Тесты косинусного сходства подтверждают: сборная солянка в абзацах режет ИИ-релевантность до 0.5

Чтобы разобрать алгоритм AI Overviews, я оцениваю абзацы под целевые запросы через метрики расстояния вроде косинусного сходства, раскрывает Майк Кинг.

Пока SEO-индустрия отмахивается от разбивки на блоки (чанкинга) как от скама, тестовые данные показывают: один абзац на две разные темы размывает векторную релевантность по обоим промптам, роняя оценку до базовой отметки примерно в 0.5.

Разделение этого блока текста пополам дает моментальный математический сдвиг.

Векторная релевантность по главному запросу растет, а по второстепенному — падает.

Системы RAG требуют атомарных единиц смысла.

Когда алгоритм извлекает чанки для скармливания языковой модели, стена текста с мешаниной из разных концептов уничтожает концентрированную релевантность, которая нужна для захвата.

Структурная изоляция гарантирует выживание в современных алгоритмах agentic RAG.

Настраивай страницы с жесткими тематическими границами от заголовка к разделу: каждый подзаголовок должен открывать блок текста, посвященный строго одной идее.

Вместо слепой передачи топа выдачи в LLM, агентские системы проверяют, оценивают и переранжируют отдельные чанки на каждом этапе.

Чистые, однотемные блоки доминируют на этой фазе переранжирования, тогда как размытые абзацы вылетают из конвейера еще до генерации ответа.