🚀 Как очистить 5 000 000 запросов с помощью ИИ? Задача: Обработка гигантского семантического ядра (5 млн строк) для тематики «Сонник». Проблемы исходника: тысячи «ключей-пустышек», дубли-перестановки и информационный шум (тексты песен, мусорные приписки). Как проходил процесс? 🔹 Семантическая кластеризация: Я использовал нейросетевые эмбеддинги для поиска смысловых синонимов. Это позволило «схлопнуть» неявные дубликаты (например, «увидеть кота во сне» и «приснился кот»), оставив только один самый популярный вариант. 🔹 Умная дедупликация: С помощью Python и Pandas реализовал алгоритм, находящий перестановки слов. Из групп одинаковых по смыслу фраз («змея большая» / «большая змея») скрипт автоматически оставлял запрос с максимальной частотностью. 🔹 Фильтрация «шума»: С помощью RegEx и анализа стоп-слов удалил оборванные фразы и нецелевой контент (поиск песен, авторов текста). Это превратило хаотичный массив в четкую структуру для контент-плана. Что получили на выходе: ✅ Чистый CSV: 5 млн строк превращены в качественную базу, готовую к работе. ✅ Скорость: Автоматизация сэкономила недели ручного труда — работа выполнена за 2 дня. ✅ SEO-готовность: Сохранены все показатели частотности для точного планирования статей. 🚀 Итог: Создан фундамент для SEO-продвижения, который идеально отвечает на запросы пользователей и не содержит «мусорного» трафика. 📩 Нужна качественная работа с данными или семантикой? Пишите — обсудим ваш проект!