Контекстные векторы – это векторное представление слов, фраз и текстов, используемое в обработке естественного языка для анализа текста и определения его семантического контекста, что помогает поисковым системам лучше понимать содержание и релевантность страницы заданной тематике и поисковому намерению пользователя.
Контекстные векторы основаны на технологии обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Они используют нейронные сети и алгоритмы машинного обучения для создания числовых представлений слов, фраз или документов. Эти векторы улавливают семантическую связь между словами, основываясь на их контексте, и позволяют сравнивать и анализировать сходство между текстовыми элементами. Контекстный вектор – основополагающая единица моделей дистрибутивной семантики.
В современной практике SEO контекстные векторы ошибочно называют LSI. Представители Google неоднократно уточняли, что не используют латентно-семантическое индексирование в своих алгоритмах. Это устаревший алгоритм, не предназначенный с обработкой больших объёмов текста и крайне затратный по ресурсам. На практике даже в теоретических работах дистрибутивная семантика такого рода чаще упоминается в контексте LSA и LDA, а после 2015 года термин LSI используется только как термин из маркетинга, примерно понятный заказчикам услуг по SEO.
Искусственный интеллект работает со словами как с векторами. Обнаружив непонятное или незнакомое слово или фразу, алгоритм предполагает её значение на базе встречающихся рядом слов, сопоставляя со словами, имеющими похожее значение.
Некоторые слова могут относиться к самым разным темам и предметным областям. Эти предметные области представляются в виде нечетких облаков, состоящих из словарей различных коммуникативных элементов, относящихся к разным множествам..
Например, слово “Бетховен” может принимать разные значения, определяемые только за счёт контекста. В одном случае предметная область определяется словами “соната, концерт, Германия, глухота” – здесь речь идёт о композиторе. Ряд “сенбернар, США, 1992, Джон Путч” – речь о сериале про собаку. Ряд “доставка, корма, адреса” чётко определяет, что речь идёт о зоомагазине “Бетховен”.
Благодаря контекстным векторам и связям между ними поисковая система может лучше понять, о чем идёт речь в заданном документе, оценить полноту соответствия запросу и предоставить пользователю более точную выдачу.
Эффективным может считаться домен знаний, содержащий от 40 до 50 терминов, благодаря которым алгоритм может быстро идентифицировать конкретную предметную область. Поисковая система сопоставляет эти данные со своим графом знаний, чтобы лучше понимать контекст.
Известно, что контекстные векторы являются важной частью алгоритма RankBrain. Подробнее об этом можно прочитать в статье Томаса Миколова из команды Google Brain.
Нельзя смешивать контекстные векторы (тематическое моделирование) с эмбеддингами (вложениями). Алгоритмы тематического моделирования очень зависят от частотности ключевых слов, в отличие от статичных эмбеддингов.
В контексте SEO, контекстные векторы (тематическое моделирование) могут быть использованы для следующих задач:
Оптимизация контента. Контекстные векторы позволяют понять, какие слова или фразы на странице имеют схожий смысл или контекст с определенными запросами пользователей. Это помогает оптимизировать контент, улучшая его релевантность для конкретных поисковых запросов. Например, при использовании контекстных векторов можно определить, что ключевая фраза “купить книгу онлайн” подразумевает также похожие фразы, такие как “заказать книгу через интернет” или “приобрести книжку в Интернете”.
Поиск и ранжирование: Поисковые системы могут использовать контекстные векторы для сравнения и анализа семантической близости между запросами пользователей и веб-страницами. Это позволяет улучшить качество результатов поиска и ранжирование страниц в соответствии с их семантической релевантностью. Например, поисковая система может установить, что веб-страница, которая содержит информацию о различных моделях автомобилей и их характеристиках, более релевантна для запроса “сравнение автомобилей” по сравнению с веб-страницей, которая просто перечисляет цены на автомобили.
Выявление семантических связей. Контекстные векторы также позволяют находить семантические связи между словами или понятиями, что полезно при создании контента с тематической связью. Например, при описании продукта в онлайн-магазине можно использовать теги или ключевые фразы, которые семантически связаны с продуктом, чтобы повысить его релевантность для поисковых запросов, связанных с этой темой.
Контекстные векторы в SEO помогают определить семантическую близость и связь между текстовыми элементами, улучшают релевантность контента и помогают поисковым системам лучше понимать содержание веб-страниц. Это позволяет улучшить качество поисковых результатов для пользователей и повысить видимость веб-сайтов в поисковых системах.
