Современные маркетологи направляют свои усилия на исследование ключевых слов, чтобы выявить потенциальные возможности, заполнить пробелы в контенте, обеспечить доступность страниц и соблюдать принципы E-A-T. Однако, в эпоху, когда искусственный интеллект все активнее формирует распространение информации, этих практик может быть недостаточно.
Ключевым аспектом сейчас является извлечение информации, а не просто впечатление хорошо написанного или авторитетного текста для человеческого читателя. Независимо от того, насколько отточенным кажется ваш контент, если машины не включают его в набор решений, его ценность снижается. Извлечение информации выходит за рамки простого подтверждения существования вашей страницы или обеспечения технической оптимизации. Оно включает в себя понимание и расшифровку смысла, заключенного в ваших словах.
Как специалист по цифровому маркетингу, я хотел бы обратить ваше внимание на два фактора, которые приобретают значительную важность, но часто остаются незамеченными: семантическая плотность и семантическое пересечение. Хотя они имеют общий корень, они приводят к различным результатам при извлечении информации с помощью генеративного ИИ. Понимание их различий и умение найти баланс между ними может существенно повлиять на эволюцию оптимизации контента. Рассматривайте их как неотъемлемые компоненты развивающегося слоя оптимизации на странице.
Плотность против перекрытия: определения и причины их разделения
Термин «Семантическая плотность» относится к объему смысла, передаваемого каждым используемым словом. Текст с высокой семантической плотностью передает много информации в минимальном количестве слов, подобно лаконичному определению в глоссарии или хорошо написанному резюме для руководства. Люди часто находят контент с высокой плотностью привлекательным, поскольку он кажется авторитетным, экономит время и является эффективным.
Как эксперт по SEO, я бы перефразировал это так: «Семантическое совпадение отличается от чтения, похожего на человеческое. Совпадение относится к тому, насколько близко ваш контент соответствует скрытому пониманию поискового запроса моделью. Поисковые системы не читают контент как люди; вместо этого они переводят значения в векторы и сравнивают сходства. Если ваш контент разделяет многие из тех же сигналов, что и закодированный запрос, он извлекается. Если он не соответствует, он остается незамеченным, независимо от того, насколько красноречиво написано.»
Как специалист по цифровому маркетингу, могу сказать следующее: когда дело доходит до поисковой оптимизации (SEO), люди предпочитают лаконичный, но насыщенный контент. Однако машины отдают предпочтение текстам, которые затрагивают несколько аспектов запроса.
Хорошо сформулированное предложение может привлечь внимание читателей, но если оно не перекликается с пониманием запроса машиной, оно может остаться незамеченным поисковыми системами. С другой стороны, более длинный отрывок, использующий синонимы, перефразирующий вопросы и включающий релевантные сущности, может показаться людям повторяющимся, но он лучше соответствует запросу и повышает шансы на извлечение.
Другими словами, мы стремимся к контенту, который был бы одновременно привлекательным и всеобъемлющим – балансу между удобством чтения для людей и удобством понимания для машин.
В эпоху, когда SEO сосредотачивалось на ключевых словах, стратегии оптимизации часто объединяли плотность и перекрытие. Писать естественным образом и включать различные формы ключевой фразы позволяло обычно достигать обеих целей. Однако, в поисковых системах на основе генеративного ИИ, эти два аспекта, как правило, расходятся. Максимизация одного не гарантирует автоматически успех с другим.
Как работает извлечение: фрагменты, внедрения и выравнивание
Генеративные системы не потребляют и не просматривают целые веб-страницы; вместо этого они работают с меньшими фрагментами или ‘кусками’. Для больших языковых моделей эти фрагменты объединяются с базой данных векторов (векторов, представляющих слова или фразы) для создания систем генерации с расширенным поиском (RAG). Когда поступает запрос, он преобразуется во внедрение (числовое представление). Это внедрение затем сравнивается с коллекцией внедрений, хранящихся в библиотеке системы. Вместо поиска лучшей написанной страницы, система находит фрагменты, которые наиболее близки к запросу пользователя в векторном пространстве.
Семантическое перекрытие важнее плотности, поскольку именно на нем сосредоточен слой извлечения. Этот слой не обращает внимания на изящество; вместо этого он подчеркивает соответствие и связность, используя оценки схожести.
Ключ заключается в поиске баланса между эффективным сжатием информации и обеспечением четкости сигналов перекрытия. Если фрагмент слишком компактен, он может упустить перекрывающиеся сигналы и быть отброшен. С другой стороны, если фрагмент излишне многословен, он может получить высокий ранг, но оказаться громоздким для пользователей из-за избыточного контента при отображении. Чтобы достичь этого баланса, специалисты часто структурируют фрагменты таким образом, чтобы они были как семантически согласованными, так и легко воспринимались при извлечении. Обычно они экспериментируют с размерами фрагментов от 200 до 500 токенов и от 800 до 1000 токенов, чтобы найти оптимальный размер для своей конкретной области и шаблонов поиска.
Исследовательская группа Microsoft предоставляет поучительную демонстрацию. В исследовании 2025 года, основанном на анализе примерно 200 000 анонимных диалогов из Bing Copilot, ученые обнаружили, что задачи, связанные со сбором информации и написанием текстов, получили самые высокие оценки как по эффективности поиска, так и по удовлетворенности пользователей. Интересно отметить, что эффективность ответа не была связана с его краткостью; скорее, она была связана с тем, насколько понимание запроса моделью совпадало с формулировками, использованными в ответе. Фактически, перекрытие наблюдалось примерно в 40% разговоров, в которых цель пользователя и действие ИИ не были идеально симметричными. Процесс поиска происходил при высокой степени перекрытия, независимо от плотности ответа. Полное исследование можно найти здесь.
По сути, этот принцип применим к системам, которые полагаются на получение данных. Самое важное для попадания в результаты – это не краткость, а перекрытие или общность. Несогласованные плотные тексты, как правило, остаются незамеченными, в то время как согласованные многословные имеют больше шансов быть обнаруженными. Суть этих систем заключается скорее в схожести векторных представлений.
Урок ясен. Машины не вознаграждают за изящество. Они вознаграждают за соответствие.
В текущем контексте необходимо пересмотреть структуру, которую мы используем. Обычно маркированные списки рассматриваются как краткие резюме, которые легко просматривать человеку. Однако машины интерпретируют их иначе. Для системы извлечения информации маркированный пункт функционирует как структурный маркер, обозначающий отдельный сегмент. Важна степень сходства внутри этого раздела. Краткий, минималистичный пункт может выглядеть аккуратно, но предлагать ограниченные связи. С другой стороны, более развернутый пункт, повторяющий ключевые элементы, включающий синонимы и представляющий идеи различными способами, имеет более высокую вероятность быть обнаруженным системой извлечения. По сути, это подразумевает, что маркированные пункты могут нуждаться в большей детализации и полноте, чем наш обычный стиль письма. Краткость не гарантирует попадание в набор ответов; скорее, именно пересечение элементов это обеспечивает.
К составному показателю: Почему нам необходимы плотность и перекрытие вместе
Если перекрытие стимулирует извлечение, означает ли это, что плотность не имеет значения? Совершенно нет.
Перекрывающийся контент помогает привлечь к нему внимание, но высокая плотность обеспечивает достоверность. Как только появляется единица контента, именно человек оценивает ее. Если он сочтет ее чрезмерно длинной, избыточной или написанной небрежно, ваша репутация может пострадать. Машина определяет видимость, но люди определяют надежность.
Сегодня отсутствует сводный показатель, который бы сбалансировал оба этих аспекта. Мы можем представить себе две оценки:
Оценка показателя семантической плотности означает вычисление объема смысла, передаваемого каждым словом или токеном в тексте. По сути, речь идет об оценке того, насколько эффективно передается информация. Это можно приблизительно оценить, используя различные методы, такие как коэффициенты сжатия (насколько уменьшается размер текста после сжатия), формулы читаемости или даже путем оценки людьми, где эксперты оценивают текст на основе плотности его смысла.
Как специалист по цифровому маркетингу, я бы выразил это так: ‘При оценке релевантности фрагмента текста поисковому запросу я использую оценку семантического перекрытия. По сути, эта оценка показывает, насколько тесно фрагмент соответствует представлению запроса во встроенной модели, такой как BERT, или путем вычисления косинусного сходства в векторном пространстве.’
Сочетание этих двух аспектов дает более полное представление. Композиция с высокой плотностью и минимальным перекрытием читается прекрасно, но может остаться незамеченной. С другой стороны, произведение с высоким уровнем перекрытия, но низкой плотностью, может многократно появляться в результатах поиска, однако оно может раздражать читателей. Наиболее эффективный подход — стремиться к обоим качествам одновременно.
Представьте себе два коротких отрывка, отвечающих на один и тот же вопрос:
Более сжатая версия: Системы RAG извлекают фрагменты данных, релевантные запросу, и передают их большой языковой модели.
RAG, или генерация с поиском, работает путем сбора соответствующих фрагментов информации, анализа их значений относительно вопроса пользователя, а затем использует большую языковую модель для создания подходящего ответа на основе этих релевантных частей.
Проще говоря, когда речь идет о частом извлечении (машинами), более подробная и повторяющаяся версия предпочтительнее из-за ее богатства информацией. Однако, после доступа к ней, компактная и ясная версия, как правило, вызывает больше доверия благодаря своей ясности и краткости.
Давайте рассмотрим нетехнический пример.
Более сжатая версия: «Витамин D регулирует кальций и здоровье костей».
Как специалист по цифровому маркетингу, я бы выразился так: ‘Я часто говорю о роли витамина D в наших организмах. Известный как кальциферол, он играет значительную роль в обеспечении усвоения кальция, способствуя росту костей и поддержанию их плотности. Это делает его важным союзником в предотвращении таких состояний, как остеопороз.’
Оба варианта работают нормально. Второй использует похожие слова и идеи, что повышает вероятность его обнаружения поисковыми системами при использовании соответствующих терминов.
Вот почему будущее оптимизации заключается не в выборе между плотностью или перекрытием, а в балансе между ними.
Как эксперт по поисковой оптимизации, я всегда с нетерпением жду будущего нашей области, где сложные показатели, такие как плотность и коэффициенты перекрытия, могут стать стандартизированными в панелях оптимизации. Подобно тому, как на заре развития поисковой оптимизации простые показатели, такие как плотность ключевых слов и обратные ссылки, превратились в более нюансированные индикаторы авторитетности, эта следующая волна потенциально может сделать эти показатели более доступными и простыми в управлении для всех участников.
На данный момент речь идет о поиске правильного баланса между этими показателями. Если вы выберете перекрытие, например, вы можете рассчитывать на довольно безопасное ранжирование — по крайней мере, ваш контент будет найден. Однако настоящая задача возникает после этого: убедиться, что люди, попавшие на ваш контент в качестве ответа, сочтут его достаточно привлекательным, чтобы остаться вовлеченными и провести там больше времени.
Машина определяет вашу видимость, а человек – вашу надёжность. Чёткость сообщения возрастает с семантической глубиной. Когда речь заходит о поиске релевантной информации, преобладает схожесть в значении. Наша задача – найти баланс между этими аспектами, наблюдая за взаимодействием читателей, чтобы постоянно улучшать нашу работу.
Смотрите также
2025-08-21 16:41
