Brand Safe для iGaming: кейс Германии и Австрии

Недавно завершили один из этапов Brand Safe-проекта для нового iGaming-бренда.

Результат начал проявляться уже с первых месяцев:
📌 через месяц после старта появились первые регистрации
📌 на второй месяц пошли первые депозиты
📌 с третьего месяца начался существенный ежемесячный прирост трафика и количества депозитов
📌 по итогам 6 месяцев, согласно расчетам клиента, ROI проекта составил 100%+

За первые 5 месяцев получили:
✅ 55 Brand Safe-сайтов в сетке
✅ основной сайт - в топе по брендовым запросам
✅ средняя позиция сайтов сетки - около 4
✅ 1500 уникальных переходов на оффер с целевых гео в месяц, даже при низкочастотном бренде

Этот кейс еще раз показывает: Brand Safe эффективнее запускать одновременно с появлением бренда. Такой подход позволяет заранее занять ключевые домены, сформировать контролируемую выдачу и не отдавать брендовый трафик конкурентам, обзорникам и отзывникам.

Flint Group — SEO-компания, которая работает с брендами и продуктами в high-risk вертикалях.

Мы помогаем с:
• защитой бренда в поисковой выдаче
• контролем и захватом брендовой выдачи
• кросс-брендовыми SEO-стратегиями
• управлением репутацией, отзывами и инфополем
• формированием выделенной SEO-команды под ваш проект

Работаем с нишами: iGaming, Adult, Crypto, PDL.

📩 Если вам нужна SEO-стратегия для high-risk-проекта или вы только запускаете новый бренд — напишите менеджеру @vlad_seo_team.

Первая консультация и анализ проекта — бесплатно. Расскажем, какие точки роста видим именно в вашем случае и предложим возможные варианты сотрудничества.

#Гостевой_пост

Читать полностью…

Ссылочное продвижение под Google с реальными результатами от Интернет Партнер💥

Нужны ссылки, которые действительно двигают сайт в ТОП? 🚀 Используем рабочие связки 2026 года и системно усиливаем проекты даже в высококонкурентных нишах.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

📈 Многоуровневые редиректы
Усиливаем ссылочный вес и ускоряем рост позиций.

📈 PBN-сети
Размещаем мощные ссылки с тематических доменов.

📈 Tier 2 и Tier 3
Дополнительно усиливаем ссылки через Web 2.0-площадки.

📈 Прогоны Xrumer
Работаем с базой более чем на 2 млн ссылок. Как делаем пример. Какой эффект от прогона пример.

Подробности по формату, ГЕО и стоимости — пишите:
👉 @alex28serg

РЕЗУЛЬТАТ 🚀

Новый сайт в конкурентной нише вышел в ТОП Google менее чем за месяц.
ВЧ- и приоритетные запросы уже находятся в ТОП-5, а позиции продолжают расти.

ПОЧЕМУ ВЫБИРАЮТ НАС
✔️ Рабочие схемы 2026 года
✔️ Индивидуальная стратегия под каждый проект
✔️ Прозрачная логика ссылочного роста
✔️ Реальные кейсы без лишней теории
✔️ Опыт работы со сложными и высококонкурентными нишами

НАШИ КЕЙСЫ
🔹 Кейс 1
🔹 Кейс 2
🔹 Кейс 3
📂 Все кейсы можете посмотреть здесь.
💬 Отзывы на наши услуги здесь

БЕСПЛАТНАЯ ЧИСТОВАЯ БАЗА ДЛЯ ПРОГОНА XRUMER — 10 000 ССЫЛОК 💥

Раз в две недели мы бесплатно выпускаем обновлённую базу на 10 000 ссылок:
— добавляем актуальные URL;
— удаляем площадки, которые перестали нормально работать;
— готовим базу для Tier 2/3, усиления PBN и многоуровневых редиректов.

О готовности каждого обновления сообщаем отдельно.

👉 Забрать актуальную базу и получать следующие обновления: ЗДЕСЬ

Доступ открыт для подписчиков канала Александр Сергиенко | Про SEO.


#Гостевой_пост

Читать полностью…

🚀 BootyBoost — линкбилдинг для Gambling / Crypto / Adult / PDL

PBN
• ENG PBN — от $40
• Ссылки с главной — от $80

Базовые ссылки
• Magic Links — $0.4
• Ссылка-картинка — $0.4
• Крауд — $4
• Сквозные — $40
• База (валид) — $0.75
• Контент под ключ

Web 2.0
• Прогоны — $50
• Усиление индексации и разбавление анкор-профиля

Ручной подбор доноров
• Морды — $30 (мин. 10)
• Сквозные — $80 (мин. 5)
• Аутрич / внутренние — $25 (мин. 10)

Репутационные размещения — от $20

TrustPilot • SiteJabber • Reviews.io • TripAdvisor • Yelp • Hellopeter • ProvenExperts • PissedCustomers • ReviewWeek • PagesJaunes

📋 Списки площадок и расчёт под проект — @bootyboost_links

Телеграм канал с кейсами по линкбилдингу

#Гостевой_пост

Читать полностью…

Продолжаю рассказывать про полезные инструменты для iGaming SEO. Сегодня хочу обратить внимание на сервис знакомого коллеги и автора канала SEO for DEP$.

Gambling Radar — это сервис для мониторинга новых iGaming-брендов, букмекеров и слотов с дополнительной аналитикой по каждому проекту

Для чего нужен
Сервис будет полезен тем, кто регулярно анализирует рынок, запускает новые SEO-проекты или просто хочет понимать, какие бренды появляются и где они начинают расти.

Помимо списка новых проектов, можно посмотреть поисковый спрос по разным ГЕО, динамику его роста и быстро оценить потенциал бренда.

Что есть внутри

Основная ценность — регулярно обновляемая база новых брендов и слотов.

Дополнительно доступны:

— данные из Google Keyword Planner, Ahrefs и SE Ranking;
— динамика поискового спроса по странам;
— отслеживание выхода брендов в новые ГЕО;
— проверка наличия карточек Trustpilot;
— возможность добавить свои бренды в мониторинг и запускать проверки вручную.

Почему это интересно
На мой взгляд, главная ценность сервиса — не просто список новых брендов, а возможность быстрее понимать, куда движется рынок и какие проекты начинают набирать популярность.

Такие данные могут быть полезны как при запуске новых SEO-проектов, так и при поиске перспективных ниш.

В целом рекомендую присмотреться. Если занимаетесь iGaming SEO, подобный инструмент вполне может сэкономить немало времени.


#Гостевой_пост

Читать полностью…

Ссылки с PBN от Филигрань (базовая услуга)

Подробнее об услуге на слайдах выше ⬆️⬆️⬆️

Актуальные цены здесь

Варианты оплаты

Россия — банковская карта Сбербанк, Тинькоф, Альфабанк, безнал
Зарубеж — USDT, Paypal, Webmoney.

Примеры роста от ссылок с PBN:

Пример №1
Пример №2
Пример №3
Пример №4
Пример №5

Кейсы

Кейс №1
Кейс №2
Кейс №3
Кейс №4
Кейс №5
Кейс №6
Кейс №7
Кейс №8
Кейс №9

ТОП 5 наших самых мощных кейсов по линкбилдингу

Все кейсы здесь

Примеры отзывов

Отзыв №1
Отзыв №2
Отзыв №3
Отзыв №4
Отзыв №5
Отзыв №6

ТОП 5 лучших отзывов на наши услуги по линкбилдингу

Все отзывы здесь

Акции/скидки

Накопительная скидка до 20%, подробнее здесь

⭐️ Партнерская программа

Подходящие для размещения тематики:
IT/Hi-Tech, Games, Mobile apps, Betting, Gambling, Music & Movies, Web design and dev, Digital marketing, Sport, Software, Cryptocurrencies, Auto, News, Education, Entertainment, Internet services.

Тематики PBN:
Мобильные приложения, IT, игры и бизнес

Не принимаются:
Adult, Scam

Наши видео на тему PBN

Чем ссылки с нашей сети PBN лучше, чем 95% предложений на рынке

Из-за чего арендные ссылки с PBN отрабатывают лучше вечных

Ссылки с PBN: эффективность, особенности, актуальность

Ссылки с морд: как ставить чтобы получать топы?

Из-за чего ваши ссылки не работают

Как работают ссылки с PBN в рунете

Что такое линкбилдинг


Частые вопросы/ответы

Что такое PBN

Как мы ставим ссылки с наших PBN

Почему 90% ссылок не работают (и что с этим делать )

О трафике на нашей сети PBN

7 мифов о PBN: скандалы, интриги, расследования

Чертова дюжина причин, почему ваши ссылки не работают в Гугле

Сколько времени нужно, чтобы отработала ссылка на сайт?

На сколько страниц ставить ссылки?

Dofollow / Nofollow / UGC / Sponsored — как фильтровать правильно

Дайджест постов и выступлений на тему PBN часть 1 и часть 2

Футпринты PBN: как отличать реальные риски от мифов

Тематичность ссылок и доноров: роль и ограничения в ссылочном продвижении

TF и CF в SEO: как оценивать качество и силу ссылок по Majestic


🚀 Другие наши услуги по ссылкам

➡️ Ссылки с PBN под ключ

➡️ Аутсорс линкбилдинга

➡️ Ссылочный аудит

Контакты: @filigree666 или @windakolit

Читать полностью…

🥰Google обновил документацию по "бюджету сканирования"

По умолчанию Google использует консервативный подход к сканированию, а также учитывает размер и качество сайта при определении потребности в сканировании:

1. Google начинает с консервативного сканирования для каждого сайта. При запуске сканирования нового сайта, Google устанавливает ограничение пропускной способности по умолчанию.

Вывод: все сайты стартуют с одинакового, заведомо низкого лимита сканирования независимо от размера или репутации домена.

2. Google использует несколько переменных для определения того, как скорректировать сканирование. В документе упоминается, как "размер сайта, частота обновлений, качество страниц и релевантность" влияют на частоту сканирования.

3. Пропускная способность распределяется между всеми сканерами. Таким образом, если один сканер (например, Googlebot-Image) забирает на себя большую часть пропускной способности, это фактически УМЕНЬШАЕТ пропускную способность других сканеров.

Вывод: Googlebot, AdsBot и Google Shopping crawler делят общий пул лимита. AdsBot и Shopping-краулер увеличивают нагрузку при динамическом ремаркетинге или активных товарных фидах.

4. Рекомендуется повышать скорость работы сайта для повышения эффективности. Уточнено, кому реально нужно заботиться о crawl budget: сайты 1M+ уникальных страниц с умеренно часто меняющимся контентом, или 10,000+ страниц с очень быстро меняющимся контентом. Более мелкие сайты, якобы, и так эффективно сканируются.

Отсюда такие умозаключения:

➡️Раз пропускная способность сканирования сайта рассматривается как общая и консервативная, то возврат сообщения "Не изменено" (код 304) для страниц, которые не претерпели изменений - это самый дешевый способ предотвратить чрезмерное потребление бюджета на новый контент статическими страницами. Это незаметное нововведение, но на крупном сайте я бы в первую очередь его внедрил.

➡️Консервативный режим по умолчанию объясняет нытье о "песочнице", мол "Сайт запущен три недели назад, а Google проиндексировал лишь несколько страниц". Это не штраф, а начальное выделение ресурсов, и в документации теперь, по сути, говорится, что вы можете компенсировать это за счет качества и частоты обновлений, а не путем повторной отправки карты сайта пять раз.

➡️Примечание о совместном использовании ресурсов - это крайне важный момент. На сайтах с большим количеством изображений (недвижимость, электронная коммерция, портфолио и прочее), Googlebot-Image может незаметно потреблять часть ресурсов, пока все смотрят на статистику сканирования HTML, поэтому стоит разделить отчет о статистике сканирования GSC по типам ботов, прежде чем предполагать, что проблема в сайте.

И для большинства небольших и средних сайтов вывод остается тем же: ограничением является не бюджет сканирования, а самопроизвольное раздувание URL-адресов. Фасетные параметры, архивы календаря и забытые поддомены для тестирования наносят больше вреда, чем любое ограничение ресурсов.


🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #Google #Crawl

Читать полностью…

🔥 ВордЧекер от Андрея Симагина

Давно не писал про новинки от Андрея. Вот хочу рассказать про его ВордЧекер - веб-сервис для проверки позиций сайта в Яндексе и Google, в том числе посредством пользовательских XML-лимитов.

✓ Выходит ощутимо дешевле многих конкурентов за счет проверки посредством собственных XML-лимитов (XMLStock, XMLRiver) либо средствами системы.
✓ Проверка позиций в один клик, экспорт в Excel, видимость, регионы и конкуренты.
✓ Сбор частотностей запросов по Яндекс Вордстат и Google Ads.
✓ Кластеризация запросов методами Hard и Soft.
✓ Проверка позиций по расписанию.
✓ Импорт проектов из Топвизора, PositionMeter, расширений ВордЧекер и Яндекс Вордстат.

Сервис ВордЧекер был создан по мотивам десктопной программы PositionMeter, поэтому многим его интерфейс покажется знакомым.

Ссылка - https://wordchecker.ru/

Андрею интересен фидбек по функционалу, интерфейсу и юзабилити. Он будет рад услышать ваши комментарии, предложения и пожелания по работе сервиса.

Можно писать как в наши комментарии (Андрей их читает и отписывает), так и непосредственно по контактам сервиса.


#DrMax #SEOштукенции

Читать полностью…

Знает ≠ Использует

Давно хотел написать этот пост. Дело в чём. Тут некоторые товарищи скармливают книги по SEO, посты и даже отдельные SEO каналы в LLM, делая скиллы. И предполагают, что это как то поможет им в повседневной работе. При этом совершенно не подозревая, что LLM будет всеми силами от такой базы данных открещиваться.

Да, ИИ будет знать о всяких хитрых приемах и наработках и нет, она не будет по умолчанию их использовать или при использовании вывернет всё так, чтобы свести к "безопасному" результату, тому что есть в обучающем корпусе и что "использует научный консенсус".

Наваливание неструктурированной информации, как обучающего корпуса, в большинстве своем не приводит к задуманному результату. LLM ленив и труслив. Чтобы он сделал что то за пределами консенсуса, нужно прямо вбивать это в него, и то результат абсолютно не гарантирован.

Посмотрите мои стартовые промпты, что я пихаю в чат для усвоения скиллов. И даже это слабо гарантирует выполнение в должной мере задуманного.

Так что нужно помнить, что для LLM Знает и Использует лежит в разных плоскостях бытия )))

А дальше думайте сами.

#DrMax #LLM #Промпт

Читать полностью…

🏔 Кейс: за месяц вывели сайт туроператора в ТОП по Москве

👤 Клиент:
Туроператор по организации отдыха в Центральной Азии.

📍 Регион продвижения: Москва
🗓 Старт работ: 05.06.26
⚙️ В работу взяли: 70 поисковых запросов.

Показатели проекта на старте:
• ТОП-3 — 0% запросов
• ТОП-5 — 1% запросов
• ТОП-10 — 4% запросов

📈 На момент старта проект практически не имел видимости в поиске — почти все запросы находились за пределами первой страницы.

После начала работ позиции уверенно пошли вверх, а проект быстро показал положительную динамику.

Результаты на начало июля:
🔥 ТОП-3 — 41% запросов
🔥 ТОП-5 — 44% запросов
🔥 ТОП-10 — 52% запросов

За время работы удалось вывести более половины семантического ядра на первую страницу поиска, а свыше 40% запросов уже закрепились в ТОП-3.

Для конкурентного туристического направления это отличный промежуточный результат.
Продолжаем работу над проектом, чтобы увеличить долю запросов в ТОП-10 и закрепить максимальное количество ключевых слов в ТОП-3.

➡️ Хотите такие же результаты? Пишите: @chekrutim

Быстро. Эффективно. Безопасно.

🔝Более 5 лет выводим сайты в ТОП даже в высококонкурентных нишах, где без грамотной работы с поведенческими факторами добиться высоких позиций практически невозможно.

#Гостевой_пост

Читать полностью…

✍️ Семантическое проектирование контента под Follow-up промпты (уточняющие вопросы в диалоговых сессиях)

Это метод создания текстовой архитектуры, который позволяет странице оставаться первоисточником (цитироваться) на протяжении всей беседы пользователя с ИИ-ассистентом.

В традиционном SEO страница оптимизируется под одно конкретное намерение (Primary Intent). Нынче важно проектировать контент под траекторию диалога, поскольку пользователь решает задачу пошагово, задавая уточняющие вопросы (Follow-up prompts).

ИИ используют два ключевых паттерна при генерации ответов:

➡️Query Fan-out (Веерные запросы): при вводе пользователем сложного запроса алгоритм параллельно генерирует пачку связанных подзапросов.

➡️Session-based RAG (Поисково-зависимая генерация с учетом контекста сессии): Модель удерживает в памяти контекст предыдущих реплик. Ответ на каждый последующий вопрос строится на пересечении новой реплики пользователя, истории чата и документов, извлеченных из индекса.

Если страница содержит ответы на все потенциальные "веерные" и последующие вопросы, ИИ предпочтет использовать одну проверенную посадочную страницу для всей сессии (снижает затраты модели на переиндексацию новых источников и повышает связность ответа).

Что делать:

1: Картирование прогрессии интента
Необходимо составить карту движения пользователя от информационного запроса к транзакционному действию. Обычно цепочка состоит из 4 уровней:

1.1. (Общая концепция / Базовое решение): Что это такое? Как решить проблему в целом?

1.2. (Ограничители / Контекст): Как сделать это быстрее, дешевле, без опыта, для конкретной ниши, под определенный бюджет?

1.3. (Инструменты / Сравнение): Какие инструменты/продукты использовать? В чем разница между Вариантом А и Вариантом Б?

1.4. (Инструкция к действию / Транзакция): Пошаговый план, шаблон, калькулятор, готовый скрипт.


2: Структурирование внутри одной страницы
Каждая секция страницы должна представлять собой автономный смысловой блок ("чанк"), способный выступить в роли прямого ответа на конкретный вопрос. Используйте теги заголовков H2–H4 в форме потенциальных уточняющих вопросов. Под ним 60 слов - точный ответ.


3: Внедрение "семантических мостов"
Чтобы подсказать ИИ-краулеру, что на странице есть продолжение темы, необходимо использовать фразы-переходы. Они работают как неявные подсказки для алгоритма ранжирования ответов (Reranker).
например:

➡️"Если вы ограничены в бюджете, то альтернативным решением будет..." (Ориентировано на follow-up промпт пользователя: "А есть варианты дешевле?").

➡️"Для тех, кто использует стек технологий [X], этот процесс выглядит иначе..." (Ориентировано на промпт: "Как настроить это для [X]?").

➡️"Основное отличие этого метода от [Альтернатива] заключается в..." (Ориентировано на промпт: "Что лучше: метод А или Б?").

4: Микроразметка сущностей
Для того чтобы ИИ-модель сопоставила ваш контент со своей базой знаний, в коде страницы должна быть явная разметка сущностей через JSON-LD. Используйте типы About и Mentions для связывания ключевых понятий страницы с сущностями в Wikidata/Wikipedia.



🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #LLM #AIOverviews

Читать полностью…

🟡 Обновление линейки промптов

Выложил :

VeriScan v1.6 - скилл детектора фейковых отзывов

LinguaForensic v3.8.12 - экспертная система детекции и коррекции AI-сгенерированного текста. Анализирует 284 лингвистических признака по 11 категориям + 16 структурных маркеров дискурса + knockoff-слой (сравнение с LLM-рерайтом) + GEO-слой цитируемости.

#DrMax #SEO #Промпт

Читать полностью…

🔥 Google Search Console для оптимизации под LLM (часть 3)

Продолжение ( см часть 1 и часть 2). Теперь разберем приёмы оптимизации по группам фильтров

Общим принципом для всех групп является архитектура "прямой ответ".

Каждый H2/H3 несёт вопрос в заголовке, а под ним сразу следует инкапсулированный ответ в 40–60 слов (самодостаточный без окружающего контекста). После блока прямого ответа - развёрнутый материал без ограничений по объёму.

Группа 1: Вопросительные слова (what, how, why, как, почему, что такое)

Заголовок H2 пишется дословно как запрос, 4–8 слов, без сокращений. Первый параграф под ним - прямой ответ 40–60 слов по формуле:

[Термин] - это [определение]. [Механизм]. [Значение].

Дальше - контекст, примеры, цифры без лимита по длине. Ключевой термин лучше поставить в начало ответа для ясности. FAQ-блок в конце страницы имеет смысл, если вопросы реально нужны аудитории. Разметку FAQPage можно оставить как валидную семантику для не-Google каналов (в Гугле отключён 7 мая 2026 года).

Группа 2: Сравнения (vs, versus, сравнение, разница между, чем отличается)

Заголовок H1 строится как сравнение с ответом на вопрос: [X] или [Y]: что выбрать для [задача] в 2026 году - эта формулировка совпадает с тем, как пользователь формулирует запрос в AI-чате.

Сверху размещается краткий вердикт (40–60 слов):

Для [сценарий А] лучше [X], потому что [причина]. Для [сценарий B] лучше [Y] по критерию [критерий].

За кратким вердиктом следует таблица сравнения 8–12 строк с чёткими значениями.

Отдельный раздел Когда выбрать [X] / Когда выбрать [Y] даёт AI-системе готовую логику решения для цитирования. Добавление одного атрибутированного экспертного комментария улучшает шанс на цитирование на 28%.

Разметка: Review + AggregateRating.


Группа 3: Лучшее / Топ / Рейтинги (best, top, лучший, рейтинг, список)
Заголовок каждого пункта рейтинга строится как описательный заголовок, понятный без контекста: не "Пункт 1", а #1. [Название]: лучший для [узкий сценарий]. Под H2 - прямой ответ 40–60 слов: почему именно этот, для кого, ключевые цифры.

В начале статьи размещается краткая сводная таблица всех позиций. Добавляется раздел "Методология отбора" с пояснением критериев: это повышает доверию к материалу и соответствующие E-E-A-T сигналы. Формулировка факта с последствием: не "Инструмент X популярен", а "Инструмент X используют 2,3 млн команд, что делает его наиболее проверенным выбором для крупных команд".

Разметка: ItemList для рейтинга, Article + dateModified.


Группа 4: Определения и объяснения (what is, meaning of, что такое, значение, объясни)
Заголовок H1 = Что такое [Термин]: определение, принцип работы и зачем это нужно. Первый параграф - определение 40–60 слов без вступлений: [Термин] - это [определение одним предложением]. [Он работает за счёт процесса]. [Это важно в контексте].

В начале текста явно указываются: полное название сущности, аббревиатура и область в первых 20 словах - AI-системы сопоставляют страницу с запросом, опираясь прежде всего на первый экран. Далее H2 структура строится по принципу последовательных вопросов:

Как работает [Термин], Чем [Термин] отличается от [смежный термин]

- так одна страница охватывает несколько смежных запросов, которые AI генерирует параллельно при ответе на один запрос.

Разметка: DefinedTerm или Article.


Группа 5: Инструкционные (пошаговые) запросы (how to, steps to, как сделать, пошагово, инструкция)
Вводный абзац (40–60 слов): сколько шагов, сколько времени, что понадобится. Заголовок каждого шага = действие + объект: Шаг 1: Настройте [X], не просто Настройка. Под H2 каждого шага - блок ответа 40–60 слов с ожидаемым результатом: [Что делаем] - [что получим на выходе].

Список шагов делается нумерованным (не маркированным) - нумерация извлекается точнее. Каждый шаг должен быть понятен без чтения предыдущих. Ключевые действия и инструменты внутри шага - жирным.

Разметка: HowTo с HowToStep для каждого шага.


🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #GSC #AIOverviews

Читать полностью…

Google Search Console для оптимизации под LLM (часть 2)

Продолжение. см часть 1.

Теперь разобьём мастер регулярку на более полезные группы


Модульные фильтры (по группам)

Фильтр 1: Вопросительные слова - ядро

(?i)^(what|how|why|when|where|who|which|is it|are there|can i|can you|should i|could you|will it|does it|do i)(\s|$)

Вопросительные запросы триггерят AIO в 57.9% случаев — это почти втрое выше baseline в 21%. 66.5% всех запросов, которые уже показывают AIO, сформулированы как вопросы.


Фильтр 2: Сравнения (Trigger Rate ~26%, 100% RAG в LLM)

(?i)(vs|versus|difference between|compared to|better than|alternative|alternatives to|which is better|pros and cons|compare|comparison)

Trigger rate для сравнений - 26.2%. При этом в LLM-системах такие структуры активируют веб-поиск в 100% случаев, поэтому их ценность для RAG-citation выше, чем следует из AIO-цифры.


Фильтр 3: Best / Top / Lists

(?i)^(best|top|leading|most|types of|list of|ranking of|overview of|introduction to|complete|ultimate|checklist|full guide)(\s|$)

Фильтр 4: Определения и объяснения

(?i)^(what is|meaning of|define|explain|examples of|benefits of|risks of|symptoms of|causes of|what happens|what causes)(\s|$)

Фильтр 5: How-to и процессные (Trigger Rate 58%)

(?i)^(how to fix|how to get|how to make|how to find|how to create|how to build|how to start|how to use|how to choose|steps to|guide to|tips for|getting started|beginner|step by step)(\s|$)

How-to запросы показывают trigger rate ~58% по данным отраслевых исследований. Именно эта категория создаёт наибольший риск zero-click: CTR на позиции #1 упал на 34.5–61% при наличии AIO.


Фильтр 6: Freshness-триггеры (100% RAG в LLM)

(?i)(in \d{4}|latest|current|as of|updated|new in|still|anymore|yet|\b202[4-9]\b)

Запросы с freshness-маркерами (latest, current, год) принудительно активируют веб-поиск в LLM в 100% случаев. Это единственная группа, где механизм подтверждён экспериментально, а не через корреляцию.

Фильтр 7: Коммерческий MOFU/BOFU

(?i)(cost of|price of|how much does|is it worth|should i use|worth it|free trial|recommended|vs .+ for)

Фильтр 8: Conversational / AI-style (9+ слов)

^(\S+\s+){8,}\S+$

Запросы 9+ слов с высокой вероятностью являются conversational prompts, перенесёнными из LLM-интерфейсов в Google. Они имеют крайне высокий trigger rate и ценны для обнаружения тематик, где пользователи используют оба канала.


РУССКИЙ ЯЗЫК — Модульные фильтры


Вопросительные слова — ядро

(?i)^(что такое|что это|как|почему|зачем|когда|где|куда|кто|какой|какая|какие|какое|можно ли|стоит ли|нужно ли|надо ли|будет ли|есть ли|выгодно ли)(\s|$)

Принцип тот же, что в EN: вопросительная форма — сильнейший единичный предиктор появления AIO.


Фильтр RU-2: Сравнения

(?i)(vs|versus|сравн(ение|ить|иваем|ивать)?|разница между|чем отличается|что лучше|какой лучше|лучше чем|альтернатив(а|ы)?|обзор|отзывы)

Фильтр RU-3: Best / Top / Рейтинги

(?i)^(лучш(ий|ая|ие|ее)|топ|рейтинг|список|виды|типы|подборка|чеклист)(\s|$)

Фильтр RU-4: Определения и объяснения

(?i)^(что такое|что это|значение|определение|объясни|объяснение|примеры|польза|преимущества|недостатки|риски|симптомы|причины|что влияет|что вызывает|что будет если)(\s|$)

Фильтр RU-5: How-to / Процессные

(?i)^(как сделать|как исправить|как получить|как создать|как начать|как использовать|как настроить|как найти|как выбрать|как убрать|инструкция|руководство|гайд|советы|шаги|пошагово|для начинающих)(\s|$)

Фильтр RU-6: Freshness-триггеры

(?i)(в \d{4} году|в 202[4-9]|последн(ий|яя|ее|ие)?|актуальн(о|ый|ая|ое|ые)?|на сегодня|обновлен(о|ный|ная)?|новое в|все еще|еще работает)

Фильтр RU-7: Коммерческий MOFU/BOFU

(?i)(цена|стоимость|сколько стоит|выгодно ли|стоит ли|бесплатн(о|ый|ая)?|дешев(о|ый|ле)?|обзор|отзывы|альтернатив(а|ы)?)

Фильтр RU-8: Troubleshooting

(?i)^(как исправить|не работает|ошибка|проблема|почему не|не запускается|не включается|как убрать|как отключить|что делать если)(\s|$)

Фильтр RU-9: Conversational / AI-style (9+ слов)

^(\S+\s+){8,}\S+$

(Идентичен EN-версии — синтаксис не зависит от языка.)



🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

ps
самый простой метод оптимизации - это запихивание запроса в <h2> и инкапсуляция ответа под ним (строго 40-60 слов). После чего с нового параграфа даем расширенный ответ.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #GSC #Промпт #AIOverviews

Читать полностью…

💡 LinguaForensic AI Text Detector

LinguaForensic - это бесплатная экспертная система детекции и коррекции AI-сгенерированного текста, анализирующая 284 лингвистических признака по 11 базовым категориям плюс 16 структурных маркеров дискурса (всего 300 показателей).

Скилл определяет вероятность AI-происхождения текста с доверительным интервалом, адаптирует веса под 7 текстовых доменов (новости, наука, диалог и др.), предполагает вероятное семейство LLM-модели, а также умеет выполнять целевой рерайт текста для снижения детектируемости без потери смысла, стиля и фактической точности.

Инструмент нужен SEO-специалистам, редакторам и контент-менеджерам для проверки текстов перед публикацией, аудита подрядчиков и адаптации AI-контента под требования "человечности" поисковых систем и читателей.

Выложил версию 3.6.


🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #Промпт

Читать полностью…

🔥 56%: Математический потолок поисковых систем

Существует фундаментальный предел того, насколько "идеальной" может быть поисковая выдача или ответ LLM. Математически доказано: этот предел составляет 55,84% от теоретического максимума.

Это не значит, что Google работает "на полсилы". Это значит, что при попытке одновременно выбрать самые полезные (g(S)) и самые разные (div(S)) источники, алгоритм неизбежно сталкивается с конфликтом интересов (см вот тут).

➡️Ловушка 56%: Если Google попытается сделать выдачу еще более полезной, она станет однообразной (избыточной). Если попытается сделать еще более разнообразной — она потеряет в качестве.

➡️NP-трудность: Это не ограничение мощности процессоров, это ограничение самой логики нашего мира. Даже квантовый компьютер не сможет выдать "идеальный" набор данных, не нарушив баланс полезности и разнообразия.


Почему ваш супер мега гипер "идеальный" контент не попадает в ТОП?

Это самый важный инсайт для SEO специалистов:

➡️Битва за квоту: В выдаче всего 10 мест (или 3-5 источников для AI Overviews). Из-за лимита в 56%, Google вынужден "выбрасывать" даже очень качественные страницы, если они семантически стоят слишком близко к уже выбранному "VIP-узлу".

➡️Эффект замещения: Ваша страница может быть на 99% достоверной, но если она повторяет то, что уже сказал лидер, её Marginal Utility (добавочная польза) для набора данных становится близкой к нулю. В рамках 56%-ного лимита вы - балласт.


✔️ GIST как шанс на ранжирование

Алгоритм GIST дает гарантию минимум в 50% (в оптимальных случаях до 55,8%). Это единственный в мире алгоритм с таким уровнем эффективности.

Используя методы GIST, вы помогаете поисковику максимально быстро заполнить его "квоту на качество", не перегружая систему дублями.

Именно об методах, практических приемах, инстайтах использования системы GIST я завтра расскажу на телеконференции у Миши Шакина.


📺 Трансляция на YouTube
(жмите "Прислать уведомление", чтобы не пропустить):
https://www.youtube.com/watch?v=3djkSrTHZLg

Смотрите нас в прямом эфире и задавайте свои вопросы в чате. В конце телеконференции будет блок ответов, где мы с Мишей поотвечаем на ваши SEO вопросы.


Структура телеконференции:

➡️Блок 1. Что такое GIST

➡️Блок 2. Зачем GIST нужен Google

➡️Блок 3. Практика: как отжимать монстров и искать дефицит
Здесь я поделюсь инсайтами, как правильно использовать систему GIST, что я выложил в нашем спец промпт канале

➡️Блок 4. GIST Content Logic Skill
Здесь я расскажу про GIST скилы, что я выдал вам в спец промпт канале, как их юзать и кейсы использования

➡️Блок 5. Red-flags, промпты и внедрение
Еще практика по GIST

Блок 6. Reddit Mapper (опционально, если уложимся в тайминг)
Расскажу про эту чудо систему, как её совмещать с GIST.

Блок 7. Ответы на ваши вопросы.


По моим прикидкам - это должна быть одна из самых полезных телеконференций за последние пару лет.

Ждем вас с Мишей завтра, в 17-00 по Москве


🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #AIOverviews #Вебинар #GIST

Читать полностью…

🍎 Крах листиклов и новые возможности SEO/GEO продвижений

В прошлом году была крайне популярна (да что там говорить и крайне эффективна) тактика листиклов. Компании публиковали на собственном блоге статьи вида "Лучшие [категория]", где ставят себя на первое место, а иногда договариваются с конкурентами о взаимном упоминании - по принципу "ты упоминаешь меня, я упоминаю тебя".

Это была современная версия взаимных ссылок. Такие конструкции пихали бренд в ТОПы и Гугла и всяческих LLM. До поры, до времени.

Лили Рэй (Lily Ray) в течении года проводила исследование этого феномена. Вот реальные цифры из её датасета:

➡️184 самопродвигающих листикла у 146 брендов - таков был масштаб паттерна на момент первого анализа

➡️На одном отдельно взятом сайте она обнаружила 191 самопродвигающий листикл ("best", где компания ставит себя на #1) при общей просадке видимости блога после Google-обновления января 2026.

➡️На другом сайте - 267 из 2,790 проиндексированных статей блога оказались такими же self-promotional листиклами, причём 76 из них содержали "2026" в заголовке.

➡️Третий кейс - SaaS-продукт, потерявший -34% суммарной видимости после того же обновления.

Более поздний анализ Lily Ray (100 B2B-запросов "best [категория]" в Google AI Overviews, три замера с апреля по июнь 2026) показал: страница-листикл бренда цитируется, но сам бренд исключается из финальной рекомендации AI Overviews примерно в 69% случаев. Это означает, что Google фактически "отвязал" то, что он цитирует как источник, от того, кого он рекомендует пользователю - самопродвигающий листикл может формально попасть в источники, но конкурент, упомянутый на второй-третьей позиции того же листикла, получит рекомендацию вместо автора статьи.

Общие паттерны у пострадавших сайтов:

➡️Практически идентичные программатик-шаблоны контента

➡️Избыточное использование "2026" в заголовках при том, что год только начался

➡️Отсутствие реальных доказательств тестирования продуктов, которые ранжируются в листикле (Google явно требует свидетельств реального использования для review-контента)

➡️Блог составлял 77–90% всей видимости пострадавших сайтов - то есть удар по этому конкретному разделу контента обрушивал показатели всего домена

Более свежий разбор (июль 2026) подтверждает продолжение тренда: у SaaS/B2B-сайтов с self-promotional листиклами зафиксированы просадки видимости на 30–50% в течение нескольких недель, концентрированные именно в блоговых поддиректориях и сравнительных страницах - и этот эффект переносится не только на Google, но и на ChatGPT, Perplexity и другие системы, которые опираются на индекс Google при retrieval.

Google официально не подтвердил отдельный алгоритмический сигнал или именованное обновление против листиклов как формата - представитель Google заявил The Verge, что компания применяет общие защиты против манипуляций в Search и Gemini, без выделения листиклов в отдельную категорию наказания. Не каждый листикл страдает: объективные списки от третьих лиц без явного элемента самопродвижения сохраняют позиции стабильно.

Сама Lily Ray формулирует альтернативный подход: тактика листиклов может продолжать работать, но не должна размещаться на собственном домене - вместо этого стоит инвестировать в PR и маркетинг, чтобы о бренде писали независимые третьи стороны с реальными данными и исследованиями в подтверждение, поскольку LLM "доверчивы" и цитируют почти всё, что встречают, но именно независимость источника определяет, попадёт ли бренд в финальную рекомендацию, а не только в список цитирований.

Ценность этого исследования заключается не в разоблачении отдельной хитрой механики накрутки (их тысячи таких), а в подтверждении окончательного перехода Гугла к работе с паттернами (шаблонами). Если сайт попадает страницами в какой то негативный паттерн (выборка масштабов не отдельных страниц, а сотен сайтов из инета), то такому сайту приходить конец.

Я хочу на днях сделать самый важный пост года на эту тему.



🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #Google #AIOverviews

Читать полностью…

🔥 Как Гугл гнобит контент и куда бечь

На днях вычитал исследование Daniel Stanica "The Great Blogging Collapse". Там расписано, что 100 блогов - миллионников, которые в 2022 году были эталоном заработка на контенте, к 2026 потеряли медианно 85% органического трафика. Выжили только те, чей контент нельзя пересказать AI-суммаризацией без потери ценности: рецепт, который реально готовили, схема вязания, протестированная стежок за стежком, а не простая генеренка "как сделать X".

Крайне интересное и поучительное чтиво.

Отсюда родилась идея: а что если проверять "полезность" контента не через классические SEO-метрики, а через прямой эксперимент - заставить LLM саммаризировать текст и посмотреть, что теряется при сжатии. Если summary полностью закрывает потребность читателя - контент заменяем, и AI Overview его просто сожрет без клика.

Быстренько накидал и протестил хитрую системку CVD (Content Value Detector).

Что делает скилл:

➡️разбивает текст на смысловые юниты (личный опыт, данные, выводы, факты, визуальные артефакты)

➡️генерирует реальное summary, а не эмуляцию

➡️сверяет, что выжило, что деградировало, что пропало

➡️считает Replaceability Score с калибровкой на нишу (Finance и Parenting ведут себя принципиально по-разному)

➡️учитывает size of owned audience - если у вас 50k подписчиков, даже высокая заменяемость текста менее опасна

➡️классифицирует архетип контента: демонстрирует действие или просто описывает

Совместимость:

➡️с GIST-логикой - GIST ищет, каких смысловых узлов не хватает, CVD проверяет, что написанные узлы не сводятся к обобщению

➡️с детектором роботности v3.8.12 - два независимых диагноза: похож ли текст на AI по форме, и заменяем ли он по содержанию, независимо от автора

Работает и в режиме одного чата (просто прикладываете текст и указываете режим), и в агентских системах - каждый режим отдаёт машиночитаемый JSON, который оркестратор может комбинировать с другими скиллами без ручного маппинга полей.

▶️ Скилл - качаем и тестим из спецпромпт канала.

Юзайте и делитесь наблюдениями в нашем SEO чате (комментариях).



🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #Google #AIOverviews #Промпт

Читать полностью…

✔️ Обновление LinguaForensic AI Text Detector до версии 3.8.12

На днях обновил и выложил детектор роботности (AI-risk). Самое главное - он теперь достоверно отлавливает RLHF сглаживание старших моделей LLM (т.е. маскировку под человека). Пересчитал веса и встроил дополнительные детекторы поверх прежней базы (284 признака + 16 маркеров + knockoff слой).

Как то это прошло мимо общественности )))

Для чего он вообще нужен этот детектор? Сразу скажу не ради снижения роботности (в скилл встроена такая функция, как обратная от детекта, но лучше её не использовать).

Детектор открывает безграничные возможности анализа выдачи и коррекции текстов.

1. Проверяем топ выдачи ниши (по нескольким интентам) на роботность и оцениваем возможность внедрения pSEO. Ищем ниши, где human-style контент - конкурентное преимущество, либо где AI-контент стал отраслевой нормой.

2. Сравниваем AI-профиль Top с профилем собственного URL. Сопоставляем паттерны детектора с контентными форматами лидеров.

Для своего контента можно:

3. Сравнивать результаты разных LLM на одном ТЗ / один промпт между версиями модели

4. Выявлять говнопромпты, которые стабильно производят легко детектируемую генеренку (например используя tricolon-риторику)

5. Сравнивать вводные/финальные абзацы всех страниц одного кластера

6. Если большая команда у вас - отлавливать ленивых редакторов и наказывать рублем, формировать карту сильных/слабых редакторов.

7. Контролировать качество массовых обновлений устаревших статей (если на автомате обновляете). Находить "переписанные без понимания" экспертные тексты.


Архитектура и pSEO:

8. Контролировать качество карточек товаров

9. Оценивать категории (не выглядит как просто каталог без мнения?)

10. Находить кластеры с одинаковой структурой при разных ключах

11. Оценивать риск запуска нового шаблона до генерации 100500 URL

12. В коконцах находить хабы, которые тупо пересказывают дочерние страницы


Аналитика:

13. Объединить AI-risk с GSC impressions, CTR и position. Проанализировать зависимость между роботностью и скоростью первой индексации, между роботностью и CTR, между роботностью и стабильностью позиций, между роботностью и поведенческим (например scroll depth, дочитываемостью, временем на странице и пр)

14. Искать порог роботности, после которого падает эффективность конкретного сайта/страницы/кластера/каталога и пр.


И еще 100500 разных способов использовать есть. Удивительно универсальный и полезный инструмент получился.


ВАЖНО:

1. Разные LLM дают разный % роботности. Это нормально. Оцените свой текст и сравните с роботностью, например, главы из "Капитанской дочки". ЧатГПТ на последних моделях наиболее суров, по сравнению с той же Клавдией.

2. Обязательно используйте стартовый промпт (приложил в описании). Без него LLM будет усиленно симулировать работу. Как минимум, в РЕЖИМ2 работе, LLM должна сгенерировать рерайт текста для knockoff-диагноза (один из слоев проверки роботности, когда LLM генереачит рерайт детектируемого текста и сравнивает его гладкость и роботность с исходным). Если рерайта нет или скажет что его эмулировала - перезапустите чат и заново вдолбите стартовый промпт. Иначе анализ будет абсолютно недостоверен.


Необходимо понимать:

1. Роботность - не прямая причина падения/роста в Google

2. Нельзя использовать роботность как автоматический повод удалить URL из индекса

3. Скилл не сможет восстанавливать точный исходный промпт конкурента. Много разных промптов и моделей дают похожие текстовые говнопаттерны.

4. Нельзя определять фальшивость автора исключительно по AI-score. Авторство - внешняя проверяемая сущность,а не лингвистическая метрика.


Смешно вышло:

Сгенерачил рабочий текст в Клавдии. Проверил скиллом на роботность. Клавдия аж распсиховалась - мол не доверяешь мне, говорит. Естественно, говорит, это робот сделал (то есть модель клода). Ну и никак я менее 50% роботности без потери качества контента не сделаю. И давай упрекать и ныть ))) Забавно


▶️ Качать вот тут.


🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #Google #AIOverviews #Промпт

Читать полностью…

Товарищи из SlotsReach разработали бесплатный WordPress-плагин, который разворачивает на сайте полноценный каталог демо-игр. Без разработки, без парсинга, без своего фида, без расходов.

Что внутри:

⚡️ 6000+ демо-игр от 54 провайдеров: Pragmatic, NetEnt, Hacksaw, Playtech и т.д.

🔄 Автосинхронизация - новые игры добавляются ежедневно сами

🔎 Поиск и фильтры - по провайдерам, темам, RTP, волатильности, механикам

🔗 SEO-friendly URL + карточки с полными параметрами игр и блоком похожих слотов

💰 Встроенная монетизация - партнёрская кнопка «Play for Real» + попап-оверлей поверх демо

🧩 Шорткоды - выводите любую подборку игр на любой странице
Плагин работает с любой темой WordPress и подходит под любое гео - есть мультиязычность. Полностью бесплатно: без лимитов на игры, трафик и количество сайтов.

Живой пример на испанском гео: tragaplay.com

Качать тут:
👉 slotsreach.com/demo-plugin
Там в админке - куча документации и примеров, так что проблем с внедрением не будет.

P.S.
Русскоязычная команда поддержки на связи - разумные запросы на новые фичи внедряются.

#DrMax

Читать полностью…

🕸 Google Search теперь использует Gemini 3.5 Flash-Lite (с 21 июля)

Google выпустил три новых модели Gemini - 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite и 3.5 Flash Cyber, при этом заявленная 3.5 Pro так и не вышла (там офигенская проблема с кодированием - т.е. с вайбкодингом, которую не смогли забороть).

3.5 Flash-Lite - самая быстрая и дешёвая модель класса, 350 output tokens/сек, значительно опережает предыдущие Flash-Lite поколения на агентных задачах, уже раскатывается в Google Search для агентного поиска.

Более быстрые и дешёвые модели в основе AI Mode/Overviews обычно ускоряют масштабирование агентных функций (booking, персональные ассистенты) - важно следить, не изменится ли качество выборки источников при переходе на новую модель для рутинных агентных сценариев.

Ну и конечно, в очередной раз обновились приемы оптимизации под AI Mode Гугла.

Подробнее о новых модельках читайте вот тут.

ЗЫ.
Чанкирование по прежнему рулит.



🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #Google #AIOverviews

Читать полностью…

‼️ Плохая новость для тех, кто привык работать "по старинке".

Крипту легализовали.

Теперь государство будет всё лучше понимать, кто, через что и как проводит деньги. Многие до сих пор думают, что изменения их не касаются. На самом деле они затрагивают всю экосистему iGaming.

iGaming Редакция — разбираем изменения без воды и к чему готовится если ты в индустрии


#Гостевой_пост

Читать полностью…

💡Специфичность как сигнал цитирования LLM

Третьего дня на SEJ вышла интересная статья, где обсуждается специфичность (конкретность) текста для попадания в цитироваие LLM.

Автор написал несколько длинных, узкоспециализированных статей около года назад, не ожидая большой аудитории - тексты были специально сфокусированы на очень конкретной, сужённой теме, без отступлений. Спустя год он заметил, что Клавдия (Claude AI) воспроизводит содержание этих статей в ответах, иногда даже прямо ссылаясь на его посты. Его формулировка:

Если ты пишешь insightful (содержательный) пост на достаточно специфичную тему, и на него ссылаются, у тебя реальный шанс влиять на вывод всех LLM спустя год или около того

Второй пользователь, Tyler, подтвердил похожий эффект на контенте, который сам называет "не особо содержательным, просто специфичным" - и увидел его использование в LLM-ответах примерно за 6 месяцев.

Таким образом, специфичность явно отделена от "глубины" контента. Самое важное утверждение самого автора наблюдения: "being specific by itself is enough" (специфичность сама по себе достаточна). То есть:

Это не то же самое, что "глубокая" или "экспертная" статья

Insightfulness (содержательность) и specificity (специфичность) - два разных, разделимых свойства текста

Tyler явно указывает, что его контент не был особо insightful - но был специфичным, и этого хватило для попадания в LLM-выдачу

Полез почитать исследования - оказывается это давным-давно известно. Так например, работа Su, Ren & Veitch (2606.30625) математически показывает: эмбеддинги в LLM кодируют обратную специфичность. Чем уже и конкретнее тема текста, тем меньше стохастический шум при обучении модели. Узкий текст занимает более точную позицию в семантическом пространстве и имеет более высокую вероятность быть извлечённым и процитированным.

Ну и много других исследований на эту тему.

Еще одна прикольная штука вылезла. Можно буквально "перевернуть" модель обучения всяческих LLM.

Вот смотрите (очень прикольно):

LLM имеют чёткую иерархию предпочтений источников (government > newspaper > person > social media). Однако, повышая специфичность контента мы можем вкрячить в модель "эффект иллюзорной правды". По сути это означает, что крайне специфичный контент не просто цитируется а формирует ответы модели. Мы получаем не трафик, но получаем влияние на то, что модель говорит пользователям.

Экономическая ценность этого низка, но факт влияния - измеримый и достоверный.

Не буду рассказывать как повышать специфичность контента - вы и сами это знаете.

Хотя самый простой прием - не писать "Как увеличить продажи в интернет-магазине" (слишком широко, размытое семантическое позиционирование). Но ежели написать статейку, например, "Как увеличить конверсию корзины на 12% с помощью микро-копирайтинга в карточке товара для косметического бренда с чеком >3000 руб", то явно специфичность такого контента вырастет. Каждый элемент в этой формулировке уменьшает семантический шум и LLM знает (через эмбеддинг-норму), что этот текст про что-то конкретное.

Тестируйте...


PS
ежели вы напишите 100500 узких (специфичных) статей, то их можно будет объединить в Коконец. А это уже будет совершенно другая история для ранжирования )))

Вот в прошлом году писал про коконцы 2.0. серию постов (читайте заподряд). Кстати, я сейчас использую уже 5 генерацию модели коконцев.


🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #LLM #SEOштукенции

Читать полностью…

🚀 Netwall — инфраструктура для SEO, арбитража и high-risk проектов

⚡️ Без KYC • Оплата криптовалютой • Скидка 50% на первый месяц ⚡️

Все решения для стабильной работы SEO, арбитражных и high-risk проектов в одном месте.

Что мы предлагаем:

🛡 Абузоустойчивый хостинг — для проектов, которым важна стабильная работа даже при регулярных жалобах.

⚙️ VPS-серверы — быстрый запуск серверов для любых рабочих задач.

📨 Anti-DMCA — защита от абуз и жалоб по авторским правам и товарным знакам без постоянных переездов между хостингами.

🌐 Anti-RKN — доступность сайтов в РФ без VPN.

⚡️ Защита от DDoS — фильтрация атак и стабильная работа инфраструктуры.

Работа с Netwall это:
• без KYC и проверки документов
• оплата криптовалютой
• скрытие реального IP
• повышенная приватность
• защита инфраструктуры проектов
• поддержка специалистов с опытом в SEO и high-risk
• подходит для SEO, PBN, iGaming, Adult, Crypto, арбитража и внутренних сервисов.

📩 Подключение и консультация
🤖 Оставить заявку в боте
📣 Канал с кейсами и гайдами

#Гостевой_пост

Читать полностью…

✍️ Выложил LexAdapt v 1.5.

Это промпт-скилл для LLM, который переписывает тексты под заданный уровень владения языком, сохраняя смысл и естественность речи, без обращения к внешним словарям.

Работает с 2 языками (английский/русский), выполняет адаптацию под несколько уровней сложности.

По сути это переработка метода Re-RIGHT (Jeong et al., ACL 2026) и адаптация под LLM. Крайне рекомендую перед использованием дообучать модель для каждой ниши (примеры есть в тексте).

Забирайте LexAdapt v 1.5. из спец промпт канала.



🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #Промпт

Читать полностью…

Клиент платит третий месяц. В отчете — «выросла видимость на 4% и добавлено 5 ссылок». Продления не будет.

Клиенту плевать на видимость, ссылочный профиль и ИКС. Он открывает Яндекс, вбивает свой запрос — и не находит себя. В его глазах вы не работаете.

Сервис Seopapa дает то, что можно показать в отчете: рост позиций уже через 7-10 дней, ТОП-1 по основным ключам, буст органического трафика и увеличение заявок. Клиент видит себя в топе выдачи — договор продлен.

Равномерный рост позиций с помощью алгоритма распределения активности — для Яндекса это органический рост интереса, без рисков после недавних апдейтов.

🎁 15 000 ₽ на баланс новым пользователям — протестируйте на самом проблемном клиентском проекте бесплатно.

👉 seopapa.com


#Гостевой_пост

Читать полностью…

🔥 Релиз скилла GIST Content Logic v.3.3 (система GIST)

Выложил для использования обновленный скилл с GIST логикой для создания контента, который не сможет повторить ни один конкурент и мега ранжируется в ПС и LLM.

➡️Сам скилл: GIST Content Logic v.3.3

➡️Видео: GIST - киллер агрегаторов

➡️Брошюра: GIST в примерах: как писать контент, который невозможно скопировать

➡️Что нового в v.3.3: читаем в SEO чате

➡️Описание и инструкции для предыдущей версии

➡️Описание логики GIST подхода:
Часть 1 | Часть 2 |Часть 3 | Часть 4

➡️Официальные материалы: Исследование | Блог Гугл Девелоперов


Пользуйтесь...

#DrMax #SEO #Промпт #GIST

Читать полностью…

🎧 Аудиоверсия телеконференции про систему GIST

Миша Шакин выложил у себя аудиоверсию телеконференции
/channel/seopodcasts/97
Очень интересно )))

#DrMax

Читать полностью…

🔥 Google Search Console для оптимизации под LLM (часть 1)

Сегодня мы погрузимся в анализ запросов в GSC. Эту тему я неоднократно освещал и в канале и на телеконференциях у Миши. Пришло время поделиться новыми наработками.

Давайте найдем все запросы, которые с наибольшей вероятностью вызовут обзоры ИИ. Да, конечно, и в Бинг вебмастерс есть отчет "AI Performance" и в GSC идет раскатка подобного отчета. Но мы сейчас научимся находить не те запросы, которые уже срабатывают, а те, которые с большой долей вероятности вызовут обзоры ИИ. И, соответственно, мы будем оптимизировать страницу под них.

Идем в GSC → Эффективность → Запросы → + Добавить фильтр → Запрос → Специальные запросы (регулярное выражение).

Мастер регулярка:

(?i)^(what is|what are|what was|what were|what does|what do|how to|how do|how does|how can|how much|how many|how long|why is|why are|why does|why do|why should|when is|when to|when does|where is|where to|who is|who are|which is|which are|is it|are there|can i|can you|should i|could you|will it|does it|do i|best|top|vs|versus|difference between|guide to|how to choose|steps to|tips for|meaning of|define|explain|examples of|overview of|introduction to|checklist|comparison|pros and cons|alternatives to|benefits of|disadvantages of|risks of|symptoms of|causes of|types of|list of|ranking of|cost of|price of|how much does|what is the best|what are the best|which is better|is it worth|should i use|how to fix|how to get|how to make|how to find|how to create|how to build|how to start|how to use|what happens|what causes|in \d{4}|latest|current|as of|updated|new in|compared to|better than|alternative to|without|free|fastest|easiest|beginner|complete|ultimate|full)

Возможность появления таких запросов в АИ-овервью составляет около 21%.

Для русского языка примерно то же самое, но используем стеммирование слов (обрезаем окончание)

Мастер регулярка (ру):

(?i)^(что такое|что это|как|как сделать|как выбрать|как использовать|как начать|как создать|как найти|как получить|как исправить|как настроить|как убрать|как отключить|почему|зачем|когда|где|куда|откуда|кто|какой|какая|какие|какое|можно ли|стоит ли|нужно ли|надо ли|будет ли|есть ли|лучший|лучшая|лучшие|лучшее|топ|рейтинг|vs|versus|сравн|разница между|чем отличается|что лучше|какой лучше|обзор|отзывы|альтернатив|руководств|инструкц|гайд|чеклист|список|виды|типы|значение|определение|объясни|объяснение|примеры|польза|преимущества|недостатки|риски|симптомы|причины|цена|стоимость|сколько стоит|что будет если|что влияет|что вызывает|в \d{4}|последн|актуальн|на сегодня|обновлен|новое в|все еще|бесплатно|дешево|быстро|для начинающих|пошагово|полный|полное|полная)

Самый простой способ анализа результатов - выгружаем отчет в CSV, подсовываем LLM отчет о запросах (см скрин) и просим:

Проанализируйте эти запросы и сгруппируйте их по формату контента, необходимому для эффективного ответа

Получаем на выходе огромный отчет для анализа.

В следующей части я покажу, как работать с отдельными типами запросов, повышая эффективность в 2-3-4 раза.


🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

ps
самый простой метод оптимизации - это запихивание запроса в <h2> и инкапсуляция ответа под ним (строго 40-60 слов). После чего с нового параграфа даем расширенный ответ.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #GSC #Промпт #AIOverviews

Читать полностью…

🔥 Телеконференция у Миши Шакина

Сегодня, 10 июля, в 17-00 по Москве начинается телеконференция, где я расскажу как делать самый совершенный в мире контент, используя систему GIST.

Сама система GIST выложена в нашем спец промпт канале.

📺 Трансляция на YouTube :

https://www.youtube.com/watch?v=3djkSrTHZLg

Смотрите нас в прямом эфире и задавайте свои вопросы в чате. В конце телеконференции будет блок ответов, где мы с Мишей поотвечаем на ваши SEO вопросы.


🔔 Узнайте как поддержать развитие канала.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #AIOverviews #Вебинар #GIST

Читать полностью…

☄️ Почему уникальные данные не ранжируются или не цитируются в LLM

Уникальные данные на странице важны. Без них в топы и цитаты ИИ практически не попасть. Но сами данные не решают ничего, если они упакованы неправильно.

Модель ИИ (см патент Google на information gain) оценивает не факт наличия какой то там цифры, а прирост знания относительно того, что пользователь уже видел. Это может быть новый угол, причинность, другая последовательность подачи, а не только цифра. Другими словами, уникальные данные должны иметь измеримую полезность. А именно в этой связке (уник + польза) заключается основная формула GIST. Кстати, завтра на телеконференции буду про GIST рассказывать. Не пропустите.

Патент Google описывает механизм так: система сравнивает семантический вектор нового документа с векторами документов, которые пользователь уже видел, и присваивает оценку "информационного прироста". Если новый документ пересказывает то же самое другими словами - оценка низкая. Если добавляет что-то реально новое - высокая, и документ продвигается выше, а старые могут быть исключены из выдачи вовсе.


⚠️ Ключевой момент:
патент нигде не говорит, что "прирост - это новые цифры". Приростом является любая новая и полезная информация. И вот тут, как говориться, нам поперло. Ведь новизну можно создавать разными способами:


1. Цифры
Классика: у вас есть данные, которых нет у конкурентов.
Но обратите внимание: уникальные цифры сработают, только если упакованы как именованное сравнение с методологией.

Просто "у нас есть тайные данные о клиентах" без сравнительной рамки цитирований не даёт.


2. Другой угол зрения
Это не про цифры. Если все статьи по теме "как выбрать CRM" сравнивают функционал, а вы разбираете "сколько CRM стоит менеджеру в потерянном времени на ручной ввод" - вы даёте LLM новый семантический вектор, даже без цифр.

Вместо "10 лучших инструментов линкбилдинга" напишите "почему 95% линкбилдинг-бюджета профукивается, и как это понять за 15 минут". Тема та же, угол - принципиально другой, и для LLM это два разных документа с разной информационной ценностью.


3. Причинность вместо описания
Большинство контента отвечает на "что": что делать, какой инструмент выбрать. Мало кто пишет: "почему именно так, а не иначе".

Если конкуренты пишут "используйте alt для картинок ради SEO", а вы объясняете, почему именно эту рекомендацию Google ввёл после конкретного алгоритмического сдвига и что происходит на уровне краулера, когда alt отсутствует - вы даёте причинно-следственную цепочку, которой нет ни у кого. Это тоже information gain, хотя внутри текста нет ни одной новой цифры.


4. Другая последовательность подачи
Даже с идентичным набором фактов можно создать новизну через структуру.

Если топ выдачи подаёт материал в порядке:
"проблема → решение → пример",

выстраиваем материал через:
"результат → как мы это получили → что не сработало".

Для LLM это разные семантические паттерны. Плюс это ровно то, что реально цитируется: результат в первом экране, а не в конце статьи.


ну и так далее...


Почему упаковка рулит (даже если данные уникальны)

Есть кейсы, по анализу цитирования материалов с вот такой структурой:

➡️Главный вывод или цифра - в первый экран, сразу после заголовка, а не в конце текста.

➡️Одна фраза сразу после вывода: что именно измерено и на какой выборке.

➡️Отдельный блок с методом сбора данных.

➡️Если это сравнение - приведены конкретные варианты по имени и сравнение идет по измеримым параметрам, а не абстрактно.

Из массива процитированных ИИ страниц лишь единицы процентов оказались первичным исследованием, но именно они дали кратно больше цитирований на страницу, чем остальной контент. При этом внутри этой малой группы почти весь объём цитирований пришёлся на страницы с этой структурой. Остальные страницы с реально уникальными данными, но без такой структуры, цитирований почти не получили.


🔔 Узнайте как поддержать развитие канала вот здесь.

📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение

📚 25 PRO промптов + Pocketbook DrMax: Промптоведение для SEO-стратегов 2026

❄️Всяческая SEO халява

#DrMax #SEO #AIOverviews

Читать полностью…