Как MUVERA от Google меняет правила игры для SEO

Что такое MUVERA и зачем это нужно знать каждому SEO-специалисту

Google представил MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings или Многовекторный поиск и извлечение с помощью фиксированных размерных кодировок) — инновационную технологию, которая делает сложный мультивекторный поиск (т.е. по нескольким семантически похожим запросам) таким же быстрым, как обычный поиск. Разработка обещает революцию в том, как поисковые системы понимают и обрабатывают контент. Рассказываем, как работает этот инструмент и как он повлияет на современную поисковую оптимизацию.

Почему стандартные методы устарели

Современные поисковые системы сталкиваются с проблемой: мультивекторные модели генерируют множественные эмбеддинги (данные в виде чисел) для каждого документа, что делает поиск вычислительно затратным. MUVERA решает эту проблему, сводя сложный анализ к простому однонаправленному поиску.

Практическое применение: скрипт для Screaming Frog

Принципы работы MUVERA были представлены в виде JavaScript-сниппета для Screaming Frog SEO Spider. Важно понимать: это адаптация идей Google, а не точная копия их системы.

Ключевые параметры оптимизации

TARGET_LENGTH: 150 слов — оптимальная длина для числовых данных

• Семантическая завершенность: 5-8 предложений для полной мысли
• Вычислительная эффективность без лишних затрат
• Соответствие длине идеального фрагмента для поиска

MIN_LENGTH: 50 слов — минимальный порог для качественного анализа

• Достаточно для формирования связной идеи
• Фильтрация некачественных фрагментов
• Обеспечение надежности векторных представлений

MAX_LENGTH: 250 слов — предел сложности

• Предотвращение семантического дрейфа
• Контроль вычислительных затрат
• Сохранение точности поиска

OVERLAP: 30 слов — сохранение контекста

• Семантическая непрерывность между фрагментами
• Обработка важных концепций на границах
• Повышение устойчивости системы

Как это работает на практике

1. Извлечение семантических фрагментов

Система анализирует HTML-элементы, удаляя бесполезный контент и фокусируясь на семантически значимых частях. Каждый фрагмент становится независимой единицей для анализа.

2. Расчет семантического веса

Алгоритм оценивает важность элементов:

• Заголовки H1 получают вес 3,0
• Обычные параграфы — вес 1,0
• Учитывается лексическое разнообразие
• Анализируются индикаторы пользовательских намерений

3. Создание оптимальных фрагментов

Контент разбивается на оптимальные части с учетом:

• Семантической целостности
• Перекрытия контекста
• Идеальной длины для эмбеддингов

Результаты и преимущества

Google сообщает о впечатляющих результатах MUVERA:

• На 10% выше отзыв при поиске
• 90% сокращение задержки обработки
• Значительное снижение использования памяти

Что это означает для SEO будущего

Технология MUVERA указывает на следующие тренды:

• Контент должен быть структурирован для векторного анализа
• Семантическая целостность становится критически важной
• Качество превосходит количество в контент-стратегии

Понимание принципов мультивекторного поиска с помощью MUVERA поможет SEO-специалистам адаптировать стратегии под новые реалии. Экспериментальные инструменты, подобные описанному скрипту, позволяют уже сейчас тестировать подходы и готовиться к будущим изменениям в поисковых алгоритмах.


Алексей Радкевич
Директор Студии ЯЛ