SBERT
SBERT (Sentence BERT) – это модификация архитектуры BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), разработанная специально для генерации векторов фиксированной размерности, представляющих смысл целых предложений.
Schema.org
Schema.org – это стандартизованный формат микроразметки, добавляющий структурированные данные к веб-страницам, чтобы помочь поисковым системам понять и интерпретировать контент более точно. Она использует набор тегов и атрибутов, которые добавляют дополнительную информацию о различных типах контента.
SPARQL
SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) — это мощный язык запросов, специально разработанный для извлечения данных из RDF-графов, которые лежат в основе семантической паутины.
XML
XML – это язык разметки, используемый для описания структуры данных. Он представляет собой текстовый формат, который позволяет организовывать данные в иерархическую структуру с помощью тегов и атрибутов.
XPATH
XPATH (XML Path Language) – это язык запросов для работы с XML-документами. В SEO XPATH широко используется для парсинга веб-страниц и извлечения данных. Он позволяет точно указывать нужные элементы и их значения на странице для анализа и оптимизации сайта.
YATI
YATI (Yet Another Transformer with Improvements – “Еще один трансформер с улучшениями”) – алгоритм, который Яндекс представил в 2021 году для улучшения качества поиска.
Аугментация контента
Аугментация контента в SEO и контент-маркетинге – это масштабирование структуры контентной страницы, дополнение и улучшение существующего контента, добавление вспомогательных медиа-материалов (видео, изображения и т.п.).
Векторные базы данных
Векторные базы данных – это особый тип баз данных, разработанный для эффективного хранения и поиска высокоразмерных векторов.
Внутренняя перелинковка
Внутренняя перелинковка — это расстановка ссылок с одних страниц вашего сайта на другие. Это один из важнейших, но часто недооцениваемых, факторов ранжирования и улучшения пользовательского опыта.
Граф знаний
Граф знаний – это информационная модель, в которой взаимосвязаны концепции, сущности и события. Основное свойство графа знаний – это наличие контекста, который обеспечивается связыванием информации в единую сеть (граф) с помощью метаданных.
