Нейроанализатор релевантности: автоматический отбор конкурентов...

Нейроанализатор релевантности: автоматический отбор конкурентов по интенту + список сущнойстей и тематических фраз для роста

«Хочу выразить Максу огромный респект. Ваш анализатор „SEO Релевантность“ в своё время стал для меня источником вдохновения и подтолкнул глубже погрузиться в нейросетевой анализ текстов.

Вы были абсолютно правы: семантическая релевантность — это не подсчёт вхождений, а качественная оценка. Развивая эту мысль, я постоянно задавался вопросом: можно ли автоматизировать самый трудоёмкий этап — отбор действительно релевантных конкурентов и определение тех самых сущностей, которые поисковик хочет видеть на странице, так как копаться в миллионе n-грамм это слишком трудоемко. Так и родилась идея создать свой сервис.».

— Макс Котёнков

Сегодня я готов поделиться с вами проектом, который вырос из этой идеи, — Нейроанализатором релевантности и тематических фраз. По сути я задался вопросом, как сделать все удобнее, автоматизирование, чтобы анализ можно было поставить на поток для SEO-шников, которые ведут кучу клиентских сайтов, а не 1 какой-то свой, где можно реально потратить час на анализ. На практике на анализ должно уходить минут 15, чтобы можно было вести 5 клиентов в месяц, что можно достичь за счет внедрения кучи нейросетей.

Что внутри и чем отличаемся:

Анализ по ИНТЕНТУ. Можно прямо задать нейросети, что вы ищете: например, "коммерческие страницы-услуги, где пользователи ищут реальные цены". Сервис сам проанализирует выдачу и даст оценку соответствия интенту каждого найденного URL. Мы не ограничиваемся стандартными интентами (коммерческим и информационным), следуя советам Макса.

От анализа n-грамм к анализу устойчивых фраз и сущностей. Анализируем устойчивые тематические фразы и сущности и выдаём список фраз, которые стоит раскрыть на странице для поднятия релевантности. На этом этапе работает отдельная нейросеть обученная определять сущности на страницах, что удобнее анализа n-грамм.

Гибридный скор (BERT + TF-IDF). Комбинация классики и косинусной близости по SBERT даёт более полную и точную картину релевантности.

А это работает?

В итоге над анализом сейчас уже работает 3 нейросети, которые ускоряют векторный анализ релевантности в несколько раз.

Да. Инструменту всего один месяц, но уже получаем отличные результаты от пользователей — смотрите кейсы: https://t.me/closedchannelkotenkov/49

Короткий видео-обзор сервиса тут: https://t.me/closedchannelkotenkov/48

Важный момент: сервис сейчас в альфе. Он полностью рабочий и уже даёт измеримый результат, но финальная версия впереди; Будет еще больше ИИ приколов и отчетов с автогенерацией итогового ТЗ, массовым запуском через импорт файла.

Ещё раз огромное спасибо Максу за код и идеи, которые послужили толчком к созданию этого сервиса!

#Гостевой_пост

Источник новости https://t.me/drmaxseo/967...