W dzisiejszych wyszukiwarkach same podstawowe metody SEO już nie wystarczą, żeby być lepszym od konkurencji – dlatego warto poznać prostsze sposoby, jak embedding i podobieństwo cosinusowe, które pomogą Twojej stronie być bardziej widoczną i lepiej dopasowaną do potrzeb użytkowników. Czytaj dalej, a wyjaśnię, czym są te pojęcia i jak możesz je wykorzystać, aby poprawić swoje miejsce w wynikach wyszukiwania i przyciągnąć więcej odbiorców!

Z artykułu dowiesz się:

• Czym jest embedding?
• Jak wyszukiwarki stosują podobieństwo kosinusowe?
• Praktyczne zastosowania w eSEO
• Strategie specyficzne dla handlu elektronicznego
• Ograniczenia i dobre rady  

Czym jest embedding?

Embeddingi stanowią podstawę tego, jak nowoczesne wyszukiwarki i duże modele językowe (LLM) przetwarzają i rozumieją treść. Kiedy wyszukiwarki analizują Twoją witrynę, nie czytają tekstu tak jak ludzie. Zamiast tego przekształcają treść w reprezentacje numeryczne zwane embeddingami, które działają jak matematyczne odciski palców tekstu.

Te wektorowe reprezentacje umożliwiają wyszukiwarkom przetwarzanie i analizowanie treści na dużą skalę. Na przykład model BERT firmy Google wyodrębnia treści ze stron internetowych i tworzy embeddingi, które są przechowywane w wektorowych bazach danych. Naukowcy zajmujący się danymi przyjęli to podejście, ponieważ wektory działają jako „język sztucznej inteligencji”, umożliwiając maszynom zrozumienie relacji semantycznych, które w przeciwnym razie byłyby niezauważalne.

Jak działa podobieństwo cosinusowe?

Po przekształceniu treści w wektory liczbowe, wyszukiwarki potrzebują metody określania relacji między różnymi fragmentami treści. W tym miejscu pojawia się podobieństwo cosinusowe. Podobieństwo cosinusowe mierzy kąt między dwoma wektorami w przestrzeni wielowymiarowej, zapewniając wartość wskazującą, jak blisko powiązane są dwa elementy treści.

Wzór matematyczny na podobieństwo cosinusowe jest następujący:

Gdzie a i b są wektorami reprezentującymi różne fragmenty treści. Wraz ze wzrostem podobieństwa między treściami wzrasta również miara cosinus, przy czym idealne dopasowanie daje wartość 1.

Mówiąc prościej, gdy dwa dokumenty mają wysokie podobieństwo cosinusowe, wyszukiwarki interpretują je jako ściśle powiązane. I odwrotnie, treści o niskich wynikach podobieństwa są rozumiane jako mniej powiązane. Ta matematyczna podstawa pozwala wyszukiwarkom dokonywać wyrafinowanych ocen trafności treści.

Jak wyszukiwarki stosują podobieństwo kosinusowe?

Implementacja Google

Dowody zdecydowanie sugerują, że Google wykorzystuje embeddings i podobieństwo cosinusowe w swoich algorytmach rankingowych. Odniesienia do tych koncepcji pojawiły się w procesach Departamentu Sprawiedliwości i dokumentacji API Google, z koncepcją embeddingów wspomnianą w ponad 100 różnych zmiennych w Google leak.

Podczas przetwarzania zapytań Google osadza zawartość witryny w reprezentacjach numerycznych, a następnie wykorzystuje podobieństwo cosinusowe do określenia trafności między osadzoną zawartością a zapytaniem docelowym. Podejście to stanowi znaczącą ewolucję od algorytmów skoncentrowanych na słowach kluczowych do zrozumienia semantycznego.

Wpływ na trafność wyszukiwania

Podobieństwo cosinusowe zmienia sposób, w jaki wyszukiwarki oceniają trafność treści. Zamiast po prostu dopasowywać słowa kluczowe, wyszukiwarki mogą teraz zrozumieć koncepcyjny związek między zapytaniami a treścią. Pozwala to na bardziej zniuansowane decyzje rankingowe oparte na trafności semantycznej, a nie na dokładnym dopasowaniu słów kluczowych.

Na przykład, jeśli użytkownik wyszukuje „tanie smartfony”, treści dotyczące „budżetowych telefonów komórkowych” mogą wykazywać wysokie podobieństwo cosinusowe, nawet bez dokładnego dopasowania słów kluczowych. To semantyczne zrozumienie pomaga wyszukiwarkom dostarczać bardziej trafne wyniki, które spełniają intencje użytkownika, nawet jeśli terminologia różni się między zapytaniem a treścią.

Modele przestrzeni wektorowej w nowoczesnym wyszukiwaniu

Nowoczesne algorytmy wyszukiwania polegają w dużej mierze na modelach przestrzeni wektorowej do oceny stron internetowych. Modele te tworzą wielowymiarowe przestrzenie, w których skupiają się semantycznie podobne treści. Gdy wyszukiwarka przetwarza zapytanie, wykreśla zapytanie w tej samej przestrzeni wektorowej i identyfikuje zawartość o najbliższym sąsiedztwie – tj. najwyższym podobieństwie cosinusowym.

Takie podejście pozwala wyszukiwarkom wyjść poza analizę tekstu na poziomie powierzchni i zrozumieć głębsze relacje kontekstowe, co jest szczególnie cenne w przypadku złożonych zapytań, w których intencje użytkownika mogą nie być wyraźnie określone w użytych słowach kluczowych.

Praktyczne zastosowania w eSEO

Strategie optymalizacji treści

Aby skutecznie wykorzystać podobieństwo cosinusowe, specjaliści eSEO powinni skupić się na tworzeniu kompleksowych, bogatych kontekstowo treści, które dokładnie omawiają istotne tematy. Takie podejście buduje solidną sieć semantyczną, ułatwiającą wyszukiwarkom interpretację i powiązanie treści z odpowiednimi zapytaniami. Warto też wspomnieć o pojęciach takich jak „siteFocus” i „siteRadius” – pierwszy odnosi się do spójności tematycznej witryny, drugi do jej zasięgu tematycznego. Te koncepcje wspierają analizę semantyczną i optymalizację, ale ich szczegółowe omówienie zasługuje na osobny artykuł.

Zamiast upychać słowa kluczowe, skup się na:

• Tworzeniu treści, które odnoszą się do wielu aspektów danego tematu,
• Uwzględnianiu semantycznie powiązanych terminów i pojęć,
• Tworzenie treści w języku naturalnym, które logicznie przepływają między powiązanymi pomysłami,
• Uwzględnianiu terminologii używanej przez docelowych odbiorców podczas omawiania tematu.

Przyjmując takie podejście, w naturalny sposób poprawisz podobieństwo cosinusowe między treścią a odpowiednimi zapytaniami wyszukiwania.

Na powyższym zrzucie ekranu przedstawiono wizualizację t-SNE stron, gdzie niebieska gwiazda oznacza centrum tematyczne witryny, a kolory punktów odzwierciedlają odległość od tego centrum – od zielonego (blisko) do czerwonego (daleko). Taki rozkład pozwala lepiej zrozumieć spójność tematyczną witryny oraz jej zasięg tematyczny, co może być kluczowe dla dalszej optymalizacji treści. Wszystko zaczęło się od wykorzystania metod embeddingowych. 

Analiza Content Gap w celu poprawy pozycji

Kluczowym elementem strategii eSEO jest analiza Content Gap, która pozwala zidentyfikować luki w treściach na naszej witrynie w porównaniu do konkurencji. Jeśli nasze artykuły rankują daleko na określone zapytania, warto przeanalizować blog posty konkurencji – mogą one zawierać wartościowe, kompleksowe treści, które lepiej odpowiadają na potrzeby użytkowników, a których u nas brakuje. Taka analiza pomaga wskazać tematy, które powinniśmy opracować, aby zwiększyć naszą widoczność i poprawić pozycje w wynikach wyszukiwania.

Na screenshocie znajduje się analiza Content Gap, która porównuje nasze treści z konkurencją, pokazując tytuły artykułów, ich linki i jak bardzo są do siebie podobne pod względem tematyki. Dzięki temu można zobaczyć, jakich tematów nam brakuje, i stworzyć nowe treści, które lepiej odpowiedzą na potrzeby użytkowników, co pomoże zwiększyć widoczność naszej strony.

Badanie i analiza słów kluczowych

Embedding słów zrewolucjonizowało analizę słów kluczowych dla celów eSEO. Pomagają zidentyfikować najważniejsze lub istotne słowa w danym tekście, umożliwiając bardziej wyrafinowane strategie słów kluczowych. Zamiast skupiać się wyłącznie na pojedynczych słowach kluczowych, warto rozważyć klastry semantyczne – grupy słów kluczowych połączone relacjami wektorowymi.

Podczas badania słów kluczowych należy wziąć pod uwagę nie tylko liczbę wyszukiwań i wskaźniki konkurencji:

• Semantyczne relacje między słowami kluczowymi,
• Jak terminy grupują się w przestrzeni wektorowej,
• Kontekstowe znaczenie słów kluczowych dla ogólnego tematu.

Ta głębsza analiza pomaga zidentyfikować możliwości, które mogą zostać pominięte przy użyciu tradycyjnych metod badania słów kluczowych.

Optymalizacja linkowania wewnętrznego

Jednym z potężnych zastosowań osadzania wektorowego jest opracowywanie zaawansowanych strategii linkowania wewnętrznego. Analizując podobieństwo cosinusowe między stronami w witrynie, można tworzyć bardziej odpowiednie linki wewnętrzne, które wzmacniają relacje semantyczne między treściami.

Podczas wdrażania tej strategii:

• Oblicz embeddingi dla każdej strony w witrynie.
• Użyj podobieństwa cosinusowego, aby zidentyfikować semantycznie powiązane strony.
• Utwórz linki wewnętrzne między stronami o wysokich wynikach podobieństwa.
• Używaj odpowiedniego kontekstowo tekstu kotwicy, który wzmacnia relacje semantyczne.

Takie podejście tworzy silniejszą, bardziej spójną strukturę witryny, którą wyszukiwarki mogą łatwiej zrozumieć i nawigować.

Screen zawiera sugestie linkowania wewnętrznego. W pierwszej kolumnie znajduje się adres strony, na której warto dodać link, a w drugiej – adres strony, do której powinno prowadzić linkowanie. Trzecia kolumna podpowiada, jakiej frazy (tekstu linku) użyć, a czwarta pokazuje, jak bardzo tematycznie pasują do siebie te dwie strony (w procentach).

Strategie specyficzne dla handlu elektronicznego

Optymalizacja landingów produktu

Witryny e-commerce mogą szczególnie skorzystać na optymalizacji podobieństwa cosinusowego. W przypadku stron produktów warto rozważyć następujące strategie:

• Strategiczne konwencje nazewnictwa produktów: Opracuj spójne wzorce nazewnictwa, które zawierają odpowiednie słowa kluczowe i elementy opisowe. Poprawia to podobieństwo cosinusowe między stronami produktów a powiązanymi zapytaniami wyszukiwania.
• Kompleksowe opisy produktów: Twórz szczegółowe, bogate w informacje opisy, które zawierają semantycznie powiązane terminy. Zamiast po prostu wymieniać funkcje, opracuj opisy narracyjne, które umieszczają produkt w kontekście.
• Warianty i specyfikacje produktów: Dołącz szczegółowe specyfikacje techniczne i informacje o wariantach, używając terminologii, której potencjalni klienci mogą używać podczas wyszukiwania.

Te optymalizacje pomagają wyszukiwarkom lepiej zrozumieć produkty i dopasować je do odpowiednich zapytań, nawet jeśli dokładne wyszukiwane hasła nie pojawiają się w treści.

Ulepszanie stron kategorii

Strony kategorii oferują wyjątkowe możliwości optymalizacji podobieństwa cosinusowego w e-commerce:

• Opis kategorii na dole strony: Skuteczne witryny e-commerce często posiadają treści opisowe na dole stron kategorii. Treść ta dostarcza informacji kontekstowych, które znacznie poprawiają podobieństwo kosinusowe strony do zapytań docelowych.
• Hierarchiczne struktury kategorii: Opracuj logicznie zorganizowane struktury kategorii, które tworzą semantyczne relacje między produktami i kategoriami. Taka hierarchiczna organizacja pomaga wyszukiwarkom zrozumieć relacje i trafność produktów.
• Zawartość strony docelowej kategorii: Umieszczaj na stronach kategorii obszerne treści wprowadzające, które wyjaśniają kategorię produktów i pomagają użytkownikom w podejmowaniu świadomych decyzji.

Wzbogacając strony kategorii o kontekst semantyczny, poprawiasz ich widoczność dla odpowiednich wyszukiwań i tworzysz lepsze wrażenia użytkownika.

Wykorzystanie treści generowanych przez użytkowników

Treści generowane przez użytkowników zapewniają naturalny sposób na poprawę podobieństwa cosinusowego dla stron e-commerce:

• Recenzje produktów: Recenzje klientów często zawierają opisy w języku naturalnym i przypadki użycia, które zawierają terminologię, której mogą szukać potencjalni nabywcy. Ten zróżnicowany język poprawia semantyczne pokrycie stron produktów.
• Sekcje pytań i odpowiedzi: Pytania i odpowiedzi klientów dodają cenny kontekst semantyczny, który może nie być uwzględniony w oficjalnych opisach produktów.
• Obrazy i filmy przesłane przez użytkowników: Treści wizualne z odpowiednim tekstem alternatywnym i opisami mogą dodatkowo zwiększyć znaczenie semantyczne.

Kluczową zaletą treści generowanych przez użytkowników jest to, że w naturalny sposób zawierają one język i terminologię używaną przez docelowych odbiorców, poprawiając podobieństwo cosinusów do ich wyszukiwań.

Nawigacja i linkowanie wewnętrzne

Witryny e-commerce mogą wykorzystywać podobieństwo cosinusowe dla bardziej efektywnej struktury strony:

• Powiązane linki kategorii: Wydajne witryny e-commerce wykorzystują semantycznie powiązane linki wewnętrzne między kategoriami. Takie podejście zarówno poprawia trafność strony docelowej dla określonych zapytań, jak i wzmacnia ogólną sieć semantyczną witryny.
• Rekomendacje powiązanych produktów: Użyj podobieństwa cosinusowego, aby zidentyfikować naprawdę powiązane produkty, zamiast polegać wyłącznie na relacjach opartych na kategoriach.
• Nawigacja okruszkowa: Wdrażaj semantyczne ścieżki nawigacyjne, które wzmacniają tematyczne relacje między stronami.

Strategie te pomagają wyszukiwarkom zrozumieć relacje między różnymi częściami witryny i poprawić ogólną trafność stron.

Ograniczenia i dobre rady

Pułapki, na które trzeba uważać  

Podobieństwo cosinusowe działa dobrze, ale trzeba z nim uważać. Czasem embeddingi łapią złe podobieństwa albo zwracają uwagę na drobiazgi, jak styl pisania czy literówki, zamiast na to, co naprawdę ważne w treści.

Inne problemy to:  

• Embeddingi mogą łączyć pytania z pytaniami, zamiast z odpowiedziami.   
• Różne modele embendingowe (np. Word2Vec, Jina AI, OpenAI, itp) mogą dawać inne wyniki.  

Zrozumienie tych wad pomaga uniknąć błędów, kiedy używasz podobieństwa cosinusowego.

Rozważania dotyczące implementacji

Podczas wdrażania podobieństwa cosinusowego dla SEO:

• Spójność jest kluczowa: używaj tego samego modelu osadzania w całym procesie analizy. Mieszanie modeli może prowadzić do niezgodnych reprezentacji wektorowych, które nie odzwierciedlają dokładnie relacji treści.
• Wybór narzędzi: dzięki narzędziom, takim jak połączenie ChatGPT i Screaming Frog, możesz łatwo użyć podobieństwa cosinusowego do analizy SEO. Przy większej ilości danych warto stworzyć prosty sposób sprawdzania, żeby upewnić się, że wszystko jest dokładne i dobrej jakości.
• Regularne aktualizacje: w miarę rozwoju treści okresowo przeliczaj embeddingi i wyniki podobieństwa, aby zachować dokładne relacje semantyczne.
• Testowanie i walidacja: zawsze testuj optymalizacje podobieństwa cosinusowego w odniesieniu do rzeczywistej wydajności wyszukiwania, aby upewnić się, że przynoszą pożądany efekt.

Mając na uwadze te rozważania, można skuteczniej wdrażać strategie podobieństwa cosinusowego i unikać typowych pułapek.

Podsumowanie

Wyszukiwarki stają się coraz sprytniejsze dzięki sztucznej inteligencji, więc zrozumienie takich rzeczy jak embedding czy podobieństwo cosinusowe będzie kluczowe dla sukcesu w SEO. To matematyczne sposoby, które pomagają lepiej zrozumieć, o czym jest treść i jak bardzo jest ważna, a nie tylko szukać słów kluczowych jak kiedyś.

Dla sklepów internetowych użycie podobieństwa cosinusowego może bardzo poprawić widoczność produktów i kategorii w wyszukiwarkach. Wystarczy lepiej nazywać produkty, pisać lepsze opisy, korzystać z opinii klientów i tworzyć sensowne linki między stronami. Dzięki temu wyszukiwarki łatwiej zrozumieją, o co chodzi na stronie, i lepiej ją pokażą.

To wymaga więcej wiedzy o działaniu wyszukiwarek, ale się opłaca. Im bardziej sztuczna inteligencja zmienia wyszukiwanie, tym większą przewagę będą mieli ci, którzy ogarną te zaawansowane pomysły.