Продвижение сайтов с использованием искусственного интеллекта

скачать книгу бесплатно


Процесс создания индекса поисковых систем

Поисковые системы индексируют огромное количество веб-страниц, чтобы в дальнейшем предоставлять пользователям максимально релевантные и актуальные результаты поиска.

Начало процесса

Индексирование начинается с определенного набора наиболее авторитетных и высококачественных сайтов. Это позволяет поисковику более точно оценивать качество всех остальных найденных впоследствии страниц. Затем поисковые роботы, называемые пауками, следуют по ссылкам на этих страницах, чтобы открывать и индексировать новые страницы.

Благодаря гиперссылкам между веб-страницами пауки могут охватить огромное количество контента в Сети – до триллионов документов. Конечно, поисковики не в силах ежедневно полностью переиндексировать весь интернет, поэтому часть страниц, которые кажутся им менее ценными, могут оставаться не проиндексированными на текущий момент.

Процесс индексирования

При индексации каждой страницы поисковые роботы анализируют ее содержимое, загружают страницы по ссылкам и повторяют этот процесс рекурсивно. Это очень сложная задача, учитывая размер и сложность структуры всемирной паутины. В результате формируется гигантская база данных индекса, содержащая все значимые слова и фразы со всех проиндексированных страниц.

При этом фиксируется множество дополнительных метаданных:

– Карта ссылок со страницы.

– Текст самих ссылок.

– Являются ли они платными и т. д.

Как только веб-страница загружена для индексации, она проходит следующие этапы анализа и обработки:

1. Извлечение текста. Весь текст на странице извлекается и очищается от разметки и скриптов.

2. Лингвистический анализ. Происходит морфологический и синтаксический анализ текста – определение частей речи, словоформ, связей слов в предложениях.

3. Семантический анализ. Определяется тематика и ключевые понятия текста на основе лингвистического анализа с использованием алгоритмов машинного обучения.

4. Извлечение метаданных. Собирается дополнительная структурированная информация о странице – заголовки, metadata, время/дата, автор, язык и т. д.

5. Сохранение в индекс. Все полученные данные в оптимизированном для поиска виде помещаются в высокопроизводительное хранилище – индекс.

Такие же процедуры применяются ко всем документам, обнаруженным и загруженным поисковым роботом в процессе сканирования Сети. В итоге формируется структурированная поисковая база знаний обо всем индексируемом контенте.

Структура индекса поисковых систем

Индекс поисковых систем состоит из двух основных компонентов:

1. Инвертированный индекс

Это своеобразный словарь, где слова и словоформы расположены в алфавитном порядке. При каждом слове указано, на каких страницах оно встречается, в каком контексте и с какой частотой.

Структура индексной записи выглядит примерно так:

СЛОВО / номер страницы + порядковый номер + грамматические характеристики

Такой инвертированный индекс позволяет легко находить страницы по заданным словам и словоформам.

2. Прямой индекс

Это сжатая текстовая копия всех проиндексированных страниц. Прямой индекс нужен поисковикам, чтобы при выдаче результатов восстанавливать исходный фрагмент текста и выделять в нем слова запроса. Также прямой индекс используется для восстановления удаленных или недоступных страниц. Например, функции «Кэш» или «Сохраненная копия» страницы.

Ограничения процесса индексирования

Хотя поисковые системы стремятся охватить как можно больше веб-страниц, на практике существуют определенные ограничения:

1. Вычислительные мощности. Индексирование, обработка и хранение огромных объемов данных требует колоссальных вычислительных ресурсов. Даже у крупнейших IT-компаний есть лимиты в этом плане.

2. Качество контента. Поисковики в первую очередь фокусируются на индексации качественного, уникального и полезного контента. Поэтому малоценные, дублирующиеся или бесполезные страницы могут остаться непроиндексированными.

3. Скорость обновления. Полная переиндексация всего интернета занимает время. За это время часть страниц успевает измениться или даже исчезнуть из Сети. Поэтому индекс никогда не будет абсолютно актуальным.

Таким образом, доля индексируемого интернета постоянно растет, но этот рост сдерживается техническими и алгоритмическими факторами. Главная цель этой сложной работы – предоставить пользователям максимально полный, релевантный и актуальный доступ к контенту Сети для эффективного поиска.

Хотя создание и поддержание индексов требует колоссальных вычислительных ресурсов, эта инвестиция окупается тем, что экономит время миллионов людей ежедневно. Ведь без качественного индекса невозможен и качественный поиск.

Семантическое индексирование: поиск от примитивных алгоритмов к искусственному интеллекту

Технологии, используемые для поиска в интернете, сильно изменились за последние 20 лет, что облегчило поиск контента, который нужен потребителям. Например, семантический поиск изменил правила игры в интернете. Эта технология процветала последние 15 лет и помогла создать новую систему, которая произведет революцию в мире веб-поиска: семантическое индексирование.

Эволюция поиска в интернете

Интернет-серфинг не всегда был таким же простым как сегодня. Вначале поисковые системы использовали технику, называемую «лексическим поиском». В этой системе использовались механизмы, которые искали буквальные совпадения слов запроса, не понимая сам запрос. Например, если кто-то введет в поиск «кошка боится огурца видео», лексический поиск покажет результаты по словам «кот», «боится», «огурец» и «видео». Эта система может привести к поиску конкретного видео, но гораздо более вероятно, что пользователю придется иметь дело с отдельными статьями, изображениями или видеороликами о кошках и огурцах.

Начиная с 2010-х годов лексический поиск был отодвинут в сторону, уступив место семантическому поиску, который описывается как «поиск со смыслом». Семантический поиск добавляет контекст запроса, поэтому найти видео с котами, которые боятся огурцов, становится намного проще, поскольку поисковая система теперь точно понимает, что спрашивает пользователь.

Семантическое индексирование использует искусственный интеллект и машинное обучение для поиска медиафайлов в интернете, даже если запрос не структурирован. Это означает, что кто-то может ввести «кошка испуганный огурец» и получить те же результаты, как и при более структурированном запросе в семантической поисковой системе.

Преимущества семантического индексирования

Используя эту технологию, медиафайлы можно найти даже в том случае, если в запросе используются соответствующие синонимы и описания. Например, можно выполнить поиск «кошачьи боятся овощей» и при этом получить искомые видео. Все это достигается благодаря системам искусственного интеллекта, используемым для этих поисков.

• Инфраструктура и технологии: компании, такие как OpenAI и база данных Elasticsearch, предоставляют инфраструктуру, делающую это возможным. Их программы изучают не только то, какие темы являются наиболее релевантными для поиска, но и то, как все слова взаимодействуют друг с другом, что позволяет понимать контекст предложения.

• Многоязычный контекст: эти системы могут работать и в многоязычном контексте, что делает их еще более универсальными и мощными.

Поисковые системы в настоящее время участвуют в гонке ИИ, добавляя новые инновационные технологии и системы для улучшения качества поиска в интернете. Большинство из них, скорее всего, перейдут на систему семантического индексирования благодаря ее гибкости, изобретательности и способности совершенствоваться с течением времени. Семантическое индексирование обещает сделать поиск в интернете еще более точным и удобным, предоставляя пользователям доступ к нужному контенту быстрее и проще.

1.3. Что видят поисковые системы

В мире веб-разработки и SEO ключевым фактором успешности является понимание того, как поисковые системы взаимодействуют со структурой сайтов. Каждый элемент, каждые метаданные, каждый текстовый блок – все это может быть прочитано и проанализировано поисковыми роботами. Однако не все на вашем сайте доступно для индексации и интерпретации поисковыми системами. В настоящее время технологии искусственного интеллекта активно применяются для более глубокого понимания контента сайта поисковыми системами, что открывает новые возможности для оптимизации и повышения видимости в поисковых результатах.

Как поисковые системы видят ваш сайт

Чтобы лучше понять, как происходит считывание и анализ страниц сайта, можно взглянуть на исходный код любой веб-страницы. Когда вы смотрите на исходный код страницы, вы видите именно тот код, который веб-сервер отправил в ваш браузер при загрузке. Именно его в неизменном виде видят и поисковые роботы, а также HTTP-заголовки, отправляемые сервером.

Поисковых роботов в первую очередь интересует текстовая информация на странице. Она содержится в HTML-коде и отображается в виде обычного текста для пользователей. Это и есть тот самый уникальный и ценный контент, который ищут поисковики.

Важные элементы для поисковых систем

1. Заголовок страницы (title): один из важнейших факторов при ранжировании. Это текст, который отображается в строке браузера при загрузке страницы.

2. Метатег keywords: список ключевых слов, которые, по мнению вебмастера, наиболее точно описывают тематику и содержание страницы. Сегодня поисковики практически игнорируют содержимое этого тега из-за некорректного использования.

3. Метатег description: содержимое этого тега часто используется поисковиками как описание страницы в результатах поиска. Грамотно составленный метатег description может существенно увеличить кликабельность сниппета и, как следствие, трафик на страницу.

4. Атрибут alt изображений: изначально использовался для отображения описания картинки в случае, если она по каким-то причинам не загрузилась. Сегодня он помогает:

– людям с проблемами зрения, которые не могут видеть изображения;

– пользователям на низкоскоростном интернет-соединении, которые предпочитают отключать загрузку картинок.

5. Тег noscript: используется для предоставления альтернативного контента пользователям, у которых отключен JavaScript.