Рассказываю про два сценария дооптимизации посадочных страниц, которые мы заложили в сервис из моих собственных потребностей. Первый — когда у вас есть большая семантика: выгрузка из Google Search Console, Ahrefs или KSO закидывается в кластер для полного анализа, и вы получаете полноценный разбор по ключам, которые нужно внедрить, чтобы ранжироваться наравне с топом. Второй — когда входного кластера нет и есть один ключ: тогда работаем на дефолтных настройках и опираемся на разметку сущностей, потому что система в первую очередь поднимает выше те леммы, которые похожи на ключевые слова и их хвосты. Показываю, какие настройки меняются в каждом сценарии, где не забыть про нормирование и что делать с переспамом. В конце говорю, где разбирается более глубокая работа — в модуле 4 курса «Текстовая релевантность», который выходит параллельно с этим видео.
0:00–0:37 Два основных сценария дооптимизации. Первый: у меня есть куча ключевых слов, по которым можно продвигать страницу, — по курсам SEO, по мотошколе их вообще тысячи. Беру выгрузку с Google Search Console, с Ahrefs, с KSO и закидываю в кластер для полного анализа.
0:37–1:13 Этот кластер никак не влияет на сбор серпа и в нём не участвует, так что пугаться нечего. Минимум конкурентов для блиц-оценки включаю штук 30–40, можно 50, можно и 100 — на сотне будет считаться долго, но будет. В кластер запросов для парсинга серпа закидываю тот кластер, по которому мы снимаем позиции: в среднем это запросов 5, 10, 20, 30.
