Раскрытие возможностей векторных эмбеддингов с помощью...

151

Раскрытие возможностей векторных эмбеддингов с помощью Screaming Frog: примеры использования и методы SEO

Последняя функция Screaming Frog SEO Spider, Custom JavaScript, теперь позволяет пользователям генерировать векторные эмбеддинги (вкрапления) из OpenAI в процессе сканирования, открывая мир возможностей для SEO-анализа и оптимизации.

Чтобы начать работу, просто выберите функцию "(ChatGPT) Extract embeddings from page content" в редакторе сниппетов Custom JavaScript, введите свой ключ OpenAI API и настройте краул как обычно.

Эмнеддинги будут вычисляться на страницах типа text/html, но вы можете настроить типы контента так, чтобы они включали и изображения.

Если вы предпочитаете использовать вкрапления Google, вы можете настроить локальный сервер с API, который будет делать запросы к VertexAI, или использовать варианты с открытым исходным кодом, такие как Ollama, с предварительно обученными моделями.

Получив эмбеддинги, вы сможете раскрыть целый ряд возможностей использования SEO.

Сопоставление ключевых слов становится более точным, поскольку вы можете выполнять поиск ближайших соседей в индексе SCaNN документов, чтобы определить лучшие страницы для целевых ключевых слов.

Расчеты релевантности можно выполнять с помощью косинусоидального сходства между ключевыми словами и эмбеддингами URL, что поможет вам оптимизировать контент и стратегии перелинковки.

Внутренняя перелинковка и сопоставление редиректов могут быть улучшены путем определения наиболее релевантных исходных и целевых страниц на основе их эмбеддингов.

Построение ссылок также может выиграть от использования векторных эмбеддингов, поскольку вы можете сравнить релевантность потенциальных источников ссылок с целевыми страницами, что позволит вам сосредоточиться на создании ссылок с высоко релевантных сайтов.

Кластеризация контента с помощью таких инструментов, как BERTopic, позволяет формировать тематические кластеры, выявлять аномалии и управлять удалением контента для укрепления структуры сайта.

Как все это сделать, с примерами кода, описано в статье:

https://ipullrank.com/vector-embeddings-is-all-you-need

@MikeBlazerX