Использование косинусного сходства для SEO в условиях искусственного интеллекта: краткое руководство
Сложные математические концепции со временем обязательно дадут о себе знать, особенно в индустрии маркетинга, ориентированной на данные. Хотя косинусное сходство уже много лет используется в качестве довольно нишевой традиционной тактики SEO для крупных веб-сайтов, распространение больших языковых моделей (LLM) выдвинуло этот аналитический метод на первый план.
Если вы не изучали науку о данных в колледже или решили избавиться от всех своих знаний по тригонометрии, чтобы сохранить рассудок, мы вас прикроем. Я объясню всё, что вам нужно знать о косинусном сходстве для SEO и LLM, простым языком.
Содержание
- Что такое косинусное сходство?
- Как работает косинусное сходство?
- Пример использования косинусного сходства для контента веб-сайта
- Применение косинусного сходства в SEO
- Применение косинусного сходства в AI SEO
- Ограничения косинусного сходства для SEO
- Как провести анализ косинусного сходства
Что такое косинусное сходство?
Косинусное сходство — это метод анализа данных, который измеряет сходство между двумя векторами, которые изображены в виде двух линий, исходящих из точки начала координат на плоскости (представленной как 0,0). Оттуда мы смотрим, где эти линии пересекаются, и измеряем угол между каждой из этих точек. Чем меньше угол, тем более схожи эти термины. Если угол равен 90 градусам, два понятия совершенно не связаны. Если он больше 90 градусов, эти понятия, вероятно, существуют в оппозиции друг к другу.
Важные термины, связанные с косинусным сходством
- Семантическое сходство, которое позволяет LLM группировать слова со схожим значением вместе на основе релевантности. Например, если вы спрашиваете информацию о собаке, он также будет искать такие термины, как «пёс», «щенок» и «верный».
- K-средних кластеризация, которая представляет собой простой метод группировки, где вы указываете фиксированное количество кластеров, а программа распределяет контент по соответствующему количеству кластеров.
- X-means кластеризация, которая позволяет программе определять идеальное количество кластеров.
- N-граммы, которые группируют слова интеллектуальным образом.
Как работает косинусное сходство?
Давайте посмотрим, как это работает для анализа сходства блога с запросом потенциального клиента в ChatGPT. Сначала обратите внимание, что косинусное сходство измеряется по формуле:
$SC(x, y) = x . y / ||x|| * ||y||$
Подумайте о «X» как о векторных значениях вашего блога, а «Y» как о векторном значении вопроса пользователя.
Пример использования косинусного сходства для контента веб-сайта
Предположим, вы хотите узнать, какая порода собак самая верная? Или если кошки и собаки действительно такие разные? Мы можем решить эту загадку с помощью косинусного анализа! Давайте воспользуемся dogbreedinfo.com в качестве базы данных.
Применение косинусного сходства в SEO
Косинусное сходство — это отличный способ создать высокоэффективную стратегию SEO без необходимости знать содержание каждой страницы на сайте. Это может упростить техническую оптимизацию и оптимизацию контента. Вот несколько способов, как вы можете начать его использовать:
- Кластеризация контента — анализы косинусного сходства позволяют группировать похожий контент в различные кластеры.
- Выявление нерелевантных страниц — многие из нас имеют несколько постов, которые не очень «вписываются» в остальной сайт.
- Простое перенаправление — если вам нужно сократить тысячи URL-адресов на сайте, косинусное сходство может помочь.
- Устранение дубликатов — вы можете сделать это без косинусного анализа, но это будет просто поиск точных совпадений.
- Внутренняя перелинковка — если вы только что написали блестящий новый пост о потоковом маркетинге и хотите передать ссылочную массу этой странице, просто введите целевое ключевое слово в функцию семантического поиска в Screaming Frog, и она выдаст список высокорелевантных постов для проверки возможностей внутренней перелинковки.
Применение косинусного сходства в AI SEO
Хотя мы склонны думать о числах как о нейтральных, все статистические методы будут иметь несколько недостатков просто потому, что они созданы людьми.
Ограничения косинусного сходства для SEO
Хотя нам нравится думать о числах как о нейтральных, все статистические методы будут иметь несколько недостатков просто потому, что они созданы людьми.
Как провести анализ косинусного сходства в Screaming Frog
Прежде чем мы даже откроем Screaming Frog, нам нужно получить доступ к API для LLM по вашему выбору.
- Конфигурация сканера — перейдите в «Конфигурация» в верхней части окна, затем выберите «Crawl Config».
- Настройка API — теперь перейдите в «API Access» и подключите LLM по вашему выбору, используя ключ API, который вы создали в начале.
- Настройка вложений — мы возвращаемся в левую панель ещё раз, чтобы выбрать «Встраивания» в раскрывающемся списке «Контент».
Заключение
В сфере SEO крайне важно определить, как машины интерпретируют ваш контент — и это особенно актуально при оптимизации для поиска, управляемого LLM. С помощью косинусного сходства маркетологи могут получить углублённый, измеримый взгляд на то, как их контент соотносится с определёнными запросами и ключевыми словами. Надеюсь, это простое руководство дало вам всё необходимое, чтобы начать использовать косинусное сходство в ваших собственных контент-стратегиях.