×
Россия +7 (495) 139-20-33

Optimization 2019: Умеет ли поиск понимать текст? Как работать с новыми текстовыми факторами

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
1 10654

30 октября состоялась ежегодная конференция по поисковому маркетингу Optimization 2019.

В рамках секции о текстовых факторах выступил Алексей Чекушин, основатель Just-Magic.org. Он рассказал о «Технологии текстового контента»: как поиск ранжирует тексты и умеет ли понимать смысл, как работают «Палех», «Королев» и BERT и что делать с новыми технологиями.

Поисковые системы заявляют: «Пишите тексты для людей и не делайте SEO-тексты». По словам Алексея, если бы мы жили в вакуумном мире, где развита обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP), такое заявление было бы на 100% верно. Потому что обработка естественного языка не требует дополнительных технических навыков, просто пишите хороший текст. Но до такого уровня поиск еще не дошел лет на 5–10 точно и плавно к этому движется. Если раньше важны были только ключевые вхождения (keywords), то сейчас поиск находится на середине пути к пониманию естественного языка, а значит, без технической оптимизации текстов обойтись пока невозможно.

Как поиск оценивает тексты:

  • Факторы ранжирования

- Текстовые факторы (classic);

- New-gen текстовые факторы;

- Поведенческие факторы.

  • Антиспам

С какими величинами работает поиск? Факторы «классические»

Мешок слов – процесс, когда все слова из текста просто вытряхнули, перемешали и пересчитали. На этом этапе уничтожается вся информация о связности текста. При этом 97% слов просто выбрасываются, потому что не могут рассматриваться.

Биграммы – пары слов. Они сообщают, какие слова идут друг за другом.

При этом теряется информация о расположении слов и о словах, не содержащихся в запросе. Синонимы есть, но это очень маленькое расширение, которое, по словам докладчика, слабо работает. Даже примитивные синонимы, как, например, «мобильные телефоны» и «сотовые телефоны», могут оказаться не взаимными. Синоним с точки зрения поиска – это вектор, и он может быть не двунаправленным, даже если для нас – это очевидные синонимы.

Какие сложности при работе с ними?

  • Машинное обучение. Если раньше был простой алгоритм – «спамить побольше», то с появлением машинного обучения стало необходимо влезать в диапазоны по ключевым словам. Эти диапазоны непонятны, и оптимизация сводится к чисто техническому угадыванию.
  • Попытки технического угадывания натыкаются на большое разнообразие результатов в выдаче.
  • Влияние других факторов, большинство их которых отсечь невозможно.
  • Другие текстовые (текст не ограничивается вхождениями).

Что с этим делать

Используем текстовые анализаторы, которые показывают данные по вхождениям разных ключей на страницах сайтов-конкурентов.

Что поменялось с появлением новых алгоритмов? Стал отличаться принцип работы:

  • Оптимизаторам стало менее важно точно затачивать страницы по ключевым вхождениям.
  • Стал важен отбор запросов для анализа группы. «Палех» и «Королев» изменили правило ранжирования группировок.
  • Теперь оптимизироваться может НЕ текст.

Новое поколение текстовых факторов

  • DSSM – «Палех»/«Королев»;
  • BERT.

Насколько два алгоритма близки к NLP (Natural Language Processing)?

Что такое Палех/Королев

DSSM – deep structured semantic model. И «Палех», и «Королев» – это один алгоритм, который работает с разными зонами. Чем он оперирует:

  • буквенными триграммами,
  • словами,
  • парами слов.

Вроде бы то же самое? Но есть принципиальная разница:

  • В оценку идут все слова, а не только содержащиеся в запросе. Если раньше при сборе «мешка слов» 97% слов выбрасывали, то теперь оценивается все. Несмотря на то, что все еще теряется информация о том, как структурирован текст, все равно используется значительно больше данных.
  • Модель специально натренирована на нахождение вхождения НЕ слов и биграмм одного запроса.
  • Анализируется «важный» контент страницы («Королев»). А какая часть страницы и контента является важной – известно только нейросетям Яндекса.

Поиск продвинулся на 1 шаг: теперь не теряется информация о словах, не содержащихся в запросе. Но это еще не Natural Language Processing (NLP).

Как это выглядит. Сейчас уже до 40% всех запросов уникальны, то есть не повторяются хотя бы дважды в течение всего периода наблюдений. Пример входных данных:

Пример вводных данных

В анализ идут буквенные триграммы (часть слова), униграммы (1 слово), биграммы (2 слова, идущих подряд).

Как это выглядит в поиске. Например, вводим не очень частотный запрос, открывается картина, которую SEO-специалисты в высококонкурентных тематиках видеть не привыкли:

Как DSSM влияет на поиск

В запросе содержится слово «бутыль», а в выдаче «бутилированный» и «бутылка» – это не совсем синонимы. Но имеются повторяющиеся паттерны в title, которые можно выделять визуально или автоматически и использовать.

По словам Алексея, были случаи, когда добавление всего одного слова в title, не содержащегося в запросе и не являющегося синонимом, позволяло (на «Палехе») вытаскивать запросы из ТОП 15 в ТОП 3. Алгоритм анонсировали давно, но работать он начал только зимой 2018–2019 года.

Как с этим работать. Используем методику автоматического выделения. Берем выдачу «доставка воды москва» и выделяем определенные текстовые паттерны, используя алгоритмы, которые определяют тематическую близость. Получаем биграммы, которые в запросе вообще не содержатся.

Дополнительная техническая текстовая оптимизация

Практика показывает, что добавление в title, тексты и другой контент страницы слов, не содержащихся в запросе, но релевантных тематике, положительно сказывается на ранжировании.

Как «Палех»/«Королев» влияют на оптимизацию

Поменялись группировки. Кто продвигает под Яндекс, знает, что группировки слов – это самое важное при работе с контентом. Если ошибся на этапе группировки, то остальное можно не оптимизировать. Поменять что-либо практически невозможно.

Новые группировки

  • Стало меньше одинаковых слов в запросах одного кластера. Раньше такого разброса в конкурентных(!) тематиках не было.
  • Больше кластеры, больше НЧ на странице.
  • Гораздо сложнее стало деоптимизировать страницу. Если запрос повело не туда, раньше нужно было просто убрать ключевики. А теперь, поскольку поиск оперирует словами, которые не связаны с ключевиком, деоптимизировать стало вообще сложно, проще смириться с этим.

Это важный момент, который поменял регламент по оптимизации.

Что такое BERT

Это следующий шаг по сравнению с «Палехом»/«Королевом». Алгоритм BERT от Google был анонсирован в 2018 году, запущен в октябре 2019. Пока охватывает только английский язык и 10% запросов.

  • BERT – Bidirectional Encoder Representations from Transformers Bidirectional – алгоритм «читает» текст как слева-направо, так и справа-налево.
  • Пытается «угадать» слово по контексту.
  • Имеет большое число применений (Q/A, проверка гипотез). Если «Палех»/«Королев» – это просто соответствие запроса документу, то BERT может из куска текста, где содержится ответ, выделить сам ответ. Или может проверить гипотезу и т.д.
BERT - используемые данные

Помимо самого токена (вхождения), BERT использует сегмент (предложение) и абсолютную позицию, которая выходит за рамки сегмента.

Этот алгоритм уже полностью использует всю информацию, которая есть в тексте. Учитывает не только все слова, не содержащиеся в запросе, но и позволяет не терять информацию о расположении слов.

Тем не менее для решения задачи Q/A ему надо заранее дать ответ на этот вопрос в тексте. Сам его составить он пока не может.

Это еще не Natural Language Processing (понимание текста). Как повлияет BERT на поиск и как под него оптимизировать? «Пока неизвестно», – заключил Алексей.

Презентацию доклада Алексея Чекушина вы найдете по ссылке

Интересное с Optimization 2019:

1. Ошибки текстовых анализаторов

2. Как создать контент-стратегию для SEO и пиара за 9 шагов

3. Пять трендов поискового маркетинга от Сайруса Шепарда

4. Современные проблемы SEO-специалистов

5. SEO-тренды: как пробиться в ТОП в 2020 году

6. Исследование факторов ранжирования в Яндексе и Google в 2019 году

7. Что можно применять в Рунете из англоязычного SEO

(Голосов: 10, Рейтинг: 4.8)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
  • Станислав
    7
    комментариев
    0
    читателей
    Станислав
    больше года назад
    "Группировки слов – это самое важное при работе с контентом. Если ошибся на этапе группировки, то остальное можно не оптимизировать."
    Было бы здорово, если бы он еще рассказал как правильно делать такие группировки.
    -
    1
    +
    Ответить
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как работать с сервисом для блогеров и бизнеса Perfluence
SergZa
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
SergZa - Не знал, что с небольшим количеством подписчиков можно заработать, буду пробовать;)
Диагностика и снятие ссылочного фильтра «Минусинск» в 2021 году. Кейс
Stanislav Romanenko
7
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Stanislav Romanenko - Просто чисткой ссылочного можно просадить позиции в гугле, поэтому с бухты-барахты начинать удалять ссылки как-то тоже не хотелось бы. Ну в общем, если попадётся ещё подобный случай - не стесняйтесь выкладывать новый кейс :) Просто видите как мало кейсов по этому поводу, поэтому каждый на вес золота. "с этой бедой также приходится сталкиваться и пока кроме как крутить в обратную сторону ничего лучше не придумали." - на серче один товарищ скрипт антибота своего под это дело заточил searchengines.guru/ru/forum/981615/page39#unread - вроде боты пропадают, но и часть живых людей тоже :)
Михаил Ляшенко (PostMarket): о рынке инфлюенс-маркетинга и рекламе у блогеров
Данил Щеглов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Данил Щеглов - Сервис вообще отличный. Я обращался для рекламы к блогерам, которых я мог даже сам выбрать. Справляются быстро и качественно.
Алгоритм продвижения сайта через Pinterest
Сергей Демин
9
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Сергей Демин - Работает я так понимаю для инфо запросов в гугле?
Специалисты в Рунете заметили глобальную накрутку поведенческих факторов
Дмитрий Кулаевский
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Кулаевский - кто-нибудь знает как с этим бороться? очень много такого трафа идёт с июля, сайт сильно просел
Как мы увеличили трафик из Яндекса более чем в 3 раза за неделю на сайте клиники. Кейс
Андрей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Андрей - У большинства сайтов произошел рост в Гугле в декабре и в марте Яндекса. Ваши шаманства тут не причём :)
Увеличение трафика новостного сайта в 2 раза с помощью SEO. Кейс
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Делали подобное тут ruszakony.ru/rubrikator/ , получилось полная фигня
5 книг от эксперта: Александр Алаев (АлаичЪ и Ко)
Сергей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Сергей - Богатый папа, бедный папа - сборник мифов, которые уже разоблачил все. Все сразу стало понятно про "эксперта". Дальше можно список не смотреть. Прочитать ее конечно можно, если ничего другого нет под рукой, но советовать другим, это уже извините, совсем людей не уважать.
Как забрать 5 мест в выдаче из 10. Кейс-эксперимент
Павел Берсенев
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Павел Берсенев - Мы тоже такое делали, только по СЧ. vc.ru/marketing/226855-ohrana-perimetra-alternativa-polucheniya-100500-poziciy-v-tope-poiskovoy-vydachi
Локальное SEO, или Как увеличить трафик стоматологии на 700% в небольшом городе
Дмитрий Дмитриев
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Дмитриев - расскажите, о чем именно речь? :)
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
385
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
113
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
92
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
67
Комментариев
62
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!