Почему «оптимизация под эмбединги» — это не SEO, а путь в спам
В SEO- и AI-среде всё чаще можно услышать тезис:
«Надо писать так, чтобы было хорошо по эмбедингам» или «Оптимизируем контент под cosine similarity»
На деле это опасное заблуждение. Вот почему.
🔍 Что такое эмбединги?
Это числовое представление слов и фраз на основе их частотных связей в больших текстовых корпусах. Когда мы говорим «высокое сходство по эмбедингам», мы фактически говорим:
«Мой текст максимально похож на усреднённое, часто повторяющееся содержание из интернета»
⚠ В чём проблема:
- Ты создаёшь банальный контент. Оптимизация по cosine similarity — это математическое приближение к шаблону. К «всем остальным». Это путь к самому усреднённому тексту.
- Google это видит. И фильтрует. Алгоритмы ранжирования работают в том числе с эмбединговыми расстояниями — но не для продвижения, а чтобы вычислить мусорные или дублирующие документы.
- Ты бьёшь по цели бренда. Бренд-коммуникация = отличие. А не попытка быть как все.
✅ Когда это работает:
- В RAG-системах, справочниках, внутренних поисках.
- Там, где важна полнота охвата, а не уникальность.
- Можно использовать технический слой «усреднённого» текста внутри, но не для открытого веба.
🧠 Вывод: Эмбединги — это инструмент, а не метрика качества. Создавать контент, оптимизированный под cosine similarity, — значит целенаправленно выпускать «контент без лица».
📬 Если вы хотите обсудить реальные методы внедрения AI в контент, которые не убьют SEO — пишите в ТГ @doctorzru.