Как добиться видимости в поиске с использованием искусственного интеллекта: пошаговое руководство по поиску с использованием искусственного интеллекта

Тест, который доказывает: разбивка контента на части — не развод, а наука

"Чанкинг контента — это развод для SEO-консультантов" — слышали такое?

Майк Кинг (iPullRank, один из ведущих экспертов по техническому SEO) провёл простой, но показательный эксперимент с косинусным сходством, чтобы закрыть этот вопрос раз и навсегда.

Эксперимент: цифры не врут

Исходные данные: Один абзац, заточенный под два разных ключа: machine learning и data privacy.

Косинусное сходство (мера релевантности, где 1.0 = идеальное совпадение): • С "machine learning": 0.6481 • С "data privacy": 0.6948

После разбивки на два отдельных, сфокусированных абзаца: • Сходство для обоих запросов выросло

Почему это работает?

Что такое косинусное сходство? Это математическая метрика, измеряющая угол между двумя векторами в многомерном пространстве. В SEO и NLP 2024-2025 это стало объективным способом измерения семантической релевантности.

Проще говоря: Когда вы вводите запрос, Google (или любая LLM) преобразует его в числовой вектор. То же самое происходит с вашим контентом. Чем меньше "угол" между векторами, тем выше релевантность.

Ключевой принцип: Если релевантность измеряется сравнением векторного представления запроса с векторным представлением пассажей (а не всей страницы), то создание более сфокусированных пассажей логично улучшает этот показатель.

Практический смысл

Цель чанкинга: Разбивать контент на мелкие, очень сфокусированные абзацы, которые: • Системам легче извлечь • Улучшают метрики релевантности • Повышают шансы попадания в выдачу

Историческая справка: Google выкатил это под названием "индексация по пассажам" (Passage Ranking) ещё в феврале 2021 года.

Это был первый шаг от восприятия страницы как единого целого к пониманию её как набора отдельных компонентов.

Актуальность в 2024-2025: эра AI-поиска

Почему это критично сейчас:

1. Chrome использует 1540-мерные векторы Система Chrome History Embeddings обрабатывает веб-страницы в семантические пассажи, конвертирует в векторы высокой размерности для поиска.

2. AI Mode требует "chunk-level verifiable" контент Google AI Overviews, SGE, Perplexity — все они работают на принципе извлечения точных, фактических, семантически ясных фрагментов.

3. RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) LLM вроде ChatGPT, Claude, Gemini используют те же принципы: • Разбивка контента на чанки • Векторизация чанков • Поиск по косинусному сходству • Извлечение наиболее релевантных фрагментов

Ваш контент конкурирует не только в традиционном SEO, но и за место в ответах AI-ассистентов.

Эволюция подхода: Layout-Aware Chunking

Майк Кинг отмечает:

"Нам стоит больше думать о разбивке с учётом верстки (layout-aware chunking), а не только о семантической."

Что это значит:

Семантический чанкинг (старый подход): • Разбивка по смыслу • Игнорирование визуальной структуры

Layout-aware чанкинг (продвинутый): • Учёт заголовков, списков, таблиц • Сохранение контекста через структуру документа • Может повысить точность на 5-10% (Snowflake Research, март 2025)

Основной принцип тот же: создавать отдельные, извлекаемые компоненты, которые соответствуют тому, как векторный поиск считает релевантность.

Практические рекомендации для SEO

1. Оптимальный размер чанков • Для RAG-систем: 200-500 токенов (примерно 150-400 слов) • Для Google Passage Ranking: короткие, пробивные абзацы (2-4 предложения)

2. Структура контента • Один абзац = одна мысль/тема • Используйте подзаголовки H2-H4 для создания "границ" чанков • Избегайте "кашицы" из нескольких тем в одном абзаце

3. Тестируйте релевантность • Используйте OpenAI API или локальные эмбеддинги • Измеряйте косинусное сходство между целевыми запросами и вашими абзацами • Рефакторьте контент с низким сходством

4. Думайте о "извлекаемости" Каждый абзац должен: • Быть самодостаточным (понятным вне контекста страницы) • Содержать ключевую информацию в первом предложении • Отвечать на конкретный вопрос или раскрывать конкретную тему

Примеры применения

Плохо (смешанный контент): "Machine learning помогает в data privacy, позволяя автоматизировать обнаружение утечек данных, а также применяется в рекомендательных системах и прогнозировании..."

Косинусное сходство с "machine learning": 0.65 Косинусное сходство с "data privacy": 0.68

Хорошо (разделённый контент):

Чанк 1: "Machine learning применяется в рекомендательных системах для персонализации контента. Алгоритмы анализируют поведение пользователей и прогнозируют их предпочтения."

Косинусное сходство с "machine learning": 0.82 

Чанк 2: "Data privacy защищается через автоматизированное обнаружение утечек данных. Системы мониторят доступ к конфиденциальной информации в реальном времени."

Косинусное сходство с "data privacy": 0.85 

Итог: это не "фокус", а математика

Чанкинг работает не потому, что это "хитрый трюк SEO-шников", а потому что это прямое отражение того, как работают современные системы поиска и AI.

В 2024-2025: • Google ранжирует по пассажам, а не страницам целиком • LLM извлекают информацию чанками • Векторный поиск измеряет релевантность через косинусное сходство

Ваш контент должен соответствовать этой архитектуре.

Не пишите страницы — создавайте коллекции извлекаемых, высокорелевантных пассажей.

Источники: • Mike King - iPullRank • Google Passage Ranking (февраль 2021) • Chrome History Embeddings Analysis (август 2025) • Snowflake Research on Chunking Strategies (март 2025)

Смотрите демонстрацию Майка Кинга: [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=ukpU-EfRtV4&t=2399s)

Источник: www.youtube.com

Комментарии: