​Действительно ли косинусное сходство - новый золотой стандарт SEO?

​Действительно ли косинусное сходство - новый золотой стандарт SEO?

В последнее время появляется больше сеошников, которые полностью сфокусировались на новом хайпе вокруг эмбеддингов и косинусного сходства.

Это типично для SEO-индустрии.

Новый хайп - и все должны быть в теме.

Если внимательно рассмотреть различные методы ранжирования современных поисковых систем, их плюсы и минусы, становится ясно, что лучшее решение - это гибридное использование разных методов ранжирования, а не какой-то один метод.

📍BM25 - это вероятностная функция ранжирования, которая использует частоту термина, обратную частоту документа и длину документа для ранжирования результатов поиска на основе соответствия ключевым словам.

BM25 имеет относительно низкие вычислительные затраты, что делает его идеальным для масштабных поисковиков, где скорость критически важна.

📍Векторное ранжирование (Vector Ranking) представляет документы и поисковые запросы как векторы в многомерном пространстве, используя косинусное сходство для определения релевантности.

Векторное ранжирование имеет умеренные вычислительные затраты.

📍Семантическое ранжирование (Semantic Ranking) использует продвинутые языковые модели типа BERT для понимания контекстуального значения запросов и документов, фокусируясь на семантических связях, а не просто на совпадении ключевых слов.

Семантическое ранжирование имеет самые высокие вычислительные затраты, так как использует сложные модели глубокого обучения вроде BERT, которым требуется значительная вычислительная мощность для понимания контекста и семантического значения.

Именно поэтому оно часто используется в комбинации с более быстрыми методами типа BM25.

Гибридные решения для ранжирования комбинируют несколько методов ранжирования чтобы использовать их сильные стороны и обеспечивать более точные результаты поиска.

Наиболее эффективные гибридные подходы включают:

BM25 + Semantic Ranking: Использует BM25 для начальной фильтрации по ключевым словам с последующим семантическим анализом с помощью моделей типа BERT.

Это обеспечивает как скорость, так и контекстуальную точность.

Реальный пример: Google Search комбинирует матчинг ключевых слов с BERT для лучшего понимания поисковых запросов.

Vector + BM25 Ranking: Применяет начальное ранжирование BM25 с последующим анализом векторного сходства.

Пример: Поиск товаров на Amazon использует этот гибридный подход для поиска похожих товаров на основе как совпадений ключевых слов, так и векторов характеристик товаров.

Гибриды на основе машинного обучения: Используют ML-модели для динамического комбинирования различных методов ранжирования в зависимости от типа запроса и поведения пользователей.

Ключевые стратегии реализации включают агрегацию скоров (взвешенная комбинация скоров разных моделей), каскадирование (последовательное применение моделей) и подходы Learning to Rank (LTR), которые оптимизируют комбинацию множества сигналов ранжирования.

Вывод: Косинусное сходство подходит не для всех задач в процессе ранжирования.

Если хотите узнать больше, можете покопаться тут:

https://www.kopp-online-marketing.com/ranking-methods-for-modern-search-engines

Удачных исследований

@MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/4532...