldir. Bu nedenle Yandex, yeni bir arama birlikte yaptığımız bir aramadır derse yanlış olmayacaktır.

Bu hafta, 22 Ağustos, Yandex aramanın yeni bir sürümünü başlattı "Korolev" algoritması ile. Bir isteğin ve bir web sayfasının anlamını eşleştirmesine ve karmaşık ve belirsiz isteklere çok daha doğru yanıt vermesine olanak tanıyan bir sinir ağına dayanır. Aramanın yeni bir sürümünü eğitmek için, milyonlarca insanın arama istatistikleri ve tahminleri kullanılır: yalnızca geliştiricilerin değil, genel olarak tüm kullanıcıların sistemin geliştirilmesine katkıda bulunduğu ortaya çıktı.
Sembolik olan "Korolyov" un sunumu Moskova Planetaryumunda gerçekleşti. Sahnede performanslarını Yandex.Search Başkanı Andrey Styskin, Yandex.Search İlgililik Servisi Başkanı Alexander Safronov ve Yandex.Search Veri İşleme Departmanı Başkanı Olga Megorskaya sergiledi.

Matrixnet'ten sinir ağlarına

Yandex, istekleri işlemek için Matrixnet'i buldu - yazarın sıralama formülünü oluşturmak için kullanılan bir makine öğrenme yöntemi. Ancak, arama kelimelere dayanmaya devam etti. Ancak, kullanıcıların alegorik veya çağrışımsal olarak formüle ettiği sorgular ne olacak? O zaman aradığınız web sayfası kesinlikle sorgudaki tüm kelimeleri içermek zorunda değildir. Ama bunu bir makineye nasıl açıklarsınız? Keşke bizi bir insan olarak anlasaydı...

Sonunda, bilim adamları teknoloji ve biyolojinin kesiştiği noktada bir şey buldular - bir yapay sinir ağı (YSA). Wikipedia'nın ifadesine göre, bu "biyolojik sinir ağlarının - canlı bir organizmanın sinir hücrelerinin ağları - organizasyonu ve işleyişi ilkesi üzerine inşa edilmiş matematiksel bir model ve bunun yazılım veya donanım uygulamasıdır." Sinir ağları, bizim yaptığımız gibi bilgileri işleyebilir ve en önemlisi, canlı varlıklar gibi öğrenip becerileri geliştirebilir. Aslında, ortaya çıkması an meselesi olan tam teşekküllü bir yapay zekanın temelidirler.

Geçen yıl Yandex, bir sinir ağına dayalı Palekh arama algoritmasını tanıttı. Genellikle yalnızca insanlar için mümkün olan problemlerin çözümünde mükemmel sonuçlar gösterdi: konuşmaları ve görüntülerdeki nesneleri tanıma konusunda mükemmel bir iş çıkardı. "Palekh", arama sorgularını ve web sayfası başlıklarını sayı gruplarına - anlamsal vektörlere dönüştürmeyi öğrendi. Önemli özellikleri, vektörlerin birbirleriyle karşılaştırılabilmesidir: benzerlik ne kadar güçlüyse, sorgu ve başlık anlam olarak o kadar yakındır.

"Krallar". kim anlar

Sinir ağı bir çocuk gibi öğrenir. Bunda ustalaşmak için çok sayıda örneğe ihtiyacı vardı. Aslında, hizmetin tüm kullanıcıları şu ya da bu şekilde kendiliğinden Korolev eğitimi aldı: arama istatistikleri ve milyonlarca insanın tahminleri kullanıldı. Yandex yavaş yavaş anlamsal bağlantıları giderek daha doğru bir şekilde tanımayı öğreniyor, örneğin: [gökyüzünün büküldüğü bir resim] bir Van Gogh tablosu hakkında, [tembel bir kedi
Moğolistan'dan] - manul.

Arama çok karmaşık bir sistemdir. Binlerce mühendis, onun bir insanı anlaması ve sorunlarını çözmesine yardımcı olması için çalışıyor. Korolyov'da makine zekası ile milyonlarca insanın çabalarını birleştirdik. Kullanıcılarımız, sorular sorarak ve algoritmalarımızı eğitmeye yardımcı olarak bizimle aramayı geliştirir.
Andrey Styskin, Yandex Arama Başkanı.

"Modern arama, karmaşık algoritmalara dayalıdır. Algoritmalar geliştiriciler tarafından icat edilir ve milyonlarca Yandex kullanıcısı tarafından öğretilir. Herhangi bir istek, makinenin insanları daha iyi anlamasına yardımcı olan isimsiz bir sinyaldir. Bu nedenle, yeni aramanın birlikte yaptığımız arama olduğunu söylersek yanılmış olmayız.

Yandex.Toloka'nın iki yılı aşkın geçmişinde en üretken ve çalışkan katılımcı belli oldu. Chelyabinsk'ten Ilya Mikhalenko oldular. Adam, arama motoru ekibinin elinden hak ettiği bir ödülü almak için Moskova'daki "Korolev" sunumuna geldi.

Yeni arama iş başında

Görsel arama büyük ölçüde geliştirildi. Onlarla, kural olarak, her zaman bir tür "cehennem" vardır: arama motoru, adına sorgudaki kelimelerin kullanıldığı tüm resimleri düşüncesizce verir veya makalenin metnini dikkate alır. resim göstermektedir. Ruhun belirsiz ihtiyaçlarını karşılayacak bir şey arıyorsanız, hayal kırıklığına uğramaya hazır olun. "Korolev" resimde gösterilenleri tam olarak analiz ediyor, bu nedenle önemsiz olmayan bir yaklaşımla memnun edebiliyor.

Örnek olarak, testlere en bariz talep verilmedi - [uzayda bir kedi]. Köpekler oldukça sık yörüngedeydi, ancak bıyıklı-çizgili disiplinli uzay fatihi işe yaramadı. Kesin olarak bilinen tek bir girişim var: 1963'te Fransızlar kedi Felicette'i yörünge altı uçuşa çıkardı. Romantik ama kısa görüşlü - bilim adamları iniş kapsülünün kapağını açar açmaz, karanlık böyle oldu. Fotoğraf çekimi gerçekleşmedi.

Talep üzerine, arama motoru yalnızca uzay giysili küçük hayvanları ve gerçeküstü fotoğraf kurbağalarını değil, aynı zamanda bir uzay gemisinin kapağına oldukça benzeyen çamaşır makinesindeki bir kedinin fotoğrafını da verir. Ama bu açıklamada belirtilmemiş.

Yeni arama motorunun resmi lansmanı için tüm Yandex.Search ekibi sahne aldı. Biraz geri sayım ve... Hadi gidelim! Artık herkes anlayışlı "Kraliçe"nin yeteneklerini deneyimleyebilir. Önemli olan, mevcut yeteneklerinin statik olmaması, sürekli gelişme halinde olmasıdır.

Organizatörler geceyi bitirmek için tamamen beklenmedik bir şey hazırladılar - yörüngeden gerçek astronotlarla bir iletişim oturumu. Uzayla ilgili bazı popüler arama motoru kullanıcı sorgularına kişisel olarak yanıt verdiler ve orada bulunanların sorularını yanıtladılar.

Sinir ağı sadece başlığı değil, tüm sayfayı analiz ederken, arama motoru indeksleme aşamasında bile özünü belirler.

MOSKOVA, 22 Ağustos. /TAS/. Şirket, "Yandex", talebin ve web sayfasının anlamının karşılaştırılmasına dayanan aramanın yeni bir sürümünü başlattı. Yeni sürüm, kullanıcının tam olarak neye ihtiyacı olduğunu belirlemek için bir sinir ağı kullanan "Korolev" algoritması üzerinde çalışıyor. Sinir ağı sadece başlığı değil, tüm sayfayı analiz ederken, Yandex indeksleme aşamasında sayfanın özünü önceden belirler.

"Kraliçe"nin bir başka özelliği de, insanların ona geçiş yaptığı diğer isteklerin anlamını da dikkate almasıdır. “Bir sinir ağının bir sorgu ile bir belgenin anlamsal benzerliğini değerlendirebilmesi için çok sayıda örneğe ihtiyacı vardır. Bu tür örnekler, kişisel olmayan arama istatistikleri tarafından verilmektedir: insanların sorgulamak için hangi sitelere gittikleri ve orada ne kadar zaman geçirdikleri. Yani, bir kişi sayfaya gidip bir süre baktıysa, büyük olasılıkla anlam olarak talebe yakındır. Yandex, milyonlarca kişinin arama istatistiklerini kullanarak anlamsal bağlantıları anlamayı öğreniyor. Örneğin, "gökyüzünün döndüğü bir resim" sorgusunda bir Van Gogh tablosuyla ilgili olduğunu, "Moğolistan'dan gelen tembel bir kedi" sorgusunda ise bir manulla ilgili olduğunu anlayacaktır. basın bülteni.

Geçen yıl Yandex, sinir ağlarına dayalı bir sistem başlattı - Palekh. Önceki sistem 150 sayfayı indeksliyordu, "Queen" de aramanın sorgu ile anlam olarak karşılaştırdığı sayfa sayısı 200 bine çıktı.

Yeni algoritma, Rus kozmonotiğinin kurucusu Sergei Korolev'in adını aldı.

"Ve bugün Queens için yeni bir sıralama algoritması başlatıyoruz. Neden bu ismi seçtik? Sergei Pavlovich Korolev, insanlığın uzaya uçma hayalini gerçekleştirdi. Yandex'de bizim için bugünkü lansman, kullanıcıları anlayan bir arama hayaline yönelik teknolojik bir atılım kadar önemlidir, ”dedi Yandex Dilbilim İlgililik Hizmeti başkanı Alexander Safronov, aramanın yeni sürümünün sunumunda.

salon yardımı

Bir arama motorunu eğitmek için yanıtların kalitesini değerlendirmeniz gerekir. Daha önce "Yandex", değerlendiricilerinin yardımıyla aramanın kalitesini değerlendiriyordu. Yeni arama, dağıtılmış bir değerleme uzmanı ağı olan Yandex.Toloka hizmeti kullanıcılarının vereceği puanları dikkate alacaktır. Hizmet, şu anda bir milyondan fazla kayıtlı kullanıcısı olan herkesin görevleri tamamlamasına ve onlar için ödüller almasına olanak tanır. Platforma herkes kayıt olabilir.

Yandex, Rusya'daki en büyük arama motorudur. Şirketin 2017'nin ikinci çeyreğinde (mobil cihazlarda arama dahil) Rusya arama pazarındaki payı ortalama %54,3, bu yılın ilk çeyreğinde - %54,7 (Yandex.Radar analitik hizmetine göre). Liveinternet.ru'ya göre bu yılın Haziran ayında Yandex'in arama payı %51,3 oldu.