Splątanie kwantowe SEO – nowe podejście do klasteryzacji fraz

Przez długi czas stosowałem KMeans do klasteryzacji fraz kluczowych w SEO. Ta metoda sprawdza się w wielu przypadkach, ale nie zawsze oddaje rzeczywiste powiązania semantyczne między frazami. Klasyczne algorytmy bazują na statystycznych odległościach, ale Google analizuje treść bardziej kontekstowo i semantycznie. Dlatego zacząłem zastanawiać się, czy istnieje bardziej naturalne podejście do grupowania fraz?

W tym artykule przedstawiam eksperyment wykorzystujący splątanie kwantowe do klasteryzacji fraz SEO, porównując go z klasycznymi metodami jak KMeans i DBSCAN.

Jak działa tradycyjna klasteryzacja fraz?

KMeans i jego ograniczenia

KMeans to jedna z najpopularniejszych metod klasteryzacji, jednak ma kilka problemów:

• Zakłada, że klastry mają kształt kulisty, co nie zawsze oddaje relacje semantyczne.
• Wymaga określenia liczby klastrów z góry.
• Bazuje na metrykach odległości, ignorując kontekst semantyczny.

DBSCAN jako alternatywa

DBSCAN radzi sobie lepiej z nieregularnymi klastrami, ale również ma ograniczenia:

• Wymaga doboru parametrów (np. promienia sąsiedztwa).
• Może pomijać frazy, które nie pasują do żadnego klastra.

Aby przeprowadzić testy, zautomatyzowałem zbieranie fraz za pomocą Google Suggest API. Pobrałem frazy, rozszerzając bazowe zapytania o kolejne litery i długie ogony, co pozwoliło zebrać szeroki zbór danych.

Przykładowy kod do scrapowania fraz:

import requests
import time
import string

def get_google_suggest(keyword):
    url = f"http://suggestqueries.google.com/complete/search?client=firefox&q={keyword}"
    response = requests.get(url).json()
    return response[1] if len(response) > 1 else []  # Lista podpowiedzi

def expand_suggestions(base_keyword):
    all_suggestions = set()
    
    print(f"🔍 Pobieranie sugestii dla: {base_keyword}")
    
       suggestions = get_google_suggest(base_keyword)
    all_suggestions.update(suggestions)
    
       for letter in string.ascii_lowercase + " ąćęłńóśźż":
        new_keyword = f"{base_keyword} {letter}"
        print(f"🔄 Sprawdzam: {new_keyword}...")
        suggestions = get_google_suggest(new_keyword)
        all_suggestions.update(suggestions)
        time.sleep(0.5)
    
    for letter1 in string.ascii_lowercase:
        for letter2 in string.ascii_lowercase:
            new_keyword = f"{base_keyword} {letter1}{letter2}"
            print(f"🔄 Sprawdzam: {new_keyword}...")
            suggestions = get_google_suggest(new_keyword)
            all_suggestions.update(suggestions)
            time.sleep(0.5)
    
   
    question_words = ["jak", "ile", "gdzie", "czy", "co", "kiedy", "dlaczego"]
    
    for word in question_words:
        new_keyword = f"{word} {base_keyword}"
        print(f"🔄 Sprawdzam: {new_keyword}...")
        suggestions = get_google_suggest(new_keyword)
        all_suggestions.update(suggestions)
        time.sleep(0.5)
        
       
        for letter in string.ascii_lowercase:
            new_question_keyword = f"{new_keyword} {letter}"
            print(f"🔄 Sprawdzam: {new_question_keyword}...")
            suggestions = get_google_suggest(new_question_keyword)
            all_suggestions.update(suggestions)
            time.sleep(0.5)
        
        for letter1 in string.ascii_lowercase:
            for letter2 in string.ascii_lowercase:
                new_question_keyword = f"{new_keyword} {letter1}{letter2}"
                print(f"🔄 Sprawdzam: {new_question_keyword}...")
                suggestions = get_google_suggest(new_question_keyword)
                all_suggestions.update(suggestions)
                time.sleep(0.5)
    
    print(f"✅ Łącznie zebrano: {len(all_suggestions)} unikalnych fraz")
    return list(all_suggestions)


keyword = "WYBRANA FRAZA"
expanded_results = expand_suggestions(keyword)


filename = "frazy_prawo_jazdy.txt"
with open(filename, "w", encoding="utf-8") as file:
    for result in expanded_results:
        file.write(result + "\n")

print(f"\n📂 Wszystkie frazy zapisano do: {filename}")

Nowe podejście – klasteryzacja inspirowana mechaniką kwantową

Czym jest splątanie kwantowe?

Splątanie kwantowe to jedno z najbardziej niezwykłych zjawisk mechaniki kwantowej. Oznacza ono, że dwa (lub więcej) cząstek są ze sobą nierozerwalnie powiązane, niezależnie od odległości. Zmiana stanu jednej z nich natychmiast wpływa na drugą, co przeczy klasycznym zasadom fizyki.

W kontekście SEO splątanie kwantowe może być używane jako inspiracja do modelowania powiązań semantycznych między frazami kluczowymi. Klasyczne algorytmy klasteryzacji traktują frazy niezależnie, natomiast podejście kwantowe pozwala modelować ich wzajemne powiązania w sposób bardziej dynamiczny i kontekstowy.

Dlaczego skorzystałem z emulatora komputera kwantowego?

Obliczenia kwantowe wymagają specjalistycznych maszyn, które obecnie nie są szeroko dostępne. Dlatego wykorzystałem emulator komputera kwantowego PennyLane, który pozwala symulować kwantowe operacje na klasycznym sprzęcie.

Główne powody korzystania z emulatora:

• Integracja z Pythonem: PennyLane pozwala łączyć klasyczne obliczenia (np. embeddingi fraz) z
• Koszt: Dostęp do rzeczywistych komputerów kwantowych jest drogi i ograniczony.
• Eksperymentowanie: Emulator pozwala testować różne algorytmy kwantowe bez potrzeby fizycznego urządzenia.

Jak zastosowałem splątanie kwantowe do SEO?

1. Pobrałem embeddingi fraz kluczowych przy użyciu modelu KartonBERT.
2. Obliczyłem stopień splątania kwantowego dla każdej pary fraz.
3. Stworzyłem macierz splątania, gdzie wyższa wartość oznacza silniejsze powiązanie semantyczne.
4. Wykorzystałem DBSCAN do grupowania fraz na podstawie macierzy splątania.
5. Wybrałem centralną frazę dla każdego klastra, która ma najsilniejsze powiązanie z pozostałymi.

Wyniki testów na rzeczywistych danych

Dla testowej frazy „prawo jazdy kat B” udało się zebrać 1101 powiązanych fraz.

Przykładowe klastry:

Klaster	Centralna fraza
0	prawo jazdy kat b sosnowiec
1	ile kosztuje prawo jazdy kat b lublin
2	prawo jazdy kat b czy mozna jezdzic busem

Przykładowe podklastry:

• Podklaster 0: prawo jazdy kat b kurs przyspieszony, prawo jazdy kat b formalności
• Podklaster 1: prawo jazdy kat b ile ważne, prawo jazdy kat b od czego zaczać

Czy splątanie kwantowe może zastąpić KMeans?

Porównanie:

Metoda	Zalety	Wady
KMeans	Szybki, prosty w implementacji	Nie odzwierciedla relacji semantycznych
Splątanie kwantowe	Lepsza jakość klastrów, semantyczne powiązania	Większy koszt obliczeniowy

Model inspirowany mechaniką kwantową:

✅ Wykrywa bardziej naturalne powiązania fraz.

✅ Dostosowuje liczbę klastrów dynamicznie.

✅ Może być przyszłością analizy semantycznej.

Czy Google może stosować podobne metody?

Google od lat rozwija algorytmy semantyczne jak BERT czy MUM. Istnieje duże prawdopodobieństwo, że przyszłe aktualizacje algorytmów SEO mogą wykorzystywać podobne mechanizmy do lepszego rozumienia kontekstu i intencji użytkownika.

Podsumowanie i wnioski

• KMeans jest prosty, ale nie zawsze trafny.
• Splątanie kwantowe może być skuteczniejsze w SEO.
• Google może stosować podobne algorytmy w przyszłości.