Несколько лет назад попасть в топ по выбранной поисковой фразе было относительно просто: достаточно указать максимально релевантный заголовок и заполнить теги страницы. Сегодня все гораздо сложнее. Чтобы проранжировать страницу того или иного домена по выбранной поисковой фразе, поисковые системы оценивают уже не десятки, а сотни факторов.
Выдача Google и «Яндекса» выглядит по-разному, потому что используемые механизмы и алгоритмы ранжирования тоже различаются. Пример SERP по запросу «почему арбидол бесполезен» в Google:
...и в «Яндексе»:
Почему выдача так различается? Каждый поисковик учитывает набор факторов, согласно которым и ранжирует сайты. Если вы думаете, что страница SERP является работой исключительно автоматических алгоритмов, я вас удивлю: у каждой поисковой системы есть так называемые асессоры – «невидимые» для простого пользователя специалисты, которые регулярно просматривают выдачу по определенным поисковым фразам.
Первоначально асессоры поисковых систем занимались только оценкой релевантности сайтов на странице результатов поиска. Сегодня асессоры – это тестировщики, переводчики, агенты ПП, модераторы, узкопрофильные оценщики. Количество сервисов, в основе которых лежит принцип machine learning, тоже значительно возросло.
Что делают асессоры
Асессоры оценивают релевантность сформированной страницы, подбор изображений и видеороликов, тестируют функционал поисковой системы и работоспособность ее сервисов.
Главная задача асессора – выбрать сайт, который наиболее точно и полно отвечает на поисковый запрос.Каждый SERP-асессор имеет специальный чек-лист, который позволяет оценивать страницу сразу по нескольким критериям. Естественно, у Google и «Яндекса» эти списки разные.
Асессоры поисковых систем не только оценивают выдачу, но и выполняют другие задания: проверяют корректность работы внутренних сервисов, оценивают релевантность изображений, определяют сложность восприятия поисковой фразы, тестируют функционал сервисов.
Вот вариант методички для оценщиков «Яндекса», который удалось получить благодаря утечке (лист довольно старый, но ничего новее мне найти не удалось):
Как мы видим, предварительные оценки выставляются исходя из технических баллов, которые никак не относятся к релевантности. Это метки 404, вирус, не порно, порнореклама, порноконтент, порноконтент + реклама.
Что касается релевантности, она оценивается семью метками: витальный, полезный, релевантный + или релевантный –, нерелевантный, спам, не про это.
А вот пример методички асессора Google (переведено на русский язык):
Зачем нужны асессоры
Здесь все просто: асессоры нужны, чтобы сделать поисковую выдачу более точной, чистой и полезной для конечного пользователя. Стоит отметить, что оценщик не влияет на точную позицию определенного сайта. Он лишь оценивают страницу по списку критериев, а затем автоматические алгоритмы самостоятельно принимают решение о том, насколько выбранная страница соответствует поисковой фразе.
Асессоры – это оценщики, которые не могут повлиять на позицию сайта прямым образом. Так, если страница получает множество плохих (условно) оценок, то и сайт может быть понижен в выдаче.
Сегодня асессоры есть не только у поисковых систем, но и у других компаний, которые работают с Big Data. Асессоры есть у «Тинькофф», «Сбербанка», «Озона» и других отечественных компаний. Задача асессора в таких компаниях идентична – обнаружить ошибки автоматических алгоритмов, работающих на основе machine-learning.
Большие массивы данных требуют доскональной проверки и компьютерный интеллект пока что не в состоянии проверить их самостоятельно. Здесь и приходят на помощь асессоры, которые способны обработать колоссальные объемы данных и исправить их.
Требования к позиции
Еще несколько лет назад на сайтах типа hh.ru вакансии на позицию асессор были единичными. В 2021 году такие работники требуются уже более чем 500 работодателям. В основном это IT-компании, интеграторы, компании, тестирующие и внедряющие интернет-сервисы.
Требования у большинства работодателей как под копирку: усидчивость, внимательность, способность выполнять повторяющуюся и монотонную работу. Средняя зарплата асессоров в российских компаниях, по данным того же hh.ru, – около 28 тысяч рублей.
Разница в работе асессоров Google и асессоров «Яндекс»
Google больше полагается на автоматические алгоритмы сортировки, в отличие от «Яндекса», который делает акцент именно на ручные и подручные методы. Известно, что оценки асессоров гораздо сильнее влияют на выдачу именно в «Яндексе».
Есть сведения от бывших асессоров «Яндекса», что выдача по высокочастотным запросам формируется большей частью вообще вручную.
Google тоже не дремлет, но его асессоры гораздо меньше влияют непосредственно на позиции сайтов в поисковой выдаче.
Особенности Google
В 2021 году асессорами Google работают около 5 тысяч человек. Все они обучают Google ML (нейронная сеть на основе Machine Learning).
Проанализировав множество англоязычных источников, я нашел весьма любопытные свидетельства как бывших, так и нынешних асессоров Google. Наиболее любопытными фактами об этих специалистах я поделюсь с вами:
- для работы оценщиком Google понадобится отличное знание английского;
- первые асессоры поисковой выдачи Google появились в начале 2004 года;
- Google не занимается непосредственным наймом оценщиков, эта задача делегируется другим компаниям;
- многие асессоры Google «хитрят» и уклоняются от выполнения своих обязанностей, например, не переходят на страницы для определения релевантности, а ограничиваются только анализом сниппета;
- проверить качество работы асессора сложно, и Google практически не занимается этим;
- понадобится хорошая усидчивость, так как придется обрабатывать большие объемы данных.
Если вы хотите стать асессором Google, придется зарегистрироваться на зарубежных сайтах поиска вакансий Appen и Lionbridge. Объявления по поиску асессоров Google там встречаются чаще всего. Ищите вакансии, которые называются «специалист по оценки поиска» или «оценщик поиска
Вам понадобится знание английского, скоростной интернет, а также современный смартфон. Работать можно и нужно будет не только с компьютера, но и с мобильного устройства.
Практически все, кто работал асессором Google, отмечают довольно заковыристое собеседование, которое длится около 2 часов. Содержание собеседования следующее: теоретическая + практическая часть с заданиями и вопросами. Все собеседование, естественно, проходит на английском.
Теперь об условиях работы: максимальное количество рабочих часов – 20 в неделю, есть выходные. Размер оплаты труда – самая приятная часть. Зарплата асессора Google составляет около 15 долл. за полный час работы. Весьма неплохо для работы без специальных навыков и знаний! Конкретный объем заданий различается каждый день, и никто не озвучит его заранее.
Особенности «Яндекс»
Стать асессором «Яндекса» для русскоговорящего несколько проще, чем Google. В первом случае достаточно заполнить анкетную информацию и выполнить тестовое задание.
Собеседование на позицию асессора в «Яндекс» состоится, если вы проходите 3 этапа:
- заполненяете анкету на сайте;
- проходите тестирования – его содержание может варьироваться в зависимости от специфики позиции. Если вы претендуете на роль обычного асессора, то получите задание из двух частей:
- a. список с десятком слов, где нужно найти и исправить орфографические ошибки. Их будет много, а слова будут весьма сложными, например – боккончини, чеддер, буррата, парреджио.
- b. объяснить простым языком какое-либо явление или термин. Например, что такое IoT, или что значит слово «локдаун».
- Затем следует собеседование. Оно происходит формально, исключительно по Skype. Сотрудник «Яндекса» попросит рассказать о себе и задаст несколько вопросов с подковыркой. Еще раз повторяюсь, задания / вопросы / требования к кандидатам могут значительно варьироваться в зависимости от специализации оценщика.
Первые асессоры у отечественного поисковика появились примерно в 2008 году. Сейчас на «Яндекс» работает более 10 тыс. таких специалистов.
Асессоры в отечественных компаниях
Самые известные компании, которые нанимают своих асессоров, – Wildberries, «Озон», Mail.ru, ABBYY, «Тинькофф».
Wildberries
Асессорскую службу Wildberries внедрили не так давно. Асессоры Wildberries устроены в штат и работают из офиса компании.
В обязанности оценщиков Wildberries входит решение множества сопутствующих задач. Среди основных – оценка релевантности поиска по заданным ключевым фразам, коррекция орфографических ошибок, проверка информации. Главная цель, как и везде, одна и та же – улучшение алгоритма machine learning.
Чтобы стать асессором Wildberries, необходимо пройти несколько тестов, которые связаны с логическим мышлением, знанием русского языка. Если тестирование завершено успешно, кандидат приступает к обучению.
Ваша заявка принята.
Мы свяжемся с вами в ближайшее время.
«Тинькофф»
В «Тинькофф» асессоры проявили себя максимально ярко, если говорить о российских компаниях. Здесь асессоры проверяют орфографические ошибки в ответах чат-бота, следят за релевантностью изображений, размечают разнообразные типы данных. Благодаря 200 операторам эффективность машинного обучения в сервисах «Тинькофф» значительно возросла.
Требования к оператору данных самые скромные: им можно стать даже без всякого образования. Как и на другие начальные позиции «Тинькофф», на эту позицию проводится полноценное онлайн-обучение, которое длится меньше недели.
ABBEYY
Разработчик ABBEYY известен своими решениями в области обработки данных, а также интеллектуальными методами распознавания текстов. Данный разработчик также используют труд асессоров, но их обязанности гораздо шире и сложнее, чем в вышеупомянутых компаниях.
Главная задача асессоров неизменна и связана с разметкой данных, которые создает нейронная сеть. Они занимаются сбором данных для обучения интеллектуальной системы FlexiCapture, которая используется для обработки информации. Асессоры оценивают и вносят в документы не только слова и фразы, но и другие объекты. Например, поля и геометрические элементы.
Коррекцию разметки проводят исключительно лингвисты (специалисты в отраслях компьютерной лингвистики и сопутствующих отраслей).
«Озон»
Отечественный маркетплейс также задействует труд асессоров. Компании размеров «Озона» обходиться без асессоров вообще не могут, ведь ассортимент маркетплейса уже приближается к 3 млн товаров.
Штатные асессоры «Озона» работают с Big Data: персональными, статистическими, маркетинговыми данными / инструментами. На эту позицию чаще всего берут выпускников профильных специальностей, связанных с IT-отраслями и маркетингом.
Проверку релевантности поисковой выдачи и обучение машинных алгоритмов «Озона» частично делегирует исполнителем сервиса «Яндекс.Толока».
Будущее асессоров в России и за рубежом
Уже сейчас понятно: в мире существует острая потребность в проверке, подтверждении и разметке колоссальных объемов данных. Безусловно, машины и алгоритмы продолжают совершенствоваться, но проверка работы машинных алгоритмов все еще требует человеческих ресурсов. Разметка данных, полученных на основе машинных методов обучения, будет актуальна ближайшие десятки лет.