Часто главный источник идей для контента – ключевые фразы, собранные с помощью Wordstat, Key Collector или похожих инструментов. А они, сами знаете, где их находят. Но это вполне нормально, что статистика запросов «Яндекса» и Google – место, откуда берутся все слова для семантического ядра. Потому что другого такого просто нет, но:
Проблему понимания смысла называют проблемой «Гавагаи». Термин придумал специалист по семантике, американский философ и математик Уиллард Куайн. Он сочинил историю про лингвиста, изучавшего язык туземного племени. Суть простых вещей – травы, земли, воды, неба, камней и огня – удавалось выяснить с помощью жестов. Все шло нормально, пока из-под ног не выскочило существо, похожее на кролика. «Гавагаи, гавагаи!» – закричал проводник. Что это было?
Так бывает не только с туземцами – у каждого из нас свой язык. Он определен культурой, историей, воспитанием, обучением, зависит от возраста и обстоятельств. Но у людей есть жесты и мимика, мы реагируем на слова, действуем, выражаем эмоции, задаем уточняющие вопросы. В крайнем случае можем выбрать «вопрос залу» или «звонок другу».
Мы думаем иначе, чем выражаем мысли. В «Яндексе» говорят , что пользователи в 20 % случаев не могут однозначно сформулировать цель поиска. Примеры такой неточности – короткие поисковые запросы типа «Пушкин» или «Наполеон». Неясно, что именно интересует – творчество поэта, география, полководец, коньяк или рецепт торта.
Минимализм неоднозначен, но длинные ключевые фразы еще сложнее. Они маскируют пользовательские интенты и, наоборот, все путают. Например, «капитальный ремонт дизельного двигателя» может быть поиском инструкции, технологии, услуги, адреса, стоимости, информации о сроках, гарантии, записи на сервис и много чего еще. А Ярославль, возможно, вовсе не город, а марка моторов.
Технология Rankbrain – основная часть гугловского алгоритма «Колибри», которая понимает суть вопросов без точных ключей. Идея в том, что нейронная сеть ищет закономерности в сложных фразах и сама решает, как они связаны по смыслу. Поисковая система умеет определять темы, интересующие пользователя, и помогает найти релевантный контент.
Когда вводят поисковую фразу, которой Google не знает, он предлагает на выбор несколько близких по смыслу вариантов. Наблюдая за реакцией – поведением на сайтах, интересами и предпочтениями – алгоритм решает, была ли информация полезна. Обучившись, искусственный интеллект начинает выбирать лучшие ссылки самостоятельно, на основе полученного опыта.
