Как ChatGPT ранжирует цитаты: анализ Reciprocal Rank Fusion (RRF)

180

Анализ кода ChatGPT показывает, что он использует Reciprocal Rank Fusion (RRF) — формулу, которая объединяет и переранжирует результаты по нескольким поисковым запросам.

Это дает математическое обоснование эффективности тематического авторитета в AI-поиске.

Когда пользователь вводит запрос "coffee makers", система может выполнять несколько фоновых поисков по связанным запросам, таким как "best coffee machines" и "coffee maker reviews".

Затем RRF агрегирует результаты, используя формулу: Score = 1 / (k + позиция).

Для примера, с константой k=60, итоговая оценка URL-адреса представляет собой сумму его оценок по всем поисковым запросам, в которых он появляется.

Этот механизм математически отдает предпочтение широкой и стабильной видимости, а не единичной топовой позиции.

— Страница A: Ранжируется на 1-м месте по одному запросу.

— Итоговая оценка RRF = 0.0164

— Страница B: Ранжируется на 5-м месте по десяти различным связанным запросам.

— Итоговая оценка RRF = 0.154 (0.0154 x 10)

Страница B получает оценку почти в 9 раз выше, потому что RRF вознаграждает за комплексную видимость.

Почему RRF подтверждает важность тематического авторитета

Модель RRF подтверждает, что тематические кластеры математически оптимальны для поиска на базе ИИ.

— Фокус на одном ключевом слове vs. Тематический кластер: Сайт со страницей, занимающей 1-е место по запросу "coffee makers", но не ранжирующейся по связанным запросам, получит низкую оценку RRF.

Напротив, сайт с кластером контента, стабильно входящим в топ-10 по множеству связанных запросов (например, "how to choose a coffee maker", "coffee maker maintenance"), накопит значительно более высокую итоговую оценку RRF.

— Интеграция нескольких источников: Код также показывает, что ChatGPT обрабатывает несколько типов результатов, включая webpage, webpage_extended, grouped_webpages и image_inline.

Это говорит о том, что системы вознаграждают комплексный контент, который представлен в различных форматах.

Как применять принципы RRF в SEO-стратегии

1. Составьте карту всего тематического пространства: Определите все релевантные варианты запросов по теме, включая длиннохвостые запросы и похожие поисковые запросы.

2. Создавайте комплексные тематические кластеры: Разработайте структуру с центральной основной страницей и вспомогательными страницами, охватывающими все подтемы, чтобы максимизировать возможности для ранжирования.

3. Измеряйте тематический охват: Сместите фокус с отслеживания нескольких основных ключевых слов на мониторинг общей видимости вашего сайта и средней позиции по 50+ запросам в рамках одной темы.

4. Оптимизируйте для стабильности: Отдавайте приоритет стабильному ранжированию на позициях #4-8 по 30 запросам, а не 1-му месту всего по трем. Совокупная оценка RRF от более широкой видимости будет значительно выше.

https://metehan.ai/blog/chatgpt-is-using-reciprocal-rank-fusion-rrf/

@MikeBlazerX