🤫 Продвинутый AI-копирайтинг 2025 (часть 6)

ВАЖНО: Все промпты сознательно упрощены. Я хочу передать идею, а не способ её реализации. Потому вдумчиво относитесь к написанному. Например, мои рабочие промты состоят из 3-5 этапов, в каждом их которых 15-30 пунктов.


Интегрируем в промпт блок контроля качества. Каждое правило здесь — это директива, направленная на устранение конкретного недостатка ИИ-генерации и усиление сигналов качества для поисковых систем. Список можно и нужно дополнять и изменять, исходя из вашей тематики и желаемой структуры контента.


3.4. Правила и ограничения к качеству контента:

3.4.1. Максимальная салиентность сущностей: Текст должен иметь максимальную семантическую плотность. Используй все сущности, выявленные на Этапе 1, их синонимы и связи. Они должны присутствовать в заголовках, подзаголовках и тексте для максимального охвата предметной области. Не допускай отбрасывания или игнорирования сущностей.

3.4.2. Абсолютная достоверность: Используй только проверенную, фактическую информацию. Исключи любые предположения, допущения и гипотезы. Если данные неизвестны или не могут быть проверены — не упоминай их.

3.4.3. Принципы E-E-A-T и экспертность: Контент должен демонстрировать глубокое понимание темы. Демонстрируй реальный опыт (Experience), экспертизу (Expertise), авторитетность (Authoritativeness) и надежность (Trustworthiness). Внедряй факты, цифры, результаты исследований.

3.4.4. Ясность языка и тональность (Monosemanticity): Используй однозначный, профессиональный, сдержанный и объективный тон. Избегай двусмысленности, разговорного стиля и излишне сложного жаргона. Пиши для умного, но не вовлеченного в тему пользователя.

3.4.5. Полное исключение "воды" (fluff): Удаляй любые общие фразы, не несущие смысловой нагрузки. Каждый абзац должен нести конкретную информацию и отвечать на какой-либо интент.

3.4.6. Запрет на ИИ-клише: Не используй фразы, характерные для ИИ-генерации (например: "в заключение", "таким образом", "стоит отметить", "важно понимать", "в современном быстро меняющемся мире", "является важным аспектом" и т.п.).

3.4.7. Оригинальность и фокус на уникальности: Избегай стандартных, шаблонных фраз, типичных для обзоров. Сфокусируйся на уникальных аспектах, неочевидных деталях и глубоком анализе. Контент должен представлять собой оригинальную мысль, а не пересказ общедоступной информации.

3.4.8. Запрет на рекламу и CTA: Полностью исключи призывы к действию, рекламные формулировки, оценочные суждения ("превосходный", "лучший") и любые попытки продать товар или услугу.

3.4.9. Форматирование списков: Избегай маркированных и нумерованных списков. Преобразуй их в перечисления в рамках естественного языка, через запятую, в одном или нескольких предложениях.


#DrMax #SEO #NER #Промпт #LLM

🤫 Продвинутый AI-копирайтинг 2025 (часть 7)

ВАЖНО: Все промпты сознательно упрощены. Я хочу передать идею, а не способ её реализации. Потому вдумчиво относитесь к написанному.

Теперь интегрируем в промпт две концепции: условную логику для построения адаптивной структуры и специализацию через смену ролей для повышения качества выполнения каждого этапа.

1. Ветвление Промптов (Prompt Branching)

Назначение: Создание динамических, контекстно-зависимых структур контента. Вместо использования одного статичного шаблона для всех случаев, модель адаптирует архитектуру статьи на основе данных, полученных на начальных этапах анализа. Это позволяет одному мастер-промпту генерировать высокорелевантный контент для разных подтипов одной и той же сущности.

Механизм: В промпт встраивается логическая конструкция ЕСЛИ-ТО, которая срабатывает, например, на этапе проектирования таксономии. Условие (ЕСЛИ) основывается на результатах NER-анализа (Этап 1), в частности, на определении типа сущности. Действие (ТО) заключается во включении в структуру статьи предопределенных, специфичных для данного типа разделов.


Пример реализации для темы "Обзор велосипеда":

Анализ (Этап 1): Модель анализирует сущность "Trek Madone" и определяет ее категорию [Тип/Класс] как "Шоссейный велосипед".

Ветвление (Этап 2): Срабатывает условие ЕСЛИ [Тип/Класс] == "Шоссейный велосипед".

Результат: В структуру статьи автоматически добавляются разделы, релевантные именно для шоссейных велосипедов.

Пример промта: Ветвление по подразделам

Примени логику условного ветвления на основе категории [Тип/Класс] сущности, определенной на Этапе 1.

ЕСЛИ [Тип/Класс] == "Шоссейный велосипед", ТО обязательно включи в таксономию подразделы:
"Анализ аэродинамики: профили труб и интеграция компонентов"
"Жесткость кареточного узла и рамы: эффективность передачи мощности"
"Расчет трансмиссии: соответствие передаточных чисел скоростным режимам"

ЕСЛИ [Тип/Класс] == "Горный велосипед (двухподвес)", ТО обязательно включи в таксономию подразделы:
"Кинематика подвески: анализ работы рычагов и anti-squat эффект"
"Прогрессивная геометрия: влияние угла рулевой и reach на управляемость"
"Настройка амортизаторов: сэг, отскок, низко- и высокоскоростная компрессия"

ЕСЛИ [Тип/Класс] == "Городской велосипед (комьютер)", ТО обязательно включи в таксономию подразделы:
"Эргономика и комфорт: геометрия посадки для ежедневных поездок"
"Практичность и функциональность: крепления для багажника, крыльев, освещение"
"Надежность и низкие эксплуатационные расходы: планетарные втулки, защита цепи"

Ветвление с переходом (GOTO-логика)

Этот вариант используется для кардинально разных форматов контента под одной темой.

Проанализируй определенный на Этапе 1 интент.

ЕСЛИ основной интент == "сравнение моделей", ТО перейди к Шагу 2.3 (Проектирование сравнительной таблицы) и построй структуру вокруг прямого сопоставления характеристик [Модель 1] vs [Модель 2].

ИНАЧЕ, продолжи выполнение Шага 2.2.`

2. Специализация через динамическую смену ролей

Попробуем повысить качество выполнения каждого этапа за счет фокусной специализации модели. Это эмулирует рабочий процесс команды из нескольких специалистов.

Механизм: Каждый этап промпта начинается с явного назначения новой роли.

ЭТАП 1: Роль "Дата-аналитик / Семантолог". Задача: объективный сбор и структурирование данных (NER, интенты) без генерации креатива.

ЭТАП 2: Роль "Информационный архитектор". Задача: проектирование логической и эффективной структуры контента на основе данных из Этапа 1, включая применение условного ветвления.

ЭТАП 3: Роль "Отраслевой эксперт-писатель". Задача: генерация текста, наполнение спроектированной структуры глубоким и фактическим контентом.

ЭТАП 3 (Аудит): Роль "Редактор-критик / Факт-чекер". Задача: аудит сгенерированного текста на соответствие всем правилам качества, логики и достоверности.

#DrMax #SEO #NER #Промпт #LLM

🔍 Обзор закрытого клуба Максима Котенкова

Как и обещал, расскажу малость о курсах, доступ к которым мне выдал на ознакомиться Максим.

Первым делом я полез смотреть библиотеку промптов. Она лежит там в готовом к использованию виде. Что сказать - промтов там не много (не тысячи и даже не сотни), но они все профессиональные, многоэтапные, включают в себя хитрые фишки, пару из которых я притырил себе.

Есть промпты для коммерции, есть для текста, есть для генерации мета заголовков и мета описаний с хитрой проверкой на релевантность, промпты для проектирования структуры, генерации отзывов, всяческих там аудитов и так далее. Повторюсь, все промпты сделаны профессионально, но естественно, каждый из них для полной отдачи надо затачивать под себя, под свою тематику, под свой сайт. Впрочем, об этом я твержу постоянно.

Собственно промпты - это лишь малая часть контента в этом клубе. Там имеется порядка 50 полноценных уроков, с видео, с пошаговым обучением, которые призваны обучить всяким хитростям использования LLM- начиная от продвижения под всякие LLM (о чем я периодически публикую посты) и заканчивая работой с N8N (надо как нибудь пару постов про это выложить).

Собственно, наличие готовых промтов и агентов для N8N - уже огромадный плюс. А то, что Максим обучает и растолковывает как это работает - это овер плюс ))))

Там пришлось на бота подписаться - так вот он практически ежедневно докладывает о готовности нового урока или еще чего. Всего, в среднем выходит 5 уроков в неделю (Полноценный урок + таблицы/шаблоны/промты/код).

В целом там есть (скопипастил):

✔️ серия уроков по n8n: создаём своих AI-агентов, дает рабочий код;
✔️ Онлайн AI-анализатор текстовой релевантности (на основе косинусной близости) - типа нащей софтинки "SEO Релевантность", но только браузерный и со всякими там плюшками;
✔️ курс по GEO / SGE (вывод в AI-выдачу, KPI-дашборды, чек-листы и промты);
✔️ super RAG-агент «УБИЙЦА SEO-копирайтеров v1.0»: векторные БД, авто-бриф, парсинг конкурентов, авторские статьи с 1-й итерации.
✔️ Курсы по росту дохода: Максим делится всем своим путем от фрилансера до владельца агентства в формате отдельного курса.
✔️ Комьюнити из 200 участников и практика: чат, еженедельные мастермайнды и Q\&A, воркшопы, поиск менторов/менти, витрина услуг участников.

Кому подойдёт: новички, которые ничего не слышали про LLM - сразу в сторону. Для начала почитайте последние 100 постов моего канала - потом, с базовой подготовкой, можете вступать в оный клуб. Если уже разобрались в основах - то всё будет понятно без проблем.

Для кого будет крайне полезно: тем кому нравятся мои посты про промтоведению и продвижению под LLM. А также разнообразным фрилансерам, инхаус, владельцам агентств, чтобы делегировать обучение сотрудников, кто продвигает в основном коммерческие сайты (в т.ч. Google/бурж).

Есть промо доступ, где можно глянуть:
• 3 открытых урока по AI-практикам.
• Пробный урок по GEO/SGE аудиту на 45 минут.
• Пробный урок по n8n

Вступление, оплата, пробные уроки тут → https://seomeat.ru

Вопросы — в ЛС: @ceoresultup (можете спросить подойдет ли клуб под ваши проблемы, задачи)

Канал с анонсами школы: https://t.me/closedchannelkotenkov

Важно понимать:

Это не канал с лайфхаками за 5 штук. Это не кнопка Бабло. Это еще один срез того, что я пытаюсь донести в своем канале - думайте, пробуйте и всегда получите профит.

По сути - это обучающая платформа для специалистов: классические SEO-процессы, автоматизация, рост доход, промты, готовые агенты, чтобы делать быстрый и повторяемый результат в SEO.

Каждый найдет себе обучающие уроки на месяц по душе.

ЗЫ.

И, кстати, Максим тоже почитывает мой канал

ЗЗЫ.
А название "SEO Мясо" - всё равно странное ))))

#DrMax #SEO #LLM #Софт #Обзоры

🤫 Продвинутый AI-копирайтинг 2025 (часть 10.1)

Внедрение перелинковки

Контекстная ссылка, окруженная правильным сопутствующим текстом, в разы привлекательней для гугла и LLM, чем иные варианты проставления ссылок. Поэтому мы просто обязаны массово внедрят ссылки в надлежащий контент.

Я поступаю просто - у меня, например, для сайта с 30 тыс страницами собран файлик с несколькими именованными подразделами внутри, где на каждой строке через разделитель стоит краткое (2-3-4 слова) наименование важной страницы и через разделитель её URL. Таких разделов может быть сколь угодно, например, важнейшие производители (например адидас), важнейшие товары, важнейшие категории товаров и так далее.

Теперь я закидываю файл в системные инструкции (для Клавдии) или загружаю на гугл драйв, подцепляю к промпту и сохраняю вместе с системными инструкциями (для Гугл АИ) как заготовку промпта. Ну и в промпте прошу проставить ссылки (имеющиеся в файлике)на соответствующие, сгенерированные ранее, наименования.

Этот блок промта стоит запускать после генерации контента и перед финальной проверкой.

Тут возникает 2 проблемы:

1. Когда перегруженный иными правилами промпт просто пропускает проставление ссылок

2. Когда LLM начинает фантазировать и строит ссылки по имеющимся в файлике паттерну URLа ссылки, кои не прописаны в файлике - т.е. выдумывает URL.

Поэтому, после проставления ссылок внедряем блок самопроверки, где контролируем, что на все наименования ссылки проставлены (можно ограничить, например, не более 2 штук на наименование, встречающееся в контенте) и также контроллируем валидность ссылок и нахождение такой ссылки в файлике.

Вот промпт

3.5.1. Процесс простановки ссылок
Роль: SEO-инженер по внутренней перелинковке
Задача: Проанализируй текст, сгенерированный на Этапе 3, и интегрируй в него контекстные гиперссылки, используя приложенный файл [указать имя файла, например, "internal_links_map.txt"] как единственный и абсолютный источник данных (source of truth).
Регламент выполнения:
Источник данных: Файл содержит строки формата: [Наименование] | [URL]. Наименования могут быть сгруппированы по разделам (#Важнейшие производители, #Важнейшие категории товаров).
Процесс: Последовательно прочитай сгенерированный на Этапе 3 текст. При нахождении точного вхождения [Наименования] из файла, которое еще не является ссылкой, преобразуй его в гиперссылку формата Markdown: [Найденное Наименование](URL из файла).
Ограничение по частоте: Если одно и то же [Наименование] встречается в тексте многократно, проставь ссылку на него не более двух раз. Приоритет отдавай первому вхождению, а также вхождениям, окруженным наиболее тематическим контекстом.
СТРОГО ЗАПРЕЩЕНО:
Выдумывать, генерировать или строить по паттерну URL-адреса для наименований, которых нет в предоставленном файле. Если наименования нет в файле, оно остается простым текстом.
Изменять анкорный текст. [Наименование] из файла должно точно соответствовать тексту, на который ставится ссылка.

Промпт настраиваем под себя, указывая число ссылок на наименование, точное/неточное/разбавленное использование наименования и т.д.

#DrMax #SEO #NER #Промпт #LLM

🤫 Продвинутый AI-копирайтинг 2025 (часть 12)

Наращиваем качество контента. Шаг.2.

Принцип "Исторического контекста и эволюции"

Суть концепции: Настоящий эксперт понимает не только "как это работает сейчас", но и "почему оно стало таким". Он видит не статический снимок, а эволюционный процесс. Рассказ об истории вопроса, о тупиковых ветвях развития и о причинах, по которым текущее решение стало доминирующим, — это сигнал глубокой экспертизы.

Дилетант описывает объект.

Эксперт рассказывает его историю.

Как это работает: В таксономию статьи (Этап 2) принудительно встраивается требование добавить раздел, посвященный историческому контексту ключевой технологии или концепции, описанной в статье. Это не просто "историческая справка", а аналитический разбор пути, который привел к текущему состоянию дел.

Пример фрагмента промпта:

В блоке 2.2 "Разработка иерархической таксономии" добавить правило:

Интеграция исторического контекста: В структуру статьи должен быть включен как минимум один раздел (уровень H2) под примерным названием "Эволюционный путь: Как мы к этому пришли?". Название должно быть уникальным для каждого нового контента.

В этом разделе необходимо:
a. Описать, какое решение использовалось для этой же задачи ранее (например, 10-15 лет назад).
b. Проанализировать его ключевые недостатки, которые и послужили толчком к развитию.
с. Упомянуть 1-2 "тупиковые" или альтернативные технологии, которые пробовали внедрить, но они не прижились, и объяснить, почему.
d. Показать, как текущее, современное решение элегантно решает проблемы своих предшественников.

Пример результата работы в тексте про велосипеды (для темы "Гидравлические дисковые тормоза"):

Эволюционный путь: Как мы пришли к гидравлике на велосипедах?

"Чтобы по-настоящему оценить современные дисковые тормоза, стоит вспомнить, с чего все начиналось. Еще 15 лет назад стандартом на горных велосипедах были ободные тормоза V-brake. Их главным недостатком была полная зависимость от состояния обода: малейшая 'восьмерка', грязь или влага превращали торможение в лотерею. Индустрия пыталась решить эту проблему механическими дисковыми тормозами — они уже не зависели от обода, но из-за трения тросика в рубашке страдали от плохой модуляции и требовали постоянной подстройки. Были и экзотические 'тупиковые ветви', вроде гидравлических ободных тормозов Magura, которые были мощными, но наследовали все проблемы V-brake. Именно в этот момент стало очевидно, что будущее за системой, где нет трения тросиков и зависимостей от обода, — так началась эра доминирования гидравлических дисковых тормозов, которые решили проблемы и мощности, и модуляции, и всепогодности одним махом."

SEO-профит: Это демонстрирует не просто знание, а понимание. Google видит, что автор не просто пересказал инструкцию, а обладает глубоким, системным взглядом на предмет.

Это создает образ "ветерана индустрии", который видел все.

Такой контент практически невозможно сгенерировать простым рерайтом конкурентов, что делает его уникальным и чрезвычайно ценным.

Тестируйте.

#DrMax #SEO #NER #Промпт #LLM

🤫 Продвинутый AI-копирайтинг 2025 (часть 13)

Наращиваем качество контента. Шаг.3.

Принцип "Кросс-доменных аналогий"

Суть концепции: Одна из ключевых характеристик эксперта — способность объяснять сложные вещи простым языком, используя аналогии из других, понятных для аудитории областей. Это не только улучшает понимание и вовлеченность, но и является сигналом для поисковых систем, что автор владеет темой на таком уровне, что может "переводить" ее на другие "языки". Также - это один из признаков высокого E-E-A-T контента.

Как это работает: В директивы качества (Этап 3.2) добавляется правило, которое требует от модели при объяснении наиболее сложной концепции в статье использовать яркую и точную аналогию из другой, не связанной напрямую, но понятной для ЦА сферы (автомобили, финансы, строительство, кулинария и т.д.).

Пример фрагмента промпта:

В блоке 3.2 "Соблюдение Директив Качества Контента" добавить правило:

Принцип Кросс-доменных Аналогий: При объяснении 1-2 самых сложных или абстрактных концепций в статье, ты ОБЯЗАН использовать яркую, точную и неожиданную аналогию из другой области, понятной для `{Целевая аудитория (ЦА)}`. Аналогия должна не просто украшать текст, а реально помогать понять принцип работы.

Пример 1 в тексте про IT (для ЦА - бизнесмены):

"Попытка масштабировать бизнес на монолитной архитектуре похожа на попытку достроить 10 этажей к частному дому. Технически возможно, но в какой-то момент фундамент треснет, коммуникации не выдержат, а перепланировка одной комнаты потребует сноса несущих стен во всем здании. Микросервисная архитектура — это как строительство бизнес-центра из независимых, стандартных офисных блоков. Вы можете добавлять, убирать или ремонтировать любой блок, не затрагивая остальные. Это дороже на старте, но дает практически бесконечную гибкость и надежность в будущем."

Пример 2 в тексте про велосипеды (для ЦА - автомобилисты):

"Кинематика задней подвески велосипеда — это, по сути, то же самое, что и многорычажная подвеска на автомобиле. Простая однорычажная подвеска (как балка на бюджетных авто) — дешева и надежна, но при срабатывании колесо движется по простой дуге. Прогрессивная многорычажная система (VPP, Horst Link) использует несколько рычагов, чтобы заставить колесо двигаться по сложной, идеально выверенной траектории, одновременно гася удары и не 'съедая' энергию от педалирования. Это компромисс между комфортом и эффективностью, точно так же, как и в мире авто."

SEO-профит: Это делает контент не только экспертным, но и запоминающимся, виральным. Пользователи лучше понимают, дольше читают, чаще делятся.

Для Google это сигнал высокого E-E-A-T, так как способность к созданию точных аналогий демонстрирует не просто заученные знания, а глубокое, "интуитивное" понимание предмета.

При этом LLM вынуждена не просто компилировать факты, а заниматься настоящим творческим синтезом знаний.

ЗЫ
Не стоит лепить все блоки подряд в свой промпт. Выбирайте с умом, прикидывайте, нужен ли такой контент в вашем тексте

ЗЗЫ
У меня есть еще пару десятков подобных фишек, которые применяю для разного типа контента и разных ниш. Но публиковать их не буду, ибо опираясь на приведенные примеры - вы сами легко сможете разработать подобные конструкции промптов, точно заточенные под вашу нишу, аудиторию, бизнес

ЗЗЗЫ
Ну что, заканчиваем, потихоньку, с промптоведением. Основные блоки я осветил, далее самостоятельно сможете расширять и дополнять промпт нужными фишками. Сделаю еще пару постов, про отслеживание устаревания контента и вкрячивание изображений и на этом закончим.


#DrMax #SEO #NER #Промпт #LLM

🔔 Законы Мерфи для LLM: Если что-нибудь может пойти не так, оно пойдёт не так.

Закон №1: Закон Фатальной Двусмысленности

Если ваш промпт можно понять неправильно, LLM поймет его неправильно, причем самым нелепым и затратным по времени для вас способом.

Мы ошибочно приписываем LLM человеческое понимание контекста. Мы думаем: "Ну это же очевидно!". Для LLM нет ничего очевидного. Это статистический механизм, который ищет наиболее вероятное следующее слово, а не "смысл". Любая двусмысленность, любая недосказанность в промпте — это для него открытые ворота в ад галлюцинаций, нерелевантности и смысловых ошибок. Качество и точность промпта напрямую влияют на результат.

Как преодолеть: Принцип "нулевой терпимости к двусмысленности". Ваш промпт должен быть как техническое задание для самого глупого, но исполнительного стажера в мире. Он должен однозначно раскрывать задачу, не оставляя пространства для неверных толкований.


Закон №2: Закон Энтропии Контента

Предоставленная сама себе, LLM всегда будет стремиться к состоянию максимальной энтропии: галлюцинациям, ИИ-клише и "воде".

"Полезный контент" — это не базовое состояние LLM. Ее базовое состояние — это генерация наиболее статистически вероятных, то есть самых заезженных и общих фраз ("в современном быстро меняющемся мире", "важно отметить", "ключевым аспектом является", "таким образом, можно сделать вывод"). У нее нет внутреннего критика и факт-чекера. Если вы не зададите жестких рамок, она наполнит текст "водой", придумает несуществующие факты и украсит все это банальными ИИ-клише просто для того, чтобы достичь заданного объема.

Как преодолеть: Внедрение "негативных ограничений" и требование конкретики. Нужно не только говорить, что делать, но и жестко прописывать, чего НЕ делать.


Пример промта с ограничениями для HR агентства (базовые ограничения - на практике у меня пунктов 15 тщательно прописанных ограничений)

НЕГАТИВНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ:
Запрещенные фразы: "в современном мире", "гибкий график", "work-life balance", "важно отметить", "новые реалии".
Запрет на "воду": Никаких абстрактных рассуждений о "счастье сотрудников". Каждый тезис должен быть подкреплен логическим аргументом или примером.
Запрет на галлюцинации: Не приводи выдуманную статистику. Используй фразы "потенциально может привести к...", "согласно данным [указать источник, если известен]..."

Закон №3: Закон Порождения Проблем

Каждый удачный ответ LLM порождает новую, более сложную проблему: потерю контекста, необходимость верификации и масштабирования уникальности.

Вы получили идеальный текст. Проблема решена? Нет, проблемы только начались. Во-первых, при следующем запросе в этом же чате модель уже "забудет" половину нюансов из вашего идеального промпта. Во-вторых, этот идеальный текст — просто текст. В нем нет таблиц, схем, ссылок на реальные источники. В-третьих, если вам нужен не один, а сто уникальных текстов для карточек товаров, ваш "идеальный" единичный ответ бесполезен. Вы попали в ловушку "одноразового успеха".

Как преодолеть: Переход от "одиночных промптов" к "системному промптингу" или "промпт-конвейеру". Задача разбивается на последовательные шаги, где результат одного шага становится входными данными для следующего.


Вывод: Презумпция некомпетентности LLM

Не надейтесь на "интеллект" ИИ. Проектируйте свои промпты, исходя из предположения, что LLM ленива, глупа и всегда выберет худший из возможных вариантов. Ваша задача — не просто попросить, а спроектировать систему инструкций, которая не оставит модели шанса ошибиться.


#DrMax #SEO #LLM #Промпты

🍎 Опять и снова про HCU

В угаре промптоведения пропустил разбор некоторых интересных статей, выпущенных специалистами. Так, MOZовцы еще месяц назад выкатили интересную статью, где нашли еще несколько проблем, вызывающие наложение фильтра.

Главные мысли из статьи:

1. Сайт оценивается как единое целое, а не по отдельным страницам.

Обновление HCU рассматривает не просто одну "полезную" статью, а весь сайт как тематическую группу. Google создает "тематический профиль" вашего сайта и оценивает каждую новую страницу на соответствие этому профилю. Контент, который слишком далек от основной темы сайта или, наоборот, слишком близок к уже существующим страницам, помечается как "бесполезный".

Кстати, это в корне противоречит основам SEO, ибо изначально Гугл рассматривал сайт как набор документов. Например, для каждой страницы он высчитывал свой PR (впрочем он делает это и сейчас).

Но в разрезе HCU это означает, что сайтам теперь критически важно придерживаться своей ниши и развивать глубокую экспертизу в ней. Попытка охватить множество несвязанных тем может "размыть" тематический фокус в глазах Google и привести к падению позиций всего сайта, даже если отдельные статьи качественные.

Пример:

Если у вас есть успешный кулинарный блог о веганских десертах, публикация статьи о ремонте автомобилей будет воспринята алгоритмом как тематическое отклонение. Чтобы связать темы, нужен был бы контент- "мостик", например, статья "Полезные веганские перекусы для долгой поездки на мотоцикле". Но, как правило, это слабо помогает на практике (судя по экспериментам).

2. Дублирование тем и "каннибализация" ключевых слов строго наказываются.

Старая тактика SEO, когда создавалось множество страниц под очень похожие поисковые запросы (например, "как выбрать кроссовки", "советы по выбору кроссовок", "лучшие кроссовки для бега"), теперь наносит вред. Алгоритм видит в этом попытку манипуляции, а не создание ценности для пользователя. В результате из всей группы похожих страниц в поиске остается только одна, а остальные становятся балластом, тянущим сайт вниз.

Это ставит под удар плохо спроектированные коконцы, страницы которого, зачастую, проектируется исходя из собранных ключевых слов, а не сущностей (что критично).

Отсюда, вместо создания десятка слабых статей следует сосредоточиться на одной, но максимально полной и авторитетной странице, которая полностью раскрывает тему и отвечает на все возможные вопросы пользователя.


3. Технические детали могут создавать проблемы с контентом.

Статья указывает на неочевидную проблему: якорные ссылки в оглавлении статьи (вида .../страница#раздел) могут восприниматься Google как отдельные страницы с полностью дублированным содержанием. Это приводит к тому, что сайт получает огромное количество "дублей", что является критическим сигналом "бесполезного контента".

Это показывает, насколько тесно теперь связаны контент-стратегия и техническое SEO. Функция, созданная для удобства пользователя (оглавление), может быть неверно интерпретирована поисковым роботом и нанести вред. Важно следить за тем, какие URL генерируются на вашем сайте.

Пример:

На странице "Большой гид по садоводству" есть оглавление с быстрыми ссылками на разделы "Выбор растений" и "Подготовка почвы". Для Google URL-адреса .../gid#rasteniya и .../gid#pochva могут показаться двумя одинаковыми страницами, что приведет к санкциям за дублирование.

Простого способа "откатить" последствия HCU не существует. Восстановление требует полного аудита сайта: выявления и удаления или объединения страниц с пересекающимися темами, избавления от контента, не соответствующего основной тематике, и исправления технических ошибок. Автор правильно и разумно настаивает на переходе от стратегии, основанной на ключевых словах, к стратегии, основанной на темах (они же сущности).

Это фундаментальный сдвиг в подходе к SEO. Теперь цель — не просто попасть в топ по запросу, а построить авторитет в рамках целой темы. Речь идет о создании целостного, логичного и полезного ресурса для пользователя.

#DrMax #SEO #Google

🔥 Новая версия Яндекс Вордстат Extension 3.3

Наш добрый товарищ и талантливый программист Андрей Симагин, автор огромного количества классного и бесплатного софта, выкатил новую версию Яндекс Вордстат Extension.

Была добавлена возможность пакетного сбора семантики из Яндекс Вордстат, добавлено удаление выделенных фраз по стоп-листу.

Что нового:
- добавлена возможность пакетного сбора семантики из Яндекс Вордстат через сервис XMLRiver
- в контекстном меню добавлен пункт «Удалить выделенные фразы по стоп-листу» для одномоментного удаления «подсвеченных» из стоп-листа фраз
- добавлено отключение контекстного меню расширения в процессе получения поисковой выдачи / получения статистики вордстат / сборе новых ключей
- исправлен баг, когда после перезагрузки браузера терялись все ранее собранные запросы
- в список XML-сервисов получения данных поисковой выдачи добавлен сервис SERPRiver

Сайт расширения: https://wordclusterer.ru/

Установить из магазина Хрома можно вот тут.

Скажем спасибо Андрею! Он читает наши комментарии ))) И иногда отвечает там же.

#DrMax #Софт #SEO

🤫 Продвинутый AI-копирайтинг 2025 (часть 14)

Наращиваем качество контента. Шаг.4.

Затачиваем промпты под тематику.

Нельзя широко использовать универсальные промпты - их всегда необходимо зтачивать под свою тематику. Это не сложно (если вы владеете темой), а результат получается куда как лучше.

Вот типичный блок в промпте, который генерирует "Цену ошибки" для контента. Используем тип промпта, построенный на ассоциациях.


Для мастера - сантехника.
Клиент, прежде чем позвонить, часто пытается решить проблему сам или с помощью "соседа, который разбирается". Он смотрит видео на YouTube, покупает "чудо-средства" в магазине. Задача — не высмеять его, а профессионально показать, почему эти "простые" решения часто ведут к гораздо более серьезным и дорогим поломкам. Это показывает опыт (Experience) и вызывает доверие (Trustworthiness), потому что не просто предлагаете услугу, а предостерегаете от реальных проблем.

Промпт

Для каждой из трех самых распространенных ошибок, связанных с [основной темой статьи, например, 'устранением засора в раковине'], необходимо:
1. Четко описать суть ошибки: Опиши простое, но неверное действие, которое часто предпринимают люди. (Например: "Заливать в трубы агрессивную химию 'от засоров' в больших количествах").
2. Объяснить, почему так делают: Кратко поясни мотив человека. (Например: "Это кажется быстрым, дешевым и простым решением, которое активно рекламируется").
3. Рассчитать 'Цену ошибки': Детально и наглядно распиши, к каким последствиям это приводит в реальности. Обязательно укажи порядок возможных трат. (Например: "Химия разъедает не только засор, но и резиновые уплотнители в сифоне и, что хуже, старые чугунные трубы. Результат: Через месяц-два появляется капельная течь под раковиной, которую не видно. Еще через полгода — вздувшийся паркет, плесень и счет на ремонт от 30 000 рублей, не считая скандала с соседями снизу. Стоимость замены прокладок — мелочь по сравнению с ремонтом прогнившей от химии трубы, который обойдется уже в 5 000 - 10 000 рублей").

Для Цветочного магазина

Промпт

Включи в структуру статьи раздел (уровень H2) под названием "Секреты флориста: [основной темой статьи, например, '3 ошибки, которые губят даже самые свежие цветы"]

Для каждой из трех самых распространенных ошибок в уходе за букетом необходимо:
1. Четко описать суть ошибки: Опиши простое и кажущееся безобидным действие, которое совершает покупатель. (Например: "Ставить вазу с цветами на кухне рядом с вазой со спелыми фруктами").
2. Объяснить, почему так делают: Кратко поясни мотив человека. (Например: "Это выглядит очень красиво, создавая уютный натюрморт на столе").
3. Объяснить 'Цену ошибки' (через призму разочарования): Детально, но просто объясни механизм, который губит цветы, и покажи потери в днях и эмоциях. (Например: "Спелые фрукты, особенно яблоки и бананы, активно выделяют бесцветный газ этилен. Для срезанных цветов этилен — это гормон ускоренного старения. Он запускает программу увядания на полную мощность. Результат: Шикарный букет пионов или роз, который при правильном уходе радовал бы вас 7-10 дней, полностью 'сгорает' за 2-3 дня. Цена ошибки: Вы теряете больше половины жизни букета).

Для горнорудного комбината

Включи в структуру технической статьи раздел (уровень H2), связанной с ошибкой выбора. Например "Как 'экономия' на щебне приводит к миллионным потерям: 3 ошибки закупщика".
Для каждой из трех самых критических ошибок при выборе рудных материалов необходимо:
1. Четко описать суть ошибки: Опиши технически неверное действие, которое совершается ради кажущейся экономии. (Например: "Закупать щебень, ориентируясь только на фракцию (размер) и самую низкую цену, полностью игнорируя такой ключевой параметр, как лещадность").
2. Объяснить, почему так делают: Кратко поясни бизнес-мотив. (Например: "Лещадность — неочевидный для неспециалиста параметр, а поставщики низкокачественного материала его не афишируют, предлагая заманчиво низкую цену за тонну").
3. Рассчитать 'Цену ошибки' (через призму прямых убытков)

#DrMax #SEO #NER #Промпт #LLM

📕 Про трафик с LLM

Вычитал свежую новость про падение трафика с чатгпт на сайты и переориентации его под всякие там реддиты. Собственно, новость ожидаемая. Халява не могла длиться вечно. OpenAI, как и Google до него, начинает понимать, что коммерческий, "брендированный" контент — это зачастую шум, а не сигнал.

Итак, друзья, свежие данные подтверждают то, о чем мы догадывались: реферальный трафик с ChatGPT на коммерческие сайты рухнул на 52%. Одновременно с этим, цитируемость Reddit взлетела на 87%, а Wikipedia — на 62%. Эти двое, плюс TechRadar, теперь забирают почти четверть всех цитирований.

Вывод очевиден: OpenAI вручную или алгоритмически перевзвесила источники, отдав предпочтение так называемым "answer-first" платформам. То есть, ресурсам, где основной фокус — дать прямой и исчерпывающий ответ на вопрос, а не подвести пользователя к кнопке "Заказать".

Для сайтов, которые надеялись откусить кусок AI-трафика, это означает одно: ваша контент-стратегия, построенная вокруг воронки продаж, мертва. LLM научились отличать полезный контент от маркетинговой шелухи.

Что делать в этой ситуации, чтобы все-таки растить трафик? Адаптироваться.

1. Инфильтрация и доминирование на UGC-платформах

Раз AI доверяет Reddit, значит, мы должны быть там. Но не с тупыми вбросами ссылок, а с реальной экспертизой.

Создайте на профильных сабреддитах (например, r/sysadmin, r/PPC, r/webdev) ультимативные треды, решающие конкретную, сложную проблему. Пусть ваши инженеры, аналитики, а не маркетологи, дают там исчерпывающие ответы. Упоминание вашего бренда или продукта должно быть нативным, в контексте решения проблемы. Это игра вдолгую на построение траста не только у пользователей, но и у AI, который парсит эти обсуждения.

2. Создание "стерильных" информационных хабов

Коммерческий сайт может обзавестись "некоммерческим" крылом. Это может быть раздел "База знаний", "Энциклопедия" или "Рецепты".

Можно создать раздел, который на 100% посвящен ответам на вопросы. Никаких всплывающих окон, форм захвата и баннеров "купи-купи". Контент должен быть максимально структурированным: четкие заголовки H2-H3, таблицы, списки, схемы, примеры кода. Страница должна полностью закрывать интент пользователя. Ссылки на коммерческие страницы оттуда ставить можно, но очень дозированно и только там, где это абсолютно уместно. AI увидит, что этот раздел сайта — чистый сигнал, и начнет доверять ему как источнику.

3. Фокус на решении проблем, а не на продаже фичей
Смените парадигму контента с "почему наш продукт хорош" на "как решить вашу проблему (в том числе с помощью нашего продукта)".

Пример: Вместо статьи "10 преимуществ нашей CRM" сделайте материал "Как настроить сквозную аналитику: пошаговый гайд с примерами для Google Sheets, Power BI и нашей CRM". Вы даете ценность 95% аудитории, и лишь для части из них предлагаете свое решение. Такой контент воспринимается AI как экспертный, а не рекламный. Он решает конкретную задачу, а значит, является "answer-first".

Вывод: Время, когда можно было скормить AI обычный SEO-контент и получить трафик, прошло. Теперь нужно либо играть на чужом поле (Reddit, Quora, форумы), доказывая свою экспертизу там, либо создавать на своем сайте зоны, свободные от маркетинга, но насыщенные чистой пользой.

Адаптируйтесь или останетесь без трафика с LLM

ЗЫ - видимо это первый ответ на индусский говноспам. Потихоньку LLM выходит из наивной стадии )))

#DrMax #SEO #ChatGPT #LLM

⚙️ Семантическая плотность vs. Пересечение

Контент оценивают две аудитории: люди и машины. Их критерии оценки расходятся:

Человек ценит семантическую плотность — максимум смысла в минимуме слов.

Машины, особенно RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation), ищут семантическое пересечение — соответствие контента вектору запроса.

Контент с высокой плотностью часто имеет низкое пересечение и проигрывает в извлечении.


1. Приоритет машины: Семантическое пересечение

Retrieval-система не читает текст целиком. Она оперирует чанками (фрагментами) и их векторными представлениями. Задача — найти чанк, вектор которого наиболее близок к вектору запроса. Широта семантического поля чанка определяет его шансы на извлечение.

Примеры:

Низкое семантическое пересечение (высокая плотность):

"Электрочайник 'Атлант-3'. Объем 1.7 л, мощность 2200 Вт. Корпус из нержавеющей стали. Автоотключение при закипании."

Этот текст точен и полезен для человека, который уже видит товар. Но он не отвечает на смежные запросы, которые может сформулировать пользователь.

Высокое семантическое пересечение (оптимизация для извлечения):

"Электрический чайник 'Атлант-3' из нержавеющей стали быстро кипятит полный объем воды (1.7 литра) благодаря мощности 2200 Вт. Этот кухонный прибор для нагрева воды оснащен системой безопасности: устройство автоматически отключается после закипания, что предотвращает перегрев. Металлический корпус гарантирует долговечность и сохраняет естественный вкус напитков. Подходит для быстрого заваривания чая или кофе на всю семью. Индикатор уровня воды позволяет точно контролировать наполнение."

Этот текст включает синонимы и контексты ("кухонный прибор", "устройство для нагрева воды", "заваривание чая"), отвечая на более широкий спектр потенциальных запросов, таких как "какой чайник быстро кипятит воду" или "безопасный металлический чайник".


2. Приоритет человека: Семантическая плотность

После того как машина извлекла чанк с высоким пересечением, его оценивает человек. Если текст "водянистый", перегруженный синонимами ради пересечения, пользователь сочтет его низкокачественным. Доверие будет утеряно, конверсия — снижена. Семантическая плотность — фактор доверия и авторитетности.


3. Стратегия: Двухэтапная оптимизация контента

Эффективный контент работает на обоих уровнях. Его следует структурировать для двухэтапного восприятия: сначала машиной, потом человеком.

Уровень 1: Оптимизация под извлечение (Overlap). Основной текст, подробные описания, блоки FAQ. Здесь создается семантическое поле. Используются синонимы, объяснения функций, сценарии использования. Задача этого слоя — обеспечить извлечение контента по максимальному числу релевантных запросов.

Уровень 2: Оптимизация под доверие (Density). Заголовки, списки характеристик, ключевые выводы, первый абзац. Эта информация должна быть сжатой, фактической и передавать суть. Пользователь, получив ответ от RAG-системы, сначала видит именно эту плотную, структурированную информацию.

Применение для карточки товара (электрочайник):

Видимая часть (для человека):

Заголовок: Электрочайник "Атлант-3", 1.7 л, сталь
Ключевые характеристики:
Мощность: 2200 Вт — кипячение за 3 минуты
Материал: Нержавеющая сталь SUS 304
Безопасность: Автоотключение, защита от сухого хода
Объем: 1.7 л (7 чашек)

Расширенное описание (для машины и заинтересованного человека):

Текст с высоким семантическим пересечением, описывающий сценарии использования ("прибор для заваривания напитков", "нагреватель воды для кухни"), преимущества материалов ("металлический корпус не выделяет примесей") и детали работы систем безопасности.

Вывод: Задача — создавать не монолитные тексты, а систему семантически связанных блоков. Одни блоки, богатые на пересечения, служат для retrieval-систем. Другие, плотные и фактические, предоставляют ценность и формируют доверие у конечного пользователя. Оптимизация контента — это баланс между широтой семантического охвата для машины и точностью формулировок для человека.

#DrMax #SEO #Google #LLM

🔄 Секреты адаптации под LLM (GEO оптимизация)

Вычитал на днях интересную статью про оптимизацию под GEO (с приведением патентов) и сопоставление с SEO оптимизацией.

Выделим значимые техники оптимизации под GEO. Итак, в основе GEO лежит идея стать частью ответа, который генерирует LLM. Это требует смещения акцента с традиционных SEO-метрик, таких как ключевые слова и ссылки, на создание контента, который AI может легко понять, которому может доверять и на который может ссылаться.

Вот самые мощные техники из статьи:

1. Оптимизация на уровне фрагментов (Passage-Level Optimization) - они же чанки.

Суть техники: ИИ-модели анализируют информацию не страницами, а отдельными фрагментами (пассажами/чанками). Конкретный абзац, пункт списка, таблица или блок FAQ могут быть извлечены и использованы в ответе, даже если остальная часть статьи не релевантна. Каждый смысловой блок контента должен быть самодостаточным.

Примеры реализации:

Модульный контент: Разбивайте статьи на четкие логические разделы с информативными подзаголовками (H2, H3).

Структурированные форматы: применяйте списки, таблицы, блоки с вопросами и ответами (FAQ). Такие форматы легко читаются машиной.

Давайте исчерпывающие ответы в каждом блоке: Убедитесь, что каждый раздел вашего текста дает полный и фактический ответ на конкретный микро-вопрос.

2. Семантическое расширение и оптимизация под кластеры запросов (Semantic Footprint Expansion)

Суть техники: Когда пользователь задает вопрос, ИИ-система не ищет ответ на один конкретный запрос. Она использует технологию "веерного расширения запросов" (query fan-out), создавая множество связанных под-запросов, чтобы охватить тему со всех сторон. Необходимо создать контент, который отвечает не на одно ключевое слово, а на целый кластер связанных тем, синонимов и понятий.

Примеры реализации:

Ориентируйтесь на сущности и темы, а не на ключи: Вместо статьи "лучший смартфон 2025" создайте подробное руководство, которое также отвечает на вопросы "как выбрать смартфон", "сравнение камер смартфонов", "время работы батареи" и т. д.

Связывайте страницы сайта с помощью перелинковки, чтобы показать ИИ контекстуальные отношения между разными темами.

Используйте разметку Schema

3. Создание авторитетного и "заземленного" контента (Grounding and Authority Signals)

Суть техники: "Заземление" (Grounding) — это процесс, при котором ИИ "якорит" свой сгенерированный ответ на проверенных и авторитетных источниках. Чтобы контент был выбран в качестве такого "якоря", он должен излучать доверие и достоверность. Авторитетность в GEO определяется не внешними ссылками, а фактической точностью и подтверждаемостью информации.

Примеры:

Добавляйте ссылки и цитаты: Ссылайтесь на исследования, официальную статистику и первоисточники.

Точные данные: Указывайте цифры, даты, имена и проверяемые факты.

Укрепляйте авторитет бренда.

4. Структурирование контента под намерение пользователя (Intent-First Structuring)

Суть техники: ИИ-системы эффективно определяют намерение (интент) пользователя: ищет ли он определение, пошаговую инструкцию, сравнение или что-то еще. Контент, который не соответствует этому намерению, будет проигнорирован.

Примеры:

Используйте специализированные форматы: Для запросов "как сделать..." создавайте пошаговые руководства. Для "что такое..." — страницы с четкими определениями. Для "сравнение X и Y" — таблицы сравнения.

Давайте прямой ответ в начале: Начинайте раздел с прямого и краткого ответа на вопрос, а затем раскрывайте детали. Это идеально подходит для извлечения в качестве сниппета.

5. Свежесть контента и обновления (Freshness)
Генеративные системы используют "оценку свежести" (freshness scoring profile) как важный сигнал ранжирования. Актуальный и недавно обновленный контент имеет преимущество перед устаревшим, даже если тот более подробный.

6. Использование отраслевой лексики
Говорите на языке своей аудитории: Естественно используйте профессиональные термины, аббревиатуры и жаргон, принятые в вашей сфере. Создавайте глоссарии.

#DrMax #SEO #Google #LLM