Текст книги "Продвижение сайтов с использованием искусственного интеллекта"

Александр Краснобаев
Продвижение сайтов с использованием искусственного интеллекта

Введение

Искусственный интеллект уже коренным образом изменяет практически каждую отрасль, и поисковая оптимизация (SEO) не исключение. По мере того как технологии ИИ становятся все более продвинутыми, они открывают новые возможности для повышения эффективности SEO-стратегий и улучшения качества контента.

В этой книге мы исследуем, как искусственный интеллект может быть использован на каждом этапе SEO-процесса – от технической оптимизации сайта до создания контента и линкбилдинга. Мы рассмотрим основные принципы работы поисковых систем и ключевые факторы ранжирования, а также изучим, как ИИ может помочь в аудите и анализе сайта.

Особое внимание будет уделено использованию современных моделей ИИ, таких как ChatGPT, для автоматизированного сбора семантического ядра, генерации текстового и визуального контента высокого качества. Мы также обсудим, как ИИ может помочь в линкбилдинге и привлечении дополнительного трафика на сайт.

Кроме того, книга охватывает специфику применения ИИ в различных средах SEO, включая локальную, региональную и тематическую оптимизацию, а также особенности продвижения коммерческих сайтов.

Наконец, читатели ознакомятся с возможными ошибками, санкциями и угрозами в SEO. Предлагаются рекомендации по безопасной оптимизации и избеганию санкций поисковых систем при использовании ИИ.

Данное руководство станет ценным ресурсом для специалистов в области SEO, желающих повысить эффективность SEO-стратегий и получить конкурентные преимущества благодаря инновационным технологиям.

Глава 1. Основы поискового продвижения

1.1. Основные принципы работы поисковой системы

Поисковые системы, являясь ключевым инструментом доступа к информации в интернете, постоянно развиваются, чтобы отвечать на возрастающие требования пользователей и технологические вызовы современности. Одним из наиболее значимых направлений в этом развитии является применение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для улучшения процессов индексации и поиска информации.

В данной книге мы подробно рассмотрим, как именно работают современные поисковые системы, какие технологии лежат в их основе и какое влияние оказывает на их развитие искусственный интеллект.

Рассмотрим, как устроена логика работы поисковых систем на примере «Яндекса» (в целом она схожа и для Google, за исключением некоторых технологий и алгоритмов).

Шаг 1: Обработка запроса

Когда пользователь вводит поисковый запрос, этот запрос сначала попадает на балансировщик нагрузки – специальное устройство, которое автоматически перенаправляет запрос в наименее загруженный в данный момент серверный кластер. Это необходимо для максимально эффективного распределения нагрузки на все имеющиеся вычислительные мощности.

Шаг 2: Метапоисковая система

Далее запрос поступает в метапоисковую систему, которая выполняет следующие задачи:

– получает все данные о запросе и определяет его тип;

– проверяет орфографию;

– определяет регион, откуда поступил запрос, чтобы решить, стоит ли показывать в выдаче региональные сайты и информацию.

Шаг 3: Проверка на повторение

Метапоиск проверяет, не повторяется ли этот запрос в последнее время. Это связано с тем, что некоторые запросы резко вспыхивают в популярности из-за значимых событий, катастроф, рекламных акций и т. п. Для экономии вычислительных ресурсов поисковые системы некоторое время хранят популярные запросы и ответы на них в кэше, чтобы при повторных обращениях сразу отдавать готовый результат из кэша.

Шаг 4: Формирование нового ответа

Если готового ответа не нашлось, формируется новый ответ с помощью базового поискового механизма. Для этого запрос разбивается на части и распределяется по разным серверам с индексами данных. Поиск по частям всегда происходит быстрее. Кроме того, каждый сервер имеет несколько резервных копий для резервирования данных и распределения нагрузки при всплесках популярных запросов.

Шаг 5: Алгоритм ранжирования

Когда все серверы вернут результаты по своим частям запроса, к работе подключается алгоритм ранжирования, который расставляет ссылки по релевантности запросу.

Вот так в общих чертах устроена логика обработки запросов в поисковых системах. Современные поисковые системы используют сложные алгоритмы и технологии, включая искусственный интеллект и машинное обучение, для обеспечения максимально релевантных и точных результатов для пользователей. В будущем можно ожидать еще более продвинутых и интеллектуальных систем поиска, способных удовлетворять растущие потребности пользователей.

Как работают поисковые машины

Теперь в деталях рассмотрим все этапы функционирования поисковых систем – от первоначального сканирования и сбора адресов до финального формирования поисковой выдачи с учетом сотен различных факторов.

Сбор адресов страниц в интернете

Для начала поисковый робот составляет список адресов веб-страниц, по которым впоследствии будет производиться индексация. Изначально разработчики загружают в систему небольшой набор начальных URL, взятых, к примеру, из какого-либо каталога сайтов. Далее робот анализирует содержимое каждой страницы в этом списке, извлекает все гиперссылки и пополняет первоначальный пул адресов. Таким образом, за счет переходов по ссылкам список адресов быстро разрастается до миллиардов.

Однако страницы, на которые нет ни одной внешней ссылки, не могут самостоятельно оказаться в индексе поисковика. Хотя со временем робот может и добраться до них, это произойдет не скоро. Владелец сайта при желании может вручную добавить новые URL в базу поисковой системы.

Выкачивание страниц

Для дальнейшей работы с текстом веб-страниц необходимо получить их содержимое. Этим занимается специальный поисковый робот, называемый пауком (crawler) или сканером. Он обращается по очереди к каждому адресу, сформированному на предыдущем этапе, выкачивает контент страниц и передает на последующую обработку. Так накапливаются огромные объемы текстовых данных.

Индексация

Далее приступает к работе индексный робот, который строит поисковый индекс на основе выкачанных данных. Он извлекает из текстов все слова, располагает их в алфавитном порядке вместе с номерами страниц и служебной информацией. Для этого система последовательно разбирает каждый документ, нумерует страницы, очищает текст от ненужных элементов вроде HTML-разметки, вычленяет отдельные слова и помещает их в индекс с указанием исходных страниц. Так формируется огромная база данных, позволяющая в дальнейшем мгновенно находить нужную информацию по запросу пользователя.

Поиск

Когда пользователь вводит запрос, поисковик обращается к индексу, находит в нем указанные ключевые слова и извлекает списки страниц, где они встречаются. Если в запросе несколько слов, система сравнивает списки для каждого из них и оставляет лишь URL, присутствующие во всех этих списках – то есть те страницы, где встречаются сразу все слова. В результатах поиска отображаются название страницы, дата ее создания, адрес и цитата из текста с подсвеченными искомыми словами.

Для более детального понимания рассмотрим систему фильтрации, через которую проходят обрабатываемые страницы.

Начальная фильтрация

На входной стадии в распоряжении поисковика находятся триллионы адресов веб-страниц. Разумеется, реального полезного контента там значительно меньше – основную долю составляют дубли, неработающие или устаревшие ссылки и прочий «информационный мусор». Из этого пула отсеиваются сотни миллиардов более или менее адекватных адресов для последующего анализа их содержимого. Среди них есть как популярные и востребованные страницы, так и практически неизвестные широкой аудитории.

Далее эти отобранные сотни миллиардов документов выкачиваются и фильтруются еще раз – удаляются дубли, служебные файлы, поисковый спам. Остаются десятки миллиардов URL, которые затем индексируются: разбираются на слова и заносятся в базу данных поисковой системы.

Фильтрация при поиске

Следующие этапы фильтрации происходят уже после получения конкретного поискового запроса от пользователя. Суть этого этапа – найти подходящие документы-кандидаты и упорядочить их по степени релевантности запросу, то есть выполнить ранжирование. Оно происходит в два приема:

1. Черновое ранжирование: система получает из индекса списки документов со словами запроса. Это сотни тысяч или миллионы URL.

2. Чистовое ранжирование: извлекаются дополнительные характеристики каждой страницы, и специальный алгоритм вычисляет их итоговые позиции в поисковой выдаче.

В итоге остается лишь несколько тысяч наиболее подходящих документов, готовых к выводу в виде результатов поиска. Однако на этом процесс не заканчивается. Далее происходит финальное формирование выдачи: дополнительная сортировка, добавление данных из узкоспециализированных вертикальных поисковиков, подбор цитат со словами запроса.

Итак, мы подробно разобрали, как именно функционирует поисковая машина, из каких этапов складывается сложный процесс обработки огромного количества данных и формирования максимально релевантной пользовательскому запросу выдачи.

Искусственный интеллект – основа современного поиска

Функционирование современных поисковых систем почти полностью зависит от технологий искусственного интеллекта. Понимание принципов работы искусственного интеллекта в поисковиках позволит оптимизировать ваш сайт для лучшего ранжирования в выдаче.

Искусственный интеллект отвечает за все аспекты работы поисковых систем – от выбора показываемых результатов поиска до рекомендаций по связанным запросам для дальнейшего изучения темы. Без сложных алгоритмов машинного обучения современные поисковики уже не могут эффективно функционировать. Для понимания работы ИИ в поисковиках не обязательно разбираться в деталях каждого из этих направлений. Достаточно уяснить, что на основе накопленных данных интеллектуальные алгоритмы способны самостоятельно находить закономерности, делать прогнозы и таким образом улучшать качество своей работы. Эти прогнозы могут касаться:

– выбора товара, который захочет купить пользователь;

– подбора контента исходя из предпочтений пользователя;

– предугадывания запроса или ответа на заданный вопрос.

Когда алгоритмы ИИ делают прогнозы, они анализируют результаты и таким образом учатся, чтобы в будущем выдавать более точные предсказания.

Мы видим это на примере таких сервисов, как Gmail. Несколько лет назад алгоритм Smart Compose умел предугадывать лишь отдельные слова и фразы в письмах пользователей. На основе анализа миллиардов электронных писем сервис научился предлагать варианты целых предложений. Сегодня подобные алгоритмы ИИ уже настолько продвинуты, что могут самостоятельно генерировать полноценные статьи.

Эта способность к обучению отличает технологии искусственного интеллекта от традиционных программ, не использующих машинное обучение. Именно благодаря алгоритмам ИИ стало возможным обрабатывать огромные объемы данных в поисковых системах и выдавать результаты практически мгновенно. Поэтому сегодня искусственный интеллект лежит в основе работы практически всех компонентов поисковых систем – от индексации страниц до выбора результатов для конкретного пользовательского запроса.

Как используется искусственный интеллект в поисковых системах?

Практически каждый аспект работы поисковиков напрямую зависит от технологий искусственного интеллекта. Рассмотрим основные области использования ИИ.

Ранжирование результатов поиска

Основная задача, которую решают алгоритмы ИИ в поисковых системах, – это ранжирование сайтов и другого контента в результатах поиска. Google и другие поисковики используют сложные нейронные сети, чтобы оценить релевантность той или иной страницы запросу пользователя. Эти интеллектуальные алгоритмы анализируют десятки факторов – от ключевых слов до удобства использования сайта.

Несмотря на то что Google публикует основные рекомендации для вебмастеров, точный алгоритм работы системы ИИ остается закрытым. Поэтому большая часть оптимизации для поисковиков (SEO) направлена как раз на изучение принципов работы этих алгоритмов.

Контроль качества результатов поиска

Ранее некоторые вебмастера использовали спорные методы оптимизации, чтобы незаслуженно занимать высокие позиции в поиске. К таким методам относятся, например, накрутка ключевых слов, скрытый текст на страницах, невидимый пользователю контент. Сегодня алгоритмы ИИ помогают поисковым системам отличать качественный контент от спама и недобросовестной оптимизации. Регулярные обновления алгоритмов направлены как раз на повышение релевантности результатов поиска для конечных пользователей.

Голосовой поиск и поиск по изображениям

Благодаря достижениям в области обработки естественного языка и распознавания образов стало возможным использование голосовых и визуальных запросов в поисковых системах. Интеллектуальные алгоритмы распознают речь пользователя в режиме реального времени и переводят ее в текстовый поисковый запрос. Аналогично происходит распознавание изображений с последующим подбором релевантных визуальных результатов.

Конечно, влияние технологий ИИ на работу поисковых систем гораздо шире. Но эти примеры демонстрируют ключевую роль искусственного интеллекта в обработке поисковых запросов и выдачи результатов.

Как Google использует технологии искусственного интеллекта?

Чтобы лучше понять принципы работы ИИ в поисковых системах, разберемся с использованием интеллектуальных алгоритмов в Google.

Говоря об алгоритме Google, люди обычно имеют в виду систему ранжирования результатов поиска. Многие владельцы сайтов внимательно следят за всеми обновлениями этого алгоритма, которые влияют на их трафик. Однако на самом деле речь идет не об одном, а о множестве алгоритмов искусственного интеллекта. Все они определяют, какие именно сайты будут показаны пользователю и в каком порядке.

Полной картины работы этих интеллектуальных алгоритмов нет ни у кого, кроме самой компании Google. Тем не менее, можно выделить ключевые принципы:

1. Система ИИ Google нацелена на максимально точный результат для каждого конкретного запроса. Это значит – наиболее полезный для пользователя ответ и лучший пользовательский опыт.

2. В обозримом будущем обойти алгоритм можно будет только создавая высококачественный контент для реальных людей.

3. RankBrain и BERT – ключевые элементы ИИ в поиске Google.

RankBrain – это компонент искусственного интеллекта, который помогает системе понимать контекст запроса и связанные с ним темы. Благодаря этому Google избегает ошибок при обработке разных по смыслу запросов, совпадающих по написанию.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – еще одна важная технология ИИ в поиске Google. Она позволяет анализировать смысл и цель запроса на основе взаимосвязей между всеми словами в предложении. До появления BERT система обрабатывала слова в запросе по отдельности, по порядку. Это давало формально правильный, но не всегда релевантный результат. BERT же учитывает весь контекст предложения, что позволяет выдавать гораздо более релевантные результаты.

4. MUM – перспективная технология ИИ для поиска.

Еще одна многообещающая разработка в области ИИ для поисковиков – это MUM (Multitask Unified Model). Эта технология представляет собой более мощную версию BERT, которая лучше понимает контекст, намерения пользователя, умеет обрабатывать запросы на разных языках.

Как искусственный интеллект влияет на поисковую оптимизацию (SEO)?

Повышение роли искусственного интеллекта в работе поисковиков влечет за собой существенные изменения и для оптимизации сайтов под них. Как технологии ИИ отражаются на SEO?

Прежде всего, поисковые системы становятся все более ориентированными на реальные потребности людей. Их цель – максимально точно и полно отвечать на информационные запросы пользователей. А это значит, что в выдаче будет доминировать действительно ценный и качественный контент. Манипуляции с ключевыми словами, спам-методы и прочие ухищрения теряют свою эффективность. Ведь интеллектуальные алгоритмы ИИ нацелены как раз на фильтрацию некачественных сайтов.

С другой стороны, вряд ли в принципе возможно «победить» этот искусственный интеллект и подняться в топ, минуя полезность и качество. Оптимизация с учетом авторитетности домена, ключевых слов, технических факторов остается актуальной. Но главными критериями релевантности становятся качественный уникальный контент и позитивный пользовательский опыт. Если ваш сайт соответствует этим требованиям, вы на верном пути.

Некоторые тенденции развития поисковых систем будущего

Поисковые системы не стоят на месте, а постоянно совершенствуются. В частности, благодаря достижениям в области искусственного интеллекта они становятся все более эффективными, персонализированными и интерактивными. Рассмотрим основные тенденции, которые, согласно прогнозам, будут определять развитие поисковых технологий в ближайшем будущем.

1. Персонализация на основе ИИ

По мере совершенствования алгоритмов искусственного интеллекта поисковики смогут глубже изучать поведение пользователей в Сети и на этой основе выдавать максимально персонализированные результаты поиска.

Конкретный пример: будущие поисковые системы получат возможность анализировать историю поисковых запросов и просмотров страниц конкретного пользователя. А также учитывать такие факторы, как его местоположение, время суток и даже текущее настроение. В итоге для каждого человека будут формироваться уникальные подборки самой релевантной и интересной информации.

Такая точная персонализация позволит существенно повысить скорость и результативность поиска в интернете. Пользователям не придется тратить время на просмотр неактуальных ссылок – они сразу получат ответы, максимально соответствующие их real-time потребностям.

2. Развитие голосового поиска

Еще одна важная тенденция, которая будет определять будущее поисковых систем, – расширение возможностей голосового поиска. Этому во многом способствует стремительное распространение голосовых помощников на базе ИИ вроде Alexa, Siri и «Алисы».

Чтобы соответствовать запросам пользователей, поисковики активно развивают технологии распознавания и понимания естественной речи. Уже сейчас многие системы могут довольно точно интерпретировать голосовые запросы и выдавать соответствующие результаты. Однако в будущем они станут еще «умнее» – смогут вести полноценный диалог с человеком, задавать уточняющие вопросы, а в итоге давать максимально релевантные ответы в вербальной форме. То есть голосовой поиск фактически приблизится по эффективности к живому общению.

3. Развитие визуального поиска

Еще одним перспективным направлением развития поисковых технологий является визуальный поиск на основе изображений и видео. Уже сегодня некоторые системы поддерживают возможность загрузки картинки и поиска похожих изображений. Однако в будущем они смогут не только находить похожие, но и детально анализировать содержание фото и видео в реальном времени. Распознавать объекты, лица, надписи – и на этой основе генерировать максимально релевантные результаты поиска. К примеру, наведя камеру на архитектурное сооружение, можно будет мгновенно получить информацию о нем: название, история постройки, архитектор и т. д. Аналогично и с другими объектами, будь то картины, растения, животные и так далее. То есть визуальный контент превратится в полноценный инструмент поиска данных.

Такие технологии существенно упростят получение нужной информации, сделают процесс поиска еще более оперативным и приближенным к реальности.

1.2. Как устроен индекс поисковой машины

Основой эффективности поисковых систем является процесс индексирования, где искусственный интеллект играет ключевую роль в создании структурированной базы данных веб-страниц. Это позволяет мгновенно предоставлять актуальные и релевантные результаты поиска.

Как именно устроен этот процесс индексирования? Откуда начинается путь каждой страницы в бескрайнем мире интернета, чтобы в итоге оказаться в выдаче на ваш запрос? Давайте разберемся в процессе создания индекса поисковых систем, это поможет нам понять, как строится мост между бесконечным массивом информации в Сети и конечным пользователем, ищущим ответы на свои вопросы.

Процесс создания индекса поисковых систем

Поисковые системы индексируют огромное количество веб-страниц, чтобы в дальнейшем предоставлять пользователям максимально релевантные и актуальные результаты поиска.

Начало процесса

Индексирование начинается с определенного набора наиболее авторитетных и высококачественных сайтов. Это позволяет поисковику более точно оценивать качество всех остальных найденных впоследствии страниц. Затем поисковые роботы, называемые пауками, следуют по ссылкам на этих страницах, чтобы открывать и индексировать новые страницы.

Благодаря гиперссылкам между веб-страницами пауки могут охватить огромное количество контента в Сети – до триллионов документов. Конечно, поисковики не в силах ежедневно полностью переиндексировать весь интернет, поэтому часть страниц, которые кажутся им менее ценными, могут оставаться не проиндексированными на текущий момент.

Процесс индексирования

При индексации каждой страницы поисковые роботы анализируют ее содержимое, загружают страницы по ссылкам и повторяют этот процесс рекурсивно. Это очень сложная задача, учитывая размер и сложность структуры всемирной паутины. В результате формируется гигантская база данных индекса, содержащая все значимые слова и фразы со всех проиндексированных страниц.

При этом фиксируется множество дополнительных метаданных:

– Карта ссылок со страницы.

– Текст самих ссылок.

– Являются ли они платными и т. д.

Как только веб-страница загружена для индексации, она проходит следующие этапы анализа и обработки:

1. Извлечение текста. Весь текст на странице извлекается и очищается от разметки и скриптов.

2. Лингвистический анализ. Происходит морфологический и синтаксический анализ текста – определение частей речи, словоформ, связей слов в предложениях.

3. Семантический анализ. Определяется тематика и ключевые понятия текста на основе лингвистического анализа с использованием алгоритмов машинного обучения.

4. Извлечение метаданных. Собирается дополнительная структурированная информация о странице – заголовки, metadata, время/дата, автор, язык и т. д.

5. Сохранение в индекс. Все полученные данные в оптимизированном для поиска виде помещаются в высокопроизводительное хранилище – индекс.

Такие же процедуры применяются ко всем документам, обнаруженным и загруженным поисковым роботом в процессе сканирования Сети. В итоге формируется структурированная поисковая база знаний обо всем индексируемом контенте.

Структура индекса поисковых систем

Индекс поисковых систем состоит из двух основных компонентов:

1. Инвертированный индекс

Это своеобразный словарь, где слова и словоформы расположены в алфавитном порядке. При каждом слове указано, на каких страницах оно встречается, в каком контексте и с какой частотой.

Структура индексной записи выглядит примерно так:

СЛОВО / номер страницы + порядковый номер + грамматические характеристики

Такой инвертированный индекс позволяет легко находить страницы по заданным словам и словоформам.

2. Прямой индекс

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.