С чего начинается Новый год? Правильно, с обновления дат на своих сайтах.
Зачем это нужно? Часто даты отображаются в выдаче в сниппете и тем самым влияют на ctr.
Вот методика для обновления https://t.me/seobloggers/52.
Пользователи намного чаще кликают на обновленные статьи в выдаче.
Ясное дело что само обновление должно быть совмещенно с обновлением контента.

Но нужно делать не только обновление дат публикации, но и в контенте и заголовках.
Так как чаще всего на статейниках используется Вордпресс, то вот вам решение:
Делаем бекап базы данных Mysql.
Идем в базу данных mysql (чаще всего через phpmyAdmin), заходим в нашу БД и используем sql запросы (вставлять сюда):

UPDATE wp_posts SET post_content = REPLACE(post_content, ' 2023 ', ' 2024 ');

Обновит все даты 2023 на 2024. Пропустит даты вида 3.05.2023 и 2023658 например.

Обновление заголовков статей и дескрипшион:

UPDATE wp_posts
SET post_title = REPLACE(post_title, ' 2023 ', ' 2024 '),
    post_excerpt = REPLACE(post_excerpt, ' 2023 ', ' 2024 ');

Если не сработало - проверяем префиксы в бд, бывает что нестандартные, типа wpme_posts или другие.
Если у вас установлен кеш в WP, то сбрасываем его, проверяем что все ок. Если ок, переобходим сайт лягушкой или аналогичными методами (не обязательно).

Месяц назад я написал свой первый плагин для Wordpress 😜. Что тут удивительного?
Я не знаю PHP и JS . Плагин сложный, с парсингом, обработкой, записью в MYSQL и выводом, таблицами и графиками и даже кроном в WP.

Все это благодаря ChatGPT 3.5, который использовался для написания. Я потратил много времени (около 2 дней), так как нужно было разбираться в новой IDE и технических сложностях, с которыми я ранее не сталкивался. Но результат есть!

Вы можете попробовать сами писать небольшие программы, хаки, изменять кнопки, css, формировать таблицы. Если у вас нет доступа к бесплатному ChatGPT - юзайте Bing AI, он в последнее время стал намного лучше.

Да, если вы никогда не сталкивались с программированием вам понадобится 1-4 недель для изучения основ - переменных, циклов, условий любого нужного вам языка. Но полученный прогресс вы сможете использовать для автоматизации рутинных действий в SEO.

Я думаю что в будущем профессия SEO специалиста будет не возможна без AI ботов, так как человек использующий его будет получать сильное конкурентное преимущество.

Протестировал новый сервис от Яндекса Подбор запросов и анализ рынка (β)
Мнение возникло не очень однозначное.
Во первых плюсы
1) Возможность видеть показы и клики по запросу
2) Есть конкуренция, не нужны всякие Мутагены
3) Видно лидеров ниши и кто есть по запросу в топе
4) За счет разницы показов и кликов можно высчитывать процент тех кто не кликнул, а воспользовался быстрым ответом или сервисами Яндекса.

Минусы:
1) В некоторых случаях количество кликов больше показов. Я понимаю что расчет идет среднее по месяцам за год и это причина резкого роста спроса.
Но не хватает данных в том числе и за последний месяц.
2) Всего максимум 100 ключевых слов по запросу.
3) При некоторых запросах, к примеру если вбить "iphone 15" ключевых слов нет, а если "iphone", то среди ключевых слов "iphone 15" появится и даже
после клика на запрос есть запросы(или нет) https://skrinshoter.ru/vOs9i4nMPci?a. Зачем это сделано не понятно. Иногда может повести и результат будет.
4) Выходя из предыдущего бага, для того чтобы проверить 1000 своих запросов придется проходить по всему дереву запросов.
Но даже это не даст нормальные ключи, проверить можете по запросу "iphone 15" и сравнить с Вордстатом.
5) Нет кнопки "Назад" при переходе в разделе основные запросы пользователей. Кнопка "Назад" в браузере не поможет.

В результате как то все коряво, не доделано, хотя фактически они пытались создать аналог Кейсо. Если допилят баги и будет адекватное API это будет успех.

Слив документации команды поиска Google

Rand Fishkin поделился в блоге, что с ним связался анонимный источник, который утверждал, что имеет доступ к сливу документации к API от внутреннего подразделения поиска Google. В дальнейшем этот источник показал сам слив, включающий 2500 страниц документации с 14014 атрибутов из Content API Warehouse. В истории документов указано, что код был залит на Github 27 мар 2024-го и пробыл там до 7 мая 2024.

Чтобы убедиться в достоверности, Rand Fishkin связался с более технически прошаренным Mike King, который подтвердил, что вероятно это действительно документация от внутренней команды поиска Google.

Mike King сделал подробный разбор этих документов у себя на сайте, рекомендую ознакомиться:

https://ipullrank.com/google-algo-leak

Update:

Ссылка на документацию: https://hexdocs.pm/google_api_content_warehouse/api-reference.html

Один из моих travel сайтов, который попал под обновление апдейта в Гугле начал подавать признаки жизни и выходить из под фильтра.
Конечно утверждать, что это 100% выход нельзя, так как возможно ослабили фильтр. Тем не менее что я сделал:

Добавил всплывашку кук. До этого на сайте ее никогда не было.

Удалил около 20 плохих ссылок на сайт с помощью Google Console.

Политика конфиденциальности и Контакты на сайте не индексировались. Добавил больше уникальной информации, в контакты добавил описание автора, телефон, дополнительные ссылки на соцсети, фото автора сайта, опыт в travel (посещенные страны). После отправил на переобход.

Уникализировал текст "О сайте" - был сгенерированный текст от ChatGPT.

Перевел интересную статью от Matthew Woodward о заявлениях Гугла и реальности которую мы видим в слитых документах Гугла. Добавил свои комментарии, так как я не с всем согласен с автором, но это не ухудшает тот объем работы, которую он провел.

https://devvver.ru/seo/15-seo-mifov-oprovergnutyx-utechkoj-dannyx-google/

#seo

Известный seo специалист Михаил Мятов проходит прямо в текущий момент курс Чекушина по продвижению интернет-магазина и делает выжимки в своих постах.

Так, недавно он очень подробно рассказал про современную онпейдж текстовую оптимизацию (да-да, токены, леммы, idf, и т.д.) доступным языком.


Рекомендую изучить и подписаться: https://t.me/myatov/

А ещё Михаил делает крутые ПФ. И в Яндексе за 3 дня (дёшево и безопасно!), и в Гугле под любую страну за 2 месяца.

Написал парсер для получения ответов от Gemini (аналог ChatGPT) с помощью их API.
Скрипт позволяет получить данные из csv и из заголовков написать условия с шаблонами для запросов к чатботу.

Что можно делать с его помощью? Примеры:
1) Массово генерировать статьи с условиями
2) Генерировать Title и дескрипшионы
3) Анализировать данные (как в Excel) после ответа чатбота.
4) Получать LSI или слова задающие тематику для ключевых фраз
5) И так далее. Весь функционал который есть у чатботов.

Ссылка на проект https://github.com/Devvver/gemini_csv_parser
Там же условия использования и запуска.

Буду благодарен репосту за opensource решение.

#seo_python

Что по статейникам?

Это наиболее частый вопрос который задают в личке. После апдейтов Гугла и Яндекса с зачисткой AL контента пострадали в том числе и вполне нормальные сайты.

Личные потери - меньше 1К баксов. Еще в 2020 году я понял что инвестирование в статейники начало терять смысл. Поэтому с того момента я создавал небольшие статейники на 10-30 страниц и продавал тем кто заходил в разные ниши. С точки зрения затрат-прибыли это было очень выгодно.

После изменений в этом году выживут меньше 20% сайтов. На многих биржах (к примеру etxt) падение заказа контента в более 10 раз. Много кто наполнял сайты стопнули заказы. Я тоже ушел с заказа статей, так как в 90% получаешь генерированное гуано, даже если просить не использовать чатботы. Пока биржи не решат эту проблему - возвращаться не планирую.

Что же будет развиваться? Если ваш статейник не прихлопнуло (а я своих нишах вижу даже которые выросли в 2 раза) - наполняйте и развивайте, у вас есть шанс охватить всю семантику.

Стоит ли развивать статейник сейчас? Стоит, если заходить в ниши на подобии новостей, появляющихся тем (те же чатботы, пример - реновация, где любая инфа от чатботов не подойдет, так как нужны актуальные данные).
Ближайшие время будут расти сайты с отзывами (там очень хорошая доходность не зависящая от контекстной рекламы).
А если у вас старый статейник вырос в трафике - нужно заливать больше!

Ближайшее время должны появится новые методы создания статейников, так как понятно, что старые методы вымирают. Парсить вордстат уже бессмысленно, нужно дополнительно чекать конкуренцию, выдачу (на чатбота, картиночную выдачу, видео в топе).

🚨 Решение проблемы с индексацией RSS лент комментариев в WordPress 🚨

Google упорно пытается индексировать страницы, даже если они заблокированы в robots.txt. Особенно это касается RSS лент комментариев, которые не всегда нужны и могут попасть в дополнительный индекс, ухудшая ранжирование сайта.

💡 Как я решил проблему: Создал плагин для WordPress, который блокирует индексацию RSS лент комментариев, но сохраняет основную ленту и Яндекс Турбо.

Плагин: ссылка на скачивание

Прописывает 301 редирект с комментариев на посты.
Позволяет сохранить нужные RSS ленты.

Полный пост с описанием на моем блоге.

Из слива ранжирования Гугла стало более понятно как передается вес от донора акцептору.
Гугл для каждого сайта и страницы рассчитывает вектора.
siteFocusScore - определяет сосредоточенность на определенной теме (тематичность).
siteRadius - указывает на охват темы (чем больше тем лучше, указывает насколько вы выписали ядро по кластеру).
siteEmbeddings и pageEmbeddings - это средний вектор сайта и страницы.
Отдельно также высчитывается вектор анкора ссылки (anchorMismatchDemotion).
На практике это позволяет передавать меньше веса нерелевантным донорам (используется весь topicEmbeddingsVersionedData) и наоборот - увеличивать вес ссылок которые опубликованы с тематичного сайта и тематической статьи.

Как это использовать: под каждую ссылку пишите в ГГЛ или Миралинксе релевантную статью или в требованиях указывайте на это условие, если вы хотите контекстную ссылку.

Если тема вам интересна, можете протестировать Top2Vec и BERTopic или попроще TF-IDF с Word2Vec.

Вопрос от Андрея Сороки по показам в Google:

Мне может кто-то объяснить как так получается, что показы на сайте в консоль растут на проекте одном - но средняя позиция - 60. То есть по логике мою страницу в среднем человек видит на 60 странице ?

Кто туда долизывает и как так может быть много показов и почти нет кликов ? По логике пр такой позиции средней по всем ключам столько показов просто быть не должно, или не прав?)

Для начала самая простая ситуация - у нас страничка (url) ранжируется по 5 ключам. Средние позиции каждого ключа (8,70,70,72,80). Высчитываем среднюю позицию страницы (8 + 70 + 70 + 72 + 80) / 5 = 60 = средняя позиция.
По показам то же самое. К примеру сумма всех ключей 200 показов. Из них 150 показов 8 места, у остальных по 5-10. Для 8 места средний органический ctr = в районе 1.62 % = получим около 2 кликов с копейками (на практике у меня в рунете ctr в разы ниже для 8 места и для своей выдачи я возможно бы и не получил клики).
Также нужно учитывать что вы смотрите среднюю позицию в моменте, как правило среднюю средней. Каждый по своему выставляет диапазон дат, но я как правило смотрю диапазон в 3 месяца. Как вы понимаете, за это время страницы могут быть как в топе (генерируя показы и клики, так и вылететь за +40 среднюю позицию, а потом снова вернуться).

Окей скажите вы, с страницами все понятно. Но откуда на 60 позиции конкретного ключа генерируется 30 показов? Неужели люди туда доходят?

Варианты - мигание в топе, когда вы топ 10, то топ 100. Второе - это персональная выдача, где вы для всех на 60 месте, но для пользователя который не раз ваш сайт посещает на 3 месте. Это региональная выдача, где за счет лучшего ctr вы в топе. Третье - это искусственные показы сгенерированные Ахрефсом, Семраш, AL ботами которые постоянно сканируют выдачу на новый контент с помощью которого можно обучить нейросеть. Это скан позиций, вредоносные парсеры, сервисы LSI, поиска n-gram и так далее. Многие парсеры выдачи получают сразу топ 100 выдачу, показ засчитывается, но ваш сайт никто не видел, парсер сразу импортирует топ 100 url с title и описанием.

Но как быть с ситуацией, когда у вас к примеру 4 позиция в Google , 1000 показов и 0 кликов или ctr в десятые доли процента? Бывает и такое.

Основные причины такой ситуации:
1) Много рекламы + у вас очень плохой сниппет.
2) Фичи в выдаче - к примеру в обычной выдаче блок с картинками. Например по запросу "виды грибов" вы можете показываться на первой позиции, но при этом сайт будет в вкладке "еще 6 изображений"
3) Вы в "Вопросы по теме"
4) Вы в топе по брендовым запросам, по которым может быть 10К показов и пару кликов, потому что люди ищут конкретный бренд или сайт.
5) Ваш сайт вышел в топ по стране в которой ваш сниппет непривлекательный (у меня была ситуация где я получил 3000 показов для русскоязычного сайта из ОАЭ в выдаче ). Для понимания представьте что вы увидите нечто подобное - сильно хочется кликать? А для араба из ОАЭ русский в выдаче выглядит такими же крокозябрами.

Нужны ли подобные посты на канале? Потому что кому то они покажутся элементарными и хочется контент на более senior уровень? Накидайте редакций, там и лайки и дизлайки есть.

#seo #google

Роскомнадзор заблокировал все сайты с технологией Encrypted Client Hello (ECH), поэтому если вы юзаете Cloudflare пора действовать.
1. SSL > Edge Certificates > TLS 1.3 - Выключить.

2. Caching > Configuration > Purge Everything - Сбросить кэш

Если у вас бесплатная версия, то решение через API тут.

Обсуждение проблемы на Серче.

Вроде бы сам Cloudflare пытается что то сделать, судя по Хабру.

Если просуммировать, то думаю с сервиса Cloudflare пора валить, так как РКН ему жить не даст.

Наверное подписчики заметили снижение количества постов последние 4 месяца. Почему не постил?

Знакомые знают, но в блоге я особо не писал, что в 2021 году я пошел получать высшее образование (в почти 35 лет). За это время я апнул бакалавра и магистра (оба красных диплома) по специальности "Компьютерные науки".🧨

Последние пару месяцев я работал с дипломной работой, которую я для себя выбрал. Она напрямую связана с seo оптимизацией, а конкретно семантическим поиском и использованием LLM типа BERT.

Таким образом удалось нехило прокачаться не только в общем понимании работы LLM на основе трансформеров, но и использовать их на практике, работая как с чистым BERT, так и LaBSE для организации поиска с использованием векторных представлений с помощью косинусного расстояния. С BERT удалось поработать не только как пользователь, но и обучать нейронную модель на основе своего датасета.
Паралельно прокачал опыт работы с Python и Streamlit, методами оптимизации задач, хешированием, парсингом.
Кому особенно интересно, может глянуть презентацию работы (на украинском языке).

Летом и в начале осени много времени уделил сливу параметров Гугла. Мое личное мнение - большинство зря полноценно не анализируют этот слив, потому что описание того что запостили блогеры в первый месяц - это все очень поверхностная аналитика. Я до сих пор нахожу все больше и больше важной информации, но не до конца понятно, а нужно ли это в блоге, так как она интересна больше Senior SEO специалистам.

В общем обещаю больше постов в телеграм канал, так как свободного времени стало больше🥹

🔥 Расчет релевантности текстов с помощью нейронных сетей
Скрипт на Python использует LaBSE для оценки текстовой релевантности через косинусную близость. Это мощный инструмент для анализа запросов, статей и URL из выдачи.

📌 Как начать
1️⃣ Установите Python и PyCharm .
2️⃣ Скачайте код с GitHub.
3️⃣ Запустите. При первом старте загрузится нейронная сеть LaBSE (2 ГБ).

📊 Возможности

Проверка релевантности абзацев и заголовков, title.
Автоматическое скачивание текстов из сайтов и расчет семантической релевантности.

Полное описание запуска, работы и скриншотов на сайте