Кто не в курсе, Яндекс выкатил обновление ИКС.

https://webmaster.yandex.ru/blog/iks-update

И в очередной раз подчеркнули, что он не влияет на ранжирование!

Самая большая проблема нейросетей - когда они попадают в руки дегенератов. Информационный мусор, который штампуют нейросети без нормальной обработки человеком, начинает превалировать во всех сферах: книги, статьи, обучающие материалы, музыка. Мы всё ближе к мёртвому интернету.

Раньше интернет наполняли обычные люди: писали посты, статьи, комментарии, делали сайты и посещали форумы. Общение было более живым.

Или, может, проблема всё-таки не в нейросетях, а в людях, которые их безответственно используют?

GEO — это по сути продолжение SEO, а не отдельная, полностью новая дисциплина. Если сайт хорошо сделан с точки зрения поисковой оптимизации, у него уже есть высокий шанс появляться и в ответах искусственного интеллекта.

Сейчас вокруг GEO появляется много разговоров. Появляются агентства, которые предлагают отдельные услуги, вводятся новые названия должностей, выделяются бюджеты. Но если посмотреть на это спокойно, становится понятно: основная логика остаётся той же самой.

Главная задача — сделать контент таким, чтобы алгоритмы поисковых систем легко его понимали и считали полезным.

Когда сайт соответствует этим принципам, поисковые системы чаще показывают его в выдаче. А поскольку AI-системы во многом опираются на поисковые результаты, такие сайты начинают появляться и в AI-ответах.

Поэтому правильнее воспринимать GEO как следующий шаг развития привычного SEO. Основа остаётся той же: качественный, понятный и полезный контент, который алгоритмы поисковых систем считают достойным доверия.

Пора на хоккей!

Как на самом деле работает продвижение в Google - если объяснить максимально просто.

Любой сайт можно представить как систему из трёх вещей: сами страницы с контентом, ссылки на сайт и внутренняя структура. Это и есть основа всего SEO, без которой не запустить ни один проект.

Контент — это ваши страницы. Статьи, услуги, карточки товаров. Если страница получает клики из поиска, значит Google уже считает её полезной. Но одного текста недостаточно. Важно, чтобы у страницы был "вес".

Этот вес приходит из ссылок. Когда на ваш сайт ссылаются другие сайты, они как бы передают ему часть своего доверия. Но важно понимать одну деталь: ссылка с весом — это не просто ссылка. Это ссылка, по которой реально переходят люди. Такие ссылки дают намного больше эффекта.

Дальше включается внутренняя структура сайта. То, как страницы связаны между собой. Через внутренние ссылки вес может передаваться от одной страницы к другой. И здесь многие допускают ключевую ошибку.

Авторитет действительно передаётся, но с каждым переходом он уменьшается. То есть если у вас есть одна сильная ссылка, вы не сможете просто раздать её вес через перелинковку на сотни страниц и ожидать, что все они будут хорошо ранжироваться. На каждом шаге(переходе) часть веса теряется.

Поэтому не работает схема, когда делают одну сильную страницу, получают на неё ссылку и потом пытаются протолкнуть через неё весь сайт. Google оценивает каждую страницу отдельно. И если у неё недостаточно веса, она не попадёт в топ, даже если где-то рядом есть сильная страница.

Отсюда простой вывод. Важно не количество страниц, а их сила. Лучше иметь меньше страниц, но с хорошим весом и понятной структурой, чем сотни слабых, которые не ранжируются.

Релевантность тоже играет большую роль. Чем точнее страница и ссылка соответствуют запросу пользователя, тем больше пользы они дают. Google это хорошо понимает и учитывает.

В итоге SEO под Google - это не столько про тексты и не про хаотичные ссылки. Это про грамотное распределение веса внутри сайта и его постепенное накопление. Те, кто это понимает, получают стабильный трафик из поиска.

Почему ваши тексты не попадают в AI-ответы, даже если они оптимизированы под запрос.

Сейчас поиск работает иначе. Когда человек задаёт вопрос в ChatGPT или Google AI, система не ищет его как есть. Она разбивает его на несколько маленьких вопросов и ищет ответы на каждый из них отдельно. Это называется query fan-out.

Например, человек пишет: «Адвокат по уголовному делу, чтобы был большой опыт и адекватная цена». Система не ищет эту фразу целиком. Она делит её на части: как выбрать адвоката, сколько стоят услуги по уголовным делам, как проверить опыт, на что обращать внимание при выборе, какие ошибки допускают при поиске юриста. После этого она собирает один ответ из разных источников, которые закрывают каждый из этих вопросов.

И здесь самый важный момент. В ответ попадают не «самые причесанные сайты» и не те, у кого длиннее текст. В ответ попадают страницы, которые чётко отвечают на один из этих кусочков. Если ваш текст не закрывает ни один из них — для AI его просто не существует.

То есть вы конкурируете не «страница против страницы», а ваш ответ против других ответов на конкретный подзапрос.

Поэтому многие сайты с хорошими статьями не попадают в такие ответы. Большая статья пытается охватить тему целиком и закрыть все возможные вопросы сразу. Но для AI такой формат часто выглядит размыто. В тексте нет чёткого, прямого ответа на конкретный вопрос, вокруг него много лишней информации, и системе сложнее выделить нужный фрагмент. В результате такая страница может уступить более короткой, но точной странице, которая ясно и без отклонений отвечает на один конкретный запрос.

Отсюда меняется логика работы с контентом. Раньше можно было написать одну страницу под тему и ждать результата. Сейчас этого недостаточно. Нужно, чтобы у вас была не одна статья, а несколько страниц, каждая из которых отвечает на свой конкретный вопрос внутри темы. Тогда система собирает их вместе и использует в ответе.

Если говорить проще, раньше работала модель «одна страница — один запрос». Сейчас работает «несколько страниц — один ответ». Это грубый пример, но наиболее приближенный к реальности. И если у вас есть только одна большая статья, вы проигрываете тем, у кого закрыта вся цепочка вопросов.

Есть ещё один момент. Система часто берёт данные из сравнений и разборов. Например, когда человек ищет «частный адвокат или юридическая фирма» или «сколько стоит защита по делу», такие страницы попадают в ответы чаще. То же самое касается простых и понятных объяснений без лишнего текста.

В итоге меняется сам подход. Важно не просто написать текст, а понять, как система разобьёт запрос через query fan-out, и закрыть каждый из этих кусочков отдельной страницей. Тогда вы начинаете попадать в AI-ответы.

Если этого не делать, можно писать сколько угодно длинные статьи и не получать результата. Потому что AI не ищет «много текста». Он ищет чёткие ответы и собирает их из разных источников в один итоговый ответ.

Обратное проектирование QFO — вот в чём суть. Прекратите писать одну большую страницу. Создавайте тематические кластеры.

AI не выбирает лучший сайт. Он собирает лучший ответ по кускам.

Если посмотреть на последние мартовское обновления Google, можно заметить интересную закономерность: сайты, набирающие траффик, как правило, имеют одну общую черту. Четкое определение сущностей по всему домену, а не просто качественный контент на отдельных страницах.

Что я имею в виду: обновлённая модель, похоже, вознаграждает сайты, где связь между страницами очевидна (тесная внутренняя перелинковка с контекстными якорями), где область компетенции бренда недвусмысленна (последовательная тематическая направленность) и где внешние сигналы подтверждают заявленную тематику сайта.

Сайты, которые теряют трафик, чаще всего характеризуются постепенным размыванием тематики.

Например, юридическая компания может публиковать материалы по своим услугам, а параллельно писать статьи про финансовую грамотность, советы по карьере и даже обзоры новостей. В итоге теряется чёткое понимание, чем именно занимается сайт, и это начинает влиять на позиции.

Получил много обратной связи по прошлому посту про QFO и в большинстве случаев я вижу одну и туже ошибку.

Где большинство ошибается? Многие понимают саму идею, но реализуют её неправильно. Они создают несколько страниц, однако по сути дублируют один и тот же смысл, меняя только заголовки. В результате получается набор похожих текстов, которые не дают чёткого ответа ни на один конкретный подзапрос.

Как выглядит правильная тактика. Возьмём запрос «как выбрать адвоката по уголовному делу». Модель через механизм query fan-out разбивает его на несколько отдельных вопросов: как выбрать адвоката, сколько стоит защита, как проверить опыт, что лучше — частный специалист или фирма, а также какие ошибки чаще всего допускают при выборе.

Правильный подход в такой ситуации — не пытаться уместить всё в одной статье, а создать отдельные страницы под каждый из этих вопросов. При этом каждая страница должна давать прямой и понятный ответ, без лишнего текста и отклонений от темы, закрывая одну конкретную задачу пользователя.

В идеале такие страницы стоит связать между собой через блок с вопросами и ответами. Но важно сделать это не так, как привыкли многие — когда весь список вопросов и ответов размещается на одной странице.

Гораздо эффективнее работает другой подход: вы добавляете на странице блок с вопросами, а каждый из них ведёт на отдельную страницу с полноценным разбором. Таким образом, каждая тема раскрывается глубже, а сами страницы начинают усиливать друг друга за счёт внутренней перелинковки.

Давайте без иллюзий. LLM - это не поисковик. Просто вокруг этого накрутили лишнего шума.

Когда вы задаёте вопрос в ChatGPT или другой модели, она сама по себе не ищет свежую инфу. Если нужен актуальный ответ, она идёт в обычные поисковые системы - Google, Bing и так далее.

То есть по факту ничего кардинально не поменялось. Просто между человеком и поиском появился ещё один слой.

И вот здесь главный момент. Если вашего сайта нет в выдаче, если вас там не видно - в ответах AI вас тоже не будет. Потому что брать вас оттуда просто неоткуда.

Поэтому вся логика остаётся прежней. Хотите появляться в AI - сначала нужно появиться в поиске.

AI ничего не заменил. Он просто стал посредником.

Попросили разобраться, почему сервер начал виснуть. С такой проблемой я встречаюсь регулярно:

Docker контейнеры запускают без ограничений, и один контейнер забирает почти всю память и CPU. В итоге остальные сервисы перестают работать.

Решение простое — задавать лимиты через параметры --memory и --cpus при запуске, чтобы один контейнер не мог занять все ресурсы сервера.

При продвижении в Google многие зациклились на техничке. Это база. Если страницы не открываются, это нужно исправить. Но само по себе это роста не даёт

Главный вопрос другой. Зачем поисковику показывать именно тебя ?

Ответ простой. Авторитет.

Дальше. Кто вообще должен тебя находить? Люди, у которых есть конкретная задача. Значит, тебе нужно понимать, что они ищут. Это и есть работа с запросами. Не просто "ключи", а реальные вопросы и боли.

Дальше всё просто:

Ты публикуешь решения под запросы и постепенно собираешь авторитет в теме

Сначала через простые НЧ запросы, потом шире. Плюс, не забываем про ссылки.

Формула очень простая:

SEO = релевантность * авторитет

Если нет одного из двух, то и роста не будет.

Важно понять ещё одну вещь, которую многие игнорируют:

- Google не ставит тебя выше потому, что ты "лучше сканируешься".
- Если робот чаще заходит на сайт, это не значит, что страниц в поиске станет больше. Да, есть способы быстро отправить страницу в индекс, но если она сама туда не попала, то и после такого добавления долго не продержится.
- Роботы не оценивают, насколько "классный " у тебя сайт, они просто выбирают, что показать пользователю

Они просто выбирают, кого показывать. И выбирают по силе.

Отсюда куча мифов:

- что главное "crawl budget", который надо выжимать полностью..
- что schema и "сущности" сами по себе дают рост
- что можно "оптимизировать под роботов" и вырасти

Отдельно про LLM.

Это не поисковики. У них нет полной базы сайтов, как у Google. Они часто подтягивают данные через поиск и уже на их основе формируют ответ.

Поэтому они не выбирают сайт из-за скорости, разметки или "правильных сущностей". Их выбор зависит от того, какие источники уже видны в поиске и имеют вес.

Если совсем коротко:

Неважно, насколько у тебя быстрый сайт, если ты никому не нужен. Важно, насколько ты полезен и насколько тебе доверяют.

И да, без понимания авторитета ты не поймёшь, как работает SEO, как бы ни хотелось думать, что дело только в "техничке".