Одна из главных проблем, которые решает BERT, — работа с омонимами и длинными словосочетаниями, содержащими предлоги. Ранее они могли истолковываться некорректно. Результаты в поиске оказывались зачастую нерелевантными. Например, запросы, связанные с «плотным графиком», смешивались с расписанием встреч и плотностью графических изображений. А «острый нож» воспринимался как вопрос об инструменте для резки или как метафора для чего-то остроумного, резкого в другом контексте.
Есть некоторые нюансы.
а) YATI - это маркетинговое название всё того же SBERT, к которому присобачили градиенты. Получилось хорошо, но принципы те же.
б) Нейросетевые алгоритмы - малая часть от Матрикснета, и очень затратная. Чтобы их применили, надо, чтобы сайт как минимум прошёл первичное ранжирование, был признан пристойным и соответствующим тематике, а всё остальное - это дополнительные баллы к хостовым и пользовательским.
в) BERT работает с топиками, не ключевыми словами. Не нужны ему вхождения как таковые, вхождения нужны для прохождения порожка первичного ранжирования по существующей разметке.
В статье указано, что YATI — это фактически BERT на стероидах, но заточенный под Яшу. Просто BERT — общий инструмент для работы с языком, то YATI — под нужды Яндекса. BERT реально играет на другом уровне. Он фокусится на смысле и контексте. смотрит на текст как на целостный смысловой блок, анализирует, что за текст перед ним и о чем он вообще. Это как если ты читаешь книгу и понимаешь ее суть, а не просто запоминаешь отдельные слова. Так что, если ты хочешь, чтобы BERT тебя заметил, не заморачивайся на вхождения — думай о контексте и смысле текста. Но для первичного ранжирования да, без вхождений никуда, это базис, который остается актуальным. Это как пройти фейсконтроль в клубе, чтобы потом уже тусить по полной.
Да, нейронки жрут ресурсы как не в себя, но они реально стоят того. Особенно в жесткой конкуренции в нише, где на кону каждое место в выдаче. Еще нейронки позволяют врубиться в тонкие нюансы, которые простые факторы ранжирования не тянут. А когда юзер задает какой-то замороченный запрос, который можно трактовать по-разному, нейронки способны учесть больше нюансов и контекста. Еще примеры?))
Нейронки отлично справляются с анализом тонны данных, выцепляя скрытые зависимости и паттерны. И когда надо учесть кучу факторов и их взаимодействия, простые модели просто нервно курят в сторонке.
Новые технологии реально упрощают SEO: автоматизация и AI разгружают рутину, ускоряют аналитику и помогают быстрее прокачивать топы в SERP.