🌐 Обзор статьи от Backlinko "Search Everywhere Optimization Guide"

За долгие годы - это первая толковая статья от Backlinko, особенно после того как он продал блог Semrush. Суть статьи в том, что нужно быть лидером там, где присутствует ЦА (целевая аудитория). Оптимизация только под Google SERP устарела, клиентский путь фрагментирован: Amazon, YouTube, TikTok, Reddit, LinkedIn, маркетплейсы, и AI-ассистенты – это новые точки поиска и принятия решений.

Кратко перескажу отдельные мысли, а детально читайте у него в блоге.

Первым делом необходим анализ пути пользователя (Customer Journey Mapping): детально картируйте, где ЦА ищет информацию на этапах Awareness, Consideration, Decision. Какие платформы? Какой контент?

Пример: Для e-commerce: поиск "обзор [товар]" на YouTube, "отзывы [товар] Reddit", сравнение цен на маркетплейсах, финальный поиск бренда + "купить" в Google.

Далее идет оптимизация управляемых каналов (Managed Touchpoints):

Сайт: Не только техничка и контент. Внедряйте максимальное количество релевантных Schema.org типов (Product, Review, FAQPage, HowTo, Article, VideoObject). Это улучшает представленность не только в Google, но и косвенно влияет на парсинг другими платформами.

Продуктовые фиды: Для e-com – критично. Детализированные и корректные фиды для Google Merchant Center, Яндекс.Вебмастер (Товары и цены), Amazon, Ozon, WB. Каждый атрибут важен.

Карточки компании: Google Business Profile, Яндекс.Бизнес, 2GIS – максимальная полнота, регулярные обновления, работа с Q&A и отзывами.

Социальные профили: Оптимизация под поиск внутри платформ (ключи в описаниях, названиях). Используйте pinned posts для важного контента.

Третье - это влияние на неуправляемые каналы (Influenced Touchpoints):

ORM/SERM: Активно управляйте репутацией. Стимулируйте отзывы на всех значимых площадках (отзовики, геосервисы, маркетплейсы). Отвечайте на позитив и негатив.

Digital PR и инфлюенс-маркетинг: Фокус на публикации и упоминания на авторитетных ресурсах и у лидеров мнений, которые сами ранжируются по релевантным запросам ("лучший [продукт/услуга]", "[продукт А] vs [продукт Б]"). Это прямые касания и траст.

Комьюнити-менеджмент: Присутствие на Reddit, Quora, тематических форумах, в комментариях под видео на YouTube. Экспертные ответы часто попадают в SERP и формируют доверие.

UGC: Поощряйте создание контента пользователями. Обзоры, фото, видео – мощный социальный пруф.

Потом, самое мое любимое в последнее время - подготовка к AI-поиску (SGE, Perplexity и т.д.): контент должен быть структурирован для прямого ответа (how-to, списки, FAQ). Подкрепляйте факты ссылками на авторитетные источники (E-E-A-T). Ваш бренд должен быть представлен на множестве площадок с позитивным или нейтральным контекстом, чтобы AI считал его надежным источником.

Расширенная аналитика - отслеживайте не только позиции и трафик из Google. Анализируйте охваты и вовлеченность на YouTube/TikTok, видимость на Amazon/маркетплейсах, прямые заходы после упоминаний, брендовый трафик с различных платформ.

Причины для внедрения "Search Everywhere" таковы:

1. Диверсификация источников трафика: Снижение зависимости от одного поисковика.

2. Увеличение точек касания: Присутствие на всех этапах воронки повышает вероятность конверсии.

3. Рост доверия (Trust): Видимость на разных платформах, подкрепленная отзывами и UGC, строит доверие эффективнее, чем просто сайт.

4. Конкурентное преимущество: Пока конкуренты фокусируются только на Google, вы занимаете все релевантное инфополе.

5. Адаптация к изменениям: Поисковые привычки меняются, особенно у молодой аудитории. Важно быть там, где они.

6. Наличие лишнего бабла и времени на вот всё это ))))

В общем почитайте статью - довольно интересно.

#DrMax #SEO

👀 Обзор AI Overviews Visualizer

Начали массово появляться инструменты для оптимизации контента под AI Overviews. Конечно, до нашей софтинки SEO Релевантность им еще далеко )))), но рекомендую изучить новый AI Overviews Visualizer от Market Brew. Кстати, у них есть блог, посвященный их сервисам - там я вычитал в свое время немало полезного.

Итак, оный AI Overviews Visualizer моделирует, как Google AI может оценивать ваш контент через эмбеддинги. По сути, это анализ семантической близости (юзает несколько устаревшее косинусное сходство) отдельных фрагментов текста к различным формулировкам запросов (от корневых до long-tail). Вы вводите URL и промпты (запросы), а система показывает косинусное сходство между эмбеддингами контента (фиксированные по длине чанки по ~700 символов) и эмбеддингами запросов.

Ключевые возможности инструмента:

1️⃣ Анализ покрытия семантического кластера (AI Mode Visualizer):

Задайте основной запрос (master prompt), и инструмент сгенерирует "веер" уточняющих, исследовательских запросов (fan-out). Это симулирует, как AI может дробить и расширять пользовательский интент. Вы увидите матрицу (heatmap), какие секции страницы лучше всего отвечают на каждый из этих подзапросов.

Применение: Идентифицируйте пробелы в контенте. Если по важному подзапросу нет релевантных пассажей, AI не сможет эффективно использовать ваш контент.

Пример: страница о "маркетинговых стратегиях" может слабо отвечать на "B2B SaaS маркетинг для стартапов". Дополните контент.

2️⃣ Детализированный анализ пассажей (AI Overviews Visualizer):

Углубитесь в конкретный URL-запрос. Инструмент покажет максимальное, среднее и топовое кластерное сходство. Важно, что он подсвечивает конкретные пассажи, наиболее релевантные запросу.

Применение: Оптимизируйте именно эти "выигрышные" пассажи. Убедитесь, что они самодостаточны, четко сформулированы и содержат ключевые сущности. Это ваши "кандидаты" на включение в AI Overview.

Пример: если лучший пассаж по "цене iPhone 16 Pro" размыт, уточните его цифрами и условиями.

3️⃣ Оценка заголовков (H1-Hn) и META Title:

Инструмент позволяет оценить семантическое сходство векторов заголовков и тайтла с эмбеддингом запроса.

Применение: Убедитесь, что заголовки не только содержат ключи, но и семантически точно отражают суть последующего блока контента для AI. Это критично для правильной сегментации и интерпретации страницы.

Пример: заголовок "Преимущества нашего ПО" может быть улучшен до "Ключевые преимущества CRM X для автоматизации продаж".

Каждый значимый блок контента должен быть потенциальным, лаконичным ответом на конкретный вопрос пользователя. Структурируйте текст так, чтобы AI легко "выхватывал" эти блоки. Не ограничивайтесь одним аспектом. Если страница о "выборе ноутбука", она должна затрагивать критерии, типы, бюджеты, бренды. Чем полнее раскрыт интент в рамках одного URL, тем выше его ценность для AI.

Явная структура документа (DOM): Хотя инструмент анализирует и DOM-сходство, общая рекомендация – используйте четкую и логичную структуру HTML (H1-Hn, списки, таблицы). Это помогает AI корректно парсить и понимать иерархию контента.

EEAT-сигналы в контенте: Вплетайте в текст маркеры экспертности, авторитетности и достоверности. Ссылайтесь на исследования, указывайте авторов с регалиями, приводите реальные кейсы. Это косвенно влияет на "доверие" AI к контенту.

В целом -занятная и может быть даже полезная софтинка для анализа отдельных страниц.

Но мой вам совет - юзайте "Длинные фразы" в софтинке "SEO релевантность", выдранные из конкурентов - оно понадежней будет для оптимизации )))

#DrMax #AIOverviews #SEO

🍎 Краткий анализ патента Google US20240289407A1

Почитал давешний патент Гугла (насколько осилил) и мороз по коже. Анализ патента показывает, что AI-модель будет вести с пользователем диалог, сохраняя контекст (Stateful Search), и самостоятельно генерировать множество уточнений (Query Fan-Out), чтобы дать один исчерпывающий ответ. Вот основные мысли:

1. Окончательный отход от ключей к коконам 2.0

Механизм "Query Fan-Out" означает, что Google на один запрос пользователя будет в фоновом режиме генерировать десятки связанных запросов, чтобы собрать полную картину. Оптимизация страницы под один ключ окончательно теряет смысл.

Что внедрять: Проектировать контентные хабы (топик кластеры), которые полностью закрывают задачу пользователя. Если ваша Pillar Page — «Ипотека для IT-специалистов», от неё должны идти детальные статьи-ответы на все возможные подзапросы, которые сгенерирует AI: «условия банков для IT-ипотеки», «как IT-специалисту подтвердить доход», «рефинансирование IT-ипотеки», «список аккредитованных IT-компаний». Ваша цель — предоставить AI готовый, взаимосвязанный набор данных по всей теме.

2. Контент, оптимизированный под цитирование AI

AI будет собирать свои ответы из фрагментов разных источников и ссылаться на них. Чтобы стать таким источником, контент должен быть «атомарным» и легко цитируемым.

Что внедрять: Структурировать текст по принципу «вопрос-ответ». Каждый H2/H3 — это конкретный вопрос. Первый абзац под ним — максимально сжатый, прямой ответ на 1-3 предложения, пригодный для цитирования. Дальше — раскрытие темы.

Пример: H2: «Можно ли использовать материнский капитал как первоначальный взнос?» Сразу под ним: «Да, закон позволяет использовать материнский капитал в качестве первоначального взноса по ипотеке полностью или частично. Для этого необходимо получить справку из ПФР и предоставить ее в банк». А далее расписываем подробней.


3. Захват Post-Transactional трафика

Патент описывает способность системы определять стадию пользователя, включая этап после покупки. Это открывает доступ к трафику, который многие игнорируют.

Что внедрять: Срочно развивать раздел поддержки (/help, /support). Оптимизировать контент под запросы, возникающие после покупки.

Пример: Для страницы товара "Кофемашина Breville Barista Express" создайте отдельную вкладку или страницу "/support" с контентом под запросы «breville barista express чистка», «ошибка E05 breville», «как настроить помол breville». Размечайте всё схемами FAQPage и HowTo. Это захват трафика, который конкуренты игнорируют, и мощный сигнал лояльности для Google.

4. Мультимодальные сигналы для верификации

AI верифицирует информацию, сопоставляя данные из разных форматов. Страница, где есть только текст, проигрывает странице с текстом, изображениями, схемами и видео.

Что внедрять: Обогащать контент. В статью о замене тормозных колодок добавляйте не только текст, но и пронумерованную схему тормозного суппорта, качественные фото каждого этапа и встраивайте видео с процессом. Это предоставляет AI больше точек для анализа и подтверждения фактов, повышая доверие к вашему контенту как к источнику.

Вывод: Стратегия смещается от "keyword matching" к "user journey mapping". Наша задача — не просто попасть в топ-10, а стать самым полезным ресурсом на каждом шаге пользователя, от первого запроса до решения проблемы с уже купленным товаром.

#DrMax #SEO #Google

⬆️ Привет, друзья

Знаете ли вы, что ваш Telegram Premium открывает не только вам новые горизонты, но и вашим любимым каналам? Ваш голос — это возможность напрямую повлиять на развитие нашего канала и сделать его еще круче!

🚀 Что дает ваш голос?

Каждый голос от Premium-подписчика помогает нам открывать новые функции Telegram: сторис для канала, больше реакций, кастомные эмодзи и другие полезные инструменты. А это значит — больше качественного, интересного и эксклюзивного контента для вас!

💡 Хотите видеть @DrMaxSEO еще более продвинутым и полезным?

Если наш контент вам ценен, и вы хотите, чтобы канал развивался, предлагая новые форматы и возможности, ваш голос — лучший способ это поддержать. Это не просто "клик", это ваш вклад в то, чтобы мы могли радовать вас еще больше!

👇 Поддержите развитие @DrMaxSEO своим голосом (если у вас Premium):

https://www.tg-me.com/boost/drmaxseo

Спасибо, что вы с нами и помогаете делать канал лучше!

#DrMax

1️⃣ Переранжирование и сжатие чанков для доминации в эпоху AI-поиска

Это первая статья из запланированного цикла о современных методах оптимизации. Хочу поделиться с вами, так как часть старых приемов оптимизации уже перестала или перестает работать. Параллельно, эти методы я внедряю и проверяю на своих проектах. Итак погнали.

Сегодня пойдет речь о переранжировании и сжатии информационных чанков – не просто для LLM, а для оптимизации контента. Google уже давно ранжирует не только страницы, но и отдельные пассажи (чанки). Оптимизируя чанки, мы напрямую влияем на этот механизм.

1. Переранжирование чанков на странице

Ставим "самое важное" вверх: структурируем контент так, чтобы поисковый робот, анализируя страницу, мог эффективно выделить ключевые чанки-ответы для потенциального включения в свои обобщенные результаты.

🔴Главный интент – первым: Основной ответ на предполагаемый запрос пользователя должен быть в первых чанках (часто в первом-втором экране). Это снижает риск "потери в середине" при сканировании. Например, в статье "Как выбрать X?" – первыми идут ключевые критерии выбора или топ-3 модели, а не история X.

🔴MMR-логика (Maximal Marginal Relevance) для SEO: После основного ответа предоставляйте чанки, раскрывающие разные аспекты темы, минимизируя повторы. Это увеличивает шанс страницы ответить на более широкий спектр связанных запросов.

🔴Cross-Encoders как ментальная модель: Думайте, как поисковик может "склеивать" ваш запрос и чанк для оценки релевантности. Каждый чанк должен быть самодостаточным ответом на свой под-интент, но при этом явно связанным с основным запросом страницы.


2. Сжатие Контента: Информационная Плотность без воды

Необходимо провести удаление "словесного мусора" для повышения информационной плотности каждого чанка. Чем концентрированнее информация, тем выше ее "вес" для поисковика:

🔴LLMLingua-подход (вручную): Перечитывайте каждый чанк с вопросом: "Можно ли сказать то же самое короче, не потеряв смысл для ответа на запрос?". Удаляйте вводные слова, избыточные примеры, перефразируйте для лаконичности. Пример: Вместо "Многие эксперты в области цифрового маркетинга придерживаются мнения о том, что..." пишите "Эксперты по маркетингу считают...".

🔴Экстрактивное сжатие: Убедитесь, что ключевые предложения, несущие основную семантическую нагрузку, четко выделены и не затеряны. Возможно, это будут подзаголовки или первые предложения абзацев.

🔴Фокус на "answerability": Каждый сжатый чанк должен быть готов стать идеальным сниппетом или частью ответа в SGE.


Внедряем так:

🔴Аудит контента: Разбиваем существующие страницы на логические чанки.

🔴Оценка каждого чанка: Насколько он релевантен основному интенту? Насколько он информационно плотен? Нет ли избыточности?

🔴Переработка: Переписываем, сокращаем, меняем местами чанки, усиливаем их структурированными данными.

🔴Структурированные данные (Schema.org): Это форма "предварительного сжатия" и явного указания смысла чанков для поисковика. FAQPage, HowTo, Article schema помогают выделить ключевые информационные блоки.

🔴E-E-A-T на уровне чанка: Каждый чанк должен быть точным, достоверным и подкреплен (где возможно) ссылками на авторитетные источники или внутренние релевантные страницы.

🔴Внутренняя перелинковка: Используйте ссылки между релевантными чанками (или страницами, где эти чанки – ключевые), чтобы усилить их семантический вес и помочь краулерам понять связи (см пост про поиск релевантных страниц с помощью нашего софта).

🔴Анализ SERP: Изучайте, какие чанки конкурентов попадают в топ и в SGE-ответы.

#DrMax #AIOverviews #SEO #SGE

🔔 AI Overviews уже не всегда ТОП-1

Вычитал тут на Search Engine Land: Google AI Overviews (AIO) теперь не всегда занимают первую позицию в SERP. В 12.4% случаев на десктопах в США они отображаются НИЖЕ органических результатов. Месяц назад таких случаев было <2%. Кажется, Google прислушивается к пользовательскому поведению.

Цифры таковы:

Частота появления AIO: 19% всех десктопных запросов в США.

Распределение позиций AIO (когда они есть):
☯️Позиция 1: 87.6%
☯️Позиция 2: 7.6%
☯️Позиция 3: 2.8%
☯️Позиция 4 и ниже: 2%

Интент запросов, триггерящих AIO:
☯️Информационные: 84.16%
☯️Транзакционные: 12.38%
☯️Навигационные: 3.31%
☯️Локальные: 0.15%

Google, похоже, тестирует и адаптирует размещение AIO, ориентируясь на то, куда кликают пользователи. Если юзеры массово скроллят мимо AIO к органике, Google может понизить блок AIO для данного запроса.

Особенно интересно про транзакционные запросы: Когда AIO съезжают ниже первой позиции, это чаще происходит на транзакционных запросах. Для AIO на 4-й позиции и ниже доля транзакционного интента возрастает с 12.38% до 22.7%.

Пример из статьи: Запрос [games on a Nintendo Switch]. AIO уступил двум категорийным страницам Nintendo и карусели "Popular Products". Это четкий маркер, что для коммерческих запросов сильные, хорошо оптимизированные страницы категорий и товаров могут перебить AIO.

Традиционное SEO все еще трепыхается ))) Отсюда вывод, что необходим фокус на CTR сниппета в органике:

Заголовки (Title) и описания (Description): Делаем их мега-кликабельными. Используем цифры, вопросы, призывы к действию, специальные символы (где уместно).

Favicon: Не забываем про качественную, узнаваемую иконку.

Хлебные крошки (Breadcrumbs) с разметкой: Улучшают навигацию и вид сниппета.

Структурированные данные: Product, Offer, AggregateRating, Review: Обязательно для e-commerce. Расширенные сниппеты с ценами, рейтингами, наличием – это прямой путь к повышению CTR.

FAQPage: Если AIO не полностью закрывает все подвопросы, расширенный сниппет с FAQ может стать следующей точкой клика.

HowTo: Для инструкций и гайдов.

Контент должен покрывать не только основной интент, но и связанные вопросы, которые могут быть в PAA. Если ваш ответ там – шанс получить клик, даже если AIO выше. AIO – это суммаризация. Если контент предлагает уникальные данные, экспертные инсайты, интерактивные элементы (калькуляторы, конфигураторы), которых нет в AIO, у продвигаемого проекта есть преимущество.

Необходимо регулярно мониторить ключевые запросы в органике. Если AIO начинает "сползать" – это шанс усилить оптимизацию и занять ТОП.

Выводы: SEO не окончательно померло с приходом AIO. Качественный, хорошо оптимизированный контент с высоким потенциалом CTR может заставить Google "подвинуть" AIO (а может и не заставить).

#DrMax #SEO #Gogle #AIOverviews

‼️ Начался Core Update Гугла

Скрещиваем пальцы )))

#DrMax #SEO #CoreUp #Google

🌐 Семантический кокон 2.0: Решение проблем реализации на живом проекте

(часть 1 из 17)

За годы внедрения кокОнцев на реальные сайты накопилось видЕние и решения множества проблем. Постараюсь постепенно расписать как избежать оных проблем.


Проблема 1: Как найти все страницы для кокона на существующем сайте?

Вы определили Pillar Page, например, "инвестиции в акции". Как найти все существующие на сайте страницы, которые могут стать ее сателлитами ("как выбрать брокера", "что такое дивиденды", "налогообложение акций")?

Операторы Google
Используем запрос: site:vashdomen.ru "инвестиции в акции". Google покажет страницы из своего индекса, которые он считает наиболее релевантными этому интенту. Это быстрый, но не полный метод.

Google Search Console
Зайдите в GSC -> Эффективность. В фильтре по запросам укажите ядро вашей темы (например, запросы, содержащие "it ипотека"). Затем переключитесь на вкладку "Страницы". Здесь будет список URL, которые получают показы и клики по этой теме, с точки зрения Google. Это достаточно надежный, но не полный метод.

Краулеры
Запускаем лягушку (Screaming Frog). В режиме "Spider" используем внутренний поиск по всему контенту сайта (HTML). Ищем не только главный интент, но и все его семантические производные: "брокерский счет", "дивидендные аристократы", "фондовый рынок". Это даст полный список страниц-кандидатов, но не факт что они принадлежат кокону. Нужен ручной анализ.

⏺Лучшее - Векторный анализ
Используем мой софт "SEO релевантность" (выкладывал ранее). Запихиваем все нужные URL для анализа, основной интент и под-интенты. Запускаем анализ. Используем список страниц с наибольшей косинусной близостью. Из найденных "длинных" фраз для основной страницы ставим ссылки на Pilar страницы. Это самый надежный и правильный путь.


Проблема 2: "Полигамная" страница — подходит для нескольких коконов.

Например, карточка товара "Игровой монитор 27 дюймов" релевантна и для кокона "мониторы для геймеров", и для "мониторы 27 дюймов". Что делать?

Решение: Принцип "Канонического Кокона".

Страница должна физически принадлежать только ОДНОМУ, самому специфичному кокону. "Игровой монитор" в первую очередь сущность игрового мира. Значит, его Pillar Page — "Игровые мониторы". Именно с этой страницы должна идти основная структурная ссылка.

Из Pillar Page "Мониторы 27 дюймов" может быть контекстная ссылка на этот товар, но он не является структурной частью этого кокона. Для AI важно видеть строгую, основную иерархию. Размывание границ — худшее, что можно сделать. Вы должны сами принять волевое решение, где "дом" страницы, исходя из доминантного интента.


Проблема 3: Страницы-"сироты" и "зомби" в процессе кластеризации.

При аудите вы неизбежно найдете страницы, которые:
а) Не вписываются ни в один планируемый кокон (сироты).
б) Имеют мало контента, низкую ценность и нулевой трафик (зомби).

Решение: Аудит и безжалостная утилизация.

Проверяем каждую такую страницу на наличие трафика и бэклинков (через GSC, Analytics).

Сценарий 1 (Нет ценности): Если страница — мусор без трафика и ссылок, не бойтесь удалять ее с ответом сервера 410 Gone. Это четкий сигнал для Google, что страница удалена навсегда, и ускоряет ее исключение из индекса.

Сценарий 2 (Есть ценность): Если у страницы есть трафик/ссылки, но она слабая, ее контент нужно "пересадить". Переносим полезные абзацы на более релевантную Child или Pillar-страницу, а со старого URL ставим 301 редирект на страницу-реципиент. Так мы сохраняем ссылочный вес и консолидируем тематическую релевантность.

Вывод: Внедрение коконов — это не столько творчество, сколько архитектурная дисциплина. Ваша цель — создать для LLM кристально чистую, однозначную карту связей по каждой теме на вашем сайте. Любая двусмысленность будет трактоваться не в вашу пользу.

#DrMax #SEO #СемантическийКокон

🌐 Семантический кокон 2.0: Решение проблем реализации на живом проекте

(часть 4 из 17)

Проблема 10: Post-Transactional контент не вписывается в коммерческий кокон

Патент ясно говорит об анализе всего пути пользователя, включая этап после покупки. Страницы типа "ошибка E05 в кофемашине" или "как чистить кофемашину" семантически связаны с карточкой товара, но ломают ее коммерческий интент. Включение их в кокон "купить кофемашину" размывает его фокус.

Решение (одно из решений): Построение параллельных "Support-коконов"

Создаем отдельный кокон поддержки. Pillar Page: "Поддержка и ремонт кофемашин [Бренд]". Child Pages: "Инструкция по чистке модели X", "Коды ошибок кофемашин [Бренд]", "Замена фильтра в модели Y".

На странице коммерческого кокона (например, на карточке товара или на Pillar-странице категории) мы ставим одну, но заметную ссылку на Pillar-страницу соответствующего Support-кокона. Например, блок "Владельцам: инструкции, ремонт и обслуживание". Этим мы показываем AI, что покрываем ВЕСЬ жизненный цикл клиента.


Проблема 11: Токсичное внутреннее ссылочное

Старый сайт уже весь пронизан старыми, хаотичными внутренними ссылками. Простое добавление "правильных" ссылок кокона не отменяет старые, которые размывают тематический фокус. Страница про IT-ипотеку, на которую ведут ссылки со страниц про ремонт и дизайн, получает от AI противоречивые сигналы.

Решение: Безжалостное удаление ссылок.

Используйте отчет inlinks в лягушке (Screaming Frog) или там Semrush/Ahrefs для каждой страницы создаваемого кокона.

Проанализируйте все входящие внутренние ссылки. Безжалостно удаляйте ссылки с тематически нерелевантных страниц. Задача — не только создать новые связи, но и разрушить старые, противоречащие логике кокона. Это и есть настоящая "семантическая изоляция".


Проблема 12: Конфликт с основной навигацией и "хлебными крошками"

Вы смастерили кокон и связали страницы кокона внутренними ссылками. Однако основное меню сайта и хлебные крошки отражают старую, не-коконную структуру. AI получает противоречивые сигналы. Контекстные ссылки говорят: "эта страница — часть хаба IT-ипотека". А хлебные крошки: "эта страница лежит в разделе Блог". Эта неоднозначность снижает доверие к вашей структуре.

Решение: Синхронизация. Хлебные крошки должны строго отражать иерархию кокона: Главная -> IT-Ипотека (Pillar) -> Условия банков (Child). Главное меню сайта должно ссылаться на ключевые Pillar Pages ваших коконов, а не на случайные страницы. Единство навигационных сигналов — залог успеха.


ЗЫ.
Наверное на этом закончим с ошибками/проблемами - ибо какой то учебник по коконцам выходит. Если что то непонятно - вопрошайте в комментариях. Если хотите продолжения про коконцы - пишите в комментарии. У меня накиданы заметки на цельный талмуд. Ну или продолжим про LLM разговаривать.

#DrMax #SEO #СемантическийКокон

🤠Взлом Google: Как найти подзапросы для построения коконца

Предположим, вы вбили запрос в гугл. Для построения ИИ ответа, он начинает генерировать десятки подзапросов, из ответов на которые и получается окончательный ответ ИИ. Зная, какие подзапросы задавал Гугл, легко построить семантический коконец вокруг основного запроса и таки пролезть в выдачу ИИ.

Сейчас я вас научу, как выдергивать эти подзапросы.

1. Откройте Инструменты разработчика в Хроме (Ctrl + Shift + I) на странице Гугл поиска

2. Перейдите на вкладку "Сеть" (Network).

3. Выполните поиск, генерирующий ответ ИИ.

3.1. Вы увидите, как на вкладке "Network" появляется множество строк — это все ресурсы, которые загружает страница.

3.2. Отфильтруйте запросы. Вам нужно отфильтровать сотни запросов (изображения, стили, скрипты), чтобы найти те, что относятся к генерации ответа ИИ.

3.3. Нажмите на фильтр Fetch/XHR. Этот фильтр показывает только асинхронные запросы, которые страница делает "в фоновом режиме" для получения данных уже после основной загрузки. Ответы ИИ почти всегда подгружаются именно так.

3.4. Ищите нужный запрос. Раньше Гугл все пихал в gen_204 или batchexecute. Сейчас ищите то, что выглядит как запрос данных.В моем примере это search

4. Анализируйте содержимое запроса. Кликните на один из подозрительных запросов. Справа откроется новая панель.

4.1. Перейдите во вкладку "Response" (Ответ) или "Preview" (Предпросмотр). Именно здесь находятся данные, которые сервер прислал в ответ на запрос. см скрин.

5. По правой кнопке сохраняем результат и переходим к п.3.

Важно:

1. На один и тот же запрос ИИ генерирует разные ответы (используя разные подзапросы). Поэтому циклически прогоняем несколько десятков раз один и тот же запрос (или малость его меняя) и используем "усредненные" подзапросы для построения коконца.

2. Это работает здесь и сейчас, возможно через неделю всё это будет прикрыто или произойдет обфускация результатов.

3. Самые сложные "разветвления" могут происходить полностью на серверах Google, и в браузере вы увидите только конечный результат, без следов промежуточных шагов.

#DrMax #Google