Ярутич Д.А., заведующий отелом информационного сопровождения интернет-портала РНТБ, магистр педагогических наук, соискатель ученой степени кандидата наук

 Интеграция технологий искусственного интеллекта в стратегии поисковой оптимизации библиотечного сайта

В текущих условиях цифровых преобразований библиотеки стоят перед необходимостью адаптироваться к изменяющимся информационным запросам пользователей и новым технологическим реалиям. Являясь центрами хранения знаний и культурного достояния, библиотеки должны обеспечивать свою доступность в онлайн-среде, и одним из важнейших векторов их развития становится улучшение присутствия в Сети. В этом плане искусственный интеллект (ИИ) и нейросетевые модели способны выступить мощными средствами для реализации этой задачи.

Применение ИИ и нейронных сетей в оптимизации библиотечных сайтов для поисковых систем (SEO) является актуальной темой по нескольким причинам. Во-первых, объем информации в Интернете растет экспоненциально, что делает традиционные методы SEO менее эффективными. Во-вторых, пользователи все чаще обращаются к поисковым системам для поиска нужной информации, поэтому библиотекам необходимо конкурировать с другими источниками знаний. В-третьих, ИИ и нейронные сети предоставляют новые возможности для автоматизации и улучшения процессов SEO, что позволяет библиотекам оптимизировать свои ресурсы и улучшать пользовательский опыт.

Рассмотрим потенциал и перспективы применения ИИ и нейронных сетей для SEO-оптимизации библиотечных сайтов, а также обсудим потенциальные преимущества и сложности, связанные с этим подходом.

Основные направления применения ИИ и нейросетей в SEO библиотечных сайтов

К направлениям, в которых ИИ и нейросети могут существенно улучшить результативность SEO-тактики библиотечного сайта, стоит отнести анализ поисковых запросов и поведения пользователей, генерацию контента, оптимизацию метаданных, улучшение пользовательского опыта.

1. Анализ поисковых запросов и поведения пользователей. ИИ и нейронные сети могут анализировать огромные массивы данных. Это позволяет обнаруживать популярные ключевые слова и темы. Алгоритмы ИИ могут выявлять, какие именно слова и фразы предпочитают пользователи при поиске информации о книгах, авторах, услугах и ресурсах библиотек; определять намерения пользователей: ИИ способен анализировать контекст запросов, чтобы понять, что именно ищет пользователь – конкретную книгу, информацию об авторе, рабочее время библиотеки или доступ к цифровым ресурсам; сегментировать аудиторию: на основании анализа поисковых запросов и поведения пользователей ИИ может разделить посетителей на группы с похожими интересами, что поможет создавать персонализированные предложения и контент для каждой категории; предсказывать тренды: ИИ отслеживает изменения в поисковых запросах и прогнозирует будущие тенденции в библиотечной сфере, что позволяет адаптировать к ним SEO-стратегию библиотеки.

В библиотечной практике используются нейросетевые модели, такие как BERT. Они могут анализировать семантику поисковых запросов пользователей и помогать оптимизировать контент сайта в соответствии с наиболее популярными. Республиканская научно-техническая библиотека (РНТБ) для этих целей использует ряд ключевых метрик (источники трафика, поисковые запросы, страницы посещения, действия на сайте, отказы) аналитических систем. Например, нейросеть GPT используется для более глубокого анализа этих данных. Она может проводить кластеризацию запросов по темам и семантический анализ смыслов поисковых запросов и страниц, чтобы понять, насколько они релевантны друг другу, а также создавать персонализированный контент на данных о поведении пользователей.

2. Генерация контента. Нейронные сети, прошедшие обучение на обширных текстовых корпусах, способны генерировать разнообразный контент для сайта библиотеки, создавая краткие описания и аннотации книг, тематические статьи и обзоры, новости и анонсы мероприятий, а также генерировать ответы на часто задаваемые вопросы [1]. Данное направление существенно улучшает пользовательский опыт и снижает нагрузку на сотрудников библиотеки, позволяя им сконцентрироваться на более сложных и творческих задачах.

Если с новостями, анонсами и часто задаваемыми вопросами все понятно, то с тематическими статьями и обзорами литературы все намного сложнее. В этих случаях РНТБ использует нейросеть NotebookLM, призванную упростить работу с информацией и создавать собственные материалы на основе загруженных документов. Есть возможность загружать PDF- и аудиофайлы, указывать ссылки на сайты, видео YouTube, документы и презентации Google. Нейросеть глубоко анализирует документы и обобщает всю информацию, проводит интересные связи между темами, подкрепляя их точными цитатами из загруженных источников. Нейросеть умеет отвечать на вопросы по загруженным документам, генерирует идеи для новых текстов, создает краткие изложения, а также помогает сфокусироваться на конкретной информации или структурировать и систематизировать сведения из документов, выделяя ключевые темы и понятия. Итогом данного обзора загруженных материалов может стать аудиопересказ. Нейросеть сгенерирует вопросы и ответы на них, превратив в дискуссию (функция генерирует аудио пока только на английском языке).

3. Оптимизация метаданных. Метаданные (title, description, keywords) имеют важнейшее значение в SEO-оптимизации, поскольку они информируют поисковые системы о содержании страницы. ИИ может значительно облегчить и улучшить работу с метаданными, предлагая автоматическую генерацию метаданных, оптимизацию существующих, а также подбор релевантных ключевых слов.

РНТБ использует языковые модели GPT для создания и оптимизации существующих страниц сайта библиотеки. Нейросеть способна создавать уникальные заголовки и описания страниц (метаописание). Для оптимизации существующих страниц также можно использовать SurferSEO. Нейросеть показывает, какие ключевые слова используют конкуренты, какова длина их заголовков и описаний, дает советы по способам повышения позиций в поисковой выдаче, а также помогает оценить статью на первой странице Google, сравнивая ее с ведущими статьями из выдачи по более чем 500 критериям ранжирования.

Для подбора релевантных ключевых слов Республиканская научно-техническая библиотека использует Keyword Sheeter. Инструмент генерирует огромное количество вариантов ключевых слов, основываясь на автозаполнении Google (РНТБ использует данную поисковую систему, основываясь на статистике[1]).

4. Улучшение пользовательского опыта. ИИ-алгоритмы способны анализировать историю поиска и заимствований пользователя, чтобы предлагать персонализированные рекомендации книг, повышая тем самым вовлеченность и время пребывания на сайте.

Этот этап РНТБ на стадии разработки. К основным задачам можно отнести сбор данных (история поиска, история лог-файлов), анализ данных (кластеризация пользователей по интересам, анализ содержания документов), машинное обучение (коллаборативная фильтрация, модели на основе содержания), персонализация (адаптивные алгоритмы, гибридные системы).

РНТБ видит в этом перспективу, в которой будет реализовано повышение информационной удовлетворенности пользователей, увеличение продолжительности пребывания пользователей на сайте библиотеки, повышение вероятности заимствования.

Преимущества использования ИИ для SEO-оптимизации библиотечных сайтов

Применение искусственного интеллекта в сфере SEO для библиотечных сайтов обеспечивает существенное повышение актуальности и соответствия контента информационным запросам пользователей. Это достигается посредством анализа больших объемов данных и автоматизированного подбора наиболее релевантных материалов. Кроме того, ИИ способствует оптимизации затрат времени и ресурсов, автоматизируя выполнение рутинных задач и обеспечивая более эффективное управление контентом.

Одним из ключевых преимуществ внедрения ИИ в SEO является совершенствование пользовательского опыта. За счет персонализированных рекомендаций и удобных навигационных решений пользователи библиотеки могут быстрее и проще находить необходимую информацию. Это, в свою очередь, способствует увеличению удовлетворенности пользователей и продолжительности их пребывания на сайте.

Наконец, использование ИИ способствует повышению видимости библиотечных сайтов в поисковых системах. Анализ ключевых слов, оптимизация метаданных и другие SEO-методы, реализуемые с помощью ИИ, способствуют улучшению позиций сайта в результатах поиска, что приводит к росту трафика и привлечению новых пользователей.

Проблемы и ограничения

Использование ИИ в SEO-оптимизации библиотечных сайтов открывает новые возможности, но также сопровождается рядом проблем и ограничений.

– Этические аспекты использования ИИ. В процессе внедрения ИИ-технологий выявлен ряд существенных этических проблем. Первостепенное значение имеет вопрос соблюдения авторских прав и предотвращения плагиата при генерации контента посредством ИИ [3]. Существует высокая вероятность создания неоригинальных материалов на основе существующих источников.

Отдельного внимания заслуживает проблема информационной доступности. Массовая генерация контента может привести к информационной перегрузке, затрудняющей доступ к релевантным данным. Кроме того, следует отметить риск алгоритмической предвзятости, обусловленной особенностями обучающих данных.

– Контроль качества генерируемого контента. Обеспечение надежности ИИ-генерируемого контента требует систематического подхода к верификации информации. Первоочередной задачей является проверка точности и достоверности материалов. Необходимо внедрение процедур регулярного обновления и фактчекинга контента для поддержания его актуальности [2].

Существенное значение имеет мониторинг пользовательского опыта, поскольку несоответствие контента ожиданиям пользователей может негативно отразиться на репутации учреждения.

– Технические аспекты внедрения. Процесс внедрения ИИ-технологий сопряжен с рядом технических сложностей. В частности, требуется обеспечение интеграции с действующими системами управления контентом, что предполагает существенные инфраструктурные изменения.

Критическим фактором является наличие квалифицированного специалиста, обладающего компетенциями в области информационных технологий и SEO-оптимизации. Дополнительную сложность представляет необходимость сбора и структурирования значительных объемов данных для обучения ИИ-систем.

Заключение

Использование ИИ и нейронных сетей в SEO-оптимизации библиотечных сайтов значительно повышает их онлайн-видимость и улучшает пользовательский опыт. Анализ поисковых запросов, автоматическая генерация контента, оптимизация метаданных и персонализированные рекомендации могут позволить библиотекам эффективно конкурировать в цифровом пространстве. Республиканская научно-техническая библиотека уже демонстрирует успехи в этом направлении.

При грамотном подходе и решении вышеперечисленных проблем ИИ-технологии могут существенно повысить онлайн-видимость библиотек и расширить доступ к знаниям и ресурсам библиотеки. Дальнейшие исследования и практическое применение помогут определить оптимальные стратегии и преодолеть препятствия. Постоянный мониторинг и адаптация к изменяющимся информационным потребностям пользователей и технологическим трендам являются ключевыми факторами успеха библиотечного сайта.

Список использованных источников

1. Нещерет, М. Ю. Нейросети в библиотеке: новое в библиографическом обслуживании / М. Ю. Нещерет // Научные и технические библиотеки. – 2024. – № 1. – С. 105–128.
2. Степанов, В. К. Методика применения большой языковой модели ChatGPT в библиотечно-библиографической деятельности / В. К. Степанов, М. Ш. Маджумдер, Д. Д. Бегунова // Научные и технические библиотеки. – 2024. – № 4. – С. 86–108.
3. Adetoun Adebisi Oyelude. Much ado about ChatGPT: libraries and librarians perspectives / Adetoun Adebisi Oyelude // Library Hi Tech News. – 2023. – Vol. 40, iss. 3. – P. 15–17. – URL: https://doi.org/10.1108/LHTN-03-2023-0050 (date of access: 22.04.2024).

[1] По данным Яндекс. Радар доля пользователей поисковой системы Google в Республике Беларусь составляет 69,45% // Яндекс.Радар : сайт. – URL: https://radar.yandex.ru/search?country=149 (дата обращения: 22.04.2025).