Как надо SEO +шить не надо

Данные поисковых запросов по часам в Яндекс Вебмастер 🔧 В ЯВМ появилась возможность отслеживать данные поисковых запросов по часам. Это позволяет: 1. Быстрее замечать тренды, изменение спроса 2. Оперативнее реагировать на изменения видимости сайта в Поиске 3. Оперативно оценивать эффект от обновлений контента и технических изменений на сайте 4. Принимать решения на основе актуальной информации, не дожидаясь полной дневной статистики Чтобы посмотреть свежие данные, нужно: 1. Перейти в Мониторинг запросов в Яндекс Вебмастере 2. Использовать фильтр интервал мониторинга - "По часам" Просто напоминаю, что в GSC это появилось еще в 2024 году 😁 Источник: https://webmaster.yandex.ru/blog/dannye-po-chasam-v-monitoringe-zaprosov #яндекс

Разобрали Google по косточкам: слив + патенты + суд Сегодня хочу познакомить вас с Аркадием. Аркадий - глава нашего исследовательского отдела; это когда ты убираешь большую часть проектов с сильного сеньора, и в итоге получаешь кучу новых идей, автоматизации процессов, ну и вот такие крутые файлы. Слово Аркадию: Мы обычно стараемся быть в тренде, поэтому наконец разобрали сливы факторов ранжирования google 😂 Ну а если серьезно, решили заново перелопатить всё, что Google про себя слил и не слил, но с обнаружением взаимсовязей между разными материалами. А материала, как оказалось, вагон: слив Content Warehouse, показания Google в суде с DOJ, патенты и руководство для асессоров (QRG). Обычно это разбирают по отдельности — а мы захотели сложить всё вместе и сделать перекрёстный анализ. И заодно — честно — это был стресс-тест: насколько ИИ-агенты тянут реально большие и грязные данные. Спарсить, почистить, собрать, вытащить факты и не растерять их по дороге (один слив — 7000+ страниц, 2300+ патентов Google). Получилось на удивление достойно. На выходе — PDF с факторами ранжирования Google, которые так или иначе влияют на выдачу. Но главное, что мы попытались сделать — не очередной список «секретных факторов», а подтверждающий анализ. Для каждого фактора — насколько он правдоподобен: подтверждён несколькими источниками или это одинокое поле из слива. Отдельно подсветили: ⚠️ спорные — где Google в суде отрицал то, что лежит в данных; 🏅 косвенно подтверждённые (самое вкусное) — когда официальный патент Google подтверждает то, что всплыло в неофициальном сливе. Логика простая: если поле в сливе есть, а Google про него молчит — скорее всего, оно либо устарело, либо его сознательно не выпячивают. Это правда хорошее чтиво. К факторам мы старались давать примеры — как над ними подумать и развернуть себе на пользу. Сразу честно: итоговой формулы ранжирования у нас нет. Весов — тоже (их в данных и не существует). Возможно, позже добьём ещё данных и попробуем собрать критерий важности. А самое интересное, что хочется сделать дальше — собрать агента, который сам ходит в нашу базу и анализирует страницу по этим факторам. Пока думаем над архитектурой, чтобы данные снова не терялись.Лайк, репост - делитесь с друзьями. Мне будет приятно видеть обратную связь от вас, когда я буду делать агента)

⚽️ $15 000 для партнеров JetTon Partners во время ЧМ-2026 JETTON WORLD CUP - приводи игроков на беттинг с 08.06 по 03.08, зарабатывай голы и участвуй в розыгрыше призового фонда $15 000. Почему сейчас стоит лить на JetTon Betting: 😁 Розыгрыш квартиры и $25 000 за ставки на ЧМ 😁 Страховка ставок и конкурс прогнозистов на $30 000 😁 До $1600 фрибетами для новых игроков 😁 Web-версия и Telegram Mini App — высокий CR в регистрацию, депозит и ставки Чем больше качественного трафика — тем выше шансы забрать один из главных призов: $7 000, $5 000 или $3 000. 🔡 Полные условия акции 🔡 Подключиться 🔡 Менеджер 😁😁😁😁 Заходи в Main Hookah Zone от JetTon на GGate 26-27.06. Обсудить ЧМ, трафик и лучшие условия за кальяном.

Навайбкодил свою систему аналитики - стал свободнее? 😱 Сейчас не вайбкодит только ленивый, если вы все еще анализируете данные вручную или с помощью ИИ, но через чат - вы все еще не свободны от рутины ⌨️ Вообще свободу сеошников которые хотят вынуждены анализировать данные можно разделить на 3 категории: 1. Не свободный - вручную собирает данные. Тратит время на их агрегацию и расчеты с помощью формул (если знает как и какие нужно использовать). Может не заметить проблему, а при ее возникновении - скажет что нужно много времени потратить на аналитику, или просто упал спрос (покажет спрос по 1 общему запросу и все). 2. Почти свободный - парсит данные по API. Не тратит время на ручной сбор данных, но продолжает тратить время на их агрегацию и расчеты с помощью формул (100% знает какие нужно использовать). Может быстро среагировать на проблему и решить ее, но хочет быть свободным. 3. Свободный - автоматом (по крону) парсит данные по API с автоматической агрегацией и расчетами в нужных форматах. Всегда следит за всеми данными проектов, а не только за целевыми метриками, держит руку на пульсе. Вы на каком этапе? Я был на 2 и очень хотел на 3, так как рутина все еще была частью моей свободы, к которой я так сильно стремился. Решил вайбкодить систему аналитики, так как мне интересно анализировать данные и тем более накладывать их друг на друга 🤝🤝 Подготовка 1. Архитектура проекта. Помните эти блок схемы? Они мне не понадобились, но определенную логику составить пришлось: - какие отчеты будут в системе? - откуда я буду тянуть данные? - какие таблицы будут в БД? - какие данные будут перезаписываться в БД? - как будут агрегироваться данные? - какие гет запросы я буду делать к БД? - и тд.. Это все лучше продумать заранее, чтобы не жечь ИИ токены. И чем больше вопросов у вас появится - тем лучше. 2. Хостинг и БД. Так как у меня уже был хост я просто: - создал в нем отдельную БД и нужные в ней таблицы (с помощью SQL запросов) - регнул домен и прописал у него NS от моего хоста - подвязал домен к хосту, подключил защищенный сертификат (https) - открыл Cursor и начал вайбить Вайбкодинг 1. Сначала нужно было создать общий config.php в котором будут храниться данные для подключения к БД и в разные системы аналитики: - API ключи - id хостов и моего юзера (для подключения к Яндекс Вебмастер) - id счетчиков и целей (для подключения к Яндекс Метрике) - и тд.. 2. Заполнить БД историческими данными (всех проектов) из разных систем по дням, чтобы было из чего строить графики и таблицы. 3. Куда жмать? Далее нужно было сверстать логичный и не перегруженный фронт (дашборды с графиками и таблицами). 4. Проверить, что данные на графиках и в таблицах указаны корректно и совпадают с данными в самих системах (откуда они тянутся по API и пишутся в БД) с такими же фильтрами: выбранный период и группировка дней. Данные в системе агрегируются по: - проектам + есть общий дашборд со статой по всем сайтам суммарно - слагам городов - слагам разделов - xptah каждой хлебной крошки Знаю, что агрегация данных по слагам и xpath - не надежный формат, так как может измениться структура URL-адресов или фронт страниц на сайтах, но ИИ сделал для каждого проекта свой config.php в котором я могу это поддерживать. Актуализация данных: 1. Данные по трафику за последние сутки актуализируются в отдельной таблице в БД по крону раз в час 2. Данные по индексации страниц актуализируются раз в сутки и обновляются в отдельной таблице в БД по крону раз в сутки (строго ночью) Также есть скрипты которые могут: 1. Заполнить пустые данные в БД (не трогая уже заполненные для экономии лимитов API). 2. Перезаписать заполненные данные в БД (тратятся лимиты API). 3. Заполнить названия новых разделов/страниц в БД для их дальнейшей агрегации. 4. И тд.. Эти скрипты не запускаются по крону (предназначены для ручного запуска), работают как по всем проектам, так и по каждому проекту отдельно (через get запрос). И знаете что, я все еще не свободен, теперь я занят вайбкодингом, а чувство свободы - где-то там, впереди 👋 #ии #аналитика #парсинг #api

Как ИИ повлиял на SEO? 🤖 И повлиял ли вообще? Команда из Ahrefs проанализировала более 1 миллиарда данных за последние 6 месяцев и вот что они узнали о поисковой оптимизации с помощью ИИ: 1. Списки статей типа "Лучшее X" - это самый распространенный формат контента, упоминаемый в ИИ. На них приходится 43,8% всех типов страниц, упоминаемых ChatGPT. 2. 67% из 1000 лучших упоминаний ChatGPT поступают из источников, на которые сеошники не могут повлиять: - Википедия: 29,7% - Главные страницы - в основном брендовые запросы: 23,8% - Магазины приложений: 6,6% - И только 32,3% - это контент, на который можно повлиять 3. 28,3% наиболее цитируемых страниц ChatGPT имеют нулевую органическую видимость в Google. Эти страницы упоминаются ChatGPT, несмотря на то, что они вообще не ранжируются в Google. 4. ChatGPT цитирует только около 50% извлекаемых URL-адресов. Он извлекает десятки страниц за один запрос, но использует половину из них в качестве фонового контекста без указания авторства. Это означает, что быть найденным и быть упомянутым - это совершенно разные вещи. 5. Разметка Schema не оказало существенного влияния на цитирование в ИИ. 6. Упоминания на YouTube имеют самую высокую корреляцию (0,737) с видимостью бренда AI (ставим ссылки из ютуба?) 7. AI Overviews сокращают количество кликов по 1 позиции на 58%. 8. 99,9% AI Overviews появляются в информационных запросах - прямо как у меня (информационка точно RIP). 9. Для заданного поискового запроса режим ИИ и обзоры ИИ от Google приходят к одному и тому же выводу в 86% случаев, но ссылаются разные источники (совпадение ссылок составляет всего 13,7%). 10. Обзоры ИИ меняются в среднем каждые 2,15 дня, при этом 70% контента различается, но семантическое сходство остается на уровне 0,95. Слова, источники и сущности постоянно меняются, но фактическое значение практически не меняется. 11. 87% опрошенных маркетологов используют ИИ для создания или содействия созданию контента. 12. Использование ИИ-обзоров связано со снижением среднего коэффициента кликабельности (CTR) на 58% для страниц, занимающих верхние позиции в органической выдаче. 13. Средний показатель CTR для результатов, занимающих верхние позиции в поисковой выдаче, составляет: - ТОП-1: 9,28% - ТОП-2: 5,82% - ТОП-3: 3,11% 14. Три верхних органических результата поиска Google получают 68,7% всех кликов на странице результатов поиска. 15. Показатель органического CTR по запросам с обзорами Google AI снизился до 0,61% в сентябре 2025 года, что на 61% меньше, чем 1,76% в июне 2024 года. 16. 65% опрошенных заявили, что контент, написанный человеком, качественнее контента, созданного ИИ, 14% сказали, что контент, созданный ИИ, лучше, а 21% сказали, что качество примерно одинаковое. 17. 48% популярных новостных сайтов в десяти странах блокировали ИИ-бота OpenAI, а 24% блокировали ИИ Google бота (можно, но зачем?) 18. С момента запуска ChatGPT количество вакансий для копирайтеров сократилось на 33% (кто бы мог подумать?) 19. Обзоры ИИ снизили количества кликов на 34,5% для страниц, занимающих высокие позиции в результатах поиска. 20. Google отправляет в 345 раз больше трафика, чем ChatGPT, Gemini и Perplexity вместе взятые (разве что-то поменялось?) 21. 74% всего нового веб-контента, публикуемого в сети, создано с помощью искусственного интеллекта. 22. YouTube получает 23,3% упоминаний в обзорах Google AI, что делает его самым цитируемым доменом, согласно анализу 36 миллионов обзоров AI и 46 миллионов упоминаний. 23. Википедия упоминается примерно в 18,4% цитирований обзоров искусственного интеллекта в Google, что делает её вторым доменом по частоте цитирования в ИИ. 24. На долю ChatGPT приходится 77,97% всего мирового трафика, перенаправляемого с помощью ИИ, 25. Perplexity обеспечивает 15,10% всего трафика, поступающего на веб-сайты, созданные с помощью ИИ, по всему миру. Думайте 😉 #ии #аналитика

Как быстро почистить мусор в СЯ? 💬🗑 Если у вас стоит задача быстро собрать всю семантику в нише и покрыть ей сайт, а у конкурентов и агрегаторов слабая структура - единственное, что остается - это собрать все запросы тематики. Но при парсинге у вас 100% будет куча мусора (инфо или запросы которые не подходят под бизнес). Например - застройщик продает только новостройки, а в семантике будут запросы про вторичку, аренду, бренды, города, штрафы, налоги и прочий инфо-мусор. И так, мы собрали все однословники в тематике, нашли их синонимы, скомбинировали их друг с другом со всеми возможными перестановками и спарсили вордстат. На выходе видим таблицу с десятками и сотнями тысяч фраз (у джуна на этом этапе начинают потеть ладошки), но мы идем дальше. Мешок слов Анализируем весь этот массив по алгоритму "Мешок слов": 1. Очищаем каждую строку на спец символы и разбиваем их на слова (получаем список всех слов) 2. Лемматизируем каждое слово в списке (приводим к начальной форме) 3. Считаем частотность каждого слова в списке (мешок слов) 4. Формируем данные в Excel таблицу со столбцами: - Слово - Количество (в списке) - Доля (%) 5. Сортируем таблицу по убыванию частотности или доле (%) 6. Чистим из этого списка инфо слова: что, как и тд (если вы конечно не использовали их при парсинге вордстата) 7. Получаем список слов всей ниши 8. Чистим мусор в СЯ 9. Работаем дальше с семантикой (скоринг по выдаче для ее кластеризации, приоритизации и тд) Такой скрипт на питоне вам изи сделает ИИ с первого промпта, главное не забудьте установить библиотеку для лемматизации слов. Вообще мешок слов можно использовать в разных целях, например, можно собрать самые частотные: 1. Слова в текстах конкурентов (хз зачем, но кто-то делает) 2. LSI и редкие слова тематики с википедии 3. Слова в ваших отзывах (найти боли клиентов) 4. Темы для инфо статей 5. Анкоры в ссылочном профиле конкурентов, но здесь я обычно строю сводную таблицу И так далее… Также мешок слов может быть отличным помощником для создания страниц, которых нет у ваших конкурентов. А как вы чистите большие массивы ключей? #ся #семантика #мешок_слов #python

Топ-3 места куда можно отправиться сеошнику с низким бюджетом на летние каникулы 1. HeadHunter 2. Хабр Карьера 3. Завод Отправь коллеге, который планирует отпуск 😁

Отзывы крутятся - лавэха мутится ☝️

Яндекс начал продавать отзывы 🪙 Да, вы не ошиблись. Теперь можно легально покупать отзывы у Яндекса. Новый инструмент "Привлечение свежих отзывов" появился в Яндекс Вебмастере в разделе "Представление в поиске" - "Отзывы и рейтинг в Поиске". Как это работает? 1. Вы подключаете услугу в Яндекс Вебмастере (платно) 2. Яндекс сам определяет оптимальное количество отзывов в рамках вашего бюджета и просит ваших клиентов оставить отзыв через пуш-уведомления и другие доступные каналы на усмотрение Яндекса 3. Клиенты оставляют отзывы и получают 40 баллов Плюса за каждый 4. Вы получаете больше свежих отзывов - от клиентов, которые без напоминания могли и не оставить их Где могут отображаться отзывы? 1. В поиске Яндекса (под сниппетом) 2. В Яндекс браузере Кто может подключить? Услуга доступна для интернет-магазинов и сайтов услуг. Сколько это стоит? 1 балл = 1 рубль. Получается, теперь можно платить Яндексу, чтобы пользователи оставляли отзывы в Яндексе, за которые полуют баллы Яндекса, которые могут тратить в Яндексе 🍀 Источник: https://webmaster.yandex.ru/promo/reviews #яндекс #отзывы

Огромный обман, который стал нормой в SEO В SEO достаточно много обмана, который выдают за норму. Подумал, а что действительно можно считать обманом и у меня получился следующий список. 1. Кейсы накрутки ПФ по XML топу 2. Накрутка опыта в резюме 3. Грейды 4. Услуги по GEO-продвижению 5. ИИ копирайтеры 6. Платные таблицы с донорами и чек-листами 7. Накрутка отзывов на картах 8. Гарантии 9. Точные прогнозы 10. Трекинг часов А что вы считаете огромным обманом в SEO? #советы #опыт