پیدا کردن تعادل که برنده بازیابی می شود

امروزه بازاریابان وقت خود را صرف تحقیقات کلمات کلیدی برای کشف فرصت ها ، بستن شکاف های محتوا ، اطمینان از صفحات قابل خزیدن و تراز کردن محتوا با اصول EEAT می کنند. آن چیزها هنوز هم اهمیت دارند. اما در دنیایی که هوش مصنوعی مولد به طور فزاینده ای با واسطه اطلاعات ، آنها کافی نیستند.

تفاوت اکنون بازیابی است. فرقی نمی کند اگر دستگاه هرگز آن را به مجموعه پاسخ نکشید ، محتوای شما چقدر جلا یا معتبر به نظر می رسد. بازیابی فقط مربوط به وجود صفحه شما نیست یا اینکه از نظر فنی بهینه شده است. این در مورد چگونگی تفسیر ماشین ها معنای درون کلمات شما است.

این ما را به دو عامل می رساند که اکثر مردم به آن فکر نمی کنند ، اما به سرعت در حال ضروری شدن هستند: تراکم معنایی وت همپوشانی معناییبشر آنها از نزدیک مرتبط هستند ، اغلب گیج می شوند ، اما در عمل ، نتایج بسیار متفاوتی را در بازیابی Genai انجام می دهند. درک آنها و یادگیری نحوه تعادل آنها ، ممکن است به شکل گیری آینده بهینه سازی محتوا کمک کند. آنها را به عنوان بخشی از لایه جدید بهینه سازی صفحه فکر کنید.

اعتبار تصویر :: Duane Forrester

تراکم معنایی در مورد معنی برای هر نشانه است. یک بلوک متراکم از متن حداکثر اطلاعات را در کمترین کلمات ممکن ارتباط برقرار می کند. به یک تعریف واضح در یک واژه نامه یا خلاصه اجرایی کاملاً نوشته شده فکر کنید. انسانها تمایل دارند که محتوای متراکم را دوست داشته باشند زیرا این امر به اقتدار نشان می دهد ، باعث صرفه جویی در وقت می شود و احساس کارآمد می کند.

همپوشانی معنایی متفاوت است همپوشانی اندازه گیری می کند که محتوای شما به خوبی با نمایش نهفته یک مدل از یک پرس و جو مطابقت دارد. موتورهای بازیابی مانند انسان نمی خوانند. آنها معنی را در بردارها رمزگذاری می کنند و شباهت ها را مقایسه می کنند. اگر بخش محتوای شما بسیاری از سیگنال های مشابه تعبیه پرس و جو را به اشتراک می گذارد ، بازیابی می شود. اگر این کار را نکند ، بدون توجه به نثر ، نامرئی می ماند.

این مفهوم قبلاً در ارزیابی پردازش زبان طبیعی (NLP) رسمی شده است. یکی از پرکاربردترین اقدامات است سر و صدا (https://arxiv.org/abs/1904.09675) ، که توسط محققان در سال 2020 معرفی شده است. این تعبیه دو متن مانند پرس و جو و پاسخ را مقایسه می کند و نمره شباهت ایجاد می کند که منعکس کننده همپوشانی معنایی است. Bertscore ابزاری SEO Google نیست. این یک متریک منبع باز است که ریشه در خانواده Bert Model دارد ، که در ابتدا توسط Google Research ساخته شده است ، و به روشی استاندارد برای ارزیابی تراز در پردازش زبان طبیعی تبدیل شده است.

اکنون ، اینجاست که همه چیز تقسیم می شود. تراکم پاداش انسان. همپوشانی ماشین آلات. یک جمله متراکم ممکن است توسط خوانندگان تحسین شود اما در صورت عدم همپوشانی با بردار پرس و جو ، توسط دستگاه رد می شود. یک گذر طولانی تر که مترادف را تکرار می کند ، سؤالات را دوباره بیان می کند و اشخاص مرتبط با سطوح ممکن است برای مردم زائد به نظر برسند ، اما با پرس و جو و بازیابی به شدت هماهنگ تر است.

در دوره کلمه کلیدی SEO ، چگالی و همپوشانی در زیر روشهای بهینه سازی با هم تار شدند. نوشتن به طور طبیعی در حالی که شامل تغییرات کافی در یک کلمه کلیدی است ، اغلب به هر دو دست می یابد. در بازیابی Genai ، دو واگرایی. بهینه سازی برای یکی دیگر را تضمین نمی کند.

این تمایز در چارچوب های ارزیابی که قبلاً در یادگیری ماشین استفاده می شود ، شناخته شده است. به عنوان مثال Bertscore نشان می دهد که نمره بالاتر به معنای تراز بیشتر با معنای مورد نظر است. این همپوشانی برای بازیابی به تنهایی بیشتر از چگالی است. و اگر واقعاً می خواهید به معیارهای ارزیابی LLM عمیق شوید ، این مقاله یک منبع عالی است.

سیستم های تولیدی کل صفحات وب را مصرف نمی کنند و بازیابی نمی کنند. آنها با تکه ها کار می کنند. مدل های بزرگ زبان با پایگاه داده های وکتور در سیستم های بازیابی-agmented (RAG) جفت می شوند. هنگامی که یک پرس و جو وارد می شود ، آن را به یک تعبیه تبدیل می کند. این تعبیه در برابر کتابخانه ای از تعبیه های محتوا مقایسه می شود. سیستم نمی پرسد “بهترین صفحه چیست؟” این سؤال می کند “کدام بخش ها در فضای وکتور نزدیک به این پرس و جو زندگی می کنند؟”

به همین دلیل همپوشانی معنایی بیش از چگالی اهمیت دارد. لایه بازیابی از ظرافت کور است. این هم ترازی و انسجام را از طریق نمرات شباهت در اولویت قرار می دهد.

اندازه و ساختار تکه پیچیدگی را اضافه می کند. خیلی کوچک ، و یک تکه متراکم ممکن است سیگنال های همپوشانی را از دست داده و از آن عبور کند. خیلی بزرگ ، و یک قطعه کلامی ممکن است به خوبی رتبه بندی کند اما کاربران را با نفخ ناامید می کند. این هنر در متعادل کردن معنی جمع و جور با نشانه های همپوشانی ، ساختار تکه ها است ، بنابراین آنها هم از نظر معنایی تراز شده و هر دو یک بار بازیابی می شوند. پزشکان غالباً اندازه قطعه بین 200 تا 500 توکن و 800 و 1000 نشانه را آزمایش می کنند تا تعادل متناسب با دامنه و الگوهای پرس و جو خود را پیدا کنند.

Microsoft Research یک مثال جالب توجه ارائه می دهد. در یک مطالعه 2025 با تجزیه و تحلیل 200،000 مکالمه ناشناس بینگ کوپیلوت ، محققان دریافتند که جمع آوری اطلاعات و کارهای نوشتن در هر دو موفقیت بازیابی و رضایت کاربر بالاترین امتیاز را کسب کرده است. موفقیت بازیابی با فشرده بودن پاسخ پیگیری نکرد. این همپوشانی بین درک مدل از پرس و جو و عبارت مورد استفاده در پاسخ ردیابی شد. در حقیقت ، در 40 ٪ از مکالمات ، همپوشانی بین هدف کاربر و عمل هوش مصنوعی نامتقارن بود. بازیابی در جایی اتفاق افتاد که همپوشانی زیاد بود ، حتی وقتی چگالی نبود. مطالعه کامل در اینجا.

این نشان دهنده حقیقت ساختاری سیستم های بازیابی است. همپوشانی ، نه کوتاه بودن ، چیزی است که شما را در مجموعه پاسخ قرار می دهد. متن متراکم بدون تراز نامرئی است. متن کلامی با تراز می تواند سطح باشد. موتور بازیابی بیشتر به تعبیه شباهت اهمیت می دهد.

این فقط تئوری نیست. پزشکان جستجوی معنایی از قبل به جای فرکانس کلمات کلیدی ، کیفیت را از طریق معیارهای تنظیم هدف اندازه گیری می کنند. به عنوان مثال ، Milvus ، یک بانک اطلاعاتی پیشرو در زمینه بردار منبع باز ، معیارهای مبتنی بر همپوشانی را به عنوان راهی مناسب برای ارزیابی عملکرد جستجوی معنایی برجسته می کند. راهنمای مرجع آنها بر تطبیق معنی معنایی بر روی اشکال سطحی تأکید دارد.

درس روشن است. ماشین آلات شما را برای ظرافت پاداش نمی دهند. آنها به شما برای تراز پاداش می دهند.

همچنین تغییر در نحوه تفکر ما در مورد ساختار مورد نیاز در اینجا وجود دارد. بیشتر مردم نقاط گلوله را کوتاه می دانند. قطعات سریع و اسکن. این برای انسان کار می کند ، اما ماشین آلات آنها را متفاوت می خوانند. برای یک سیستم بازیابی ، یک گلوله یک سیگنال ساختاری است که یک تکه را تعریف می کند. آنچه مهم است همپوشانی در داخل آن تکه است. یک گلوله کوتاه و سلب شده ممکن است تمیز به نظر برسد اما تراز کمی داشته باشد. یک گلوله طولانی تر و غنی تر ، که موجودات کلیدی را تکرار می کند ، شامل مترادف و ایده های عبارات به روش های مختلف است ، شانس بالاتری برای بازیابی دارد. در عمل ، این بدان معناست که ممکن است گلوله ها از آنچه که ما به نوشتن عادت کرده ایم ، نیاز داشته باشند. کوتاه بودن شما را به مجموعه پاسخ نمی رساند. همپوشانی

اگر بازیابی درایوهای همپوشانی ، آیا این به معنای چگالی مهم نیست؟ اصلاً

همپوشانی شما را بازیابی می کند. چگالی شما را معتبر نگه می دارد. پس از ظاهر شدن تکه شما ، یک انسان هنوز باید آن را بخواند. اگر آن خواننده آن را نفخ ، تکراری یا شلخته پیدا کند ، اقتدار شما از بین می رود. دستگاه تصمیم گیری را تعیین می کند. انسان تصمیم می گیرد اعتماد.

آنچه امروز از دست می رود یک متریک کامپوزیت است که هر دو را متعادل می کند. ما می توانیم دو امتیاز را تصور کنیم:

نمره تراکم معنایی: این معنا را برای هر نشانه اندازه گیری می کند ، و ارزیابی می کند که چگونه اطلاعات کارآمد منتقل می شود. این می تواند با نسبت فشرده سازی ، فرمول های خوانایی یا حتی امتیاز دهی انسان تقریب شود.

نمره همپوشانی معنایی: این اندازه گیری می کند که یک تکه به شدت با تعبیه پرس و جو تراز می شود. این در حال حاضر توسط ابزارهایی مانند Bertscore یا شباهت کنوانسیون در فضای بردار تقریب شده است.

با هم ، این دو اقدام تصویر کامل تری به ما می دهد. قطعه ای از محتوای با نمره چگالی بالا اما همپوشانی کم به زیبایی می خواند ، اما ممکن است هرگز بازیابی نشود. یک قطعه با نمره همپوشانی بالا اما چگالی کم ممکن است به طور مداوم بازیابی شود ، اما خوانندگان را ناامید می کند. استراتژی برنده برای هر دو هدف است.

تصور کنید دو قطعه کوتاه که به همان پرس و جو پاسخ می دهند:

نسخه متراکم: “سیستم های RAG بخش هایی از داده های مربوط به یک پرس و جو را بازیابی می کنند و آنها را به LLM تغذیه می کنند.”

نسخه همپوشانی: “نسل بازیابی با اوج ، که اغلب به آن RAG گفته می شود ، بخش های مربوط به محتوای مربوطه را بازیابی می کند ، تعبیه های آنها را با پرس و جو کاربر مقایسه می کند و تکه های تراز شده را برای ایجاد یک پاسخ به یک مدل زبان بزرگ منتقل می کند.”

هر دو در واقع درست هستند. اولین جمع و جور و واضح است. مورد دوم Wordier است ، موجودات کلیدی را تکرار می کند و از مترادف استفاده می کند. نسخه متراکم با انسان بیشتر است. نسخه همپوشانی با ماشین ها بیشتر است. کدام یک بیشتر اوقات بازیابی می شود؟ نسخه همپوشانی کدام یک اعتماد یک بار بازیابی می شود؟ متراکم

بیایید یک مثال غیر فنی را در نظر بگیریم.

نسخه متراکم: “ویتامین D سلامت کلسیم و استخوان را تنظیم می کند.”

همپوشانی – نسخه غنی: “ویتامین D ، که به آن کلسیفرول نیز گفته می شود ، از جذب کلسیم ، رشد استخوان و تراکم استخوان پشتیبانی می کند و به جلوگیری از شرایطی مانند پوکی استخوان کمک می کند.”

هر دو درست هستند. دوم شامل مترادف و مفاهیم مرتبط است که همپوشانی و احتمال بازیابی را افزایش می دهد.

به همین دلیل آینده بهینه سازی انتخاب چگالی یا همپوشانی نیست ، هر دو را متعادل می کند

درست همانطور که روزهای ابتدایی SEO معیارهایی مانند تراکم کلمات کلیدی و بک لینک ها را به اقدامات پیچیده تری از اقتدار تبدیل می کند ، موج بعدی امیدوارم چگالی و همپوشانی نمرات را در داشبوردهای بهینه سازی استاندارد رسمی کند. در حال حاضر ، این یک عمل متعادل است. اگر همپوشانی را انتخاب کنید ، احتمالاً یک شرط امن است ، زیرا حداقل شما را بازیابی می کند. سپس ، شما باید امیدوار باشید که افرادی که محتوای شما را می خوانند به عنوان یک پاسخ ، آن را به اندازه کافی درگیر می کنند تا بتوانند به آن بپیوندند.

دستگاه تصمیم می گیرد که آیا شما قابل مشاهده هستید. اگر به شما اعتماد داشته باشید ، انسان تصمیم می گیرد. تراکم معنایی معنی را تیز می کند. بازیابی همپوشانی معنایی. کار هر دو را متعادل می کند ، سپس تماشای نحوه تعامل خوانندگان ، بنابراین می توانید پیشرفت خود را ادامه دهید.

منابع بیشتر:

این پست در ابتدا در رمزگشاهای Duane Forrester منتشر شد.

تصویر برجسته: CaptainMcity/Shutterstock