Текстовый анализ и текстовые факторы ранжирования: в чём их польза для бизнеса и как их внедрить?
Это предложение для бизнеса, маркетологов, аналитиков и специалистов, которые занимаются наполнением и развитием своих сайтов.
Мы живём в эпоху нейросетей, и сейчас важно:
- понимать, как работают текстовые факторы ранжирования,
- уметь внедрять их на практике с помощью инструментов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Чтобы в этом во всём разобраться, я начал не просто гуглить и спрашивать нейронку, а читать книжки и ставить эксперименты с Python.
Ниже расскажу о своём проекте по автоматическому анализу внутренних ссылок, который не просто анализирует тексты, а сразу предлагает конкретные действия: какие ссылки добавить, какие улучшить, где заменить анкор.
Как это всё реализовано?
Оцифровка текстов
Зная все адреса всех страниц сайта, я собираю по ним данные, и все тексты страниц проходят через этап векторизации: использую TF-IDF, а также эмбеддинги (векторные представления) для оценки смысловой близости между страницами. Это позволяет находить релевантные пары «источник-цель» для внутренних ссылок.
Косинусная близость
Для каждой пары страниц рассчитывается косинусная близость между их векторными представлениями. Чем выше значение, тем более релевантны друг другу тексты страниц.
Фильтрация и приоритизация
Скрипт автоматически определяет, какие страницы являются приоритетными (на основании данных по приоритетным страницам), и старается усиливать их внутренними ссылками из релевантных текстов. При этом учитываются не только текстовые, но и поведенческие и структурные факторы (например, PageRank, его я считаю для страниц сайта другим своим скриптом).
Анализ существующих ссылок
Скрипт умеет анализировать уже существующие внутренние ссылки, определять их тип (контентные, сквозные, меню, подвал и т.д.) и предлагать улучшения только для тех ссылок, которые реально можно менять. Это происходит не только за счёт анализа вёрстки, но и по дополнительным эвристикам.
Анализ анкорных текстов
Скрипт оценивает, насколько анкор (текст ссылки) соответствует содержанию целевой страницы, и помечает его в отчёте, если анкор нерелевантен.
Определение релевантности
Например, у меня на сайте есть страница услуги «SEO-аудит» и статья «Как провести SEO-аудит сайта», скрипт автоматически определит их высокую смысловую близость и предложит добавить ссылку из статьи на услугу, если их нет, а если ссылка есть… скрипт оценит качество уже поставленной ссылки и предложит более оптимальную.
Механизм оценки существующих ссылок
Для каждой найденной внутренней ссылки скрипт определяет её тип (контентная или сквозная). Если ссылка контентная, скрипт сравнивает анкор с содержанием и заголовком целевой страницы: если анкор нерелевантен (например, слишком общий или не отражает суть целевой страницы), скрипт предлагает более подходящий вариант.
Если анкор переоптимизирован (например, на одну страницу ведёт слишком много одинаковых анкорных ссылок), скрипт также выдаёт рекомендацию по улучшению. Для сквозных ссылок (меню, подвал и т.д.) рекомендации не формируются, чтобы не предлагать бессмысленные изменения.
Фильтрация сквозных ссылок
Ссылки из меню, подвала и других повторяющихся блоков автоматически исключаются из анализа, чтобы не искажать статистику и не предлагать бессмысленные изменения.
Автоматизация и масштабируемость
Всё происходит без ручного копирования текстов, сбора n-грамм и ручного анализа — скрипт сам собирает, анализирует и предлагает решения.
Все процессы — от сбора текстов до генерации Excel-отчётов с рекомендациями — полностью автоматизированы и могут быть запущены для сайта любого размера, всё упрётся только в мощность устройства, на котором запущен скрипт.
Не обошлось и без проблем
На точность определения типа ссылки (анкора) влияет вёрстка страниц сайта… желательно, чтобы сайт был сверстан с использованием семантических тегов и классов.
Если вёрстка откровенно хреновая, часть сквозных ссылок может быть ошибочно определена как контентные (но я добавил многоуровневую логику для повышения точности).
Механизм повышения точности при плохой вёрстке
Если сайт не использует семантические теги и информативные классы, скрипт применяет дополнительные эвристики: анализирует, на скольких страницах встречается ссылка (сквозные обычно есть почти везде), сравнивает структуру ссылок между разными разделами сайта, учитывает длину анкора, его окружение, наличие рядом других ссылок и другие признаки. Благодаря этому даже при неидеальной вёрстке большинство сквозных ссылок определяется корректно, а рекомендации формируются только для реально изменяемых контентных ссылок.
Технические детали
- Скрипт написан на Python с использованием библиотек scikit-learn, spaCy, pandas и других инструментов для обработки текстов и анализа данных.
- Скрипт предназначен только для моего личного использования и не распространяется публично.
- Все данные обрабатываются локально, никакие данные не отправляются во внешние сервисы.
- Если вы хотите получить исследование для своего сайта — заказывайте исследование у меня. Я проведу анализ, подготовлю отчёт и дам рекомендации, которые реально работают.
Планы на развитие
- Добавить более умные модели для анализа текстов и ссылок (например, современные языковые модели и нейросети).
- Сделать инструмент ещё более полезным для аналитиков и маркетологов.
Почему это нужно вашему бизнесу внедрять прямо сейчас?
- Вы экономите десятки часов работы SEO-специалистов и контент-менеджеров.
- Получаете прозрачные, обоснованные рекомендации, которые реально влияют на рост позиций и трафика.
- Автоматизация позволяет быстро реагировать на изменения в структуре сайта и поддерживать внутреннюю перелинковку в идеальном состоянии.
- Такой подход — это не просто «ещё один какой-то там отчёт», а подробный план для роста бизнеса через умную работу с контентом и ссылками.
Интересно? Закажите услугу перелинковка с умом = рост позиций!
Если вы хотите внедрить в свой бизнес такой инструмент — напишите мне, и вам помогу!
seohead.pro
