Поисковая оптимизация. - страница 4

Как собрать систему захвата ниши: семантика, архитектура сайта, LLM-пайплайн и подготовка к AI-поиску

LLM не превращает бардак в систему. Он просто масштабирует его быстрее.SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз.

продолжить чтение

Почему нам пришлось превратить нормативные документы в граф, а не просто загрузить их в векторную базу

Когда говорят про RAG, обычно имеют в виду довольно прямую схему: взять документы, нарезать их на фрагменты, посчитать эмбеддинги, сложить всё в векторную базу и поверх этого подключить LLM. На демо это часто работает. Иногда работает и на корпоративных данных. Но на нормативных документах такой подход очень быстро начинает сыпаться.

продолжить чтение

Нейроответы убивают трафик: что делать бизнесу, если пользователь получает ответ прямо в поиске

продолжить чтение

Трафик из поиска Google на сайты резко упал

Данные аналитической платформы Chartbeat показывают, что за последний год трафик из Google Search на сайты издателей в интернете резко сократился, причём для небольших сайтов это падение было ещё более значительным. Это произошло после внедрения сводок ИИ.

продолжить чтение

Семантический поиск vs полнотекстовый: сравниваем три embedding-модели на 10 000 категорий Ozon

1. Семантический поиск: поиск по смыслуИдея семантического поиска: представить и документы, и запрос в виде числовых векторов (embeddings) в едином пространстве. Близкие по смыслу тексты будут иметь близкие векторы. Для измерения близости используется косинусное расстояние.Как это работаетТекст → Embedding-модель → Вектор (сотни/тысячи измерений) При индексации каждый документ превращается в вектор и сохраняется в базу. При поиске запрос тоже превращается в вектор, и pgvector находит ближайшие документы по косинусному расстоянию:

продолжить чтение

Классический поиск уходит в прошлое: как бизнесу адаптироваться и расти в 2026 году

За последние несколько лет, с момента бума ИИ-чатов, всё больше людей заменяют привычный поиск в Google и Яндекс на диалог со своим ИИ-компаньоном. Это проще: не нужно искать ответ среди десятков ссылок — вы сразу получаете результат. Статистика за 2025 год подтверждает этот тектонический сдвиг: спрос на чат-боты показал взрывной рост. Только в Рунете ChatGPT получает более 1,17 миллиона поисковых запросов в месяц, а глобально эта цифра приближается к 47 миллиардам.Почему пользователи уходят от поисковой строки к промптам?Оперативность и структура.

продолжить чтение

Создание системы по управлению цифровыми активами для базы данных PostGIS. Часть 3. Семантические связи между таблицами

Здравствуйте, уважаемые читатели Хабра! Это заключительная третья часть (первая и вторая) о создании основного функционала MVP (Minimum Value Product) системы по управлению цифровыми активами для базы данных PostGIS. Полный перечень возможностей разрабатываемого проекта представлен на картинке ниже.

продолжить чтение

Доля рынка нейросетей в РФ для GEO-продвижения в ИИ

Всем привет! Я Владимир Назаров, руководитель и  эксперт агентства Head Promo.

продолжить чтение

Результаты поиска Google в AI Overviews сделают ссылки более очевидными

Google пообещала, что будет заметнее отображать ссылки в функциях поиска, созданных с помощью ИИ. В режимах AI Overviews и AI Mode они будут появляться во всплывающем окне при наведении курсора на источники.

продолжить чтение

Из «песочницы» в Production: как мы масштабировали RAG-систему для эксперта по охране труда

Привет, Habr! Наша команда LLM-разработки подготовила статью о реальном практическом опыте тюнинга и тонкой настройке RAG-системы в области охраны труда. Каждый, кто начинал работать с LLM, проходил через этот «медовый месяц»: вы берете LangChain, загружаете с десяток PDF-файлов в ChromaDB, пишете простенький промпт — и происходит магия. Бот отвечает, эксперты в восторге, MVP готов за выходные.

продолжить чтение

1...234567...13