Стоп-слова — частицы, предлоги, союзы и местоимения, которые поисковик пропускает при анализе запроса. В русском это «и», «в», «на», «с», «как», «что», «или», «но». В английском — articles, conjunctions, prepositions.
Раньше стоп-слова влияли на ранжирование, сейчас современные алгоритмы (BERT, YATI) учитывают контекст и неточные фразы. Но для парсеров и работы с большими массивами семантики удалять стоп-слова всё ещё полезно — сокращает шум.
«и», «в», «на», «как», «что», «или», «а», «но»…
«купить кухню в Москве» = «купить кухню Москва» для поисковика
В точной фразе с кавычками и в брендовых названиях («Та Кухня»)
Запрос «купить диван в москве недорого» поисковик разбирает как [купить, диван, москва, недорого]. Слова «в» и стоп-слова игнорируются при простом анализе.
Важная оговорка: «поисковик игнорирует стоп-слова» — упрощение времён точных вхождений. BERT у Google и YATI у Яндекса работают на уровне смысла, и предлог меняет интент: «работа в IT» и «работа из IT» — разные запросы, «билет в Сочи» и «билет из Сочи» — противоположные направления. Удалять стоп-слова в текстах статей вредно: получается роботизированный «купить диван москва недорого» вместо живого языка, и это бьёт по поведенческим и читаемости.
Где удаление стоп-слов реально помогает — в работе с семантикой, а не в контенте. При кластеризации и сборе семантического ядра нормализация (лемматизация + выброс стоп-слов) схлопывает «диван в москве» и «диван москва» в один кластер и убирает дубли. В Key Collector и Топвизоре есть готовые списки стоп-слов, но их обязательно чистят под нишу: для юридической тематики «как» или «что» — мусор, а для информационных запросов «как выбрать пылесос» именно вопросительное слово отделяет инфо-интент от коммерческого. Не путайте со минус-словами в Яндекс.Директе — там это отсечение нерелевантных показов, другая задача.