Статья также доступна на украинском (перейти к просмотру).

Содержание:

• Что такое релевантность тексту в SEO
• Что такое эмбеддинг простыми словами
• Ориентировочная шкала интерпретации
• Чем эмбеддинги полезны в SEO
• Практический пример на FREEhost.UA: анализ VPS-кластера
• Как эмбеддинги помогают находить каннибализацию
• Сравнение с конкурентами
• Проверка нескольких запросов одновременно
• Эмбеддинги для внутренней перелинковки
• Итоговый алгоритм: как применять эмбеддинги на практике
• Заключение

Эмбеддинг позволяет оценивать тексты не только по ключевым словам, но и по смысловой близости.

В этой статье мы разберем, чем классический подход (TF-IDF и BM25) отличается от семантического (ембединг).

А также как его можно использовать в SEO. На практических примерах покажем релевантность страниц, поиск каннибализации и семантически близкие материалы для внутренней перелинковки.

Что такое релевантность тексту в SEO

Релевантность – это соответствие страницы содержания поисковому интенту. 

При этом такое соответствие можно оценивать по-разному.

Совпадение ключевых слов – это самый простой метод. Рассматривается, встречаются ли ключевые слова  в мета-тегах, заголовках и тексте страницы. Например, "купить VPS" и "купить VPS хостинг" имеют очевидное совпадение.

Классическая текстовая релевантность  - учитывает не только наличие ключевых слов, но и их частоту, значимость и распределение по тексту. Для таких задач используются, например, TF-IDF и BM25. Они позволяют более точно сравнивать запрос с текстом, но по-прежнему в значительной степени опираются на характеристики слов и частоту.

Семантическая релевантность - это оценка совпадения не только отдельных ключевых слов, но и их близость по смыслу, в частности, синонимов и близких по смыслу формулировок. Поэтому два текста могут быть релевантными друг другу, даже если используют разные формулировки.

Например:

• Купить VPS.

• Купить виртуальный сервер.

Ключевые слова фактически не совпадают, но пользователь намерен заказать виртуальный сервер.

Для классического анализа такое соответствие определить сложнее, в то время как семантический подход позволяет учитывать смысловую близость.

Именно здесь появляются эмбеддинги: текст превращается в числовой вектор, позволяющий сравнивать тексты по их смысловой близости. 

Такой подход рассматривается как дополнение к классическим методам, но не их полноценная замена. 

Рекомендуем ознакомиться со статьёй в Wiki  “Что такое embedding (эмбеддинг)?”.

Что такое эмбеддинг простыми словами

Эмбеддинг (От англ. embedding - "встраивание", "помещение внутрь")  – цифровое представление смысла текста. Специальная модель для создания эмбеддингов преобразует слово, предложение или даже целый текст в набор цифр — вектор. Такой вектор позволяет сравнивать тексты не только по совпадению слов, но и по смысловой близости.

Вектор – это упорядоченный набор чисел, например  [0,12, −0,47, 0,83, …]. Он так называется потому, что в математике такой набор можно представить как точку или направление в многомерном цифровом пространстве. В случае эмбеддинга эти числа формируют математическое представление смысла текста.

Например, ключевые слова “купить VPS” и “купить виртуальный сервер” разные, но близкие по смыслу. После преобразования в эмбеддинги их векторы будут расположены близко друг к другу.

Рассмотрим, как этот процесс выглядит схематически.

Процесс выглядит так:

Текст → Модель-кодировщик → Числовой вектор → Сравнение запросов

Как уже было отмечено, ключевые слова и текст можно представить как точку в многомерном пространстве, чем ближе расположены векторы друг к другу, тем выше семантическая близость текстов.

Для ее оценки часто используют cosine similarity – косинусное сходство, этот показатель позволяет определить, насколько близки друг к другу два вектора.

Cosine similarity (косинусное сходство) — это показатель, оценивающий, насколько схожи два числовых вектора. Чем выше значение, тем более близки тексты по содержанию.

Толкование этих показателей приведено в диаграмме. Однако воспринимайте это как материал для размышлений, а не истину в последней инстанции. Результат зависит от типа сравниваемых текстов конкретной SEO-задачи, выбранной модели оценки.

Именно поэтому эмбеддинги полезны для поисковой оптимизации, они позволяют сравнивать тексты по смысловой нагрузке, даже если слова в текстах разные.

Ориентировочная шкала интерпретации

В данной таблице указаны разные показатели косинусной близости и их интерпретация.

Для разных видов анализа рекомендации могут отличаться.

Эти показатели помогают ответить на следующие вопросы:

• Насколько страница отвечает запросу?

• Насколько две страницы похожи друг на друга?

• Стоит ли рассматривать страницу для дальнейшего анализа? 

• Есть ли риск каннибализации?

Помните, что такие показатели не абсолютно универсальны.

0,80 не означает автоматически "релевантно", а 0,50 - "не имеющий отношения”.

Показатели следует сравнивать:

• Между страницами одного сайта.

• Между конкурирующими страницами разных сайтов.

• Между разными зонами одной страницы.

• Для разных поисковых запросов одной страницы.

Чем эмбеддинги полезны в SEO

Эмбеддинги можно использовать  для решения различных задач в SEO, связанных со смысловой близостью поисковых запросов, страниц и отдельных фрагментов текста.

Рассмотрим основные из них:

• Оценка релевантности страницы поисковому запросу.

  Понять, насколько контент соответствует поисковому запросу по смыслу, даже если в тексте используются другие формулировки.

• Поиск каннибализации.

  Эмбеддинги помогают найти схожие по смыслу страницы, которые потенциально могут конкурировать между собой в поисковой выдаче.

• Кластеризация поисковых запросов.

  Позволяет кластеризовать не только по совпадению поисковых запросов, но и по близости по смыслу.

• Внутренняя перелинковка.

  Поиск страниц, близких по смыслу, для потенциального размещения внутренних релевантных ссылок. Подробнее о внутренней перелинковке и оптимизации сайта с помощью устаревшего контента читайте здесь.

• Сравнение с конкурентами.

  Эмбеддинг позволяет оценить, насколько запрос семантически близок не только собственной странице, но и страницам конкурентов.

Практический пример на FREEhost.UA: анализ VPS-кластера

Рассмотрим, как эмбеддинг можно использовать при исследовании тематических кластеров. В частности, «VPS-хостинг». 

Наша задача – проверить, насколько основная профильная страница релевантна поисковому запросу. А также есть ли риск каннибализации трафика из-за наличия информационных страниц с такими или близкими поисковыми запросами.

Для анализа будем использовать расширение для браузера Chrome. Devaka Tools — расширение для SEO Pro. 

Перейдите на вкладку Tools → Embeddings Tool.

Шаг 1. Выбираем запросы и страницы

К примеру:

Запрос: VPS-хостинг купить.

Для анализа берём страницы:

• Коммерческую страницу "VPS-хостинг" как профильную.

• Страницу из Wiki "Что такое VPS (VDS) сервер?".

• Страницу из блога "VPS хостинг FREEhost.UA изнутри".

• Еще одну страницу из блога "Заканчивается место на VPS: как найти, что занимает диск в Ubuntu".

Шаг 2. Проверяем страницы в Embeddings Tool

В Embeddings Tool добавляем поисковый запрос и URL страниц FREEhost.UA, которые мы указали.Инструмент сравнивает семантическую близость запроса с отдельными зонами страницы:

• Заголовок. 

• Заголовки-подзаголовки.

• Основной текст. 

• Анкоры внутренних ссылок.

Шаг 3. Анализируем результаты

Синим фоном выделены блоки, наиболее релевантные заданному поисковому запросу.

Все зоны относятся к профильной коммерческой странице “VPS-хостинг” (Текущая страница).

Разберем показатель семантической близости по зонам для профильной страницы:

• 0,856 для Title — мета-тег текущей страницы наиболее близок по смыслу запроса.

• 0,828 для H1–H6 — заголовки-подзаголовки страницы также соответствуют теме запроса.

• 0,733 для Text — основной текст статьи имеет более низкое семантическое соответствие поисковому запросу.

• 0,736 для A — показатель семантической близости запроса к анкорам внутренних ссылок.

Из этого можно заключить, что в целом контент оптимизирован хорошо, однако необходимо доработать текст страницы вместе с анкорами.

Что и делается.

Показатели семантической близости профильной страницы выше, чем у других страниц этого тематического кластера. Это может свидетельствовать о том, что профильная страница лучше соответствует запросу, но само по себе не исключает риска каннибализации.

Как эмбеддинги помогают находить каннибализацию

Рассмотрим, как можно обнаружить страницы с риском каннибализации.

Допустим, мы имеем следующие данные.

В этой таблице три страницы имеют схожие показатели семантической близости.

Это еще не означает, что они уже каннибализуют друг друга. Следует дополнительно проверить их поисковые интенты, позиции, трафик, ключевые слова и фактическую выдачу Google.

То есть высокое семантическое сходство страниц не означает автоматической каннибализации. Это только сигнал для дальнейшей проверки. 

Сравнение с конкурентами

Embeddings Tool позволяет оценить, насколько поисковый запрос семантически близок не только к собственным страницам, но и к страницам конкурентов.

Например, для страницы “Облачный VPS хостинг” по запросу «VPS-хостинг» были сравнены три страницы конкурентов.

Для каждой из них инструмент показывает отдельное семантическое соответствие Title, H1–H6, основного текста и анкоров.

В нашем примере показатель для Title у FREEhost.UA составил 0,8231, а у топового конкурента  — 0,8441. Такие сравнения помогают понять, какие элементы страниц конкурентов семантически ближе к целевому запросу и использовать эти данные как дополнительный ориентир для оптимизации собственного контента.

Внимание! Важны не только абсолютное значение и первое место, но и разница:

• FREEhost.UA (Текущая страница) — 0,8231.

• Конкурент — 0,8441.

Разница  — 0,022.

Разница невелика, поэтому не стоит говорить, что Title конкурента оптимизирован значительно лучше нашего.

Теперь рассмотрим показатели по тексту.

• FREEhost.UA(Текущая страница) — 0,6512.

• Конкурент — 0,7571.

Разница  — 0,1059.

Такая разница может быть сигналом для более детального анализа текста конкурента, чтобы выяснить, какие именно элементы контента обеспечивают более высокое семантическое соответствие запросу. 

Проверка нескольких запросов одновременно

Режим Multiple Queries в Embeddings Tool позволяет анализировать одну страницу по нескольким поисковым запросам. Это удобно для оценки семантической релевантности отдельных зон страницы для разных запросов. 

Например, при проверке страницы "Облачный VPS хостинг" запрос "VPS хостинг" имеет более высокую семантическую близость  по всем зонам страницы, чем запрос "аренда виртуального сервера". 

Эмбеддинги для внутренней перелинковки

Эмбеддинги можно использовать не только для определения релевантности контента поисковым запросам, но и для поиска материалов, близких друг другу по смыслу.

Это используется для настройки внутренней перелинковки.

Продолжаем рассматривать пример FREEhost.UA.

В качестве базовой страницы возьмем VPS-хостинг.

Задача – определить, какие страницы потенциально подходят для внутренней перелинковки.

Рассмотрим таких “кандидатов”:

• Страницы VPS Ubuntu, Docker или Grafana.

• Страница из Wiki "Что такое VPS (VDS) сервер?".

• Страница из блога “Альфа версия Proxmox Центр обработки данных Менеджер”.

Для точечной проверки отдельных страниц можно использовать Embeddings Tool в Devaka Tools, вкладка Сравните тексты.

Сначала выбираем исходную страницу и материал из нее, затем добавляем текст, в том числе мета-теги этой страницы.

Проверяем эти страницы на семантическое сходство.

Например, страницы:

• Хостинг VPS. 

• Grafana VPS.

Как видно на скриншоте, показатель семантической близости составляет 0,7926, что говорит о высокой семантической близости текстов, поэтому они могут использоваться для внутренней перелинковки.

Схематически процесс выглядит так:

• Выбор основной страницы реципиента.

• Сравнение с другими материалами в Embeddings Tool.

• Подбор семантически близких страниц.

• Проверка вручную.

• Размещение внутренней ссылки.

Реальный пример на странице “Установка Grafana на VPS” мы разместили внутреннюю ссылку на страницу “Облачный VPS хостинг” в виде кнопки.

Embeddings Tool – это инструмент предварительного отбора, он помогает найти потенциально связанные материалы.

Сама по себе высокая семантическая близость не означает, что ссылку нужно обязательно размещать. Окончательное решение принимает SEO-специалист после ручной проверки контекста, поискового интента и структуры сайта. 

Проверяйте структуру и контент сайта, а также оптимизацию страниц.

Итоговый алгоритм: как применять эмбеддинги на практике

Следуйте следующим шагам:

1. Определите SEO-задачу.

2. Выберите ключевые запросы и страницы для сравнения.

3. Получите эмбеддинг.

4. Сравните результаты.

5. Отберите потенциально проблемные страницы и отдельные зоны контента.

6. Проверьте поисковый интент и контекст.

7. Примите решение о дальнейшей поисковой оптимизации.

Заключение

Из вышеперечисленного можно сделать следующие выводы.

Эмбеддинги позволяют сравнивать контент не только по совпадению ключевых слов, но и по их смысловой близости.

Для SEO эмбеддинг можно использовать для анализа релевантности поисковых запросов, поиска тематически близких страниц, определения зон страницы, требующих оптимизации, а также выявления потенциального риска каннибализации трафика. 

Но при этом не следует воспринимать косинусное сходство как универсальный SEO-норматив: это лишь дополнительный показатель и инструмент для анализа.

Эмбеддинги помогают найти потенциальную проблему, но не объясняют автоматически, почему она возникла и какое решение будет верным. 

Подписывайтесь на наш Telegram-канал https://t.me/freehostua, чтобы быть в курсе новых полезных материалов

Смотрите наш канал YouTube на https://www.youtube.com/freehostua.

Мы в чем ошиблись, или что-то пропустили?

Напишите об этом в комментариях, мы с удовольствием ответим и обсудим ваши замечания и предложения.

Дата: 07.09.2026 Автор: Яременко Владислав под редакцией Евгения Шермана #seo#seo-audit#seo-services

Голосование 1 2 3 4 5