Смотреть урок

Дополнительные файлы из урока

Разбираю семантические алгоритмы на живом примере: беру запрос «стоимость обучения в автошколе» и три демонстрационные страницы — нормальную коммерческую с блоком стоимости, текст от копира за 50 рублей с бессмысленно впихнутыми вхождениями и тарифную страницу, где точного вхождения нет вовсе. Прогоняю их через Semantic Search Simulator: он выделяет смысловую суть запроса, считает лексическую оценку, находит лучший фрагмент страницы по заголовкам H2, собирает его вместе с title и заголовками в контекст и отдаёт кросс-энкодеру на финальную оценку релевантности. По шагам видно, где лексика и семантика расходятся: тарифная страница без ключа оказывается релевантной, а текст с вписанными ключами отсеивается как мусорный. Из этого складывается практический вывод о том, зачем нужны и ключи, и смысловая связность, и почему не стоит превращать страницу в полотно объектов и свойств. Урок будет полезен тем, кто хочет понять механику семантической оценки до того, как переходить к триплетам и текстовой оптимизации.

Оглавление с таймкодами:

0:00–1:06 Разбираем демонстрационные материалы. Поисковый запрос — стоимость обучения в автошколе. Первая страница релевантная, с хорошим блоком стоимости, куда ключ вписан полностью. Вторая — информационная статья, в которую копирайтер впихнул цену просто потому, что в ТЗ было сказано добрать вхождения; называю её «копир за 50 рублей», плохие промпты оптимизаторов дают ровно такой же результат. Третья — тарифная страница: точного вхождения «стоимость обучения» на ней нет, а в блоке про цену нет слова «автошкола».

1:06–1:38 Как с этим работает простой лексический алгоритм. Он ищет вхождение слова «стоимость» или его синоним. Поисковые системы прокачивают лексику как раз синонимами: на больших данных они видят, что цена, стоимость, тариф и смета — очень похожие штуки, и учитывают их вхождения тоже. Для упрощения демонстрации синонимы отбрасываем и считаем, что к слову «стоимость» их нет.

1:38–2:25 Запускаю алгоритм. GPT-4o здесь имитирует TW-BERT — он выискивает в запросе самые важные смысловые фрагменты, леммы и биграммы.…