Продвижение сайтов с использованием искусственного интеллекта Александр Краснобаев
Введение
Искусственный интеллект уже коренным образом изменяет практически каждую отрасль, и поисковая оптимизация (SEO) не исключение. По мере того как технологии ИИ становятся все более продвинутыми, они открывают новые возможности для повышения эффективности SEO-стратегий и улучшения качества контента.
В этой книге мы исследуем, как искусственный интеллект может быть использован на каждом этапе SEO-процесса – от технической оптимизации сайта до создания контента и линкбилдинга. Мы рассмотрим основные принципы работы поисковых систем и ключевые факторы ранжирования, а также изучим, как ИИ может помочь в аудите и анализе сайта.
Особое внимание будет уделено использованию современных моделей ИИ, таких как ChatGPT, для автоматизированного сбора семантического ядра, генерации текстового и визуального контента высокого качества. Мы также обсудим, как ИИ может помочь в линкбилдинге и привлечении дополнительного трафика на сайт.
Кроме того, книга охватывает специфику применения ИИ в различных средах SEO, включая локальную, региональную и тематическую оптимизацию, а также особенности продвижения коммерческих сайтов.
Наконец, читатели ознакомятся с возможными ошибками, санкциями и угрозами в SEO. Предлагаются рекомендации по безопасной оптимизации и избеганию санкций поисковых систем при использовании ИИ.
Данное руководство станет ценным ресурсом для специалистов в области SEO, желающих повысить эффективность SEO-стратегий и получить конкурентные преимущества благодаря инновационным технологиям.
Глава 1. Основы поискового продвижения
1.1. Основные принципы работы поисковой системы
Поисковые системы, являясь ключевым инструментом доступа к информации в интернете, постоянно развиваются, чтобы отвечать на возрастающие требования пользователей и технологические вызовы современности. Одним из наиболее значимых направлений в этом развитии является применение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для улучшения процессов индексации и поиска информации.
В данной книге мы подробно рассмотрим, как именно работают современные поисковые системы, какие технологии лежат в их основе и какое влияние оказывает на их развитие искусственный интеллект.
Рассмотрим, как устроена логика работы поисковых систем на примере «Яндекса» (в целом она схожа и для Google, за исключением некоторых технологий и алгоритмов).
Шаг 1: Обработка запроса
Когда пользователь вводит поисковый запрос, этот запрос сначала попадает на балансировщик нагрузки – специальное устройство, которое автоматически перенаправляет запрос в наименее загруженный в данный момент серверный кластер. Это необходимо для максимально эффективного распределения нагрузки на все имеющиеся вычислительные мощности.
Шаг 2: Метапоисковая система
Далее запрос поступает в метапоисковую систему, которая выполняет следующие задачи:
– получает все данные о запросе и определяет его тип;
– проверяет орфографию;
– определяет регион, откуда поступил запрос, чтобы решить, стоит ли показывать в выдаче региональные сайты и информацию.
Шаг 3: Проверка на повторение
Метапоиск проверяет, не повторяется ли этот запрос в последнее время. Это связано с тем, что некоторые запросы резко вспыхивают в популярности из-за значимых событий, катастроф, рекламных акций и т. п. Для экономии вычислительных ресурсов поисковые системы некоторое время хранят популярные запросы и ответы на них в кэше, чтобы при повторных обращениях сразу отдавать готовый результат из кэша.
Шаг 4: Формирование нового ответа
Если готового ответа не нашлось, формируется новый ответ с помощью базового поискового механизма. Для этого запрос разбивается на части и распределяется по разным серверам с индексами данных. Поиск по частям всегда происходит быстрее. Кроме того, каждый сервер имеет несколько резервных копий для резервирования данных и распределения нагрузки при всплесках популярных запросов.
Шаг 5: Алгоритм ранжирования
Когда все серверы вернут результаты по своим частям запроса, к работе подключается алгоритм ранжирования, который расставляет ссылки по релевантности запросу.
Вот так в общих чертах устроена логика обработки запросов в поисковых системах. Современные поисковые системы используют сложные алгоритмы и технологии, включая искусственный интеллект и машинное обучение, для обеспечения максимально релевантных и точных результатов для пользователей. В будущем можно ожидать еще более продвинутых и интеллектуальных систем поиска, способных удовлетворять растущие потребности пользователей.
Как работают поисковые машины
Теперь в деталях рассмотрим все этапы функционирования поисковых систем – от первоначального сканирования и сбора адресов до финального формирования поисковой выдачи с учетом сотен различных факторов.
Сбор адресов страниц в интернете
Для начала поисковый робот составляет список адресов веб-страниц, по которым впоследствии будет производиться индексация. Изначально разработчики загружают в систему небольшой набор начальных URL, взятых, к примеру, из какого-либо каталога сайтов. Далее робот анализирует содержимое каждой страницы в этом списке, извлекает все гиперссылки и пополняет первоначальный пул адресов. Таким образом, за счет переходов по ссылкам список адресов быстро разрастается до миллиардов.
Однако страницы, на которые нет ни одной внешней ссылки, не могут самостоятельно оказаться в индексе поисковика. Хотя со временем робот может и добраться до них, это произойдет не скоро. Владелец сайта при желании может вручную добавить новые URL в базу поисковой системы.
Выкачивание страниц
Для дальнейшей работы с текстом веб-страниц необходимо получить их содержимое. Этим занимается специальный поисковый робот, называемый пауком (crawler) или сканером. Он обращается по очереди к каждому адресу, сформированному на предыдущем этапе, выкачивает контент страниц и передает на последующую обработку. Так накапливаются огромные объемы текстовых данных.
Индексация
Далее приступает к работе индексный робот, который строит поисковый индекс на основе выкачанных данных. Он извлекает из текстов все слова, располагает их в алфавитном порядке вместе с номерами страниц и служебной информацией. Для этого система последовательно разбирает каждый документ, нумерует страницы, очищает текст от ненужных элементов вроде HTML-разметки, вычленяет отдельные слова и помещает их в индекс с указанием исходных страниц. Так формируется огромная база данных, позволяющая в дальнейшем мгновенно находить нужную информацию по запросу пользователя.
Поиск
Когда пользователь вводит запрос, поисковик обращается к индексу, находит в нем указанные ключевые слова и извлекает списки страниц, где они встречаются. Если в запросе несколько слов, система сравнивает списки для каждого из них и оставляет лишь URL, присутствующие во всех этих списках – то есть те страницы, где встречаются сразу все слова. В результатах поиска отображаются название страницы, дата ее создания, адрес и цитата из текста с подсвеченными искомыми словами.
Для более детального понимания рассмотрим систему фильтрации, через которую проходят обрабатываемые страницы.
Начальная фильтрация
На входной стадии в распоряжении поисковика находятся триллионы адресов веб-страниц. Разумеется, реального полезного контента там значительно меньше – основную долю составляют дубли, неработающие или устаревшие ссылки и прочий «информационный мусор». Из этого пула отсеиваются сотни миллиардов более или менее адекватных адресов для последующего анализа их содержимого. Среди них есть как популярные и востребованные страницы, так и практически неизвестные широкой аудитории.
Далее эти отобранные сотни миллиардов документов выкачиваются и фильтруются еще раз – удаляются дубли, служебные файлы, поисковый спам. Остаются десятки миллиардов URL, которые затем индексируются: разбираются на слова и заносятся в базу данных поисковой системы.
Фильтрация при поиске
Следующие этапы фильтрации происходят уже после получения конкретного поискового запроса от пользователя. Суть этого этапа – найти подходящие документы-кандидаты и упорядочить их по степени релевантности запросу, то есть выполнить ранжирование. Оно происходит в два приема:
1. Черновое ранжирование: система получает из индекса списки документов со словами запроса. Это сотни тысяч или миллионы URL.
2. Чистовое ранжирование: извлекаются дополнительные характеристики каждой страницы, и специальный алгоритм вычисляет их итоговые позиции в поисковой выдаче.
В итоге остается лишь несколько тысяч наиболее подходящих документов, готовых к выводу в виде результатов поиска. Однако на этом процесс не заканчивается. Далее происходит финальное формирование выдачи: дополнительная сортировка, добавление данных из узкоспециализированных вертикальных поисковиков, подбор цитат со словами запроса.
Итак, мы подробно разобрали, как именно функционирует поисковая машина, из каких этапов складывается сложный процесс обработки огромного количества данных и формирования максимально релевантной пользовательскому запросу выдачи.
Искусственный интеллект – основа современного поиска
Функционирование современных поисковых систем почти полностью зависит от технологий искусственного интеллекта. Понимание принципов работы искусственного интеллекта в поисковиках позволит оптимизировать ваш сайт для лучшего ранжирования в выдаче.
