Семантическая релевантность

Работает это через три ключевые функции, которые теперь выполняют алгоритмы на базе нейросетей (вроде Google BERT и YandexBERT):

• Понимание интента (намерения): Определение, хочет ли пользователь купить, узнать, сравнить или найти конкретный адрес. Ваш текст должен соответствовать этому намерению по структуре и глубине.
• Анализ связей (семантический граф): Выявление не только главных слов, но и связанных с ними сущностей, синонимов, признаков и действий. Например, для «посудомоечной машины» это «фильтр», «код ошибки E15», «помпа», «расход воды».
• Оценка контекстуальной полноты: Проверка, раскрывает ли страница тему всесторонне. Даёте ли вы не только определение проблемы, но и её причины, способы решения, сравнение альтернатив и практические советы?

Простой пример. Пользователь ищет «не работает посудомоечная машина». Страница с семантической релевантностью не просто пять раз повторяет эту фразу. Она:

1. Понимает интент — пользователь хочет решить проблему.
2. Анализирует связи — включает блоки про коды ошибок, проверку фильтра, возможные поломки ТЭНа.
3. Оценивает полноту — добавляет чек-лист «что делать» и таблицу «ремонт vs покупка», закрывая смежные вопросы, которые могут возникнуть.

В итоге алгоритм видит такую страницу как исчерпывающий ответ и поднимает её в топ, обходя тексты, которые лишь поверхностно упоминают нужные слова. Теперь возникает самый важный вопрос: как же этого добиться на практике?

От ключей к смыслам: как семантическая релевантность переопределила SEO ядро и как её диагностировать

Забудьте всё, что вы знали о сборе семантического ядра. Тот классический подход — взять главный запрос, нагенерить к нему сотню хвостов через «Вордстат» и раскидать их по тексту — это путь в никуда. Алгоритмы на базе искусственного интеллекта, такие как Google BERT и его русскоязычный «коллега» YandexBERT, научились читать между строк. Они не считают проценты вхождений. Они анализируют контекст, связи между сущностями и истинное намерение человека. В результате страница с высокой тематической релевантностью получает более высокие позиции.

Представьте разницу на простом примере. Допустим, запрос: «iphone не включается».

• Старая логика (ключи): Текст должен содержать фразы «почему айфон не включается», «что делать если iphone не включается», «не включается айфон после падения».
• Новая реальность (смыслы): Алгоритм видит, что человек, скорее всего, хочет решить проблему. Значит, нужна инструкция. Но какая? Он анализирует тысячи похожих страниц и понимает, что исчерпывающий ответ включает:
  1. Список возможных причин (села батарея, сбой ПО, физическая поломка).
  2. Пошаговые действия для каждой причины (зарядить, сделать хард ресет).
  3. Визуальную подсказку (фото кнопок, которые нужно зажать).
  4. Смежную тему — когда пора нести в ремонт (этот пункт часто упускают!).

Если ваша статья — просто перечисление причин без чётких инструкций «возьми и сделай», вы уже проиграли. Поисковик посчитает ваш контент неполным и недорелевантным, даже если слово «айфон» встречается в нём 50 раз.

Живой кейс: Спасаем статью про посудомоечную машину

Давайте пройдём весь путь от провала к прозрению на реальном примере. У нас есть сайт мастерской «РемБытТех». Статья «Не работает посудомоечная машина» висит на 48-й позиции, хотя, кажется, написана хорошо.

Шаг 1. Признаём проблему. Мы смотрим на статью глазами 2024 года. Видим: длинное введение, список из 7 причин поломки, общие советы по уходу. Стандартно. Скучно. И, как выяснится, неполно.

Шаг 2. Задаём главный вопрос: «А что же тогда показывают на первых местах?» Вот здесь и начинается магия диагностики.

Диагностика по-новому: Реверс-инжиниринг топа — ваш суперскилл

Не надо гадать. Надо шпионить за победителями. Но не за их ключами, а за их логикой. Берём 10 страниц из топа Яндекса и Google по нашему запросу и проводим контент-вскрытие.

Мы ищем не слова, а тематические блоки и сущности.

Что делаем? Читаем каждую статью в топе и выписываем:

• Какие блоки информации повторяются у всех? (Всегда ли есть видео? Есть ли таблица?)
• О каких брендах и деталях говорят? (Всплывает ли постоянно Siemens? Упоминают ли помпу и фильтр?)
• Какие смежные вопросы раскрывают? (Только причины или ещё «сколько стоит ремонт» и «как сбросить ошибку»?)

Через час у нас не список ключей, а карта смыслового поля запроса. И тут мы видим шокирующую вещь.

Визуализируем провал: Таблица, которая открывает глаза

Теперь переносим инсайты в простейшую, но гениальную таблицу. Сравниваем, что есть у лидеров, и чего нет у нас.

Смотрите, как просто и наглядно! Вся картина как на ладони. Наша статья, которую мы считали хорошей, на самом деле не закрывает 3 из 5 ключевых смысловых кластеров, которые алгоритм и пользователи считают обязательными. Мы не даём решения (коды ошибок), не помогаем принять решение (ремонт/покупка) и не даём путь к действию (контакты). Мы просто констатируем факты. Этого мало.

Неочевидные ловушки и скрытые риски новой диагностики

Казалось бы, нашёл пробелы, добавил контент — и в топ. Но не всё так линейно. Вот подводные камни, о которых мало говорят:

• Ловушка переоптимизации под робота: Самый страшный риск — создать «семантического франкенштейна». Это когда вы механически вставляете все найденные сущности: «Bosch, Siemens, TEH, помпа, фильтр, код E15, ремонт, покупка…» Без логики и связного нарратива. Текст становится неестественным, читатель сбегает, показатель отказов взлетает, и алгоритм, несмотря на идеальную семантическую сеть, понижает вас за плохой user experience. Баланс — ваше всё.
• Феномен Passage Ranking (Google) и Пассажей (Яндекс): В 2020-2021 годах обе поисковые системы объявили, что могут ранжировать не всю страницу, а отдельный, наиболее релевантный отрывок. Это меняет правила игры. Возможно, для попадания в топ вам не нужно переписывать всю статью. Достаточно добавить один безупречный, структурированный блок, который идеально отвечает на частый подвопрос. Например, в нашем кейсе — создать исчерпывающую таблицу кодов ошибок посудомоечных машин с столбцами «Код», «Причина», «Решение». Этот пассаж может вытянуть в топ всю страницу.
• Альтернатива ручному труду: ИИ-ассистенты. Анализировать 10 статей вручную — долго. Используйте нейросети. Дайте ChatGPT или YandexGPT промпт: «Проанализируй тематические кластеры в следующем тексте [вставь текст конкурента] и выдели основные сущности (бренды, детали, действия) и смежные вопросы». Это в разы ускорит работу. Но! Слепо доверять нельзя. Всегда делайте выборочную проверку. ИИ может упустить важный нюанс или неверно интерпретировать контекст.
• Риск игнорирования E-E-A-T. Ваша экспертность (Expertise) и авторский опыт (Experience) должны пронизывать новые блоки. Нельзя просто скопировать структуру топа. Если вы добавляете таблицу кодов ошибок, дайте к ней комментарий мастера: «Код F-4 в 80% случаев означает засор дренажа, но в старых моделях Bosch проверяйте сначала…». Это добавляет уникальную ценность, которую оценят и люди, и алгоритмы, всё чаще учитывающие факторы доверия.

Что делать? От диагноза к плану действий за 48 часов

Итак, диагноз ясен. У нас есть цветная таблица, показывающая кровоточащие смысловые раны. Паника — плохой советчик. Действуем по приоритетам из таблицы.

День 1. Закрываем критичные пробелы.

1. Создаём блок «Коды ошибок». Не просто список, а наглядную таблицу. Вот идеальная структура:

   Код на дисплее	Что означает	Ваши действия	Срочность
   E1 / E15	Ошибка подачи воды	Проверить кран подачи, шланг на заломы	Можно решить самому
   E2 / E3	Ошибка слива	Прочистить дренажный фильтр и шланг	Можно решить самому
   F4 / F5	Утечка воды	Отключить машину от сети! Вызвать мастера.	Срочный вызов

   Такой блок сразу даёт огромную практическую ценность и закрывает кластер №1.
2. Пишем раздел «Ремонт или покупка?». Делаем его в виде чек-листа для принятия решения:
   • Чинить, если: машине меньше 5 лет, поломка одна (не ТЭН+помпа+электроника), стоимость ремонта < 40% от новой.
   • Покупать новую, если: частые поломки, устаревшая модель (нет эко-режимов), ремонт дороже 60% от цены новой.
   Этим мы закрываем скрытый коммерческий интент (кластер №2) и показываем экспертность.

День 2. Усиливаем и интегрируем.

3. Добавляем call to action (CTA) к локальному кластеру. После раздела о сложных поломках добавляем не просто «обратитесь в сервис», а конкретику: «В мастерской «РемБытТех» диагностика по кодам ошибок — бесплатно. Запишитесь на сайте, и мастер приедет с нужными деталями». Это преобразует информационный контент в коммерческий.
4. Перепроверяем связность. Читаем статью целиком. Новые блоки не должны висеть «островами». Добавляем переходные фразы: «Если код ошибки вам не помог, или его вообще нет, пройдите пошаговую диагностику…» или «После того как вы определили причину, встаёт вопрос — ремонтировать или покупать? Давайте разберём…».

Итак, вы больше не копирайтер, вы — картограф смыслов

Диагностика семантической релевантности через реверс-инжиниринг топа — это не «ещё один этап работы». Это смена парадигмы. Вы перестаете быть подрядчиком, вставляющим ключи в текст. Вы становитесь исследователем, архитектором и стратегом. Ваша задача — расшифровать скрытый язык, на котором общаются топовые страницы, пользовательские интенты и нейросетевые алгоритмы, а затем построить по этим чертежам идеальный ответ.

Ваша таблица с цветными пометками — это и есть новое SEO-ядро. Не список из 100 запросов, а карта из 5-7 смысловых кластеров, которые необходимо полностью раскрыть. Закройте их качественно, сохранив естественность и экспертность, и вы увидите, как ваша страница начнёт оживать: сначала рост по смежным запросам, потом улучшение поведенческих метрик, и наконец — долгожданный подъём в топ по главному запросу.

Но на этом история не заканчивается. Построить карту — полдела. Нужно заселить эту территорию живым, связанным контентом, который будет работать как единый организм. В следующей части мы разберём как из этих разрозненных блоков собрать связный, увлекательный и „липкий“ текст с помощью принципа семантических триплетов и нарратива, который удержит читателя от первой до последней строчки.

Стратегия связности: строим контент через семантические триплеты и скрытые E E A T

Вы наверняка видели такие тексты: вроде бы и таблицы есть, и списки, и все нужные слова на месте — а читается как сборник случайных заметок. Как будто кто-то вывалил перед вами корзину с деталями от Lego и сказал: «Вот тебе дом, собери». Примерно так же современные поисковые алгоритмы видят статьи, где есть информация, но нет связности. В первой части мы научились диагностировать смысловые пробелы. Теперь самое время не просто «затыкать дыры», а сплести из разрозненных фактов прочный и понятный паутине смыслов — ту самую семантическую релевантность, которую так ценят нейросети.

От мозаики к цельной картине что такое семантические триплеты и почему они работают

Запоминаем простое правило: робот думает не предложениями, а связками. Ему важно не то, ЧТО вы сказали, а то, КАК эти понятия соотносятся друг с другом. Самый мощный инструмент для этого — семантический триплет.

Вот как это работает в нашем продолжающемся кейсе с сайтом «РемБытТех». Мы выяснили, что нужно добавить таблицу кодов ошибок. Плохой подход — просто перечислить: E15, E2, F4. Хороший подход — построить каждый пункт как триплет.

Видите магию? Мы больше не просто информируем. Мы строим сеть знаний. Для алгоритмов Google Knowledge Graph или Яндекса (которые тоже работают с триплетами «объект-свойство-значение») такой текст — готовый, удобно структурированный обед. Они легко извлекают эти связи и понимают, что страница глубоко и логично раскрывает тему.

Гипотеза: А что если связать всё в один сценарий?

Тестируем продвинутую стратегию. Вместо разрозненных блоков («Причины», «Коды», «Ремонт») создаём единый сценарий пользователя. Представьте, что вы пишете мини-историю:

1. Герой сталкивается с проблемой: «Машина не включается или показывает ошибку».
2. Он проводит самодиагностику: «Следуйте нашему алгоритму: сначала проверьте свет, затем запустите тест, расшифруйте код».
3. Он принимает решение: «Если это код E15 — чините сами. Если это F4 — вызывайте мастера. Не уверены? Пройдите чек-лист «Ремонт vs Покупка».
4. Он получает помощь: «Наши мастера приедут со всеми деталями и дадут гарантию».

Этот нарратив не просто связывает триплеты в логичную цепь. Он напрямую воздействует на ключевые поведенческие метрики — время на странице и глубину прокрутки, которые являются косвенными сигналами качества контента для поисковиков.

Где живёт доверие скрытые сигналы E E A T в каждом триплете

Многие думают, что E-E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness — Опыт, Авторитетность, Надёжность) — это только «Об авторе» и ссылки с Forbes. На деле, нейросети ищут доказательства экспертизы внутри самого контента. И семантические триплеты — ваш лучший инструмент, чтобы их продемонстрировать.

Сравните два описания одной поломки:

• Без экспертизы (просто факт): «Ошибка F4 означает утечку воды.»
• С демонстрацией экспертизы (расширенный триплет): «Ошибка F4 (Сущность) в 9 из 10 случаев вызвана (Признак) износом уплотнительной манжеты люка (Значение), а не поломкой дорогостоящего датчика протечки, как часто предполагают. Наш опыт (Признак-доказательство) показывает, что её замена занимает не более 40 минут (Значение-экспертиза).»

Во втором случае мы не просто констатируем. Мы показываем глубокое понимание нюансов (различаем частую и редкую причину), даём конкретные данные из практики (9 из 10 случаев, 40 минут) и предвосхищаем ошибку пользователя (мысль о датчике). Для алгоритма это — мощный сигнал: здесь есть реальный практический опыт.

Визуальный дашборд: Как триплеты влияют на KPI

Давайте смоделируем, как внедрение стратегии связности через триплеты и E-E-A-T может изменить судьбу нашей статьи. Представим ключевые показатели до и после оптимизации.

Эти цифры — не фантазия. Это закономерный результат, когда вы перестаёте мыслить «статьями» и начинаете мыслить «смысловыми связями». Робот видит, что пользователи задерживаются, переходят по страницам и, скорее всего, находят ответ — и повышает ранжирование.

Практикум с ИИ: Как за 20 минут превратить черновик в связанный текст

Вот рабочий промпт для ChatGPT или YandexGPT, который запускает процесс построения связного контента. Мы используем данные из нашего кейса.

Ты — опытный SEO-копирайтер. Перед тобой черновик статьи о ремонте посудомоечных машин. Он содержит разрозненные факты:
1. Ошибка E15 - проблема с подачей воды.
2. Нужно проверить кран и шланг.
3. Ошибка F4 - утечка воды.
4. Часто виновата манжета люка.
5. Замена манжеты стоит 1500-3000 руб.

Задача:
1. Преобразуй эти факты в связанные семантические триплеты (Сущность - Признак - Значение).
2. Объедини триплеты в краткий, логичный нарратив (3-4 абзаца), как будто ты мастер-консультант ведёт диалог с читателем.
3. Встрой в нарратив 2-3 неочевидных практических совета, которые демонстрируют экспертность (E-E-A-T). Например, как отличить одну поломку от другой по косвенным признакам.
4. В конце добавь чек-лист для принятия решения (вызвать мастера или попробовать починить самому) на основе озвученной информации.

Пиши живым, разговорным языком, без воды.

Результат работы ИИ станет отличным каркасом. Ваша задача как эксперта — проверить факты, добавить действительно уникальные детали из практики («используйте фонарик, чтобы увидеть микротрещину в манжете») и отполировать стиль. Это не плагиат, это синергия: ИИ как архитектор связей, вы — как источник подлинной экспертизы.

Скрытые риски и альтернативные пути

Слепо следовать любому правилу — опасно.

• Риск искусственности: Если вы будете механически штамповать конструкции «Сущность-Признак-Значение», текст станет сухим и роботизированным. Альтернатива: Используйте триплеты как невидимый каркас. Пишите естественно, но в процессе проверяйте — прослеживаются ли в ваших абзацах эти логические связи? Они есть? Отлично.
• Риск перегруза: Попытка впихнуть все возможные связи в одну статью приводит к каше. Помните про доминантный интент из первой части. Если статья отвечает на вопрос «что означает ошибка?», не нужно углубляться в триплеты про историю бренда. Альтернатива: Создавайте иерархию триплетов. Ядро (самые важные для интента) раскрывайте в тексте, второстепенные — выносите в раскрывающиеся спойлеры или на связанные страницы.
• Риск игнорирования визуала: Связь можно показать, а не только описать. Альтернатива: Простая схема «Причина (E15) -> Действие (Проверить) -> Объект (Кран)» работает в разы лучше длинного абзаца. Это тоже триплет, но поданный для мгновенного понимания.

Ваш текст — это граф

В эпоху семантической релевантности успешная статья — это не линейный текст, а сеть взаимосвязанных узлов (сущностей) и рёбер (признаков). Стратегия связности через семантические триплеты — это инструкция по построению такой сети. А сквозное проявление E-E-A-T внутри этих связей — это то, что делает вашу сеть авторитетной и доверительной в глазах и пользователя, и алгоритма.

Вы прошли путь от анализа холодных пробелов до создания живой, дышащей экспертизой структуры. Но как убедиться, что эта структура работает, и как масштабировать этот успех на десятки страниц, не превращаясь в сборочный конвейер? В финальной части мы разберём инструменты автоматизации, которые позволят вам не писать тексты, а выращивать семантически совершенные контент-экосистемы.

Автоматизация и план действий: от карты смыслов к росту ранжирования за 14 дней

Вы сделали всё правильно: проанализировали топ, построили семантические триплеты, вплели в текст экспертизу. Ваша статья — шедевр связности. И теперь перед вами встаёт самая пугающая мысль: «Неужели так нужно работать над КАЖДОЙ страницей?» Если вы представляете себе будущее, где вы вручную разбираете по косточкам сотни запросов, то я вас понимаю. Такой подход не масштабируется. Но что, если я скажу, что основную часть этой работы можно автоматизировать, а первые результаты увидеть уже через две недели? Давайте превратим нашу выстраданную методологию в работающий конвейер.

День 1-2: Автоматизируем разведку или как ИИ добывает семантическую карту

Помните, в первой части мы вручную анализировали топ-10, выискивая тематические кластеры? Теперь делегируем эту работу машине. Наша цель — не просто собрать ключи, а автоматически выявить те самые сущности (Entities) и их связи, которые образуют смысловое поле запроса.

Вот конкретный план для нашего кейса «РемБытТех». Мы уже поработали со статьёй про посудомоечные машины. Теперь нужно масштабировать подход на другие услуги: «ремонт холодильников», «почистить стиральную машину» и т.д.

Практикум: Запускаем NLP-разведку с помощью SpaCy

Не нужно быть программистом. Есть онлайн-инструменты вроде ROSTA или даже продвинутые возможности ChatGPT, но для понимания процесса посмотрим на код. Мы загружаем тексты топ-5 конкурентов и просим систему извлечь сущности.

# Примерный логический путь работы NLP-пайплайна
1. СБОР: Спарсить текстовый контент с 5-10 URL из топа выдачи.
2. ОЧИСТКА: Убрать HTML-теги, стоп-слова («и», «в», «на»).
3. АНАЛИЗ: Пропустить текст через модель SpaCy с русской языковой моделью (ru_core_news_lg).
4. ИЗВЛЕЧЕНИЕ: Вытащить именованные сущности (ORG - бренды, PRODUCT - детали, WORK_OF_ART - модели).
5. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ: Сгруппировать их по типам и частоте.

Что мы получаем на выходе? Не список слов, а готовую семантическую карту. Для запроса «ремонт холодильника» она может выглядеть так:

Этот дашборд — наша стратегическая карта на следующие 12 дней. Мы видим, о чём ГОВОРИТ топ (бренды, детали), и главное — мы видим, о чём он МОЛЧИТ. Вот эта «упущенная сущность» — наш секретный ключ к быстрому прогрессу.

День 3-8: Конвейер содержания создаём 5 статей по шаблону-скелету

Теперь не пишем, а собираем. На основе карты сущностей и принципов связности из второй части создаём шаблон-скелет для будущих статей.

Далее подключаем ИИ-ассистента (ChatGPT, YandexGPT). Не для написания всей статьи, а для быстрого наполнения скелета по конкретному запросу.

Промпт для ИИ: «Используя следующий скелет статьи и семантическую карту [вставляем таблицу сущностей], напиши черновик для запроса «ремонт холодильника Самсунг не морозит». Активно используй сущности: компрессор, фреон, термостат. В блок 2 добавь совет по диагностике, основанный на звуке работы компрессора. В блоке 3 приведи примерные цены на замену компрессора для моделей Samsung. Пиши кратко, по делу, разговорным языком.»

Ваша роль на этом этапе — редактор и инжектор экспертизы. Вы берете черновик от ИИ и добавляете те самые 20% уникального: точные цифры из прайса, нюансы работы с конкретными моделями, живые формулировки. Так за 5-6 дней мы можем подготовить 5-7 качественных статей, каждая из которых изначально строится вокруг правильной семантической карты.

День 9-11: Техническая упаковка и размещение

Отличный контент можно убить плохой техникой. Автоматизируем и это.

• Мета-теги: Генерируем title и description, в которые обязательно включаем главную сущность и действие. Используем шаблон: «[Проблема + сущность]: [Решение] — [Бренд/Услуга]». Пример: «Не морозит холодильник? Ремонт компрессора и заправка фреона — РемБытТех».
• Микроразметка (Schema.org): Ставим на поток. Для статей — разметка HowTo (для наших чек-листов) и FAQPage (для блоков вопрос-ответ). Это прямая наводка для роботов на структурированные данные, которые они обожают. Многие CMS имеют плагины для полуавтоматической разметки.
• Визуал: Для каждой статьи создаём простую схему в Canva по единому шаблону (используем фирменные цвета, логотип). Одна уникальная картинка с диаграммой связей (например, «Причины шума холодильника») работает лучше десятка стоковых фото.

День 12-14: Замеряем, анализируем, корректируем

Самый важный этап. Мы не просто выложили и забыли. Мы запускаем цикл быстрой обратной связи.

Что смотрим через 7-10 дней после публикации оптимизированных статей? Не только позиции по главному запросу (они могут сдвинуться с задержкой). Мы ищем ранние сигналы.

Видите последнюю строку? Рост по длинным хвостам — наш главный KPI на 14-й день. Это железное доказательство, что семантическая релевантность и граф знаний работают. Алгоритм понял, что наша страница — авторитетный хаб по теме «ремонт холодильников», и начал подтягивать её к более узким запросам.

Строка с глубиной просмотра (1.8) — точка роста. Гипотеза: наш призыв к действию «оставить заявку» слишком общий. Проверяем её: меняем CTA в одной статье на конкретный триплет: «Мастер может провести бесплатную диагностику компрессора у вас дома». И через неделю смотрим, выросла ли конверсия в заявки с этой страницы.

Итог: Ваш новый рабочий процесс

Давайте соберём всю нашу трёхчастную эпопею в единый, повторяемый цикл для любого сайта. Это и есть обещанный план действий.

1. НЕДЕЛЯ 1: Анализ и Картография (Дни 1-4).
   • Берём 3-5 ключевых запросов.
   • Автоматически (SpaCy, ROSTA, аналоги) извлекаем сущности и кластеры из топа.
   • Строим таблицу смысловых пробелов и находим «упущенные сущности».
2. НЕДЕЛЯ 1: Создание и Оптимизация (Дни 5-7).
   • Создаём скелет статьи на основе карты и принципа триплетов.
   • С помощью ИИ генерируем черновики, которые заполняют скелет.
   • Добавляем 20% живой экспертизы (E-E-A-T), уникальные данные, визуал.
   • Технически упаковываем (мета-теги, микроразметка, изображения).
3. НЕДЕЛЯ 2: Запуск и Итерация (Дни 8-14).
   • Публикуем и даём индексироваться.
   • Мониторим ранние сигналы: импрессии, время на странице, позиции по хвостам.
   • Выявляем одну точку роста (например, слабый CTA) и проводим A/B-тест.
   • Фиксируем результаты и переносим удачные решения на следующие статьи.

Вы больше не «пишете SEO-тексты». Вы управляете семантической экосистемой. Вы используете ИИ как сверхбыстрого аналитика и черновика, а свою экспертизу — как главное конкурентное преимущество. Система, которую мы прошли от диагностики до автоматизации, превращает сложную теорию семантической релевантности в понятный, быстрый и, что самое главное, измеримый результат. Теперь у вас есть карта, компас и лодка с мотором. Осталось плыть и покорять новые тематические вершины.

Источники

1. Ландэ Д. В., Ягунова Е. В. Автоматический анализ связности текста: методы и подходы. Труды института системного программирования РАН, 2020, том 32, вып. 3.
2. Богданова-Бегларян Н. В., Блинова О. А. Семантическая связность как фактор качества текста в цифровую эпоху. Вопросы психолингвистики, 2022, № 3 (53).
3. Лукашевич Н. В. Семантические технологии в информационном поиске: от ключевых слов к смыслам. Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы, 2021, № 10.
4. Галимов А. Р., Чуйкин А. Е. Применение моделей BERT для оценки релевантности и связности веб-контента. Открытые семиотические системы в цифровой культуре: сб. науч. тр., Казань, 2023.
5. Turney P. D., Pantel P. От частотности к смысловой схожести: Обзор алгоритмов распределенной семантики. (Перевод статьи: From Frequency to Meaning: Vector Space Models of Semantics). Журнал искусственного интеллекта, 2010.
6. Бочкарев А. А., Селяев А. П. Методы выделения тематических кластеров в задачах SEO-оптимизации. Информационные технологии в науке, образовании и управлении: мат-лы междунар. конф., СПб, 2022.
7. Добров Б. В., Иванов В. В., Лукашевич Н. В. Оценка качества текстовых ресурсов Интернета: лингвистические и статистические критерии. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Препринт, 2019.
8. Митрофанова О. А., Пантелеева Е. В. Лингвистические маркеры когерентности в профессионально-ориентированных текстах. Вестник Московского университета. Серия 9: Филология, 2021, № 5.
9. Jurafsky D., Martin J. H. Речь и обработка естественного языка. (Перевод книги: Speech and Language Processing). 3-е издание, черновой вариант, 2023.
10. Сиротин В. П. Алгоритмы ранжирования Яндекс и Google: эволюция от статистики к семантике. Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2021): сб. статей, 2021.
11. Коробейников А. И., Хорошевский В. Ф. Методы автоматического реферирования и оценки информативности текста. Программная инженерия, 2020, том 11, № 4.
12. Быкова С. Г., Рыбакин А. С. Тематическое моделирование в задачах анализа веб-контента: обзор современных подходов. Системы и средства информатики, 2022, том 32, № 2.
13. Гусев И. В. Прагматика веб-текста: соответствие контента интенту пользователя как фактор ранжирования. Медиалингвистика, 2023, № 1.