Действительно, есть элементы близкие к нарушению правил Google. Допустим, я попробовал выделить текст, и при первом же клике меня перегоняет через 2 окна рекламы. Фактически я не нажимал на неё, это сделал за меня сайт втайне.
И кратко про уникальность, но тут не поймёшь кто у кого скопировал.
Не зная ресурса, сложно сказать, что там происходит. AI-ответы вряд ли виноваты в спаде поискового трафика вашего сайта из-за отсутствия доступа к Gemini у российской аудитории (если у вас таковая).
Судя по графику, ресурс просел после HCU в сентябре 2023. Но чтобы судить о проблемах, надо их видеть, так что мы можем только гадать или обсуждать теории применяемых на сайтах практик.
У вас нет достаточных данных о данном решении, чтобы так утверждать.
Ваши сомнения излишни, так как я нигде не утверждал, что тренировал свою модель для этого.
Верно, но используется не один сервис. Логика комбинированного результата выстроена именно так, чтобы минимизировать недостатки отдельных сервисов, поскольку они всё равно не идеальны.
Конечно. Используется частотный и семантический анализы, а также выделение и сравнение по ключевым словам. Комбинированный результат формируется путём взвешенного объединения данных из каждого метода по заранее рассчитанной формуле. Частотный анализ оценивает совпадение часто встречающихся слов, семантический — смысловое сходство текстов с использованием предобученной модели, а ключевые слова — это автоматически выделенные значимые термины.
Итоговый показатель (например, 0–100%) отражает общий уровень сходства: высокий результат указывает на схожесть содержания и смысла, низкий — на минимальное пересечение.
Фактически инструмент разработан для выявления дублирования контента, когда авторы пишут два-три раза об одном и том же в рамках одного сайта. Он менее применим к анализу рерайтов, поскольку фокусируется на смысловом содержании. Например, издание "A" опубликовало новость, а издания "Б" и "В" сделали её рерайт, добавив собственные факты и ракурсы (фактически это разные тексты, но об одном и том же). В стандартной логике антиплагиата мы бы сравнивали тексты "А" с "Б" и "А" с "В". Но наша задача — выявить сходство между "Б" и "В", чтобы понять, как тексты одного события различаются в подаче информации. Мы фактически определяем степень сходства текстов, написанных по-разному, включая различия в конструкции предложений, хода мыслей, добавленных фактах и степени погружения.
Скрипт автоматически сравнивает новый текст с уже имеющимися в специальной таблице базы данных сайта.
Анализ новости МК «В России массово закрываются медучреждения с лицензией на роды: персонал в шоке», которую переписали другие издания.
Инструмент для анализа текстов, определяющий степень их сходства на основе частотного, семантического и ключевого анализа (самописное решение на основе предобученной модели). Первоначальное предназначение – выявление дубликатов одной и той же темы в рамках одного издания, поэтому анализ сходства очень притязателен.
Хотя бы краткую справку о случаях.
Могу кратко резюмировать то, что было проведено в работе над сайтом:
– удалены все пресс-релизы, которые имели низкую уникальность (примерно 700 статей из 40 000 за 3 года);– увеличен объём самого материала до 300+ слов, глубина разбора темы;– удалены нерелевантные тематики для сайта;– введена автоматическая проверка текстов на элементы ИИ;– исправлены все мелкие ошибки в GSC.
Core Web Vitals абсолютно в зелёной зоне.
Были ли какие-то ссылки касаемо частых багов GSC, чтобы я смог сопоставить характерность бага с данными по падению?
Вот тут честно не понял вашего "не против", так как в целом наши позиции относительно "не апдейт" достаточно схожи.
Очень схожая картина
