Поисковый журнал

Реальный SEO-навык, которому никто не учит: Дедукция проблем

от

Часто, когда SEO-усилия не приносят успеха, это происходит не из-за ошибок в технических аспектах. Реальная проблема обычно заключается в ошибочном планировании и стратегии *перед* началом какой-либо работы по оптимизации.

Когда в компаниях возникают проблемы с SEO, мы часто видим одно и то же: команды сразу же начинают гадать о причинах, спорить о том, что может быть не так, и пытаться выяснить, кто виноват – всё это происходит до того, как они фактически определили проблему, которую пытаются решить.

Когда люди начинают обвинять друг друга, становится невозможно чётко определить фактическую проблему. Команды сосредотачиваются на защите себя, а не на поиске решений, и без общего понимания того, что не так, любая попытка исправить это — просто выстрел в темноте.

Паттерн неудачи, который узнает каждый.

Если вы достаточно долго работали в корпоративном SEO, вы видели эту встречу.

Когда кто-то замечает проблему – например, когда Google отображает неправильный заголовок или название веб-сайта, падение в поисковой выдаче или неточную информацию о местоположении – это часто приводит к большому количеству обсуждений и попыток объяснить, что произошло. Вместо того, чтобы быстро решить проблему, ситуация наполняется оправданиями.

Люди предлагают различные объяснения этой проблеме. Некоторые считают, что внутри самого сайта недостаточно ссылок, в то время как другие полагают, что Google изменил заголовки страниц. Также предполагается проблема с системой управления контентом сайта, равно как и недавнее обновление алгоритма Google. И, как всегда, кто-то задается вопросом, не вышли ли из строя теги hreflang.

Каждое объяснение кажется разумным само по себе и основано на реальных событиях. Однако ни одно из них чётко не определяет проблему, которую они пытаются решить.

Все пытаются быть полезными. Никто на самом деле не сказал, какой результат выдала система.

SEO-разговоры часто терпят неудачу не из-за недостатка навыков, а потому что команды не начинают с чёткого определения того, чего они хотят достичь.

Встреча Вторая: Активность Без Ясности

Обычно за этим следует вторая встреча. Поверхностно, она кажется продуктивной.

Команда пришла подготовленной, предварительная работа уже была завершена. Мы тщательно проверили систему управления контентом и завершили детальный технический SEO-аудит. Мы также отслеживали обновления Google, обсуждения в отрасли и LinkedIn, чтобы узнать, сталкиваются ли другие с аналогичными проблемами, и запустили несколько диагностических инструментов для дальнейшего изучения.

Документация показывает, что проделана большая работа, со скриншотами как проблем, так и вещей, которые на самом деле не являются проблемами. Хотя кажется, что прогресс достигается, часто оказывается, что работа не приводит к решению.

Если изначальная проблема не была четко определена, то все усилия, потраченные на её анализ, вероятно, были направлены не туда. Обычно требуется время, чтобы это осознать. Недавние аудиты выявили некоторые проблемы, но они не связаны с вопросом, с которым мы сталкиваемся в данный момент.

Было потрачено время и внимание на проверку предположений, вместо того чтобы диагностировать поведение системы.

Это не ошибка выполнения. Это ошибка в определении проблемы.

Почему SEO-разговоры сходят с рельсов

Этот провал не случаен. Он структурный, и SEO особенно уязвим для него.

Я часто указывал на то, что поисковая индустрия недостаточно глубоко изучает, *почему* происходят те или иные вещи. Дело не в отсутствии усилий, хотя. Когда трафик падает или результаты поиска ведут себя странно, команды немедленно начинают проводить аудиты, следовать контрольным спискам и внедрять стандартные процедуры. Однако, эти инструменты на самом деле затрудняют выявление реальной проблемы. Они побуждают команды приступать к действиям, прежде чем они даже пришли к согласию относительно причины возникновения проблемы.

Как SEO-эксперт, я часто вижу, что мы застреваем в *угадывании* того, что влияет на ранжирование, вместо того чтобы смотреть, что на самом деле происходит. Когда мы видим колебания – изменение в выдаче, падение трафика – немедная реакция обычно такая: «Google, должно быть, обновил свой алгоритм!» или «Изменился фактор ранжирования!» Мы прыгаем к этим выводам вместо того, чтобы тщательно анализировать наблюдаемые результаты. Легко предположить изменение в системе, но нам нужно сосредоточиться на том, что мы *видим* происходящим в первую очередь.

Часто самые большие проблемы заключаются не в драматических событиях, а в повседневных происшествиях. Контроль над различными частями системы обычно разделен между разными командами. Когда одна команда вносит изменения, они часто не сообщаются другим. Это приводит к тому, что контент, дизайн, структура веб-сайта, организация данных, инструменты отслеживания и базовая технология развиваются по-отдельности. Становится трудно понять, как изменения в одной области влияют на другие, и ни одна команда не имеет полного представления о том, как все работает вместе.

Когда результаты не сообщаются чётко, люди склонны сосредотачиваться просто на том, чтобы быть занятыми, полагая, что сама активность является признаком прогресса.

Вместо того, чтобы по-настоящему понимать *почему* что-то пошло не так, анализ первопричин часто превращается просто в формальное выполнение действий. Команды сразу же начинают обсуждать возможные причины, не договорившись о том, что на самом деле произошло. Это приводит к большому количеству бесполезной работы – совещаниям, документам и спискам дел – но редко приводит к чёткому пониманию проблемы.

Системы, однако, не реагируют на усилия. Они реагируют на вводные данные.

Отсутствующий навык: Дедукция проблем

Забудьте о сложных SEO-техниках, таких как исследование ключевых слов или технические аудиты – это всего лишь инструменты. Самый важный навык – это на самом деле понять, какие проблемы есть у людей, которые может решить ваш контент. Разберитесь в этом, и все остальное встанет на свои места.

Эффективное решение проблем означает тщательное изучение *того, что на самом деле произошло*, а не поспешные выводы, основанные на том, что, по вашему мнению, должно было произойти. Это предполагает отказ от первоначальных идей, избежание быстрых решений и чёткое описание результата объективно, прежде чем пытаться найти какие-либо решения.

Вот тогда начинается настоящее расследование. Команды могут тщательно изучить, что привело к результату, отделить то, что они могут контролировать, от того, что они не могут, и обсудить произошедшее конструктивно, не сосредотачиваясь на обвинениях или догадках.

На практике, дедукция проблем означает способность к:

  • Наблюдайте за результатом работы системы без предвзятости, сосредотачиваясь на том, что система произвела, а не на том, что предполагалось.
  • Опишите этот исход точно и нейтрально, не включая предположения о причинах.
  • Рассуждайте в обратном направлении, анализируя вклад сигналов, определяя, какие входные данные могли правдоподобно повлиять на результат.
  • Разделяйте исправимые входные данные от исторических ограничений, чтобы усилия тратились там, где это действительно имеет значение.
  • Действуй без упрёка или суеверий, принимая решения на основе доказательств, а не инстинкта.

Это не заменяет техническое SEO или анализ первопричин. Это делает их возможными.

Дедукция проблем — это системное мышление, применяемое к поиску. И почти никто этому не учит.

Пример предприятия из реального мира

Недавно я работал с клиентом, который был расстроен тем, что Google постоянно показывал неверное местоположение в качестве названия его компании, независимо от того, откуда осуществлялся поиск. Процесс устранения неполадок следовал типичному шаблону: множество возможных объяснений. Люди предлагали такие вещи, как внутренние ссылки на веб-сайте, придающие этому местоположению больший вес, автоматическое изменение Google отображаемого заголовка, проблемы с системой управления контентом их веб-сайта или несоответствия в коде веб-сайта. Они даже упоминали потенциальные проблемы с тем, как была реализована SEO-оптимизация клиента. Каждое из этих объяснений имело смысл и основывалось на прошлом опыте, но ни одно из них на самом деле не объясняло *why* это происходило. Поэтому мы приостановили обсуждение и начали все сначала, четко перефразировав основную проблему.

Google выбрал конкретное место, а не название компании, для отображения в качестве основной ссылки для бренда при онлайн-поиске.

То предложение полностью изменило атмосферу. Как только все поняли, что произошло, объяснение стало простым. Разговор перешел от догадок к пониманию проблемы, и стало намного легче понять, как всё развивалось.

Как Google на самом деле принял это решение

Google не был смущен. Он реагировал на последовательный набор подтверждающих сигналов.

Как только результат стал очевидным, замешательство исчезло. Множественные источники информации указывали на один и тот же ответ, и Google просто последовал за наиболее ясным и надежным доказательством.

1. Неправильно примененная схема веб-сайта

Основная проблема заключалась в том, как были построены страницы местоположений веб-сайта. Они были закодированы так, как будто это отдельные веб-сайты, а не чётко связанные с веб-сайтом основного бренда. Это означало, что несколько страниц некорректно сигнализировали о себе как о *основном* веб-сайте, ослабляя их поисковый рейтинг и вызывая противоречивую информацию для Google. Google не был смущён самим кодом; он просто распознал противоречивые сигналы и логически проигнорировал их.

2. Разбавление тегов заголовков

Теги заголовков неэффективно демонстрировали чёткую структуру. Тег заголовка главной страницы пытался включить слишком много информации – маркетинговый слоган, название бренда, первое местоположение, а затем список других местоположений, все разделенные запятыми. Это делало связь между брендом и его различными местоположениями неясной. В результате, Google начал отдавать приоритет местоположению, которое упоминалось наиболее последовательно во всех его факторах ранжирования. Google не выбирал местоположение случайным образом; он логически отдавал предпочтение тому, которое наиболее часто и чётко подчеркивалось.

3. Смещение подтверждения из внешних источников.

Сигналы со всего веба подтвердили тот же результат. Ссылки с других веб-сайтов, а также упоминания и ссылки, подавляющим образом вели на один конкретный сайт. Google увидел, что остальной веб согласен с тем, что они уже видели на самом сайте: это местоположение явно выделялось как основное представление бренда. Это не было предпочтением Google, а просто подтверждением того, что показывали доказательства.

Что можно было бы легко исправить, а что — нет.

После того, как мы выявили реальную проблему, обсуждение сместилось. Дело было не в том, что Google действовал непредсказуемо — проблема заключалась в системной ошибке, которая постоянно определяла местоположение как название веб-сайта, а не бренд.

Как только мы поняли проблему по-новому, стало возможным найти решения. Мы перешли от споров об идеях к фактическому изучению процессов, которые вызвали проблему, и начали их исправлять. Это также помогло нам расставить приоритеты – мы могли быстро внести некоторые изменения, планируя при этом долгосрочные улучшения.

Исправление некоторых ошибок было простым. Поскольку структура веб-сайта была создана автоматически, мы могли быстро обновить код, чтобы выделить основной бренд. Команда бренда также решила сделать заголовок главной страницы более лаконичным, подчеркивая название и слоган бренда, сохраняя при этом подробную информацию о местоположении на отдельных страницах местоположений.

Некоторые показатели было сложнее изменить. Например, доказательства из внешних источников – такие вещи, как связи и рекомендации, накопленные со временем, – нельзя было быстро изменить. Укрепление или исправление такого рода информации потребовало бы постоянных усилий и последовательных обновлений.

Дедукция проблем не только показала нам, *что* нужно исправить, но и *где* начать, *какие* трудности предвидеть и реалистичную оценку усилий, необходимых для каждой коррекции.

Как SEO-эксперт, я часто вижу команды, которые тратят время впустую, пытаясь быстро ‘исправить’ вещи, которые просто так не работают. Такие вещи, как авторитет домена или устоявшиеся рейтинги, требуют времени для построения. Я обнаружил, что сосредоточение на *направленных* улучшениях – улучшение чего-либо даже на небольшую величину каждый раз – гораздо эффективнее, чем погоня за мгновенными результатами. Речь идет о направлении корабля, а не о его переворачивании.

Почему анализ первопричин часто терпит неудачу в SEO

Анализ первопричин дает сбой, когда команды пытаются ответить на «почему» до того, как согласуют «что».

В крупных компаниях проблемы с SEO часто усугубляются структурой команд. Ответственность распределяется между многими группами – контент, разработка, анализ данных, брендинг, юридический отдел, перевод и управление платформой – и ни одна команда не несет полной ответственности. Каждая команда сосредоточена на своих целях, поэтому, когда что-то идет не так, первой реакцией является не выяснение *почему* это произошло, а защита своей области работы.

Обсуждения часто перескакивают с темы на тему, не имея чёткой направленности. Люди предлагают причины произошедшего, не понимая даже, что случилось. Вина перекладывается с одного на другого, когда каждая команда подчёркивает то, что находится вне их контроля. Вместо того, чтобы пытаться выяснить *почему* что-то произошло, разговор превращается в игру, где каждый избегает ответственности.

Я заметил нечто разочаровывающее в цифровом маркетинге: когда что-то идет не так, мы часто попадаем в ловушку чрезмерного упрощения. Вместо того, чтобы действительно копаться в *причине* произошедшего, мы склонны полагаться на стандартные контрольные списки и знакомые шаги по устранению неполадок. Дело не в том, что эти инструменты плохи, просто они кажутся безопасными и легкими. Проблема в том, что выполнение действий по привычке не всегда приводит к реальному пониманию или согласию по поводу основной проблемы. В итоге мы просто *выглядим* занятыми, не получая при этом ясности в отношении того, как исправить ситуацию в долгосрочной перспективе.

Когда неудобно или рискованно объяснять проблему внутри компании, люди часто указывают на внешние факторы. Они могут обвинить недавнее изменение от Google, упомянуть что-то, сказанное SEO-экспертом, или выделить общие колебания рынка. Сосредоточение на внешних причинах предоставляет удобное оправдание, позволяя командам избежать принятия ответственности или признания внутренних проблем.

Однако, эти подсказки редко бывают окончательными. Если использовать их преждевременно, они могут фактически помешать чёткому мышлению вместо того, чтобы помогать ему.

Это обычная ситуация: проводятся встречи, создаются заметки и списки дел, но часто бывает неясно, чего на самом деле удалось достичь. Команды активны, но реальный прогресс останавливается.

Определение основной проблемы нарушает привычный шаблон реагирования. Это гарантирует, что все согласны с тем, *что* произошло, прежде чем обсуждать причины, оправдываться или пытаться исправить ситуацию. Когда результат ясен, команды могут работать более эффективно, сосредотачиваясь на решениях, а не на возложении вины, и смещая фокус расследования с *как* что-то не удалось на *почему* это имело значение.

Вот тогда это начинает работать.

Навыки, которые предприятия должны нанимать в первую очередь.

Недавно клиент, которому я давал консультации, задал, казалось бы, простой вопрос, когда мы разрабатывали должностную инструкцию для человека, который будет управлять поисковой системой его компании.

«Какой самый важный навык мы должны искать при найме?»

Они ожидали стандартный ответ, обычно сосредоточенный на таких вещах, как продвинутые знания технического SEO, понимание того, как ИИ влияет на поиск, опыт работы со структурированными данными (schema) и владение различными платформами. Именно такой шаблон обычно наблюдается в этих обсуждениях.

Я не давал им ни одного из этих. Вместо этого я сказал критическое мышление.

Наступила пауза.

Многие люди в поиске работы считают, что технические навыки – самые важные, но на самом деле, это самая простая часть для изучения. Вы всегда можете освоить новые инструменты и адаптироваться к меняющимся платформам. Настоящая сложность заключается в умении эффективно устранять неполадки и критически мыслить, когда что-то идет не по плану.

SEO для крупных предприятий часто бывает неясным. Трудно понять, что действительно влияет на результаты, разные команды могут работать над одним и тем же, и когда возникают проблемы, их нужно быстро решать.

Когда становится трудно, самая большая проблема обычно заключается не в недостатке навыков. Это неспособность остановиться и чётко подумать, прежде чем реагировать.

Самое важное — это уметь объективно оценивать результаты работы системы, чётко объяснять то, что вы видите, различать проблемы и их первопричины, отслеживать факторы, которые привели к возникновению проблемы, и избегать поспешных суждений или обвинений.

Другими словами, дедукция проблемы.

В частности (как указано выше), возможность:

  • Наблюдайте за результатом системы без предвзятости.
  • Опишите это точно.
  • Разделяйте симптомы от причин.
  • Рассуждайте в обратном порядке, исходя из вносящих вклад сигналов.
  • Воздержитесь от поспешных выводов или возложения вины.

Мы, безусловно, можем обучить людей *тому*, как проводить поисковую оптимизацию. Но обучить критическому мышлению невероятно сложно – либо у вас есть к этому талант, либо нет. В мире корпоративного SEO отсутствие навыков критического мышления является серьезным недостатком, даже больше, чем во многих других областях цифрового маркетинга.

Это больше, чем SEO

Как только вы узнаете закономерность, становится трудно не замечать её.

Причина, по которой анализ первопричин часто терпит неудачу, та же, что и причина, по которой обсуждения SEO часто становятся субъективными. Когда цели не установлены чётко, люди придумывают истории, чтобы объяснить результаты. То, что начинается как полезный совет, может превратиться в бездумную традицию. Обновления Google становятся удобным оправданием для проблем, которые на самом деле происходят из-за внутренних проблем, а сложные технические проблемы часто ошибочно классифицируются как проблемы ранжирования.

Эти проблемы не вызваны ошибками; они возникают потому, что современные цифровые системы намеренно строятся из отдельных, несвязанных частей.

В настоящее время ответственность за различные части системы распределена между многими командами – контент, разработка, анализ данных, брендинг, юридический отдел, перевод и поддержка платформы. Ни одна команда не отвечает за всё, но каждая команда отвечает за свои собственные цели. Из-за этой структуры точно объяснить проблемы может быть сложно. Это часто приводит к вопросам о том, кто несёт ответственность и как информация передавалась между командами, и никто не хочет выделять потенциальные проблемы.

Обсуждения часто отклоняются от темы, люди спорят о *почему* что-то произошло, прежде чем они даже согласятся о *что* произошло. Ответственность перекладывается, а простые контрольные списки предпочитают тщательному обдумыванию, потому что они позволяют быстро действовать, даже если все не на одной волне. Когда обсуждение проблем внутри компании кажется рискованным, фокус смещается на внешние факторы – такие как изменения с Google, отраслевые слухи или якобы эксперты, обвиняющие более широкие рыночные тенденции.

Эти внешние наблюдения могут предложить некоторое временное утешение, но они не решают основную проблему. Они показывают связи между вещами, но не *почему* они происходят. Хотя они полезны для понимания ситуации, они не дают реального понимания и даже могут позволить организациям избежать устранения недостатков в своих собственных процессах, которые привели к результату.

Здесь SEO начинает пересекаться с чем-то более широким: обнаруживаемостью.

Неважно, как кто-то находит ваш бренд – через поисковую систему, такую как Google, AI-помощника, интернет-магазин или специализированный веб-сайт – есть определенные вещи, которые имеют наибольшее значение. Во-первых, виден ли ваш бренд? Во-вторых, представлен ли он таким образом, чтобы быть понятным и последовательным? И, наконец, побуждает ли это представление людей узнать больше, или оно создает путаницу и подрывает доверие?

Достижение этих результатов – это не просто внесение небольших, отдельных улучшений. Это требует хорошо спроектированных систем, которые стабильно работают на всех платформах.

Чёткое решение проблем позволяет командам эффективно работать вместе. Сначала необходимо установить общее понимание того, что на самом деле произошло – прежде чем переходить к объяснениям или решениям – это помогает преодолеть разногласия, устраняет взаимные обвинения и сосредотачивает всех на поиске ответов. Это делает анализ первопричин действительно полезным, а не просто показухой.

Вот тогда разговор меняется. И вот тогда прогресс действительно начинается.

Главный вывод

Google не допустил ошибки при выборе имени веб-сайта; он просто использовал версию бренда, которую распознала его система.

Эффективное SEO заключается не в внесении изменений, а в понимании ситуации *до* начала работы. Знание того, что происходило ранее, является ключевым навыком.

До тех пор, пока компании не будут отдавать приоритет и вознаграждать сильные навыки решения проблем при найме и обучении, обсуждения о SEO останутся непродуктивными. Мы будем продолжать решать поверхностные проблемы, вместо того чтобы устранять основные причины, приводящие к одним и тем же результатам.

И никакое количество оптимизации не может исправить проблему, которая изначально не была чётко определена.

Смотрите также

2026-02-04 18:18

Извлечение информации Часть 2: Как получить данные для обучения модели.

от

Сейчас самый важный момент в вашей карьере для инвестиций в обучение и понимание. Дело не в том, что поиск на основе ИИ принципиально отличается от того, к чему вы привыкли, а скорее в широко распространенной *вере* в то, что это так.

Лидеры по всей стране действительно сосредоточены на принятии правильных решений прямо сейчас. Им необходимо быть уверенными, что именно мы — команда, которая будет вести компанию вперед в эту новую эру.

Важно понимать основы того, как информация находится и к ней осуществляется доступ, даже если ваши текущие бизнес-практики не требуют изменений.

Всё начинается с понимания основ обучающих данных модели: что это такое, как это работает и, что самое главное, как получить к ним доступ.

TL;DR

  1. Искусственный интеллект является продуктом своих обучающих данных. Качество (и количество) данных, на которых обучается модель, является ключевым фактором её успеха.
  2. Чем больше согласованных и точных упоминаний бренда вы имеете в обучающих данных, тем меньше неоднозначности вы создаете.
  3. Качественное SEO, в сочетании с улучшенным продвижением продуктов и традиционным маркетингом, улучшит вашу видимость в обучении и данных, и в конечном итоге с использованием RAG/поиска в реальном времени.

Что такое обучающие данные?

LLM учатся предсказывать, что будет дальше – будь то следующее слово, предложение или ответ – путем изучения большой коллекции данных, называемой обучающим набором данных. Эти данные могут быть ‘помечены’, то есть предоставлены правильные ответы, или ‘непомечены’, требуя от модели самостоятельно изучать закономерности.

Без высококачественных обучающих данных, модели совершенно бесполезны.

Будь то сомнительные публикации в сети, забавные видео с кошками или классические произведения искусства и литературы, современные модели ИИ обучаются абсолютно на всем. И это не ограничивается только письменными текстами — этим моделям также необходимо понимать, как говорят люди, включая разные акценты и даже эмоции, стоящие за их голосами.

Как это работает?

Большие языковые модели не просто запоминают информацию; они учатся, сжимая её. Они анализируют огромные объёмы данных и совершенствуют свои внутренние настройки посредством процесса, называемого обратным распространением ошибки.

Когда модель правильно предсказывает следующее слово в обучающей последовательности, она продолжает работу. Если она ошибается, модель корректируется с использованием процесса, аналогичного принципу работы павловского обусловливания – она учится на своих ошибках.

По голове похлопали палкой или назвали «хорошим мальчиком».

Затем модель способна векторизовать. Создавая карту ассоциаций по термину, фразе и предложению.

  • Преобразование текста в числовые векторы, также известное как Мешок слов (Bag of Words).
  • Улавливание семантического значения слов и предложений, сохранение более широкого контекста и смысла (словесные и предложенные вложения/эмбеддинги).

Параметрическая память хранит правила и детали как связи внутри самой модели – это по сути встроенные знания. Чем больше модель уже понимает о предмете, тем меньше ей нужно проверять свои ответы на точность.

Модели с большой памятью могут быстро находить правильную информацию, когда она хранится внутри них, но их знания фиксированы, и они не могут учиться или запоминать новое. По сути, они ‘забывают’ по мере поступления новой информации.

Как человек, который некоторое время строил и управлял веб-сайтами, я в последнее время действительно углубился в Retrieval-Augmented Generation (RAG) и поиск в реальном времени в интернете. Что в них круто, так это то, что они не *учатся* в традиционном смысле – они используют огромную внешнюю базу знаний. Это означает, что они могут масштабироваться практически до любого размера, что здорово, но это также может сделать их немного медленнее. Я обнаружил, что они особенно сильны при работе с текущими событиями или чем-либо, где вам нужно быть абсолютно уверенным в точности и проверяемости информации – по сути, с чем-либо, что требует надежной основы фактов.

Создание алгоритмов более высокого качества

Когда речь заходит о тренировочных данных, разработка более качественных алгоритмов опирается на три элемента:

  1. Качество.
  2. Количество.
  3. Устранение предвзятости.

Качество данных имеет решающее значение. Модель, обученная на неточных или полностью искусственных данных, не будет хорошо работать при столкновении с реальными проблемами и сложностями.

Огромный объем данных также является проблемой. Эти компании, по сути, взяли все, что могли, и не заплатили за это.

Использование искусственных данных для решения масштабных задач — не главная проблема. Всё сложнее находить бесплатный, высококачественный контент в интернете для этих целей, главным образом из-за двух факторов:

  1. Если вы не хотите дьявольский расизм, злобные комментарии, теории заговора и плагиат, я не уверен, что интернет — это ваш парень на данный момент.
  2. Если они соблюдают директивы robots.txt компании, по крайней мере. Восемь из десяти крупнейших новостных веб-сайтов в мире сейчас блокируют ботов для обучения ИИ. Я не знаю, насколько эффективна их блокировка на уровне CDN, но это затрудняет получение качественных данных для обучения.

Значительной проблемой является предвзятость и отсутствие разнообразия. Все, включая людей, создающих эти AI-модели, имеют свои собственные естественные предубеждения.

Шокирующе, я знаю…

Если искусственный интеллект обучается на предвзятых данных – данных, которые несправедливо отдают предпочтение определенным группам или продуктам – он может усугубить существующие общественные проблемы и способствовать дискриминации.

Как SEO-эксперт, я часто объясняю клиентам, что Большие языковые модели (LLMs) на самом деле не ‘думают’ и не хранят информацию, как традиционная база данных. То, в чём они *действительно* хороши, – это распознавание закономерностей. Они были обучены на огромном количестве данных, и, по сути, предсказывают следующее слово – или, точнее, следующий ‘токен’ – на основе миллиардов числовых значений. Эти значения определяют наиболее вероятную последовательность, учитывая контекст. Речь идет об анализе закономерностей, а не об интеллекте или фактическом воспроизведении.

Как собираются обучающие данные?

Как и у любого хорошего SEO-специалиста, всё зависит.

  1. Если вы построили ИИ-модель специально для идентификации фотографий собак, вам нужны фотографии собак в каждой мыслимой позе. Все типы собак. Все эмоции, которые проявляет песик. Вам нужно создать или приобрести набор данных из миллионов, возможно, миллиардов изображений собак.
  2. Затем это необходимо очистить. Рассматривайте это как структурирование данных в согласованный формат. В упомянутом сценарии с собакой, возможно, кошачий друг злонамеренно добавил фотографии кошек, одетых как собаки, чтобы вас запутать. Их необходимо идентифицировать.
  3. Затем помеченные (для обучения с учителем). Разметка данных (с некоторыми аннотациями от человека) гарантирует, что в цикле присутствует разумное существо. Надеемся, эксперт, который добавит релевантные метки к крошечной части данных, чтобы модель могла учиться. Например, такса, сидящая на коробке и выглядящая меланхолично.
  4. Предварительная обработка. Реагирование на такие проблемы, как кошки, маскирующиеся под собак. Обеспечение минимизации потенциальных предубеждений в наборе данных, например, чрезмерно частое упоминание определенных пород собак по сравнению с другими.
  5. Разделенный. Часть данных резервируется, чтобы модель не могла запомнить выходные данные. Это финальная стадия валидации. Что-то вроде плацебо.

Этот процесс и дорогостоящий, и занимает значительное количество времени. Просто непрактично полагаться на столько специализированных знаний от людей, которые могли бы работать над более важными задачами.

Представьте себе: вы ломаете руку и проводите шесть часов в приемном отделении. Когда вы наконец-то попадаете к врачу, вы узнаете, что задержка была вызвана тем, что все они были заняты работой с данными, чтобы помочь обучить последнюю AI-модель OpenAI.

Я понимаю, что тебе очень больно, но я сейчас очень занят разметкой этих несчастных псов.

Разметка данных может быть медленным и повторяющимся процессом. Чтобы ускорить работу, многие компании нанимают команды людей (часто называемых ‘людьми в цикле’ или экспертами по данным), которые работают вместе с автоматизированными инструментами, предоставляющими начальные метки. Эти инструменты помогают сортировать и уточнять данные для обучения с учителем.

Для справки, один час видеоданных может занять у людей до 800 часов на аннотацию.

Micro Models

Компании сейчас создают более мелкие, более узконаправленные AI-модели – часто называемые микро-моделями. Эти модели не требуют огромного количества данных или времени обучения для эффективной работы. Обычные люди могут быстро начать обучать эти микро-модели, просто маркируя небольшое количество примеров.

Модели учатся. Они обучают себя.

В конечном итоге, нам потребуется вмешиваться всё реже и реже, в основном для проверки результатов и, что крайне важно, для предотвращения генерации моделями неприемлемого или вредоносного контента – например, сексуально откровенных изображений кого-либо, включая детей, публичных лиц или частных лиц.

Но кому это интересно перед лицом «прогресса».

Типы обучающих данных

Обучающие данные обычно сортируются в зависимости от того, сколько помощи им требуется – уровня контроля – и какую работу они выполняют, помогая модели учиться и совершенствоваться.

В идеале модель в основном обучается на реальных данных.

После разработки модели ее можно обучать и улучшать с использованием искусственных данных. Однако полагаться только на искусственные данные обычно недостаточно для построения действительно эффективной модели.

  • Контролируемый (или помеченный): где каждый ввод помечен «правильным» ответом.
  • Без присмотра (или без маркировки): Разбирайтесь сами, роботы, я пошел попить пива.
  • Полуконтролируемый:небольшой объем данных правильно помечен и модель «понимает» правила. Ещё, я выпью пива в офисе.
  • RLHF (Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком): людям показывают два варианта и просят выбрать «правильный» (данные о предпочтениях). Либо человек демонстрирует поставленную задачу для режима имитации (демонстрационные данные).
  • Данные для предварительного обучения и тонкой настройки. Массивные наборы данных позволяют получить обширную информацию, а точная настройка используется для превращения модели в эксперта по категориям.
  • Мультимодальность: изображения, видео, текст и т. д.

Далее, есть то, что мы называем данными пограничного случая. Это информация, специально созданная для того, чтобы бросить вызов модели и сделать ее более надежной.

Учитывая быстро растущий спрос на данные для обучения ИИ, естественным образом возникают вопросы о том, что представляет собой добросовестное использование.

Так что платите людям.

Спектр надзора

Обучение с учителем предполагает обучение ИИ с использованием данных, на которых уже указаны правильные ответы. Эти метки имеют решающее значение, поскольку они позволяют ИИ автоматически обучаться и улучшать свою производительность.

Представьте, что вы учите компьютер распознавать цвета. Существует много разных оттенков каждого цвета – на самом деле сотни! Хотя это кажется простой задачей, для ее правильного решения требуется точная маркировка каждого цвета. К сожалению, точная маркировка занимает много времени и может быть дорогостоящей.

Обучение без учителя предполагает передачу модели ИИ большого количества необработанных, немаркированных данных. По сути, вы предоставляете данные и позволяете модели попытаться разобраться в них самостоятельно, без какого-либо руководства. Это подход «попробуй и посмотри», а результаты оценишь позже.

Это позволяет проводить более исследовательское «распознавание образов». Не учусь.

Хотя этот метод не идеален, он очень хорош для выявления тенденций, которые люди могут упустить из виду. Модель может эффективно создавать свои собственные категории и процессы для анализа.

Модели искусственного интеллекта способны обучаться самостоятельно и обнаруживать закономерности, которые люди могут упустить из виду. Однако они также допускают ошибки. Это похоже на беспилотные автомобили: хотя они могут стать причиной меньшего количества аварий в целом, те, которые *случаются*, чувствуют себя намного хуже.

Нас пугают технологии. И это правильно.

Борьба с предвзятостью

Предвзятость в обучающих данных вполне реальна и потенциально очень разрушительна. Есть три фазы:

  1. Предвзятость происхождения.
  2. Предвзятость развития.
  3. Предвзятость развертывания.

Предвзятость происхождения ставит под вопрос, насколько на самом деле надежен и справедлив набор данных. Представляют ли данные полную картину, или существуют скрытые предубеждения (преднамеренные или нет), которые искажают результаты?

Данные обучения могут содержать определенные характеристики или закономерности – это известно как ошибка развития. Но происходит ли алгоритмическая погрешность *из-за* данных, используемых для обучения модели?

Далее следует предвзятость развертывания, которая возникает, когда способ оценки и обработки данных дает неточные результаты и может привести к постоянным, самоусиливающимся ошибкам в автоматизированных системах.

Понятно, почему человеческий надзор так важен и почему предоставление ИИ возможности учиться на фальшивой или плохо отобранной информации может привести к серьезным проблемам.

Если в здравоохранении данные собираются с учетом человеческих предубеждений, полученные алгоритмы могут в конечном итоге повторить неравенство прошлого. Это серьезная проблема.

Это приводит к довольно мрачному циклу подкрепления.

Наиболее часто используемые источники данных для обучения

Если вы ищете хорошо организованные коллекции академических или литературных произведений – такие, которые вам нужны для создания чего-то действительно стоящего – вам, вероятно, придется заплатить определенную сумму.

Обычный обход

В настоящее время Common Crawl Web Graph содержит данные примерно о 607 миллионах веб-сайтов. Каждый новый выпуск ежемесячно включает информацию от 94 до 163 миллионов веб-сайтов.

Недавний отчет Mozilla Foundation за 2024 год под названием «Обучающие данные по цене сэндвича» показал, что большинство (64%) из 47 крупных языковых моделей, которые они изучали, опирались как минимум на одну обработанную версию набора данных Common Crawl.

Вряд ли ваша работа будет замечена или процитирована, если она не была включена в данные, используемые для обучения этих систем. Такие инструменты, как Common Crawl Index Server, позволяют вам проверить, был ли ваш веб-сайт заархивирован, а веб-график Metehan показывает, насколько хорошо связан ваш контент с Интернетом.

Википедия (и Викиданные)

Стандартный набор данных английской Википедии содержит около 20 ГБ полнотекстовых статей, полезных для обучения языковых моделей. Викиданные, между тем, представляют собой обширную и очень подробную базу знаний, наполненную хорошо организованной информацией.

Некоторые из крупнейших парней только что подписали соглашения с Википедией.

Издательства

OpenAI, Gemini и т. д. заключили многомиллионные лицензионные соглашения с рядом издателей.

Раньше я видел от них постоянный поток обновлений, но в последнее время он сильно замедлился — почти прекратился. Честно говоря, учитывая их финансовое положение, меня это не удивляет. Похоже, им пришлось отказаться от всего, включая создание контента.

Медиа и библиотеки

Основное внимание уделяется обучению ИИ работе с различными типами контента, такими как изображения и видео. Shutterstock и Getty Images уже сотрудничают с Perplexity в этом вопросе, а Disney, будущий партнер видеоплатформы Sora, помогает добиться визуального понимания, необходимого для этих моделей искусственного интеллекта.

Благодаря новому трехлетнему соглашению с Disney Сора теперь может создавать короткие видеоролики для социальных сетей с использованием персонажей Диснея, основываясь на том, что пользователи просят ее создать.

Disney инвестирует 1 миллиард долларов в OpenAI, а также получит возможность выкупить еще больше акций компании в рамках новой сделки.

книги

BookCorpus превратил очищенные данные 11 000 неопубликованных книг в набор данных объемом 985 миллионов слов.

Становится невозможно создать достаточно нового письменного материала, чтобы модели ИИ могли продолжать обучение, и это в конечном итоге приведет к снижению их производительности.

Репозитории кода

Способность кодировать в настоящее время является ключевым преимуществом многих больших языковых моделей (LLM). Такие модели, как Cursor и Claude Code, особенно впечатляют, и они были обучены с использованием данных из таких источников, как GitHub и Stack Overflow.

Они совершили революцию в области виброинженерии.

Общедоступные веб-данные

Использование широкого спектра полезной информации из Интернета ускоряет процесс обучения моделям ИИ, что снижает объем необходимой вычислительной мощности. Эти данные постоянно обновляются и меняются, но они также могут быть неорганизованными и ими сложно управлять.

Если вам требуются большие объемы данных, особенно если вам нужно, чтобы они постоянно обновлялись, то лучшим выбором будет информация, доступная в общедоступной сети. Это также относится к получению подлинных мнений и обзоров о продуктах и ​​услугах. Такие источники, как веб-сайты, платформы обзоров, пользовательский контент и социальные сети, — отличные места для поиска этой информации.

Почему модели не становятся (намного) лучше

Хотя у нас есть много доступных данных, большая часть из них не классифицирована, что делает их непригодными для обучения моделей машинного обучения, основанных на размеченной информации. Даже одна неправильная метка может снизить точность модели.

Многие эксперты полагают, что скоро мы столкнемся с нехваткой качественных данных. В конечном итоге это, скорее всего, приведет к тому, что инструменты ИИ начнут полагаться на неточную или некачественную информацию.

Это известная проблема, которая может привести к сбою модели.

  • Их блокируют компании, которые не хотят, чтобы их данные использовались бесплатно для обучения моделей.
  • Протоколы robots.txt (директива, а не нечто, требующее прямого исполнения), блокировка на уровне CDN и страницы условий обслуживания были обновлены, чтобы заставить этих ребят заблудиться.
  • Они потребляют данные быстрее, чем мы можем их произвести.

По мере того, как все больше издателей и веб-сайтов начинают требовать подписки (а это разумный бизнес-шаг), эффективность систем такого типа фактически снижается.

Итак, как вы получаете данные об обучении?

Я думаю о двух очевидных подходах.

  1. Определить наборы исходных данных для важных моделей и найти пути к ним.
  2. Отказаться от конкретики и просто заняться отличным SEO и более широким маркетингом. Окажите ощутимое влияние в своей отрасли.

У обоих подходов определенно есть свои плюсы и минусы. Но для большинства компаний попытки напрямую манипулировать работой конкретных моделей кажутся излишними. Честно говоря, это немного похоже на рискованную тактику SEO. Большинству брендов было бы лучше сосредоточиться на создании превосходного маркетингового контента, которым люди естественным образом делятся, ссылаются и обсуждают.

Эти модели ИИ не обучаются с использованием информации в реальном времени. Поскольку вы не можете добавлять новые данные в модель после ее создания, очень важно предвидеть ваши потребности и тщательно планировать данные обучения.

Если вы частное лицо, вы должны быть:

  • Создание и распространение контента.
  • Занимаюсь подкастами.
  • Посещение отраслевых мероприятий.
  • Совместное использование контента других людей.
  • Провожу вебинары.
  • Познакомьтесь с соответствующими издателями, публикациями и людьми.

Как определить, какие модели наборов данных используются?

Люди теперь гораздо более конфиденциальны в отношении данных, которые они используют для обучения своих моделей ИИ. Вероятно, это связано с юридическими проблемами и стоимостью данных. В результате вам придется провести расследование и найти информацию самостоятельно.

  • Обычное сканирование.
  • Википедия.
  • Викиданные.
  • Репозитории кодирования.

К счастью, большинство сделок становятся общедоступными, поэтому мы можем быть уверены, что модели ИИ обучаются с использованием информации из этих источников.

Google сотрудничает с Reddit и имеет доступ к огромной коллекции стенограмм с YouTube. Это дает им значительное преимущество, поскольку они, вероятно, обладают более крупным и более организованным набором данных, чем любая другая компания.

Как цифровой маркетолог, я внимательно слежу за развитием Grok. Важно понимать, что он почти полностью обучался на реальных данных из X (ранее Twitter). Это во многом объясняет его… нестандартное поведение. Честно говоря, он часто выглядит незрелым и склонным к созданию неуместного или оскорбительного контента, даже имитируя вредоносные сценарии. Нефильтрованный характер источника данных в режиме реального времени, очевидно, является важным фактором в формировании его ответов.

Важно помнить, что компании, занимающиеся искусственным интеллектом, часто полагаются на сторонние услуги. Эти компании решают такие задачи, как сбор информации из Интернета, ее организация и подготовка для использования в обучении моделей ИИ. Scale AI – ведущий поставщик услуг по подготовке данных для крупных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, а Bright Data специализируется исключительно на сборе веб-данных.

Контрольный список

Мы стремимся включиться в данные, используемые для обучения больших языковых моделей (LLM). Это поможет модели распознать вашу информацию, что повысит вероятность ее использования при создании приложений, извлекающих информацию – часто называемых RAG. Для этого нам необходимо:

  1. Управляйте экосистемой мультиботов для обучения, индексирования и просмотра.
  2. Оптимизация сущности. Хорошо структурированный, хорошо связанный контент, согласованные NAP, свойства схемы SameAs и наличие сети знаний. В Google и Викиданных.
  3. Убедитесь, что ваш контент отображается на стороне сервера. Google стал очень искусным в рендеринге контента на стороне клиента. Боты, такие как GPT-bot, видят только ответ в формате HTML. JavaScript по-прежнему неуклюж.
  4. Хорошо структурированный, машиночитаемый контент в соответствующих форматах. Таблицы, списки, правильно структурированный семантический HTML.
  5. Получать. Сам. Вне. Там. Поделитесь своими вещами. Шуметь.
  6. Будьте предельно ясны на своем веб-сайте о том, кто вы. Ответьте на соответствующие вопросы. Владейте своими сущностями.

Важно учитывать как то, как вы представляете свой бренд напрямую, так и то, как о нем говорят другие. Стремитесь сделать ваш бренд первым, о чем думают люди, когда рассматривают варианты в вашей области.

Современное SEO с лучшим маркетингом.

Смотрите также

2026-02-04 17:29

Навыки PPC, которые не будут заменены автоматизацией

от

Топ PPC эксперты — это не просто люди, которые запускают рекламные кампании. Это бизнес-консультанты, которые используют платную рекламу для достижения результатов. С автоматизацией все большего количества задач, истинная ценность PPC профессионала теперь заключается в его способности решать более широкие бизнес-задачи, а не просто снижать рекламные расходы.

Высокоэффективные консультанты, которые взимают более высокие гонорары и демонстрируют значительные результаты, обладают навыками, выходящими за рамки простого умения пользоваться рекламными платформами. Это консультационные способности, которые отличают тех, кто просто *выполняет* работу, от тех, кто помогает бизнесу действительно расти.

Бизнес, Экономика и Оптимизация Прибыли

Рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS) — это ленивая метрика.

Я часто вижу, как компании сосредотачиваются на достижении определенных целей возврата инвестиций в рекламу (ROAS), которые на самом деле не отражают, получают ли они прибыль. ROAS в 400% может *казаться* хорошим, но если учесть стоимость продукта, доставку и общие бизнес-расходы, клиент все равно может терять деньги с каждой продажи.

Бизнес-экономика фокусируется на понимании того, как компании на самом деле зарабатывают деньги, а не просто как их получают. Она включает в себя постановку более глубоких вопросов, о которых многие специалисты по маркетингу обычно не задумываются, например, о реальной стоимости продукта, о том, как доходность различается в зависимости от того, откуда происходят клиенты, и о том, как предложение рассрочки влияет на немедленный денежный поток компании.

Сосредоточение на рентабельности вместо простого подсчета продаж позволяет вам стать надежным советником для ваших клиентов. Это смещает разговор с простого привлечения большего трафика к обсуждению того, как продавать *правильные* продукты. Затем вы можете точно определить, как продвижение товаров с низкой прибылью, даже с хорошей окупаемостью рекламных расходов, может фактически нанести ущерб общей прибыли, несмотря на увеличение выручки.

Чтобы добиться успеха сейчас, нам нужно смотреть дальше простых данных платформы и действительно понимать, как наши кампании влияют на прибыль. Хотя полезные инструменты существуют, наибольшее преимущество достигается за счет сочетания сильных финансовых навыков с эффективным управлением кампаниями.

Стратегическое консультирование

Самый сложный навык, который нужно развить, — это понимание того, когда PPC не является решением.

Я видел, как так много встреч застревают в мелких деталях предложений, в то время как все упускают из виду большие проблемы самого бизнеса. Редко когда дело касается таких вещей, как ваш Quality Score. Фактические проблемы обычно заключаются в том, что у вас нет хорошего продукта для рынка, цены слишком высокие или утомительный процесс оформления заказа, где большинство клиентов уходят, не совершая покупку.

Высококлассные консультанты выявляют *реальные* проблемы, а не только то, что очевидно на поверхности. Они понимают, что такие проблемы, как плохая эффективность рекламы, часто происходят из-за более глубоких причин – таких как неясные преимущества, неустойчивые цены, недостатки продукта, меняющиеся потребности клиентов или проблемы с веб-сайтом, которые снижают эффективность рекламы. Устранение этих фундаментальных проблем является ключом к росту, и это требует упреждающей стратегии – о которой я подробно рассказываю в своей статье о SCALE Framework, которая выходит за рамки простого реагирования на немедленные результаты.

Это предполагает взгляд за пределы непосредственной рекламной платформы и понимание полного опыта, который клиенты получают от бизнеса. Это означает уверенное консультирование клиентов о том, что улучшения их веб-сайта, процесса покупки или общей маркетинговой стратегии могут потребоваться *перед* фокусировкой на эффективности рекламы.

Специалисты, которые не могут провести это различие, в итоге занимаются оптимизацией шезлонгов, пока корабль тонет.

Кросс-канальная стратегия и атрибуция Понимание

Разрозненные каналы — это пережиток прошлого, одержимого атрибуцией.

Я часто обнаруживаю, что самая полезная рекомендация для клиентов не касается напрямую их Google Ads. Речь идет о понимании того, как их другие маркетинговые усилия – такие как реклама в Facebook/Instagram для привлечения новых клиентов, торговые объявления или ретаргетинговая реклама – фактически *улучшают* результаты, которые они видят в Google Ads. Например, реклама в Facebook может повысить узнаваемость, делая поисковые запросы в Google более эффективными, или торговые объявления могут повысить эффективность поиска по названию их бренда, а ретаргетинг может помочь людям быстрее принять решение.

Чтобы по-настоящему понять, как работают маркетинговые каналы вместе, нам нужно отойти от простого отнесения заслуги к последнему клику перед продажей. Вместо этого нам нужно сосредоточиться на *приращении* – определении истинного влияния каждого канала. Например, кампания Google Search должна получать заслугу, даже если клиент изначально увидел рекламу YouTube неделями ранее, которая в конечном итоге привела к покупке.

По мере того, как моделирование маркетингового микса становится всё более популярным – что подчеркивается новой платформой Meridian от Google – успешные маркетологи будут сосредоточены на общей картине, понимая, как все маркетинговые усилия работают вместе, а не только отдельные каналы. Вам не обязательно быть мастером каждой платформы, но необходимо понимать их достаточно хорошо, чтобы работать с другими и создавать унифицированные маркетинговые планы.

Маркетолог, обладающий как глубокой экспертизой в PPC, так и широким пониманием SEO, оптимизации коэффициента конверсии, email-маркетинга и контент-маркетинга, будет стабильно достигать лучших результатов, чем тот, кто фокусируется только на своей конкретной области.

Оптимизация Коэффициента Конверсии и Пост-Клик Опыт

Большинство специалистов по PPC рассматривают клик как финишную черту. На самом деле это стартовая черта.

Я видел, как команды застревают в бесконечной настройке заголовков, упуская из виду гораздо более серьезную проблему: целевую страницу, которая работает неэффективно. Если типичная целевая страница конвертирует 8% посетителей, а ваша — всего 2%, исправление этого имеет огромное влияние. Даже простое улучшение до 4% сравнимо с удвоением трафика вашего веб-сайта, но обычно это гораздо более достижимо и доступно.

Основываясь на моем опыте вебмастера, оптимизация коэффициента конверсии (CRO) часто упускается из виду, и это настоящее shame. Она застряла в странном месте, где разработчики, хотя и отлично строят вещи, не всегда понимают маркетинговые цели. А маркетинговые команды, даже если у них блестящие идеи, иногда испытывают трудности с тем, чтобы реально *сделать* эти изменения на сайте. Кроме того, большинство агентств сосредоточены на привлечении трафика – на том, чтобы люди *кликали* – потому что за это им платят их клиенты. Никто толком не владеет процессом превращения этих кликов в реальных клиентов, и именно здесь вступает в игру CRO, и поэтому она так недооценена.

Это представляет огромный шанс на успех. Консультанты, которые могут точно определить, что мешает посетителям стать клиентами – например, сложные процессы оформления заказа, отсутствие доверия, плохой мобильный опыт или запутанные макеты веб-сайтов – и затем фактически решить эти проблемы, будут невероятно ценны.

Как digital-маркетолог, моя работа выходит за рамки простого следования трендам. Она действительно требует глубокого понимания наших пользователей – изучения их потребностей и поведения. Мне также необходимо постоянно анализировать действия наших конкурентов. Затем я формулирую обоснованные предположения о том, что сработает, и я должен уметь чётко объяснять эти идеи нашей команде разработчиков, чтобы мы могли фактически создавать и тестировать их. Важно, что я не вношу изменения, основываясь только на том, что читаю в интернете; я полагаюсь на строгие A/B-тесты, чтобы доказать, что действительно приносит результаты.

Если вы можете доказать, что улучшение того, что происходит *после* клика по рекламе, привело к увеличению дохода на 50%, и все это без изменения вашего рекламного бюджета, вы вышли за рамки простого менеджера PPC – вы теперь надежный консультант по росту.

Управление заинтересованными сторонами и лидерство в изменениях

Лучшая стратегия в мире бесполезна, если вы не можете её реализовать.

Я узнал это на собственном опыте. Когда я только начинал свою карьеру, я часто давал отличные рекомендации, подкрепленные сильными данными, но они не утверждались, потому что я не заручился поддержкой ключевых людей или не объяснил, как изменения принесут им пользу.

Успешное консультирование предполагает понимание того, как работает организация, в той же степени, что и наличие технических навыков. Важно понимать, что разные лидеры приоритезируют – например, финансовый директор сосредотачивается на финансах, директор по маркетингу на репутации бренда, а руководитель электронной коммерции на продажах – и адаптировать свои советы к их конкретным потребностям.

Первоклассные консультанты превосходно владеют навыками межличностного общения, которым не учат на обычных курсах PPC. Они выстраивают доверие со временем, а не требуют его немедленно. Они объясняют сложные идеи чётко и уважительно, управляют ожиданиями клиентов, когда тестирование занимает время, и умело справляются с ситуациями, когда данные противоречат тому, во что верят лидеры. Они также знают, как быть настойчивыми, когда это необходимо, но и когда находить взаимовыгодные компромиссы.

Особенно важно быть осторожным при предложении крупных изменений, таких как изменение способа оценки успеха, изменение организации учётных записей или сокращение бюджетов кампаний, которые нравятся лидерам, но на самом деле не дают результатов.

Управление изменениями — это не о том, чтобы иметь правильный ответ. Это о том, чтобы этот ответ был внедрён.

Перевод данных и бизнес-сторителлинг

Данные без повествования – это просто шум.

Преобразование данных PPC в полезную бизнес-информацию, которую может понять каждый, является удивительно ценным навыком. Хотя легко просто сообщать цифры – например, о 15%-ном увеличении стоимости за клик – реальная ценность заключается в объяснении *почему* эти цифры изменились. Например, сильный аналитик может объяснить, как новые конкуренты влияют на стоимость рекламы, показать, как это влияет на доход, а затем предложить четкие, практические решения с их плюсами и минусами.

Эксперты, развивающие эту способность, не просто оценивают прошлые результаты; их включают в важные планировочные сессии. Они завоевывают доверие лиц, принимающих решения, и помогают направлять выбор в отношении бюджетов, будущих продуктов и выхода на новые рынки.

Непрерывное обучение и адаптивное мышление

Цифровой маркетинг меняется ежедневно. Ваша экспертиза имеет период полураспада.

Самые важные навыки для консультантов не преподаются на курсах — они приходят из реального опыта, любознательного ума и готовности рисковать. Успешные консультанты не просто следят за PPC новостями; они изучают более широкие темы, такие как бизнес-стратегия, то, как думают люди, и новые технологии. Они становятся экспертами в конкретных отраслях, понимая, как эти предприятия зарабатывают деньги и что мотивирует их клиентов. Они всегда тестируют новые идеи, даже если всё уже идёт хорошо, и активно ищут мнения, которые бросают вызов их собственным убеждениям. Они также знают, когда их образ мышления перестаёт быть эффективным, и готовы адаптироваться.

Стратегии, которые были успешны в прошлом, не гарантируют успеха сейчас или в будущем. Ключ к тому, чтобы оставаться впереди, заключается не в обладании фиксированным преимуществом, а в обучении и адаптации быстрее, чем окружающий мир.

Будущее вашей экспертизы в PPC

По мере того, как ИИ и автоматизация берут на себя все больше рутинных задач, разрыв между теми, кто просто управляет PPC-кампаниями, и теми, кто предлагает действительно стратегические советы, будет становиться все больше. Самые успешные PPC-специалисты будут теми, кто может выявлять и решать более широкие бизнес-задачи, используя PPC лишь как одну из частей решения.

Эти профессионалы будут глубоко понимать, как работают прибыли, что позволит им создавать маркетинговые кампании, ориентированные на реальные бизнес-цели. Они смогут точно определять проблемы, избегая пустой траты усилий на неэффективные решения. Они будут рассматривать все маркетинговые каналы как единое целое, а не как отдельные части. Они будут применять тот же уровень детализации и анализа для улучшения того, что происходит *после* клика, как и для получения этих первоначальных кликов. Они также смогут преодолевать корпоративные трудности, чтобы гарантировать реализацию своих стратегий, и они превратят данные в убедительные истории, вдохновляющие на результаты.

Эти навыки полезны не только в будущем; они делают человека ценным уже сегодня, отличая его от тех, кого можно было бы легко заменить.

Речь не о том, *сможете* ли вы создать успешную рекламную кампанию в поисковой сети; речь о том, сможете ли вы сначала решить основные бизнес-задачи, которые сделают кампанию ценной.

Смотрите также

2026-02-04 16:11

Использование ИИ для SEO может провалиться без реальных данных (& как Ahrefs это исправляет)

от

Если вы когда-либо сталкивались с ограничениями одиночных AI или ручных SEO-инструментов, эта статья для вас.

Искусственный интеллект отлично генерирует идеи и контент, но для настоящей эффективности ему нужны точные данные. Традиционные SEO-инструменты сильны, но часто медленны и работают изолированно. Лучший подход — объединить ИИ с актуальными SEO-данными, позволяя вам задавать вопросы на простом языке и получать быстрые, содержательные ответы.

Ahrefs использует свой собственный MCP-сервер & это улучшает SEO-рабочие процессы.

Запускаете новый онлайн-продукт? Вместо того, чтобы тратить часы на экспорт и объединение данных из разных источников, вы можете использовать AI-ассистента, чтобы мгновенно собирать конкурентную информацию, находить перспективные ключевые слова и генерировать идеи для контента – всё из ваших SEO-данных в одном удобном месте. Именно это возможно благодаря интеграции с MCP.

Почему ИИ + Реальные Данные SEO Вместе Побеждают Угадывание Или Общие Запросы

Большинство маркетологов полагаются на комбинацию инструментов – специализированные SEO-платформы для сбора данных и AI-ассистентов, чтобы помочь им работать быстрее и понимать эти данные. Но…

  • Искусственный интеллект сам по себе может галлюцинировать – он генерирует правдоподобные ответы, но без актуальных данных эти ответы могут быть неточными или устаревшими.
  • SEO-панели управления сами по себе часто работают медленно — вам приходится переходить по нескольким экранам, экспортировать отчёты и вручную интерпретировать результаты.
  • Людям по-прежнему необходимо принимать стратегические решения – но данные и ИИ освобождают ваше время, чтобы сосредоточиться на стратегии, а не на рутинной работе.

Сочетание искусственного интеллекта с данными SEO в реальном времени создает мощную синергию. Оно использует интеллект ИИ и навыки обработки естественного языка вместе с надежными масштабными данными, которые предоставляет SEO.

15 Практических Вариантов Использования & Подсказок, Чтобы Задать Вашему SEO AI Агенту

Вот несколько практических идей и методов, которые вы можете использовать для планирования, изучения конкурентов и улучшения поисковой оптимизации (SEO). Они варьируются от быстрых способов получения простых ответов до более глубокого анализа, но все они предлагают полезную информацию, которую вы можете начать применять прямо сейчас.

Уровень 1: Быстрые сведения, которые вы можете получить за минуты

Они отлично подходят для быстрого принятия решений и ежедневных проверок.

1. Определите сайты с растущим органическим трафиком

Спросите своего ИИ:

Из десяти конкурентов, у кого наблюдался самый большой рост трафика из органических результатов поиска за последний год? Это помогает вам легко определить, какие конкуренты улучшают свою онлайн-видимость и понять, как они это делают, и все это без необходимости создавать отчеты вручную.

2. Найдите рейтинги конкурентов, по которым вы не ранжируетесь

Как цифровой маркетолог, одно из первых, что я делаю при анализе конкурента – это выявление их ‘keyword gaps’. По сути, мне нужно знать, какие ключевые слова выводят Конкурента A на первую страницу Google, а мой сайт по ним не ранжируется. Это дает мне четкий список возможностей – темы, вокруг которых я могу создавать контент, или области, в которых мне нужно улучшить оптимизацию моего сайта, чтобы начать конкурировать за эти ценные позиции.

3. Страницы с наибольшим количеством входящих ссылок на любом домене

Найдите 10 самых популярных страниц на [domain], основываясь на количестве веб-сайтов, ссылающихся на них, и посмотрите, какой трафик получает каждая страница. Это может помочь вам определить ваш наиболее эффективный контент и получить идеи для создания аналогичного контента.

4. Определите органических конкурентов

Мне нужен список веб-сайтов, которые занимают высокие позиции в органических результатах поиска по тем же ключевым словам, что и [My Site]. Это поможет мне понять весь спектр моей конкуренции, а не только самые известные бренды.

5. Совместите исследование ключевых слов с идеями заголовков

Мне нужна помощь в определении поисковых запросов, которые люди используют при рассмотрении покупки [product], и я хотел бы получить предложения для заголовков для постов в блоге, которые их привлекут. Это объединяет поиск релевантных ключевых слов с планированием контента в одном процессе.

Уровень 2: Средний, Более Стратегические Запросы

Это предполагает более глубокое понимание и немного более длительное время обработки.

6. Найдите популярные ключевые слова (и почему)

Мне нужен список из 20 или менее ключевых слов, которые сейчас в тренде в моей отрасли и имеют потенциал стать еще более популярными в следующем году. Пожалуйста, включите объяснения для каждого ключевого слова, чтобы я понимал *почему* они, вероятно, будут расти – просто список не поможет; мне нужен контекст и обоснование.

7. Анализируйте несколько доменов в масштабе

Пожалуйста, предоставьте таблицу, показывающую Domain Rating, органический трафик и топ-3 ранжирования для этих 20 доменов. Это будет полезно для их сравнения друг с другом и оценки их позиций по сравнению с конкурентами.

8. Структурируйте статью с учётом ключевых слов

Мне нужна помощь в создании структуры статьи для конкретной темы, используя информацию из исследования ключевых слов. Этот процесс объединит глубокое исследование с планированием контента, который хорошо ранжируется в поисковых системах.

9. Лучшие сайты по конкретному набору ключевых слов

Я хотел бы узнать, какие веб-сайты занимают самые высокие позиции по этим ключевым словам. Это особенно полезно для изучения новых, конкретных областей в рамках более широких тем.

10. Найдите неработающие обратные ссылки для возможностей для установления контактов

Найдите неработающие ссылки в определенной секции веб-сайта, уделяя особое внимание тем, на которые ссылаются высококачественные, авторитетные сайты. Это идеально подходит для поиска возможностей для построения новых ссылок.

Уровень 3: Продвинутые, высокоэффективные исследования

Эти данные требуют больше данных и обработки – но предоставляют стратегическую информацию, на основе которой вы можете действовать.

11. Идеи для расширения международного SEO

Узнайте о компаниях, подобных вашей, которые успешно вышли на новые рынки, и посмотрите, откуда они получают больше посетителей из поисковых систем. Это поможет вам определить потенциальные новые рынки для расширения.

12. Глубокий анализ контент-стратегии конкурентов

Как digital-маркетолог, одно из первых, что я делаю при планировании контента, — это глубокое погружение в то, чем занимаются мои основные органические конкуренты. Я анализирую их контент, чтобы понять, какие темы они освещают, как они подходят к этим темам — их уникальный угол зрения, если хотите, — и как их контент фактически ранжируется в поиске. Речь идет не только о поиске ключевых слов; речь идет о понимании общей картины и обеспечении того, чтобы моя контент-стратегия основывалась на том, что *уже* работает (и что не работает) в конкурентной среде.

13. Комплексные рекомендации по SEO для сайта

Я SEO-специалист с доступом к большому объёму данных. Я могу предоставить рекомендации, чтобы помочь [brand] увеличить его органический трафик. Я использую ИИ для анализа данных и создания действенных стратегий, которые вы можете применить на практике.

14. Глубокий анализ отраслевых рейтингов

Найдите наиболее важные поисковые запросы, по которым веб-сайт занимает высокие позиции на первой странице Google, особенно те, которые также вызывают специальные результаты поиска, такие как избранные сниппеты или панели знаний. Это помогает выявить стратегии, которые конкуренты используют для достижения успеха.

15. Анализ профиля обратных ссылок по нескольким доменам

Пожалуйста, покажите, насколько быстро эти пять конкурентов получают обратные ссылки. Эта информация помогает нам понять их прогресс в создании ссылок и то, как растёт их онлайн-авторитет.

Советы, как получить больше пользы от управляемых данными AI-подсказок

Используйте эти лучшие практики, чтобы убедиться, что ваш AI-ассистент действительно извлекает правильные данные:

  • Всегда указывайте, что вам нужны результаты из SEO-набора данных, а не из веб-поиска.
  • Включите чёткий контекст (например, конкурентов, временные рамки, регионы).
  • Будьте конкретны в отношении ограничений (например, «показывать только возможности ключевых слов с объемом > X»).
  • Отслеживайте использование и лимиты данных через вашу SEO-панель управления, чтобы не превысить квоты неожиданно.

TRY AHREFS FOR FREE

Кредиты изображения

Смотрите также

2026-02-04 09:10

Команда обхода Google обнаружила ошибки в плагинах WordPress.

от

Команда Google, которая сканирует веб, сообщает о проблемах с определенными плагинами WordPress, вызывающими ненужное использование ресурсов Google, что влияет на эффективность индексации веб-сайтов.

Некоторые разработчики плагинов не спешат решать возникающие проблемы. Например, о проблеме с одним плагином до сих пор не сообщается об исправлении, и Google сообщает, что создатель платного плагина календаря – который создавал бесконечные веб-адреса – не отреагировал на их опасения.

Что нашла Google

Эта информация взята из отчёта, который Google составляет внутри компании в конце каждого года для выявления проблем с тем, как он сканирует веб-сайты. Джон Мюллер из Google обсудил этот отчёт с Мартином Сплиттом в недавнем подкасте.

В 2025 году проблемы с настройкой действий вызвали около 25% всех проблем при сканировании веб-сайтов. Многогранная навигация вызвала еще больше проблем, составляя 50%. Вместе эти две проблемы составили примерно 75% всех проблем, которые Google выявил при сканировании веб-сайтов в прошлом году.

Параметры действий могут вызывать проблемы, поскольку они, по сути, создают новые URL-адреса, добавляя дополнительный текст, например, ‘?add_to_cart=true’. Это может быстро умножить количество URL-адресов, которые поисковые системы пытаются просканировать на веб-сайте, потенциально удваивая или утраивая рабочую нагрузку.

По словам Ильиса, эти параметры часто добавляются на веб-сайты плагинами для систем управления контентом, а не создаются намеренно владельцами веб-сайтов.

The WooCommerce Fix

Illyes описывает, как они выявили проблему:

Мы бы изучили источник этих действий и часто обнаруживаем, что они исходят из плагинов WordPress. WordPress — широко используемая система управления контентом, и эти плагины часто отвечают за функции «добавить в корзину» и «добавить в список желаний».

WooCommerce оперативно отреагировал и устранил недавнюю проблему. Хотя это исправление было реализовано быстро, другие разработчики плагинов, столкнувшиеся с аналогичными проблемами, пока не выпустили решения. Illyes не уточнил, какие именно другие плагины затронуты.

Он добавил:

Я был действительно впечатлен тем, как быстро команда WooCommerce выявила и исправила проблему.

Почему это важно

Эта проблема с параметрами URL – то, на что неоднократно указывал Джон Мюллер из Google (ранее Ильес). Google с тех пор опубликовал официальные рекомендации по фасеточной навигации и обновил свои рекомендации о том, как лучше всего использовать параметры URL.

Данные указывают на то, что предупреждения и изменения в документации не решили проблему, поскольку те же ошибки продолжают появляться в наших отчётах об обходе.

Код веб-сайта часто включает ненужные файлы, и они могут смешиваться с установкой плагинов. Это особенно проблематично для интернет-магазинов, использующих плагины электронной коммерции. Хотя эти проблемы с индексацией могут быть не вызваны ничем, что сделали *вы*, всё равно вам предстоит их исправить.

По словам Ильиса, Googlebot необходимо просмотреть значительную часть веб-сайта, чтобы понять, ценен ли его контент. И к тому времени, когда владельцы веб-сайтов обнаруживают перегрузку сервера, негативные последствия уже произошли.

Google предлагает использовать файл robots.txt для предотвращения сканирования URL-адресов с параметрами отслеживания. Это лучший подход, чем пытаться исправить проблемы после их появления.

Заглядывая в будущее

Смотрите также

2026-02-04 00:09