Kitaláltuk, hogyan működnek az AI áttekintések (és építettek egy eszközt annak bizonyítására)

Ezt a bejegyzést a Market Brew szponzorálta. A cikkben kifejezett vélemények a szponzor saját.

Kíváncsi, hogyan lehet igazítani a SEO stratégiáját a SERP maximális láthatóságának érdekében az AI áttekintésekben (AIO)?

Szeretné, ha olyan technikái vannak, amelyek tükrözik, hogy az AI hogyan érti a relevanciát?

Képzelje el, ha a Google átadta neked az AI áttekintések tervét:

• Minden jel.
• Minden pontozási mechanizmus.
• Minden szemantikai mintázat, amelyet annak eldöntésére használ, hogy milyen tartalom teszi a vágást.

Ezt tették a keresőmérnökök.

Megfordították, hogy miként működnek a Google AI áttekintése, és épített egy modellt, amely pontosan megmutatja, mit kell javítani.

Már nem a felületes csípésről szól; Arról szól, hogy igazodjunk azzal, hogy az AI hogyan értékeli a jelentést és a relevanciát.

Ebben a cikkben megmutatjuk, hogyan kell rangsorolni az AIO SERP -ket azáltal, hogy beágyazást hoz létre a tartalmához, és hogyan igazítsa a tartalmat a maximális láthatóság érdekében a keresőmérnökök által épített AIO eszközök használatával.

Az AI áttekintések 3 kulcsfontosságú jellemzője, amelyek megteremthetik vagy megszakíthatják a rangsorolást

Kezdjük a Google AI áttekintő (AIO) válasz alapvető építőelemeivel:

Mik a beágyazások?

A beágyazások a szöveg nagydimenziós numerikus ábrázolása. Ezek lehetővé teszik az AI rendszerek számára, hogy megértsék a szavak, kifejezések vagy akár az egész oldalak jelentését, csak maguk a szavakon túl.

A pontos kifejezések illesztése helyett a beágyazás a nyelvet vektorokká vagy számok tömbjeivé változtatja, amelyek megragadják a fogalmak közötti szemantikai kapcsolatokat.

Például„Autó”, „jármű” és „autó” különböző szavak, de beágyazásaik közel állnak a vektor térbe, mert hasonló dolgokat jelentenek.

A nagy nyelvi modellek (LLM), például a CHATGPT vagy a Google Gemini, beágyazást használnak a nyelv „megértésére”; Nem csak a szavakat látják, hanem a jelentésmintákat is.

Miért számít a beágyazások a SEO -ra?

Annak megértése, hogy a nagy nyelvi modellek (LLM) hogyan értelmezik a tartalmat, kulcsfontosságú az AI-vezérelt keresési eredmények nyeréséhez, különösen a Google AI áttekintéseivel.

A keresőmotorok az egyszerű kulcsszó -illesztéstől a mélyebb szemantikai megértésig váltottak. Most a tartalmat a kontextus relevanciája, a téma klaszterek és a felhasználói szándék szemantikai hasonlóságán alapulnak, nem csak az elszigetelt szavak.

Beágyazások ereje ezt az evolúciót.

Ezek lehetővé teszik a keresőmotorok csoportosítását, összehasonlítását és rangsorolását olyan pontossággal, hogy a hagyományos módszerek (mint például a TF-IDF, a kulcsszó sűrűség vagy az entitás SEO) nem felelnek meg.

A beágyazások működésével a SEO -k olyan eszközöket szereznek, amelyek összehangolják a tartalmat ahhoz, hogy a keresőmotorok hogyan gondolkodnak, és megnyitják az ajtót a jobb rangsoroláshoz a szemantikai keresésben.

Hogyan lehet rangsorolni az AIO SERPS -ben beágyazások létrehozásával

1. lépés: Állítsa be az OpenAI fiókját

• Iratkozzon fel vagy jelentkezzen be: Ha még nem tette meg, iratkozzon fel egy fiókra az Openai platformon a https://platform.openai.com/signup oldalon.
• API kulcs: A bejelentkezés után API -kulcsot kell generálnia az Openai szolgáltatásainak eléréséhez. Ezt az API szakaszban találhatja meg a fiókbeállításokban.

2. lépés: Telepítse az Openai Python klienst, hogy egyszerűsítse ezt a lépést a SEO profikhoz

Az Openai egy Python klienst biztosít, amely egyszerűsíti az API -vel való interakció folyamatát. Telepítéshez futtassa a következő parancsot a terminál vagy a parancssorba:

pip install openai

3. lépés: Hitelesítse meg az API -billentyűvel

A kérések megkezdése előtt hitelesítenie kell az API -kulcs használatát. Így állíthatja be a Python szkriptbe:

import openai

openai.api_key = 'your-api-key-here'

4. lépés: Válassza ki a beágyazási modellt

Abban az időben Ennek a cikknek a létrehozása, az Openai’s szöveg-beágyazás-3 az egyik legfejlettebb beágyazási modellnek tekintik. Azt rendkívül hatékony a szövegfeldolgozási feladatok széles skálájához.

5. lépés: Hozzon létre beágyazást a tartalmához

A szöveg beágyazásának előállításához:

response = openai.Embedding.create(

model="text-embedding-3-small",

input="This is an example sentence."

)

embeddings = response['data'][0]['embedding']

print(embeddings)

Az eredmény a számok listája, amelyek a nagydimenziós térben történő bemenet szemantikai jelentését képviselik.

6. lépés: A beágyazások tárolása

Tárolja az ágyneműt egy adatbázisban a későbbi felhasználás céljából; Az olyan eszközök, mint a Pinecone vagy a PostgreSQL a PGVector segítségével, nagyszerű lehetőségek.

7. lépés: A nagy szöveges bemenetek kezelése

A nagy tartalomhoz bontja azt bekezdésekre vagy szakaszokra, és generáljon beágyazást minden darabhoz.

Használjon hasonló méretű darabokat a jobb koszinusz hasonlósági számításokhoz. A teljes dokumentum ábrázolásához minden darabra átlagolhatja az ágyazást.

💡Pro tipp: Használja a Market Brew ingyenes AI áttekintő megjelenítőjét– A Market Brew keresőmérnöki csapata létrehozta ezt a vizualizátort Annak érdekében, hogy pontosan megértse, hogyan használják a beágyazást, a szöveges osztályozók negyedik generációját keresőmotorok által.

Szemantika: A beágyazások összehasonlítása a koszinusz hasonlósággal

Koszinusz hasonlósági intézkedések A két vektor hasonlóság (beágyazás) közöttfüggetlenül azok nagyságától.

Ez elengedhetetlen a két szövegdarab szemantikai hasonlóságának összehasonlításához.

A tipikus keresőmotor -összehasonlítások a következők:

1. Kulcsszavak bekezdésekkel,
2. Bekezdések csoportjai más bekezdésekkel és
3. Kulcsszavak csoportjai a bekezdések csoportjaival.

Ezután a keresőmotorok csoportosítják ezeket a beágyazásokat.

Hogyan a keresőmotorok klaszterágyak

A keresőmotorok a tartalmat beépíthetik a beágyazási klaszterek alapján.

Az alábbi videóban szemléltetjük, hogy miért és hogyan használhatjuk be a beágyazó klasztereket, a Market Brew ingyenes AI áttekintő megjelenítőjével, hogy rögzítsük a tartalom -igazítási problémákat, amelyek megakadályozhatják, hogy megjelenjenek a Google AI áttekintéseiben vagy akár rendszeres keresési eredményeikben!

https://www.youtube.com/watch?v=vf_nubrs9zo

A klaszterek beágyazása, vagy a „szemantikai felhők” a keresőmérnökök egyik legerősebb rangsoroló eszközét képezik.

A szemantikai felhők több ezer méretű téma klaszterek. A fenti ábra egy 3D -s ábrázolást mutat a megértés egyszerűsítésére.

A téma klaszterek az entitásoknak szólnak, mivel a szemantikai felhők beágyazódnak. Gondolj egy szemantikai felhőre, mint a szteroidok témájú csoportjára.

A keresőmérnökök ezt úgy használják, mint a téma klaszterek.

Amikor a tartalma a felső szemantikai felhőn kívül esik – amit az AI legmegfelelőbbnek tartanak -, azt teljesen figyelmen kívül hagyják, lerontják vagy kizárják az AI áttekintésekből (és még a rendszeres keresési eredményekből is).

Nem számít, mennyire jól megírja vagy optimalizálja az oldalt a hagyományos értelemben, nem fog felszínre, ha nem igazodik a jobb szemantikai klaszterhez, amelyet a finoman hangolt AI rendszer keres.

Az AI Áttekintő Visualizer használatával végre megnézheti, hogy tartalma igazodik -e az adott lekérdezés domináns szemantikai felhőjéhez. Ha nem, az eszköz biztosítja a átrendezési stratégia hogy segítsen áthidalni ezt a rést.

Egy olyan világban, ahol az AI eldönti, hogy mi jelenik meg, ez a láthatóság szintje nem csak hasznos. Ez elengedhetetlen.

Ingyenes AI áttekintés a Visualizer: Hogyan lehet rögzíteni a tartalom igazítását

https://www.youtube.com/watch?v=ucgjzo_9cuq

1. lépés: Használja a Visualizer -t

Adja meg az URL -t ehhez az AI áttekintéshez a Visualizer eszközhöz, hogy megtudja, hogyan nézi meg a keresőmotorok tartalmát beágyazásokkal. A Klaszteranalízis A fül megjeleníti az oldal beágyazó klasztereit, és jelzi, hogy tartalma igazodik -e a megfelelő fürthöz.

2. lépés: Olvassa el az átrendezési stratégiát

Az eszköz szükség esetén biztosítja az átrendezési stratégiát. Ez egyértelmű ütemtervet biztosít a tartalom beállításához, hogy jobban illeszkedjen az AI relevancia értelmezéséhez.

Példa: Ha az oldala szemantikailag távol van a felső beágyazási klasztertől, akkor az átrendezési stratégia változtatásokat javasol, például a tartalom átdolgozását vagy a fókusz áthelyezését.

3. lépés: Tesztelje az új változtatásokat

Használja az „Új tartalom tesztelése” funkciót annak ellenőrzésére, hogy a tartalma mennyire illeszkedik az AIO felső beágyazási klaszteréhez. Az iteratív tesztelés és a finomítás ajánlott az AI áttekintések fejlődésével.

Lásd a tartalmát, mint egy keresőmotor, és hangolja be, mint egy profi

Most láttad a modern SEO motorháztetője alatt – beágyazások, klaszterek és AI áttekintések. Ezek nem absztrakt elméletek. Ugyanazok a központi rendszerek, amelyeket a Google használ, hogy meghatározza, mi rangsorol.

Gondolj úgy, mint a Porsche szolgáltatási kézikönyvhöz való hozzáférés, nem csak a tulajdonos útmutatója. Hirtelen abbahagyhatja a kitalálást, hogy melyik csípést ad, és elkezdi olyan beállításokat végezni, amelyek valóban mozgatják a tűt.

A Market Brew -nál több mint két évtizedet töltöttünk ezen algoritmusok modellezésével. Az olyan eszközök, mint az ingyenes AI áttekintésű megjelenítő, a szerelő szemének nézete arról, hogy a keresőmotorok hogyan értelmezik az Ön tartalmát.

És azoknak a csapatoknak, amelyek tovább akarnak menni, a fizetett licenc felszabadítja a tervrajzokat, hogy segítsen nyomon követni és prioritást élvezni az AIO-alapú mutatók leginkább befolyásolják az Ön rangsorát-mint például a koszinusz hasonlóság és a legjobb beágyazó klaszterek.

Most megvan a kézikönyv. A következő lépés a tiéd.

---

Képhitelek

POST Image: A Market Brew képei. Engedélyével használják.