⚠️ Если вы изучаете или начинаете использовать векторные...

⚠️ Если вы изучаете или начинаете использовать векторные эмбеддинги, остерегайтесь эффекта плотности.

Один из способов применения векторных эмбеддингов и косинусного сходства — это измерение и поиск наиболее релевантной страницы из группы по конкретному запросу.

Screaming Frog упрощает эту задачу благодаря правильным настройкам и встроенной функции.

Суперполезно, но будьте осторожны.

На этот показатель сходства влияет множество факторов.

Один из них — плотность.

Например, я прогнал несколько страниц одного маркетингового агентства по запросу "boston seo agency", — говорит Брайан Горман.

Самой похожей оказалась страница, на которой не было ничего, кроме карточки одного поста из блога.

Одна из тех страниц-агрегаторов, которые собирают подходящие статьи по датам.

Не главная?

Не страница с SEO-услугами?

Почему?

Это и есть эффект плотности.

Поскольку на странице не было другого контента, информация о местоположении в футере была интерпретирована с более высокой плотностью, чем на главной странице, где был тот же футер, но гораздо больше основного контента, который его "разбавлял".

С точки зрения данных о местоположении, страница с тонким контентом была как эспрессо, а главная — как разбавленный кофе.

И поскольку запрос содержал "boston", сходство оказалось высоким.

Очевидно, мы не должны слепо доверять этим показателям, но также очень важно понимать, что на них влияет, чтобы вы могли здраво рассуждать и приходить к верным выводам.

ИМХО, это показывает, что новых тактик, которые мы осваиваем, часто недостаточно самих по себе — всегда копайте глубже и формируйте более полный контекст, прежде чем принимать решение.

@MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/5334...