Semantic similarity на лендингах: почему «другой текст» всё равно палится

Semantic similarity на лендингах: почему «другой текст» всё равно палится

Платформы редко ищут дословные совпадения. Чаще они сравнивают смысл: заголовок, оффер, блоки доверия, FAQ и даже порядок смысловых сегментов. Поэтому два лендинга с разными словами, но одинаковой структурой и тезисами, часто попадают в один кластер.

Основные сигналы для детекта:
— повторяющиеся смысловые блоки и их последовательность;
— близкие embeddings у headline, subhead и CTA;
— одинаковые паттерны обещаний, дисклеймеров и social proof;
— схожая связка «крео → преленд → форма» по текстовой логике.

Особенно плохо работают микроправки: заменить 3–5 слов, переставить абзац, поменять цвет кнопки в тексте-описании. Для модели это всё ещё тот же креативный шаблон. OCR и semantic similarity вместе ловят и прямые повторы, и «пересказ» одного и того же оффера.

Если лендинг строится как конструктор из типовых секций, риск кластеризации растёт. Платформа видит не только слова, но и смысловую геометрию страницы: что обещают первым, чем подтверждают, где давят на срочность, где ведут к форме.

Лучше проверять не отдельные фразы, а общую смысловую схему. Если новая версия страницы отличается только текстом, а не логикой подачи, для антифрода она остаётся почти тем же самым лендингом.