Продвижение сайтов с использованием искусственного интеллекта

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