Yandex的对他们的俄国博客上宣布，他们已经推出了新的算法，旨在提高他们如何处理长尾查询。新算法被命名为Palekh，这是在其纹章一只火鸟世界著名的俄罗斯城市的名字。
火鸟有一个长长的尾巴，和Yandex的，俄罗斯最大的搜索引擎，使用了作为长尾查询代号。长尾查询输入到搜索框中几个单词，多发于声音看到查询这些天。Yandex的说下自己的搜索引擎中的“长尾”的分类每天下跌约100万次查询。
该Palekh算法允许Yandex的了解每一个查询背后的意义，而不仅仅是寻找类似的话。这让我想起谷歌RankBrain的。我问Yandex的，如果它是类似于谷歌的RankBrain，他们说他们“不知道到底什么是落后于谷歌的RankBrain的技术，虽然这些技术做一下比较相似。“
Yandex的的Palekh算法已经开始利用神经网络作为排名的1500点的因素之一。Yandex的一个发言人告诉我们，他们已经“成功地教我们的神经网络来查看查询和文档之间的连接，即使它们不包含常用词。转换数十亿搜索查询的话到数字（以每300组），并把它们在300维空间“他们通过这样做” – 现在每个文档在该空间自身的载体，“他们告诉我们。“如果查询的文件的数量和数量彼此接近的那个空间，那么结果是相关的，”他们补充道。
当我问他们是否正在使用机器学习，Yandex的说，他们做的使用机器学习，并解释说，他们教他们的“基于这些查询神经网络会导致一些进步，在今后对话回答基于查询。“并称他们”也有很多目标（长期预测点击，点击率，“点击或不点击”模型等）所教导我们的神经网络 – 我们的研究表明，使用更多的目标是更有效。“