Поисковая оптимизация *

Во многих поисковых сценариях пользователь начинает не с пустой строки запроса, а с существующего результата.

Пользователь открывает статью и хочет найти похожие материалы. Покупатель просматривает карточку товара и ищет близкие варианты. Инженер поддержки разбирает инцидент и хочет увидеть прошлые случаи с теми же симптомами. Во всех этих ситуациях у пользователя уже есть релевантный документ для начала поиска.

Этот сценарий традиционно называют More Like This (MLT): функцией поиска документов, похожих на выбранный. В статье под MLT понимается поиск от уже известного документа, а не от заново введённого запроса.

Классический подход MLT (поиск похожих документов) основывался на сравнении текстовых совпадений. Современные реализации всё чаще используют эмбеддинги: числовые представления документов. Поисковый индекс хранит эмбеддинги в виде векторов, а поисковая система может находить документы с близкими векторными представлениями.

Современные поисковые системы уже не просто сопоставляют ключевые слова. Когда вы ищете «уютный детектив, действие которого происходит в Париже», а получаете результаты вроде «атмосферный детективный роман во Франции», это векторный поиск в действии: документы и запросы превращаются в списки чисел — эмбеддинги, — а поисковый движок находит документы, чьи векторы ближе всего к вектору запроса.

Manticore Search поддерживает это из коробки. Внутри используется структура данных HNSW: граф, который соединяет близкие векторы и позволяет быстро находить ближайших соседей без сканирования каждого документа. Благодаря этому векторный поиск по миллионам документов выполняется за миллисекунды.

Несколько лет назад ко мне обратилась небольшая стоматологическая клиника из Подмосковья. Запрос стандартный: мы только открылись, клиентов нет!

Когда я начал изучать проект, быстро стало понятно — только рекламой тут не обойтись. Клиника физически находилась в неудобной точке — около МКАД, за крупным супермаркетом, возле погрузочно-разгрузочной зоны. Даже приехав по Яндекс Картам, я не сразу нашел вход. В таких случаях я всегда ставлю себя на место клиента. И это был очень показательный момент.

Рост позиций сайта в традиционной поисковой выдаче больше не гарантирует переходы пользователей на сайт. Генеративная выдача (модули AI Overviews в Google и ЯндексНейро) перехватывает трафик на нулевом экране. Искусственный интеллект выдает готовый текст и точные ответы на вопросы пользователя раньше, чем тот доберется до ссылок на сайты. Одновременно с этим поисковые алгоритмы перестали ранжировать контент, который представляет собой банальный рерайт и не несет новой информации.

В этой статье разбор внутреннего механизма работы современных поисковых систем, механики Query fan-out и проблемы коллапса языковых моделей. Представлена прикладная методология, которая помогает проверить оптимизацию страниц, проанализировать Share of Voice (доля ответов) бренда и настроить точный учет переходов в условиях разрыва UTM-меток.

Разбираю что делать, когда есть трафик, но нет заявок заявок, и на каком этапе теряются клиенты.

Эта статья выросла из одного наблюдения. К нам регулярно приходят предприниматели с одной и той же жалобой: «Мы платим за SEO-продвижение. Позиции растут. Трафик растёт. Отчёт красивый. А в кассе тихо». Я настолько часто это слышу, что решил один раз подробно разобрать, где именно ломается система.

С момента последней (и вроде единственной) статьи о brec прошло какое-то время, и мне кажется, что будет полезно лишний раз напомнить о проекте. Даже неожиданно для меня самого он продолжает развиваться. Пусть я пока не могу похвастаться значимым интересом со стороны сообщества, но в паре локальных проектов он уже появился. Да, скорее как эксперимент. Тем даже лучше: можно провести, что называется, полевые испытания.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я руководитель отдела рекламы и продвижения в Аспро. За последние пару лет через наш отдел прошло достаточно клиентских проектов, чтобы сложилась четкая картина: SEO для интернет-магазина работает иначе, чем раньше. Накопилось достаточно наблюдений — делюсь тем, что вижу на практике.

Я — обычный производитель рецептов бессмертия без миллионных бюджетов и огромной команды. Веду свой небольшой бизнес и хочу продавать людям свои рецепты. Он полезный, нужный каждому, но как же сложно стало сейчас это сделать!

Первым делом, мне нужно показать, что у меня вообще есть рецепт бессмертия. Для этого делаю сайт, где пишу «Купите рецепт бессмертия за недорого» и выкладываю фото. Но вот проблема, о существование сайта знает очень ограниченный круг личностей — я и мой кот, который видел, как регистрирую домен.

Большие партнерства редко начинаются с громких заявлений.

Чаще — с одной конкретной задачи. Нужно что-то починить, где-то навести порядок, помочь команде, которой не хватает рук или экспертизы. А дальше уже всё решает не презентация, а то, как вы работаете вместе: насколько быстро понимаете контекст, умеете встраиваться в процессы и брать на себя ответственность не только за результат, но и за сам подход.

С «Лемана ПРО» — тогда еще «Леруа Мерлен» — у нас именно так и получилось. Мы начали работать в 2016 году с поддержки диджитал-продуктов, а за десять лет прошли путь до цифрового сопровождения команды «Лемана Тех» — IT-компании, которая строит технологическую платформу для бренда «Лемана ПРО».

Сегодня мы помогаем развивать два ключевых направления: бренд работодателя и внутреннюю автоматизацию HR-процессов. Но если посмотреть на этот путь в ретроспективе, станет видно: всё началось намного раньше — с аналитики, интерфейсов и постепенного встраивания в продуктовую логику компании.

Бизнес продолжает вливать бюджеты в тексты для сайтов, хотя они больше не приносят ни одного клиента. В 2026 году поисковики перестали делиться трафиком: теперь умные роботы сами читают статьи и выдают людям готовую выжимку прямо на стартовой странице. Но попасть в эту бесплатную выдачу случайно невозможно. Нейросеть забракует даже самый полезный и дорогой материал, если при его написании нарушен один неочевидный структурный закон.

Этот закон полностью ломает привычные школьные правила написания статей. Машины не понимают красивых вступлений и ищут на странице только «съедобные» куски: прямые ответы в первых строках, жесткие списки и точные цифры. Если не перестроить свои тексты под такой строгий машинный стандарт, ваш сайт превратится в невидимую свалку слов. Робот просто не сможет прочитать вашу статью и молча отдаст всех покупателей конкурентам.

Всем привет! Меня зовут Владимир Назаров, основатель агентства Head Promo. В последнее время, ввиду того, что мы активно развиваем направления GEO и контент-маркетинга стали появляться вопросы от клиентов: где размещать блог — внутри основного сайта или на отдельном поддомене? Делать site.ru/blog/ или blog.site.ru. На первый взгляд это техническая мелочь. На практике — архитектурное решение, которое влияет на GEO, SEO, индексацию, внутреннюю перелинковку, аналитику, скорость работы редакции, риски для основного домена и даже на то, насколько хорошо бренд будет считываться поисковыми системами и нейросетями.

Почти всегда проблема не в том, что бизнес не знает «правильный ответ», а в том, что пытается выбрать архитектуру в отрыве от цели контента. А здесь как раз нет универсального решения.

Если совсем коротко: для усиления основного сайта в большинстве случаев лучше блог в папке. Но если вы строите отдельное медиа, комьюнити, клуб, форум, UGC-платформу или контентный проект с другой редакционной и технической логикой, поддомен может быть не ошибкой, а правильным выбором.

Ниже — подробный разбор с учетом Google, Яндекса, SEO, GEO/AEO и реальных российских и международных кейсов.

Рекламные каналы схлопываются один за другим, а Директ подорожал втрое. Эта статья будет полезна тем, кто ищет недорогой источник лидов и хочет обезопасить бизнес от очередной блокировки.

Блог на сайте — один из немногих каналов привлечения клиентов, который не зависит от чужих площадок. Его не заблокируют, не замедлят и не отключат вместе с очередной соцсетью. При этом он не требует постоянного рекламного бюджета.

С версии 23.0.0 Manticore может делать так, чтобы запрос xt850 находил xt 850, используя bigram_delimiter вместе с режимами bigram_index , учитывающими цифры.

Это решает типичную проблему токенизации в поиске по товарам: пользователи убирают пробелы из названий моделей, а данные в индексе хранятся как отдельные токены.

После Core Update декабря 2025: как мы перестраиваем автомобильную референс-платформу под GEO/LLM-эпоху

В декабре 2025 года Google выкатил очередной Core Update. У одного из проектов, с которым я работаю — независимой автомобильной референс-платформы для немецкоязычного рынка с англоязычной редакцией под аудиторию экспатов — органический трафик просел сразу по нескольким векторам одновременно. Шаблонные страницы потеряли около 87% трафика. Контент без указания авторства просел на 52%. Архивные материалы старше трёх лет, не обновлённые редакторски, ушли вниз на 58%. В сумме платформа потеряла больше половины органики за две недели, и это была не сезонная флуктуация — это было системное переоценивание сайта поисковой системой.

Самое неприятное даже не в цифрах падения. Самое неприятное в том, что упало именно то, на чём проект зарабатывал. Платформа работает по гибридной B2B+B2C модели — B2C-трафик и редакционный авторитет создают основу для B2B-доходов через API данных по автомобилям, white-label виджеты для дилеров и OEM-партнёрства. Когда уходит B2C-видимость, B2B-воронка пересыхает следом: дилеры и медиа-партнёры приходят на API через органический трафик и публикации с упоминанием платформы. Нет первого — нет второго.

Я думаю каждый, кто работает с информационно-сервисными проектами в 2026 году, уже понял или вот-вот поймёт одну неудобную вещь. Google перестал быть единственной точкой входа. ChatGPT с веб-поиском, Perplexity, AI Overviews, Gemini, Claude — все они в совокупности забирают значительную долю информационных запросов на верхних этажах воронки. До классического сайта доходит уже квалифицированный пользователь, и если он не доходит — у вас не падение трафика, у вас падение качества всего канала.

Жить в эпоху перемен, а в данном случае в период быстро развивающихся и меняющихся информационных технологий, все большего применения роботизированных комплексов и автоматических участков и возможно целых предприятий очень не просто. Руководители и владельцы компаний пытаются отслеживать происходящие события и применять предлагаемые способы улучшений в своих компаниях, чтобы не отстать от других. Но, как всегда, в такие времена возникают как обоснованные предложения, позволяющие реально внедрять новации и получать требуемые результаты, так и странные предложения, которые вызывают сомнения в их предназначении.

Поиск больше не живёт в одной строке Яндекса или Google. Пользователь спрашивает ChatGPT, уточняет в Алисе, сверяется с Perplexity, смотрит YouTube, карты, соцсети и нейроответы. Для бизнеса это означает одно: SEO не умерло, а стало шире, сложнее и заметно интереснее.

Я, Александр, автор телеграм-канала «Shulepov Code», поговорил с Олегом Шестаковым — основателем «Rush Agency» и Rush Analytics — о том, как меняется продвижение сайтов, почему ключевые слова больше не решают всё, что делать с поведенческими факторами, ссылками, блогами, PBN, вайб-кодингом и попаданием в ответы нейросетей.

bigram_index можно использовать для разных задач, но в этой статье мы говорим именно о производительности поиска фраз: в приведённом ниже бенчмарке на 1 млн документов bigram_index='all' повысил QPS примерно в 2.9x и сократил среднее время ответа фразовых запросов примерно в 3.2x.

Если ваша основная проблема — сопоставление xt850 с xt 850, а не ускорение поиска фраз, см. Как заставить xt850 совпадать с xt 850 .

Поиск по фразам бывает дорогим. Даже если запрос короткий, движку всё равно нужно проверять порядок слов и стоят ли они рядом, и это особенно заметно, когда:

Сделать поиск по каталогу легко. Гораздо сложнее — сделать каталог, который полезен не только на первом запросе.

Это демо как раз об этом. Здесь мы используем небольшой каталог настольных игр, но сам сценарий знаком многим: пользователь вводит что-то полузабытое, ошибается в написании, сужает выдачу по ограничениям, листает дальше, открывает карточку, а потом хочет увидеть «что-то похожее», не начиная всё заново. Если в вашем продукте есть такой сценарий, основная работа — не в полировке интерфейса. Важнее добиться правильного поведения поиска и не переусложнить весь стек.

В этой статье мы делаем каталог с автодополнением, работой с опечатками, фильтрами, фасетами, глубокой пагинацией, семантическим поиском и рекомендациями похожих документов.

Сначала можно попробовать уже развёрнутую версию:

https://catalog.manticoresearch.com

За полтора года я перепробовала огромную вонючую кучу AI-сервисов для редакций. Большинство уже умерло за это время, ещё треть продаёт пустоту с красивым интерфейсом. А какие-то ребзя выжили и пашут вовсю – вот их и разобрала по 14 шагам анонимных алкоголиков работы с текстами. Половина блоков актуальна не только для СМИ. Фактчек, корректура, транскрибация, аналитика нужны всем, кто работает с текстами через нейронки. За грубость и неизящность заранее извиняюсь, уж как могу.

Ежемесячно быстрые ответы Алиса AI в поиске Яндекс видят 46,5 млн человек. Охват огромный, но владельцы сайтов долго не понимали, есть ли их ресурс в ответах и по каким запросам. С 7 апреля 2026 года ситуация изменилась: инструмент «Видимость сайта в Алисе AI» отображает, где и как сайт появляется в ответах. Из статьи от экспертов click.ru вы узнаете: