SEO_PYTHON_2NEURON Telegram 74
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/74
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/74

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

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. Content is editable within two days of publishing During the meeting with TSE Minister Edson Fachin, Perekopsky also mentioned the TSE channel on the platform as one of the firm's key success stories. Launched as part of the company's commitments to tackle the spread of fake news in Brazil, the verified channel has attracted more than 184,000 members in less than a month. Activate up to 20 bots Private channels are only accessible to subscribers and don’t appear in public searches. To join a private channel, you need to receive a link from the owner (administrator). A private channel is an excellent solution for companies and teams. You can also use this type of channel to write down personal notes, reflections, etc. By the way, you can make your private channel public at any moment.
from us


Telegram SEO Python 2 Нейрона
FROM American