Релевантность не является качественным показателем для...

Релевантность не является качественным показателем для поисковых систем

Оценка релевантности контента может определить, на чем должна быть сосредоточена ваша SEO-стратегия - на ссылках или на контенте.

По сути, SEO - это уровень абстракции, на котором мы манипулируем входными данными (архитектура сайта, контент и ссылки) для поисковой системы, чтобы получить конкретные выходные данные ( ранжирование и трафик).

На этом уровне абстракции мы говорим о качественных ("хороших" и "плохих") и количественных (PR 7 и LCP 2.5) аспектах этих входных данных, но поисковая система - это математическая среда, поэтому даже качественная характеристика должна быть оценена количественно.

Релевантность - это лишь один из многих показателей, используемых в функции подсчета рейтинга, однако, возможно, это один из самых важных факторов, зависящих от запроса, который определяет, какие страницы попадают в набор рассмотрения.

Как же поисковая система может определить релевантность?

В своей статье Майк Кинг обсуждает различные модели и методы, используемые в поисковых системах для измерения релевантности и улучшения функциональности поиска.

Он рассматривает модель векторного пространства Джерарда Солтона, Коэффициент Отиаи, векторы слов, модель Мешка слов, TF-IDF, Векторное представление слов, архитектуру нейронной сети Word2Vec, BERT.SEO-сообщество продолжает полагаться на лексические модели, в то время как Google перешел на семантические модели, такие как BERT, чтобы лучше понимать языковые нюансы для таких задач, как длиннохвостые запросы.

SEO-сообщество продолжает полагаться на лексические модели, в то время как Google перешел на семантические модели, такие как BERT, чтобы лучше понимать языковые нюансы для таких задач, как длиннохвостые запросы.

Universal Sentence Encoder - это еще одна языковая модель с открытым исходным кодом, которая может использоваться для семантического поиска.

https://ipullrank.com/content-relevance

---

Я уже писал про инструмент Orbitwise, с помощью которого можно определить релевантность вашей статьи вашему ключевому слову:

https://t.me/MikeBlazerX/1371

@MikeBlazerX