Текст А: «Цифровой маркетинг для МСП»

[kkhadizaakter7]

Текст Б: «Интернет-реклама для малого бизнеса»
Хотя они не содержат точных слов, хорошая векторная модель может определить, что они оба охватывают схожие темы , и вычислить высокое косинусное сходство между ними.

Косинусное сходство и семантическое SEO: новая парадигма
В современном SEO Google анализирует не только отдельные данные телеграммы слова, но и целые контексты . Алгоритм стремится понять, отвечает ли контент естественно и исчерпывающе на запрос. Здесь вступает в дело косинусное сходство: количественно оценивая семантическую связь между ключевым словом и текстом, мы можем определить, сочтёт ли Google его релевантным.

Косинусное сходство — не единственный ключевой фактор для SEO
Косинусное подобие полезно, но это еще не все.
Хотя косинусное сходство является полезной метрикой для оценки семантической релевантности контента, это не единственный фактор, определяющий позиции в поисковых системах . Более того, во многих случаях мы можем обнаружить, что сайты с более низким косинусным сходством занимают более высокие позиции в результатах поиска. Это связано с тем, что Google использует комбинацию дополнительных факторов, таких как.