В лингвистике под микросемантикой принято понимать смысл отдельных языковых единиц (слов и словосочетаний) в отличие от макросемантики: макросемантика оценивает смысл всего текста. Микросемантика – это подмножество семантики, фокусирующееся на детальном анализе отдельных слов и словосочетаний для уточнения их контекста, релевантности и смысла в рамках определенного документа (веб-страницы). Благодаря этому поисковая система может предоставить пользователям более точные результаты поиска.
В российском сегменте интернета под “микросемантикой” абсолютно ошибочно принято понимать микро-частотные (суб-НЧ) запросы к поисковым системам. Такое определение лишено смысла и практического применения, это попытка применять количественную характеристику вместо качественной.
Алгоритмы семантического поиска работают не столько с точными вхождениями ключевых слов, сколько с контекстом поискового запроса и пониманием целей поиска (см. интент). Именно микросемантика помогает поисковикам понимать нюансы языка и предоставлять более точные результаты.
По мере распространения сгенерированного языковыми моделями (LLM) контента поисковые системы используют микросемантику для выявления действительно экспертного контента, созданного на реальном опыте.
Как использовать микросемантику для SEO
Исходное положение практики оптимизации с помощью микросемантики: нужно фокусироваться на теме, а не отдельных словах и энграммах.
Понимание контекста
Смысл слов определяется микроконтекстом: связанными словами и их последовательностями. Самый простой пример: значение слова “Бетховен” определяется для поисковой системы другими словами (“соната”, “концерт”, симфония” – или “сенбернар”, “режиссер”, “сценарий”).
Понимание цели поиска
Наличие уточняющих ключевых слов в запросе могут кардинально менять формат релевантного запросу документа.
Учёт синонимов и вариаций
Микросемантика может помочь поисковой системе понять, что разные слова и словосочетания могут иметь одинаковые или сходные значения, по которым стоит показывать одни и те же результаты.
Моделирование последовательностей
Определение порядка слов в предложении может менять смысл фразы вплоть до противоположного. Эти модели используются для выявления внутренних зависимостей и закономерностей, что позволяет выполнять такие задачи, как языковой перевод, анализ настроений и распознавание речи.
