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内容提要
本文讨论了reranker模型与SEO之间的关系。作者发现一篇声称reranker可以提高SEO的文章实际上是ChatGPT生成的,没有提供实质性的解释和实施方法。作者强调reranker和SEO是两个不同的概念,不能混为一谈。作者进行了实验,使用真实的搜索数据研究了查询和文章之间的语义关系对文章印象和点击的影响。作者使用了三种方法评估语义关系:词频、嵌入模型和reranker模型。实验结果表明reranker模型是最好的预测器。然而,作者指出reranker模型对SEO策略的影响并不大,基本的SEO原则是编写与热门查询相关的内容。
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关键要点
- 本文讨论了reranker模型与SEO之间的关系。
- 作者发现一篇声称reranker可以提高SEO的文章实际上是ChatGPT生成的,没有提供实质性的解释和实施方法。
- 作者强调reranker和SEO是两个不同的概念,不能混为一谈。
- 作者进行了实验,使用真实的搜索数据研究查询和文章之间的语义关系对文章印象和点击的影响。
- 实验使用了三种方法评估语义关系:词频、嵌入模型和reranker模型。
- 实验结果表明reranker模型是最好的预测器,但对SEO策略的影响不大。
- 基本的SEO原则是编写与热门查询相关的内容。
- 作者希望通过写作提供更高质量的内容,以取代AI生成的低质量文章。
- 实验使用了Google Search Console的数据,关注查询、印象和点击三个指标。
- 作者的目标是检查查询与文章之间的语义关系是否与印象和点击相关。
- 结果显示,reranker模型的趋势线在印象和点击上更好,但仍未能完全匹配Google的算法。
- 最终结论是,SEO策略应专注于编写用户搜索的内容,而不是依赖于reranker模型。
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