| Введение | 11 |
| Для кого эта книга | 12 |
| Структура книги | 13 |
| Об авторе | 15 |
| Дисклеймер (Отказ от ответственности) | 16 |
| Благодарность и заметка об использовании ИИ | 17 |
| Часть 1. Новая карта реальности: Фундаментальные системы и сигналы Google | 18 |
| Глава 1. Архитектура ранжирования: от конвейера к «Твиддлерам» | 18 |
| 1.1. Миф об «едином алгоритме» Google: Деконструкция | 18 |
| 1.2. Многоступенчатый конвейер ранжирования | 19 |
| 1.2.1. Индексация и тиризация | 19 |
| 1.2.2. Первичный отбор и скоринг | 20 |
| 1.2.3. Переранжирование и пользовательская валидация: Система NavBoost | 21 |
| 1.2.4. Финальные корректировки: «Твиддлеры» (Twiddlers) | 21 |
| 1.3. Фундаментальные структуры данных | 21 |
| Глава 2. Два столпа ранжирования: Качество (Q*) и Популярность (P*) | 24 |
| 2.1. Система Качества (Q*): Фундаментальная, медленная репутация | 24 |
| 2.1.1. siteAuthority: Подтвержденная «авторитетность домена» | 24 |
| 2.1.2. Базовый рейтинг доверия и концепция «алгоритмического импульса» | 25 |
| 2.1.3. Наследие «Панды»: Сигналы pandaDemotion и lowQuality как постоянный «алгоритмический долг» | 25 |
| 2.2. Сигнал Популярности (P*): Динамическая, быстрая оценка | 26 |
| 2.2.1. Роль данных из браузера Chrome (chromeInTotal) | 26 |
| 2.2.2. Как клики и поведение пользователей формируют этот сигнал | 26 |
| 2.3. Система Topicality (T*): «Азбука» релевантности | 27 |
| Часть 2. Фундаментальное SEO | 30 |
| Глава 3. Сканирование и индексация | 30 |
| 3.1. Файл robots.txt: Как правильно общаться с краулером | 30 |
| 3.1.1. Подтвержденные директивы и их хранение в индексе (isRoboted) | 31 |
| 3.1.2. Частые ошибки и как их избежать | 31 |
| 3.1.3. Диагностика и аудит файла robots.txt | 33 |
| 3.1.4. Расширенные приемы оптимизации robots.txt | 34 |
| 3.2. Карты сайта Sitemap.xml | 36 |
| 3.2.1. Роль в обнаружении контента | 37 |
| 3.2.2. Отличие от Sitelinks, генерируемых алгоритмически | 38 |
| 3.2.3. Ошибки и лучшие практики работы с Sitemap.xml | 39 |
| 3.2.4. Дополнительные приёмы оптимизации Sitemap.xml | 41 |
| 3.3. Каноникализация: Один URL, чтобы править всеми | 43 |
| 3.3.1. Атрибут rel=»canonical»: Основной инструмент консолидации | 44 |
| 3.3.2. Редиректы 301 и их влияние на forwardingdup | 50 |
| 3.3.3. ContentChecksum96: Как Google находит дубликаты контента | 55 |
| 3.3.4. Последствия слабой каноникализации: размытие авторитета и clutterScore | 58 |
| Глава 4. Скорость и производительность: Core Web Vitals | 62 |
| 4.1. CWV не как прямой фактор, а как триггер для NavBoost | 62 |
| 4.2. Деконструкция метрик LCP, INP, CLS | 63 |
| 4.2.1. LCP (Largest Contentful Paint): Квантификация Perceivability | 64 |
| 4.2.2. INP (Interaction to Next Paint): Измерение отзывчивости | 64 |
| 4.2.3. CLS (Cumulative Layout Shift): Визуальная стабильность | 65 |
| 4.3. Технические сигналы из утечек | 65 |
| 4.3.1. mobileCwv и desktopCwv: Прямое использование данных | 66 |
| 4.3.2. time-to-first-byte-per-doc: Почему TTFB важен | 67 |
| 4.4. Инструменты аудита и практические шаги по оптимизации | 69 |
| 4.5. Дополнительные приемы оптимизации | 70 |
| Глава 5. Структура URL | 74 |
| 5.1. Четыре принципа идеальной структуры URL | 74 |
| 5.1.1. Специальные URL-структуры для разных типов сайтов | 80 |
| 5.1.2. Дополнительные приёмы оптимизации URL-архитектуры | 81 |
| 5.2. «Песочница» или почему новые сайты и URL под подозрением | 84 |
| 5.3. Как дата в URL создает «временной якорь» | 85 |
| Часть 3. On-Page SEO: Архитектура смысла и релевантности | 89 |
| Глава 6. Заголовки страниц (Title) | 89 |
| 6.1. Система Goldmine: Ваш <title> — лишь один из кандидатов | 89 |
| 6.2. Источники кандидатов <title> | 90 |
| 6.3. Критерии оценки: От статического анализа до вердикта пользователей | 91 |
| 6.3.1. Семантический анализ (goldmineBlockbertFactor) | 92 |
| 6.3.2. Пользовательская валидация: goodClicks, badClicks, lastLongestClicks | 92 |
| 6.4. Штрафы за плохие заголовки: isTruncated, dupTokens, goldmineHasBoilerplateInTitle | 94 |
| 6.5. Стратегия «Сигнальной когерентности» | 96 |
| Глава 7. Заголовки H1-H6: Создание каркаса для людей и ИИ | 100 |
| 7.1. Один H1 — золотой стандарт. Почему иерархия важнее количества | 100 |
| 7.2. Роль заголовков в Passage Indexing и AI Overviews: «Чанкинг» контента | 101 |
| 7.3. Визуальная иерархия как сигнал avgTermWeight. Почему размер шрифта важен | 103 |
| 7.4. Как превратить заголовки в инструмент управления интерпретацией | 105 |
| 7.5. Практический чек-лист по созданию структуры заголовков | 108 |
| Глава 8. Контент: От количества к «усилию» | 111 |
| 8.1. Алгоритмическое измерение человеческого труда (contentEffort) | 111 |
| 8.1.1. Что такое «контент с высоким усилием»: уникальные данные, мультимедиа | 111 |
| 8.1.2. Как LLM-модели Google оценивают «сложность воспроизведения» | 112 |
| 8.2. Борьба с «тонким» и шаблонным контентом (OriginalContentScore) | 113 |
| 8.3. Практическая стратегия: Как создавать контент, демонстрирующий «усилие» | 115 |
| 8.4. Неочевидные приемы оптимизации | 117 |
| 8.4.1. Намеренное усложнение структуры воспроизведения (anti-replicability) | 117 |
| 8.4.2. Смещение уникальности из текста в данные (data-shift optimization) | 118 |
| 8.4.3. Контролируемая асимметрия страниц (anti-template strategy) | 118 |
| 8.4.4. Явное внедрение человеческих ограничений и ошибок | 119 |
| 8.4.5. Асинхронное наращивание усилия (content layering) | 119 |
| 8.4.6. Связывание контента в закрытые экспертные кластеры | 120 |
| Глава 9. Семантическая оптимизация: Говорим на языке сущностей | 121 |
| 9.1. От ключевых слов к сущностям: EntityAnnotations и Knowledge Graph | 121 |
| 9.2. QBST (Query-Based Salient Terms): Какие слова Google ожидает увидеть | 122 |
| 9.3. Математика тематического авторитета | 124 |
| 9.4. Практические шаги: Как оптимизировать для семантического понимания | 126 |
| 9.5. Неочевидные приемы оптимизации | 128 |
| 9.5.1. Управление вероятностью дисамбигуации | 128 |
| 9.5.2. QBST-оптимизация через отсутствующие термины | 129 |
| 9.5.3. Управление siteRadius внутри одной страницы | 130 |
| 9.5.4. Entity-first внутренняя перелинковка | 130 |
| 9.5.5. Семантическое «перепрошивание» старого контента | 131 |
| Часть 4. Off-Page SEO: Построение авторитета и доверия | 132 |
| Глава 10. Линкбилдинг 2.0: Не просто ссылки, а клики по ссылкам | 132 |
| 10.1. Трехуровневый индекс ссылок: Почему безтрафиковые ссылки бесполезны | 132 |
| 10.2. PageRank-NearestSeeds: Близость к «доверенным источникам» | 133 |
| 10.3. anchorMismatchDemotion: Штраф за нерелевантные анкоры | 135 |
| 10.4. spamrank: «Вина по ассоциации» | 137 |
| 10.5. Стратегия «Заработай клик на странице, которая ссылается» | 138 |
| 10.6. Неочевидные приемы оптимизации | 141 |
| 10.6.1. Принцип «прокачки страницы-донора» | 141 |
| 10.6.2. Оптимизация позиции (In-Document Link Weighting) | 141 |
| 10.6.3. Семантическое «разогревание» анкора | 142 |
| 10.6.4. Управляемая «пауза» между публикацией и индексацией | 142 |
| 10.6.5. Использование внутренних ссылок донора для усиления | 143 |
| Глава 11. Брендовые сигналы: Когда имя становится фактором ранжирования | 144 |
| 11.1. Прямые заходы, брендовый поиск и данные Chrome | 144 |
| 11.2. queriesForWhichOfficial: Как стать «официальным» ответом | 145 |
| 11.3. Практические шаги (PR, SMM, контент-маркетинг) | 147 |
| 11.4. Неочевидные приёмы оптимизации | 150 |
| 11.4.1. Проектирование «прямого намерения» | 150 |
| 11.4.2. Управление post-click памятью (Chrome Memory Bias) | 151 |
| 11.4.3. Инференциальное усиление через «избыточные факты» | 152 |
| 11.4.4. Каноникализация смыслов, а не страниц | 152 |
| 11.4.5. Контролируемое «воспитание» брендовых запросов | 154 |
| 11.4.6. Назначение «AI Reputation Watchdog» как SEO-функции | 154 |
| Глава 12. Управление репутацией (SERM) и отзывы | 155 |
| 12.1. Как онлайн-отзывы влияют на Q* и NavBoost | 155 |
| 12.2. Стратегия работы с негативом и стимулирования позитива | 156 |
| 12.3. Контроль SERP по брендовым запросам | 160 |
| 12.4. Неочевидные приемы оптимизации | 163 |
| Часть 5. Специализированные стратегии | 167 |
| Глава 13. E-E-A-T: Перевод руководства для асессоров на язык алгоритмов | 167 |
| 13.1. Разбор E-E-A-T: Маппинг компонентов на конкретные сигналы | 167 |
| 13.2. «Гипотеза об отсоединенной сущности»: Провал анонимного контента | 169 |
| 13.3. Практическая реализация E-E-A-T на сайте | 171 |
| 13.4. Как усилить E-E-A-T за пределами очевидного | 174 |
| Глава 14. Локальное SEO: От NAP к реальному миру | 177 |
| 14.1. Деконструкция модуля LocalWWWInfo | 177 |
| 14.2. brickAndMortarStrength: Оценка физической популярности | 178 |
| 14.3. geotopicality: Как локация влияет на релевантность | 180 |
| 14.4. Комплексный чек-лист по локальной оптимизации | 182 |
| 14.5. Неочевидные приемы оптимизации | 185 |
| Глава 15. Мобильное SEO: Больше чем просто адаптивный дизайн | 188 |
| 15.1. isSmartphoneOptimized: Больше, чем просто адаптив | 188 |
| 15.2. Война Google с навязчивой рекламой | 190 |
| 15.3. clutterScore и «размазывание сигнала»: Вред от плохой рекламы | 192 |
| 15.4. Работа с сигналами второго порядка | 193 |
| 15.4.1. Оптимизация «первого экрана» как алгоритмического объекта | 194 |
| 15.4.2. Управление микроповеденческими триггерами (scroll, pause, tap) | 194 |
| 15.4.3. Асинхронная загрузка как фактор UX | 195 |
| 15.4.4. «Тихая» реклама вместо агрессивной | 195 |
| 15.4.5. Управление «серыми зонами» и состоянием unset | 195 |
| 15.4.6. Мобильное SEO как стратегия снижения алгоритмического долга | 196 |
| 15.5. Стратегии манипуляции, которые Google ловит все быстрее | 196 |
| Глава 16. Оптимизация для вертикалей: E-commerce, Изображения, Видео | 201 |
| 16.1. E-commerce: Сигналы productReview, уникальные описания | 201 |
| 16.2. Image SEO: original_media_score, OCR, nimaAva/Vq, clickMagnetScore | 203 |
| 16.3. Video SEO: Принципы вовлеченности (watch time) как аналог NavBoost | 204 |
| Часть 6. Стратегия и Аудит: Применение знаний на практике | 207 |
| Глава 17. Доказательный SEO-аудит: Чек-лист 2026 | 207 |
| 17.1. Секция T (Trust & Technical): Проверка фундаментального доверия | 207 |
| 17.2. Секция E (Experience): Аудит уникальности и первого опыта | 209 |
| 17.3. Секция E (Expertise): Аудит тематической когерентности | 211 |
| 17.4. Секция A (Authoritativeness): Анализ ссылок и брендовых сигналов | 213 |
| 17.5. Инструментарий для проведения современного аудита | 216 |
| Глава 18. Построение долгосрочной SEO-стратегии | 219 |
| 18.1. «Проактивное качество» (Q*) vs «Реактивная производительность» (NavBoost) | 219 |
| 18.2. Цикл качества: Как сигналы усиливают друг друга | 221 |
| 18.3. SEO в эпоху генеративного ИИ | 223 |
| 18.4. Метод «Киборга»: Симбиоз человека и ИИ для контента с «усилием» | 225 |
| Заключение | 228 |
| Книга 2. Введение в промптоведение | 229 |
| Глава 1. Основы проектирования промптов | 230 |
| 1.1. Что такое промпт | 230 |
| 1.2. Как выполняется промпт в LLM | 233 |
| 1.3. Что такое токены и как происходит токенизация | 234 |
| 1.4. Как формулировка промпта влияет на работу модели | 237 |
| 1.5. Контекст | 242 |
| 1.6. Эффективные методологии промптинга | 242 |
| 1.7. LLM в экосистеме поиска | 245 |
| 1.8. Промпт-инжиниринг для семантического ядра | 248 |
| 1.9. Промпты для генерации отдельных блоков страницы | 251 |
| Глава 2. Разработка структуры промпта | 259 |
| 2.1. Первоначальная схема промпта | 259 |
| 2.2. Как улучшить «креативность» результата | 261 |
| 2.3. Управляющие токены и важность их применения | 265 |
| 2.4. Сборка прототипа промпта №1 для управления стилями | 274 |
| Глава 3. Разработка контентного промпта | 277 |
| 3.1. Задачи, структура, входные данные контентного промпта | 277 |
| 3.2. Сбор сущностей | 282 |
| 3.3. Разработка таксономии | 286 |
| 3.4. Наполнение таксономии контентом | 289 |
| 3.5. Системная настройка модели | 293 |
| 3.6. Готовая сборка контентного промпта | 295 |
| Глава 4. Семантический кокон | 310 |
| 4.1. Метрики и фундамент кокона (теоретический базис) | 310 |
| 4.1.1. Entity Salience и midCount: Как Google измеряет тему | 310 |
| 4.1.2. TopicEmbeddings: Векторное представление смысла (BERT, MUM) | 311 |
| 4.1.3. LinkValue: Математика передачи веса внутри кокона | 311 |
| 4.2. Проектирование трехуровневой иерархии | 312 |
| 4.2.1. Уровень 1: Target Pages (Страницы-Матриархи) | 312 |
| 4.2.2. Уровень 2: Mixed Pages (Промежуточные узлы) | 313 |
| 4.2.3. Уровень 3: Support Pages (Поддерживающий контент) | 313 |
| 4.3. Сбор и анализ сущностей (этап «Разведка») | 314 |
| 4.3.1. Извлечение сущностей из Knowledge Graph | 314 |
| 4.3.2. Salient Terms и LSI-облако: В чем разница? | 315 |
| 4.3.3. Промпт для комплексной разведки семантического кокона | 315 |
| 4.4. Проектирование топологии (этап «Архитектура») | 316 |
| 4.4.1. Кластеризация по интентам: Логика против частотности | 317 |
| 4.4.2. Промпты для проектирования топологии | 317 |
| 4.4.3. Визуальный контроль: Чек-лист «здоровой» топологии | 318 |
| 4.4.4. Универсальный промпт построения архитектуры кокона | 318 |
| 4.5. Матриархальная система перелинковки | 322 |
| 4.5.1. Типология ссылок в системе кокона | 322 |
| 4.5.2. Контекстная релевантность и topicEmbeddings | 323 |
| 4.5.3. Промпты для проектирования связей | 323 |
| 4.5.4. Взаимодействие коконов: Межкоконовая перелинковка | 324 |
| 4.5.5. Универсальный промпт «Проектирование матриархальной перелинковки» | 325 |
| 4.5.6. Универсальный промпт валидации структуры | 329 |
| 4.6. Генерация контента с высоким E-E-A-T (этап «Производство») | 332 |
| 4.6.1. Написание контента для Support Pages (Уровень 3) | 332 |
| 4.6.2. Контент для Mixed Pages (Уровень 2): Семантический синтез | 332 |
| 4.6.3. Матриарх (Уровень 1): Консолидация авторитета и TrustScore | 333 |
| 4.6.4. Интеграция сигналов E-E-A-T на уровне кода (Microdata) | 334 |
| 4.6.5. Промпт Content Generator with Hard Link Injection | 334 |
| 4.7. Верификация и тюнинг кокона | 338 |
| 4.7.1. Аудит TopicAuthority: Как понять, что кокон «заработал» | 338 |
| 4.7.2. Анализ Orphan Pages и «Семантических разрывов» | 339 |
| 4.7.3. Промпты для верификации и тюнинга | 339 |
| 4.7.4. Чек-лист финального тюнинга перед «заморозкой» структуры | 340 |
| Заключение Главы 4 | 341 |
| Глава 5. Использование LLM в SEO процессах | 343 |
| 5.1. Техническое SEO | 343 |
| 5.1.1. Латентная оптимизация | 346 |
| 5.1.2. Проектирование «инференс-коридоров» (Inference Path Engineering) | 347 |
| 5.1.3. Канонизация смысла, а не URL (Semantic Canonicalisation) | 347 |
| 5.1.4. Декомпозиция технических отчётов в «исполняемые знания» | 348 |
| 5.1.5. Проектирование страниц как «якорей SCDL» | 348 |
| 5.2. LLM и стратегии внешней оптимизации | 349 |
| 5.2.1. Идентификация доноров | 349 |
| 5.2.2. Создание аутрич-писем | 353 |
| 5.2.3. Анализ и генерация анкорного профиля | 354 |
| 5.2.4. Broken Link Building: разумная автоматизация | 355 |
| 5.2.6. Гостевые посты | 356 |
| 5.2.7. Оценка рисков: токсичность, неестественность, паттерны | 359 |
| 5.2.8. Генерация PR-материалов: профессиональный подход | 363 |
| 5.2.9. Краудсорсинг: естественные ответы с интеграцией ссылок | 363 |
| 5.2.10. Анализ конкурентного профиля | 364 |
| 5.3. LLM и локальное SEO | 367 |
| 5.4. Мультимодальный промпт-инжиниринг в SEO | 371 |
| 5.5. Промпты для интеграции RAG | 378 |
| 5.6. Проектирование LLM-агентов для SEO | 382 |
| 5.7. Оценка и оптимизация промптов | 390 |
| Глава 6. Этика, безопасность и ответственное AI | 398 |
| 6.1. Борьба со смещением | 398 |
| 6.2. Контроль галлюцинаций | 399 |
| 6.3. Авторское право | 399 |
| 6.4. Защита данных | 400 |
| 6.5. Законодательство и AI | 401 |
| 6.6. Guardrails безопасности | 402 |
| 6.7. Идентификация AI-контента | 402 |
| 6.8. Модерация | 403 |
| 6.9. Манипуляция LLM (Prompt Injection) — Методы защиты | 403 |
| ГЛАВА 7. LLM и SEO аналитика | 405 |
| 7.1. Анализ Google Analytics | 405 |
| 7.1.1. Интерпретация динамики конверсий по сегментам | 406 |
| 7.1.2. Анализ поведенческих отчетов и узких мест воронки | 406 |
| 7.1.3 Диагностика источников трафика и их вклада в KPI | 407 |
| 7.1.4. Анализ посадочных страниц и контента | 407 |
| 7.1.5. Анализ пользовательских путей | 408 |
| 7.1.6 Сравнение периодов и поиск структурных изменений | 408 |
| 7.1.7. Выявление аномалий и технических проблем | 408 |
| 7.1.8. Формирование задач для SEO и разработки | 409 |
| 7.2. Интерпретация GSC — Анализ поисковых запросов | 409 |
| 7.2.1. Нормализация и первичная очистка запросов | 410 |
| 7.2.2. Интерпретация позиций и кликов | 411 |
| 7.2.3. Классификация поисковых интентов через LLM | 411 |
| 7.2.4. Поиск low-hanging fruit по CTR и интенту | 411 |
| 7.2.5. Выявление каннибализации и размытых интентов | 412 |
| 7.2.6. Анализ расхождения запроса и целевой страницы | 412 |
| 7.2.7. Приоритизация запросов для ручной SEO-оптимизации | 412 |
| 7.2.8. Формирование списка действий на основе вывода | 413 |
| 7.3. Генерация отчетов — Автоматическое создание сводок | 413 |
| 7.4. Поиск аномалий трафика | 414 |
| 7.5. Использование LLM для прогнозирования трафика | 417 |
| 7.6. Анализ поведенческих факторов | 420 |
| 7.7. Использование LLM для сегментации аудитории | 425 |
| Глава 8. Оптимизация и тонкая настройка LLM | 429 |
| 8.1. Методы дообучения (Fine-Tuning) | 429 |
| 8.2. Голос бренда | 430 |
| 8.3. Локализация | 431 |
| 8.4. Использование малых LLM (SLMs) | 432 |
| 8.5. Обеспечение консистентности | 433 |
| 8.6. Перенос опыта (Transfer Learning) | 434 |
| 8.7. Эксперименты с гиперпараметрами | 436 |
| Глава 9. Будущее промптоведения в SEO | 438 |
| Глава 10. Расширенные и улучшенные версии промптов | 443 |
| 10.1. Мультимодальный аудит визуальной иерархии страницы | 443 |
| 10.2. Расчет ссылок и анкоров внутренней перелинковки | 444 |
| 10.3. Анализ интента в смешанных запросах | 446 |
| 10.4. Поиск слабых мест в статье | 450 |
| 10.5. Анализ анкорного профиля конкурентов | 453 |
| 10.6. Broken Link Building стратегия | 455 |
| Заключение: Новая эра поискового интеллекта | 459 |
| Глоссарий терминов | 460 |
| ПРИЛОЖЕНИЯ | 470 |
Продажами руководит Анна Ященко.