Подготовка визуализации данных за счёт вывода данных из многомерных пространств, непригодных для визуализации, в двух- или трехмерные пространства. t-SNE сохраняет структуру близости точек данных при переходе из высокой размерности в низкую. Часто используется в анализе данных, биоинформатике, компьютерном зрении и других областях для визуального исследования структуры данных.
Особенности
Нелинейный метод
Хорошо сохраняет локальную структуру данных
Эффективен для визуализации кластеров
Преимущества: способен выявлять сложные нелинейные отношения в данных.
Недостатки: может быть вычислительно затратным для больших наборов данных.
Применение в SEO и веб-аналитике
t-SNE не относится к SEO-инструментарию, однако его можно применять в некоторых аспектах SEO-анализа. Вот несколько потенциальных применений:
Анализ ключевых слов: визуализация семантических связей между ключевыми словами, группировка похожих ключевых слов для определения или создания тематических кластеров
Анализ конкурентов: визуализация позиционирования сайтов в пространстве ключевых слов, выявление ниш и возможностей для дифференциации
Анализ контента: кластеризация страниц сайта по семантической близости, выявление пробелов в контенте и возможностей для создания нового
Анализ пользовательского поведения: визуализация паттернов навигации пользователей по сайту, выявление групп пользователей с похожим поведением
Анализ ссылочного профиля: визуализация профиля обратных ссылок сайта, выявление кластеров сайтов, ссылающихся на ваш ресурс
Анализ SERP (страницы результатов поиска): визуализация позиций сайтов в результатах поиска по разным запросам, выявление закономерностей в ранжировании
Пример использования: если вы получили эмбеддинги анализируемого сайта (например, с помощью Screaming Frog SEO Spider), тематическая карта может быть построена и представлена в виде диаграммы рассеяния, иерархических кластеров или в другом наглядном и удобном виде. Если классические для SEO Spider инструменты визуализации позволяют вам оценить физическую структуру сайта и цепочки его сканирования, то благодаря эмбеддингам и t-SNE вы можете работать с визуальным представлением семантики.
Применение t-SNE в SEO требует сбора и предобработки соответствующих данных, а также навыков интерпретации результатов. Это скорее продвинутый инструмент для глубокого анализа, чем повседневный инструмент SEO.
