Есть у кого нибудь пример корректного RSS файла для pinterest?!

Самое сложное при проектировании нового большого проекта - это даже не сбор/парсинг данных...

Самая жара начинается когда:

1. Нужно обогатить из других источников.
2. Валидировать эти данные.
3. Сметчить с текущими данными.
4. Продумать связи для будущей структуры сайта.
5. Продумать набор переменных на которых будут строиться маски контента, мета-данных и перелинковка.
6. Унифицировать набор данных для фильтров и сортировок.
7. Создать словари для вариативности масок текстов на переменных.
8. Составить десяток, а то и больше масок текстов и мета-данных.
9. Спроектировать перелинковку, чтобы важные документы не были в 10 кликов от главной.
10. Подумать на 5 шагов вперед, чтобы заложить гибкую структуру проекта.
11. Осознать, что большая часть открытых и платных баз или API - говно, хотя на первый взгляд кажется, что все по красоте!

Вы прошли мини курс по созданию агрегаторов. Бесплатно и без SMS 🤣

Что изменилось в SEO?

Раньше, берешь самую жирную семантику по нише и пытаешь залезть в ТОП именно по ней (иногда и не сразу, но получается).

Теперь, смотришь некоторый семант и понимаешь, что даже если ты зайдешь в ТОП10, то для пользователя ты будет примерно на 3-4-5 экране.
Обилие колдунщиков яндекса, рекламные размещения + ребята типа wb, ozon и т.д. выше которых ты врдя-ли встанешь.

Теперь, чтобы начать собирать трафик, нужно собирать семант, делить его на типы кластеров (иногда даже около тематические) и скорить эти типы семантики, даже не на "difficulty", а на "possibility". Т.е. выбираешь те серпы, где пока еще нет колдунщиков, выдача не законсервисрована и есть возможность получить видимость и клики. В этом случае коммерческие страницы становятся вторичными-сервисными с точки зрения сбора трафика. По сути, ты на них переливаешь трафик с других внутренних страниц, чтобы получить конверсию.

Есть другой подход, который делает тебя уже не SEO-шником, а маркетологом. Нужно смотреть альтернативные источники трафика.

На скрине пример теста с pinterest менее чем за сутки. В моей нише достаточно много визуалов - людей, которые выбирают услугу/продукт глазами. Вчера, достаточно топорно опубликовал 20 пинов (не заморачивался с оформлением картинок и оптимизацией текстов). Видно, что потенциал есть и можно к этому упражнению подойти системно.

SEO-шка нужна, но теперь, как моно инструмент она работает слабо, нужно тестировать и комбинировать источники трафика (бесплатные)!

Есть старый проект, который болтается как х.... в проруби на 50-90 позициях в яше и гугле уже очень давно, больше года.

Ниша овер конкурентная, но я люблю такие проекты, на них можно тестировать самые лютые гипотезы.

Собственно, чем и займемся! Чем больше тестов, тем будет больше о чем писать, ждем новостей 😎

Помню как народ начал хайповать по поводу того, что яндекс в яндексе провалился, но... яндекс в яндексе упасть не может! Видимо просто был баг в статистике рейтинга!

AiSEO сейчас лезет из каждого угла, не раз встречались клиенты, которые "ой, а вы умеете в aiSEO? это же дешево, быстро и тонны трафика". Специалисты знают, что все это полное фуфло, но клиентам, одурманенным "дешевизной", ничего не докажешь. На эту тему полезно почитать про то, как ai-контент-фабрика устроена в moab, там они детально показывают, что ИИ-тексты, это даже не столько про дешевизну, сколько про масштабируемость: https://www.tg-me.com/ilyaiserson/350

Вот такие новости про агрегаторы...

Коллеги, покидайте в комментариях актуальные гайды по on-page оптимизации сайтов услуг RU/ENG. Тематика любая.

Сам много читаю, но мог что-то качественное пропустить.

Давайте соберём самый жир по мануалам.

Годно для общего развития https://journal.topvisor.com/ru/practice/google-indexing-study/

Посмотрел тут список сайтов, которые выросли за год с нуля или около того.
Наверное 90% таких сайтов - гембла, адалт, торренты и т.д.
Хочешь расти в поиске, выбирай правильные ниши 😂

Решил протестировать автоматический импорт фото на Pinterest. Стек: python + API Deepseek. Логика такая: берутся фото, из них делаются коллажи, потом берем описание товара, прогоняем его через API Deepseek, чтобы сделать описание, подходящие под пины и грузим все это через RSS. Маленькие цифры? Да, но есть понимание, что при должном подходе можно собирать трафик.

Приснилось, что Yandex объявил, что у них начался Core Update 🤣
К чему бы это все?! Сны SEOшника - это вообще отдельный вид искусства!

Так... Побаловался я тут вашим вайбкодингом. На Cursor подушил удава...т.е. написал на python пару ботов!

Получилось написать 2 работающих бота для телеги, которые работают в связке с API Deepseek, но я понял для себя одну важную вещь. Чтобы нормально кодить с помощью AI, нужно быть разработчиком. Да, собрать MVP можно, но не более.

Cursor круто ускорит работу разработчика, но не сделает 100% работы за него! Нужны фундаментальные знания, без которых ты просто тыкаешь в код и ждешь, когда что-то получится (иногда получается)! Как помощник разработчику - инструмент ТОР!

Нарижник 90-х — вечеринка, которую ты не забудешь!

Лофт «Фарфор» | 30 мая

Где ты ещё сыграешь в «Дурака» с Head of SEO, споёшь «Ласковый май» в караоке и залипнешь в Денди, пока рядом обсуждают ссылки и CTR?

💾 Настоящие 90-е — с картами, мемами, ламповыми миниатюрами от КручуВерчу и вкусной едой;
🕹️ Никаких апдейтов — только Денчики на крутой мерч и живое общение;
💥 В спортивках — вход почётный. В Адидасе — ты наш человек.

🎟 Бери билет:
https://meetup.kruchu-werchu.ru/

Хочешь — играешь, хочешь — общаешься. Главное: приходишь. Ты с нами?

Джанлука Фиорелли тоже считает, что AI Mode заменит традиционный поиск в качестве интерфейса в Гугле по умолчанию.
Выдержки из большого исследования:

Некоторые могут сказать, что все это звучит как еще одна классическая теория заговора в SEO, и да, мы иногда носим наши шапочки из фольги слишком гордо. Но в этом случае шаблон реален, сигналы публичны, а последствия слишком значительны, чтобы их игнорировать.

Google готовится заменить традиционную страницу результатов поиска на диалоговый, персонализированный интерфейс на базе ИИ.

Google использует Search Labs в качестве промежуточной среды для смены парадигмы в UX поиска.
Жизненный цикл SGE (Search Generative Experience) показывает, как протестированные функции могут стать основными по умолчанию. AI Mode теперь проходит тот же жизненный цикл:
SGE → AI Overviews → AI Mode

Gemini — это не «просто модель»; это операционная система искусственного интеллекта от Google, призванная унифицировать поведение в Workspace, Android, Chrome, а теперь и в Поиске.
«Память» Gemini позволяет формировать ответы на основе постоянных знаний о пользователе и, таким образом, предлагает контекстно-зависимые и основанные на целях предложения.
Это означает, что будущие запросы не изолированы, а взаимосвязаны.

Решение Google прекратить поддержку ccTLD (например, .es, .fr) свидетельствует о том, что поиск теперь ориентирован на пользователя, а не гео-IP.

Внедрение Google Discover на десктопах — это не просто функция пользовательского интерфейса, но и сигнал о стратегическом сближении между:
— предиктивной доставкой контента (Discover)
— моделированием намерений пользователя и памяти (режим Gemini/AI)
— переопределением интерфейса поиска

Google потихоньку делает поиск предиктивным по умолчанию, и Discover на ПК — это обучающий слой для этого.

Цикл обратной связи: Discover → Память → Режим ИИ
Discover показывает новостной сюжет о Японии.
Вы кликаете и читаете → Google регистрирует интерес.
Gemini предполагает путешествие.
Режим ИИ позже автоматически заполнит предложения запросов: «Рейсы в Токио», «Лучшее время для посещения Японии», «Советы по конвертации валют».

С 2015 года Google последовательно переходит от анализа ключевых слов к семантическому пониманию:
RankBrain → семантическое намерение
Нейронное сопоставление (Neural Matching) → концептуальные связи между понятиями
BERT и последователи → контекстное понимание языка
Индексация фрагментов (Passage Indexing) → доступ к подробной информации
MUM → мультимодальный, многозадачный поиск
Gemini → интеграция генерации, памяти и мультимодального взаимодействия

Каждый из этих шагов постепенно заменял классический стек поиска чем-то более близким к тому, как люди обрабатывают вопросы, контекст и задачи.