В будущих проектах по миграции, над которыми я буду работать, я...

В будущих проектах по миграции, над которыми я буду работать, я внедрю нечто новое — до и после миграции, — говорит Крис Левер.

Сравнение векторных эмбеддингов для отслеживания сдвига контента.

Вот почему!

1. Причина, по которой вплоть до сих пор в SEO не широко использовался сдвиг эмбеддингов, проста: у нас не было легкого доступа к инструментам.

Но теперь все изменилось, и вы можете сделать это с помощью Screaming Frog и простого скрипта на Python.

2. Внедрения отражают суть страницы.

Они представляют ее в высокоразмерном пространстве на основе взаимосвязей между концепциями, фразами и контекстом.

Эти внедрения помогают Google сравнивать страницы, оценивать, насколько они соответствуют запросу пользователя, и группировать похожий контент по темам и авторитетности.

Таким образом, если мы сгенерируем эмбеддинги на существующих ключевых страницах и снова на новом сайте непосредственно перед запуском, а затем отследим семантическое сходство, используя оценочную карту, подобную этой.

1.0 = нет изменения в значении

0.95 = незначительное обновление, контент по-прежнему соответствует

0.85 = умеренное изменение, вероятно, Google переоценит

0.75 и ниже = значительное изменение, Google может рассматривать как новое

Вы можете запустить этот процесс на каждой ключевой странице или сгруппировать их по шаблонам, категориям или типам страниц для масштабирования.

Это не заменяет ваши проверки сравнения сканирования.

Это просто добавление новой проверки, которая соответствует тому, как Google на самом деле понимает ваш контент.

Это имеет смысл, это измеримо и будет включено в мой чек-лист для будущих миграций.

@MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/5194...