A műszaki SEO évek óta a mászhatóságról, a strukturált adatokról, a kanonikus címkékről, a webhelytérképekről és a sebességről szól. Az összes vízvezeték, amely hozzáférhetővé és indexelhetővé teszi az oldalakat. Ez a munka továbbra is számít. De a visszakeresési korszakban van egy másik réteg, amelyet nem hagyhat figyelmen kívül: vektor index higiénia. És bár szeretném igényelni a használatomat vektorindex higiénia egyedülálló, hasonló fogalmak léteznek a gépi tanulás (ML) körökben már. Ez egyedülálló, ha kifejezetten a SEO/AI csővezetékekbe történő tartalom beágyazásával, darabszennyezésével és visszakeresésével alkalmazzuk.
Ez nem helyettesíti a feltérképezhetőséget és a sémát. Ez egy kiegészítés. Ha láthatóságot szeretne az AI-vezérelt válaszmotorokban, akkor most meg kell értenie, hogy a tartalmat hogyan bontják le, beágyazzák és tárolják a vektorindexekben, és mi hibázhat, ha nem tiszta.
Hagyományos indexelés: Hogyan törik a keresőmotorok az oldalakat
A Google soha nem tárolta az oldalát egy óriási fájlként. A keresés a kezdetektől fogva a weboldalakat diszkrét elemekre bontotta, és külön indexekben tárolta őket.
- Szöveg tokenekre bontják, és fordított indexekben tárolják, amelyek feltérképezik az általuk megjelenő dokumentumokat. Itt a tokenizálás a hagyományos IR kifejezéseket jelenti, nem pedig az LLM al-szó. Ez a kulcsszó -visszakeresés gerincét a skálán. (Lásd: A Google hogyan működik a keresési áttekintés.)
- Képek külön-külön indexelnek, fájlnevek, alt szöveg, feliratok, strukturált adatok és gépi megtanult vizuális jellemzők használatával. (Lásd: A Google Images dokumentáció.)
- Videó fel van osztva az átiratokra, a miniatűrökre és a strukturált adatokra, mindegyik videóindexben tárolva. (Lásd: A Google videóindexelő dokumentumai.)
Amikor beírja a lekérdezést a Google -ba, párhuzamosan lekérdezi ezeket az indexeket (web, képek, videók, hírek), és összekeveri az eredményeket egy SERP -be. Ez a szétválasztás azért létezik, mert az „internet értékének” szövegének kezelése nem ugyanaz, mint egy internetes képek vagy videók értékének kezelése.
A SEO -k számára a fontos lényeg a következő: Soha nem rangsoroltad az „oldalt”. Rangsorolta annak a részét, amelyet indexáltak és visszanyerhetnek.
Genai -visszakeresés: A fordított indexektől a vektorindexekig
Az AI-vezérelt válaszmotorok, mint például a chatgpt, a gemini, a claude és a zavartság, tovább mozgatják ezt a modellt. A fordított indexek helyett, amelyek feltérképezik a kifejezéseket a dokumentumokhoz, olyan vektor -indexeket használnak, amelyek a beágyazást tárolják, lényegében matematikai ujjlenyomatokat.
- Darabok, nem oldalak. A tartalmat kis blokkokra osztják. Minden blokk be van ágyazva egy vektorba. A visszakeresés úgy történik, hogy szemantikailag hasonló vektorokat találnak a lekérdezésre adott válaszként. (Lásd: Google Vertex AI vektorkeresés áttekintése.)
- A hibrid visszakeresés gyakori. A sűrű vektorkeresés rögzíti a szemantikát. A ritka kulcsszó -keresés (BM25) rögzíti a pontos mérkőzéseket. A fúziós módszerek, például a kölcsönös rangú fúzió (RRF) mindkettőt egyesítik. (Lásd: Weaviate Hybrid Search magyarázott és RRF alapozó.)
- Az átfogalmazott válaszok helyettesítik a rangsorolt listákat. Ahelyett, hogy egy SERP -t mutattak volna, a modell átfogalmazása egyetlen válaszba hozta a darabokat.
Időnként ezek a rendszerek továbbra is támaszkodnak a hagyományos keresésre, mint háttámla. A legutóbbi beszámolók azt mutatták, hogy a CHATGPT csendesen húzza a Google eredményeit a SERPAPI -n keresztül, amikor nem volt bizalma a saját visszakeresésében. (Lásd: Jelentés)
A SEO -k esetében a váltás éles. A visszakeresés helyettesíti a rangsorolást. Ha a blokkjait nem kapják meg, láthatatlan vagy.
Mit jelent a vektorindex higiénia
A vektorindex -higiénia a tartalom elkészítésének, strukturálásának, beágyazásának és fenntartásának fegyeleme, így tiszta, deduplikált és könnyen lekérhető a vektor térben. Gondolj rá, mint a visszakeresési korszak kanonikalizációjára.
Higiénia nélkül a tartalom szennyeződik:
- Fuffadt blokkok: Ha egy darab több témát foglal magában, akkor a kapott beágyazás sáros és gyenge.
- Kazánlap duplikációja: Az ismételt intros vagy promóciók azonos vektorokat hoznak létre, amelyek elfokíthatják az egyedi tartalmat.
- Zajszivárgás: Az oldalsávok, a CTA -k vagy a láblécek darabolhatók és beágyazhatók, majd úgy kaphatják meg, mintha fő tartalom lenne.
- Nem megfelelő tartalomtípusok: A GYIK, szószedet, blog és specifikáció mindegyikének különböző darab stratégiára van szüksége. Kezelje őket ugyanúgy, és elveszíti a pontosságot.
- Elavult beágyazások: A modellek fejlődnek. Ha a frissítések után soha nem alkalmazza újra, az index következetlenségeket tartalmaz.
A független kutatás támogatja ezt. Az LLM -ek elveszítik a figyelmet a hosszú, rendetlen bemeneteknél („Lost a közepén”). A diszkódási stratégiák mérhető kompromisszumokat mutatnak a visszakeresési minőségben (lásd: „A rongy-alapú kérdések visszakeresésének javítása a pénzügyi dokumentumok modelljeire”). A bevált gyakorlatok ma már közé tartozik a rendszeres újbóli beillesztés és az indexfrissítés (lásd: Milvus útmutató.).
A SEO -k esetében ez azt jelenti, hogy a higiéniai munka már nem választható. Meghatározza, hogy a tartalma egyáltalán felszínre kerül -e.
A SEO -k elkezdhetik a higiénia kezelését úgy, ahogyan egyszer kezeltük a Crawlabilitási ellenőrzéseket. A lépések taktikai és mérhetőek.
1. Készítse elő a beágyazás előtt
Szalagos navigáció, kazánlap, CTA -k, süti zászlók és ismételt blokkok. Normalizálja a címsorokat, a listákat és a kódot, hogy minden blokk tiszta legyen. (El kell magyaráznom, hogy továbbra is meg kell tartania a dolgokat emberbarátnak is?)
2.
Bontja a tartalmat koherens, önálló egységekre. Jobb méretű darabok tartalomtípus szerint. A GYIK rövid lehet, az útmutatóknak több kontextusra van szükségük. Az átfedés a duplikáció elkerülése érdekében óvatosan átfedje a darabokat.
3. Deduplikáció
Változtassa meg a belső és összefoglalókat a cikkek között. Ne hagyja, hogy az azonos blokkok szinte azonos beágyazást generáljanak.
4. metaadat címkézés
Csatlakoztassa a tartalomtípust, a nyelvet, a dátumot és a forrás URL -t minden blokkhoz. Használjon metaadat -szűrőket a visszakeresés során a zaj kizárásához. (Lásd: Pinecone kutatás a metaadatok szűréséről.)
5. verzió és frissítés
Pálya beágyazási modell verziók. A frissítések után újból beépül. Frissítse az indexeket a tartalomváltozáshoz igazítva. (Lásd: Milvus verzió -útmutató.)
6. Visszaadás hangolása
Használjon hibrid visszakeresést (sűrű + ritka) RRF -rel. Adjon hozzá újbóli rangot az erősebb darabok prioritása érdekében. (Lásd: Weaviate hibrid keresés legjobb gyakorlatai.)
Megjegyzés a süti zászlókról (a szennyezés illusztrációja Elmélet)
A cookie -beleegyező zászlókra jogilag szükség van az internet nagy részében. Látta a szöveget: „Cookie -kkal javítjuk a tapasztalatait.” Ez kazánlap, és megismétlődik a webhely minden oldalán.
Olyan nagy rendszerekben, mint a Chatgpt vagy az Ikrek, nem látja, hogy ez a szöveg felbukkan a válaszokban. Ez szinte biztosan azért van, mert a beágyazás előtt kiszűrik. Egy egyszerű szabály, mint például: „Ha a szöveg tartalmaz„ sütiket használunk, akkor a „ne vektorizáljuk” elegendő a zaj nagy részének megakadályozásához.
De ennek ellenére a süti zászlók még mindig hasznos illusztráció elméleti találkozási gyakorlat– Ha te vagy:
- Saját rongyos verem felépítése, vagy
- Harmadik féltől származó SEO eszközök használata, ahol nem vezérli az előfeldolgozást,
Ezután a süti zászlók (vagy bármilyen ismételt kazánlemez) beágyazhatnak és szennyezik az indexet. Az eredmény duplikált, alacsony értékű vektorok, amelyek a tartalomra terjednek, ami gyengíti a visszakeresést. Ez viszont összezavarja a gyűjtött adatokkal, és potenciálisan az adatokból meghozott döntésekkel.
Maga a zászló nem a probléma. Ez egy stand-in, hogyan Bármely ismételt, nem-szemantikai szöveg lebonthatja a visszakeresést, ha nem szűri. A süti zászlók csak láthatóvá teszik a koncepciót. És ha a rendszerek figyelmen kívül hagyják a süti szalaghirdetés tartalmát stb., Akkor figyelmen kívül kell hagyni a tartalom mennyiségét egyszerűen azt a rendszert tanítva, hogy az általános hasznosság alacsonyabb, mint egy hasonló minták nélküli versenytárs? Van -e elegendő a tartalom, hogy a rendszer „elveszett a közepén”, hogy megpróbálja elérni a hasznos tartalmát?
A régi műszaki SEO továbbra is számít
A Vector index higiénia nem törli a mászást vagy a sémát. Mellette ül.
- Kanonikalizáció megakadályozza, hogy a duplikált URL -ek pazarolják a feltérképezés költségvetését. A higiénia megakadályozza, hogy a duplikált vektorok pazarolják a visszakeresési lehetőségeket. (Lásd: A Google kanonikalizációs hibaelhárítása.)
- Strukturált adatok Még mindig segíti a modelleket a tartalmának megfelelően történő értelmezésében.
- Webhelytérképek továbbra is javítják a felfedezést.
- Oldal sebesség Még mindig befolyásolja a rangsorolás, ahol rangsorolnak.
Gondolj a higiéniára, mint egy új oszlopra, nem pedig helyettesítőre. A hagyományos műszaki SEO megismerhetővé teszi a tartalmat. A higiénia meghozható az AI-vezérelt rendszerekben.
Nem kell forralnia az óceánt. Kezdje egy tartalomtípussal, és bővítse.
- Ellenőrizze a GYIK -ot a másolás és a blokk méretének (darabméret) szempontjából.
- Csökkentse a zajt és újracsatlakozzon.
- Kövesse nyomon a visszakeresési gyakoriságot és a hozzárendelést az AI kimenetekben.
- Bővítse több tartalomtípusra.
- Készítsen egy higiéniai ellenőrző listát a kiadói munkafolyamatba.
Az idő múlásával a higiénia ugyanolyan rutinszerűvé válik, mint a séma jelölés vagy a kanonikus címkék.
A tartalmát már darabolják, beágyazják és visszanyerik, akár gondolkodtál, akár nem.
Az egyetlen kérdés az, hogy ezek a beágyazások tiszta és hasznosak -e, vagy szennyezettek -e, és figyelmen kívül hagyják -e.
A vektorindex higiéniája nem az A Új műszaki SEO. De az A A műszaki SEO új rétege. Ha a feltérképezés a 2010. évi műszaki SEO része volt, akkor a higiénia a 2025 -ös műszaki SEO része.
A SEO -k, akik így kezelik, továbbra is láthatóak lesznek, ha a válaszmotorok, nem a SERP -k, döntenek arról, hogy mit látnak.
Ezt a bejegyzést eredetileg a Duane Forrester Decodes -en tették közzé.
