Как использовать косинусное сходство для SEO электронной коммерции
Традиционных тактик SEO недостаточно, чтобы поддерживать конкурентоспособность сайтов электронной коммерции в современной поисковой среде, управляемой искусственным интеллектом.
Чтобы улучшить видимость результатов поиска и обеспечить релевантные запросы, бренды электронной коммерции могут использовать косинусное сходство – математическую концепцию, которая помогает поисковым системам понимать взаимосвязь контента.
Используя косинусное сходство, вы можете повысить релевантность контента вашего сайта, что облегчит Google распознавание и точное ранжирование ваших страниц.
В этой статье объясняется косинусное сходство, как оно работает в современных поисковых алгоритмах и практические способы его применения для улучшения вашей SEO-стратегии электронной коммерции.
Во-первых, давайте углубимся в две ключевые концепции: вложения и косинусное сходство.
Что такое встраивания?
Внедрения имеют решающее значение для больших языковых моделей (LLM) и современного поиска. Когда поисковая система или LLM читают ваш контент, им нужен масштабируемый способ его анализа.
И что же они делают?
Они используют встраивания для векторизации контента и перевода его в числовое значение. Посмотреть изображение можно здесь:
Это именно то, что делает модель Google BERT. Он извлекает контент с вашего сайта, а затем создает встраивание, которое представляет собой числовое представление вашего контента.
Эти внедрения затем сохраняются в базе данных векторов. Поскольку они хранятся в числовом виде, их можно «нарисовать» в базе данных:
Это чрезвычайно важная концепция для понимания косинусного сходства.
Что такое косинусное сходство?
После того, как эти понятия преобразуются в числовые значения и сохраняются, модели могут выполнять вычисления для определения «расстояния» или сходства между любыми двумя точками.
Косинусное сходство – это один из методов, используемый для измерения того, насколько тесно связаны эти точки.
Проще говоря, понятия, имеющие высокое косинусное сходство, считаются более связанными друг с другом. Понятия с меньшим сходством менее связаны между собой.
Таким образом, слова «SEO» и «PPC» будут иметь большее косинусное сходство, чем «акула» и «PPC».
Так Google может численно определить, связаны ли два понятия или оптимизирована ли страница для целевой цели.
Существует целый список доказательств того, что Google использует эту концепцию в своем собственном алгоритме. Панду Наяк из Google написал на Стэнфордском курсе по поиску информации следующее:
«Как следствие, мы можем использовать косинусное сходство между вектором запроса и вектором документа как меру оценки документа для этого запроса».
С точки зрения непрофессионала, они могут использовать косинусное сходство, чтобы понять, насколько релевантна часть контента для данного запроса.
Утечки Google Search API содержат многочисленные ссылки на встраивания, причем в документах эта концепция упоминается более 100 раз.
Анализ косинусного сходства на сайтах
Концептуальное понимание косинусного сходства полезно, но как вы можете применить его к своему сайту?
Хорошей новостью является то, что модель BERT Google имеет открытый исходный код, что позволяет использовать ее для анализа содержания вашего сайта.
Это означает, что вы можете использовать собственные инструменты Google для тестирования и измерения того, насколько ваш контент соответствует целевым запросам.
В этом сообщении блога Go Fish Digital (примечание: я работаю вице-президентом агентства по маркетингу) рассказывается о коде Python, который вы можете использовать для доступа к BERT и проверки релевантности вашего контента.
>
Мы также создали расширение, которое создает встраивания для всей страницы.
Расширение извлекает ваш контент, пропускает его через Vertex AI и BERT и дает вам фактическую оценку вашего контента для всех разделов страницы.
Расширение также дает вам общую оценку сходства страниц. При этом вычисляется среднее значение всех вложений на данной странице в одну оценку от 0 до 10. (На данный момент расширение находится в стадии бета-тестирования, но вы можете запросить доступ.)
Даже без этих инструментов вы все равно можете включить концепцию косинусного сходства в оптимизацию электронной торговли.
Некоторые общие концепции, которые помогают улучшить оценку косинусного сходства, включают:
Использование целевой терминологии на странице.
Обеспечение того, чтобы контент располагался выше на странице и имел сильное сходство.
Использование родственной терминологии основной темы.
Сокращение и удаление контента, не относящегося к теме страницы.
Обеспечение оптимизации основных заголовков по сходству.
