Как мы симулируем AI-ранжирование до публикации контента

Как мы симулируем AI-ранжирование до публикации контента

В этой новой среде вероятностного поиска нужно перестать просто публиковать контент в надежде, что он выстрелит; нужно тестировать и дорабатывать.

Мы делаем это с помощью того, что я называю AI-симуляцией, где вы можете фактически симулировать свои позиции, говорит Майк Кинг.

Это возможно, потому что у нас есть доступ к тем же самым инструментам, которые юзают эти большие языковые модели.

У нас есть эмбеддинги, которые использует Gemini, и эмбеддинги OpenAI.

Используя их, мы можем эффективно симулировать, как любое изменение в контенте повлияет на релевантность, еще до выкатки на прод.

Процесс такой: векторизуем пассажи нашего контента и сравниваем их с целевыми промптами и запросами, чтобы посмотреть, как мы выглядим на фоне конкурентов.

Это позволяет нам находить гэпы и улучшать контент с высокой степенью уверенности, встраивая релевантность прямо в страницу, а не оптимизируя ее задним числом.

@MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/5811...