Задумываетесь, как перестроить стратегию SEO для максимальной видимости в поисковой выдаче по теме AI Overview?
Вы бы хотели иметь методы, которые отражают то, как искусственный интеллект понимает релевантность?
Представьте, что Google дал вам схему обзора ИИ:
- Каждый сигнал.
- Механизм подсчета очков.
- Каждый семантический паттерн, который он использует для определения того, какой контент попадает в категорию.
Вот что сделали наши поисковые инженеры.
Они проанализировали внутреннее устройство обзорам ИИ от Гугл и разработали инструмент, который определяет конкретные области для улучшения.
Вместо того чтобы сосредотачиваться на поверхностных изменениях, мы должны теперь стремиться к лучшему соответствию тому, как ИИ понимает и оценивает значимость и релевантность.
В этом посте мы расскажем вам, как улучшить позиции в поисковых системах с помощью метода создания эмбеддингов из вашего контента и оптимизации его видимости при помощи продвинутых поисковых инструментов, разработанных инженерами поисковиков.
Три Ключевых Особенности ИИ Оценок, Которые Могут Улучшить или Портить Ваши Рейтинги
Что такое эмбеддинги?
Вложения текста можно рассматривать как подробные численные описания текста. Они позволяют системам искусственного интеллекта не только понимать отдельные слова или фразы, но и общую смысловую нагрузку, контекст слов, предложений или целых веб-страниц.
Вместо фокусировки на конкретных словах, встраивание преобразует языки в числовые векторы, которые воплощают скрытые смыслы между различными идеями.
Например, слова «автомобиль», «транспортное средство» и «машина» могут показаться различными терминами, но их значения весьма схожи, что приводит к тому, что их представления в векторном пространстве находятся довольно близко друг от друга.
Большие языковые модели, такие как ChatGPT или Google Gemini, воспринимают язык не просто как отдельные слова, а как сложные паттерны значений с помощью эмбеддингов. Это позволяет им более тонко понимать и интерпретировать речь.
Почему вложения важны для SEO?
Понимание того, как большие языковые модели (LLM) интерпретируют контент, имеет ключевое значение для успеха в результатах поисковых систем, основанных на искусственном интеллекте, особенно когда речь идёт о сводках Google от искусственного интеллекта.
Поисковые системы теперь больше концентрируются на значении слов в запросе, а не просто на соответствии ключевых слов. Они отдают предпочтение контенту, который контекстуально релевантен, относится к смежным темам и соответствует общему намерению пользователя, вместо того чтобы акцентировать внимание только на отдельных терминах.
Встраивания поддерживают эту эволюцию.
Они предоставляют поисковым системам способность категоризировать, оценивать и упорядочивать контент с уровнем точности, превосходящим традиционные методы, такие как TF-IDF, частота ключевых слов или SEO.
Понимая принцип работы встраивания (embeddings), специалисты по SEO получают инструменты, чтобы сопоставить свой контент с тем, как поисковые системы на самом деле воспринимают и интерпретируют данные, что способствует лучшим результатам в семантическом поиске.
Как ранжироваться в поисковых результатах AIO, создавая встраиваемые элементы.
Шаг 1: Настройте свою учетную запись OpenAI
- Зарегистрируйтесь или войдите: Если вы еще не сделали этого, зарегистрируйтесь на платформе OpenAI по адресу https://platform.openai.com/signup.
- Ключ API: После входа в систему вам нужно будет сгенерировать ключ API для доступа к сервисам OpenAI. Вы можете найти его в настройках вашего аккаунта, в разделе API.
Шаг 2: Установите клиент OpenAI на Python, чтобы упростить этот шаг для профессионалов в области SEO.
OpenAI предлагает библиотеку на языке Python, упрощающую работу с их API. Чтобы установить её, выполните следующую команду в вашем терминале или интерфейсе командной строки:
`pip install openai`
pip install openaiШаг 3: Аутентификация с помощью Вашего API ключа
Чтобы отправлять запросы, сначала убедитесь, что вы аутентифицированы с помощью вашего ключа API. Вот простой способ настроить это в вашем коде на Python:
Чтобы продолжить работу с запросами, пожалуйста, удостоверьтесь, что сначала прошли процедуру авторизации используя ваш ключ API. Ниже представлен легкий метод внедрения этого в ваш скрипт на Python.
import openai
openai.api_key = 'your-api-key-here'Шаг 4: Выберите модель внедрения.
Когда эта статья была написана, модель embeddings text-embedding-3-small от компании OpenAI считалась одной из ведущих моделей благодаря впечатляющей эффективности в различных задачах обработки текста.
Шаг 5: Создайте эмбеддинги для вашего контента
Для генерации эмбеддингов текста:
response = openai.Embedding.create(
model="text-embedding-3-small",
input="This is an example sentence."
)
embeddings = response['data'][0]['embedding']
print(embeddings)Результат представляет собой последовательность чисел, обозначающую семантическую значимость вашего ввода в многомерном контексте.
Шаг 6: Хранение вложений (embeddings)
Вместо непосредственного сохранения эмбеддингов рассмотрите возможность их сохранения в базе данных для последующего использования. Инструменты, такие как Pinecone или PostgreSQL с установленным расширением pgvector, являются отличными вариантами для этой задачи.
Шаг 7: Работа с большими объемами текстового ввода
Для более удобного управления объемным контентом рекомендуется разделить его на меньшие части, такие как абзацы или разделы. Затем создайте представления (или эмбеддинги) для каждого из этих фрагментов отдельно.
Для оптимальных вычислений косинусного сходства убедитесь, что размеры каждой части (или ‘фрагмента’) схожи между собой. При обработке полного документа вычислите средние значения всех векторов вложения в каждом разделе.
💡 Вот полезный совет: Воспользуйтесь бесплатным визуальным инструментом AI Overview от Market Brew! Этот инструмент, разработанный нашей командой экспертов по поисковым системам в Market Brew, создан для обеспечения ясного понимания того, как встраиваемые модели (embeddings), последнее поколение классификаторов текста, используются в поисковых системах.
Семантика: Сравнение вложений с использованием косинусного сходства
Косинусное сходство определяет степень схожести двух векторов (представлений), не учитывая размер или длину этих векторов.
Это необходимо для сравнения семантического сходства между двумя частями текста.
Типичные сравнения поисковых систем включают:
- Ключевые слова с абзацами,
- Группы абзацев с другими абзацами и
- Группы ключевых слов с группами абзацев.
Затем поисковые системы группируют эти эмбеддинги.
Как поисковые системы группируют вложения.
Поисковые системы могут организовывать контент на основе кластеров встраиваний.
В этом видео мы продемонстрируем причины и методы использования кластеров встраиваний с помощью бесплатного визуализатора AI Overview от Market Brew для решения проблем несоответствия контента, которые могут удерживать вас вне обзоров искусственного интеллекта Google или стандартных результатов поиска.
https://www.youtube.com/watch?v=VF_nubrS9Zo
В качестве эксперта SEO я часто использую возможности внедрения семантических кластеров, которые также называют «семантическими облаками», в свои стратегии оптимизации. Эти инструменты являются неотъемлемым активом для современных специалистов по поиску и значительно повышают релевантность контента и его видимость на поисковых системах.
Проще говоря, семантические облака — это группы связанных тем, распределённые по нескольким измерениям (тысячам, если так можно сказать). Чтобы было проще понять, предоставленная диаграмма даёт нам трехмерное представление.
Кластеры тем можно сравнить с сущностями, в то время как семантические облака выполняют аналогичную функцию для эмбеддингов. Проще говоря, рассматривайте семантические облака как улучшенные или усиленные версии кластеров тем.
Инженеры поисковых систем используют это так же, как и тематические кластеры.
Если ваше содержимое не соответствует основным темам, которые система ИИ считает значимыми, оно может быть проигнорировано, понижено в рейтинге или полностью исключено из кратких обзоров ИИ (а также обычных результатов поиска).
Независимо от того, насколько эффективно написана или традиционно оптимизирована ваша страница, она может не появиться в результатах поиска, если только не попадает в соответствующую семантическую категорию, на которую нацелен продвинутый алгоритм искусственного интеллекта.
С помощью AI Overview Visualizer вы сможете проверить соответствие вашего контента основной теме (семантическое облако) конкретного поискового запроса. Если есть несоответствие, он предложит подход или план выравнивания, чтобы помочь привести ваш контент в соответствие с рассматриваемой темой.
В мире, где ИИ определяет то, что отображается, такой уровень доступности не просто полезен; он необходим.
Обзор бесплатных визуализаторов искусственного интеллекта (AI): как исправить выравнивание контента.
https://www.youtube.com/watch?v=ucGJZO_9CuQ
Шаг 1: Используйте визуализатор.
Используйте предоставленный инструмент визуализации AI Overview Visualizer, введя URL-адрес вашего сайта. Этот инструмент поможет вам понять, как поисковые системы воспринимают ваш контент через эмбеддинги (вложения). В разделе ‘Cluster Analysis’ будут показаны группировки вложений для вашей веб-страницы, что позволит определить, подходит ли ваше содержание к соответствующим кластерам.
Шаг 2: Прочтите Стратегию Перестройки
Инструмент предлагает план перестановки при необходимости, помогая вам эффективнее ориентироваться и предоставляя четко определенное руководство по изменению контента для лучшего соответствия пониманию важности ИИ.
Если ваша веб-страница не имеет тесной связи с основной группой страниц по своему контенту, метод корректировки может порекомендовать изменения вроде доработки содержимого или смены акцента.
Шаг 3: Проверка новых изменений
Используйте функцию «Тест нового контента» для оценки, насколько хорошо ваш контент соответствует основной категории встраивания AIO (Обзор искусственного интеллекта). Рекомендуется непрерывное тестирование и улучшение по мере постепенного развития обзоров AI.
Смотрите на свой контент как поисковик и настройте его как профессионал
Недавно вы получили представление о внутренней работе современного SEO – такие понятия, как вложения (embeddings), группировки и искусственный интеллект в сводках. Важно понимать, что это не просто теоретические идеи; они представляют собой основные механизмы, которые использует Google для определения ранжирования поисковых результатов.
Рассмотрите это как если бы вам выдали всеобъемлющее техническое руководство по Порше, а не только руководство пользователя. Это позволит перестать размышлять о значимости модификаций и вместо этого внедрить изменения, которые действительно имеют значение.
На рынке Brew мы совершенствовали наши алгоритмы более двух десятилетий, предоставляя подробный, механический взгляд на то, как поисковые системы анализируют ваш контент. Такие утилиты, как визуализатор обзора искусственного интеллекта (AI), предлагают эту проницательную перспективу.
Для команд, стремящихся к более продвинутым результатам, покупка лицензии предоставляет доступ к Ранговым схемам (Ranking Blueprints), инструментам, позволяющим отслеживать и приоритизировать метрики на основе ИИО (AIO), влияющие на ваши позиции в рейтинге, такие как косинусное сходство и верхние группы вложений.
Теперь у тебя есть руководство, следующий ход за тобой.
Что видит на самом деле искусственный интеллект от Google?
Смотрите также
- Золото прогноз
- Серебро прогноз
- Какой самый низкий курс евро к рублю?
- Анализ динамики цен на криптовалюту MNT: прогнозы MNT
- Какой самый низкий курс доллара к перуанскому солю?
- Анализ динамики цен на криптовалюту AAVE: прогнозы AAVE
- Какой самый низкий курс евро к гонконгскому доллару?
- Какой самый низкий курс доллара к турецкой лире?
- Акции ELMT. Элемент: прогноз акций.
- Google расширяет поддержку структурированных данных для сертификации продуктов
2025-04-29 20:10
