SEO_PYTHON_2NEURON Telegram 72
На каком расстояний должно быть SRW (LSI) слово от ключа? Или как я облажался у Шакина 🙈

Готовясь к эфиру с Михаилом Шакиным я провел массу тестов, и в один момент мне показалось, что чем ближе SRW слово к ключу, тем выше значение косинусной близости, поэтому мне захотелось провести более масштабный эксперимент и поделиться результатами.

ЗЫ: В этом посте и далее я буду употреблять термин SRW (семантически релевантное слово), LSI или то, как его понимают SEOшники, это устоявшееся выражение, примерно как «ксерокопия», но в LSI другая мат. модель, не имеющая ничего общего с моими экспериментами.

Условия и допущения:
1) Методология и подкапотная часть идентична исследованию порядка слов.
2) Ключ поместим в начале предложения и будем к нему цеплять SRW слово на определённом расстоянии.
3) SRW слова берем тут @vector_keywords_bot
4) В качестве нейтрального слова заполнителя используем ‘‘and’’

Пример пар:
[окна] / [окна стекло and and .. and]
[окна] / [окна and стекло and .. and]
[окна] / [окна and and стекло .. and]
………. / ………………………………’…..…
[окна] / [окна and and and .. стекло]

Как думаете, оправдались мои ожидания?
Результаты получились интересными и довольно неожиданными.
Итак, первое, SRW слова влияют на косинусную релевантность пар слово/текст. Как раз об этом я говорил у Михаила. Добавление SRW слов в предложение с ключом, как правило, увеличивает косинусную релевантность.

Второе, как бы не хотелось притянуть за уши теорию, о некоем «окне релевантности» в котором необходимо использовать SRW слова но это не так. Близость SRW слова к ключу не влияет на косинусную релевантность текста, ну или мне не удалось это заметить. Каюсь, поторопился с выводами на эфире у Шакина.

Третье, SRW слова влияют по разному, какие-то больше, какие-то меньше, причем степень влияния не всегда коррелирует если сравнивать в лоб cs(ключ, srw слово). Так например, стеклопакет – самое релевантное слово, оказало меньшее влияние чем уплотнитель, но, скорее всего это погрешность эксперимента.

Ну и совсем неожиданный результат!
Случайным образом выяснилось, что слова явно определяющие интент, например (купить, цена, стоимость, как, что, если, почему) в начале предложения, увеличивают косинусную релевантность пары слово/текст!

В данном эксперименте была использована модель textEmbedding от Яндекса. Хмм, а, что если взять и сделать то же самое для Google? Интересно 🤔 ?
🔥37👍4💯2



tgoop.com/seo_python_2neuron/72
Create:
Last Update:

На каком расстояний должно быть SRW (LSI) слово от ключа? Или как я облажался у Шакина 🙈

Готовясь к эфиру с Михаилом Шакиным я провел массу тестов, и в один момент мне показалось, что чем ближе SRW слово к ключу, тем выше значение косинусной близости, поэтому мне захотелось провести более масштабный эксперимент и поделиться результатами.

ЗЫ: В этом посте и далее я буду употреблять термин SRW (семантически релевантное слово), LSI или то, как его понимают SEOшники, это устоявшееся выражение, примерно как «ксерокопия», но в LSI другая мат. модель, не имеющая ничего общего с моими экспериментами.

Условия и допущения:
1) Методология и подкапотная часть идентична исследованию порядка слов.
2) Ключ поместим в начале предложения и будем к нему цеплять SRW слово на определённом расстоянии.
3) SRW слова берем тут @vector_keywords_bot
4) В качестве нейтрального слова заполнителя используем ‘‘and’’

Пример пар:
[окна] / [окна стекло and and .. and]
[окна] / [окна and стекло and .. and]
[окна] / [окна and and стекло .. and]
………. / ………………………………’…..…
[окна] / [окна and and and .. стекло]

Как думаете, оправдались мои ожидания?
Результаты получились интересными и довольно неожиданными.
Итак, первое, SRW слова влияют на косинусную релевантность пар слово/текст. Как раз об этом я говорил у Михаила. Добавление SRW слов в предложение с ключом, как правило, увеличивает косинусную релевантность.

Второе, как бы не хотелось притянуть за уши теорию, о некоем «окне релевантности» в котором необходимо использовать SRW слова но это не так. Близость SRW слова к ключу не влияет на косинусную релевантность текста, ну или мне не удалось это заметить. Каюсь, поторопился с выводами на эфире у Шакина.

Третье, SRW слова влияют по разному, какие-то больше, какие-то меньше, причем степень влияния не всегда коррелирует если сравнивать в лоб cs(ключ, srw слово). Так например, стеклопакет – самое релевантное слово, оказало меньшее влияние чем уплотнитель, но, скорее всего это погрешность эксперимента.

Ну и совсем неожиданный результат!
Случайным образом выяснилось, что слова явно определяющие интент, например (купить, цена, стоимость, как, что, если, почему) в начале предложения, увеличивают косинусную релевантность пары слово/текст!

В данном эксперименте была использована модель textEmbedding от Яндекса. Хмм, а, что если взять и сделать то же самое для Google? Интересно 🤔 ?

BY SEO Python 2 Нейрона








Share with your friend now:
tgoop.com/seo_python_2neuron/72

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

How to Create a Private or Public Channel on Telegram? The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. Done! Now you’re the proud owner of a Telegram channel. The next step is to set up and customize your channel. Add up to 50 administrators How to create a business channel on Telegram? (Tutorial)
from us


Telegram SEO Python 2 Нейрона
FROM American