МОДИФІКОВАНИЙ АЛГОРИТМ TF-IDF ДЛЯ SEO-ОПТИМІЗАЦІЇ НА ОСНОВІ КОНТЕКСТНОГО АНАЛІЗУ МОДЕЛІ BERT ТА GROQ API

Анотація

У статті представлено інтегрований підхід до автоматизованої SEO-оптимізації веб-контенту на основі поєднання класичних статистичних методів та сучасних нейромережевих моделей. Метою дослідження було підвищити точність відбору ключових словосполучень і зменшити обсяг «шуму» в аналізі без значного втручання людини.На початковому етапі проаналізовано карту сайту, із якої відсіяно документи допоміжного характеру, після чого сформовано великий корпус текстів. Виконано лематизацію та очищення від стоп-слів, що дозволило значно скоротити різноманіття словоформ і підготувати дані для глибшого аналізу. Основним інструментом вибору термінів став класичний метод частотно-зворотно-частотного ранжування, який успішно виявляє найуживаніші слова, але не враховує семантичних зв’язків складних фраз. Щоб підвищити семантичну релевантність, інтегровано нейромодель із власною фільтрацією малозначущих конструкцій. Додатково застосовано метод ковзаючого вікна для формування контекстних триплетів із ключовим словом у центрі, що сприяє виявленню справді змістовних фраз. На заключному етапі текстова модель автоматично генерує та коригує заголовки, мета-теги, абзаци й описи зображень відповідно до сучасних рекомендацій. Результати демонструють помітне зростання точності добору ключів, зменшення рівня «шуму» та приведення характеристик тексту до практичних норм, що забезпечує прогнозоване підвищення клікабельності. Автоматизований аудит також виявив дисбаланс у використанні заголовків різного рівня, який впливає на індексацію, і на його основі сформульовано рекомендації щодо оптимізації структури сторінок. Загалом поєднання статистичних алгоритмів і нейромережевих інструментів створює ефективну платформу для розробки автономних SEO-асистентів, здатних адаптуватися до динамічних змін у цифровому середовищі без постійного контролю людини.