Тематическое моделирование – это анализ, который устанавливает релевантность контента запросу по выбранным семантически связанным ключевым словам. Его задача – выявить темы, чаще всего упоминаемые в связи с основной темой.
Для чего тематическое моделирование используется в SEO
Тематическое моделирование используется для анализа результатов поиска, оценки контента в соцсетях, отзывах и т.п. С помощью тематического моделирования можно анализировать пользовательские интенты, чтобы понять, что на самом деле интересует целевую аудиторию и какие темы должны быть раскрыты при создании контента.
Релевантность контента запросу определяется благодаря выявлению в контенте связанных ключевых слов и соответствию поисковой статистике их употребления в похожих документах. Формально, это то, что принято называть LSI (см. “дистрибутивная семантика”). Для выявления связанных тем используется машинное обучение на базе огромных объёмов данных. Контент, значительно отличающийся от статистических данных, не будет признан релевантным.
Google использует Граф Знаний (Knowledge Graph), представляющий собой базу поисковых сущностей и связей между ними, для понимания тематического пространства и определения динамики интересов, развивающихся по мере роста общей осведомленности о заданном предмете. Понимая, что именно люди пытаются узнать, обращаясь с запросом к поисковой системе, вы можете добавить связанные темы в свой контент, чтобы улучшить релевантность запросу и информационную ценность этого контента для посетителя и поисковых систем.
Распространенные модели
Существует множество различных моделей тематического моделирования, каждая со своими особенностями и областями применения. Вот некоторые из наиболее известных и часто используемых:
LDA (Latent Dirichlet Allocation)
LDA – это одна из самых популярных вероятностных моделей тематического моделирования. Она основана на предположении, что каждый документ представляет собой смесь различных тем, а каждая тема, в свою очередь, определяется распределением вероятностей слов. LDA использует алгоритмы Байесовского вывода для одновременной оценки распределения тем по документам и распределения слов по темам.
Преимущества:
Интерпретируемость. Результаты LDA относительно легко интерпретировать, так как каждая тема представлена списком слов с наибольшей вероятностью принадлежности к этой теме.
Масштабируемость. LDA может быть эффективно применена к большим коллекциям документов.
Широкая доступность: существует множество реализаций LDA в различных программных библиотеках.
NMF (Non-Negative Matrix Factorization)
NMF – это метод факторизации матриц, который может быть использован для тематического моделирования. В контексте анализа текста NMF раскладывает матрицу частотности терминов-документов на две матрицы меньшей размерности: матрицу документ-тема и матрицу тема-термин.
Преимущества:
Простота: NMF относительно прост в реализации и понимании.
Интерпретируемость: как и LDA, NMF предоставляет интерпретируемые результаты в виде списков слов для каждой темы.
NMF хорошо работает с разреженными данными, что делает его подходящим для анализа текстов.
LSA (Latent Semantic Analysis)
LSA – это метод анализа текста, основанный на сингулярном разложении матрицы частотности терминов-документов. LSA позволяет выявлять скрытые семантические связи между словами и документами, проецируя их в векторное пространство меньшей размерности.
Преимущества:
Учет семантики. LSA учитывает семантические отношения между словами, что позволяет выявлять более глубокие тематические связи.
LSA может быть вычислена достаточно быстро, даже для больших коллекций документов.
pLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis)
pLSA – это вероятностная модель тематического моделирования, которая рассматривает совместное распределение слов и документов. В отличие от LDA, pLSA не моделирует распределение тем по документам, что может ограничить ее возможности в некоторых задачах.
CorEx (Correlation Explanation)
CorEx – это метод тематического моделирования, основанный на поиске наборов слов, которые коррелируют друг с другом и с меткой темы. CorEx стремится найти темы, которые максимально информативны для объяснения связей между словами.
Преимущества:
Интерпретируемость. CorEx предоставляет четкие и интерпретируемые темы в виде наборов коррелирующих слов.
Обнаружение пересекающихся тем. CorEx может эффективно выявлять пересекающиеся темы, которые могут быть не так легко обнаружены другими методами.
Выбор оптимальной модели тематического моделирования зависит от конкретной задачи, характеристик данных и желаемого уровня интерпретируемости результатов. Например, LDA хорошо подходит для общих задач тематического моделирования, NMF может быть предпочтительнее для разреженных данных, а CorEx полезен для поиска пересекающихся тем.
В отличие от конкорданса, тематическое моделирование фокусируется на скрытых темах. Рассмотрим этот вопрос подробнее.
Конкорданс и тематическое моделирование
Конкорданс и тематическое моделирование – два разных, но взаимодополняющих подхода к анализу текста, которые могут использоваться совместно для более глубокого понимания текстовых данных.
Отличия
Конкорданс фокусируется на конкретных словах или фразах и их контексте в тексте. Он позволяет исследователям:
Изучать употребление слов в различных контекстах.
Выявлять закономерности и особенности употребления слов.
Анализировать лексико-грамматические структуры.
Тематическое моделирование, напротив, фокусируется на выявлении скрытых тем, которые пронизывают весь текст. Этот подход использует статистические методы для:
Группировки слов в темы на основе их совместной встречаемости.
Определения основных тем, обсуждаемых в тексте.
Анализа развития тем во времени или в разных частях текста.
Взаимосвязь
Хотя конкорданс и тематическое моделирование представляют разные уровни анализа, они могут быть эффективно использованы совместно для более глубокого понимания текста.
Тематическое моделирование может помочь сузить область поиска для конкорданса. Например, определив тему “экономический рост”, можно использовать конкорданс для анализа того, как именно эта тема обсуждается в тексте, какие слова и фразы используются в этом контексте.
Конкорданс может быть использован для проверки и интерпретации результатов тематического моделирования. Например, проанализировав контексты употребления слов, отнесенных к определенной теме, можно лучше понять ее содержание и нюансы.
Примеры
Исследование исторических документов. Тематическое моделирование может выявить основные темы, обсуждаемые в корпусе исторических документов, а конкорданс позволит изучить, как менялось употребление определенных терминов (например, “свобода”, “равенство”, “братство”) в разные периоды времени.
Анализ отзывов клиентов. Тематическое моделирование может помочь определить основные темы отзывов (например, “цена”, “качество”, “обслуживание”), а конкорданс позволит проанализировать эмоциональную окраску отзывов, связанных с каждой темой.
Мониторинг социальных медиа. Тематическое моделирование может использоваться для отслеживания трендов и настроений в социальных медиа, а конкорданс — для анализа контекста обсуждения определенных событий или персон.
Таким образом, конкорданс и тематическое моделирование — это два взаимодополняющих инструмента анализа текста, которые позволяют исследователям получить более полное и глубокое понимание текстовых данных.
Как тематическое моделирование проводится на практике
Ручная оценка. В этом случае создаётся выборка контента, который послужит образцом для дальнейшего определения связанных тем.
Средства машинного обучения с помощью Python или сторонних сервисов.
Собственно анализ, позволяющий выявить наиболее часто используемые слова.
Выявление связанных тем и типов связанных ключевых слов для определения пробелов в существующем контенте.
Тематическое моделирование для оптимизации стратегии продвижения
Моделирование темы улучшает полноту охвата темы в рамках одной посадочной страницы или целого раздела: вы обнаруживаете пробелы в своём контенте и можете дополнить его информацией, без которой страница не может считаться релевантной.
Выявление связанных терминов упрощает задачу семантических поисковых алгоритмов: поисковой системе проще обнаружить сайт, полноценно представляющий тематику, а пользователю проще найти интересующую его информацию (см. “тематическая авторитетность”).
Если вы используете продуктовый подход, тематическое моделирование поможет вам составить оптимизированное описание товаров и услуг, опираясь на те функции, которые интересуют потенциальных покупателей. Также вы сможете ответить на те вопросы, которые не могут быть выявлены анализом PAA, поскольку пользователи не обращаются к поиску с такими формулировками.
В отличие от данных систем поисковой статистики с их ограничениями тематическое моделирование может предоставить вам темы, подкрепленные данными, на которые не могут повлиять другие оптимизаторы (например, благодаря накруткам поисковых подсказок или поисковых запросов).
Основные источники данных
В отличие от традиционной оценки сайтов, занимающих топ поисковой выдачи, тематическое моделирование может и должно использовать более широкий круг информации: анализ сущностей из графов знаний (например, dbpedia), реальных отзывов из соответствующих сервисов (карты, сайты-отзовики и т.д.), справочной литературы, вопросов пользователей техподдержке, комментариев из соцсетей.
