BM25 в SEO: формула, расчёт и текстовая релевантность в 2026 году 👇

BM25 оценивает соответствие документа поисковому запросу через частоту и редкость терминов, длину страницы и насыщение повторений. В SEO эта модель помогает анализировать тексты, сравнивать документы из выдачи, находить недостающие слова и понимать, почему механическое увеличение плотности ключей перестаёт давать результат.

Что такое BM25 простыми словами

BM25, или Okapi BM25, — это функция ранжирования документов по степени их соответствия поисковому запросу. Название расшифровывается как Best Matching 25. Число 25 обозначает одну из версий модели, разработанной в рамках поисковой системы Okapi.

Алгоритм работает с запросом и коллекцией документов. Для каждого документа рассчитывается числовая оценка — BM25 score. Чем лучше слова документа соответствуют терминам запроса с учётом их редкости, частоты и длины текста, тем выше может оказаться оценка внутри одной выборки.

Представим запрос «расчёт BM25 для SEO». Алгоритм проверяет:

• присутствуют ли в документе слова запроса;
• сколько раз встречается каждый термин;
• насколько термин редок среди остальных документов;
• какова длина страницы относительно средней длины выборки;
• достигла ли частота слова уровня насыщения.

BM25 относится к лексическому поиску. Он хорошо распознаёт точные термины, названия, артикулы, фамилии, технические обозначения и устойчивые словосочетания. Самостоятельно понять, что «автомобиль» близок по смыслу к «машине», классическая формула не умеет. Для работы со смыслом используются лемматизация, словари синонимов, эмбеддинги, трансформеры и другие модели.

Что оценивает BM25

Степень лексического соответствия документа конкретному поисковому запросу внутри заданной коллекции.

Что получает алгоритм

Запрос, частоту терминов, количество документов, длину каждого текста и среднюю длину документов.

Что возвращает алгоритм

Числовой score, позволяющий упорядочить документы по предполагаемой релевантности.

Как работает алгоритм BM25

Логика BM25 строится вокруг четырёх элементов: терминов запроса, их редкости в коллекции, частоты внутри документа и нормализации по длине. Эти компоненты помогают избежать двух грубых перекосов: бесконечного роста оценки от повторений ключа и преимущества длинных текстов только за счёт объёма.

1. Запрос разбивается на термины. Для фразы «BM25 анализ текста» система отдельно рассматривает BM25, анализ и текст.
2. Определяется редкость каждого термина. Редкое слово получает больший IDF-вес, распространённое — меньший.
3. Считается частота слова в документе. Первые релевантные вхождения дают заметный вклад, последующие увеличивают score всё слабее.
4. Оценка корректируется по длине. Количество слов документа сопоставляется со средней длиной текстов в коллекции.
5. Вклад терминов суммируется. Итоговый score используется для упорядочивания документов по запросу.

Частота термина TF

TF показывает, сколько раз термин запроса встречается в документе. В простых моделях повышение частоты способно почти линейно увеличивать оценку. BM25 вводит насыщение: каждое следующее повторение даёт меньший прирост.

Поэтому добавление ключевой фразы в текст может помочь при полном отсутствии или слабом покрытии термина. После достижения достаточной частоты новые повторения почти перестают усиливать документ. Именно здесь ломается примитивная логика «чем больше ключей, тем выше релевантность».

Обратная документная частота IDF

IDF показывает редкость термина во всей коллекции документов. Слово, присутствующее почти на каждой странице, даёт небольшой вклад. Редкий термин способен сильнее влиять на итоговую оценку.

Для статьи про BM25 слова «сайт», «текст» и «поиск» будут менее специфичными. Термины «avgdl», «нормализация длины», «насыщение частоты», «BM25F» и «обратная документная частота» точнее описывают тему и обычно обладают большей различительной способностью.

Нормализация длины документа

Длинная статья естественным образом содержит больше слов и получает больше возможностей для случайного совпадения с запросом. BM25 сравнивает длину конкретного документа со средней длиной документов в коллекции и корректирует оценку.

Это не означает, что короткий текст всегда выигрывает у длинного. Полезная большая статья способна закрывать больше интентов и терминов. Преимущество исчезает, когда объём создаётся повторениями, общими рассуждениями и блоками, которые слабо связаны с запросом.

Насыщение частоты

Параметр насыщения ограничивает пользу повторений. Первое точное употребление важного термина способно заметно изменить соответствие документа запросу. Десятое или пятнадцатое упоминание обычно даёт значительно меньший вклад.

Практический вывод для SEO: задача состоит в полном покрытии терминов и интентов, их естественном распределении по важным зонам и содержательном раскрытии. Простое увеличение количества одинаковых слов быстро упирается в потолок.

Формула BM25 и параметры расчёта

Классическая формула BM25 для запроса Q и документа D записывается так:

score(D, Q) =
Σ IDF(qi) ×
[f(qi, D) × (k1 + 1)] /
[f(qi, D) + k1 × (1 - b + b × |D| / avgdl)]

Суммирование выполняется для каждого термина qi, входящего в запрос.

За что отвечает параметр k1

k1управляет насыщением частоты. При небольшом значении вклад повторений быстрее достигает потолка. При большом значении зависимость от количества употреблений становится сильнее.

В открытых поисковых библиотеках часто встречаются значения около 1,2–2,0. Переносить их напрямую на Google или Яндекс нельзя: поисковые системы не публикуют актуальные коэффициенты, наборы текстовых зон и полную последовательность обработки документов.

За что отвечает параметр b

bзадаёт степень нормализации по длине:

• b = 0— длина документа не влияет на оценку;
• b = 1— применяется полная нормализация;
• промежуточное значение — длина учитывается частично.

Часто в демонстрационных расчётах используется b = 0,75. Это распространённое техническое значение, которое не следует воспринимать как известную настройку поисковых систем.

Как рассчитывается IDF

Один из вариантов формулы обратной документной частоты:

IDF(qi) =
ln[(N - n(qi) + 0,5) / (n(qi) + 0,5) + 1]

Если термин встречается редко, его IDF становится выше. Когда слово присутствует почти во всех документах, его различительная способность снижается.

Пример расчёта BM25 для SEO-текста

Возьмём упрощённый запрос «BM25 SEO» и документ длиной 900 слов. Средняя длина страниц выборки составляет 800 слов. Термин BM25 встречается 6 раз, SEO — 4 раза. Используем демонстрационные параметры k1 = 1,2и b = 0,75.

Термин BM25 получает больший вклад благодаря высокой редкости. Слово SEO присутствует чаще в других документах и обладает меньшим IDF. При дальнейшем увеличении частоты BM25 с 6 до 12 употреблений score вырастет, но прирост окажется значительно слабее из-за насыщения.

Этот пример показывает три важных момента:

1. редкий термин может быть весомее распространённого слова;
2. повторения обладают убывающей полезностью;
3. score зависит от коллекции, поэтому число без описания выборки мало что говорит.

Чем BM25 отличается от TF-IDF

TF-IDF и BM25 используют частоту термина и его распространённость среди документов. BM25 развивает эту логику: добавляет управляемое насыщение TF и нормализацию по длине документа.

TF-IDF остаётся полезным способом найти характерные слова и оценить их значимость. BM25 удобнее для ранжирования документов по конкретному запросу, поскольку учитывает объём текста и ограничивает влияние многократных повторений.

BM25 и BM25F: роль зон документа

Классическая BM25 рассматривает документ как набор терминов. BM25F расширяет модель и позволяет отдельно оценивать поля документа:

• Title;
• Description;
• H1–H6;
• основной текст;
• анкоры ссылок;
• названия категорий;
• атрибуты и характеристики;
• другие структурные зоны.

Каждому полю можно назначить собственный вес и параметры нормализации. Термин в Title или H1 способен получить более высокий вклад, чем такое же употребление в большом служебном блоке.

Для SEO идея BM25F особенно полезна. Поисковая страница состоит из неодинаковых зон, и одинаковое слово в разных элементах может обладать разной ценностью. Поэтому анализ только общего количества употреблений упрощает реальную картину.

Как BM25 работает в Google и Яндексе в 2026 году

Google: лексический сигнал внутри гибридной архитектуры

В 2026 году корректнее рассматривать поиск Google через гибридную модель. Точное совпадение терминов продолжает решать задачу первичного отбора документов, особенно для названий, моделей, артикулов, редких сущностей и сложных технических запросов. Семантические модели дополняют этот слой пониманием контекста, интента и связей между понятиями.

Google не публиковал заявление, что основной веб-поиск ранжирует страницы по стандартной открытой формуле Okapi BM25 с известными коэффициентами. Поэтому формулировка «Google использует классическую BM25» была бы чрезмерно категоричной.

При этом сам гибридный принцип хорошо подтверждён современной индустрией информационного поиска: лексический retrieval на основе точных терминов совмещается с dense-векторами и последующим нейросетевым переранжированием. В продуктах Google Cloud BM25 прямо предлагается как sparse-компонент гибридного векторного поиска.

Для SEO-практики рабочая модель выглядит так:

1. лексический слой находит документы с нужными словами, сущностями и точными признаками;
2. семантический слой оценивает смысловую близость, контекст и интент;
3. модели переранжирования учитывают качество, полезность, ссылки, поведение и другие сигналы;
4. итоговая выдача формируется из совокупности факторов.

Это объясняет, почему страница с хорошим покрытием терминов может не войти в ТОП: она прошла текстовый фильтр, но уступила по интенту, качеству ответа, структуре, ссылочным или пользовательским сигналам.

Яндекс: BM25 подтверждается утечками, веса остаются неизвестными

Утечка исходного кода и факторов Яндекса в 2023 году показала присутствие множества BM25-связанных сигналов текстового анализа. Исследователи находили факторы для текста, ссылок и отдельных зон документа. Это подтверждает, что BM25-подобные расчёты реально использовались внутри поисковой архитектуры.

Однако утечка не является актуальной документацией Яндекса на 2026 год. Значительная часть факторов относилась к более ранним версиям системы, некоторые признаки были отключены или имели неизвестные веса. Поверх текстовой релевантности работают MatrixNet, нейросетевые модели, поведенческие сигналы, качество сайта, региональность и другие компоненты.

Отдельная проблема Яндекса для практикующего SEO — высокая динамичность выдачи. Состав ТОПа способен заметно меняться после апдейтов, переоценки поведенческих данных, обновления индекса или изменения классификации интента. Попытка каждую неделю переписывать формат страницы вслед за несколькими новыми конкурентами быстро превращается в бесконечную гонку.

Мой практический вывод: я не перестраиваю всю страницу после каждого колебания ТОПа. Я отслеживаю устойчивые изменения интента, которые сохраняются несколько апдейтов, сравниваю пересечения документов и только затем меняю структуру, формат или объём контента.

Для работы с динамичной выдачей полезно фиксировать:

• какие URL держатся в ТОПе стабильно;
• какие типы страниц появляются временно;
• меняется ли преобладающий интент;
• какие блоки повторяются у устойчивых лидеров;
• какие запросы и пассажи теряют позиции одновременно;
• изменился ли сам документ или только окружение выдачи.

BM25 и косинусная близость: лексика и смысл

BM25 и косинусная близость решают разные задачи. Их нельзя считать взаимозаменяемыми показателями.

Представим два фрагмента:

Фрагмент 1: «BM25 учитывает частоту термина, IDF и длину документа».

Фрагмент 2: «Формула оценивает редкость слова, количество повторений и объём текста».

Первый фрагмент получит более сильное точное совпадение по запросу «BM25 частота термина IDF». Второй способен оказаться близким по смыслу в векторной модели, хотя часть исходных слов отсутствует.

Именно поэтому современные поисковые системы и RAG-архитектуры часто используют гибридный retrieval:

1. BM25 находит документы с точными терминами;
2. векторный поиск расширяет выборку за счёт смысловой близости;
3. результаты объединяются через веса или Reciprocal Rank Fusion;
4. нейросетевой reranker перестраивает кандидатов с учётом полного контекста.

Как применять BM25 в SEO на практике

У поискового оптимизатора нет доступа к коллекции, коэффициентам и полной формуле Google или Яндекса. Поэтому невозможно вычислить «истинный BM25 страницы» для поисковой системы. Сторонний анализатор строит собственную модель на основе выбранных документов и заданных параметров.

Несмотря на это, BM25 полезен как сравнительный инструмент. Он помогает увидеть недостающее покрытие, редкие термины, перекос частоты и отличие страницы от устойчивых лидеров выдачи.

1. Соберите корректную коллекцию документов

Выборка должна соответствовать одному запросу и единому интенту. Смешивание карточек товаров, статей, категорий и форумов искажает среднюю длину, IDF и частотные ориентиры.

Для анализа желательно учитывать:

• регион и поисковую систему;
• тип страницы;
• преобладающий интент;
• стабильность URL в ТОПе;
• дату сбора выдачи;
• основной текст без меню, футера и служебных блоков.

2. Определите термины с высоким вкладом

Сильные термины должны одновременно соответствовать теме, встречаться у релевантных конкурентов и обладать различительной способностью. Мусорные слова интерфейса, формы заявки, адреса, телефоны и общие фразы нужно удалять.

Для статьи про BM25 важными сущностями будут:

• текстовая релевантность;
• поисковый запрос;
• частота термина;
• обратная документная частота;
• длина документа;
• средняя длина коллекции;
• нормализация;
• насыщение;
• k1 и b;
• TF-IDF;
• BM25F;
• лексический и векторный поиск.

3. Распределите термины по смысловым блокам

Недостающие слова не стоит складывать в один абзац. Каждый термин должен попасть в блок, где он помогает раскрыть вопрос пользователя.

4. Сравнивайте распределение, а не только общее количество

Шесть употреблений ключа в одном абзаце и шесть употреблений в разных смысловых разделах дают одинаковую частоту в классической формуле. Для реальной поисковой страницы второй вариант обычно полезнее: термин поддерживает несколько пассажей, заголовков и ответов на связанные вопросы.

Поэтому BM25-анализ стоит дополнять:

• проверкой Title, Description и H1;
• анализом H2–H4;
• оценкой пассажей;
• сопоставлением анкоров;
• поиском сущностей;
• косинусной близостью;
• анализом n-грамм;
• проверкой соответствия интенту.

5. Перепроверяйте страницу после индексации

Изменение текста нужно оценивать по поисковому результату: индексации, позициям, количеству запросов, показам, CTR и поведению пользователей. Сам по себе рост score в стороннем сервисе не доказывает улучшение страницы.

Рабочая последовательность:

1. зафиксировать позиции и поисковые запросы до изменения;
2. внести один понятный набор правок;
3. дождаться переобхода и обновления документа;
4. сравнить динамику по целевому кластеру;
5. оставить успешные изменения или откатить неудачные;
6. повторить эксперимент на других страницах.

Кому подходит анализ BM25

• SEO-специалистам, которым нужно сравнить текстовое покрытие страницы с конкурентами.
• Редакторам, которые проектируют структуру экспертных материалов по поисковому спросу.
• Владельцам поисковых систем и каталогов, где требуется ранжирование документов по запросу.
• Разработчикам RAG, совмещающим точный лексический поиск с эмбеддингами.
• Аналитикам, исследующим влияние редких терминов, длины и частоты слов.

Когда BM25 недостаточно

• запрос требует глубокого понимания смысла и не содержит точных терминов;
• пользователь применяет синонимы и переформулировки;
• намерение зависит от географии, свежести, персонализации или поведения;
• качество страницы определяется опытом автора, доказательствами и достоверностью;
• конкуренты имеют сильные ссылки, брендовые сигналы и высокую удовлетворённость пользователей;
• страница формально релевантна словам, но не решает задачу посетителя.

Главные ошибки при оптимизации текста под BM25

Ошибка 1. Искать универсальное идеальное значение

BM25 score зависит от запроса, коллекции, реализации формулы, токенизации, морфологии и параметров. Значение 12 в одной системе нельзя напрямую сравнить со значением 12 в другой.

Ошибка 2. Повышать плотность до максимума

BM25 специально ограничивает пользу повторений. Переспам ухудшает читаемость, снижает информационную плотность и способен повредить другим сигналам качества.

Ошибка 3. Копировать среднюю длину ТОПа

Средний объём помогает понять формат выдачи, однако не задаёт обязательное число слов. Длина должна определяться количеством интентов, сущностей, доказательств и практических данных.

Ошибка 4. Использовать грязную выборку

Футеры, меню, комментарии, формы обратной связи и нерелевантные типы страниц меняют TF, IDF и avgdl. Результат анализа становится шумным.

Ошибка 5. Игнорировать зоны документа

Общее количество слов не показывает, где именно они находятся. Для SEO важно учитывать заголовки, первый экран, основной контент, анкоры, подписи, таблицы и другие элементы.

Ошибка 6. Переписывать страницу после каждого изменения ТОПа

Особенно болезненно это проявляется в Яндексе, где выдача может заметно двигаться между апдейтами. Менять формат следует после подтверждения устойчивого сдвига интента, сохранившегося на нескольких срезах.

Ошибка 7. Принимать BM25 за полный алгоритм ранжирования

Текстовая релевантность является одним слоем. Итоговые позиции зависят от качества ответа, ссылок, авторитетности, поведения пользователей, технического состояния, региона, свежести и множества других факторов.

Чек-лист BM25-здоровой страницы

1. Основной запрос и его ключевые сущности раскрыты в Title, H1 и содержательных блоках.
2. Редкие тематические термины используются по смыслу и получают объяснение.
3. Повторения распределены естественно и не заменяют раскрытие темы.
4. Объём соответствует интентам и формату устойчивых конкурентов.
5. В тексте отсутствуют большие фрагменты, слабо связанные с запросом.
6. Ключевые термины распределены по H2–H4, таблицам, определениям и примерам.
7. Проверены отдельные зоны документа и внутренние анкоры.
8. Лексический анализ дополнен сущностями, n-граммами и косинусной близостью.
9. Страница решает задачу пользователя и содержит практический результат.
10. Эффект изменений подтверждается позициями, показами, CTR и трафиком.

Часто задаваемые вопросы о BM25 в SEO

Что такое BM25 в SEO?

BM25 — функция оценки лексической релевантности, которая учитывает частоту терминов запроса, их редкость в коллекции и длину документа, помогая сравнивать страницы по степени текстового соответствия.

Какой BM25 считается хорошим?

Универсального значения нет: score имеет смысл внутри одного запроса, одной коллекции и одной реализации расчёта, поэтому сравнивать нужно документы, рассчитанные в одинаковых условиях.

Можно ли вывести страницу в ТОП только за счёт BM25?

Высокая текстовая релевантность помогает документу соответствовать запросу, однако итоговое ранжирование учитывает интент, качество, ссылки, поведение, технические и другие сигналы.

Чем BM25 отличается от TF-IDF?

BM25 дополняет TF и IDF насыщением частоты и нормализацией длины, благодаря чему многократные повторения и большой объём не дают неограниченного преимущества.

Чем BM25 отличается от BM25F?

BM25 оценивает документ как единое поле, BM25F разделяет его на зоны и назначает разные веса заголовкам, основному тексту, метаданным, анкорам и другим элементам.

Использует ли Google BM25?

Google не публикует точную формулу основного веб-ранжирования, при этом BM25 и BM25-подобный sparse retrieval широко применяются в современных гибридных поисковых системах вместе с векторами и нейросетевым переранжированием.

Использует ли Яндекс BM25?

Утечки кода Яндекса показали множество BM25-связанных факторов текстового анализа, однако их актуальные веса, настройки и роль в алгоритмах 2026 года публично неизвестны.

Как часто нужно проверять текстовую релевантность?

Проверку проводят после значимого редактирования, переиндексации или устойчивого изменения состава выдачи, чтобы сравнить страницу с актуальным интентом и стабильными лидерами.

BM25 учитывает порядок и близость слов?

Классическая формула работает с частотой терминов и не моделирует полноценный смысловой контекст, поэтому порядок, пассажи и близость слов нужно анализировать дополнительными методами.

BM25 или косинусная близость — что лучше?

BM25 сильнее работает с точными терминами и редкими обозначениями, косинусная близость помогает находить смысловое сходство, поэтому максимальное покрытие даёт гибридное использование двух методов.

Мой эксперимент с BM25 в Яндексе

В своих проектах я долгое время использовал усреднённый подход к текстовой оптимизации. Я собирал данные по страницам из ТОПа, очищал выборку от шума, исключал явный переспам и рассчитывал средние значения по ключевым словам, длине текста и отдельным зонам документа.

Страницы, оптимизированные по такой модели, обычно хорошо заходили в ТОП Яндекса и сохраняли позиции достаточно долго. Средние значения не давали максимального совпадения с текущей выдачей, зато создавали более устойчивую структуру текста, которая меньше зависела от краткосрочных изменений конкурентов.

Что изменилось после точной подгонки по BM25

Позже я начал точнее подгонять страницы под текущий ТОП с помощью BM25. Я учитывал количество употреблений слов, длину документа и распределение терминов по отдельным зонам:

• Title и Description;
• H1–H4;
• первый абзац;
• основной текст;
• анкоры;
• дополнительные контентные блоки.

После такой подгонки страницы действительно начали быстрее и лучше заходить в ТОП. Особенно заметно этот подход отрабатывал в Яндексе: документ получал высокое соответствие текущему составу выдачи и мог быстро улучшить позиции.

Проблема проявлялась позже. ТОП Яндекса постоянно менялся: часть документов выпадала, появлялись новые конкуренты, изменялась средняя длина текста, частота терминов и распределение слов по зонам. Идеальная настройка под одну конкретную выборку быстро переставала быть идеальной.

Точная подгонка по BM25 давала более быстрый результат, но позиции сохранялись меньше времени. Усреднённая оптимизация работала спокойнее и устойчивее.

Почему точный BM25-подгон быстро устаревает

BM25 является сравнительной моделью. Оценка страницы зависит от коллекции документов, относительно которой выполняется расчёт. Когда состав ТОПа меняется, меняются и основные параметры выборки:

1. Средняя длина документов. Появление нескольких больших или коротких страниц изменяет ориентир по объёму.
2. IDF терминов. Слово может стать более распространённым или более редким среди конкурентов.
3. Частота употреблений. Новые лидеры могут использовать другой уровень насыщения ключевых терминов.
4. Структура страниц. Информационные статьи могут смениться услугами, каталогами, листингами или смешанными форматами.
5. Распределение по зонам. Термины перемещаются между заголовками, основным текстом, таблицами и анкорами.

В результате страница, точно настроенная под вчерашний ТОП, через несколько апдейтов уже сравнивается с другой коллекцией документов. Её параметры остаются прежними, ориентиры выдачи меняются.

Как я рекомендую использовать BM25

По результатам своих экспериментов я не рекомендую копировать точные максимальные значения текущего ТОПа и стремиться к идеальному совпадению по каждому слову и каждой зоне. Такой подход способен дать быстрый рост, однако требует постоянного пересчёта и регулярного изменения контента.

Более устойчивый вариант:

1. собрать несколько релевантных страниц из устойчивой части ТОПа;
2. очистить тексты от меню, футеров, форм заявок и другого шума;
3. исключить страницы с явным переспамом и аномальными значениями;
4. рассчитать средние или медианные показатели;
5. использовать диапазон вместо одного точного числа;
6. сохранять естественное распределение терминов по смысловым блокам;
7. пересматривать страницу только после устойчивого изменения интента.

Главный вывод эксперимента

В Яндексе BM25-подгон способен работать очень сильно, особенно при точной настройке количества слов и распределения терминов по зонам документа. При этом высокая динамика выдачи делает такую оптимизацию недолговечной.

Поэтому BM25 лучше использовать как инструмент поиска отклонений: обнаруживать отсутствующие термины, слишком низкую частоту, лишние повторения и несоответствие длины. Основную оптимизацию разумнее строить по средним или медианным значениям очищенной выборки.

Моя рабочая модель: убрать шум и аномальный переспам, рассчитать средние значения, задать безопасный диапазон и оптимизировать страницу внутри него. В Яндексе такой подход даёт более устойчивый результат, чем постоянная погоня за идеальным BM25 текущего ТОПа.

Вывод

BM25 остаётся одной из базовых моделей информационного поиска, потому что решает фундаментальную задачу: оценивает соответствие документа запросу через частоту, редкость терминов и длину текста. Для SEO важна не попытка угадать закрытые коэффициенты поисковиков, а понимание самой механики.

Из BM25 следуют практические правила: закрывать недостающие термины, учитывать редкость слов, не разгонять повторения после насыщения, сравнивать документы внутри корректной выборки и контролировать объём относительно интента.

В 2026 году этой модели недостаточно использовать изолированно. Google, Яндекс и современные поисковые платформы строят многоступенчатое ранжирование, где лексические признаки дополняются семантическими моделями, векторами, нейросетевым переранжированием и другими сигналами.

Поэтому сильная SEO-страница должна одновременно точно совпадать с запросом, раскрывать сущности, сохранять логическую близость слов, отвечать на связанные вопросы и давать пользователю законченный результат. BM25 помогает пройти лексический слой. Качество контента определяет, сможет ли документ пройти дальше.

Владислав Островерх / автор cтатьи

Автор закрытого текстового анализатора с парсингом LSI, BM25-таблицей и косинусной близостью. SEO-специалист — продвигаю сайты через текстовые факторы ранжирования.

По всем вопросам в Телеграм