Transcription
Друзья, привет. Это видео будет полезно всем, кто хочет получать клиентов из Яндекса, Google и нейросетей, таких как ChatGPT. Поиск сильно изменился, и старые подходы уже практически не работают.
Посмотрев это видео до конца, вы будете знать, как именно сейчас работает ранжирование в поисковиках, а также по каким принципам ChatGPT и другие нейронки рекомендуют бренды и компании. Сегодня разберёмся, как работает новый семантический поиск, что такое entities или сущности по-русски и как заставить поисковики и нейронки рекомендовать именно вас и вашу компанию.
Что изменилось? Раньше мы создавали контент под ключевые слова, но теперь мы будем работать с реальными понятиями, интентами и сущностями. Google больше не ищет тексты с нужной фразой, он строит граф знаний. Чтобы расти в выдаче, мы должны не просто оптимизировать под ключи, а строить смысловые связи между сущностями, которые распознаются и используются в AI поиске. Это путь к видимости в Google AI Overviews, голосовом поиске, AI Mode и к попаданию в knowledge graph и выдачу ChatGPT и подобных нейронок. Всё это работает и для Яндекс Нейро и нейроответов Яндекса.
Начнём с понятия семантического веба. Здесь можно провести параллель с тем, как организована информация на Википедии или Wikidata. Кстати, популярный финансовый портал Investopedia построен на той же схеме. Да и вообще весь интернет построен по этой схеме. Эта концепция делает информацию более понятной и связанной как для людей, так и для машин. Semantic Web использует две базовые структуры: таксономию и онтологию. Таксономия - это структура и иерархия. Онтология - это связь между сущностями. Пример таксономии: животные, млекопитающие, кошки, домашняя кошка. Сиамская кошка. Всё, мы разбили от общего к частному, перешли от животных к сиамской кошке. Таксономия описывает иерархию чего-либо от общего к частному. Именно так устроены документы в Википедии, Wikidata, knowledge graph Гугла и других системах. Что ещё более важно, все эти страницы связаны между собой онтологией. Мы понимаем, как построена любая страница на Википедии, почему ссылки ссылаются именно так, как они ссылаются, потому что они помогают пользователю перейти на связанные релевантные сущности. Пример: Кошка - это домашнее животное. Кошка ест корм. Кошка - друг человека. Вот так устроена связь сущности.
Почему поиск изменился? Почему вообще поиск перешёл от поиска вхождения ключевых слов на извлечение смыслов и поиск намерений пользователей? Потому что мы сами стали использовать поиск по-другому. В 2025 году уже 25% запросов к поиску делаются голосом, а 55% зумеров используют голосовой поиск каждый день. Теперь мы не ищем, как раньше, "итальянский ресторан Профсоюзные". Мы нажимаем кнопку микрофона на нашем телефоне и говорим: "Найди мне ресторан итальянской кухни с высокой оценкой в районе метро Профсоюзная, который работает до 23:00". То есть наши запросы стали больше похожи на промт или на вопрос к живому собеседнику, нежели на ключевые слова. Именно поэтому Яндекс и Google начали широко использовать технологии семантического поиска. Ведь без этого невозможно дать качественный ответ на такие запросы.
Что происходит в поиске после нашего запроса? Давайте посмотрим, что же происходит в поиске после нашего запроса. Поисковая система последовательно обрабатывает наш запрос, как сейчас вы видите на экране. Она его токенизирует и нормализует и разбивает на такие штуки. Слово "найти" - intent, значит поиск чего-либо. "Ресторан" - тип сущности "ресторан итальянской кухни". Атрибут "подаёт кухню итальянской с высокой оценкой". Значит, что? Значит, атрибут "рейтинг больше 4.0". "Район метро Профсоюз" - значит, локация "около сущности метро Профсоюзная". "Работает до 23:00" - атрибут "время закрытия позднее, чем 23:00".
Переведём на понятный язык. Когда поисковик получает наш запрос, он переводит его в такие утверждения. Первое, что ищем - это ресторан. Не магазин, не отель, именно ресторан. Второе, этот ресторан подаёт кухню итальянскую. Не китайскую, не русскую, именно итальянскую. Далее, ресторан имеет рейтинг 4.0 и выше. Отсекаем всё, что с низкими оценками. Этот ресторан находится в какой-то локации. Привязываем к месту. Эта локация расположена рядом с метро Профсоюзное. Уточняем конкретное место. Этот ресторан имеет расписание работы. То есть мы вообще можем посмотреть его график работы. Он заполнен. Кто-то уже смекнул, что нужно максимально заполнять всё о своём бизнесе, чтобы попадать в семантический поиск. И седьмое - это расписание заканчивается в 23:00 либо позже. Важно, что ресторан работает допоздна.
На этом примере мы можем осознать важное понятие семантического поиска. Это триплеты. Именно такие соответствия называются триплетами. Например, "этот ресторан находится в какой-то локации". Именно эта модель является основой современного семантического поиска, а уже не ключевые слова.
Что дальше происходит в поиске? Далее поиск проверяет все известные ему рестораны на соответствие этим триплетам, используя свои знания из графа знаний либо knowledge graph в случае Гугла. И вот как может выглядеть ресторан в графе знаний Гугла. Например, этот ресторан называется Траттория Дживани. Мы видим, что Траттория Дживани - сущность "Траттория Дживани", у неё есть тип "атрибут ресторан", название "Траттория Дживани". Surfisin - это в нод графе, какая кухня в ресторане "итальянская". Aggregate rating - какой рейтинг у ресторана? 4.6, кстати, неплохо. Количество отзывов, кстати, это нам потом пригодится обязательно. Адрес, улица, какое метро рядом? Walking distance, сколько идти от метро? Часы работы, понедельник - воскресенье с 11:00 до 11:30. Отлично. Закрываются в 11:30. 23:30, то есть, да, как мы задали вопрос. Телефон, средний чек и даже в knowledge graph у Гугла есть параметр, принимает ли он резервацию.
Вот дальше происходит ранжирование. Все рестораны, которые Google нашёл, он представляет в таком формате, как мы разобрали, и происходит ранжирование. Как Google сейчас ранжирует? Первая - полнота соответствие, что все атрибуты совпали. Если в каком-то ресторане не итальянская, а китайская кухня, он не попадёт в результаты поиска. Если он закрывается в 9:00 вечера, не попадёт. Далее он проверяет "бизнес к локации". Если рейтинг больше четырёх, актуальность данных, то есть дата последнего обновления, старые результаты он не будет показывать, скорее всего. Популярность, количество отзывов, коммерческие сигналы, если у заведения бизнес-профиль. То есть, кроме самого семантического поиска, конечно, есть факторы ранжирования, основанные на доверии, количестве отзывов, известности и прочее.
И дальше мы получаем знакомый нам ответ. Например, это ответ AI Mode в Гугле в России, в Москве. Я сделал этот скрин буквально за день до съёмок, чтобы были свежие данные. И видим, что он нам отдаёт несколько ресторанов. На скриншот влезло 2. Я эти рестораны знаю. И действительно, всё правда, что он нам показывает: рейтинг, адрес, время работы и выжимку, что говорят о нём люди по данным отзывов. Поэтому отзывы очень важны. Но нам сегодня важно понимать саму концепцию семантического поиска. Так работает и Google с его AI Overviews, и его AI Mode, и Яндекс Нейро, и такие популярные нейронки, как ChatGPT или Perplexity.
Посмотрим на примере Алисы. Она отвечает очень похоже. Если кто-то думает, что это какие-то нанотехнологии Google и в России это не работает. Да нет, конечно, работает. Да, она выбрала другие рестораны. Да, все эти рестораны есть в этом районе. Я их знаю. Это всё реальные данные. Несколько более скудный вывод. У Гугла мне нравится больше, но всё равно логика в ранжировании используется та же. Я вам показал пример на геолокализованном запросе, чтобы он был сложнее, но по другим запросам, как выбрать угловой шкаф для спальни или лучшие автосалоны для покупки Porsche Cayenne, тоже всё будет работать совершенно так же. Я думаю, что эта концепция вам понятна.
Забегая вперёд, скажу, что если семантическая сила покажется вам сложной, переживать не стоит. В конце видео я покажу, как можно автоматизировать анализ сущностей, их внедрение в контент и создание технических заданий на тексты по новой модели. Поверьте, с помощью автоматизации можно составить задание для копирайтера или нейронки за 20 минут максимум. И такой текст будет занимать топовые позиции в Google, ChatGPT и аналогах. А пока давайте вернёмся к самому подходу.
Давайте перейдём от понятия семантического веба, собственно, к семантическому SEO. Семантическое SEO - это способ создавать сеть контента, которая логично и понятно объединяет все важные сущности, понятия, объекты и темы внутри одной главной темы. Семантическое SEO помогает стать источником знаний по теме, а не просто дать один короткий ответ. Это подход, при котором внимание уделяется всей теме целиком, а не одному ключевому слову. Теперь дело не только в ключевых словах. Важно выстроить структуру сайта вокруг центральной темы, связать её с основными страницами и внутренними разделами. Также необходимо выстроить связь с внешними разделами, чтобы полностью охватить интересы пользователей и их поисковые намерения.
Подготовил для вас диаграмму, чтобы было понятно, как выглядит семантическое SEO. Вот у нас есть главная тема, есть подтемы и вот поддерживающие темы. То есть семантическая структура сайта выглядит примерно вот так. И причём это будет работать для любой тематики. Например, это тема строительства загородных домов. Можно даже поменять. Это будут дома из бруса. Это будут каркасные дома, да? А это дома из пеноблоков. Соответственно, у вас здесь будут подкатегории домов из пеноблоков. Рядом ещё могут быть информационные темы. Они могут быть тоже связаны по-разному. Соответственно, нам нужно развивать структуру сайта в каждом нашем кластере, и эти темы должны быть связаны друг с другом. То есть не нужно в дома из пеноблоков писать статью, что такое керамзит, почему-то. Хотя многие захотят это сделать. Непонятно зачем. О'кей, давайте переходить дальше.
Таким образом, мы связываем между собой термины, факты и сущности. Эти связи должны быть точными и логичными. Главное - не просто использовать ключевые слова, а раскрыть смысл и тематику на каждой странице. Как это сделать? Раскрыть все под интенты пользователя в рамках одной статьи. Это помогает лучше удовлетворить запрос пользователя и показать поисковой системе, что вы эксперт по этой теме. Важно: мы не отказываемся от ключевых слов, а меняем приоритет и последовательность действий. Теперь, когда мы, например, готовим ТЗ на текст, мы в первую очередь рассматриваем сущности, их связи. Делаем черновик ТЗ, а уже потом анализируем ключевые слова и конкурентов. И только на последней стадии обогащаем ТЗ, основанное на сущностях, ключевыми словами.
Как делали техническое задание на текст раньше? И неважно, вы владелец бизнеса или SEO-специалист, все делали следующим образом. Шли на страницы конкурентов по вашему запросу и копировали их структуру, заголовки H2, H2 и так далее. Иногда добавляли что-то от себя, смотрели на количество вхождений ключей и заголовки конкурентов. В итоге всё подгонялось под ключи, заголовки и размер текстов конкурентов и отправлялось к копирайтеру. Но сейчас этот подход уже не работает. Почему? Google - это семантическая поисковая система. Она старается понять смысл запроса, а не только отдельные слова. Она связывает сущности: людей, места, компании, понятия и намерения пользователя. Google организует информацию по смыслам и связям. Это нужно запомнить. Заметьте, я ничего не сказал про ключевые слова. Да, всё это в большей мере верно и для Яндекса. Они идут в ту же сторону.
Подытожим. Сейчас нужно больше всего внимания обращать на intent, а не на вхождение ключевых слов, потому что это работает всё хуже и хуже. Поисковики изменились.
Теперь поговорим про topical authority и site structure. Ещё в 2018 году мы строили сайт структуру сайта неделями и в основном опирались на ключевые слова. Сейчас же у нас есть такие понятия, как имбрендинг, AI, близость векторов и другие инструменты. Поэтому сейчас это делает быстрее и интереснее. Если кто не знаком с понятием site structure - это метод иерархической организации контента, при котором страницы сгруппированы по тематическим разделам или сайклс, а внутренние ссылки связывают страницы одного раздела, изолируя его от других.
Давайте посмотрим на пример site structure. Нарисовал для вас простую схему. Это магазин книг, например, где есть хаб, либо категория, либо вообще, может быть, главная страница, где у нас есть книги разных тематик. И вот у нас пошло по разным сайклс. Есть фантастика, фантастики, есть фэнтези. А в разделе фэнтези есть конкретные книги в данном случае по фэнтези. В фантастике также есть подраздел научная фантастика, и там есть книги по научной фантастике. Также у нас есть кулинария. Кстати, эти вертикали, они не связаны, они лежат отдельно, да? А в кулинарии есть выпечка, а есть гриль. Соответственно, в каждой из категорий лежат отдельно книги по выпечке, а отдельно по тому, как жарить стейки либо шашлык.
Давайте теперь посмотрим на то, как может выглядеть семантический граф. Здесь мы видим тематику всего продвижения - маркетинг. Тут у нас есть маркетинг, у него свои связанные сущности, то есть страницы. Есть техническая SEO, у него своя такая шапочка, есть on-page оптимизация, есть Python SEO автоматизация на Питоне, есть теоретическая SEO - это теория SEO, условно, там глоссарий. Есть целый кластер по CDN, как доставлять свой контент. Вот так может выглядеть семантический граф.
Важно понимать, что при подходе, в котором используются сущности, мы не можем приступать к созданию контента, написанию ТЗ на тексты до того, как у нас не построен семантический граф, либо хотя бы какая-то его часть. Тематики могут быть широкие или узкие, например, есть тематика, как играть на гитаре, и тематика Forex trading, и число нодов, узлов, другими словами, в них будет разное. На старте работ по продвижению сайта у нас нет задачи сразу построить весь граф до последней ноды. Нам нужно понимать объёмы этого графа и охватить тематику сверху вниз. Представьте себе новогоднюю ёлку. У нас сверху звезда, а ниже ёлка обычно расширяется какими-то более конкретными темами. В каких-то тематиках будет три уровня нашей ёлки, в каких-то четыре. И самое главное, мы не можем построить третий уровень, не построив второго, потому что мы не понимаем, как его строить.
И стратегия построения семантической структуры сайта будет следующая. Мы определяем главный топик, строим второй, жёлтый уровень. На экране у вас есть диаграммка, я думаю, всё понятно. Берём одну из тем второго уровня, вокруг неё выстраиваем третий уровень тем и, если нужно, четвёртый. Итак, идём постепенно, охватывая один топик за другим. Например, в финтех тематике топики второго уровня могут быть следующими: CFD трейдинг и трейдинговая стратегия. Это разные топики, мы не можем их объединить. В тематике загородного строительства топики второго уровня могут быть брусовые дома, каркасные дома. Это тоже разные топики, и их нужно прорабатывать отдельно. Сначала один полностью, потом другой. Сначала мы делаем все страницы по брусовым домам, все инфостатьи по брусовым домам и только потом переходим к каркасным домам.
Нужно ещё разобрать важное понятие в семантическом поиске. Центральная сущность. Центральная сущность - это ключевой продукт, услуга или тема, вокруг которой строится всё содержание вашего сайта. Это основа, на которой держатся все остальные идеи раздела. Её нужно правильно определить. Да, центральных сущностей может быть несколько. Например, в нише умных домов это может быть сущность видеонаблюдения и всё, что с ним связано, и сущность сигнализации. Каждый из них обширна и имеет свой второй и третий уровень. По-другому можно называть это вертикалями. Выбирайте сначала ту центральную сущность, которая наиболее важна для вашего бизнеса, и работайте с ней.
В следующих видео я покажу, как автоматически строить такие структуры сайта. Поэтому подпишитесь, чтобы не пропустить это видео. Если вы досмотрели до этого момента, поставьте лайк этому видосу. Это очень помогает в продвижении видео. Заранее вам спасибо.
Разберём ещё одно важное понятие в семантическом вебе - это Topical Authority. Это, по сути, факт построения полного семантического графа по нашей центральной сущности. Это когда вы создали контент под все сущности для вашей центральной темы и стали экспертом в этой теме в глазах Google и нейронки. Важно понимать, что topical authority строится не сразу. Важно не просто построить граф, ещё нужно, чтобы прошло некоторое время. И тогда у нас будет шанс начать получать трафик по всем этим ключевым словам. То есть авторитетность строится со временем. Субъективная формула Topical Authority такая: покрытие тематики умножить на исторические данные. Покрытие тематики - это насколько полно построили нашу семантическую структуру. Исторические данные - сколько времени прошло с того момента, как мы её построили, когда мы отписали, скажем так, весь контент. Как только эти два фактора наступили, через некоторое время мы можем ожидать хорошие результаты по трафику.
Если вы будете использовать данный подход, вы получите кратно более высокую эффективность контента. У большинства контента, которые производятся с целью получить всего трафик, эффективность не более 20%, то есть только две статьи из десяти выходят в топ и получают какой-то трафик. Даже траст домена не поможет, если ваш контент не будет учитывать требования семантического поиска. А ещё это мостик в мир AI и повышение видимости вашего сайта в AI ответах и нейросетях.
Давайте теперь посмотрим, как должно выглядеть современное ТЗ на текст или задание для копирайтера. Мы в Redgens делаем это с помощью агента, который работает по следующей логике. Мы задаём ключевое слово и дополнительные ключевые слова по нашей теме. Далее выбираем конкурентов из поисковой выдачи, у которых на страницах есть качественный контент. Далее агент извлекает контент конкурентов, разбивает его на сущности и считает связи между нашим ключевым словом и этими сущностями. Как они связаны, насколько они близки. Это мы делаем с помощью перевода контента конкурентов в векторный формат и расчёта косинусной близости. Далее мы находим все суб интенты, скрытые намерения пользователя, которые могут его интересовать в данной теме по данному ключевому слову. На выходе получаем полноценный анализ всех семантических связей и готовое техническое задание для копирайтера и нейронки.
Давайте посмотрим на практике. Сейчас наш агент уже доступен для всех в сервисе SEO-GEN. Вам нужно зарегистрироваться, залогиниться. Кстати, вам дадут 15 бесплатных лимитов, ссылочка будет в описании. И попадаете на главную страницу, где нажимаем "Создать структуру". Вводим наше главное ключевое слово. Ну, например, "как выбрать матрас для ребёнка". Сервис работает во всех локациях, на всех языках. Здесь я введу Россию. Язык - RU. Нажимаю "Анализировать поисковую выдачу". Сейчас роботы пойдут в выдачу Google и соберут нам страницы, а также спарсят контента, покажут, сколько контента, на каких страницах. А мы пока с вами откроем страницы. Наша задача - выбрать самый качественный контент для анализа, чтобы потом собрать сущности. Аскона. "Как выбрать матрас для ребёнка?" Ну, хорошая статья, можем взять. "Какой детский матрас выбрать?" Акушерство.ru. Вроде тоже неплохой портал. Есть какие-то параметры. Небольшая статейка, но довольно качественная. Давайте её возьмём. "Как выбрать детский матрас?" То есть совет по выбору матраса. Ну, тоже неплохо. Вот ещё статейка неплохая, да? Вот выберем первые пять. Нам этого хватит. Дальше можно загрузить URL конкурентов вручную, если хотите. Может, даже тексты конкурентов, если сайт защищается от парсинга, сюда загрузить. Убираете URL конкурента, вводите текст, и мы будем его анализировать. Точнее, агент. Дальше тон повествования - экспертный, для информационной серьёзной статьи. От какого лица? От первого лица. Там "я там предлагаю тебе выбрать матрас" или "мы как компания рекомендуем вам". Давайте от третьего лица. Дополнительные ключевые слова - это те ключи, которые вы хотите также продвигать на страницу. Вся фразы можно не заполнять, не сильно актуально. И вот сервис посчитал среднее количество контента на основе топа. По каждому из сайтов он посчитал количество слов. Можем ориентироваться на среднее. Прямо нажать вот так. Хоп, 1090 слов. Можно даже задать свой шаблон, если вы уже знаете структуру какой-то страницы. Вот для некоторых тематик у нас есть готовые шаблоны структуры. И нажимаем "Сгенерировать структуру". Я поставлю 1.100. 11100 и сгенерирует структуру. Всё. Сейчас агент пойдёт, скачает весь контент конкурентов, разобьёт его на сущности и построит полный семантический граф и даст нам классное ТЗ на текст.
Итак, получился у нас outline, то есть план статьи по запросу "как выбрать матрас для ребёнка". И что мы видим? Он для каждого абзаца нам рекомендует количество слов, какие сущности: детский матрас, здоровый сон, комфорт ребёнка, ключевые слова в том числе. И говорит, что в этом блоке надо сделать краткое введение о важности правильного выбора матраса для здоровья, развития детей. Для копирайтеров даже есть, которые не понимают, что здесь писать. Написано: "Начните с привлечения внимания к важности темы, используя сущность "детский матрас" как основной якорь". Также есть entity connections, то есть связи между сущностями. Также для каждого следующего абзаца расписана такая же информация. Плюс есть ещё визуальные элементы. Они потом пойдут в промты для генерации, когда мы будем генерировать тексты, картинки. Тут написано, что "покажите правильную позицию спины ребёнка, когда он лежит". Ну, сделайте такую инфографику. И для каждого H2 у нас есть то же самое. Везде есть сущности, везде есть размер слов. Есть саморе чём писать: "рассмотрение заблуждений родителей при выборе матраса". Каждый миф представляется с последующим экспертным опровержением. Вот мы получаем такой план статьи большой, подробный. И у нас есть анализ сущностей, где агент рекомендует, как создавать этот контент. Оптимальный поток разделов, начиная с общих рекомендаций по выбору. Далее переходить к деталям: возраст, материалы, жёсткость. Какой делать визуальный контент? Как работать с сущностями? Как опередить конкурентов, используя правильную структуру? Как усилить экспертность и доверие в блоке верификации от государственных органов? Ну, показывать ГОСТы, стандарты по матрасам и прочее. Также есть полный анализ сущностей, то есть какая главная сущность? Детский матрас. Триплет отношений: "детский матрас предназначен для определённых возрастных групп". "Детский матрас содержит различные наполнители". И сила связи. Также есть важные сущности: там возраст ребёнка, наполнитель матраса, жёсткость матраса. То есть агент знает всё, что вам нужно употребить в этой статье. Далее идёт разбор того, как встроить под интенты, вот эти самые скрытые желания и вопросы пользователей. Агент их находит и говорит, как их вписать в контент. Интент один: как выбрать матрас ребёнка в зависимости от возраста. Второй: какой наполнитель нужен, а какое значение имеет жёсткость? И говорит, в какой раздел вписать вот эту инфу про жёсткость, нужен ли ребёнку ортопедический возраст и так далее. Ну и, естественно, мы берём из выдачи Google, из People also ask вот этих вот ответов вопросы для FAQ блока. И также здесь расписана стратегия по визуализации и полная таблица сущности. Вот такой анализ можно получить за 7-10 минут против 2-3 часов или четырёх ручного копания.
Дальше можно нажать "Сгенерировать текст". Я это уже за кадром сделал. Давайте посмотрим, что получилось. И мы получаем сгенерированный текст, где у нас есть и табличка сводная, и материалы про гипоаллергенность инфа, дополнительные функции, аксессуары, как ухаживать, полный FAQ готовый. Кроме того, у нас есть фактчекинг, то есть агент идёт и проверяет, какие факты найдены реально, какие нет. Вот он подтвердил, например, все факты про наполнители и даёт источники, с которых он взял эту информацию. Также можно сгенерировать картинки. Нажать "Generate". Hero image - это главное изображение. В данном функционале у меня стоит предыдущая версия nanobana, поэтому это будет дёшево, практически бесплатно, но можно делать и более крутые изображения. Хотя и такое изображение в целом для вступительного блока очень даже неплохое. Там малыш спит на матрасе, видно, что матрас какой-то прямо он в центре кадра, в центре внимания, детское, светлое, позитивное. А вот так работают агенты SE Legends. Можете зайти, попробовать. Ссылочка в описании. 15 лимитов всем будет начислено в подарок.
Кстати, такие тексты, которые созданы с помощью SE Agents, даже без ссылок начинают попадать в рекомендации ChatGPT и залетать в топы Google. У меня вот есть несколько примеров с сайта моего друга, который он делает под партнёрки под аренду авто. Это регион Черногория. Здесь нет никаких ссылок. Вот сайт был запущен, попал в индекс и просто на таких текстах дошёл до топ-7, топ-8 по топовым запросам. Да, где-то здесь есть небольшая частотка, но по супер ВЧ он в топ-30. Осталось доставить ссылочек, и сайт заберёт трафик в это ниже. Также есть сайт по Эмиратам, который был создан. Тут, конечно, выше конкуренция, но всё зашло в топ-5, топ-40 на английском языке и без каких-либо ссылок. Осталось добавить ссылочек и дотянуть страницы. Есть аналогичный сайт на испанском языке. Опять же, весь контент был создан с помощью Sale Agents. Наворк, то есть сайт просто создан, нулевой домен, и вот он уже ранжируется по основным запросам в топ-40, топ-50. Осталось также поставить ссылки и дождаться, когда наступит topical authority, то есть тематическая авторитетность, и сайт начнёт получать свой трафик.
И это работает для любой ниши, даже для казино, ставок на спорт и для других конкурентных тематик. Совершенно для любой ниши. Какая бы тематика у вас ни была, в каком бы регионе вы ни продвигались, обращайтесь к нашей команде, и мы поможем вам занять лидирующие позиции в поиске и в нейронках.
Если у вас остались вопросы, как продвигаться под новые реалии семантического поиска, задавайте их в комментариях, а я с радостью отвечу. На сегодня всё. До новых встреч.