Про стратегию механизмов внимания из предыдущего поста

Собственно говоря, в чистом виде мне эта стратегия не нужна. Переделал её под анализ одиночных страниц сайта. Ну и для переписывания оных.

Разбил всю работу промпта на 4 этапа.
На первом - сбор информации (первоначальные данные подсовываю). Это пункты 1-6 стратегии, переделанные под одиночную страницу.

На втором этапе происходит эмуляция анализа векторных представлений (embeddings) и косинусной близости (cosine vicinity) для выявления пробелов в контенте (пункт 8). Работа ИИ в этом пункте вызывает настоящий душевный трепет. Он препарирует что там все насобирал и предлагает кучу нового. И поясняет все в реальном времени.

Третий этап - пункты 9 и частично 10. Генерация результат по установленным правилам ( у меня там список из 30+ пунктов).

Четвертый этап - проверка и зачистка результатов 3 этапа.

Для работы использую Vertex AI - демку на 90 дней. По сути это тот же Google AI Studio, только более профессиональная и платная.

Модель Gemeni 2.5 Pro

Крайне рекомендую всеж присмотреться к выложенной в прошлом посте модели внимания и прикрутить её хотя бы к одиночным страницам контента.

Контент выходит потрясающий. Точно пока сказать не могу - но плюсует в ТОПе однозначно ( с 7-8 места, например на 4-5), что для внутренней оптимизации весьма хорошо.

Забыл добавить, на основе исследования я тут же многоуровневую микроразметку делаю с полным описанием сущностей и связей. И вкрячиваю для страниц. Никогда не видел таких мега объемных микроразметок.

Затратно по времени выходит правда )))
Но буду тестировать дальше.

#DrMax #attention_mechanisms #Google #SEO