Сделаю второй Avito 😎
.
.
.
.
.
Конечно же не сделаю, не хочу и вам не советую!
Хотя, очень часто слышу такие ох..тельные планы от стартаперов.
Единственной правильной стратегией при запуске нового проекта, будет сильное нишевание, где есть сильная экспертиза и какая-то уникальная ценность, которую вы сможете дать конечному пользователю.
Ребята типа Авито слишком большие, чтобы под микроскопом анализировать какие-то подниши, они достаточно медленные на внедрение продуктовых плюшек и тут у вас есть шанс.
Можно найти свой рынок, где вы сделаете продукт, который до мелочей закрывает боли клиента.
Да, ищите ниши, где окупаться будет не только SEO трафик!
А если повезет, то потом вас купит какой нибудь условный Авито 🤣
.
.
.
.
.
Конечно же не сделаю, не хочу и вам не советую!
Хотя, очень часто слышу такие ох..тельные планы от стартаперов.
Единственной правильной стратегией при запуске нового проекта, будет сильное нишевание, где есть сильная экспертиза и какая-то уникальная ценность, которую вы сможете дать конечному пользователю.
Ребята типа Авито слишком большие, чтобы под микроскопом анализировать какие-то подниши, они достаточно медленные на внедрение продуктовых плюшек и тут у вас есть шанс.
Можно найти свой рынок, где вы сделаете продукт, который до мелочей закрывает боли клиента.
Да, ищите ниши, где окупаться будет не только SEO трафик!
А если повезет, то потом вас купит какой нибудь условный Авито 🤣
🔥3
Forwarded from Какаво seo
🎯 MUVERA и будущее ранжирования: что важно знать SEO-специалисту уже сегодня
В Google Research появился свежий алгоритм — MUVERA (Multi-Vector Efficient Retrieval Architecture). Пока это только исследовательская модель, но она показывает, куда движется поисковая система.
🧠 В чём суть MUVERA?
Обычно, чтобы понять, насколько документ релевантен запросу, Google использует векторное сравнение (например, в BERT или ColBERT). Проблема — это медленно.
MUVERA решает эту задачу:
🔹 переводит каждый документ и запрос в фиксированный вектор
🔹 ищет кандидатов через быстрый nearest neighbor-поиск (MIPS)
🔹 и только потом уточняет релевантность — как в классических multi-vector моделях
Результат: почти такая же точность, но в 10 раз быстрее и с 32× меньшим объёмом памяти.
🔍 Что это значит для ранжирования?
📌 Google всё больше уходит от "ключевое слово вх. H1 + анкор"
и всё больше ориентируется на семантическое соответствие, поведенческие паттерны и контекстную релевантность.
Это не просто «запрос ≈ документ». Это «насколько хорошо документ покрывает смысл, скрытый за запросом».
📈 Что с этим делать SEO?
✅ Прокачивать кластеризацию и работу с интентами
✅ Работать с семантикой запроса, а не просто ключевиками
✅ Создавать контент, способный "отвечать" на многовекторные вопросы
✅ Не переспамливать анкорами — векторные модели их не любят
👁🗨 MUVERA может быть не в проде — но его логика уже чувствуется в выдаче.
Чем быстрее мы подстроим подход, тем выше шансы адаптироваться к будущим апдейтам.
В Google Research появился свежий алгоритм — MUVERA (Multi-Vector Efficient Retrieval Architecture). Пока это только исследовательская модель, но она показывает, куда движется поисковая система.
🧠 В чём суть MUVERA?
Обычно, чтобы понять, насколько документ релевантен запросу, Google использует векторное сравнение (например, в BERT или ColBERT). Проблема — это медленно.
MUVERA решает эту задачу:
🔹 переводит каждый документ и запрос в фиксированный вектор
🔹 ищет кандидатов через быстрый nearest neighbor-поиск (MIPS)
🔹 и только потом уточняет релевантность — как в классических multi-vector моделях
Результат: почти такая же точность, но в 10 раз быстрее и с 32× меньшим объёмом памяти.
🔍 Что это значит для ранжирования?
📌 Google всё больше уходит от "ключевое слово вх. H1 + анкор"
и всё больше ориентируется на семантическое соответствие, поведенческие паттерны и контекстную релевантность.
Это не просто «запрос ≈ документ». Это «насколько хорошо документ покрывает смысл, скрытый за запросом».
📈 Что с этим делать SEO?
✅ Прокачивать кластеризацию и работу с интентами
✅ Работать с семантикой запроса, а не просто ключевиками
✅ Создавать контент, способный "отвечать" на многовекторные вопросы
✅ Не переспамливать анкорами — векторные модели их не любят
👁🗨 MUVERA может быть не в проде — но его логика уже чувствуется в выдаче.
Чем быстрее мы подстроим подход, тем выше шансы адаптироваться к будущим апдейтам.
👍2🔥1