SEO_PYTHON_2NEURON Telegram 74
На каком расстояний должно быть SRW (LSI) слово от ключа? Или как я облажался у Шакина 🙈

Готовясь к эфиру с Михаилом Шакиным я провел массу тестов, и в один момент мне показалось, что чем ближе SRW слово к ключу, тем выше значение косинусной близости, поэтому мне захотелось провести более масштабный эксперимент и поделиться результатами.

ЗЫ: В этом посте и далее я буду употреблять термин SRW (семантически релевантное слово), LSI или то, как его понимают SEOшники, это устоявшееся выражение, примерно как «ксерокопия», но в LSI другая мат. модель, не имеющая ничего общего с моими экспериментами.

Условия и допущения:
1) Методология и подкапотная часть идентична исследованию порядка слов.
2) Ключ поместим в начале предложения и будем к нему цеплять SRW слово на определённом расстоянии.
3) SRW слова берем тут @vector_keywords_bot
4) В качестве нейтрального слова заполнителя используем ‘‘and’’

Пример пар:
[окна] / [окна стекло and and .. and]
[окна] / [окна and стекло and .. and]
[окна] / [окна and and стекло .. and]
………. / ………………………………’…..…
[окна] / [окна and and and .. стекло]

Как думаете, оправдались мои ожидания?
Результаты получились интересными и довольно неожиданными.
Итак, первое, SRW слова влияют на косинусную релевантность пар слово/текст. Как раз об этом я говорил у Михаила. Добавление SRW слов в предложение с ключом, как правило, увеличивает косинусную релевантность.

Второе, как бы не хотелось притянуть за уши теорию, о некоем «окне релевантности» в котором необходимо использовать SRW слова но это не так. Близость SRW слова к ключу не влияет на косинусную релевантность текста, ну или мне не удалось это заметить. Каюсь, поторопился с выводами на эфире у Шакина.

Третье, SRW слова влияют по разному, какие-то больше, какие-то меньше, причем степень влияния не всегда коррелирует если сравнивать в лоб cs(ключ, srw слово). Так например, стеклопакет – самое релевантное слово, оказало меньшее влияние чем уплотнитель, но, скорее всего это погрешность эксперимента.

Ну и совсем неожиданный результат!
Случайным образом выяснилось, что слова явно определяющие интент, например (купить, цена, стоимость, как, что, если, почему) в начале предложения, увеличивают косинусную релевантность пары слово/текст!

В данном эксперименте была использована модель textEmbedding от Яндекса. Хмм, а, что если взять и сделать то же самое для Google? Интересно 🤔 ?
🔥37👍4💯2



tgoop.com/seo_python_2neuron/74
Create:
Last Update:

На каком расстояний должно быть SRW (LSI) слово от ключа? Или как я облажался у Шакина 🙈

Готовясь к эфиру с Михаилом Шакиным я провел массу тестов, и в один момент мне показалось, что чем ближе SRW слово к ключу, тем выше значение косинусной близости, поэтому мне захотелось провести более масштабный эксперимент и поделиться результатами.

ЗЫ: В этом посте и далее я буду употреблять термин SRW (семантически релевантное слово), LSI или то, как его понимают SEOшники, это устоявшееся выражение, примерно как «ксерокопия», но в LSI другая мат. модель, не имеющая ничего общего с моими экспериментами.

Условия и допущения:
1) Методология и подкапотная часть идентична исследованию порядка слов.
2) Ключ поместим в начале предложения и будем к нему цеплять SRW слово на определённом расстоянии.
3) SRW слова берем тут @vector_keywords_bot
4) В качестве нейтрального слова заполнителя используем ‘‘and’’

Пример пар:
[окна] / [окна стекло and and .. and]
[окна] / [окна and стекло and .. and]
[окна] / [окна and and стекло .. and]
………. / ………………………………’…..…
[окна] / [окна and and and .. стекло]

Как думаете, оправдались мои ожидания?
Результаты получились интересными и довольно неожиданными.
Итак, первое, SRW слова влияют на косинусную релевантность пар слово/текст. Как раз об этом я говорил у Михаила. Добавление SRW слов в предложение с ключом, как правило, увеличивает косинусную релевантность.

Второе, как бы не хотелось притянуть за уши теорию, о некоем «окне релевантности» в котором необходимо использовать SRW слова но это не так. Близость SRW слова к ключу не влияет на косинусную релевантность текста, ну или мне не удалось это заметить. Каюсь, поторопился с выводами на эфире у Шакина.

Третье, SRW слова влияют по разному, какие-то больше, какие-то меньше, причем степень влияния не всегда коррелирует если сравнивать в лоб cs(ключ, srw слово). Так например, стеклопакет – самое релевантное слово, оказало меньшее влияние чем уплотнитель, но, скорее всего это погрешность эксперимента.

Ну и совсем неожиданный результат!
Случайным образом выяснилось, что слова явно определяющие интент, например (купить, цена, стоимость, как, что, если, почему) в начале предложения, увеличивают косинусную релевантность пары слово/текст!

В данном эксперименте была использована модель textEmbedding от Яндекса. Хмм, а, что если взять и сделать то же самое для Google? Интересно 🤔 ?

BY SEO Python 2 Нейрона








Share with your friend now:
tgoop.com/seo_python_2neuron/74

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Ng was convicted in April for conspiracy to incite a riot, public nuisance, arson, criminal damage, manufacturing of explosives, administering poison and wounding with intent to do grievous bodily harm between October 2019 and June 2020. ZDNET RECOMMENDS The main design elements of your Telegram channel include a name, bio (brief description), and avatar. Your bio should be: During a meeting with the president of the Supreme Electoral Court (TSE) on June 6, Telegram's Vice President Ilya Perekopsky announced the initiatives. According to the executive, Brazil is the first country in the world where Telegram is introducing the features, which could be expanded to other countries facing threats to democracy through the dissemination of false content. Telegram message that reads: "Bear Market Screaming Therapy Group. You are only allowed to send screaming voice notes. Everything else = BAN. Text pics, videos, stickers, gif = BAN. Anything other than screaming = BAN. You think you are smart = BAN.
from us


Telegram SEO Python 2 Нейрона
FROM American