Ми зрозуміли, як працюють огляди AI (і створили інструмент, щоб його довести)

Ця публікація спонсорувала Market Brew. Думки, висловлені в цій статті, є власними спонсором.

Цікаво, як переоцінити свою стратегію SEO на максимальну видимість SERP в оглядах AI (AIO)?

Ви хочете, щоб у вас були методи, які відображають, як AI розуміє актуальність?

Уявіть, якби Google передав вам план для оглядів AI:

• Кожен сигнал.
• Кожен механізм балів.
• Кожен семантичний візерунок, який він використовує, щоб вирішити, який вміст робить розріз.

Ось що зробили наші пошукові інженери.

Вони зворотні, як працюють огляди AI Google, і створили модель, яка саме показує, що саме виправити.

Йдеться не про поверхневі зміни; Йдеться про те, як AI справді оцінює сенс та актуальність.

У цій статті ми покажемо вам, як рейтинг в AIO SERPS, створивши Embeddings для вашого вмісту та як переробити вміст для максимальної видимості, використовуючи інструменти AIO, побудовані пошуковими інженерами.

3 ключові особливості оглядів AI, які можуть зробити або зламати ваш рейтинг

Почнемо з основних будівельних блоків відповіді Google AI (AIO):

Що таке Embeddings?

Ембентування-це високомірні числові зображення тексту. Вони дозволяють системи AI розуміти значення слів, фраз чи навіть цілих сторінок, крім самих слів.

Замість того, щоб відповідати точними термінами, вбудовування перетворює мову на вектори або масиви чисел, які фіксують семантичні зв’язки між поняттями.

Наприклад“Автомобіль”, “транспортний засіб” та “автомобіль” – це різні слова, але їх вкладення будуть близькими у векторному просторі, оскільки вони означають подібні речі.

Великі мовні моделі (LLM), такі як Chatgpt або Google Gemini, використовують вбудовані мови; Вони не просто бачать слова, вони бачать шаблони значення.

Чому Embeddings має значення для SEO?

Розуміння того, як великі мовні моделі (LLMS) інтерпретують вміст, є ключовим для виграшу в результатах пошуку, орієнтованих на AI, особливо з оглядами AI Google.

Пошукові системи перейшли від простого узгодження ключових слів до більш глибокого семантичного розуміння. Тепер вони класифікують вміст на основі контекстної актуальності, тематичних кластерів та семантичній подібності з наміром користувача, а не просто ізольованими словами.

Вбудовувати потужність цієї еволюції.

Вони дозволяють пошуковим системам групуватися, порівнювати та класифікувати вміст з рівнем точності, який традиційні методи (як-от TF-IDF, щільність ключових слів або SEO сутності), не можуть відповідати.

Дізнавшись, як працюють вкладення, SEOS отримує інструменти для узгодження їх вмісту з тим, як насправді думають пошукові системи, відкриваючи двері для кращого рейтингу в семантичному пошуку.

Як зайняти рейтинг в AIO SERPS, створивши вставки

Крок 1: Налаштуйте свій обліковий запис OpenAI

• Зареєструйтесь або увійдіть: Якщо ви ще цього не зробили, підпишіться на обліковий запис на платформі OpenAI за адресою https://platform.openai.com/signup.
• Ключ API: Після входу вам потрібно буде створити ключ API для доступу до послуг OpenAI. Ви можете знайти це у налаштуваннях свого облікового запису в розділі API.

Крок 2: Встановіть клієнт OpenAI Python, щоб спростити цей крок для SEO Pro

OpenAI забезпечує клієнта Python, який спрощує процес взаємодії з їх API. Щоб встановити його, запустіть наступну команду у своєму терміналі або командному рядку:

pip install openai

Крок 3: Автентифікація за допомогою ключа API

Перед тим, як робити запити, вам потрібно автентифікуватись за допомогою ключа API. Ось як ви можете налаштувати його у своєму сценарії Python:

import openai

openai.api_key = 'your-api-key-here'

Крок 4: Виберіть свою вбудовувальну модель

На момент Створення цієї статті, OpenAI'S текстовий ембінд-3-дрібний вважається однією з найсучасніших моделей вбудовування. Це є високоефективним для широкого спектру завдань щодо обробки тексту.

Крок 5: Створіть Embeddings для свого вмісту

Для створення вбудовування для тексту:

response = openai.Embedding.create(

model="text-embedding-3-small",

input="This is an example sentence."

)

embeddings = response['data'][0]['embedding']

print(embeddings)

Результатом є перелік чисел, що представляють семантичне значення вашого введення у високомірному просторі.

Крок 6: Зберігання вкладень

Зберігайте вбудовування в базі даних для подальшого використання; Такі інструменти, як Pinecone або Postgresql з PGVector, – чудові варіанти.

Крок 7: Обробка великих текстових входів

Для великого вмісту розбийте його на пункти або розділи та генеруйте вбудовування для кожного шматка.

Використовуйте шматки аналогічного розміру для кращих обчислень косинусної подібності. Щоб представити цілий документ, ви можете в середньому вбудовуватися для кожного шматка.

💡Для підказки: Використовуйте безкоштовні огляди AI Visualizer Market Brew. Команда пошукових інженерів на Market Brew створила цей візуалізатор Щоб допомогти вам зрозуміти, як саме використовуються вкладення, четверте покоління текстових класифікаторів за пошуковими системами.

Семантика: Порівняння вбудовування з подібністю косинусу

Заходи косинусної подібності Подібність між двома векторами (вбудовування)незалежно від їх величини.

Це важливо для порівняння семантичної подібності між двома фрагментами тексту.

Типові порівняння пошукових систем включають:

1. Ключові слова з абзацами,
2. Групи абзаців з іншими абзацами та
3. Групи ключових слів із групами абзаців.

Далі пошукові системи кластеризують ці вбудовані.

Як пошукові системи кластер вбудовуються

Пошукові системи можуть організовувати вміст на основі кластерів вбудовування.

У відео нижче ми будемо проілюструвати, чому і як ви можете використовувати вбудовані кластери, використовуючи безкоштовні огляди AI Visualizer Market Brew, щоб виправити проблеми з вирівнюванням вмісту, які можуть заважати вам з'явитися в оглядах AI Google або навіть їх регулярними результатами пошуку!

https://www.youtube.com/watch?v=vf_nubrs9zo

Вбудовування кластерів, або «семантичні хмари», утворюють один з найпотужніших інструментів для пошукових інженерів сьогодні.

Семантичні хмари – це тематичні скупчення у тисячах розмірів. Наведена ілюстрація показує 3D -представлення для спрощення розуміння.

Тематичні кластери стосуються суб'єктів, оскільки семантичні хмари – це вставки. Подумайте про семантичну хмару як про тему кластер на стероїди.

Пошукові інженери використовують це так, як вони роблять тематичні кластери.

Коли ваш вміст виходить за межі верхньої семантичної хмари – те, що AI вважає найбільш актуальним – він ігнорується, понижує або виключається з оглядів AI (і навіть регулярних результатів пошуку).

Незалежно від того, наскільки добре написаною чи оптимізованою вашою сторінкою може бути в традиційному розумінні, вона не повернеться, якщо вона не узгоджується з правильним семантичним кластером, якого шукає тонко налаштована система AI.

Використовуючи Visualizer оглядів AI, ви можете нарешті побачити, чи відповідає ваш вміст з домінуючою семантичною хмарою для заданого запиту. Якщо цього немає, інструмент забезпечує Стратегія перестановки щоб допомогти вам подолати цю прогалину.

У світі, де AI вирішує, що показує, цей рівень видимості не просто корисний. Це важливо.

Безкоштовні огляди AI Visualizer: Як виправити вирівнювання вмісту

https://www.youtube.com/watch?v=ucgjzo_9cuq

Крок 1: Використовуйте візуалізатор

Введіть свою URL -адресу в цей інструмент Visualizer оглядів AI, щоб побачити, як пошукові системи переглядають ваш вміст за допомогою Embeddings. З Кластерний аналіз Вкладка відображатиме вбудовувані кластери для вашої сторінки та вказатиме, чи відповідає ваш вміст з правильним кластером.

Крок 2: Прочитайте стратегію перестановки

Інструмент забезпечує стратегію перестановки, якщо це необхідно. Це забезпечує чітку дорожню карту для коригування вашого вмісту для кращого узгодження з інтерпретацією актуальності ШІ.

Приклад: Якщо ваша сторінка семантично віддалена від верхнього вбудовування кластера, стратегія перестановки запропонує зміни, наприклад, переробити ваш вміст або зміщення фокусу.

Крок 3: Перевірте нові зміни

Використовуйте функцію “Тест Нового вмісту”, щоб перевірити, наскільки добре ваш вміст тепер відповідає першому кластеру вбудовування AIO. Ітеративне тестування та вдосконалення рекомендуються в міру розвитку AI оглядів.

Побачте свій вміст, як пошукова система, і налаштуйте її як професіонал

Ви щойно бачили під капотом сучасного SEO – вбудовування, кластерів та оглядів AI. Це не абстрактні теорії. Вони ті самі основні системи, які Google використовує, щоб визначити, які ранги.

Подумайте про це як про отримання доступу до посібника з обслуговування Porsche, а не лише до посібника власника. Раптом ви можете перестати здогадуватися, які налаштування мають значення, і почати вносити коригування, які насправді переміщують голку.

На Market Brew ми витратили понад два десятиліття, моделюючи ці алгоритми. Такі інструменти, як безкоштовний огляд AI Visualizer, дають вам перегляд механіків, як пошукові системи інтерпретують ваш вміст.

А для команд, які хочуть піти далі, платна ліцензія розблоковує рейтинги рейтингу, щоб допомогти відстежувати та визначити пріоритетність, які показники на основі AIO найбільше впливають на ваші рейтинги-як схожість косинусу та кластери вкладення топ-вбудовування.

У вас зараз є посібник. Наступний хід – це ваш.

---

Зображення кредитів

Зображення: Зображення від Market Brew. Використовується з дозволу.

Зображення на стовпах: Зображення Market Brew. Використовується з дозволу.