Inblog
Запустить корпоративный блог
GEO

Семантический поиск (Semantic Search)

Семантический поиск - это поисковая технология, которая возвращает наиболее релевантные результаты, всесторонне понимая смысл, контекст и намерение поискового запроса пользователя, а не полагаясь на простое совпадение ключевых слов.

Семантический поиск - это поисковая технология, которая возвращает наиболее релевантные результаты, всесторонне понимая смысл, контекст и намерение поискового запроса пользователя, а не полагаясь на простое совпадение ключевых слов.

Почему это важно

Традиционный поиск на основе ключевых слов ранжировал результаты исходя из того, содержатся ли в документе ровно те слова, которые набрал пользователь. Однако существует бесчисленное множество способов выразить одно и то же намерение. Например, "дешёвый смартфон" и "выгодный мобильный телефон" имеют одинаковое поисковое намерение, но подход на основе совпадения ключевых слов не может связать эти два выражения. Семантический поиск преодолевает это ограничение, находя контент, соответствующий истинному намерению пользователя. По состоянию на 2025 год 47% результатов поиска Google отображают AI Overview, и в 87,6% из них цитируется контент с верхних позиций. Это показывает, что контент, ориентированный на контекст и смысл, необходим для обеспечения видимости в поиске.

Эволюция от поиска по ключевым словам к семантическому поиску

Эволюция Google в сторону семантического поиска была постепенной. Обновление Hummingbird 2013 года стало первым крупным переходом, задействовав обработку естественного языка (NLP) и латентно-семантическое индексирование для понимания поискового намерения пользователя. В 2015 году был представлен RankBrain, существенно улучшивший способность интерпретировать сложное намерение запроса через машинное обучение, изучавшее прошлые поисковые паттерны и поведение пользователей. Последующее появление BERT и MUM позволило Google понимать контекст на уровне предложений и абзацев, а не отдельных слов, сделав основными критериями ранжирования тематическую авторитетность и соответствие намерению пользователя, а не частоту ключевых слов.

Ключевые NLP-модели Google (BERT, MUM и др.)

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) был представлен в 2019 году и сразу при запуске затронул примерно 10% всех поисковых запросов. Ключевое новшество BERT - двунаправленное понимание контекста. В то время как предыдущие модели читали слова только слева направо, BERT одновременно улавливает связи между всеми словами до и после каждого слова в предложении. Например, он может точно различать "поездка из Бразилии в США" и "поездка из США в Бразилию", понимая роль предлогов.

MUM (Multitask Unified Model) был анонсирован в 2021 году и в 1000 раз мощнее BERT. Самое существенное отличие MUM - его способность к мультимодальной обработке. Он может понимать не только текст, но и изображения, видео и аудио, а также обрабатывать более 75 языков одновременно. Однако MUM в настоящее время применяется в ограниченных областях, таких как поиск по вакцинам от COVID и Google Lens, и пока не развёрнут полностью для общего ранжирования.

Стратегии оптимизации под семантический поиск

Эффективные SEO-стратегии для эпохи семантического поиска включают:

  • Создание тематических кластеров: проектируйте контент вокруг тем, а не отдельных ключевых слов. Создавайте опорные страницы (pillar pages), покрывающие основные темы, и кластерные страницы, раскрывающие конкретные подтемы, связанные между собой внутренними ссылками, чтобы поисковые системы распознавали тематическую авторитетность домена.
  • Соответствие поисковому намерению: при написании контента точно определяйте поисковое намерение (информационное, навигационное, транзакционное) для целевого ключевого слова и структурируйте контент в подходящем для этого намерения формате и глубине.
  • Письмо на естественном языке: вместо искусственного повторения ключевых слов пишите так, чтобы естественно включать связанные термины и синонимы. Семантически оптимизированный контент показывается по большему числу связанных ключевых слов и также увеличивает время пребывания пользователя.
  • Использование структурированных данных: применяйте разметку Schema.org, чтобы явно выразить сущности и связи внутри вашего контента, позволяя поисковым системам точнее понимать его смысл.
  • Усиление мультимодального контента: учитывая мультимодальные возможности MUM, предоставляйте интегрированное сочетание текста, изображений и видео, назначая каждому типу медиа подходящий alt-текст и метаданные.

Источники: