​Как с помощью новых функций Screaming Frog для работы с...

​Как с помощью новых функций Screaming Frog для работы с эмбеддингами можно полностью автоматизировать сопоставление редиректов

Суть в том, что вы можете создать эмбеддинги как для вашего стейджинг-сайта, так и для продакшин-версии.

Затем с помощью функции Closest Similarity Match (наиболее близкое совпадение по семантике) можно очень быстро найти страницу с самым близким соответствием.

Вот как это делается:

1. Откройте Screaming Frog и перейдите в Configuration > Spider > Extraction.

Убедитесь, что отмечены пункты "Store HTML" и "Store Rendered HTML".

2. Настройте эмбеддинги.

Перейдите в Configuration > API Access > AI и выберите нужную AI-модель для подключения.

Убедитесь, что ваш API-ключ добавлен и все настроено.

3. В вашей AI-модели перейдите в Prompt Configuration > Add from Library > Extract embeddings from page content.

Можете запустить тест, чтобы убедиться, что все работает.

4. Далее перейдите в Configuration > Content > Embeddings.

Отметьте галочками "Enable Embeddings Functionality", "Enable Semantic Similarity", "Enable Low Relevance".

5. Затем перейдите в Mode > List, чтобы включить режим списка (List Mode).

Выберите Upload > Enter Manually.

Вам нужно будет вставить URL-адреса и вашего продакшин-, и стейджинг-сайта ОДНОВРЕМЕННО.

Запустите краулинг.

6. Как только краулинг будет завершен, выберите Crawl Analysis > Start.

Это запустит анализ данных, который и определит сходство страниц.

7. Наконец, в боковой панели справа перейдите в Content > All.

Для каждого URL вы увидите колонки Closest Similarity Match (наиболее близкое совпадение по семантике) и Similarity Score (оценка сходства).

Это даст вам численное измерение самого близкого соответствия, которое Screaming Frog нашел для этой страницы.

Он должен автоматически сопоставить контент, который очень похож.

Для всех, кто занимается миграцией сайта, это фича, которую просто необходимо внедрить в свой рабочий процесс.

https://www.screamingfrog.co.uk/seo-spider/tutorials/how-to-use-vector-embeddings-for-redirect-mapping/

@MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/5435...