Релевантность как ключ к топу

Обновлено: 27.07.2025

Релевантность – математически вычисляемое соответствие запроса пользователя контенту сайта. Релевантность была, есть и будет одним из ключевых факторов успешного продвижения сайта. Как увеличить соответствие сайта поисковому запросу? – Читайте в этой статье.

Почему релевантность важна для SEO

Релевантность — это фундаментальное понятие в SEO, которое означает степень соответствия вашей страницы поисковому запросу пользователя. Проще говоря, это то, насколько хорошо ваш контент отвечает на вопрос или решает проблему, с которой человек пришел в поисковую систему.

Важность релевантности обусловлена главной целью самих поисковых систем, таких как Google или Яндекс. Их задача — предоставить пользователям наиболее точные, полезные и исчерпывающие ответы. Если поисковик будет показывать нерелевантные результаты, люди перестанут им пользоваться. Поэтому алгоритмы постоянно совершенствуются, чтобы как можно лучше определять и вознаграждать релевантность.

Вот как это работает на практике и почему это так важно для вашего сайта.

Удовлетворение намерения пользователя (User Intent)

Поисковые системы научились понимать не просто ключевые слова, а намерение, которое за ними стоит. Например, за запросом “рецепт наполеона” стоит желание испечь торт, а за запросом “купить наполеон” — намерение совершить покупку. Релевантная страница будет точно соответствовать этому намерению. Сайт с пошаговым рецептом и видео будет релевантен для первого запроса, а страница интернет-магазина — для второго. Предоставляя релевантный контент, вы напрямую удовлетворяете потребность пользователя, что является главным сигналом для поисковой системы.

Поведенческие факторы

Когда пользователь переходит из поиска на вашу страницу и находит именно то, что искал, его поведение это подтверждает. Он проводит на сайте много времени, переходит по другим страницам, не возвращается сразу обратно в поисковую выдачу (этот быстрый возврат называется “отскок на выдачу”, “pogo-sticking”). Такие метрики, как низкий показатель отказов, высокие показатели микроконверсий, соответствие поведения пользователя ожидаемому шаблону служат для поисковика мощным сигналом, что страница очень релевантна и полезна. В результате поисковая система повышает ее в рейтинге.

Качество трафика и конверсии

Релевантность напрямую влияет на качество аудитории, которая приходит на ваш сайт. Если ваша страница о ремонте смартфонов Apple занимает высокие позиции по запросу “ремонт iPhone”, вы получаете целевых посетителей, которым нужна именно эта услуга. Такой трафик с гораздо большей вероятностью превратится в реальных клиентов (конвертируется в заказы), чем случайные посетители. Нерелевантный контент, даже если он каким-то чудом привлечет трафик, не принесет бизнесу пользы.

Доверие и авторитетность

Создавая последовательно релевантный и экспертный контент, вы выстраиваете доверие не только у пользователей, но и у поисковых систем. Алгоритмы видят, что ваш сайт является надежным источником информации по определенной теме. Это способствует росту авторитетности всего домена, что, в свою очередь, облегчает продвижение и других страниц сайта в будущем.

В конечном счете, релевантность — это не просто техническая оптимизация под ключевые слова. Это глубокое понимание вашей аудитории и создание контента, который наилучшим образом решает её задачи. Сайты, которые ставят релевантность во главу угла, получают более высокие позиции, качественный трафик и лояльных клиентов, обеспечивая долгосрочный успех в поисковой выдаче.

Типы релевантности в SEO

Прежде всего нужно понимать, что релевантность определяется на двух уровнях:

• на уровне информационного поиска
• на уровне поискового маркетинга.

Поисковая система – это математическая среда, поэтому любая качественная характеристика должна быть определена количественно с помощью количественного анализа. С этой точки зрения релевантность может быть высчитана на основе каких-то данных. Чисто технически стоит говорить о скоринге – присвоении общего балла по результатам множества оценок различных факторов и метрик. Это делается на уровне машинного обучения, оценивающего множество мелких малозначащих факторов.

Но люди не оценивают соответствие запросу таким образом: они либо находят ответы на свои вопросы, либо нет. Им может нравиться или не нравиться, и они не всегда могут даже сформулировать, что их привлекло или оттолкнуло. Так работают поведенческие факторы: человек не нашёл на странице то, что искал, и вернулся в поиск. И в этом случае сайт не спасёт ни высокая скорость загрузки, ни соответствие контента сайтам в топе, ни заполненные “alt” картинок.

Между критериями оценки вашего документа или сайта в целом на уровне нейросетей и уровне людей-посетителей есть большая разница. И начинать надо с уровня основных принципов информационного поиска, факторов ранжирования той самой самообучающейся нейросети, чьи критерии постоянно меняются. А вместе с ними – и позиции вашего сайта в поисковой выдаче.

Конечно же, нет простого и прямого способа узнать эти критерии, можно лишь пытаться определить их аналитически или с помощью инсайтов. Способность понять, что же именно нужно, чтобы сайт попал в топ, и составляет главный навык хорошего SEO-специалиста. В первую очередь оптимизатор анализирует несколько важнейших факторов релевантности, которые мы сейчас коротко рассмотрим.

Текстовая релевантность

Текстовая релевантность документа была, есть и будет важнейшим фактором оценки сайта, напрямую влияющим на его место в поисковой выдаче. Однако тексты оцениваются совсем не так, как это было на заре интернета. Если раньше главным способом объяснить поисковой системе, о чём страница, был напичканный ключевиками текст, то теперь это не работает. Плотность ключей по-прежнему важна, но помимо этого важно соответствие семантическому графу, то есть системе понятий, терминов, категорий, и внутренним связям между ними – то есть важен реальный смысл, а не косвенные способы определить домен знаний, тематику, конкретный контекстный вектор. Имитировать смысл с помощью “мешка слов” (BoW) и LSI уже не получится.

Второй критерий – это расположение и структура текстового контента. Библиотека не продаёт, и на коммерческой странице текст нужен только для того, чтобы коротко ответить на реально важные вопросы посетителя. Чтобы понять, что здесь что-то продаётся, достаточно, если на документе есть много вхождений по названиям товаров или услуг, а также ссылок с анкором “заказать”, “купить”, “в корзину”, “сравнение товаров” – и конечно же, “цена”. Шире ассортимент – больше вхождений ключа, а с ними – и соответствия документа поисковому запросу. И если ассортимент мал, то “портянка” спамного текста не поможет.

Более того: каждое ключевое слово должно иметь обоснование в контенте. Если вы упоминаете “цены в Москве” на своей странице товаров или услуг, то вы должны показать эти самые цены – не у вас, а именно в Москве. Если вы по привычке добавляет в тайтл “недорого” – вы позиционируете свой товар или услугу, и они будут показаны именно тем, кто не готов платить много. А если у вас при этом реально вовсе не “недорого” – поисковые системы это обнаружат, и это скажется на оценке сайта и ранжировании.

Релевантность ссылочного профиля

Это достаточно сложный и неоднозначный вопрос. С одной стороны, наилучшие ссылки – те, что ведут на сайт с авторитетных, связанных тематически ресурсов, притом это естественные ссылки, увеличивающие релевантность ссылающегося документа (указание источника информации, либо предложение дополнительной информации). Такую ссылку поисковые системы едва ли заподозрят в в неестественности.

С другой стороны, даже самые явные и спамные SEO-ссылки всё ещё могут быть полезны, несмотря на низкое качество сайта-донора, отсутствие каких-либо связей с сайтом-реципиентом по тематике и семантике и прочим параметрам, характерным для ссылочного спама.

Важный момент, определяющий качество внешних ссылок – это способность объединять связанные веб-ресурсы в единую сеть, граф, где каждый узел органично связан с другими узлами, и ссылка добавляет некоторую ценность связанному контенту. “Вес” ссылки определяется контекстом, который и добавляет эта ссылка, на этом основан современный алгоритм PageRank. Если в первых версиях речь шла о возможности случайного перехода по ссылке, то нынешняя версия учитывает вероятность такого перехода.

Современная формула PageRank (PageRank_NS – Nearest Seed PageRank) учитывает семантическую кластеризацию контента. Если традиционная формула оценивала только количество и характер ссылок, новая формула учитывает и семантическую релевантность. Чем выше связь по смыслу между страницами – тем весомее и естественнее ссылка, объединяющая эти страницы. Неестественные ссылки не только неэффективны, они могут рассматриваться и как токсичные.

Современный инструментарий оценки ссылочного профиля позволяет максимально близко воспроизвести те алгоритмы, что используются поисковыми системами. Они основаны на оценке векторных представлений (см. “эмбеддинги”): сопоставляется семантическая близость текста анкора ссылки, документа-донора и документа реципиента. Таким способом можно предельно точно определить, насколько фактически могут быть связаны документы, хосты в целом, отфильтровать неестественные спамные ссылки и т.п.

Поведенческие факторы

Это третий, самый важный критерий оценки соответствия сайта запросу поисковыми системами. Поисковый алгоритм на первом этапе оценил документ, счёл его достаточно качественным и присвоил высокие позиции в выдаче. На сайт из поиска пошли люди – и оказалось, что сайт не совсем соответствует запросу или не соответствует ему вовсе. Посетитель всегда прав, и если его не устраивает документ по запросу из поиска – поисковые системы это увидят, и сайт позиции потеряет.

Максимальную важность поведенческие факторы имеют для алгоритма Яндекс: настолько большую, что до недавнего времени практически любой документ можно было поднять в выдаче по заданному запросу в топ простым “накликиванием”. С февраля 2020 этот баг был частично ликвидирован, однако это вовсе не значит, что поведенческие факторы потеряли свою важность. В самых конкурентных нишах топы занимают сайты “накрутчиков”. Зачастую – ненадолго. Однако попавших под санкции сайты сменяются другими, продвигающимися всё той же накруткой поведенческих факторов. К сожалению, Яндекс всё ещё не в состоянии справиться с этой проблемой.

В Google поведенческие факторы также учитываются (NavBoost), хотя метрики их и отличаются от поведенческих сигналов Яндекса. Google учитывает пользовательские сигналы, получаемые от реальных пользователей интернета, по которым имеет данные, и учитывает эти сигналы далеко не для каждого запроса. Как показали последние “сливы” инсайдерской информации, пользовательские сигналы для Google являются приоритетными, просто их характер отличается от поведенческих метрик, используемых Яндексом, и их намного сложнее “накрутить” искусственно. Google собирает эти данные как из поисковой выдачи, так и  из своего браузера Chrome, а сам подход к оценке в минимальной степени привязан к поисковым запросам.

Релевантность и персонализация поисковой выдачи

Теме релевантности в маркетинге посвящено много статей и книг. Если говорить о SEO (а это всё же поисковый маркетинг), то релевантность в терминах поисковой оптимизации формулируется просто. Пользователь поисковой системой понимается как коллекция запросов, сайт – как коллекция ответов. Релевантность возникает тогда, когда коллекция запросов соответствует коллекции ответов. Чем больше характерных для вас запросов пересекается с ответами на конкретном сайте, тем выше показатель соответствия. Так работает персонификация выдачи.

Фактически вы не можете повлиять на этот момент: единой выдачи больше нет, поисковая система самостоятельно сегментирует трафик на ваш сайт благодаря системе персонализации выдачи.

Тему персонализации поисковой выдачи мы рассмотрели ранее. Коротко повторим основные тезисы, важные для понимания концепции релевантности в поисковом маркетинге.

• Первичное ранжирование документа (страницы на сайте) использует самые примитивные метрики оценки, основанные на тексте: ключевые слова, их количество, вхождения их в различные зоны документа. Таким образом поисковая система грубо определяет, к какой тематике относится этот документ и по каким поисковым запросам его стоит показывать. Вторичное ранжирование использует уже намного более сложные и многочисленные алгоритмы и параметры оценки. И в этом случае определить какой-то шаблон может быть также сложнее. В этом деле поисковым алгоритмам по-прежнему на помощь приходят люди – асессоры. Это либо штатные сотрудники поисковой системы, либо добровольные помощники (в Яндекс это сервис «Толока», объединяющий людей, за пару копеек выполняющих задания). С их помощью размечается контент, с которым не справился поисковый алгоритм, и эта разметка в дальнейшем используется для оценки других документов.
• Помимо хорошо известных всем факторов ранжирования (текстовых, поведенческих, ссылочных) развиваются совершенно новые способы оценки контента и качества сайтов, основанные на поисковых сущностях. Это своего рода метаданные, повлиять на формирование которых практически нельзя. Пример. Вы можете сколь угодно убеждать поисковые системы, что у вас на сайте можно купить подгузники дешево, прописывая соответствующий ключ в тайтлы, заголовки и тексты. Но сервисы Яндекса и Гугл, отслеживающие ваших посетителей, предложат им оценить ваш магазин, задавая простые вопросы: «Можно ли здесь купить дешевые подгузники?» – и если посетители будут отвечать отрицательно, вашего магазина по соответствующему запросу в выдаче уже не будет.
• Поисковые системы оценивают не только конкретные сайты, их страницы, но и посетителей. Для этого используются эмбеддинги (векторные вложения). Нейросеть сопоставляет профиль пользователя с профилями страниц из списка соответствующих запросу в целом, и с большей вероятностью покажет те, где профиль максимально совпадёт с профилями конкретных страниц. Предпочтение, разумеется, будет отдано тем сайтам, чей контент соответствует максимуму запросов и профилей – а это, преимущественно, крупные маркетплейсы и площадки с высоким трафиком, огромными объёмами контента и т.п.

Самый важный вывод из этого таков: старые формы SEO уже не будут работать так эффективно, как это было раньше, и должны уступить место методам полноценного поискового маркетинга (SEM), основанного как на классических маркетинговых практиках, так и на самых современных, основанных на обработке Больших Данных. В первую очередь – на сборе данных о целевой аудитории, её интересах, сегментации и умении формулировать торговое предложение именно для этой аудитории.

Почему анализ данных станет главным инструментом оптимизатора

Если вы зарабатываете на жизнь электронной коммерцией или поисковой оптимизацией в частности, вам уже сейчас стоит задуматься о создании собственных баз данных, объединяющих информацию о ключевых словах и посетителях вашего сайта. Правила игры меняются, и не в вашу пользу. Общие тренды поисковых систем:

• Коммерциализация. И Гугл, и Яндекс становятся в большей мере коммерческими сервисами, чем поисковыми системами. И речь не только о банальной продаже рекламных объявлений: обе системы стремятся удовлетворить все потребности пользователя в рамках собственных сервисов.
• Перевод оценки и ранжирования интернет-ресурсов в мета-сферу, основанную на колоссальной базе данных, собранных поисковыми системами как о пользователях, так и о сайтах. Это закрытая сфера, и повлиять на неё извне едва ли возможно в принципе.
• Развитие собственной базы знаний поисковиков, основанной на информации из доверенных источников (подобной Google Knowledge Graph). По данным Рэнда Фишкина на 2024 год в США пользователи Google переходят на сайты из выдачи только в 41,5% случаев, прочие либо не переходят никуда, либо меняют формулировку запроса. Те же, кто перешёл, переходят на сторонние сайты в 70% случаев, оставшиеся кликают на проекты самого Google.

Большой импульс для развития всех этих пугающих честного маркетолога тенденций дали мобильные устройства. Доля мобильного трафика уже составляет около 70%, а для многих пользователей интернета мобильное устройство – единственный доступ к интернету. Ещё одна потенциальная проблема – это интеграции на поисковую выдачу чат-ботов. Пользователь обращается к чат-боту и сразу получает ответ на вопрос, сформулированный на обычном разговорном языке, без оглядки на какие-то ключевые слова.

Что это означает для вас? – Прежде всего то, что поисковая система знает о пользователе практически всё: его интересы, привычки, местоположения, финансовое состояние, контакты, распорядок дня. И этими данными с вами делиться никто не будет. В очень усеченной версии вы можете получить такие данные из сервисов поисковых систем.

Но что будет, если владельцы Яндекс и Гугл решат перекрыть вам доступ? А это вполне ожидаемое развитие ситуации: любимые всеми «сеошниками» «Вордстат» и инструмент работы с ключевыми словами Google Ads со временем могут стать недоступными, если кто-то решит, что вы как маркетолог – лишнее звено между поисковой системой и покупателем.

Более того: наступает эра семантического веб, когда серьезно снизится “вес” ключевых слов и внешних ссылок. Основным инструментом SEO-специалиста станут средства Machine Learning, умение работать с обработкой естественного языка (NLP) и семантическим графом. Маркетинг, вооруженный Большими Данными, вытеснит из сферы SEO всех, кто не умеет ничего, кроме покупки ссылок и составления примитивных ТЗ копирайтерам с перечнем ключевых слов.

Единственный вариант, который поможет вам удержаться на плаву – это собственные базы данных, объединяющих всю необходимую информацию, и умение эту информацию обрабатывать. И если вы всё ещё рассчитываете плотность ключей по топу с помощью tf*idf, задумайтесь: может быть, уже стоит начать изучать Python или R, учиться работать с логами и составлять галереи пользовательских «персон»?

Как оценить релевантность контента запросу

Определение релевантности текстового контента поисковому запросу — сложная задача, требующая комплексного подхода. SEO-специалисты используют сочетание автоматизированных инструментов и ручного анализа для оценки соответствия.

Анализ ключевых слов и фраз

• Прямое соответствие. Самый простой метод – проверка наличия ключевых слов и фраз из поискового запроса в тексте. Однако, этот метод недостаточно точен, так как не учитывает контекст и синонимию. Высокое количество ключевых слов, “напичканных” в текст без учёта естественности, может быть даже негативным фактором.
• Частотно-терминовая матрица (TF-IDF) и алгоритмы BM25 определяют важность слова в тексте относительно всего корпуса документов. Высокое значение TF-IDF для ключевого слова в тексте указывает на его релевантность. TF-IDF помогает выявить ключевые слова, которые важны для данного текста, но не обязательно явно присутствуют в запросе.
• Синонимы и родственные понятия. Современные алгоритмы поиска учитывают синонимию и семантическое сходство. SEO-специалист должен проверить, используются ли в тексте синонимы и близкие по смыслу термины к словам из поискового запроса. Для этого можно использовать тезаурусы, инструменты анализа семантического поля и векторные вложения (эмбеддинги).
• Анализ запросов с длинным “хвостом” (long-tail keywords). Анализ релевантности для таких запросов требует более глубокого понимания контекста и пользовательского намерения.

Анализ семантики и контекста

• Эмбеддинги (вложения слов). Методы языковых моделей позволяют представить слова в виде векторов в многомерном пространстве. Близость векторов в этом пространстве отражает семантическое сходство слов. С помощью word embeddings можно сравнить семантическое поле текста и поискового запроса.
• Анализ тематики. Важно определить, соответствует ли общая тематика текста поисковому запросу. SEO-специалист должен убедиться, что текст отвечает на вопрос, содержащийся в поисковом запросе.
• Анализ пользовательского намерения (интента) – ключевой момент. Необходимо определить, что именно пользователь хочет найти, задавая тот или иной запрос. Это может быть информация, продукт, услуга или что-то другое. Текст должен соответствовать этому намерения. Например, запрос “купить велосипед” подразумевает совершенно другое, чем запрос “как починить велосипед”.

В современных моделях-трансформерах (BERT, RoBERTa и т.п.) вместо вложений отдельных слов используются контекстно-зависимые эмбеддинги. Вектор представления слова зависит от его окружения в предложении. Более того, трансформеры генерируют вложения для всего предложения (sentence embeddings) или даже для всего документа (document embeddings), которые улавливают более сложные семантические связи. Эти вложения учитывают синтаксис, семантику и контекст, делая анализ релевантности намного точнее.

SBERT (Sentence-BERT) – вариация трансформеров, специально оптимизированная для генерации высококачественных вложений на уровне предложений. SBERT превосходит многие другие методы в задачах поиска семантического сходства, что делает её идеальным инструментом для оценки релевантности. Модели уровня ada-02 (и подобные) используют вложения, хотя и менее сложные, чем в трансформерах. Они могут эффективно кодировать текст в векторы, позволяющие сравнивать тексты на основе семантической близости. Однако, их производительность значительно уступает трансформерам и SBERT в задачах, требующих глубокого понимания контекста.

Хотя концепция вложений остаётся центральной, современные модели используют её на более продвинутом уровне, учитывая контекст и семантику с гораздо большей точностью, чем старые алгоритмы, основанные на простых word embeddings. Трансформеры и SBERT представляют собой значительный шаг вперед в оценке релевантности текстов. Модели уровня ada-02 могут быть полезны для более простых задач, но для сложных задач поиска семантического сходства они уступают более мощным моделям.

Ручной анализ

Несмотря на автоматизированные инструменты, ручной анализ остается важным. SEO-специалист должен оценить текст с точки зрения качества контента, его информативности и соответствия пользовательскому запросу. Это помогает учесть нюансы, которые автоматизированные системы могут упустить.

Оценка релевантности – это итеративный процесс, требующий сочетания автоматизированного анализа данных и экспертного суждения SEO-специалиста. Не существует одного единственного показателя, определяющего релевантность. Необходимо учитывать множество факторов, включая ключевые слова, контекст, пользовательское намерение и качество контента в целом.

Технические способы проработки релевантности

На сегодняшний день есть два основных способа проработки релевантности в рамках технологий извлечения информации (IR):

• Синтаксический, ориентированный на такие метрики, как TF-IDF и BM25
• Семантический, использующий более сложные алгоритмы и инструментарий (BERT и трансформеры)

Синтаксические методы определения текстовой релевантности подразумевают использование простейших статистических алгоритмов, основанных на минимуме, медиане и максимуме. За основу берется некоторый эталонный корпус – сайты из топа поисковой выдачи, которые могут быть признаны прямыми конкурентами. Нет смысла считать вхождения ключевых слов на страницах таких сайтов, как “Авито” или “Википедия”: они занимают места в топе не по причине текстовой релевантности. В качестве ориентира используются похожие сайты похожих компаний из топа выдачи. Они могут служить примером разметки, используемой нейросетями поисковиков, и задача – воспроизвести их текстовые метрики.

Для этого используются текстовые анализаторы наподобие Just-Magic, SEOlemma и их аналоги.

 

Работа с семантической релевантностью подразумевает более сложные способы и инструменты, например, ChatGPT и его аналоги. В этом случае LLM используются для векторизации контента анализируемых страниц и извлечения эмбеддингов (векторных вложений, встраиваний). После этого полученные векторные эмбеддинги сопоставляются с векторными вложениями поисковых запросов. Языковая модель (LLM) работает со смыслом, общим контекстом, связями не только на уровне отдельных слов, но и целых абзацев. Релевантным может оказаться контент, даже не содержащий какие-то определенные ключевые слова, или содержащий их с меньшей частотностью, чем сайты в топе.

 

Функциональные возможности для такого анализа реализованы в Screaming Frog SEO Spider, либо вы можете использовать парсинг другими инструментами с последующим анализом в Python.

Важно понимать, что полноценный семантический анализ необходим не только для инфо-контента или страниц на сайтах услуг. Для продвижения интернет-магазинов на этапе первичного ранжирования до сих пор важны BM25 на уровне текстового анализа, а также поведенческие и коммерческие факторы ранжирования. Но отсутствие ожидаемых контентных блоков, соответствующих веерным запросам (Query Fan-out) может полностью лишить страницу шансов получить достаточно высокие позиции в поисковой выдаче.

Как ещё можно увеличить релевантность уже сейчас

Из мира мрачного будущего с диктатом поисковых систем вернемся в не менее печальное настоящее. Если речь не идёт о топе (забитом «вылизанными» сайтами, онлайн-гипермаркетами, агрегаторами, сервисами поисковиков) то среднестатистический сайт весьма далёк от самого понятия «релевантность» – особенно если на нём порезвился SEO-специалист старой школы, озабоченный только плотностью ключевиков и количеством внешних ссылок.

• Действительно ли ваши посадочные страницы отвечают намерению посетителя? Если в вашем тайтле прописано «ремонт холодильников цена в Москве» – это подразумевает сравнение цен в указанном регионе. Есть ли у вас такой контент в действительности? Указана ли хотя бы цена на ваши товары и услуги на странице прямо, или есть лишь несколько кнопок «Запросить цену» (или того хуже, в тексте-«простыне» плотно натыкано что-то типа «приятная цена, низкая стоимость, недорого, купить дешево» без всякой конкретики)?
• Насколько ваши товары или услуги соответствуют продвигаемому запросу? У вас действительно можно «купить постельное белье» на любой вкус и кошелек или вы ограничены каким-то одним сегментом или монобрендом?
• Пересмотрите свое семантическое ядро и структуру своего сайта. Это нужно делать хотя бы раз в год (в идеале – чаще), удаляя ненужные запросы и добавляя актуальные. Те запросы, которые приводили к вам покупателей 10 лет назад, могут вести к вам мусорный трафик, создающий лишь лишнюю нагрузку на сервер и плохо влияющие на поведенческие факторы.
• Не менее важно оценить семантическую структуру сайта с точки зрения соответствия тематике. Пример: интернет-магазин сельскохозяйственного оборудования пытается продвигаться инфо-контентом типа “Как выращивать кукурузу”, “Борьба с полевыми вредителями” и т.п. С точки зрения поисковых систем проблемой выступают разные домены знаний. Для специалистов по закупкам не нужны тексты, предназначенные для садоводов. Иными словами, такие материалы не только сливают бюджеты на продвижение в пустоту – они вредны для продвижения.
• Определите свою аудиторию и характерные для неё поисковые интенты (намерения). Нецелевая аудитория может буквально похоронить сайт как источник лидогенерации, поскольку принципы персонализации выдачи не позволят показывать сайт потенциальным клиентам.
• Интегрируйте на сайт модель конверсионной воронки и научитесь работать с ней. Вы, как поисковый маркетолог или владелец сайта, должны понимать, кто приходит к вам на сайт, зачем, как он перемещается по страницам на пути к целевому действию, и на какой фазе он «сливается». Невозможно работать с конверсией без понимания целевой аудитории и полноценной работы с путями посетителей по сайту.
• Если вы покупаете ссылки – не покупайте и не арендуйте ссылки, по которым заведомо никто и никогда не пойдёт к вам на сайт. Судя по патентам Гугл, релевантность внешней ссылки определяется не только тематикой сайта, но и положением на странице, контекстном окружении, семантической связи исходной и целевой страницы. Ссылочный мусор не работает на ваше продвижение!
• Научитесь работать с панелями веб-мастеров поисковых систем, если вы ещё этим не занимаетесь. Помимо чисто технических параметров, системы аналитики предоставляют много информации об аудитории и её реальных запросах, а также о поведении этой аудитории на сайте.

Заключение

Манипуляции поисковыми алгоритмами (относящимися к «чёрным» и «серым» методам SEO) становятся всё сложнее. Да, накрутка поведенческих факторов, PBN и закупка ссылок всё ещё работают. Но со временем поисковые системы найдут способы с этим справляться. И уже сейчас вам нужно намного меньше ресурсов, чтобы сделать сайт соответствующим ожиданиям посетителей, чем вкладываться в обман поисковиков.

Релевантность – это ключ к топу!