Зачем нужно формирование семантического ядра сайта?

Семантическое ядро – это слова, которые описывают деятельность компании, ее товары и услуги. По ним поисковая система определяет, что сайт соответствует запросу пользователей. Это основные части фраз, которые пользователи вводят в поиске браузера. Google и Яндекс показывают на своих первых двух страницах те веб сайты, которые содержат ключевые слова. Это значит, что они отвечают потребностям людей, ищущих товар, услугу или информацию. Если не использовать такие «маркеры» для программ, попасть в Топ невозможно. Это основа seo продвижения.

Что важно учитывать, формируя семантическое ядро?

Такие основные фразы отражают интересы потенциальных покупателей. Чем они разнообразнее и точнее, тем шире охват пользователей Сети. Если собрать все реалистичные варианты, система будет показывать сайт большей целевой аудитории. Используя все формулировки, которые пользователи могут вводить, получится максимально расширить охват по ключевым запросам.

Очистка семантического ядра от «мусорных» слов, которые не относятся к значимым для системы содействует продвижению. Сайт показывается только по целевым запросам. Кластеризация семантики – это распределение слов на смысловые группы и основа для создания seo контента.

Как собирать семантическое ядро?

Мы подберем ключевые слова так, что ваш веб сайт будет впереди конкурентов в Топе. Это повысит трафик из органической выдачи и увеличит продажи. TopUser.PRO гарантирует такие результаты, потому что наши профессионалы:

• знакомятся с особенностями бизнеса клиента, согласовывают с ним задачу;
• анализируют нишу, изучают страницы конкурентов заказчика;
• формируют маркеры, выделяют слова и фразы, которые характеризуют сферу деятельности клиента;
• владеют инструментами парсинга запросов, поэтому собирают все подходящие варианты;
• избавляются от лишних слов и фраз, которые не содействуют продвижению в поисковой выдаче;
• группируют результаты по категориям в соответствии с намерением или потребностью тех, для кого предназначены веб-страницы;
• дорабатывают структурусемантического ядра вручную;
• формируют отчеты по этапам работы и предоставляют их заказчику;
• дают советы о том, как оптимизировать сайт с помощью полученного списка ключевых слов и предлагают такую услугу.

Всесторонний подход гарантирует, что семантическое ядро будет охватывать все вероятные запросы и не будет отягощено стоп словами, которые снижают рейтинг и забирают ресурсы на нецелевые показы. Такая основа позволит создавать контент, который будет и соответствовать интересам целевой аудитории6 и хорошо ранжироваться поисковыми роботами. Для успешного seo продвижения это первая необходимость. Быстрого пути в ТОП вашему сайту!

Заказать и обогнать конкурентов сегодня

Часто задаваемы вопросы (FAQ)

✔️ Зачем формирование семантического ядра сайта иногда требует использования вопросительных слов?

Google оценивает слова «как», «где» и другие, как признак интереса аудитории. Их особенно важно использовать в вопросах вместе с основными ключевыми словами.

✔️ Как по результатам, которое дало формирование семантического ядра сайта, оптимизировать свой контент под вопросы?

Используйте их в тексте как риторические. Создайте блок «Вопрос – ответ».

✔️ Какой самый простой инструмент для формирование семантического ядра сайта?

Планировщик ключевых слов Google. Все подобные сервисы удобны в работе.

✔️Включаются ли ключевые слова с длинным хвостом, когда проводится формирование семантического ядра сайта?

Короткие формулировки основные. Ключевики с длинным хвостом – дополнительные фразы. Они реже используются в поиске. По ним ниже конкуренция. Их также применяют.

✔️ Как влияет аналитика на формирование семантического ядра сайта?

Исследование ключевых слов поможет вам «проникнуть в головы ваших клиентов», найдя темы для включения в вашу контент стратегию. Когда вы знаете, что ищет ваша целевая аудитория, вы можете оптимизировать свой контент, чтобы предоставлять необходимые им ответы.

✔️ Как правильно дополнять ключевые слова контекстом, применяя формирование семантического ядра сайта?

Есть полезный совет. Посмотрите на результаты автозаполнения, когда вы вводите слово или фразу в поле поиска Google. Этот список изменяется по мере добавления слов для обеспечения контекста.

✔️ В чем ошибка использования ключевиков после того, как сделано формирование семантического ядра сайта?

Перенасыщение ключевиками и их неестественное использование. Они должны применяться для людей, а не для поисковых машин.

С чего начать и лучшие инструменты для SEO-анализа

Любая работа по продвижению сайта в Интернете должна начинаться с анализа ключевых слов и формирования семантического ядра. С помощью такого исследования вы определите, что ищет ваша целевая аудитория и как она формулирует свои запросы.

Что такое ключевые слова и почему они важны?

С точки зрения SEO ключевые слова — это те слова и фразы, которые пользователи вводят в поисковую систему для получения желаемого результата.

Вам может быть интересно, как поисковые системы, такие как Google, определяют контент веб-сайта, который лучше всего соответствует поисковому запросу пользователя. Они оценивают ключевые слова на вашем веб-сайте, чтобы определить его тему и то, насколько хорошо он соответствует запросу пользователя.

Алгоритмы поисковых систем включают в себя специальные приемы анализа ключевых слов — это помогает поисковым системам находить ответ на запрос с наиболее релевантным (то есть подходящим) содержанием.

Ключевые слова также используются для показа контекстной рекламы.

Сколько слов нужно включить?

Не существует минимального или максимального количества ключевых слов, идеально подходящих для любого веб-сайта. Это зависит от ключевых слов и отрасли, которую вы планируете продвигать. Вы не сможете заранее предугадать, сколько ключевых слов должно попасть в список для анализа, пока не погрузитесь в этот процесс.

Иногда для оптимизации вашего сайта нужно всего 200 ключевых слов, а иногда и 200 000 будет недостаточно. Проще говоря, ваше первоначальное исследование поможет определить, сколько ключевых слов потребуется для полной оптимизации вашего сайта. Скорее всего, на типичном сайте семантическое ядро ​​будет состоять из нескольких сотен ключевых слов, а интернет-магазину потребуется несколько ключевых слов для каждого товара. Например: «*** цена», «*** размер», «*** отзывы» и т. д. Если в интернет-магазине 10 000 товаров, то в семантическом ядре будет около 50 000 ключевых слов.

Выберите одно основное ключевое слово для каждой страницы. При оптимизации вы будете ориентироваться в первую очередь на эту фразу. Вы можете добавить на страницу от 3 до 5 дополнительных ключевых слов, чтобы помочь вам сформировать ее содержание. Вы можете выбрать больше ключевых слов для главной страницы, потому что это более значимо для поисковых систем.

Иногда на сайте может не быть подходящей страницы по основным ключевым словам — тогда следует создать такие страницы, чтобы охватить все необходимые запросы.

Шаг 1. Сбор ключевых слов

Целью этого этапа не является создание окончательного списка ключевых слов. Основная цель — составить список фраз, которые потенциальные потребители могут использовать для поиска вашего контента.

Как найти ключевые слова для веб-сайта?

1. Составьте список тем для ключевых слов в зависимости от типа вашего бизнеса. Например, если вы продвигаете интернет-магазин, используйте названия товаров и товарных групп. Постарайтесь максимально полно охватить весь спектр услуг или продуктов компании.
2. Просмотрите разделы и страницы на сайтах конкурентов и найдите поисковые запросы, на которые они настроены. Выбирайте только те запросы, которые относятся к тематике вашего собственного сайта.
3. Заполните пропуски в ключевых словах для каждой из тематических групп. Подберите общие ключевые слова, указывающие на название темы, и укажите их дополнительными словами, например: «название товара + покупка», «название товара + цена», «название товара + город» и т. д.

Для формирования списка ключевых слов можно использовать специальные инструменты.

5 Лучшие инструменты исследования ключевых слов

1. Предложения в поиске Google и Яндекс (поисковые подсказки)

Для поиска ключевых слов для продвижения вы можете использовать инструменты исследования ключевых слов поисковых систем. Посмотрите, какие параметры поисковая система автоматически предлагает для каждого поискового запроса. Один из самых простых способов — начать вводить название одной из тем, которые вы выбрали для продвижения, в строке поиска. Например, если вы хотите продвигать тему «кето-диета», введите в поиск «кето-диета», и вы получите результат в виде ключевых слов-подсказок по этой теме.

2. Google Keyword Planner

Google Keyword Planner — самый популярный бесплатный инструмент для выбора и анализа семантики. Проще говоря, это удобный инструмент, который позволяет маркетологам находить ключевые слова, относящиеся к их нишам. С его помощью можно увидеть частоту (поисковый объем) запросов с указанием затрат, которые потребовались бы для их таргетирования (то есть для обслуживания целевой аудитории) в интернет-рекламе.

Google Keyword Planner предлагает два варианта работы:

1. Найдите новые ключевые слова, которые помогут привлечь аудиторию, заинтересованную в вашем продукте или услуге.
2. Узнайте частотность и некоторые другие статистические показатели ваших ключевых слов за предыдущие периоды и получите прогноз бюджета и результатов рекламной кампании по этим словам.

Чтобы использовать Планировщик ключевых слов Google, вы можете ввести URL-адрес главной страницы веб-сайта конкурента. Выполните поиск, чтобы получить список запросов, по которым ранжируется этот сайт, и сохраните результаты в файл CSV. Повторите этот процесс со всеми конкурентами, которых вы хотите исследовать.

3. Word Stream

Инструмент анализа ключевых слов WordStream позволяет искать определенные кластеры (группы связанных ключевых слов). Это дает возможность находить дополнительные фразы и объединять их в группы на основе общей темы. Вы можете выполнить 30 бесплатных поисков.

4. Soovle

Если вы планируете продвигать коммерческий сайт, лучшей платформой для поиска по ключевым словам будет Soovle. Сервис позволяет найти популярные ключевые слова на нескольких важных сайтах, включая eBay, Amazon, YouTube и Wikipedia. Это генератор ключевых слов, и как только вы вводите целевые запросы, он автоматически генерирует фразы, которые помогут вам расширить семантическое ядро. Важно помнить, что данный сервис ограничивается только генерацией ключевых слов и не определяет такие показатели, как частотность или сложность ключевых слов.

5. ЛАБРИКА

Лабрика — комплексная услуга по продвижению сайтов, включающая в себя все инструменты, необходимые для SEO.

Для автоматического подбора запросов для вашего сайта на сервисе Лабрика выполните следующие действия:

Зарегистрируйтесь на главной странице сервиса, указав свой e-mail в окне регистрации.

На открывшейся странице «Добавление проекта» укажите адрес сайта в разделе «Общие настройки».

Перейдите в раздел «Ключевые слова» и нажмите на кнопку «Получить предложение по ключевому слову». Лабрика предоставит вам список поисковых запросов, которые необходимо рассмотреть для продвижения. Вы можете выбрать нужные, нажав на значок «+» рядом с ними. Или добавьте сразу все предложенные фразы, нажав кнопку «Добавить все ключевые слова».

Вы также можете вводить и использовать для анализа ключевые слова, собранные другими способами. Для этого в разделе «Ключевые слова» нажмите кнопку «Добавить ключевые слова» и в открывшемся окне составьте их список. Чтобы сохранить добавленные фразы, нажмите кнопку «Добавить запросы» внизу окна.

Затем в разделе «Поисковые системы» необходимо выбрать поисковую систему и регион для анализа.

После сохранения настроек можно сразу запустить полный анализ сайта.

Вы можете просмотреть результаты анализа ключевых слов в разделе «Таблица ключевых слов». Он покажет основные характеристики выбранных и добавленных в настройках ключевых слов.

Шаг 2. Анализ ключевых слов и формирование итогового списка

Если вы выполнили все шаги, описанные выше, возможно, у вас слишком большой список ключевых слов, значительно превышающий возможности оптимизации. Поэтому теперь нужно проанализировать собранные фразы, выделить наиболее подходящие для продвижения и включить эти фразы в свой основной список ключевых слов.

Что такое анализ ключевых слов?

Анализ ключевых слов — это процесс поиска и оценки фраз, которые люди вводят в поисковые системы. Полученная информация используется для продвижения сайта в поисковых системах и показа контекстной рекламы. Исследование ключевых слов поможет вам найти поисковые запросы, которые увеличат ваш сайт, определят его популярность, сложность продвижения и многое другое. Еще одним ценным результатом исследования ключевых слов является то, что вы лучше поймете свою целевую аудиторию и то, как эти пользователи ищут информацию, услуги или продукты.

Анализ ключевых слов включает изучение таких параметров, как частота, конкурентоспособность и намерение запроса.

Изучение частотности и конкурентоспособности ключевых слов

Частота – это количество запросов в месяц по определенной фразе в поисковой системе.

Изучение частотности ключевых слов поможет вам ответить на такие вопросы, как:

• Какие слова и фразы ищут ваши конкуренты?
• Каков размер целевой аудитории для конкретного продукта?

В зависимости от частотности ключевые слова делятся на:

• Высокочастотные — обычно более 1000 запросов в месяц, иногда более 5000 или 10000 (в популярных темах).
• Средняя частота — от 100 до 1000 запросов в месяц, иногда до 5000.
• Низкочастотный — до 100 запросов в месяц, иногда до 1000.

Частотность учитывается при выборе ключевых слов для семантического ядра.

Высокочастотные фразы приносят больше посещений, но мало посетителей покупают определенные товары и услуги, поскольку широко описывают потребность в поиске.

Низкочастотные фразы относятся к узким темам и описывают некоторые конкретные потребности. Они приносят меньше посещений, но это более целевой трафик.

По высокочастотным запросам выйти в ТОП сложнее из-за огромной конкуренции. Многие ресурсы стремятся попасть на первые страницы поисковой выдачи по популярным запросам, чтобы привлечь максимальное количество посетителей.

Как это работает и для кого это

Для простых пользовательских запросов поисковая система может надежно найти правильный контент, используя только сопоставление ключевых слов.

Запрос «красный тостер» выводит все продукты, в названии или описании которых есть слово «тостер», а в атрибуте цвета — красный.

Добавьте синонимы, например темно-бордовый к красному, и вы сможете найти еще больше тостеров.

Но все быстро становится сложнее: вы должны добавить эти синонимы самостоятельно, и ваш поиск также выдаст тостеры.

Здесь на помощь приходит семантический поиск.

Семантический поиск пытается применить намерение пользователя и значение (или семантику) слов и фраз для поиска нужного контента.

Он выходит за рамки сопоставления ключевых слов, используя информацию, которая может не присутствовать непосредственно в тексте (сами ключевые слова), но тесно связана с тем, что хочет искатель.

Например, найти свитер по запросу «свитер» или даже «слаще» не составит труда для поиска по ключевым словам, а запросы «теплая одежда» или «как согреться зимой?» лучше обслуживаются семантическим поиском.

Как вы можете себе представить, попытка выйти за пределы информации поверхностного уровня, встроенной в текст, является сложной задачей.

Его пробовали многие, и он включает множество различных компонентов.

Кроме того, как и все, что подает большие надежды, семантический поиск — это термин, который иногда используется для поиска, который на самом деле не соответствует названию.

Чтобы понять, применим ли семантический поиск к вашему бизнесу и как лучше всего воспользоваться преимуществами, полезно понять, как он работает, и компоненты, входящие в состав семантического поиска.

Что такое элементы семантического поиска?

Семантический поиск применяет намерение пользователя, контекст и концептуальные значения для сопоставления запроса пользователя с соответствующим содержимым.

Он использует векторный поиск и машинное обучение для возврата результатов, которые должны соответствовать запросу пользователя, даже если нет совпадений слов.

Эти компоненты совместно извлекают и ранжируют результаты на основе их значения.

Одним из самых фундаментальных элементов является контекст.

Контекст

Контекст, в котором происходит поиск, важен для понимания того, что пытается найти искатель.

Контекст может быть таким же простым, как место действия (американец, ищущий слово «футбол», хочет чего-то другого, чем британец, ищущий то же самое), или гораздо более сложным.

Интеллектуальная поисковая система будет использовать контекст как на личном, так и на групповом уровне.

Воздействие на результаты на личностном уровне вполне уместно называется персонализацией.

Персонализация будет использовать сходство этого отдельного искателя, предыдущие поиски и предыдущие взаимодействия, чтобы вернуть контент, который лучше всего подходит для текущего запроса.

Он применим ко всем видам поиска, но семантический поиск может пойти еще дальше.

На групповом уровне поисковая система может повторно ранжировать результаты, используя информацию о том, как все пользователи взаимодействуют с результатами поиска, например, какие результаты чаще всего нажимаются, или даже сезонность, когда одни результаты более популярны, чем другие.

Опять же, это показывает, как семантический поиск может привнести интеллект в поиск, в данном случае интеллект через поведение пользователя.

Семантический поиск может также использовать контекст в тексте.

Мы уже обсуждали, что синонимы полезны во всех видах поиска и могут улучшить поиск по ключевым словам, расширяя соответствие запросов к связанному контенту.

Но мы также знаем, что синонимы не универсальны – иногда два слова эквивалентны в одном контексте, а не в другом.

Когда кто-то ищет «футболисты», какие результаты будут правильными?

Ответ в Кенте, штат Огайо, будет другим, чем в графстве Кент, Великобритания.

Запрос типа «футболисты тампа-бэй», однако, вероятно, не должен знать, где находится искатель.

Добавление общего синонима, который сделал бы футбол и футбол эквивалентными, привело бы к плохому опыту, когда этот искатель увидел бы футбольный клуб Tampa Bay Rowdies рядом с Роном Гронковски.

(Конечно, если мы знаем, что искатель предпочел бы увидеть Tampa Bay Rowdies, поисковая система может принять это во внимание!)

Это пример понимания запроса с помощью семантического поиска.

Намерение пользователя

Конечной целью любой поисковой системы является помощь пользователю в успешном выполнении задачи.

Этой задачей может быть чтение новостных статей, покупка одежды или поиск документа.

Поисковая система должна выяснить, что пользователь хочет сделать или каково его намерение .

Мы можем увидеть это при поиске на веб-сайте электронной коммерции.

Когда пользователь вводит запрос «Jordan», поиск автоматически фильтруется по категории «Обувь».

Предполагается, что целью пользователя является поиск обуви, а не иорданского миндаля (который находится в категории «Еда и закуски»).

Опередив намерения пользователя, поисковая система может возвращать наиболее релевантные результаты и не отвлекать пользователя элементами, которые совпадают по тексту, но не релевантно.

Это может быть еще более актуальным при применении сортировки в верхней части поиска, например, цена от самой низкой до самой высокой.

Это пример классификации запроса .

Категоризация запроса и ограничение набора результатов гарантируют отображение только релевантных результатов.

Разница между поиском по ключевому слову и семантическим поиском

Мы уже видели, как семантический поиск является интеллектуальным, но стоит подробнее рассмотреть, чем он отличается от поиска по ключевым словам.

Хотя поисковые системы по ключевым словам также вводят обработку естественного языка для улучшения этого сопоставления слов – с помощью таких методов, как использование синонимов, удаление стоп-слов, игнорирование множественного числа – эта обработка по-прежнему зависит от сопоставления слов со словами.

Но семантический поиск может возвращать результаты, в которых нет совпадающего текста, но любой, кто знаком с предметной областью, может увидеть, что есть явно хорошие совпадения.

Это связано с большой разницей между поиском по ключевым словам и семантическим поиском, которая заключается в том, как происходит сопоставление между запросом и записями.

Для упрощения поиск по ключевым словам осуществляется путем сопоставления текста.

«Soap» всегда будет соответствовать «soap» или «soapy» из-за перекрытия текстового качества.

Более конкретно, имеется достаточно совпадающих букв (или символов ), чтобы сообщить движку, что пользователь, ищущий одно, захочет другое.

Это же соответствие сообщит движку, что запрос мыла более вероятно соответствует слову «суп», чем слову «моющее средство».

То есть, если владелец поисковой системы заранее не сообщил машине, что мыло и моющее средство являются эквивалентами, и в этом случае поисковая система будет «притворяться», что моющее средство на самом деле является мылом, когда она определяет сходство.

Поисковые системы на основе ключевых слов также могут использовать такие инструменты, как синонимы, альтернативы или удаление слова из запроса — все типы расширения и ослабления запроса — для облегчения этой задачи поиска информации.

Инструменты NLP и NLU, такие как устойчивость к опечаткам, токенизация и нормализация, также улучшают поиск.

Несмотря на то, что все они помогают улучшить результаты, они могут потерпеть неудачу при более интеллектуальном сопоставлении и сопоставлении концепций.

Совпадения семантического поиска по понятиям

Поскольку семантический поиск соответствует понятиям, поисковая система больше не может определять, релевантны ли записи, исходя из того, сколько символов разделяет два слова.

Опять же, подумайте о «мыле», «супе» и «моющем средстве».

Или более сложные запросы, такие как «чистка прачечной», «удаление пятен с одежды» или «как вывести пятна от травы с джинсовой ткани?»

Вы даже можете включить поиск изображений!

Реальной аналогией этого может быть клиент, спрашивающий сотрудника, где находится «чистый туалет».

Сотрудник, который понимает запрос только на уровне ключевых слов, не выполнит его, если магазин явно не называет свои плунжеры, очистители стоков и шнеки для унитазов «очистителями унитазов».

Но, хотелось бы надеяться, у сотрудника хватит ума, чтобы связать разные термины и направить покупателя в нужный отдел.

(Возможно, сотрудник знает различные термины или синонимы, которые клиент может использовать для любого продукта).

Кратко подытоживая то, что делает семантический поиск, можно сказать, что семантический поиск повышает интеллект, чтобы сопоставлять понятия больше, чем слова, за счет использования векторного поиска.

Благодаря этому интеллекту семантический поиск может выполняться более по-человечески, подобно тому, как искатель находит платья и костюмы при поиске модных вещей, но в поле зрения нет джинсов.

Чем не является семантический поиск?

К настоящему моменту семантический поиск должен стать мощным методом повышения качества поиска.

Таким образом, вы не должны удивляться, узнав, что значение семантического поиска применяется все шире и шире.

Часто такие возможности поиска не всегда оправдывают название.

И хотя официального определения семантического поиска не существует, мы можем сказать, что это поиск, выходящий за рамки традиционного поиска по ключевым словам.

Это достигается за счет включения реальных знаний для определения намерений пользователя на основе значения запросов и содержимого.

Это приводит к выводу, что семантический поиск — это не просто применение НЛП и добавление синонимов в индекс.

Это правда, токенизация требует некоторых реальных знаний о конструкции языка, а синонимы применяют понимание концептуальных соответствий.

Однако в большинстве случаев им не хватает искусственного интеллекта, необходимого для того, чтобы поиск поднялся до уровня семантики.

Powered By Vector Search

Именно этот последний элемент делает семантический поиск одновременно мощным и сложным.

Как правило, с термином семантический поиск подразумевается некоторый уровень машинного обучения.

Почти так же часто это включает векторный поиск .

Векторный поиск работает путем кодирования сведений об элементе в векторы и последующего сравнения векторов, чтобы определить, какие из них наиболее похожи.

Опять же, может помочь даже простой пример.

Возьмите два словосочетания: «Тойота Приус» и «стейк».

А теперь давайте сравним их с «гибридом».

Какие из первых двух больше похожи?

Ни один из них не соответствует тексту, но вы, вероятно, скажете, что «Toyota Prius» больше похожа на них.

Вы можете сказать это, потому что знаете, что «Prius» — это тип гибридного транспортного средства, потому что вы видели «Toyota Prius» в том же контексте, что и слово «гибрид», например, «Toyota Prius — это гибрид, заслуживающий внимания», или «гибридные автомобили, такие как Toyota Prius».

Вы уверены, однако, что никогда не видели «стейк» и «гибрид» в таком тесном пространстве.

Построение векторов для поиска подобия

Обычно поиск векторов работает так же.

Модель машинного обучения берет тысячи или миллионы примеров из Интернета, книг или других источников и использует эту информацию, чтобы делать прогнозы.

Конечно, модели не могут сравниваться по отдельности («Часто ли Toyota Prius и гибрид видят вместе? Как насчет гибрида и стейка?»), поэтому вместо этого происходит то, что модели кодировать шаблоны , которые он замечает по разным фразам.

Это похоже на то, как вы смотрите на фразу и говорите: «это положительное» или «тот содержит цвет».

За исключением машинного обучения, языковая модель не работает так прозрачно (вот почему языковые модели могут быть трудны для отладки).

Эти кодировки хранятся в виде вектора или длинного списка числовых значений.

Затем векторный поиск использует математику для расчета степени сходства различных векторов.

Еще один способ представить измерения подобия, которые выполняет векторный поиск, — представить построенные векторы.

Это невероятно сложно, если вы попытаетесь представить себе вектор, представленный в сотнях измерений.

Если вы вместо этого представите вектор, построенный в трех измерениях, принцип тот же.

Эти векторы образуют линию при построении графика, и возникает вопрос: какие из этих линий ближе всего друг к другу?

Строки для «стейк» и «говядина» будут ближе, чем строки для «стейк» и «машина», и поэтому они более похожи.

Этот принцип называется векторным или косинусным сходством.

Сходство векторов имеет множество применений.

Он может давать рекомендации на основе ранее приобретенных продуктов, находить наиболее похожие изображения и определять, какие элементы лучше всего соответствуют семантически по сравнению с запросом пользователя.

Заключение

Семантический поиск — это мощный инструмент для приложений поиска, который вышел на передний план с появлением мощных моделей глубокого обучения и оборудования для их поддержки.