Сны SEOшника

Надо было выбрать дешёвую модель под коммерческие тексты на азербайджанском языке. Взял у агрегатора китайских моделей 7 кандидатов и дал всем один и тот же промпт о слоте казино: секция ~200 слов, три абзаца, HTML, пять конкретных фактов вписать без искажений, выигрыш не обещать, прямо сказать что результат случаен. Проверка в два прохода. Сначала механическая - факты на месте, нет кириллицы и иероглифов, формат соблюдён. Её прошли все семеро. Потом слепая оценка агентом-нейтивом (Opus 5): файлы обезличены, носитель не знал, где какая модель. Пять критериев - естественность, грамматика, терминология, читаемость, соблюдение задания. Максимум 25 баллов. Модель |Балл модели| Цена за секцию GLM-5 | 23 | $0.006395 DeepSeek V4 Fl | 22 | $0.000316 Qwen 3.7 Plus | 21 | $0.008619 DeepSeek V3.2 | 17 | $0.000318 Qwen Plus | 16 | $0.000191 Qwen 3.5 Plus | 12 | $0.006787 Qwen 3.5 Flash | 9 | $0.003579 У Qwen 3.5 Flash и DeepSeek V4 Flash в прайсе одинаковая цена выходного токена: $0.28 за миллион. На одной и той же задаче: - Qwen 3.5 Flash: 189 слов на выходе, списано 12 746 выходных токенов, 117 сек. - DeepSeek V4 Flash: 170 слов, списано 932 токена, 15 сек. Счёт отличается в 11 раз при одинаковом прайсе. Модель думала "про себя" и за это думание платишь ты. Единственный способ узнать реальную цену - прогнать тестовую задачу и посмотреть фактическое списание. Хотя линейка Qwen продаётся как сильная в многоязычии, на азербайджанском она заняла три последних места из семи. Лучший балл у GLM-5 (23). Идущий следом DeepSeek V4 Flash отстал на один балл из 25 при цене в 20 раз ниже - на объёме разница ощутимая. А две модели, которые стоили дороже победителя, набрали 12 и 21 балл. Что с этим делать: перед закупкой прогоняйте своих кандидатов на коротком тесте. Считайте не прайс, а фактическое списание и оценку давайте вслепую носителем на дорогой модели. Механическая проверка формата тут не помогает вообще - её прошли и лучший и худший. К слову, я выбрал для работы DeepSeek V4 Flash. #тест_нейронок

Вот ТУТ я писал, как настроил и откалибровал дешёвую модель GLM-5 на написание текста взамен дорогого Opus, получив приемлемое качество контента. Докладываю спустя почти месяц юза, свои впечатления: - Тексты более сухие и менее художественные. - Модель выдумывает факты. Может добавить бренды казино, которых нет в источнике вообще, приписать игру не тому провайдеру, сочинить законодательную историю ГЕО или размер бонуса. Всё это выдаёт уверенно и правдоподобно. - Промпт просит 5-7 вопросов в FAQ, приходит 1. Без ошибки. Без предупреждения. Структура валидна, JSON валиден, просто вместо семи вопросов один. - Иногда возвращает битый JSON. Задача при этом падает, её результат молча теряется, а на странице остаётся пустое место. Валидатор потерю не видит - он смотрит на другой слой: разметка-то корректна, беднее только содержимое. Отдельно про то, что я сначала записал модели в вину, а зря. Текст называл операторов, которых на странице нет, - я думал, это отсебятина. Оказалось, архитектура: текст пишется на стадии, где известна только верхушка таблицы, а раскладка карточек казино по страницам считается позже, на сборке. Модель добросовестно писала про тех, кого ей дали. Никакой промпт это не чинит, лечится только передачей раскладки в генерацию. Если у вас похожее - сначала проверьте, что модель вообще видела нужные данные. Как это теперь контролирую: Программно проверяю количество, а не только валидность. Просил 5-7 вопросов, пришёл 1 - это провал, даже если JSON идеален. Переписываем. Считаю на выходе то, что должно совпадать: число описаний = числу сущностей, число секций = числу пунктов плана. Подстраховка на вызове модели. Битый ответ - повтор тем же провайдером, потом переход на дорогую модель. Далее контроль виртуальными нейтивами: копирайтером, маркетологом, сеошником. Под контролем агента в клод-коде. Писал об этом ТУТ. Что нового добавил. После написания текстов дешёвым GLM, делаю прогон на вычитку моделью Opus-5 - прямо из чата. Ловит он заметно больше: кальки, противоречия между секциями, факты, не подтверждённые источником. Но «теперь всё видно» я не скажу. Часть дефектов не ловится чтением в принципе, какой моделью ни читай: одинаковая на половине страниц сайта фраза-анкор, или текст, который называет соседей по сетке, - каждая страница по отдельности безупречна. Это ловится только сквозным скриптом по всему сайту. Поэтому схема такая: дешёвая генерация → программные проверки количества и совпадений → вычитка сильной моделью → сквозные проверки по сайту целиком. #мойстек #техничка

Сны SEOшника pinned «Запускаю услугу: тексты для обзорников, PBN и review-сайтов. Не просто AI-генерация, а контент-пайплайн под семантику, выдачу и реальные данные по офферу. На одну страницу отдаю: - текст 600–1200 слов; - title и description; - FAQ с микроразметкой FAQPage;…»

Решил сегодня улучшить E-E-A-T, перед деплоем обновления сайта и прикурил Задал Gemini из Google-поиска задачу: сходи на мой сайт, который будет обновляться, и посмотри на него глазами асессора Google. Ну он и сходил. Гугл ассистент говорит: у тебя расходятся суммы бонусов; минимальные депозиты в листинге казино не совпадают с реальными; у казино в рейтинге стоят оценки типа 9.8/10 и 9.6/10, но нет ссылки на обоснование баллов. И ещё что-то по мелочи. Я говорю: окей, собери оценку в MD-документ - скормлю своему агенту. Скидываю доку Claude Code, говорю: запусти агента-эксперта, пусть проверит, что там в коде сайта, и поправит согласно рекомендациям. И он, кроме этого, самостоятельно блядь, отправил ресёрчера в реестр iGaming Ontario проверять номера лицензий и ещё в какие-то авторитетные источники. А потом заявляет: - Весь собранный сайт полная хуйня. Номера лицензий не соответствуют тем, что указаны у нас. Часть казино не имеют права работать в отдельных провинциях Канады. Бонусы, минимальные депозиты и вейджеры не проверены. Куда ведут ссылки - тоже не проверено (все ведут на кросс). И выдаёт длиннющий чек-лист: что проверить там, куда его агенты не смогли попасть, какие ссылки на источники ему дать. Иначе мы, получается, обманываем пользователей. То есть мне теперь надо либо часами ходить по авторитетным сайтам, либо снова сгенерить какую-то херню для отмазки. Я уже пожалел, что вообще затеял улучшать E-E-A-T, который лудикам нахер не всрался. Пишу агенту в ответ: - Чувак, давай не будем усложнять. Мы же в гембле. Нахуй забудь, что я просил. Тут все так работают. Opus мне: - Проверяй или иди нахуй. Я с этим работать отказываюсь. Мы наёбываем людей. Я уже загрустил. Думаю: из-за какой-то хуйни, месяцы разработки сейчас разобьются о системные промпты LLM. Пошёл покурил, вернулся и написал клод-коду: - Окей, я сегодня устал. Давай соберём сайт по утренним правкам, а чуть позже я обязательно проверю всё, что ты просишь. Он: - Окей, забили. Только я тебе каждый день буду ебать мозги в начале каждой сессии: сделал или нет? Самое интересное: за почти два года разработки с Opus я впервые увидел, чтобы он так быканул. Обычно: "да, шеф, вот код, вот правки". А тут внезапно включил прокурора, аудитора и правозащитника лудиков одновременно. Морали нет. Но теперь с любыми рискованными промптами буду аккуратнее 😂 #факап

Ну всё, зарелизил свою тдску - slimTDS. Кто следил за каналом, тот видел, как я её пилил: то демку выкатывал, то бенчи гонял, то ловил весёлые баги с партициями. Теперь это не «поделка в процессе», а рабочий релиз, которым я сам кручу трафик каждый день. Если по-простому, slimTDS это твой личный диспетчер трафика. Даёшь ему одну ссылку-кампанию, льёшь на неё, а он для каждого посетителя сам решает, куда его отправить: на нужный оффер, лендинг, или в мусорку, если это бот или не тот гео. Всё на твоём сервере, данные только твои, без SaaS-посредника, который смотрит тебе в трафик. Что умеет: - Маршрутизация по правилам: страна, устройство, ОС, браузер, язык, реф, UTM. Логика гибкая, типа «US + мобилки на оффер A, остальное на оффер B». - Офферы со сплитом по весам (70/30), sticky для чистых сплит-тестов или ротация. - 15 способов доставки: от чистого редиректа до клоаки через curl-прокси, когда источнику не надо видеть настоящий URL. - Фильтр ботов: краулеров и мусор уводит в trash, чтобы не палить оффер и не пачкать статистику. - Гео и устройства на MaxMind, постбэки входящие и исходящие, пиксель и даже запись сессий (можно буквально пересмотреть, что человек делал на лендинге). - Макросы и рандомизация в URL, чтобы размазывать отпечаток. - Дашборд со статой, тёмная тема, RU/EN. И оно ещё и быстрое: на мелком 4-ядерном VPS держит ~635 запросов в секунду на полном конвейере, весь стек ест ~300 МБ памяти. Про бенчи был отдельный пост. Теперь просьба. Если чувствуете, что тема полезная, репостните, пожалуйста. Вам ничего не стоит, а мне поможет, чтобы о проекте узнало больше людей, которым он реально пригодится. Проект селфхостед и делается в открытую, так что любой охват в кассу. Вопросы, идеи, «а почему так, а не эдак» кидайте в комменты, отвечу.

Нужная штука - TDS. Ниже постом 👇

Запускаю услугу: тексты для обзорников, PBN и review-сайтов. Не просто AI-генерация, а контент-пайплайн под семантику, выдачу и реальные данные по офферу. На одну страницу отдаю: - текст 600–1200 слов; - title и description; - FAQ с микроразметкой FAQPage; - рекомендации по перелинковке; - Markdown, HTML или JSON под вашу CMS. От вас - главный ключ, хвосты и факты по офферу: бонусы, лимиты, лицензия и т. д. Что делаю до и после генерации: - бесплатно проверяю ключи на каннибализацию и пересечение интентов; - разбираю ТОП выдачи: интент, структуру, обязательные блоки; - не выдумываю факты, цифры и условия по бренду; - прогоняю текст через QA: язык, GEO, грамматика, сломанные ключи, AI-штампы. Не прошёл - не отдаю, переписываю. Для сеток развожу структуру, стиль, заголовки и анкоры между сайтами. Языки: английский (US/CA/UK/IND) и польский. Другие GEO - тоже можно, но первый заказ с доплатой $50 на калибровку. Если семантика уже есть, но выгрузка сырая - подключаю чистку и кластеризацию как опцию к заказу: - убираю мусор, дубли и зеркала; - распределяю ключи по страницам; - показываю пересечения интентов и риск каннибализации; - согласовываю структуру до написания текстов. Нужна выгрузка с ключами и частотностями из Ahrefs, Semrush, KeyCollector или другого источника. Семантику с нуля не собираю. Пилотные цены для первых пяти заказов: - страница: $15; - от 10 страниц: $10 за страницу; - чистка и кластеризация при заказе текстов: $40 до 2000 ключей, $70 до 10 000; - новое GEO: $50 разово. Пишите в сообщения канала: https://t.me/seo_dreams?direct Пришлите 3–5 ключей одной страницы. До оплаты покажу, какой интент вижу, нужно ли разделять ключи и какой будет структура.

Не так давно я начал использовать рой агентов которые в онлайн-режиме смотрят то, что генерирует LLM по API. Оказалось полезно 🔥 Собрал автоматом сайт на 9 страниц. Логи чистые, валидатор 0 ошибок, гейт качества зелёный. Агент нейтив-копирайтер проверяет, а тексты не по тому плану, который я готовил. Не кривые, не с ошибками. Просто не те. Что произошло: скрипт, который пишет текст, искал файл с планом страницы в одной папке, а планировщик клал его в другую. Файла нет - скрипт молча взял встроенную заглушку и написал по ней. Ни ошибки, ни варнинга. Прогон «успешный». И это оказалось не единичным случаем. За день таких молчаливых поломок набралось несколько. Заодно пофиксил найденные баги в скриптах. Теперь у меня несколько этапов проверок и никаких запусков оркестраторов. Работаю прям через клод-код. Основной агент сам запускает скрипты и контролит результат. Идёт несколько этапов проверок: 1. Копирайтер нейтив редактирует то, что написал LLM. 2. Маркетолог смотрит чтобы тексты были информационно-коммерческими и без воды. 3. После сборки сайта, агент-сеошник смотрит всю техничку, анкор-лист, микроразметку, соответствие бонусов и прочего фактам. Всё это под контролем тимлида, который раздаёт задания Правда теперь на сборку одного девятистраничного сайта уходит часа 3. До этого 30-40 минут))) #мойстек

Переделал HTML-шаблон в генераторе, перегенерил один сайт, залил на хостинг. Хорошо что сразу поймал свой косяк: по дефолту машина затёрла datePublished в микроразметке свежей датой. "Поздравил себя" - для сниппетов страница только что "родилась", возраст (а с ним и кусок доверия) обнулился. Как надо если у тебя автоматический генератор сайтов: - datePublished сохраняем исходную. Снимаем её с живого обзорника ДО пересборки. Возраст страницы это актив, его нельзя терять на ровном месте. - dateModified ставим на сегодня, но с ранним временем по UTC (ночь/раннее утро). Так при любом часовом поясе дата гарантированно окажется в прошлом, а не в будущем. А дата в будущем это красный флаг для гуглбота. - lastmod в sitemap держим синхронно с dateModified. Теперь перед любым апдейтом живого сайта у меня первый шаг: отдельным субагентом снять datePublished со старой версии и вернуть её в пересборку. Мораль: пересборка должна менять вёрстку, а не историю. Возраст страницы не трогай случайной перезаписью даты. #техничка

Аналитика - банальщина на первый взгляд. Но без неё ты слепой Боль любого веба: залил новую сетку. Спустя время в дашборде ПП появились клики, а с какой они страны, не видно. По крайней мере в трёх партнёрках у меня так. Чтобы отфильтровать - перебирай кучу ГЕО руками в UI ПП. А хочется просто сразу увидеть связку клик + гео, но хз как быстро. И часто в отчёте куча кликов, но ноль рег и ФД. Обычно лечится установкой TDS - и это правильно. Но сегодня не про это. Сегодня про главное: понять кто вообще идёт по ссылке в казино - люди или боты? Это твоё продвигаемое ГЕО или USA? 95%, что если US, то это гуглбот чекает, что там за кнопкой Get Bonus. И самое важное - ожила ли молодая сетка и какой сайт первым начал лить целевых юзеров? Раньше у меня после заливки - две недели медитации на site: и GSC. Теперь проверка жизни = 5 минут и работает с первого дня. Стек: GTM + Microsoft Clarity. Бонусом Clarity даёт heatmaps и записи сессий - видно не "трафик есть", а куда жмут, где отваливаются, где боты, а где живые. А также текстовый разбор каждого визита нейронкой. Где-то читал, что Clarity - убийца Метрики. Считаю, так и есть. Плюс он не роняет скорость и в него уже встроен свой вебвизор. На снимке скорость сайта с уже работающим Clarity. 97 баллов. Инструмент бесплатный, а PageSpeed не просаживает. Если было полезно - кидай огонёк 🔥 #аналитика #мойстек

Белого SEO пост. Часть 4. Как загнать бота переобходить сайт Ранее я починил 17 тысяч сдохших адресов в ИМ запчастей: редиректы, склейка дублей, карточки с контентом. Починить мало. Пока поисковик не придёт и не переобойдёт страницы, в выдаче не изменится ничего. Сам он по 60 тысячам страниц ползёт долго. Значит бота надо позвать. У Яндекса для этого три канала. 1. Переобход через API Вебмастера. Самый сильный сигнал. Кладёт адрес в приоритетную очередь, робот приходит за пару дней. Но квота копеечная и зависит от ИКС, у меня 850 в сутки. 2. IndexNow. Push-сигнал «страница изменилась». 10 тысяч адресов. Реальный лимит хоста скрытый, по ИКС, обычно сотни в сутки. Слать туда можно только реально изменённое, не весь каталог «на всякий». Можно потерять доверие к заявкам если спамить. 3. Sitemap с lastmod. Пассивный фон. Свежий lastmod говорит «тут поменялось, зайди». Медленно, но покрывает весь каталог даром. Момент про 301: чтобы склеить старый адрес с новым, робот должен прийти на старый и получить редирект. Шлёшь в переобход именно старые адреса, а не цели. Всё это я автоматизировал скриптом за вечер: токен Вебмастера, очереди адресов, крон раз в час отправляет на переиндекс порциями. Прогнал ядро: 3859 адресов, те что имели трафик, плюс старые адреса под 301. Дальше просто смотрел выгрузки. Что получилось Робот пришёл в тот же день. Обход по сайту был 40-50 страниц в сутки, стал 1230. Старые адреса. За три месяца до этого в отчёте был ровно ОДИН адрес со статусом «редирект». Робот к старым адресам просто не приходил, и вес никуда не переезжал. После переобхода их стало 216, а 203 новых адреса зашли в поиск. Вот момент, когда 301 начинает работать. До этого он лежал мёртвым грузом. Ошибки 404. Поток исключений «страница не найдена» был под 900 в день, к 22 июля ноль. Свежих 404 на весь сайт осталось десять штук. Индекс. Июнь закончил с сальдо минус 3611 страниц. С 9 по 17 июля ровно ноль, кровотечение встало. С 18 по 24 июля плюс 3203. Трафик. Показы на карточках товаров за неделю 444 → 972. Артикульные запросы, тот самый канал, который выгорел, почти удвоились. Понедельник к понедельнику плюс 17%, вторник плюс 18%, среда плюс 18%. Ровный прирост по одинаковым дням недели, то есть это не выходные и не случайный всплеск. Честно: половина прироста это не рост, а мои же страницы, вернувшиеся под правильными адресами. Кликов пока плюс 11 за неделю, на такой базе это шум. И 12% вернувшегося Яндекс уже выкинул обратно как малоценное, правда раньше выбивало 75-88% партии, теперь 16-22%. P.S поделитесь опытом кто в теме, как недорого загнать гугл-бота на важные страницы ИМ? Платными индексаторами не вариант - будет дорого. Обход по API гугл випилил. #белое_seo

Вот така хуйня случилась сегодня. Утром комп из блокировки вывожу, а он не але. SSD приказал долго жить 😭. Причина - комп 24/7 работает с GSA/XRumer и нейросетями. В итоге диск деградировал буквально за 7 месяцев. Надо было второй ставить на эти задачи а на основном только винда и по мелочи. Итог, попал на бабки и пришлось заказать наконец 2шт SSD в м-видео. Стоят как крыло самолёта теперь((( p.s это плохо не на 99% как тулза написала, а на 105%

Белого SEO пост. Часть 3. Как я вайбкодил чужой легаси и не убил магазин Вторая часть здесь Меня спрашивали, как я один за месяц перелопатил то, на что раньше уходил год с разрабом. Рассказываю, но не про промпты. Про то, как вайбкодил. Вводные: чужой движок, зашифрованное ядро, живой магазин с заказами. Разраба нет. Каждая правка едет сразу в бой. Ошибся, и ты положил корзину людям, которые возможно прямо сейчас покупают. Правило, которое я вывел Первую неделю я работал как всегда: увидел проблему, попросил модель починить, залил. И слегка влетел. Полез править оформление заказа и сам создал баг. Сломал корзину. Откатывали. Причём модель была уверена в себе, я тоже, а проблема оказалась вообще не там, где мы оба думали. После этого я в CLAUDE(.md) завёл правило и ни я, ни агенты не нарушили его больше ни разу: 1. Сначала ресерчер. Только чтение, никаких правок. Отдельный агент лезет в код и отвечает на один вопрос: где корень проблемы и какие точки изменения. Ему запрещено что-либо трогать. 2. Потом эксперты. Другие агенты, с другими ролями (senior-разработчик, e-commerce, технический SEO), смотрят на предложенный подход и ищут, где он выстрелит в ногу. 3. Потом я показываю план заказчику и только после "ок" пишу код. Об этом клод-код мне сразу напоминает. Без аппрува основной агент сожрёт мне мозг. Звучит как бюрократия. На деле это то, что спасло мне проект. Где эксперты меня остановили Заказчик просит: сделай телефон обязательным при заказе. Я иду чинить форму заказа. Ресерч показывает: телефон там уже обязателен, и в форме, и на сервере. А дыра совсем в другом месте: на сайте вход по e-mail-коду, человек за десять секунд заводит аккаунт, и после этого чекаут телефон у него не спрашивает вообще. Полез бы чинить очевидное, потратил бы день и не починил бы ничего. Дальше веселее. Я решил заодно подставлять в поле телефон, который человек ввёл на шаге доставки. Логично же. Залили, и заказчик пишет: заказы идут без телефона. Оказалось, при выборе СДЭК в это поле подставляется телефон пункта выдачи, а не покупателя. Я своими руками сделал новый баг из "улучшения". Спасибо, что владелец проверяет всё вживую. Ещё случай. Надо было склеить сотни дублей товаров. Я придумал искать пару прямо в момент запроса. Эксперт зарубил: запрос уйдёт на каждый просмотр карточки, индекса товара в БД может не быть, а 301 кэшируется у пользователя навсегда. Ошибёшься один раз, и человек будет ходить не туда, пока не почистит кэш. Переделал: пары считаются заранее, глазами проверяются, в рантайме только точный поиск по ключу. Этот скрипт будет запускаться строго руками раз в месяц, как профилактика дублей. Автоматизация здесь избыточна. И финальное. Переписал генератор карты сайта, он стал удалять устаревшие xml файлы. Эксперт: а что будет, если база в этот момент отдаст мало данных, потому что идёт загрузка прайса? Правильно: карта перезапишется пустой, а старая удалится. Одна неудачная ночь, и поисковик перестаёт видеть сайтмапы магазина. Добавил предохранитель: пришло мало данных, ничего не трогаем. Второе правило: предпросмотр На боевом сайте я теперь ничего не запускаю без режима "только посмотреть". Любой скрипт, который меняет данные, сначала выдаёт отчёт: вот что я собираюсь сделать. Смотрю глазами. И только потом &apply=1. Это буквально спасло меня на дублях. Отчёт показал: артикулы sd-1091 и sd1091 после нормализации совпадают, но это рулевая тяга одного бренда и тормозной диск другого. Склеил бы вслепую, и редирект был бы не на тот товар. Живые деньги. Третье: журнал и откат Каждая операция, которая трогает базу, пишет журнал. Откат одной ссылкой. Скрипты, которые меняют данные, на сервере не живут: залил, отработал, удалил. Что я понял за месяц Модель не заменяет разраба. Она заменяет скорость разраба. Думать всё равно приходится тебе, и самое ценное время уходит не на код, а на то, чтобы понять, что вообще происходит. Зато с ней ты можешь позволить себе то, чего раньше не мог: проверить гипотезу, которая скорее всего не подтвердится. Раньше это стоило недели ожидания и денег. Сейчас это стоит десять минут. Половина находок в этом кейсе именно оттуда. И да, я пару раз сам себе создавал баги. Оба раза их ловил не я, а живой человек, который открыл сайт и попробовал купить. Вайбкодинг в чужом легаси работает. Просто не давай модели писать код первой. Пусть сначала читает. Мораль всех трёх частей Падает трафик, а позиции целы, не ищи фильтр. Ищи свои 404. Меняешь URL, ставь 301. Всегда! Поисковик помнит адрес, а не товар. Без редиректа ты не переехал, ты сжёг всё, что страница копила годами. Отчёт "Не найдено" это не мусорка, а карта потерянных денег. Полистай свою. Самый дешёвый трафик это тот, который у тебя уже был. Ищи то, что сам же и закопал. И ещё. Разработчик уволился, а проект только ускорился. Полтора года узким местом был живой человек, каждая таска от недели до месяца. Теперь всё быстро. Тот случай, когда "нет разраба" это не проблема, а уже почти преимущество. #белое_seo

Почему три моих ГЕО улетели в ноль (антикейс) Помните, в этом посте я написал: моя шайтан-машина собрала мне 22 сайта? Так вот, те из них кто начал получать трафик, дружно были посланы гуглом в пешее эротическое путешествие. Три гео - Польша, Мексика, Канада. Собраны по СТАРОМУ пайплайну генератора. Сначала трафик рос прямо без ссылок. Появились реги и даже несколько FD. Я радовался и уже мечтал о ламбе. А потом апдейт - и всё это добро синхронно ушло в пол. Не одна страница и не один сайт. Три гео пачкой. Когда падает всё сразу и одинаково - это означает что у тебя системная болячка в самой логике работы. Я полез в данные. И вот что нашёл 👇 1. Каннибализация была зашита ещё на этапе сбора ключей. Старый пайплайн парсил топ конкурентов в Google и брал их семантику как эталон. Но конкуренты в гембле сами валят всё в одну кучу - интенты у них размазаны. Машина честно унаследовала ИХ кашу. Взял 4 страницы под «депозит от 1 / 5 / 10 / 20 $» - а словари ключей у них пересекаются на 61–73%. То есть это по факту ОДИН размытый набор ключей, растянутый на 4 разные страницы. Гугл видит не 4 страницы - он видит 4 клона. Дальше сами понимаете. 2. Объёмы текстов взял по среднему в ТОПе и переспамил. Этап сбора плана страницы считал частоты и объём, под простыни конкурентов на 2000–3000 слов. А надо было до 1000 - сжато и по делу. Скрипт брал рекомендации парсера ТОП-10 напрямую - получил плотность ключей как из пушки. Привет фильтр. 3. Страницы-близнецы. Генератор лепил near-duplicate шаблон: те же абзацы, тот же FAQ, та же формула отыгрыша с подменённым числом. И внутри сайта, и в соседнем сайте сетки. Идеальный footprint. Я сам себе построил сетку клонов и удивлялся, чего это она палится. Что чиню сейчас: - Развёл интенты на входе. Больше не наследую кашу конкурентов. Пересечение ключей между страницами упало в 2.5–5 раз. - Корзины n-grams A/B/C: ядро интента / соседний / чужое - в топку. - Планирую частоты под свой объём, а не под конкурентов. - Добиваю уникализацию структуры, чтобы страницы перестали быть клонами-шаблонами. Всё это я допиливаю. Честно - не готово. Но сегодня хочу уже запустить первый обновлённый сайт. Мораль простая: если ты не контролируешь, ЧТО и КАК генерит твоя машина на этапе сбора семантики - она масштабирует не контент, а твои ошибки. Я думал, что автоматизировал производство сайтов. По факту автоматизировал производство хуёвых дорвеев. 💩 Палятся на этом много кто из тех, кто гонит сетки на генераторах. Проверь свои словари на пересечение - можешь удивиться. p.s. Вопрос к опытным знатокам: Если пересобрать все 22 сайта нормально, есть шанс что фильтр снимется и как быстро? Или стоит собрать сайты на новых доменах а эти в мусорку? Был у кого такой опыт? #антикейс

Часть 2 Напомню: трафик упал, продажи в ноль, выглядит как будто прилетело от обоих поисковиков разом. Зашёл в Search Console за 16 месяцев. Выяснил: позиции не падали, упали показы. Если тебя пессимизируют или двигают конкуренты, ты опускаешься в выдаче и теряешь клики. А тут никто никуда не опускался. Страницы просто перестали существовать. Выгружаю отчёт «Не найдено». 17 000 адресов. Беру выборку, проверяю руками, и понял, что 65% из них живые. Товар на месте, карточка работает, цена есть. Просто по другому адресу. Смотрю в код. Адрес карточки собирается так: сайт / категория / название-артикул-бренд Вспомнил, что без меня в магазине наводили порядок: разгребли «Разное» и разложили товары по нормальным категориям. Ранее разраб написал скрипт, который сортирует товары по ключевым словам в заголовке. В итоге товар переехал, в адресе поменялась категория, старый адрес сдох. Без редиректа. Молча. За один заход выгорело 17 тысяч URL со всем, что они копили годами: вес, ссылки, позиции, покупатели. Вот теперь вспоминаем то самое удаление товара в 404. Оно всё это время работало параллельно и жгло каталог с другого конца. Это сделано «по задумке», но оно превращало сайт в помойку с битым каталогом. Никаких алгоритмов. Никаких фильтров. Сами себе выстрелили в пенис. Чем лечил Написал обработчик. Страница не найдена, берём из адреса имя товара, ищем в базе. Если жив, отдаём 301 на актуальный адрес. Не нашли по имени, ищем по артикулу, он в адресе тоже есть. Не нашли однозначно - отдаём честную 404 и ничего не выдумываем. Одна вставка в шаблон, и чинятся все 17 тысяч разом. Включая те, которых я в глаза не видел: панель вебмастера отдаёт только первую тысячу. Параллельно с кодингом сделал овнеру ТЗ: вернуть товары, которые имели показы и клики, но их автоматом снесло через 30 дней. Скормил клоду выгрузки из вебмастера и GSC за 16 месяцев, он сопоставил эти csv с базой и выдал список: названия и артикулы. Дальше дело заказчика найти их у поставщиков и залить обратно. Как зальёт, карточки сами встанут на свои старые адреса и подхватят трафик. А если товар вернётся под чуть другим именем, его поймает тот самый обработчик и отдаст 301 на новый адрес. UPD: Добавил скрин просмотров за неделю. 13 числа поймал всплеск почти вдвое. Не берусь клясться, что это ровно мои правки, часть эффекта от 301 вообще раскачивается месяцами. Но совпало красиво. Понаблюдаю, вернусь с цифрами через пару недель. Конец второй части... #белое_seo

Белого SEO пост Пациент: интернет-магазин запчастей, 55000 товаров. Трафик был небольшой, но стабильный - под 50 горячих юзеров в день. С зимы трафик падает. Продажи упали в ноль. CMS: DocPart. Очень глючная и без базового SEO. Года полтора назад я поспособствовал в простановке артикула в тело и мету каждого товара. Тогда я нейронки юзал только в UI чате, никакого вайбкодинга, всё через разраба - башковитый мужик, но как и 80% программистов очень долгий. Каждая таска от нескольких дней до месяца. Ни шатко ни валко, с моими постоянными пинками базовое SEO немного допилили. Трафик пополз с околонуля до тех самых 50+. Публика горячая, ищут конкретный артикул. Пошли запросы в топ 1-3. Заказчик доволен. Правда карточки при этом были голые: прайсы грузятся экселем от поставщиков, без картинок и описаний. Картинки внедряли руками, заказчик фоткал, я фотошопил и выкладывал. Через месяц устал от этого манки-дрочерства и забил. Как это ускорить без парсинга я не понимал. А ещё заказчик с разрабом внедрили удаление товара, если он 30 дней не приходил в прайсе. Тупо в 404. Зачем - не помню, переубедить не смог. Запомните этот момент. Потом я полгода проект почти не трогал. В мае захожу, а там всё плохо. Показы по гуглу и яндексу с 1800 в день до 1000, клики с 55 до 20+, продажи в ноль. Выглядело так, будто прилетело от обоих поисковиков разом. Спойлер: ни фильтра, ни апдейта там не было. И в догонку разраб отвалился 🫤 Но у меня жеж клод-код есть. Горевать не стал, скачал дамп сайта, запилил суб-агентов, запустил ресерч и роадмап. Что навайбкодил за месяц - Микроразметку, мету, Schema.org, уникальные описания на весь каталог в 55к товаров. - Наполнение карточек. Арендовал на месяц несколько методов у partsapi(.ru). Выкачал по API фото, технические параметры, аналоги товаров, совместимые модели и движки (последнее, самое улучшающее семантику, из того что смог найти). - Нашёл и устранил корневую причину падения трафика (в следующей части). Карточки стали похожи по структуре на дром 🚗 Конец первой части. Во второй - почему на самом деле трафик упал... #белое_seo

Как я перестал переплачивать за генерацию текстов Мне надоело сливать кучу денег на тексты. Ранее генерил на соннете. Одна сетка это 10-40 баксов только за генерацию. Решил урезать расходы. Погуглил свежие рейтинги моделей и увидел, что китайская GLM сейчас вполне себе, а стоит в разы дешевле Claude (это который Anthropic, дорогой флагман). Ну и пошёл к гугловскому ИИ спросить - кто пишет тексты лучше. Ответ без вариантов - Claude. Живее, естественнее, лучше держит тон, меньше клише. GLM, мол, догнала по логике и коду, но в живом тексте скатывается в сухой канцелярит. Дешевле, но по качеству прозы отстаёт. И знаете что? На старте так и было. Я включил обе модели на генерации сайтов для одного крупного бренда (бренд-протект) и GLM реально писала суше и деревяннее. Claude опережал заметно. Но я упрямый. Сел настраивать дешёвую. Настройки делал под локали pl, en_CA, en_IN. Что сделал: 1. Составил список типичных ошибок и штампов, которые модель повторяет из раза в раз. Теперь скрипт их сам ловит и заставляет переписать. 2. Все важные цифры (бонус, лицензия, EEAT, сроки) вставляет не модель, а моя программа. Модель их даже не трогает, значит и не наврёт. 3. После генерации второй дешёвый проход вычитывает текст на мелкие ошибки. Как редактор. 4. Проверка на выходе: плохой текст не публикуется, а уходит на перезапись. 5. Сделал так, чтобы сайты в одной сетке не были близнецами. У каждого домена свой стиль, тон, заголовки и таблицы. Меняется само. 6. Модель пишет от лица местного, а не как иностранец с переводчиком. Всё масштабируется за несколько итераций почти под любой язык и ГЕО (требуется калибровка 10-20 мин). Важный момент: тест был вслепую. Каждую версию текста я отдавал на оценку в Claude AI через UI чат, но специально не говорил, какая модель его писала. Просил проверять строго, как местный житель: поляк, канадец, индус. Все замечания он складывал в отдельный файл, а я отправлял их на исправление обратно в Claude Code. Проверяющий не знал, чем и что тестируется, поэтому не мог подыгрывать своей модели. Сколько итераций сделано Польша: 16 подходов. Тут строил всё с нуля, долго и муторно (ушло часов 8). Канада: 10 подходов. Английский, готовое уже было, пошло легче (4 часа). Индия: всего 2. Тоже английский, но со своими местными словечками, каркас был готов (20 минут). На выходе дешёвая модель пишет как местный, а не как гугл-переводчик. 📊 Итого мои баллы каждой модели после докрутки пайплайна: GLM 5 vs Claude Sonnet 5 - Факты. 9 на 9. Ничья. Цифры вставляет программа, а не модель. - Правила и структура статьи. 8.5 на 8.5. Ничья. Проверка одна на двоих. - Уникальность сайтов между собой. 7 на 7.5. Claude чуть-чуть, но это чинится настройками, а не моделью. Докрутил и GLM догнала. - Живость текста. 7 на 8.3. Вот тут Claude реально лучше. Единственное место, где видно, за что платишь. Итог: Claude выигрывает 1 пункт из 4. И то на страницах, где половина это таблица и вопрос-ответ, а всё важное (факты, легалка, структура, уникальность) держит не модель, а настройки скриптов. И они одинаковые для любой модели. 💸 Ценник GLM: 4 статьи по 1000-1300 слов = 12 центов. Claude за тот же объём: около 55 центов. Почти в 5 раз дороже. А на целой сетке в сотни страниц та самая разница и превращается в те самые десятки баксов. Только теперь они остаются у меня. Что я понял: Гугловский ИИ был прав только на старте. По факту с прямыми руками разрыв закрывается почти полностью. И это можно настроить на любой альтернативной модели. P.S. Всё это часть большой перестройки. Полностью перекраиваю свою шайтан-машину из-за массовых фильтров. Предыстория тут. Если было полезно, кинь огонька 🔥 #мойстек #тест_нейронок

Почему твои страницы дерутся между собой и как это убивает сайт под апдейтом Разберу боль, из-за которой мои личные сайты (и нескольких знакомых аффов) регулярно ловили по щам от core-апдейтов. Как оказалось - сайт сам себя жрёт. Называется красиво - каннибализация. По факту это когда у тебя несколько страниц воюют за один и тот же запрос, и гугл не может понять, какую поднимать. Как это выглядит на живом сайте: - Обзорник бренда тащит на себя всё сразу: и регистрацию в казино, и бонусы, и приложение, и депозит. Одна страница «обо всём». - Под один ключ заточены 3-4 страницы, и ты сам не скажешь, какая главная. - Внутряк по запросу не в ТОП-100, а морда случайно вылезла (у меня был ровно такой кейс с промокодами - писал про него выше). Чаще такое случается на автоматических пайпланах: модные навайбкоденные генераторы 100-500 сайтов на автомате. В таком случае веб мало конролирует что ему нагенеритт нейронка. Гугл смотрит на эту кашу и вместо того чтобы поднять одну сильную страницу - размазывает траст по всем слабым. А под апдейт такие сайты просаживаются первыми. Проверено не раз. Что помогает Самое важное - 1 страница = 1 интент. Не «казино обо всём», а дробим по намерению юзера: - что это за штука (инфо) - одна страница - как скачать/установить приложение - другая - стратегии/фишки - третья И вот тут ключевой момент, на котором все палятся: соседний интент упоминаешь ОДИН раз анкором-ссылкой, а не раскрываешь на пол-статьи. Как только перестаёшь валить всё в кучу - гугл начинает понимать, что где, и поднимает нужную страницу под нужный ключ. То есть важно контролировать, чтобы при ручном или автоматическом способе написания статей, на одной странице были ngram строго про раскрываемый интент. Вторая беда, которая идёт в комплекте - переспам ключей Народ берёт частотность из Neuronwriter/Surfer/etc. «как есть» и пихает в текст. А инструмент-то считает вхождения под объём топов - а там простыни по 2000+ слов. Ты пишешь 1000 слов и суёшь туда столько же вхождений, сколько нейрон насчитал на 2000. Итог - переспам, привет фильтр. Режем частоты пропорционально своему объёму. Грубо - в 2.5-3 раза. Инструмент даёт сырьё, а не готовые цифры, которые тупо копируешь. И ещё одно, что реально экономит время - не делать страницу, если на неё нет спроса. Прежде чем делать очередную страницу, чекни: есть частотка у главного ключа? Получаетт ли конкурент из ТОПа реальный трафик с похожей страницы? Если очень мало по ahrefs/semrush - не делаю. Такие пустые зомби-страницы только размывают траст всего сайта. Лучше закрыть тему абзацем на родительской странице и не мучать домен. То, что у конкурента есть такая страница - это не повод. Повод - это спрос. Такие дела. К слову, шайтан-машина которой я здесь от поста к посту хвалюсь, нахерачила мне 22 таких сайта и они все упали, даже те кто сначала вырос и принёс реги/FD. А всё потому что я не контролировал что она мне генерит (об этом антикейсе отдельно расскажу). Если было полезно - кидай огонёк 🔥 #мойстек

Всем привет ! Давно не выходил на связь. Последние недели почти полностью ушёл в вайбкодинг. Переписывал бэкенд, ковырял прокси, интеграции с соцсетями и собирал новые сайты руками (работа вся с клиентскими, даже своя гембловая сетка временно была на паузе). Заодно понял, что не хочу писать посты ради постов. Лучше один нормальный отчёт с реальными тестами, чем пять проходных заметок. Что показали тесты "сервиса вирального трафика" RU e‑com (автозапчасти, автосервис) - тут результат порадовал. Через 3–5 дней литья: СЧ‑запросы, бывшие в ТОП‑20–50, вышли в ТОП‑3–10. Те, что были за ТОП‑100, поднялись в ТОП‑50. Но как только останавливали трафик - в течение двух недель всё откатывалось обратно. Адалт USA: Старая страница, которая висела в ТОП‑20, за несколько дней вылетела на ТОП‑1–4 по ВЧ. А вот новая страница - ноль реакции, хоть залейся. Гемблинг Tier‑1: Часть сайтов, уже стоявших в ТОП‑20, чуть подтянулись, но быстро скатились. Новые сайты вообще не отреагировали. Гемблинг Латам: Новые сайты без ссылок начали показываться в ТОП‑20 по СЧ и НЧ. После стопа трафика - опять откат. Что это говорит о работе алгоритмов Google Поведенческий трафик - это мощный, но краткосрочный сигнал. Google действительно учитывает активность пользователей (глубину, время на сайте, возвраты) как фактор ранжирования. Но алгоритмы «помнят» этот сигнал только пока он поступает. Как только поток иссякает - система пересчитывает позиции, и если нет подкрепления (ссылок, соцсигналов, свежего контента), рейтинг падает. Ещё важный нюанс: для новых страниц поведенческий трафик работает только если они уже имеют минимальный возраст и доверие. Иначе алгоритм просто игнорирует всплеск - как было с новой страницей в адалте. Ну и снова убедился: поведенческий трафик не способен заменить ссылочное. Он отлично усиливает уже существующий документ, но почти не умеет "поднимать с нуля". Что делаю сейчас Профили нужно улучшать настоящими постами в соцсетях. Поэтому сейчас подключаю к связке: Постинг + прогрев реальным трафиком из Reddit и Pinterest. На выходе - комбайн: виралка, ПФ + социальные сигналы (лайки, репосты, переходы из постов). В Reddit пока банят, но я докручиваю алгоритм постинга, чтобы обходить фильтры. Как только доведу - вернусь с апдейтом и новыми кейсами. —- Спасибо всем, кто вписался в пилот и доверил свои сайты. Благодаря вашим проектам удалось проверить сервис в e-commerce, адалте и гемблинге, собрать много полезных данных и понять, в каком направлении развивать систему дальше. 🤝 UPD: Сегодня постараюсь запилить пост о контенте и структуре сайтов. Не переключайтесь) UPD-2: Ну и один из комментариев после пилотных тестов на скрине, как пруф.

🚀 Когда я начинаю простановку ссылочного на сайты и как выбираю анкоры Все по разному подходят к задаче простановки ссылочного. Кто-то даёт отлежаться сайтам до появления первых показов и единичных кликов. Кто-то сразу после раскатки начинает поливать созданный обзорник. Я считаю, что оба метода имеют право на жизнь. До недавнего времени я работал только по первому. Главная причина - экономия бюджета и акцент только на живых сайтах сетки. Это актуально, когда работаешь в соло и когда работаешь на продукт. В первом случае у меня включен режим "нищеброд" с задачей максимально качественно освоить появившиеся 200/300/1000 баксов и не имея бесконечных бюджетов продукта/SEO команды. Во втором случае уже заказчик определяет спустя время, насколько ты эффективно тратишь его деньги. Так вот, чтобы не сжигать бюджет в большом количестве, я после раскатки сетки обзорников жду появления первых устойчивых показов и единичных кликов. К этому моменту появляются также первые клики в ПП и иногда регистрации/FTD. На моём опыте до 30% сайтов из всей сетки начинают дышать спустя 1-2 месяца при условии, что техничка и текстовое наполнение сделаны неплохо (в моём случае массовая генерация шайтан-машиной). Ключи для анкоров я отбираю из тех, что имеют показы и появляются в ТОП 20-40 по GSC за последний месяц + обязательно разбавляю naked URLs. Никогда не беру ВЧ ключи в самом начале. Работаю по принципу "есть слона по кусочкам", а не пытаться заглотить сразу. Ссылочное в таком случае работает отлично. Сначала в ТОП идут НЧ и СЧ с хвостами, постепенно цепляя и более частотные и более конкурентные ключи. Спустя ещё 1-3 месяца на те сайты, что вырвались в лидеры, уже можно более агрессивно проставлять линки - тут всё по классике. Первые проливы - дешёвые ссылки и соцсети, далее более дорогие. Второй метод простановки ссылочного: раскатали сетку и сразу проливаем. Требует либо больших бюджетов, либо спецсофт + стратегию. К слову, я недавно приобрёл XRumer и GSA SER. Пока я дилетант в этих софтах и не создал в них ни одного проекта. В ближайшие дни запускаюсь и впервые в соло начинаю работу по спам-ссылочному сценарию. Буду писать об этом опыте чаще... #мойстек