Войти Регистрация

Serpstat использует файлы cookie для обеспечения работоспособности сервиса, улучшения навигации, предоставления возможности связаться с командой поддержки, а также маркетинговых активностей Serpstat.

Нажав кнопку "Принять и продолжить", вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности

Сообщить об ошибке

Отменить
2848 41 6
SEO Читать 28 минут 18 мая 2020
Между настоящим и будущим: как искусственный интеллект меняет SEO
как искусственный интеллект меняет SEO
Анастасия Сотула
Анастасия Сотула
Редактор блога Serpstat
Алгоритмы поисковых систем непрерывно развиваются и становятся сложнее. С момента своего появления поисковики прошли путь от наивного поиска до сложнейших алгоритмов и машинного обучения. Все это непосредственно влияет на сферу SEO, причем в двух совершенно противоположных направлениях: с одной стороны, продвигать сайты в топ стало намного сложнее, с другой — выдача стала более качественной, и путем нечестных манипуляций с сайтами на верх уже не забраться.

В общем, ИИ в корне изменил подход к поисковой оптимизации. О том, что делать и как использовать его в своих целях, поговорим ниже. Также своим мнением о нейросетях в SEO с нами поделились эксперты ;)

Кто участвовал в опросе?

Вячеслав Вареня
Николай Шмичков
Редактор видеоблога SEOquick
Татьяна Жевега
Head of SEO at Sprava Agency
Дмитрий Угниченко
Создатель
indexoid
Сергей Сосновский
Автор блога
sosnovskij.ru
Рамазан Миндубаев
Tech Head of SEO в
TRINET
Александр Денисов
SEO-специалист в
Kite

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (artificial intelligence, AI, ИИ) — это область разработки, занимающаяся созданием интеллектуальных технических и программных систем, которые обладают возможностями, ранее связываемыми с разумом человека, то есть: обучение, творчество, понимание языка и т.д. ИИ позволяет компьютерам адаптироваться под задаваемые параметры, обучаться на собственном опыте и выполнять разного рода задачи.

Технологии искусственного интеллекта делятся на категории, относительно их возможностей имитировать человеческие способности. Используя эти характеристики, все системы искусственного интеллекта, как существующие, так и гипотетические, делятся на 3 типа:
1
Узкий (или ограниченный) интеллект (Artificial Narrow Intelligence), обладающий узким спектром способностей, эти системы могут обучаться только для выполнения конкретных задач. Например, это Rankbrain от Google, Google поиск, Siri от Apple или Alexa от Amazon.
2
Общий интеллект (Artificial General Intelligence), который соответствует человеческим возможностям, он универсален, способен решать множество задач и обучаться на своем опыте.
3
Искусственный суперинтеллект (Artificial Superintelligence), который превосходит человеческие интеллектуальные способности.
Первый тип или ANI — это единственный тип искусственного интеллекта, который на сегодня успешно реализован человеком. Он ориентирован на достижение определенных целей и предназначен для выполнения отдельных задач.

Зачем нужно машинное обучение?

Ответ на этот вопрос, пожалуй, очевиден, но все же мы остановимся на нем немного подробнее. Мы хотим автоматизировать определенные процессы с помощью компьютера, и за последние 50 лет уже добились огромных результатов на этом поприще. Однако, в чем же разница между классическими способами программирования машин и машинным обучением?

То, как работает машина, представляет собой определенный алгоритм. Разберем понятие:
Алгоритм — это система последовательных операций, которая проходит в соответствии с заданными правилами, и призвана для решения некоторой задачи. Подробное определение можно найти в Википедии.
Следует отметить, что это определение не связано с кодом или конкретным языком программирования. Важной особенностью алгоритма является то, что это любая последовательность шагов, следующих определенным правилам. Однако, классический способ программирования основан на этом общем понимании алгоритма.
Схема такова:

Мы сталкиваемся с проблемой→ анализируем ее→ выявляем правила→ переводим эти правила в программный код, который позволяет автоматизировать решение проблемы в заданных условиях.

Однако в определенных случаях классический подход к автоматизации терпит неудачу. Существует ряд проблем, при которых мы можем выделить и явно записать правила. Например, распознавание изображений, человеческой речи, обработка и проверка качества текстов или выявление сложных паттернов в данных.
Мы общаемся с людьми, понимаем письмо или воспринимаем объекты с помощью зрения. То есть, наш мозг решает эти «проблемы», но записать то, какие правила он выполняет, чтобы сделать это, мы не можем. Например, мы легко определяем концепцию кошки на разнообразных изображениях, даже если они разных размеров, цветов, форм или, если кошка и вовсе игрушечная. Человек понимает, что перед ним кошка, даже если видит только ее глаз.

Мы сталкиваемся с фундаментальным ограничением решения проблемы, когда не можем выделить явных правил, которым должен следовать алгоритм. И нуждаемся в новом подходе к автоматизации, отличном от классического. Здесь и приходит на помощь искусственный интеллект.

ИИ обходит стороной ошибку классического подхода. Это позволяет системе самой выявлять шаблоны и изучать неявные правила (обычно анализируя тысячи примеров), чтобы анализировать данные (изображения, звуковые файлы, тексты и т. д.) по определенным схемам (как было в примере с кошкой).
С каждым днем количество информации, которую должен обрабатывать человек и, соответственно, рабочая нагрузка на него, увеличиваются в геометрической прогрессии. Поэтому машинное обучение (или ИИ) стало для человечества необходимостью, чтобы автоматизировать рутинную работу, экономить время и рабочую силу организаций, повышать производительность труда.

Как в алгоритмах поисковых систем применяется искусственный интеллект?

Мы уже немного разобрались в том, что такое искусственный интеллект и зачем он нужен в целом. Теперь перейдем ближе к SEO, так как разработки в сфере машинного обучения не обошли стороной поисковые системы и их алгоритмы ранжирования. По мере увеличения количества документов в интернете развиваются и сами поисковые системы, усложняются их алгоритмы ранжирования.

Достижения машинного обучения способствуют развитию искусственного интеллекта. Разработка этого направления велась еще с 2003 года, однако первым серьезным достижением стала программа Word2vec.
Word2vec — это совокупность подходов для моделирования и обработки слов естественного языка на основе нейронных сетей. Программное обеспечение было разработано исследователями компании Google в 2013 году, и применяются для анализа семантики естественных языков.
Позднее, в 2015 году, базе Word2vec в Google был создан RankBrain (входит в состав алгоритма Колибри).
RankBrain — это самообучающаяся система на базе ИИ, которая позволила Google ускорить проверку по категориям ключевых слов, чтобы предоставлять пользователям наиболее подходящий контент в соответствии с поисковым запросом. RankBrain «умеет» понимать смысл текста, отыскивать связи между словами, учить слова и фразы, которых он не знает, и адаптировать специально под страну и язык запроса.
Все это помогло сделать выдачу более релевантной. Представители Google отмечают, что этот алгоритм является третьим важным фактором в алгоритме ранжирования, наравне с контентом и ссылками.

Однако не только Google использует ИИ в своих алгоритмах. В 2016 Яндекс запустил свой новый алгоритм ранжирования — Палех.
Палех — это алгоритм, который основан на нейронных сетях и помогает Яндексу находить соответствие между поисковым запросом и заголовками страниц, даже если у них нет общих ключевых фраз. С его помощью поисковик лучше понимает пользователя и находит страницы, которые соответствуют его запросам по смыслу, а не по словам.
Следующим шагом для Яндекса стал выход алгоритма Королев, 2017 год.
Королев — это продолжение Палеха, которое работает на весь текст, а не только на заголовки документа. Там и там для определения семантического сходства запроса и документа используются нейросети похожей архитектуры, обученные на поисковой статистике.
Если отвлечься от технических деталей, то есть два отличия. Во-первых, «поиск по смыслу» теперь учитывает весь текст страницы, а не только заголовок. Во-вторых, работу Королева обеспечивает также вычисление сходства между разными поисковыми фразами, что позволяет «пристегнуть» к неизвестному для Яндекса запросу данные по хорошо изученному.

Ну и вишенкой на торте всего этого стал алгоритм Google BERT, вышедший в 2019 году.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это также система обучения NLP (Natural Language Processing, Обработка Естественного Языка), основанная на нейронной сети. В отличие от других моделей, BERT предназначен для глубокого понимания естественной речи.
Другими словами, BERT должен позволить машине понять, что означают слова в предложении, учитывая каждую деталь контекста. Google использует BERT, чтобы лучше понимать запросы пользователей и давать им действительно релевантные ответы.

Искусственный интеллект и SEO: мнение экспертов

Теперь мы подошли к тому, как все это великолепие повлияло на SEO. Чтобы лучше в этом разобраться, я попросила экспертов ответить на несколько вопросов.

Примеры использования ИИ в SEO

Вячеслав Вареня
Вячеслав Вареня
Я использую ИИ для создания контента. Думаю, многие слышали о трансформере, который использует модель GPT-2. Разработчики трансфомера в своем блоге писали, что написанные машиной тексты почти ничем не отличаются от текстов, написанных человеком. Я решил это перепроверить. Нашел англоязычный ресурс с очень хорошими «пузомерками», позволяющий бесплатно добавить статью. Проблема была в том, что каждую статью читают редакторы и, если в ней нет добавленной ценности, они ее не публикуют.

Этот трансформер довольно долго мне создавал статью. Сразу скажу, знания английского языка у меня примерно на среднем уровне, поэтому я переживал, что редакторы статью не одобрят. К моему удивлению редакторы, которые являются носителями языка, не поняли, что текст написан машиной.

В общем можно смело применять модель GPT-2 для создания текстов статей и комментариев на английском языке. Думаю, дальше понятно, как и для чего это можно использовать.

Рамазан Миндубаев
Рамазан Миндубаев
ИИ может применяться там, где много рутинных процессов и есть смысл обучить машину делать это за тебя по заранее заготовленным моделям. В своей практике я встречал следующие задачи в SEO, которые подвергали использованию ИИ.
Кластеризация семантики.
Отбор исполнителей.
Классификация типов запросов через определение типа выдачи и посадочных страниц.
Классификация страниц сайта на основе скриншотов.
Автоматизация закупки арендных ссылок.
Написание/генерация текстов и т.д.
Задач, где можно применить ИИ действительно огромное количество, все зависит от того, что вы хотите сделать и какой объем данных вам нужно обрабатывать ежемесячно. Всегда стоит вопрос рентабельности.

Александр Денисов
Александр Денисов
Так как ИИ в принципе еще не создали, мы можем работать только со слабыми или узконаправленными «аналогами», такими, как градиентный бустинг над решающими деревьями. Примеров использования нейросетей полно, они нас окружают:
рекомендательные системы на основе поведения пользователей;
алгоритмы определения LSI-слов в поисковых системах;
чат-боты с лингвистическим анализом и т.д.
Я бы даже сказал, что сами поисковики наиболее близки к самому понятию искусственного интеллекта в общественном мнении (ну и предполагаю, что к его созданию).

Сергей Сосновский
Сергей Сосновский
Примеры для Рунета, внушающие доверия, еще не встречались. Иногда попадаются проекты/сервисы по типу создания семантического ядра, которые заявляются что работают на основе искусственного интеллекта. Подробностей они не публикуют, поэтому считаю, что пока ИИ в практическом SEO применении больше используется в качестве пиара. В англоязычном сегменте с этим лучше, но в основном только для английского языка.

Дмитрий Угниченко
Дмитрий Угниченко

Технологию машинного обучения используют для разных целей. Например для реализации таких задач как:

Автоматическое определение тематики сайта.
Генерация статей для новостных сайтов.
Поиск и исправление ошибок в тексте.

Татьяна Жевега
Татьяна Жевега
Тут все от истоков. SEO — Search Engine Optimization, что в переводе «оптимизация для поисковых систем/машин». Еще с 2015 года, с внедрением RankBrain в основной алгоритм поиска, Google объявил, грубо говоря, что результаты продвижения зависят от искусственного интеллекта. То же самое сделал Яндекс в 2016 с внедрением алгоритма «Палех».

Искусственный интеллект внедрен и в локальный поиск, и в голосовой, особое место также занимает в персонализированной выдаче. Это все влияет на то, что и как делают SEO-специалисты с проектами, это задает тренды SEO сейчас и на будущее. То есть, SEO без ИИ попросту уже не существует.

Используете ли вы ИИ в своей работе? В каком формате?

Николай Шмичков
Николай Шмичков
ИИ в SEO на самом деле почти не используем, разве что кластеризация делается за счет ряда сервисов, основанных на данных выдачи.

Также при помощи особых алгоритмов мы проводим анализ контент-плана.

Если кратко — это алгоритм «отсева» статей для публикации на сайте, позволяющий предположить, зайдет та или иная тема в Google и Яндекс, и с какой скоростью. Мы назвали его «метод тонкого контента». Он основан на поиске тем, которые есть в сети, хорошо ранжируются, но эти материалы устарели, слишком неполные или на них мало беклинков.

Вячеслав Вареня
Вячеслав Вареня
Да, я использую различные онлайн-инструменты, созданные на основе искусственного интеллекта для создания контента, анализа данных, предварительной оценки качества домена, прогнозирования трафика и для других задач.

В качестве примера вы можете прочитать мою статью «Как использовать машинное обучение для анализа тем YMYL страниц».

Дмитрий Угниченко
Дмитрий Угниченко
Использую на практике при решении задачи поиска доменных имен в конкретной тематике. В результате задача по выбору доменных имен упрощается. Если определить тематику, то легче выбирать доменные имена для сателлитов, анализировать ссылочный профиль.

Татьяна Жевега
Татьяна Жевега
Если говорить про собственные разработки сервисов на основе ИИ, то таких нет. Но все мы работаем с Google Analytics, обработка и анализ больших объемов данных в котором проводиться не без помощи ИИ. В целом Google все больше усилий направляет на то, чтобы максимально использовать существующие наработки ИИ и раскрытие новых в собственных сервисах и службах.

Из их числа, например, использование искусственного интеллекта для анализа данных Google Analytics с целью оптимизации и повышения эффективности рекламных кампаний в Google Ads.

Рамазан Миндубаев
Рамазан Миндубаев
Да, используем в отделе в своих инструментах. Это работа с классификацией запросов и типов страниц, отбор источников информации для подготовки контента, генерация текстов под определенные задачи, и другие эффективные технологии, которые я не могу оглашать.

Какие инструменты для SEO на базе ИИ вы знаете?

Вячеслав Вареня
Вячеслав Вареня
Clearscope — это платформа на базе искусственного интеллекта, позволяющая оптимизировать контент. Инструмент платный. Для любого ключевого слова инструмент анализирует наиболее эффективный органический контент и дает вам разбивку всех соответствующих терминов в порядке важности с помощью Watson AI.

Еще один стартап, использующий искусственный интеллект, называется frase.io. Как и у Clearscope основная задача Frase — это сбор информации для вашего контента и его оптимизация. Сервис платный, но есть бесплатная опция для тестирования.

BigML — это инструмент для машинного обучения. Имеет очень хороший бесплатный план подписки. Я его использую при проведении разного рода исследований. В общем, очень рекомендую. От вас понадобится три вещи — четко понимать, что вы делаете и что хотите получить, набор данных и базовые знания машинного обучения (для этого можно почитать блог BigML).

Вы можете более подробно узнать об интересных инструментах основанных на ИИ для вебмастеров прочитав мою статью «Искусственный интеллект — примеры использования для SEO».

Николай Шмичков
Николай Шмичков
На базе ИИ всем известны любые инструменты по Прогнозу трафика, например, Google Тренды и Wordstat анализ сезонной тематики. Также по алгоритмам ИИ работают различные сервисы по кластеризации, ну и конечно по ИИ работает Similarweb, предугадывая поведение пользователей.

Тот же Serpstat выдает статистику и потенциальный трафик на основе расчетов.

Сергей Сосновский
Сергей Сосновский
Из того, что встречал: Natural language understanding — анализ текста, сантименты, эмоции, ключевые слова, релевантность, сущности и API от Google по Natural Language — часть BERT.

Рамазан Миндубаев
Рамазан Миндубаев
Из публичных, те, кто заявляет, что используют ИИ или близкие к ним модели: биржа ссылок Sape Wizard, биржа текстов workhard.online, сервис аналитики — overlead.me.

Предполагаю, что такие крупные сервисы как Serpstat, Ahrefs, Moz и т.д. также не обходятся в своей работе без использования ИИ под конкретные задачи.

Александр Денисов
Александр Денисов
Определение типа сайта (ИМ, новостной портал, справочник и т.д.) на основе метода ближайших соседей. Машинное обучение для текстового анализа.

Дмитрий Угниченко
Дмитрий Угниченко

В публичных инструментах поисковых систем применяются такие технологии, например — Yandex.Speller.

Татьяна Жевега
Татьяна Жевега

На самом деле таких инструментов с каждым годом становиться все больше. Из наиболее доступных могу отметить такие сервисы:
некоторые из них решают именно SEO задачи, как сервис Moz;
другие занимаются созданием контента (в рунете это еще не имеет широкого применения, чего не скажешь про англоговорящий сегмент), как talktotransformer;
третьи работают для решения более глобальных задач, как, например, платформы для прогнозной аналитики.
Хотите узнать, как с помощью Serpstat кластеризовать запросы и провести текстовую аналитику?

Заказывайте бесплатную персональную демонстрацию сервиса, и наши специалисты вам все расскажут! ;)

Как алгоритм BERT повлиял на поисковую выдачу?

Сергей Сосновский
Сергей Сосновский

BERT — лучшее понимание интента пользователя, его намерения, контекста при неоднозначных запросах пользователей:
наполеон: торт или полководец;
фильм, в котором тот парень спасает планету.
По сути, BERT — аналог яндексовских алгоритмов: Палех и Королев.

Николай Шмичков
Николай Шмичков
Мы заметили, что большинство моих клиентов, которые проводили правильную интент-оптимизацию, с января выросли. Это я анализировал в своем ролике про оптимизацию на фоне пандемии коронавируса. И обнаружил, что как раз апдейт почти не коснулся тех сайтов, которые не использовали серые техники.
На скрине аналитика по крупной стоматологической клинике.

Апдейт BERT очень позитивно сказывается на сайтах, где нет проблем с простыми как кажется вещами (или они уже устранены):
Каннибализация.
Если у вас есть страницы с очень схожим контентом и заточенные под разные ключи, мы рекомендуем или семантически разделить эти документы, или слить воедино в один. В противном случае у вас будут проблемы по ранжированию. Нельзя написать просто под ключ «SEO-продвижение сайта» три разные статьи — они просто не будут нормально ранжироваться.
Некликабельные title.
Google начал активно изучать поведенческий фактор. И BERT — ответ на проблему несоответствия старого алгоритма и реального интента — намерения пользователя. Некликабельные заточенные под ключи тайтл уйдут в прошлое.
Одинаковый контент для разных страниц.
«Выжигание семантики» приводит к тому, что поисковик видит огромное количество одинаковых страниц с разными title и понижает в ранжировании или все, или ранжирует то, которую сам сочтет нужной.
Касательно развития ИИ, я написал свое мнение по этому поводу (на примере того, как работал RankBrain). Старый алгоритм помогал оптимизироваться под релевантные смысловые ключевые слова.

Алгоритм BERT учитывает не просто ключевые слова, а и намерения пользователей. Примером стал учет порядка слов и учет частиц «не» и «без» в запросе. Алгоритму BERT я посвятил отдельный подкаст и дал свои оценки по нему. Также ИИ и его будущему я посвятил отдельный видеоролик.

Вячеслав Вареня
Вячеслав Вареня
По моему мнению, BERT — это новая технология, которую активно тестировал Google в своих апдейтах на протяжении последних трех лет. Да, о запуске алгоритма было официально объявлено только в конце 2019 года, но его создание наверняка потребовало годы разработок и тестов во время обновлений ядра. Так что BERT передавал «приветы» всем, кто во время последних крупных обновлений Google регулярно получал снижение трафика.

BERT — это алгоритм, позволяющий Google не только «читать» ваш контент, но и понимать «контекст» употребления слов. Если BERT находит на странице много текста, в которым слова не связаны между собой естественным контекстом, он наверняка передаст сигнал Панде и другим подобным алгоритмам, оценивающим качество контента. Подробнее о BERT я писал в своем блоге.

Татьяна Жевега
Татьяна Жевега
Если говорить чисто про внедрение BERT — мы на проектах массового влияния, как это бывает при Core Update, не наблюдали, но тут нужно понимать, что:
Внедрение не было в один миг, а постепенное.
Технология, которая положена в основу BERT, берет свое начало еще с RankBrain, о внедрении которого в основной алгоритм поиска Google объявил в 2015 году, то есть процесс адаптации продолжается уже не один год. Сейчас технология усовершенствовалась, а значит ее доля в формировании результатов поиска увеличилась.
Сайты, которые имеют чисто seo-шный контент, используют грубое вписывание ключевых запросов, без смысловой нагрузки на удовлетворение интента пользователя — эти сайты постепенно искореняются из топовых результатов поиска, а на их место приходят сайты с более качественной подачей материала, с более полным ответом.
Поиск меняется каждый день. Менялся до BERT, будет меняться с ним.

Влияние более существенное можно отследить на результатах по некоторым типам поисковых запросов, а именно на выдаче по запросам с «длинным хвостом», голосовых, именно для них результаты более часто сформированы с использованием технологии BERT, где у пользователя есть четкий вопрос и он желает получить корректный по смыслу ответ, или же запрос «размытый» даже для понимания самим пользователем, но задача ИИ — понять и ответить путем предоставления результатов поиска, максимально удовлетворяющих запрос.

Дмитрий Угниченко
Дмитрий Угниченко
На неприоритетных для Google рынках никак не повлиял, так как BERT является затратной по ресурсам технологией.

На приоритетных рынках ситуация иная. Из топа поисковой выдачи были исключены страницы, которые были в топе лишь за счет текстовой оптимизации.

Александр Денисов
Александр Денисов
По моим наблюдениям, после выкатки алгоритма (и на протяжении пары месяцев после) значительных изменений в выдаче в рунете не было. Среди коллег так же не слышал подтверждений значительных колебаний.

Но было гораздо больше маркетинговое влияние: оптимизаторы стали чаще ссылаться на этот алгоритм и с оглядкой на него заказывать тексты.

Я считаю, что алгоритм повлиял не единоразово, и при в дальнейшем обучении выборки влияние этого алгоритма на текстовое ранжирование будет расти.

Рамазан Миндубаев
Рамазан Миндубаев
Слишком обширный вопрос, если кратко, то по моему мнению, он не изменил коренным образом ранжирование в Google. Первоочередным для Google все еще являются ссылки.

Советы по оптимизации сайта с учетом ИИ в алгоритмах поисковиков

Дмитрий Угниченко
Дмитрий Угниченко
Если есть страницы под привлечение трафика по низкочастотным запросам, то следует переходить к практике создания проектов с уменьшенным объемом страниц.

На страницах следует использовать расширенный набор ключевых фраз. Выгрузку ключевых фраз следует проводить из разных источников. Например:
Анализировать поисковые запросы, по которым был привлечен трафик на сайт и добавлять релевантные фразы в контент.
Расширить страницы текстом, с вхождением дополнительных релевантных ключевых фраз из поисковой видимости.
Добавлять в контент релевантные фразы из поисковых подсказок. В данном источнике появляются низкочастотные фразы, которых нет в других системах.

Вячеслав Вареня
Вячеслав Вареня
Для оптимизации изображений используйте Google Vision. Сравните, как API Google «понимает» (распознает) информацию с ваших изображений и изображений на странице конкурента. Этот инструмент позволит вам создать или подобрать более релевантные изображения.

Обратите внимание на качество текстового контента на странице, а также на логику повествования и контекст использования слов между собой. На данный момент проверка на соответствие контексту самое сложное и трудоемкое занятие, потому что очень мало инструментов, которые используют для этого национальные корпуса слов. Одно из лучших, но и дорогих, решений для этого — sketchengine. Они используют корпуса слов, созданные на основе текстов Википедии. Что важно, там, в том числе, есть национальный корпус русского языка. Кто не знает, Google BERT тоже обучали на текстах Википедии.

Сергей Сосновский
Сергей Сосновский
Переход от оптимизации страниц под ключевые слова (включение поисковых запросов в текст, их плотность) к оптимизации содержания/сути контента: его полноте, богатству фраз, LSI, тематические ключи, задающие тематику, подсветки в выдаче и так далее. Но такая тенденция была и до внедрения BERT.

Рамазан Миндубаев
Рамазан Миндубаев
При оптимизации сайта мы исходим из того, что Яндекс максимально использует ИИ в своих алгоритмах, а Google пока использует более полу-ручное управление учета вклада каждого фактора в общий ранг.

Поэтому я рекомендую на 2020 год:
Анализируйте выдачу, там лежит много ответов про ранжирование Яндекса.
Анализируйте внешние ссылки, там лежат все основные ответы про Google.
Учитывайте внешний трафик, региональный трафик и упоминаемость бренда, это мощные факторы, с которыми пока мало кто работает.
Если у вас встала какая-либо задача по применению ИИ в SEO и нужна консультация, пишите мне, возможно смогу помочь.

Александр Денисов
Александр Денисов
Д̶е̶л̶а̶й̶т̶е̶ ̶с̶а̶й̶т̶ы̶ ̶д̶л̶я̶ ̶л̶ю̶д̶е̶й̶. Как минимум, в ТЗ копирайтеру добавляйте тематические слова (хотя бы те, что по arsenkin.ru можно найти), желательно конечно искать для написания текстов людей, которые разбираются в теме, чтобы они надиктовывали основу, а копирайтер уже транскрибировал это в статью и дополнял.

Татьяна Жевега
Татьяна Жевега

Эти советы актуальны для того, чтобы проекты работали, росли, развивались и приносили пользу, как владельцу, так и его ЦА:
контент (не просто текст) должен отвечать теме (быть экспертным, но доступным по содержанию), быть лаконичным, максимально широко удовлетворять интент пользователя;
оптимизация должна быть не под один поисковый запрос, а под всю широкую группу, которая так или иначе относится к конкретному кластеру, то есть — оптимизация под ВЧ, СЧ, НЧ, а также под запросы-вопросы — сколько, как, когда, почему, откуда и т.п. (в зависимости от кластера запросы будут отличаться), так называемая — оптимизация под голосовой поиск;
в оптимизации нужно работать с ключами и вопросами с блока «похожие запросы»;
если проект локальный — не игнорировать все требования локального поиска (адрес, график работы, представление в картах и т.п.);
работать, как с качеством каждой отдельно взятой страницы, так и в целом всего сайта. Каждая страница, каждый рисунок, каждый товар или услуга, которые представлены на сайте, должны быть максимально проработаны с целью — приносить трафик и/или продажи.
И хочется посоветовать — постоянный контроль и мониторинг состояния сайта, его проблемных мест. Особенно актуально, когда все идет хорошо или слишком хорошо.

ИИ — это система, которая собирает данные и обучается, а значит, что в момент, когда все хорошо, искусственный интеллект уже мог найти и начать собирать данные о проблемных местах проекта, и вопрос времени — когда эти результаты начнут работать против вас. Такое нужно предупреждать, выявлять, оперативно исправлять.

Николай Шмичков
Николай Шмичков
Что бы я посоветовал в разгар кризиса? Заняться своим сайтом. Избавиться от мусорных страниц, выжигающие выдачу, оптимизировать существующие, уделить внимание скорости загрузки, учитывать в дизайне особенности конкурентов, уделять внимание бренду и брендовой выдаче (каталоги, Google мой бизнес, Яндекс сервисы), уделять внимание блогу и видеоконтенту.

Выводы

Следуя из всего вышесказанного, можно сделать вывод о том, что тема применения искусственного интеллекта в SEO является довольно спорной и на этот счет существует масса разнообразных мнений.

Однако бессмысленно отрицать то, что влияние технологий, базирующихся на нейронных сетях, на сферу оптимизации велико и растет с каждым годом, по мере выхода новых алгоритмов поисковых систем и инструментов, которые могут брать на вооружение специалисты. Поэтому, держите нос по ветру, хвост пистолетом и руку на пульсе событий :D

Благодарю всех экспертов, что поделились своим мнением с нашими читателями! ❤️
Как стать экспертом блога и еще 7 способов сотрудничества с Serpstat
Хотите узнать, как стать экспертом блога, дать интервью или принять участье в еще 6 типах информационного сотрудничества? Все уже здесь!
Чтобы быть в курсе всех новостей нашего блога подписывайтесь на рассылку Serpstat. У вас есть целых 11 причин, чтобы это сделать ;)
А также вступайте в чат любителей Серпстатить и подписывайтесь на наш канал в Telegram.

Сэкономьте время на изучении Serpstat

Хотите получить персональную демонстрацию сервиса, тестовый период или эффективные кейсы использования Serpstat?

Оставьте заявку и мы свяжемся с вами ;)

Оцените статью по 5-бальной шкале

4.62 из 5 на основе 12 оценок
Нашли ошибку? Выделите её и нажмите Ctrl + Enter, чтобы сообщить нам.

Поделитесь статьей с вашими друзьями

Войти Регистрация

Вы исчерпали лимит запросов.

Или email
Забыли пароль?
Или email
Optional
Back To Login

Не волнуйтесь! Напишите свой электронный адрес и мы пришлем вам новый пароль.

Вы уверены?

Awesome!

To complete your registration you need to enter your phone number

Назад

Мы отправили код подтверждения на ваш номер телефона

Your phone Resend code Осталось запросов

Что-то пошло не так.

Свяжитесь с нашей службой поддержки
Или подтвердите регистрацию с помощью Телеграм бота Перейдите по этой ссылке
Выберите один из проектов

Знакомство с сервисом

Ознакомьтесь с основными возможностями Serpstat удобным способом!

Отправьте заявку для ознакомления с сервисом и мы свяжемся с вами в кратчайшие сроки. Наш специалист предложит подходящий вариант, который может включать персональную демонстрацию, пробный период, материалы для обучения и повышения экспертизы, личную консультацию, а также комфортные условия для начала работы с Serpstat.

Имя

Email

Телефон

Будем рады вашему комментарию
Увеличить лимиты

Улучшить тариф

Экспорт недоступен для вашего тарифного плана. Вам необходимо улучшить свой тариф до Lite или выше, чтобы получить доступ к инструменту Подробнее

Зарегистрироваться

Спасибо, мы с вами свяжемся в ближайшее время

Пригласить
Просмотр Редактирование

E-mail
Сообщение
необязательно
E-mail
Сообщение
необязательно

У вас закончились лимиты

Вы достигли лимита на количество созданных проектов и больше не можете создавать новые проекты. Увеличьте лимиты или удалите существующие проекты.

Я хочу больше лимитов