Поиск информации. Часть 1: Разрешение неоднозначности

TL;DR

1. Разрешение неоднозначности — это процесс устранения неопределенности и двусмысленности в данных. Это критически важно в современном SEO и информационном поиске.
2. Поисковые системы и LLM вознаграждают контент, который легко «понять», а не обязательно лучший.
3. Чем понятнее и структурированнее ваш контент, тем сложнее его заменить.

Интернет развивается. Различные онлайн-платформы начинают выглядеть и функционировать всё более похоже. Google стремится стать центральным хабом для онлайн-активности, а независимые создатели контента теперь имеют больше влияния, чем когда-либо прежде.

О, и нам не нужно ни на что нажимать.

Суть хорошего контента остаётся прежней. Хотя ИИ и большие языковые модели не изменили *что* люди хотят читать или смотреть, они изменили *как* мы его находим – что привлекает наше внимание достаточно, чтобы кликнуть. И, честно говоря, это не плохо.

Я давно делаю качественный контент, поэтому все эти разговоры о ‘разбивке на части’ кажутся мне ненужными и немного вводящими в заблуждение.

Несмотря на некоторую критику, идея о том, что ясность важна, не исчезла. На самом деле, быть неясным или двусмысленным может быть более вредно, чем когда-либо. Просто говоря, вы *должны* быть ясны.

Чтобы добиться успеха, ваше общение должно быть чётким, кратким и хорошо организованным, как онлайн, так и офлайн. Избегайте расплывчатого языка, непонятных абзацев и запутанных определений.

Это известно как десамбигуация.

Что такое дизамбигуация?

Разъяснение означает прояснение информации, которая является неясной или неопределенной. В современном онлайн-мире это становится все более серьезной проблемой. Поскольку информация распространяется и становится менее надежной, как никогда важно иметь четкий и точный контекст, чтобы понимать, что является правдой.

Это ключевая часть того, как всё работает сегодня с поисковой оптимизацией (SEO), искусственным интеллектом (AI), пониманием человеческого языка (обработка естественного языка или NLP) и поиском информации.

Это распространенный пример, но подумайте о слове ‘apple’. Его значение неясно – у нас нет возможности узнать, относится ли это к технологической компании, фрукту или упоминанию ребенка знаменитости. Это просто слишком неоднозначно.

В прошлом такой запрос вернул бы более широкий спектр ответов. Теперь, поскольку Google учится на наших индивидуальных предпочтениях и огромном количестве данных, он способен предсказать, что мы ищем. Это связано с отслеживанием того, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска, и с лучшей способностью понимать не только слова, которые мы используем, но и то, что мы *имеем в виду* под ними.

Да, я мог бы придумать лучший пример, но мне лень. Вы понимаете, к чему я клоню.

Почему мне должно быть интересно?

Получение правильной информации сегодня зависит от чёткого понимания того, что вы ищете. Чем больше контекста вы предоставите поисковой системе, тем лучше она сможет понять ваш запрос и предоставить наиболее точные результаты.

И этот контекст присутствует не только в контенте.

Как человек, который давно разрабатывает веб-сайты, я видел много изменений в работе поисковых систем. Прямо сейчас идет большая дискуссия о том, насколько важны структурированные данные *действительно*. Но, исходя из моего опыта, это само собой разумеющееся. Такие вещи, как использование ‘sameAs’ для четкой идентификации автора или связывание всех социальных профилей и суббрендов вашей компании? Это просто хорошая практика. Это помогает поисковым системам лучше понимать все, и в конечном итоге это может только принести пользу вашему сайту.

Аргумент не в том, что это не имеет ценности. Это имеет смысл.

• Вопрос в том, нужен ли он сейчас Google для точного анализа информации.
• И имеет ли это ценность для LLM за пределами хорошо структурированного HTML.

Понимание значения слов и поиск релевантной информации являются основными задачами в науке о данных сегодня. Техника, называемая векторизацией, — которая преобразует документы и поисковые запросы в числовые векторы, — позволяет компьютерам понимать, как разные слова и концепции связаны друг с другом.

Эта технология помогает моделям точно угадывать, какие слова должны появляться рядом. Именно поэтому она оказалась настолько полезной в поиске для понимания того, что люди спрашивают, и прогнозирования того, что они будут делать дальше.

См. Google’s Word2Vec для получения дополнительной информации.

Google делает это уже давно.

Помните ли вы раннюю и официальную миссию Google в отношении информации?

Я помню, когда их главным принципом было ‘не быть злом’. Честно говоря, мне кажется, что они отошли от этого в последнее время, либо просто перестав придавать этому значение, либо тихо убрав это из обсуждений.

Теперь гораздо проще находить информацию по всему миру благодаря улучшениям в способах её поиска. Google изначально преуспел, просто сопоставляя ключевые слова, которые вы вводили. Позже они стали более сложными, разбивая поисковые запросы на более мелкие части, процесс, называемый токенизацией.

Первоначально их система была новаторской в разделении предложений и понимании простых поисков. Однако, когда люди начали использовать более сложные поиски с менее чёткими целями, системе потребовалось улучшение.

Граф знаний Google стал революционным. Эта база данных реальных объектов привнесла порядок в интернет, делая результаты поиска более надежными и точными с течением времени.

Поисковые системы теперь перерабатывают запросы, чтобы обрабатывать множество запросов одновременно. Вместо предоставления единственного, фиксированного ответа, они используют вероятности для ранжирования результатов и иногда исследуют несколько вариантов, чтобы создать исчерпывающий ответ. Основное внимание уделяется пониманию *что* пользователь действительно имеет в виду в данный момент, предлагая персонализированный опыт, адаптированный к его конкретным потребностям и контексту, чтобы предоставить наиболее релевантные результаты.

Это приводит к менее последовательным результатам, поскольку ответы варьируются в зависимости от выбранной температуры, конкретного ввода и того, как система обрабатывает информацию. Система в большей степени полагается на поиск релевантной информации в отрывках текста.

Чем выше ваш рейтинг в поиске, тем больше ресурсов вы получаете. Это ограничение на объем информации, которую система может обработать, аналогично тому, как часто поисковые системы посещают ваш веб-сайт. Возможность вести более длительные беседы — это здорово, но это может замедлить работу системы, поэтому необходим осторожный баланс.

Колибри, BERT, RankBrain – Основополагающее Семантическое Понимание

Эти более ранние изменения в алгоритмах Google сыграли ключевую роль в том, чтобы помочь его системам понимать язык и смысл по-новому.

Основываясь на улучшениях поисковой технологии Hummingbird, Google создала RankBrain. Совершенствуя навыки понимания естественного языка, Google начала преобразовывать слова в математические представления, что помогло им лучше понимать и отвечать на новые и меняющиеся запросы.

Эти векторы позволяют Google понимать смысл новых поисковых запросов, сравнивая их с похожими, которые он уже знает.

Обновления Графа знаний

Поработав с подобными вещами некоторое время, я полностью понимаю, почему люди их избегают – они могут быть действительно трудоёмкими и дорогостоящими.

Мы значительно улучшили способ, которым Knowledge Graph идентифицирует и категоризирует различные сущности. Это было особенно заметно в отношении людей с определенными ролями, таких как авторы или писатели.

• Количество сущностей в Knowledge Vault увеличилось на 7.23% за один день, превысив 54 миллиарда.
• В июле 2023 года количество сущностей Person утроилось всего за четыре дня.

Мы работаем над тем, чтобы бороться с некачественным контентом, сгенерированным искусственным интеллектом, делать информацию более понятной и сокращать распространение ложной информации. Наша цель — отдавать приоритет контенту, созданному реальными, компетентными экспертами.

Стоит проверить, указаны ли вы уже в Knowledge Graph от Google. Если да, обязательно подтвердите свою Knowledge Panel, чтобы укрепить свое присутствие в сети. Если нет, сосредоточьтесь на создании своего бренда и установлении связей в интернете.

Что насчет LLM и AI-поиска?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) объясняет, почему стандартный Google Search остаётся ценным. Современные AI-модели не постоянно обновляются последней информацией, поэтому они иногда могут быть немного устаревшими. Прежде чем AI ответит на ваш вопрос, он сначала проверяет, нужна ли текущая, информация в реальном времени для предоставления наилучшего ответа.

Эти модели ИИ не обладают всеми ответами и нуждаются в использовании техники под названием RAG для поиска актуальной или подтвержденной информации при ответе на вопросы. Это помогает им избегать предоставления неточной или выдуманной информации.

Галлюцинируй, если тебе хочется чего-нибудь особенного.

Итак, каждой модели требуется своя форма дезактивации. Прежде всего, этого достигают посредством:

• Сопоставление запросов с учетом контекста. Рассматривание слов как токенов и даже переформатирование запросов в более структурированные форматы для достижения максимально точного результата. Этот тип преобразования запросов приводит к fan-out и embeddings для более сложных запросов.
• RAG архитектуры. Доступ к внешним знаниям, когда порог точности не достигнут.
• Разговорные агенты. LLMs могут быть запрограммированы на принятие решения о том, следует ли напрямую отвечать на запрос или запрашивать у пользователя уточнение, если они не соответствуют одному и тому же порогу уверенности.

Если поисковые системы не могут найти ваш контент, он не будет использоваться для создания ответов или реакций. Эти две вещи напрямую связаны – доступность необходима для использования в качестве источника.

Что с этим делать?

На протяжении последних десяти лет создание контента, который легко понять, стало необходимым условием для успешного ранжирования в поисковых системах. Поисковые системы отдают приоритет чёткой и полезной информации.

Якобы. Также вознаграждает уничтожение более мелких сайтов посредством ослабления их позиций.

Это не значит, что нельзя быть и тем, и другим. Отличный контент развлекает, обучает, вдохновляет и улучшает.

Используй Свои Слова

Эффективное письмо – это ключ к успеху. Используйте краткие и прямые предложения. Сосредоточьтесь на ясности, чтобы и читатели, и компьютеры могли легко понять ваше сообщение. Если вы действительно хорошо разбираетесь в теме, вы предугадаете, что ваш читатель захочет узнать дальше, часто даже раньше, чем он сам об этом подумает.

• Используйте проверяемые утверждения.
• Продемонстрируйте свой опыт благодаря вашему пониманию.
• Выделитесь. Будьте непохожими. Добавьте информацию в корпус, чтобы вызвать упоминание и/или цитирование.

Структурируйте Страницу Эффективно

Организуйте свои тексты с помощью чётких заголовков и простых абзацев. Сосредоточьтесь на том, чтобы ваш контент был легко понятен как людям, так и компьютерам. Вам не нужно использовать технические термины, такие как ‘chunking’ – просто отдавайте приоритет ясности и читабельности.

• Ответь на вопрос. Ответь на него рано.
• Используйте резюме или зацепки.
• Содержание.
• Таблицы, списки и фактические структурированные данные. Не схема. Но также и схема.

Сделайте так, чтобы пользователям было легко понять, что они получат, и подходит ли им эта страница.

Intent

Многие поисковые запросы имеют чёткую, предсказуемую цель. Когда люди ищут что-то для покупки, они обычно сравнивают варианты. А когда они готовы совершить покупку, они ожидают найти информацию о том, как фактически завершить эту транзакцию.

Но намерения меняются, и каждый день возникают миллионы новых запросов.

Важно отслеживать, как меняется значение слов или фраз с течением времени. ‘News’ – отличный пример – истории постоянно эволюционируют. То, что считалось фактом вчера, может устареть сегодня, а общественное мнение может быстро измениться с положительного на отрицательное и обратно.

Google отслеживает, с чем согласны большинство источников. Он следит за тем, как обновляются документы, и, что важно, оценивает как их достоверность, так и то, насколько они соответствуют тому, что ищут люди.

Вы можете использовать что-то вроде Also Asked для отслеживания изменений намерений с течением времени.

Технический слой

Структурированные данные давно используются для того, чтобы сделать информацию более понятной, но не совсем ясно, насколько они помогают поиску на основе искусственного интеллекта. Веб-сайты с чистыми, организованными данными просто легче понимать компьютерам, и точная идентификация ключевых фрагментов информации в этих данных имеет решающее значение.

• Свойства sameAs соединяют точки с вашим брендом и аккаунтами в социальных сетях.
• Это помогает вам явно указать, кто ваш автор, и, что крайне важно, кто им не является.
• Внутренние ссылки помогают ботам перемещаться по связанным разделам вашего сайта и формировать определенный уровень тематического авторитета.
• Поддерживайте контент в актуальном состоянии, с единообразным форматированием дат – на странице, в структурированных данных и картах сайта.

Если вы заинтересованы в изучении Knowledge Graph – а большинство людей заинтересованы! – вы можете легко проверить, насколько уверен Google в информации, связанной с вашим брендом.

Google рекомендует использовать структурированные данные, чтобы чётко сигнализировать, о чём ваш контент, облегчая таким образом поисковым системам, таким как Google, понимание ваших страниц.

Да, да, это отображает расширенные результаты и т.д. Но это устраняет неоднозначность.

Сопоставление сущностей

Как digital-маркетолог, я вижу в этом важнейшее звено, которое объединяет всё, что мы делаем. Речь идёт о том, чтобы объединить голос вашего бренда, предлагаемые вами продукты, истории людей, стоящих за ними, и все ваши усилия в социальных сетях в единый целостный опыт. Это место, где всё, наконец, соединяется.

То, что вы говорите о своем бренде, имеет значение сейчас больше, чем когда-либо.

• Компания, которую ты держишь (фразы на странице).
• Связанные аккаунты.
• События, на которых вы выступаете.
• Ваша страница(ы) «О нас».

Эта информация помогает компьютерам создать детальное понимание вашей личности. Если у вас хорошо зарекомендовавшие себя аккаунты в социальных сетях, важно использовать эту положительную репутацию в своих интересах.

Чтобы улучшить каждую страницу, убедитесь, что ваши заголовки последовательны, включайте важные ключевые слова в первый абзац, добавляйте ссылки на связанные теги и статьи, а также добавляйте подробную и информативную биографию автора. Это прочная основа для лучшего контента.

Действительно, просто хорошая, надёжная SEO-оптимизация. Не @ меня.

ПСА: Не будьте скучными. Вы не выживете.

Смотрите также

• Акции OZPH. Озон Фармацевтика: прогноз акций.

• Акции CBOM. МКБ: прогноз акций.

• Акции BELU. Novabev Group: прогноз акций.

• Анализ динамики цен на криптовалюту INJ: прогнозы INJ

• Акции SGZH. Сегежа: прогноз акций.

• Золото прогноз

• Акции LEAS. Европлан: прогноз акций.

• TCPL для рекламы местных услуг Google (целевая цена за потенциального клиента)

• Акции ROLO. Русолово: прогноз акций.

• Акции SNGS. Сургутнефтегаз: прогноз акций.

2026-01-28 17:43