Основная задача поисковой системой выдавать пользователям те результаты, которые бы выбрал именно человек, а не машина. Потому основным вектором развития ранжирования является «маскировка» под человека, внедрение в формулу ранжирования «поведение человека». Яндекс для решения этой задачи пользуется двумя технологиями: это обучение MatrixNet и наблюдение за действиями реальных пользователей. Очень важно отметить, что оценки ацессоров имеют гораздо больший вес, чем поведенческие факторы и если кликабельность сниппета очень высокая, а ацессор низко оценивает ресурс, «понимая», например, что ресурс не соответствует запросу, то вряд ли ресурс станет лидером в выдаче.

На этапе определения/редактирования ключевых фраз для меня очень удобным является сервис «Подсказки». Но очень часто, выполнив все рекомендации по подбору ключевых фраз и проанализировав их статистику, система подсказывает дополнительные фразы. Для того чтобы не упустить ценную фразу, я вынуждена вновь обратиться к сервису wordstat для выяснения статистики по предложенным в «Подсказках» фразах, что естественным образом увеличивает количество сил и времени, потраченное на данный этап формирования/редактирования объявления.