Поисковая оптимизация *

Привет друзья! Павел на связи! Как вы знаете, я SEO‑специалист, семь лет пашу на фрилансе, балансируя между дедлайнами и капризами заказчиков. Мои проекты — это как пёстрая мозаика: от уютных блогов про путешествия до интернет‑магазинов с тысячами карточек товаров. В начале 2025 года мне попался проект, который перевернул мой подход к работе, — сайт про ремонт техники. Ниша жёсткая: конкуренция давит, а заказчик хочет результатов «ещё вчера». За месяц я поднял органический трафик с 2000 до 3000 уников — это плюс 50%! И сделал это с помощью ИИ для генерации контента. Но не ждите сказки про волшебную кнопку: это история про пот, бессонные ночи, кучу экспериментов и пару эпичных фейлов. Я расскажу, как выжал максимум из ИИ, какие инструменты меня спасли, где я облажался и что понял. Если вы хотите узнать, как превратить скептицизм в результат и не сойти с ума, — вцепитесь в этот текст, потому что он про реальную работу, а не про громкие обещания.

80% из 250+ сайтов к аналитике которых у меня есть доступ уже получают трафик из нейросетей. ChatGPT, Perplexity, Алиса, DeepSeek, Cloude — новые источники трафика растут месяц от месяца.

ИИ-инструменты вроде ChatGPT всё прочнее входят в повседневную работу специалистов самых разных профессий. Будь то аналитик, копирайтер или инженер, сегодня любой может повысить продуктивность, если знает, как правильно взаимодействовать с языковой моделью. Однако эффективное использование ИИ требует не только понимания его возможностей, но и знания правильных методов коммуникации с ним. В этой статье - полный и лаконичный гайд: техники, шаблоны, инструменты и лучшие практики, проверенные сообществом и на практике.

Поисковик DuckDuckGo представил новую функцию, позволяющую пользователям скрывать изображения, созданные с помощью искусственного интеллекта, из результатов поиска. Это решение направлено на борьбу с "ИИ-мусором" — навязчивым, некачественным синтетическим контентом, всё чаще появляющимся в выдаче.

Привет! Меня зовут Николай Смирнов, я ML-инженер в команде поиска Яндекс Лавки. В этой статье я расскажу немного о закулисье: 

— Как наша команда шаг за шагом строила поисковый сервис, начиная с алгоритма Ахо — Корасик, SaaS-решений и Маркета, и дошла до собственной архитектуры на C++ с userver и многослойным «бургером» из ML-моделей. 

— Зачем поиску Лавки понадобилось сразу несколько технологий — BM25, DSSM, BERT и CatBoost — и чем полезна каждая из них. 

— Как наш поиск собирает данные о вас и о товарах и почему ML-модели приходится дообучать. 

А ещё вместе «сломаем» прод — посмотрим, что произойдёт, если выключить какую-нибудь из моделей, и почему даже самые продвинутые нейросети не являются серебряной пулей.

В общем, будет немного истории, самое интересное из архитектуры, инженерные находки и живые примеры того, как поиск в Лавке принимает решения. Если интересно, как на самом деле работает поиск, — погнали!

Собрал основные моменты, в которых иногда ошибаются даже матёрые сеошники. Проверьте себя.

Аптайм сервера, отложенная загрузка, базовые настройки аналитики. А что еще?

Бывают моменты, когда сидишь в чате и вдруг осознаёшь: ты стал молчаливее. У тебя вроде бы есть слова — но они прячутся где-то под слоями «ок», «норм» и эмодзи.

Ты тянешься к кнопке микрофона. Но палец замирает. Потому что говорить вслух кажется таким же странным, как приехать на свидание в костюме из бархата и с перьями на плечах.

Мы живём в мире, где все всё говорят — но всё меньше говорят словами. И это пугает куда больше, чем кажется.

В этой статье:

Расскажу, как работает метод перелива веса с Wikipedia через редирект.

Разберу готовый Python-скрипт для автоматического поиска таких доменов.

Дам рекомендации по дальнейшей работе с найденными доменами.

Задача нахождения неточных дубликатов текстовых строк - удивительно часто встречается на практике.

Нахождение неточных дубликатов позволяет лучше понять структуру списка, повысить его качество (удаление дубликатов), провести техническую кластеризацию (выделить группы похожих). Всё это видно на графе выше.

Но приключения начинаются, когда список становится размером несколько миллионов строк. В статье разберем что с этим можно сделать.

Как нейросети создают убедительную дезинформацию в SEO, почему June 2025 Core Update не имеет отношения к MUVERA, и зачем "эксперты" пугают революциями там, где их нет.

Спойлер: MUVERA — реальный исследовательский алгоритм Google, но он НЕ внедрен в поиск. А вирусный пост об этом написан ИИ по классическим шаблонам AI-контента.

Помните этот священный ритуал B2B-маркетинга? Приходит новый директор по маркетингу, закатывает глаза и говорит: «Нам нужен контент-движок, нам нужен блог». И начинается: нанимается команда, пишется 100500 статей на тему “Как выбрать CRM”, “10 лучших приложений для [подставь свою версию]» и многое другое. Все это щедро посыпается ключевыми словами без разбора пользы и ценности, и компания садится ждать, когда органический трафик польется рекой.

Так вот. Эта шарманка с 2024 года больше не работает.

А если вы до сих пор верите, что ваш корпоративный блог на сайте – это главный генератор лидов, а экспертный контент в телеграм канале – это уникальность, то у меня для вас плохие новости. Это все стало commodity. И самый быстрый способ медленно, но верно сливать ваш бабки.

Это не мои домыслы. Это холодная, как сердце бывшего, реальность. Тенденция смерти SEO научилась уже давно. Многие успешные блоги зарубежный компаний, показывают стабильную стагнацию своих вложений в блоги.

HubSpot, империя входящего маркетинга, с 2024 года показывает замедленный рост органического серча на более 20%.

Мы с Крисом недавно «с нуля» буквально за пару часов создали механизм поиска для моего блога. Основную часть проделал именно Крис, так как до этого с word2vec я был знаком лишь отдалённо.

Разработанный нами поисковик основывается на векторных представлениях (эмбеддингах) слов. Принцип здесь следующий. Функция получает слово и отображает его в N-мерное пространство (в данном случае N=300), где каждое измерение отражает определённый оттенок смысла. Вот хорошая статья (англ.) о том, как обучить собственную модель word2vec, и её внутреннем устройстве.

Суть работы созданного нами поиска заключается в преобразовании моих статей, а точнее составляющих их слов, в эмбеддинги, сохраняемые в общем пространстве. Затем при выполнении конкретного поиска текст его запроса преобразуется аналогичным образом и сопоставляется с векторами статей. В результате этого сопоставления, используя метрику косинусного сходства, мы ранжируем статьи по их релевантности запросу.

Уравнение ниже может показаться пугающим, но в нём говорится, что косинусное сходство, представляющее косинус угла между двух векторов cos(theta), определяется в виде скалярного произведения, поделённого на произведение величин каждого вектора. Разберём всё это подробнее.

Веб-форумы подарили людям из разных городов и стран классную возможность — объединяться по интересам. Не выходя из дома можно было найти единомышленников, чтобы обсуждать музыку, фильмы, технологии, спорить на политические темы, решать проблемы и узнавать лайфхаки из первых рук. Каждый мог высказаться и быть услышанным. 

Именно на форумах появились первые интернет-мемы, шутки и даже собственный сленг, словечки из которого перекочевали в повседневный разговор. Сегодня уже никого не удивить фразами про флуд, троллинг или оффтоп. Пользователи придумывали новые слова и образы, которые потом расходились по всему интернету.

А ещё форумы научили людей правилам сетевого этикета и вдохновили на создание других форматов: соцсетей, мессенджеров и блог-платформ. Многие идеи пришли именно с форумов: треды, системы лайков и репутаций, комментарии, разделение по темам в Telegram, Discord, ВКонтакте, VC и других площадках были придуманы не с нуля. 

Казалось, что, забрав всё лучшее, другие виды интернет-платформ должны были вытеснить форумы, оставить их лишь в памяти активных пользователей. А оказалось, это не так.

Мы в редакции «Конверта» (журнал Unisender, платформы автоматизации маркетинга) решили разобраться, какие форумы сегодня работают до сих пор, за счет чего они продолжают жить и есть ли будущее у этого формата. Но сначала вспомним историю.

Чтобы спрогнозировать трафик, важно знать частотность запросов. Ее можно проверить вручную в Вордстате. Но если ключей очень много — несколько сотен или тысяч запросов — сделать это практически нереально. Ускорить работу можно с помощью Парсера Wordstat от click.ru. Разбираемся, каковы возможности инструмента и как с ним работать.

SEO-эксперименты — один из самых мощных способов принятия решений на основе данных, а не ощущений. Но в отличие от продуктовых А/Б-тестов, где можно контролировать почти всё, в SEO нужно действовать осторожно: влияние внешних факторов, задержка в отклике поисковых систем, асимметричность страниц и многое другое. 

В этой статье мы разберем вопросы:

Всем привет! Меня зовут Андрей Симагин, я автор программы для технического аудита сайтов SiteAnalyzer, и сегодня мы рассмотрим новую версию браузерного расширения SiteAnalyzer SEO Tools, в котором добавлена возможность отображения поисковой выдачи Яндекса и Google без сопутствующей рекламы путем скрытия соответствующих блоков из контента страницы. Расскажем обо всем подробнее.

В этой статье я хочу поделиться своим стыдом, вызванным попыткой создания библиотеки поиска. В этом стыде и вы можете прочувствовать смирение и осознание того, что реальный качественный поисковый движок, а не создаваемый как хобби-проект, должен делаться для того, чтобы лексический поиск был быстрым.

BEIR — это бенчмарки поиска информации, ориентированные на сценарии использования в формате «вопрос-ответ».

Мой хобби-проект SearchArray добавляет в Pandas полнотекстовый поиск. Поэтому естественно, чтобы ощутить трепет от моих потрясающих навыков разработчика, я решил использовать BEIR для сравнения SearchArray с Elasticsearch (с тем же запросом + токенизацией). Поэтому я потратил субботу на интеграцию SearchArray в BEIR и измерение релевантности и производительности с корпусом MSMarco Passage Retrieval (8 миллионов документов).

Барабанная дробь...

В статье описал свой опыт, как я снимал интернет-магазин с иглы Яндекс Директа и это получилось. В итоге выгодно продал бизнес и открыл контент-агентство.

Привет! Меня зовут Андреева Саша, я веб-разработчик в компании iSpring. Два года назад мы столкнулись с тем, что всё больше и больше страниц нашего ведущего сайта начали падать в выдаче, а рост органического трафика заметно уменьшился. Основной причиной было то, что просели показатели сайта — мы постоянно обновляли страницы, но не уделяли должное внимание оптимизации. Мы проанализировали показатели, выбрали инструмент для отслеживания данных по всем страницам, в нём же настроили алерты и взялись за активную работу по оптимизации.

Перед вами рабочий чек-лист, в нём собраны основные наработки и советы по оптимизации, которые мы реализовали и продолжаем применять. Если вы работаете с CMS, то помимо перечисленных, есть дополнительные способы улучшить показатели  — спрашивайте в комментариях :)