Словарь

Опыт, экспертность, авторитетность и достоверность — критерии, по которым асессоры Google оценивают качество страницы.

Расшифровка: Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust. Это не фактор ранжирования с числом внутри, а рамка оценки. На практике складывается из проверяемых вещей: кто автор и есть ли у него профиль, откуда цифры, стоят ли ссылки на первоисточники, обновляется ли материал.

Generative Engine Optimization — работа над тем, чтобы твой материал попадал в ответы генеративных нейросетей.

Отличие от классического SEO: борьба идёт не за позицию в списке, а за цитату внутри ответа ChatGPT, Яндекс Нейро или AI-обзоров Google. Помогают явные определения, цифры, структура «вопрос — короткий ответ» и разметка.

Блок ответа нейросети над органической выдачей Google.

Забирает часть кликов: пользователь читает сводку и не идёт на сайт. Источники в блоке меняются от запроса к запросу, поэтому попадание туда отслеживают отдельно от позиций.

Текстовый файл в корне сайта с описанием проекта для нейросетевых краулеров.

По смыслу — как robots.txt, но не про запреты, а про смысл: что за сайт, какие разделы главные, куда смотреть. Стандарт молодой, обязательным его никто не сделал, но стоит дёшево.

Тег, которым страница указывает поисковику свой основной адрес.

Нужен, когда один и тот же материал доступен по нескольким адресам — с параметрами, со слешем и без, в пагинации. Частая ошибка: каноникал ведёт на адрес, который отвечает редиректом, — тогда указание игнорируется.

Три метрики Google о скорости и стабильности страницы: LCP, INP и CLS.

LCP — за сколько отрисовался главный элемент экрана, INP — как быстро страница отвечает на действия, CLS — насколько прыгает вёрстка при загрузке. Замеры берутся у реальных пользователей, а не в лаборатории.

Число страниц, которое робот готов обойти на сайте за отрезок времени.

Заметен на сайтах от десятков тысяч страниц. Съедается мусорными адресами: фильтрами, сортировками, дублями с параметрами, бесконечными редиректами.

Собранный и сгруппированный список запросов, под которые делается сайт.

Ценность не в размере выгрузки, а в группировке: какие запросы можно закрыть одной страницей, а какие требуют разных. Ошибка группировки стоит дороже, чем пропущенный запрос.

Разбиение запросов на группы по тому, совпадает ли выдача по ним.

Метод простой: если у двух запросов в топе пересекаются одни и те же URL, их закрывает одна страница. Так решается вопрос «одна статья или две» без гадания.

Видимый текст ссылки.

Сообщает поисковику, о чём страница-получатель. Перебор с точными коммерческими анкорами — типовая причина санкций; естественный профиль всегда смешанный.

Совокупность внешних ссылок на сайт: кто ссылается, какими анкорами, как быстро.

Оценивается не числом ссылок, а составом: тематика доноров, их собственный трафик, динамика прироста. Резкий всплеск на пустом сайте виден без всякой аналитики.

Сайт, с которого стоит ссылка на твой.

Смотреть стоит на живой трафик и тематику, а не на купленные метрики: домен с высоким рейтингом и нулевой посещаемостью чаще всего ссылочная ферма.

Робот, который переобходит страницы почти сразу после публикации.

Даёт быстрый, но временный трафик на свежие материалы. После обычной переиндексации позиции обычно откатываются к «настоящим» — это нормальный ход, а не потеря.

Имитация поведения пользователей ради подъёма позиций.

Работает до фильтра. В Метрике видна по аномалиям: всплеск визитов из поиска с одинаковой глубиной, устройствами и временем на странице. Проверять свой счётчик стоит и тем, кто сам ничего не крутил, — накрутить могут конкуренту во вред.

Машиночитаемое описание содержимого страницы: что здесь статья, автор, дата, цена.

Формат подачи чаще всего JSON-LD — отдельный блок в коде, не смешанный с вёрсткой. Даёт расширенные сниппеты и облегчает нейросетям пересказ страницы.

Большая языковая модель — нейросеть, обученная предсказывать следующий фрагмент текста.

Расшифровка: Large Language Model. Из этого свойства растут и польза, и главный риск: модель уверенно продолжает текст даже там, где фактов у неё нет.

Выдуманный нейросетью факт, поданный тем же тоном, что и достоверный.

Чаще всего страдают цифры, даты, названия исследований и ссылки. Лечится проверкой первоисточника, а не переформулировкой запроса.

Числовой вектор, в который превращают текст, чтобы сравнивать смыслы арифметикой.

Близость текстов считается как угол между векторами. На этом держатся поиск по смыслу, блоки «похожие материалы» и подбор источников для нейросетевого ответа.

Схема, при которой нейросеть перед ответом достаёт нужные документы и отвечает по ним.

Расшифровка: Retrieval-Augmented Generation, генерация с подтягиванием источников. Снижает выдумки и позволяет сослаться на конкретный документ — но качество ответа упирается в качество поиска.

Текст задания нейросети: роль, задача, ограничения и формат ответа.

Работающий промпт почти всегда длиннее интуитивного: в нём есть критерии приёмки и то, чего делать нельзя. Разница между «напиши статью» и полноценным заданием — разница между черновиком и материалом.