Смена парадигмы в управлении поисковым спросом

Современное SEO — это не борьба за позиции по списку запросов, а стратегическое завоевание доли рынка на всех этапах пути пользователя (User Journey). Работа с единственным сайтом сегодня является моделью с ограниченным потенциалом. Для бизнеса это означает риск стагнации: достигнув «стеклянного потолка» в рамках одной площадки, вы перестаете расти, в то время как конкуренты забирают смежные сегменты спроса.Фундаментом этой стратегии выступает структура. В современных реалиях широта охвата интентов (намерений пользователя) важнее объема ссылочной массы. Мы выстраиваем экосистему, которая «ловит» клиента в любой точке выдачи. Если классический подход пытается выжать максимум из одного ресурса, то сетевое проектирование создает структуру, способную доминировать в нише. Однако старые методы масштабирования через простые копии или поддомены теряют эффективность, что требует перехода к более интеллектуальным моделям.

Критический анализ классических сетей (Поддомены и Папки)

Традиционные методы масштабирования через поддомены и папки долгое время считались стандартом, но сегодня они часто демонстрируют низкую отдачу на вложенный капитал.

Деконструкция эффективности

Анализ реальных данных показывает глубокий разрыв: флагманский сайт может генерировать более 20 000 визитов, в то время как сеть поддоменов «зависает» на отметке 5–6 тысяч. С точки зрения бизнес-консультанта, это огромная упущенная выгода. Если бы сеть была выстроена не вширь (через поддомены), а в глубину (через отдельные сайты), совокупный трафик исчислялся бы сотнями тысяч, а не жалкими крохами. Поддомены в Google зачастую индексируются крайне неохотно, создавая «иллюзию присутствия» вместо реального захвата рынка.

Сравнение платформ: Поведение сетей

Проблема «мертвой лошади»: Когда проект достигает плато, многие специалисты продолжают тратить бюджет на борьбу за лишние 5% трафика. С позиции Senior-стратега — это растрата капитала. Если «лошадь сдохла» — нужно пересесть на другую. Вместо полировки старого сайта необходимо запускать новые узлы сети, открывающие доступ к неохваченному спросу.

Гибридные сети: Принцип «Усиления Сильного»

Гибридная модель базируется на методологии «усиления сильного»: мы не распыляемся на весь каталог, а масштабируем те направления, которые уже приносят максимальную маржу.

Механика выбора ниши и рыночный оппортунизм

Возьмем сегмент систем безопасности. Если анализ показывает, что «звуковое оборудование» — самый прибыльный сектор, а бренды Inter-M и Roxton генерируют основной поток, мы строим сеть вокруг них:

1. Флагман: Общий портал по безопасности.

2. Специализированный сайт: Фокус только на звуке.

3. Монобренды: Отдельные площадки под Inter-M и Roxton.

Кейс рыночного оппортунизма: В Абхазии отели уровня Sirius или Sochi Park Hotel долгое время не имели внятных официальных сайтов. Создание сети, мимикрирующей под официальное представительство, позволило захватить ТОП-1 и собирать 100% целевого трафика, который иначе уходил бы агрегаторам. Это пример того, как сеть находит «дыры» в присутствии реального бизнеса и закрывает их собой.

Сравнение конверсии

• Сети «вширь» (копии): Огромные затраты на уникализацию и доказательство «реальности» бизнеса (E-E-A-T). Итог: 15% лидов при 30% трафика.

• Гибридные сети: Дают кратно больше лидов при меньшем трафике. Пользователь, попадая на узкоспециализированный ресурс, видит в вас эксперта или прямого дилера. Узкое закрытие интента — ключ к высокой конверсии.

Архитектура монобрендовых сайтов и Lead-Gen Synergies

Монобренды — идеальный инструмент в эпоху экспансии новых китайских марок и импортозамещения.

Факторы доминирования монобрендов

• EMD (Exact Match Domain): Название бренда в домене дает колоссальное преимущество.

• Концентрация: До 90% трафика идет на главную страницу по брендовым запросам.

• Статус: Поисковики (и люди) отдают приоритет сайтам, выглядящим как официальные представительства.

Инструкция по запуску: Цветовая гамма бренда, данные с зарубежных сайтов производителя и обязательное подключение Яндекс-товаров. При равной цене пользователь всегда выберет «официальный магазин».

SEO 2.0: Лидогенерационные связки

Стратегический подход подразумевает создание цепочек. Сайт по «приемке квартир» — это не просто SEO-проект, а высококонверсионный фильтр для более маржинальной услуги. Захватив клиента на этапе проверки жилья, вы по минимальной стоимости передаете «горячего» лида на основной сайт по «ремонту квартир». Это и есть Win-Win для бизнеса и SEO.

Продвинутые механики: Агрегаторы, Паразиты и AI-ответы

Современная выдача трансформируется в сторону SGE (Search Generative Experience), и ваша сеть должна этим управлять.

Управление SGE через «сети-паразиты»

Если вы контролируете ТОП-20 рейтингов и агрегаторов в нише, вы управляете тем, что скажет AI.

• Кейс SQuila: Если 20 различных площадок (ваши сайты-паразиты) транслируют тезис: «SQuila — лучшая школа испанского языка», нейросеть синтезирует это в Zero-Position ответ. Вы не просто продвигаете сайт, вы формируете рыночный нарратив.

Смена типа спроса: «Гид vs Агентство»

Использование одной базы данных под разными типами сайтов исключает риск склейки. Один сайт позиционируется как «частный гид», другой — как «официальное агентство». Это разные пути клиента и разные типы документов. Кроме того, посещение вашего инфо-блока (например, «Топ мест Абхазии») повышает позиции коммерческого сайта в персональной выдаче пользователя при его следующем транзакционном запросе.

Экономика и управление: Масштабирование без операционного хаоса

Сетевая модель радикально меняет экономику работы SEO-специалиста. Мы переходим к концепции «Мало клиентов — Много проектов».

• Для бизнеса: Модель Win-Win. Клиент получает захват рынка, вы — бюджет на расширение.

• Для специалиста: Управление 150 проектами для 10–15 клиентов. Ключевое преимущество — кратное снижение коммуникационных издержек (Communication Overhead). Вести 50 чатов в мессенджерах вместо 150 — это залог сохранения фокуса и качества работы.

Алгоритм продажи сети: Никогда не предлагайте сеть на старте. Сначала покажите результат на флагмане. Когда доверие сформировано, нативно предлагайте расширение через гибридную модель как единственный логичный путь масштабирования прибыли.

Дорожная карта внедрения: От анализа к запуску

Аудит текущего потенциала

1. Анализ Lead-to-Profit: Какие 20% категорий или брендов (как Inter-M/Roxton) приносят 80% маржи? Именно здесь нужно строить сеть.

2. Аудит интентов: На какие страницы приходится основной трафик и можно ли выделить их в отдельный узкий проект?

3. Поиск «дыр»: Есть ли в нише бренды или услуги без внятных официальных сайтов (кейс Sirius)?

4. Тип сети: Что эффективнее сейчас — монобренд под конкретный товар или сайт-сателлит под смежную услугу-донор?

Action Plan

1. Приоритизация: Выбор одного высокомаржинального направления для MVP.

2. Проектирование структуры: Создание логики взаимодействия между флагманом и новым узлом (передача лидов).

3. Контентный запуск: Наполнение данными из официальных источников или флагмана с изменением типа подачи.

4. Масштабирование: Запуск по шаблону (CMS-based) для остальных приоритетных брендов.

Финальный аккорд: Проектирование сети в десятки раз важнее её технической реализации. Правильная архитектура, учитывающая путь клиента и маржинальность бизнеса, создает актив, который невозможно выбить из топа обычными методами. Проектируйте не сайты, а рыночное доминирование.

Стратегическое обоснование PBN в современном SEO

В условиях перегретого рынка ссылок в РФ, где публичные биржи уже давно «пылесосятся» крупными игроками, создание собственных сетей сайтов (PBN — Private Blog Networks) превратилось из опции в вопрос выживания бизнеса. Сегодня мы наблюдаем массовый исход бюджетов в Google даже со стороны «телевизионных» брендов: банков, страховых компаний и гигантов индустрии Gambling/Betting.

1. Анализ ценности трафика: Google остается приоритетной целью из-за высокого качества аудитории и отсутствия «спектральной примеси» (информационного шума в коммерческой выдаче). В отличие от Яндекса, Google не забивает ТОП-3 собственными сервисами-монополистами вроде «Яндекс.Услуг», что обеспечивает честный CTR и более высокий ROI.

2. Дефицит ссылочного рынка: Крупный бизнес по три раза выкупил все живые площадки на биржах. Для «дожима» ВЧ-запросов веса обычных ссылок уже недостаточно. PBN позволяет передавать концентрированный ссылочный вес, который невозможно получить из публичных источников.

3. Типология стратегий: Если в Tier-1 странах (Австралия, США) стратегия строится на точечной покупке 5–10 дорогих аукционных доменов с прямыми анкорами, то в Рунете доминирует массовый подход. Эффективность здесь — это результат работы сотен доменов-дропов, создающих кумулятивный эффект.

Алгоритм поиска и фильтрации доноров (Drop Domains)

Качество фундамента определяет 70% успеха. Мы не покупаем домены вслепую — каждый дроп проходит через жесткое сито технических метрик.Критерии первичного отбораДля массового построения сети мы ориентируемся на следующие входные параметры:

• DR (Domain Rating) > 5 (по Ahrefs);

• Backlinks > 50 (смотрим на качество: 3–4 ссылки с прямых конкурентов ценнее тысячи спамных ссылок);

• Остаточная видимость: проверка через Bukvariks на наличие ключей в ТОП-100 за последние 2 месяца до дропа. Даже низкочастотники из 7–8 слов — это сигнал, что домен «жив».

Проверка на санкции (Expert Hacks)Чтобы не палить сеть через Google Search Console, мы используем два метода с точностью до 95%:

1. Метод «Без точки»: введите доменное имя в поиск Google без точки (например, domainname). Если сайт не на первом месте в выдаче — на нем с вероятностью 95% висят ручные меры.

2. Google Sheets Hack: добавьте домен в ячейку А1 таблицы, после чего загоните таблицу в индекс через бота. Если при попытке перехода Google выдает предупреждение о безопасности — домен токсичен.

Глубокий аудит

Исключаем домены с «грязным» прошлым: бан РКН, история 18+, резкие смены тематик (например, из «детских садов» в «казино»). Проверяем количество поднятий: если дроп восстанавливали более 4–5 раз, его потенциал исчерпан.

Минимизация футпринтов и техническая безопасность

Паранойя — это стандарт индустрии. Чтобы Google не склеил сеть, мы соблюдаем принцип «нормального распределения» рынка.

Диверсификация и математика

Если регистратор или хостинг занимает 1% рынка РФ, а у вас там 10% сети — это футпринт. Мы «растворяемся» в массе, используя самые популярные решения (WordPress, крупные облачные провайдеры).

• CMS Masking: Любой штатный программист за 15 минут может переименовать системные папки WordPress так, чтобы сайт имитировал Joomla или самописный движок.

• Human Factor: Работа команды идет через «шлюзы безопасности» (антидетект-браузеры и прокси). Категорически запрещено в один день обновлять плагины или менять тайтлы на всей сети.

Контентная архитектура и «оживление» сайтов

Эпоха PBN-заглушек на 10 страниц прошла. Малый объем контента — это прямая дорога под Core Updates.

Технические стандарты сети:

Масштаб производства: В пиковые периоды подготовки документов потребность в медиаконтенте может достигать 3 миллионов изображений в моменте — нейросети не всегда справляются с такими объемами, поэтому мы используем гибридные методы генерации. Для видео всегда используем iFrame с YouTube, так как Google лучше ранжирует страницы с собственными сервисами.

Методология передачи ссылочного веса

95% наших PBN создаются ради одной цели — получения веса с главной страницы («морды»).

Схема «Анонс на главной»

Это самый мощный способ передачи веса при сохранении релевантности:

1. Пишем экспертный лонгрид (15к+ знаков) на внутреннюю страницу.

2. Выводим первый абзац этой статьи на главную страницу PBN как анонс.

3. Анкорную ссылку ставим именно в этом первом абзаце. Результат: мы получаем вес «морды», но ссылка при этом окружена тематическим текстом.

Гибридный линкбилдинг

• Image Links: Используем баннеры, где ключ вписан в атрибут Title. Это выглядит как естественная реклама и отлично передает вес.

• Маскировка: Чтобы скрыть сеть от конкурентов, мы ставим ссылки на супертрастовые ресурсы (Wikipedia), что размывает исходящий профиль.

Ускорение индексации и усиление Tier-2/Tier-3

Время — это деньги. Ждать естественной индексации в Google можно месяцами. Мы используем агрессивный разгон:

1. Стимуляция PageRank: Для того чтобы ссылка «заработала», Google должен пересчитать вес. Мы используем XRumer (Хрумер) для прогона PBN-сайтов по собственным базам. Это позволяет за 1–2 недели поднять DR донора с 10 до 40+.

2. Поведенческий буст: Мы заливаем ботовый трафик на PBN. Переходы ботов по установленным ссылкам заставляют роботов Google быстрее учитывать передаваемый вес.

3. Инструментарий: Для мгновенного влета в индекс используем специализированные TG-боты или ручную отправку через GSC (только через антидетект-браузеры).

Итог: PBN — это не «волшебная таблетка», а сложный инженерный продукт. Это инструмент для профессионалов, позволяющий дожимать ВЧ-запросы там, где бессильны биржи и стандартный аутрич. При правильной настройке «шлюзов безопасности» и контентном наполнении, ваша сеть становится вечным активом, недосягаемым для конкурентов.

Методология и масштаб исследования

В современной SEO-индустрии интуитивный подход окончательно вытеснен анализом сверхбольших массивов данных (Big Data). Для понимания реальных векторов развития алгоритмов недостаточно локальных кейсов — необходим стратегический аудит миллионов точек входа. Масштабный анализ позволяет нивелировать статистические погрешности и выявить фундаментальные различия в логике Яндекса и Google, которые определяют архитектуру органического трафика на годы вперед.

Данное исследование базируется на глубоком анализе двух репрезентативных выборок:

• 5 миллионов запросов с точной частотностью до 15 по Wordstat.

• 10 миллионов запросов с точной частотностью до 8 по Wordstat.

Автор исследования — Артур Корсаков, стратегический консультант в области поискового маркетинга с 2009 года. Опыт работы включает как классическую оптимизацию, так и разработку сложных автоматизированных систем продвижения и управления поведенческими факторами.

Аналитический вывод: Масштаб данных в 10 млн запросов позволяет выйти за рамки «шума» выдачи и увидеть количественные различия в запросных индексах, которые напрямую диктуют выбор структуры сайта и распределение семантического веса.

Архитектура индексации: Распределение доменов и URL

Плотность запросов на один URL — это базис для проектирования структуры сайта. Различия в том, как системы концентрируют вес, определяют выбор между созданием широкой сети страниц и усилением ключевых посадочных узлов.

Сравнительный анализ базы данных (выборка 5 млн запросов)

Для подтверждения масштаба: расширенная выборка Яндекса на 10 млн запросов демонстрирует наличие 1 млн доменов и 35 млн URL.

Аналитический вывод: В Google запросный индекс максимально сфокусирован на конкретных страницах (меньшее число URL обрабатывает больший объем интентов), при этом доля главных страниц выше на 3–4%. В Яндексе же индекс распределен по всему «телу» сайта. Это диктует обязательный переход от стратегии «моно-лендингов» к детальной проработке широкой структуры сайта для Яндекса, в то время как для Google критически важным остается авторитет конкретных посадочных страниц и главной.

Эволюция пользовательских запросов и динамика «длинного хвоста»

Лингвистическая структура поисковых фраз определяет архитектуру тегов H1 и контент-стратегию. Анализ 5 млн частотных запросов показывает, что пик популярности по-прежнему приходится на фразы длиной 2–4 слова.Однако стратегический интерес представляет динамика «красной линии» (Яндекс 2025): наблюдается отчетливое смещение в сторону многословных запросов. Пользовательский спрос усложняется, формируя растущий «длинный хвост».

Стратегическая установка: Данные диктуют обязательный отход от лаконичных заголовков. Для эффективного охвата семантики 2025 года в Яндексе теги H1 должны трансформироваться в развернутые, естественно сформулированные конструкции, отражающие специфические интенты «длинного хвоста».

Техническая инфраструктура: IPv6, хостинг и сетевые аномалии

В условиях борьбы с бот-трафиком технический суверенитет инфраструктуры становится фактором безопасности ранжирования.

Сетевая статистика и риски

• Уникальность IP: Только 13% сайтов в Яндексе и 16% в Google имеют выделенный IP. Соседство на одном адресе (shared-хостинг) в 85% случаев не является стоп-фактором.

• Взрывной рост IPv6: С 2023 по 2024 год количество сайтов с поддержкой IPv6 выросло в 2.5 раза. Этот тренд неразрывно связан с индустрией накрутки поведенческих факторов (ПФ).

• Аномалия «прямых заходов»: Массовое внедрение IPv6 ботоводами приводит к резким всплескам прямых заходов, создавая у владельцев сайтов иллюзию органического роста, которая на деле является лишь технической нагрузкой.

Аналитический вывод: Использование IPv6 несет риски избыточной ботовой нагрузки. Если ваш проект не является технологическим хабом, данные диктуют необходимость отключения записи AAAA в настройках DNS для отсечения «мусорного» трафика.

Топ-хостингов по поддержке IPv6:

1. Fullspace.ru / Just Host (протокол включен по умолчанию).

2. Reg.ru / Timeweb / Master Host (лидеры по общему количеству сайтов с IPv6).

Стратегии использования доменного пространства: Поддомены и «дропы»

Подходы к доменным структурам в Яндексе и Google окончательно разошлись: одна система очищает выдачу, другая — становится зоной спам-активности.

• Яндекс: Наблюдается деградация стратегии поддоменов. Их доля упала с 3.14% (2023) до 2.2% (2025). Система планомерно выдавливает региональные и избыточные сетки.

• Google: Ситуация обратная. Мы фиксируем аномальную заспамленность: глубина поддоменов достигает 83 уровней (82 точки в адресе). Наглядный пример «мусорной» выдачи — сниппеты вида moskva.moskva.moskva..., возникающие из-за использования wildcard-записей в DNS для захвата трафика.

Анализ «дроп»-доменов: Поиск через парсинг выдачи дает эффективность лишь в 0.1–0.2%. Google парсят на предмет дропов значительно агрессивнее, что снижает их выживаемость. Средний срок жизни дропа в индексе после освобождения — 3 месяца, и лишь единицы удерживаются до 3 лет.

Коммерциализация выдачи и интенты: Смещение векторов

Мы фиксируем глобальную трансформацию: Яндекс окончательно превратился из поисковика в коммерческую витрину.

Масштаб коммерциализации

Доля коммерческих запросов в Яндексе совершила скачок с 17% в 2023 году до 43% в 2024 году.

Категории с максимальным ростом: Туризм, Медицина, Банки, Деловой мир.

Стратегический разрыв (Кейс DNS): Анализ выдачи по витальному запросу «купить телефон Samsung в DNS» выявляет фундаментальную разницу:

• Яндекс: 0% повторов. Система искусственно ограничивает доминирование одного бренда в выдаче, стремясь к разнообразию (diversity).

• Google: До 70% выдачи по брендовому запросу может занимать один и тот же домен.

Рекомендация: В Google выгодно наращивать «Brand Dominance» для захвата всего топа. В Яндексе стратегия захвата выдачи возможна только через развитие нескольких независимых брендов.

Трансграничное ранжирование и хостовые факторы

«Траст» хоста и сила бренда сегодня имеют приоритет над узкотематической релевантностью.

Около 50% сайтов в обеих системах успешно ранжируются за пределами своей основной категории.

Кейс «Щенки на мебельном сайте»: Страница с запросом «щенки американского булли» была размещена на сайте интернет-магазина мебели. Страница была полностью «сиротской» (orphan page) — на нее не вело ни одной внутренней ссылки. Несмотря на это, страница вошла в ТОП.

Аналитический вывод: Это прямое доказательство того, что Host Trust (Trust Rank) крупного ресурса позволяет ранжировать контент любой тематики без внутренней связки. Для трастовых площадок тематическая чистота вторична по сравнению с общим авторитетом домена.

Итоговые выводы и стратегические рекомендации

Результаты исследования диктуют необходимость адаптации под две разные алгоритмические реальности:

1. Конец информационной эры в Яндексе: Наблюдается падение информационных гигантов (YouTube, Википедия) и их замещение маркетплейсами (Ozon) и коммерческими сервисами. SEO-стратегия 2025 года в Яндексе должна быть на 100% коммерческой.

2. Google как оплот информационности: Google остается более консервативным и информационным, но при этом страдает от глубокого спама через поддомены.

3. Технический маневр: Рост IPv6 — это вызов. Рекомендуется жесткий контроль записи AAAA для предотвращения имитации трафика и нагрузки на сервер.

4. Структурный приоритет: Отказ от поддоменов в Яндексе в пользу развития главного хоста. Использование стратегии «сиротских страниц» для тестирования новых ниш на трастовых доменах.

Финальный прогноз: В 2025 году успех ждет тех, кто разделит производство контента: филигранная работа с «длинными хвостами» и коммерческими факторами для Яндекса и накопление агрессивного хостового авторитета для Google. Адаптация к этим полярным трендам — единственный способ сохранения лидерства в выдаче.

Фундаментальная техническая гигиена и сигналы свежести

Техническое доверие (Technical Trust) — это базовый уровень входа. Современные системы микросервисов Google реагируют на технические сбои как на маркер деградации ресурса. Любая задержка или манипуляция метаданными увеличивает ваш «алгоритмический долг», активируя сигналы PandaDemotion. Наличие технического долга — это не просто медленный сайт, это прямой сигнал системе Panda о низком качестве (LowQuality).

Пункты чек-листа:

• Верификация тега <lastmod> через lastSignificantUpdate: Google не доверяет тегу lastmod слепо. Система использует его как триггер для сканирования, но проверяет реальность изменений через внутренний сигнал lastSignificantUpdate. Запрещено обновлять дату без существенной правки контента. Попытки обмана алгоритма для получения бонуса за свежесть (QDF) ведут к пожизненному игнорированию этого сигнала для домена.

• Оптимизация INP (Interaction to Next Paint) < 200 мс: С марта 2024 года Google окончательно перешел от FID к INP, оценивая качество всего сеанса взаимодействия, а не только первый клик. Высокий INP — это нарушение «базового договора» с пользователем.

• Оффлоадинг логики в «тихие зоны»: Инженерное решение для снижения INP — перенос тяжелых вычислений (например, предварительная фильтрация или сортировка товаров) в requestIdleCallback или Web Workers. Пример: расчеты выполняются в фоновом режиме, а DOM-обновление происходит только в момент, когда основной поток свободен.

• Исключение "Rage Clicks": Яростные клики — это поведенческий сигнал для NavBoost (behavioral weight layer). Если пользователь кликает по кнопке трижды, не получая отклика, NavBoost интерпретирует это как отказ функционала, что мгновенно снижает веса страницы в выдаче.Стратегический эффект: Снижение алгоритмического долга ускоряет попадание в приоритетные тиры индекса и создает положительный исторический тренд, необходимый для восстановления после Core Updates.

Архитектура URL и когерентность сигналов

Концепция «Сигнальной когерентности» требует отсутствия противоречий между Title, H1 и URL. Когда данные конфликтуют, система Goldmine вычисляет dupTokens (токены дублирования) и применяет штрафы, либо игнорирует ваши метаданные, выбирая релевантный заголовок самостоятельно.

Пункты чек-листа:

• Внедрение семантических URL (ЧПУ): Переход от параметрических структур (/catalog?item_id=123) к читаемым (/shoes/nike-air-max-2026). Кейс Wildberries подтверждает: внедрение ЧПУ снижает Bounce Rate на 18% и повышает CTR на 12%.

• Синхронизация Title, H1 и URL: ◦ Плохо (конфликт сигналов): Title — «Купить Кроссовки Nike | Скидка», H1 — «Nike Air Max 2026», URL — /products/item-837492. Это провоцирует штраф dupTokens. ◦ Хорошо (когерентность): Title — «Купить кроссовки Nike Air Max 2026 (синие) в Москве», H1 — «Кроссовки Nike Air Max 2026, синий цвет», URL — /running-shoes/nike-air-max-2026-blue.

• Микроразметка BreadcrumbList: Обязательное использование Schema.org с жесткой фиксацией itemid и position. Это позволяет Googlebot однозначно детерминировать иерархию сущностей и строить корректные навигационные цепочки в сниппете.

Стратегический эффект: Устранение конфликта сигналов позволяет Google однозначно определить тематический фокус, предотвращая внутреннюю каннибализацию и пессимизацию за спамные конструкции в Title.

E-E-A-T и предотвращение "Disconnected Entity"

Согласно «Гипотезе об отсоединенной сущности» (Shaun Anderson), Google систематически пессимизирует контент, который не имеет верифицируемой связи с реальным экспертом. Без четкого «цифрового следа» автора в Entity Store (хранилище сущностей), сайт обречен на падение после любого Core Update.

Пункты чек-листа:

• Архитектура страниц авторов: Обязательное наличие фото, квалификации (например, «CFA» или «к.м.н.»), стажа и образования. Автор должен быть полноценной сущностью, а не просто именем.

• Верификация через социальные графы: Интеграция ссылок на профессиональные профили (LinkedIn) и участие в профильных сообществах для подтверждения экспертности.

• Entity Linking (Связывание сущностей): Настройка ссылок на внешние публикации автора в авторитетных источниках (Forbes, РБК, профильные СМИ). Это вписывает автора в Knowledge Graph Google.

Стратегический эффект: Наличие проверяемого цифрового следа — это единственный способ защиты от Helpful Content System (HCS), превращающий текст в «экспертный актив».

Гео-сигналы и паттерны Local SEO как анти-фрод

Google использует физические паттерны взаимодействия (Directions Requests, регулярность посещений) как фильтр против ботового фрода. Хаотичная активность воспринимается системой как попытка манипуляции.

Пункты чек-листа:

• Активная интеграция Google Maps: Использование интерактивного виджета (не скриншотов) с текстовыми инструкциями по парковке и проезду.

• Стимулирование "Directions Requests": Размещение в офлайне QR-кодов с Deep Links, ведущими сразу на построение маршрута в Google Maps. Рост метрики построения маршрутов — прямой сигнал популярности локации.

• Стабильность временных паттернов в GBP: Публикация постов, фото и ответов на отзывы должна быть регулярной (например, 2-3 раза в неделю). Загрузка контента «пачками» раз в год — признак неблагонадежного бизнеса.

Стратегический эффект: Устойчивые временные паттерны поведения в Google Business Profile делают бизнес «надежным», обеспечивая приоритет в Local Pack.

Контроль агрессивности монетизации и UX-рисков

Политики violatesMobileInterstitialPolicy и adsDensityInterstitialViolationStrength защищают пользовательский опыт. Нарушение этих норм генерирует сигнал badClick, возникающий при конфликте между «чистой» версией страницы для Googlebot и заспамленной рекламой версией для мобильного пользователя.

Пункты чек-листа:

• Лимит плотности рекламы (30%): Рекламные блоки на мобильных устройствах не должны перекрывать более 30% видимой области экрана или мешать доступу к основному контенту.

• Аудит Exit-Intent Interstitials: Всплывающие окна допустимы только в момент намерения ухода с сайта. Прерывание процесса чтения — прямой путь к ручным санкциям.

• Проверка на скрытые редиректы: Исключите любые несоответствия контента для бота и пользователя. Использование мобильных редиректов на сторонние офферы ведет к немедленной пессимизации.

Стратегический эффект: Снижение агрессивности монетизации минимизирует риск получения ручных санкций и защищает поведенческие веса страницы.

AI-контент и инженерное промптоведение

Система LLM-based effort estimation (оценка усилий на базе LLM) в Google Gemini анализирует «себестоимость» контента, особенно для страниц-статей. Простой рерайт имеет низкую оценку усилия и не ранжируется в топе.

Пункты чек-листа:

• Использование «Разархиватора промптов»: Для получения глубокого результата используйте развернутые инженерные промпты. Если вы используете сжатые инструкции, пропускайте их через Prompt Expander для «распаковки» контекста и ролей.

• Мультимодальные Alt-тексты: Промпт для генерации alt должен включать роль эксперта. ◦ Пример: «Роль: Эксперт-ботаник. Опиши фото сирени 'Красавица Москвы': крупный план соцветия в фазе полуроспуска, махровые цветки, перламутровый отлив». Это необходимо для создания качественных эмбеддингов.

• Chain of Thought (CoT) в генерации: Требуйте от модели фиксации промежуточных рассуждений. Это исключает галлюцинации и повышает точность данных, что критично для оценки «человеческого вклада».

• Маркировка контента: Соблюдение требований Transparency & Labeling через внедрение цифровых водяных знаков для AI-контента.

Стратегический эффект: Переход от простого генеративного текста к инженерному промптингу обеспечивает контенту высокую «оценку усилия», позволяя обходить стандартные фильтры AI-спама.

Я рад поделиться инструментом, который я недавно разработал: решение для проксирования сайтов на основе Cloudflare Workers.

Репозиторий GitHub: https://github.com/seadfeng/cloudflare-proxy-sites

Какие проблемы решает этот инструмент?

• Обход географических ограничений
• Повышает скорость доступа
• Повышает защиту конфиденциальности, маскируя IP-адрес пользователя

Ключевые особенности:

• Полностью бесплатное использование
• Возможность проксирования любого веб-сайта
• Быстрое и простое развертывание (с помощью Wrangler)
• Поддержка нескольких доменов
• Интегрирован с GitHub Actions для автоматического развертывания

Я разработал этот инструмент всего за несколько часов, благодаря мощным возможностям Cloudflare Workers. Моей целью было сделать его как можно более удобным для пользователя, чтобы больше людей могли легко создавать свои собственные зеркала сайтов.

Основные преимущества:

• Повышение производительности сайта
• Повышенная безопасность
• Возможность доступа к ограниченному контенту

Этот инструмент идеально подходит для разработчиков, пользователей, заботящихся о конфиденциальности, и всех, кто хочет оптимизировать работу в Интернете.

Я приглашаю вас опробовать его. Если у вас есть какие-либо предложения или вы столкнулись с какими-либо проблемами, пожалуйста, не стесняйтесь открыть проблему или отправить PR на GitHub. Ваши отзывы помогут мне постоянно улучшать этот инструмент.

Если кому-то интересно, я буду рад обсудить технические детали процесса разработки.

ВВЕДЕНИЕ

1. Моя цель в этом посте

Это руководство предназначено для всех, кто хочет узнать о мультиаккаунтинге и боттинге. В этом руководстве я постарался рассказать обо всем, что нужно знать об этом мире. Неважно, новичок ли вы; моя попытка в этом посте - поделиться всем, что я знаю, чтобы вы могли начать свой путь как можно быстрее и получить общее представление о том, на что следует обратить внимание, с какими препятствиями вы можете столкнуться и как их преодолеть. Я работаю в этой нише около трех лет, создавая сложные боты, скреперы и многочисленные проекты по реверс-инжинирингу для клиентов, себя и иногда просто для удовольствия! Моя цель - внести вклад в сообщество и, возможно, создать среду (тему) для обсуждения более современного подхода к стелс-боттингу и мультиаккаунтингу.

2. Обзор

Вот краткий обзор всех глав, которые я обсуждал в этом посте.
Не стесняйтесь переходить к конкретной теме, если вы знакомы с большинством вещей и просто интересуетесь чем-то конкретным.

Глава 01: Отслеживание
Глава 02: Сетевая безопасность
Глава 03: Виртуальные машины (ВМ)
Глава 04: Контейнеры
Глава 05: Обычные браузеры
Глава 06: Браузеры для защиты от обнаружения
Глава 07: Мобильные и мобильные фермы
Глава 08: Автоматизация и боттинг
Глава 09: Частный API и обратный инжиниринг
Глава 10: Заключительные мысли
Глава 11: Ссылки

ГЛАВА ПЕРВАЯ

Отслеживание

1. Что такое отслеживание?

Что мешает вам зарегистрировать тысячу аккаунтов и автоматизировать их? Знать, кто ваши противники, - всегда разумная идея, чтобы вы могли принимать обоснованные и логичные решения, а не просто пускать стрелы вслепую. Я настоятельно рекомендую вам сначала изучить этот раздел, чтобы потом, когда мы обсудим реальные методы, вы могли сделать осознанный выбор в пользу того, какой уровень скрытности вам нужен, исходя из ваших потребностей. В зависимости от сайта или приложения, вы можете столкнуться со всеми, некоторыми или ни одним из препятствий, о которых я рассказал в этом разделе. Единственный способ сделать все правильно - это сначала поэкспериментировать с минимумом (инструменты, которые у вас есть под рукой), затем попробовать продвинутые настройки (премиум-прокси и т. д.), если минимум не сработает, и, наконец, занять промежуточное положение, экспериментируя и принимая логичные решения для начала масштабирования.

1. Футпринты

Это пользовательские следы, предназначенные для отслеживания и выявления спамерского поведения и ботов. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных следов и способы борьбы с ними.

а) Метаданные и хэши контента
Любой загружаемый, скачиваемый или получаемый медиафайл содержит метаданные. Они могут быть использованы для определения различных вещей, таких как геолокация, источники контента и т. д. Большинство социальных сетей также хранят хэш контента, который можно использовать для определения повторной загрузки одного и того же контента.
Чтобы справиться с метаданными, вы можете удалить их с помощью различных инструментов и библиотек или, что еще лучше, подменить метаданные новыми, чтобы они выглядели более органично.
Для работы с хэшем можно использовать различные инструменты: пиксельные манипуляции, манипуляции с цветом, кадрирование и т. д.

б) Модели использования
То, как используется аккаунт, имеет большое значение. Если вы 24 часа в сутки 7 дней в неделю следите за случайными людьми в Instagram, то это очевидная улика. Веб-сайты также ограничивают количество действий, которые можно выполнить за определенный промежуток времени. Вы также можете выделиться, если ваши действия не совпадают с миллионами других пользователей на их платформе. Чтобы противостоять этому, будьте как можно более человечными. Будьте достаточно случайными, но не слишком. Например, чтобы получить учетные записи Gmail, вам нужно сначала получить cookies, посещая случайные сайты, выполняя поиск в Google, просматривая YouTube и т. д. Более подробно об этом мы расскажем в разделе "Фингерпринты".

3. Фингерпринты

Фингерпринтинг предполагает сбор многочисленных метаданных с устройства для создания уникального хэша, который можно использовать для определения того, связаны ли две или более учетных записей между собой или можно ли доверять учетной записи/профилю. Фингерпринтинг можно условно разделить на две подкатегории.

а) Активные
Активные отпечатки создаются на основе сырых данных об устройстве, активно собираемых приложениями и веб-сайтами. В зависимости от платформы (браузерной или мобильной), они могут собирать такие данные, как агент пользователя, процент заряда батареи, количество CPU, canvas, WebGL, метаданные GPU, метаданные аудио, язык, часовой пояс, свойства экрана и многое другое! В последующих разделах мы обсудим, как это можно подделать.

б) Пассивные
История браузера, возраст профиля браузера, скорость набора текста и движения мыши также могут отслеживаться/контролироваться фоновыми агентами для получения оценки доверия. В редких случаях все имеет значение, включая количество социальных учетных записей, созданных с помощью электронной почты, и полученный в результате этого балл мошенничества. Вам придется несладко, если ваш показатель доверия будет низким, а показатель мошенничества - высоким. Чтобы противостоять этому, будьте как можно более человечными; я не могу не подчеркнуть это! Ставьте возраст ваших профилей и файлов cookie! Если вы нацелены на несколько платформ, создайте псевдоним, который будет взаимодействовать со всеми социальными сетями (как человек), вместо того чтобы явно нацеливаться на одну.

ГЛАВА ДВА

СЕТЕВАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ

1. Proxy

Веб-сайты также могут отслеживать, откуда поступают запросы и какие учетные записи связаны с теми или иными IP-адресами и подсетями. Они также могут знать, используете ли вы IP, чья подсеть была отмечена, имеет низкий показатель доверия или если IP является публичным/центральным. В качестве первой меры вы всегда должны использовать хороший прокси. Существует примерно три типа прокси: ЦОД, резидентные и мобильные. Далее их можно разделить на статические и вращающиеся.

Прокси для центров обработки данных обычно самые дешевые, но они не подойдут для большинства социальных сетей. Существует много споров между резидентными и мобильными прокси для социальных сетей, и я бы сказал, что все зависит от конкретного случая использования. Если вы хотите зарегистрировать много аккаунтов и не заботитесь о том, чтобы использовать их мгновенно, резидентных прокси должно быть достаточно, хотя то же самое можно сделать и с помощью мобильных прокси. Но если вы хотите активно использовать аккаунты (автоматически или вручную), то мобильные прокси - ваш лучший выбор! Просто зарегистрируйтесь/зайдите, используйте аккаунт, смените IP и повторите цикл с новым аккаунтом. Для приложений социальных сетей в идеале нужно использовать мобильный прокси, который будет ротировать IP в пределах одной подсети. Аккаунты, прыгающие из страны в страну, явно подозрительны.

Некоторые используют VPN, но я не могу это комментировать, так как никогда не пробовал и использовал чаще мобильные прокси. Не стесняйтесь экспериментировать с этим для вашего конкретного случая использования.

2. WebRTC

При использовании прокси в браузерах необходимо маскировать или подменять утечки webRTC. WebRTC раскрывает ваш IP даже при включенном прокси. Вы можете установить расширение, которое отключает webRTC для обычного браузера. Браузеры с функцией Anti-Detect обычно поддерживают подмену webRTC; вам просто нужно включить ее в настройках профиля. При использовании H3-совместимых клиентов и прокси-серверов вам не придется беспокоиться об этом, так как UDP будет проксироваться, и ваш IP будет полностью замаскирован.

3. HTTP/3

Многие веб-сайты переходят на HTTP/3, новый протокол запросов. Большинство прокси-провайдеров не поддерживают его, а если и поддерживают, то ваш клиент, скорее всего, не поддерживает проксирование запросов H3. Проксирование протокола H3 является обязательным для таких платформ, как Instagram.
Чтобы решить эту проблему, сначала вам понадобится прокси-провайдер, поддерживающий UDP или любые VPN-протоколы, такие как ShadowSocks или OpenVPN. Эти протоколы поддерживают UDP при использовании поддерживаемых клиентов. Если ваш прокси поддерживает UDP, вы можете использовать программное обеспечение вроде ProxyCAP для маршрутизации TCP и UDP трафика через ваш прокси. Для VPN-протоколов вы будете использовать рекомендуемый клиент для маршрутизации трафика.

3. TCP/IP Fingerprint

Да, ваши IP-адреса тоже передают отпечатки пальцев! Веб-сайты могут узнать, какую ОС вы используете, по вашему отпечатку TCP и сверить его с вашим агентом пользователя. Если вы используете прокси-сервер, то, как правило, это будет Linux, независимо от вашей ОС. Для некоторых редких случаев вам может понадобиться подделать эти отпечатки. Это может быть подделано только вашим прокси-провайдером, и некоторые редкие провайдеры поддерживают подмену ОС для своих прокси.

ГЛАВА ТРЕТЬЯ

ВИРТУАЛЬНЫЕ МАШИНЫ (ВМ)

1. Введение

Этот извечный метод предполагает простое использование любого программного обеспечения гипервизора для создания выделенной среды для нового профиля. Вы все еще должны маскировать свой IP с помощью прокси, но гипервизор делает большую часть подмены за вас. Для создания учетных записей можно создавать виртуальные машины с различными системными характеристиками.

а) Веб-сайты
Многие популярные гипервизоры, такие как Virtual Box, VMware, Proxmox и QEMU, можно использовать для создания выделенных виртуальных машин для учетных записей.
Существует также Qubes OS, где каждый инициализированный экземпляр браузера запускается в новой, свежей ВМ.

б) Приложения
Для мобильных приложений можно использовать эмуляторы вроде bluestacks.

2. Мои мысли по поводу этого метода

Этот метод подходит, если вам нужны быстрые одноразовые учетные записи, но вы не хотите платить за браузеры с функцией защиты от обнаружения. Однако виртуальные машины требовательны к ресурсам и медленно загружаются, поэтому я не советую использовать их для любых операций, требующих масштабирования.

ГЛАВА ЧЕТВЕРТАЯ

КОНТЕЙНЕРЫ

1. Введение

Этот метод основан на технологии контейнеризации, которая доступна в основном в Linux. Контейнеры - это не что иное, как очень легковесные виртуальные машины. Одним из самых популярных способов использования этой технологии является использование Docker.
Вы можете запустить экземпляры браузера в контейнерах, пробросить порт WSS и подключить сценарий автоматизации непосредственно к экземпляру браузера в контейнере. Вы также можете заключить свой сценарий автоматизации в контейнер и подключиться к браузеру непосредственно из контейнера. Существуют проекты вроде docker-android, которые позволяют эмулировать android внутри самого docker.

2. Мои мысли по поводу этого метода

Этот метод подходит для тех случаев, когда требуется среднее масштабирование, поскольку контейнеры легкие, а браузеры - нет. Кроме того, он не так сложен, как обратное проектирование, и быстрее прототипируется. Однако следует учитывать, что при уничтожении контейнера окружение теряется, поэтому его следует использовать в основном тогда, когда воспроизведение окружения os не требуется. Однажды я создал решение для ботов Zoom, поскольку Zoom не требует входа в систему, чтобы присоединиться к встрече, не нужно было поддерживать состояние. Это была идеальная ситуация для использования данного метода. В какой-то момент у нас было около 10 тысяч ботов, работающих параллельно с помощью этого метода. Мы могли бы быстро масштабировать эту систему до любого количества ботов в зависимости от спроса, если бы у нас было достаточно прокси-серверов и доступных ресурсов.

ГЛАВА ПЯТАЯ

ОБЫЧНЫЕ БРАУЗЕРЫ

1. Введение

Для некоторых платформ достаточно обычного браузера Firefox с несколькими дополнительными плагинами для скрытности. Если вы хотите использовать Chrome, вы можете обратить внимание на такие проекты, как Ungoogled Chromium. Но вам придется делать много подмен вручную. Существует проект под названием FakeBrowser и FakeChrome, который больше не работает, но если вы умеете читать код, то сможете переписать большинство уловок, ссылающихся на этот проект. Также на рынке появился новый инструмент под названием fingerprint switcher. Вы можете поискать его, но на момент написания этой статьи он поддерживает только Windows.

2. Мои мысли по поводу этого метода

Этот метод подходит для тех случаев, когда требуется среднее масштабирование, поскольку, опять же, это браузер. Этот способ позволяет быстро создавать прототипы, но он немного сложен, поскольку вы сами управляете стелсом. Однако это гораздо быстрее и проще, чем обратный инжиниринг. Некоторое время назад я разработал решение на основе этого метода для компании, занимающейся SMM-панелями; после преодоления проблемы невидимости разработка и поддержка остальной части продукта стали простым делом.

ГЛАВА ШЕСТАЯ

АНТИДЕТЕКТ БРАУЗЕРЫ

1. Введение

Если вам не очень хочется делать все самому и вы готовы заплатить кому-то за все сложности, вы можете выбрать антидетект браузеры. Обратите внимание, что у антидетект браузеров есть свои ограничения, и они могут не работать на некоторых платформах.

2. Мои мысли по поводу этого метода

Это отличное решение, если вы заботитесь о создании и/или управлении только ограниченным набором учетных записей. Однако при масштабировании оно может оказаться дорогостоящим. Не все браузеры для защиты от обнаружения поддерживают автоматизацию, поэтому на это следует обратить внимание.

ГЛАВА СЕДЬМАЯ

МОБИЛКИ И МОБИЛЬНЫЕ ФЕРМЫ

1. Введение

Это золотая жила, если вы сможете понять, как заставить ее работать. Некоторые из самых качественных аккаунтов могут быть созданы и поддерживаться с помощью мобильных ферм. Вам понадобится взломанный мобильный телефон и некоторые инструменты для изменения его характеристик на лету, чтобы создать несколько аккаунтов на одном устройстве, один за другим. Масштабировать эту установку до 500 или 1000 устройств?! Я никогда не шел по этому пути, но я знаю два пути, которые я бы рекомендовал вам пройти, чтобы узнать больше.

a) AllOutAnime's Journey

b) evex's Journey

2. Мои мысли по поводу этого метода

Это может быть дороговато по сравнению с другими методами, но это также единственный способ автоматизировать некоторые платформы, такие как Instagram.

ГЛАВА ВОСЬМАЯ

АВТОМАТИЗАЦИЯ И БОТТИНГ

1. Автоматизация браузера

Существует несколько фреймворков для автоматизации браузеров, в том числе Selenium, Puppeteer и Playwright. Документация по ним довольно понятна. Мой фаворит - Playwright, и я настоятельно рекомендую избегать Selenium (его можно заставить работать, но все равно это много работы).

2. Автоматизация Android

Я уже использовал Appium, но в производстве пока ничего нет, так что обратитесь к ссылкам, о которых я говорил в главе "Мобилки и мобильные фермы".

3. Автоматизация графического интерфейса

Для автоматизации эмуляторов Android можно использовать ADB (необязательно, поскольку некоторые приложения проверяют, включены ли опции разработчика) и любые фреймворки для автоматизации графического интерфейса, например AutoIt или pywin32. Эта автоматизация в значительной степени зависит от захвата экрана, OCR и распознавания изображений, но она очень эффективна. Некоторое время назад я сделал скрипт регистрации в Instagram, используя этот метод. Вы даже можете подключиться к bluestacks и запускать новые профили с различными конфигурациями, изменив некоторые ключи реестра Windows.

ГЛАВА ДЕСЯТАЯ

ЧАСТНЫЕ API И ОБРАТНАЯ ИНЖЕНЕРИЯ

1. Введение

Это перехват и извлечение приватных API из любого приложения или веб-сайта и воспроизведение их путем изменения запроса. Некоторые полезные запросы могут содержать зашифрованные данные, поэтому для воспроизведения их функциональности вам может потребоваться изучить исходный код.

2. Реверс инженеринг веб-приложений

Тут и говорить нечего: инструменты разработчика Chrome - ваш друг! Вы также можете использовать такие инструменты, как Burp Suite или HTTP Toolkit для перехвата запросов, поскольку они имеют более продвинутые методы фильтрации. В зависимости от ситуации, вы можете использовать различные методы для извлечения определенной функциональности. Иногда достаточно отладчика Chrome, в других случаях вам придется писать деобфускатор самостоятельно.

3. Реверс инженеринг мобильных приложений

Самым большим препятствием является SSL Pinning. Вы можете легко обойти его с помощью Frida. Если это не сработает, декомпилируйте и модифицируйте приложение, чтобы оно доверяло пользовательским сертификатам. Перекомпилируйте приложение, подпишите, установите и перехватывайте запросы, как обычно, с помощью Burpsuite, Proxyman или HTTP Toolkit. Возьмите за привычку читать код smali, чтобы при необходимости проводить статический анализ. Используя Frida, вы можете подключаться к функциям и понимать их поведение, чтобы повторить их функциональность.

4. Мои мысли по поводу этого метода

Это мой личный фаворит. Конечная реализация очень легкая и, следовательно, очень масштабируемая. Но она также чрезвычайно сложна, в зависимости от того, на какой социальный сайт вы нацелены.

ГЛАВА ДЕСЯТАЯ

ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ МЫСЛИ

Не существует правильного ответа на вопрос о боттинге и мультиаккаунтинге. Все зависит от ваших потребностей, масштаба вашей деятельности и приложения/веб-сайта, на который вы ориентируетесь. Но все, что здесь описано, должно дать вам представление о том, на что следует обратить внимание, и принять решение, отвечающее вашим требованиям.

ГЛАВА ОДИННАДЦАТАЯ

ССЫЛКИ

+ Reverse Engineering
- Github: jamiebuilds/babel-handbook
- Github: iddoeldor/frida-snippets

+ Stealth Evasion
- Github: CheshireCaat/browser-with-fingerprints
- Github: kkoooqq/fakebrowser
- Github: kkoooqq/fakechrome
- Github: ungoogled-software/ungoogled-chromium
- Github: apify/fingerprint-suite

+ Emulator Automation
- Github: SergeyPotapov01/bot_Clash_Royale
- Github: MyBotRun/MyBot

• Чтобы начать публиковать 150 постов на вашем сайте wordpress, потребуется менее 30 минут, а чтобы разместить их все в сети - не более 1 часа.
• Метод 100% бесплатный, за исключением того, что нам нужен api ключ GPTChat. Но вы можете получить бесплатную пробную версию за 5 usd, так что это тоже может быть бесплатно.
• Мы создаем 150 ключевых слов с помощью бесплатного инструмента ahrefs - https://ahrefs.com/keyword-generator.
• Вставляем код в Google colab.
• Убедитесь, что вы не сделали свою Google colab публичной для безопасности. По умолчанию она должна быть приватной, но лучше проверять это постоянно.
• Этот код отвечает за создание постов через GPTChat API и публикацию на вашем сайте wordpress.
• Мы создаем учетные данные для сайта wordpress, чтобы иметь возможность публиковать там посты.
• Мы определяем, сколько постов мы хотим, а затем нажимаем кнопку
  (Посты публикуются автоматически после нажатия кнопки.)

Пожалуйста, обратите внимание, что это мой первый учебник, так что если я нарушил какие-либо правила, дайте мне знать, и я это исправлю. У меня есть файл google colab с кодом, но я не уверен, как его загрузить.

Начнем...
1) Зайдите на сайт https://ahrefs.com/keyword-generator и добавьте любое ключевое слово. Выделите ключевые слова и вопросы вот так и вставьте их в txt-файл.

Файл с ключевыми словами будет выглядеть вот так, он грязноват, но мы автоматически отформатируем его с помощью python.

02) Теперь нам нужно создать собственную Google Colab (которая также является 100% бесплатной для использования)

перейдите на https://colab.google/ и нажмите на "Новый блокнот".

Вот как это выглядит, нам нужно добавить несколько строк кода, создать файл, и мы готовы к работе

Добавьте этот код в первую строку, чтобы установить openai:

 !pip install openai --quiet

Этот код нужно добавить во вторую строку, он форматирует ключевые слова и содержит все функции:

import openai
import os
openai.api_key = "your_open_ai_api_key"

def make_post(the_title,the_text,your_user,your_password,your_site,wordpress_category):
        import requests
        import base64
        your_credentials = your_user + ":" + your_password
        your_token = base64.b64encode(your_credentials.encode())
        your_header = {'Authorization': 'Basic ' + your_token.decode('utf-8')}
 
        api_url = your_site+'/wp-json/wp/v2/posts'
        if not wordpress_category == "":
            data = {
                'title' : the_title,
                'status': 'publish',
                'content': the_text,
                'categories': 3
                ##'slug' : 'example-post',
                }
        else:
            data = {
                'title' : the_title,
                'status': 'publish',
                'content': the_text,
                }
           
        response = requests.post(api_url,headers=your_header, json=data)
        return response.json()

def gpt_chat(all_params):
    the_keyword,the_prefix,the_temperature,the_max_tokens = all_params
    the_text = the_prefix + the_keyword + ":"
        #the_text =  the_prefix + the_text
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": the_text}],
        temperature=the_temperature,
        max_tokens=the_max_tokens
        )
 
    the_result = response["choices"][0]["message"]["content"]
 
    return the_result

def fix_ahrefs_keywords(file_with_keywords):
    #remove empty lines and non keyword lines from output of https://ahrefs.com/keyword-generator
    with open(file_with_keywords, 'r') as fyl:
        lines = fyl.readlines()
 
    good_lines = []
    for aline in lines:
        aline = aline.strip()
        if (not any(str.isdigit(x) for x in aline) or len(aline.split())>3) and not aline.strip()=="" and not "Sign up" in aline and not "N/A" in aline:
            good_lines.append(aline)
 
 
    
    with open(file_with_keywords, 'w') as f:
        for line in good_lines:
            f.write(f"{line}\n")

#load file with your keywords
file_with_keywords = "sample_data/keywords.txt"
#this step fixes the file with keywords from https://ahrefs.com/keyword-generator
fix_ahrefs_keywords(file_with_keywords)

Добавьте этот код в третью строку:

# SETTINGS
begin_index = 11
end_index = 12
your_site = "yur site url"
your_user = "your site username"
your_password = "your site application password"
wordpress_category = "" # or you can add here a category id
title_is_keyword = "yes" #cam be "yes" or "no". If yes then the title is the keyword, if no then the title is created by GPTCHAT
remove_ai_detection = "no"


#prefix = "Write an article about"
prefix = "Write a very extremelly long and detailed article about "
#load the fixed keywords
with open(file_with_keywords, 'r') as fyl:
    keywords = fyl.readlines()
keywords = [x.strip() for x in keywords]
 
#now we create posts using GPT-chat and post them to our wordpress site
for e,akeyword in enumerate(keywords):
 
    if e<begin_index or e>=end_index:continue #this makes sure we only add article from begin to end
    the_temperature = 0.7
    the_max_tokens = 2000
    all_params = akeyword,prefix,the_temperature,the_max_tokens
    print("we are writing post #",e,", using keyword:",akeyword)
    gptchat_article = gpt_chat(all_params)
    title = akeyword.title()
 
    try:
        gptchat_article_list = gptchat_article.split("\n")
        if gptchat_article_list[0].count(".")<=1 and gptchat_article_list[1].strip()=="":
            title = gptchat_article_list[0]
            gptchat_article = gptchat_article.replace(title,"").strip()
            if title_is_keyword=="yes":
                title = akeyword.title()
    except:pass
 
 
    #now we post to out wordpres site
    try:
        the_response = make_post(title,gptchat_article,your_user,your_password,your_site,wordpress_category)
        the_link = the_response['guid']['rendered']
        print("the_link",the_link,"word count",len(gptchat_article.split()),"the_title:",title)
    except Exception as err:
        print("we have an error",err)

Это должно выглядеть следующим образом:

03) Следующим шагом будет создание файла с ключевым словом и вставка в него уже имеющихся ключевых слов. Нажимаем на папку слева и создаем файл в папке sample_data под названием keywords. Затем нажимаем на keywords и добавляем туда ключевые слова.

05) Итак, с ключевыми словами покончено, осталось добавить учетные данные WordPress, и все готово.

Переходим в раздел Пользователи/профиль на панели управления WordPress и создаем Новое имя пароля приложения. Это просто имя пароля, больше мы его нигде не используем. После того как мы его добавили, нажимаем на Add New Application Password. Это тот пароль, который нам нужно скопировать и добавить в Google Colab.

06) Затем мы добавляем наши настройки, которые мы только что создали:

Чтобы контролировать количество публикуемых сообщений, измените begin_index и end_index. Например, если begin_index=0 и end_index=1, то будут опубликованы только первые посты. Чтобы опубликовать сообщение на сайте, вам нужно нажать на кнопку run в каждой ячейке. Здесь 3 ячейки, поэтому нужно нажимать каждый раз.

Теперь добавим функцию отправки изображений.

Она использует API openai как wee (dalle api), так что вы должны проверить, сколько это стоит, но я думаю, что это довольно дешево.

Вот основные настройки, вы можете выбрать, хотите ли вы добавлять изображения, а также, хотите ли вы сделать их функциями изображения, или просто поместить их в конце поста. Качество изображений Dalle довольно хорошее, но иногда нужно поиграть с подсказками, чтобы создать именно то изображение, которое вы хотите.

create_and_add_an_image = "yes" #can be yes or no
make_the_image_featured = "yes" #can be yes or no
image_prefix = "A detailed high quality natural image about: "
image_resolution="512x512"

Если вы выберете create_and_add_an_image и make_the_image_featured, он опубликует изображение как featured и добавит его в пост в левом верхнем углу. Вы также можете изменить HTML в коде в соответствии с вашими потребностями.

Вот полный код, который состоит из 2 частей, как и раньше:

1 часть

import openai
import os
openai.api_key = "your_open_ai_api_key"

def upload_image(filename,your_site,your_user,your_password):
    import requests, json
    api_url_image = your_site+'/wp-json/wp/v2/media'
    the_pic = open(filename, 'rb').read()
    fnm = os.path.basename(filename)
    result = requests.post(
        url=api_url_image,
        data=the_pic,
        headers={ 'Content-Type': 'image/jpg','Content-Disposition' : 'attachment; filename=%s'% fnm},
        auth=(your_user, your_password)
        )

    response =result.json()
    the_image_id = response.get('id')
    the_image_url = response.get('guid').get("rendered")
    return (the_image_id, the_image_url)

def make_post(the_title,the_text,your_user,your_password,your_site,wordpress_category,the_image_id):
        import requests
        import base64
        your_credentials = your_user + ":" + your_password
        your_token = base64.b64encode(your_credentials.encode())
        your_header = {'Authorization': 'Basic ' + your_token.decode('utf-8')}
 
        api_url = your_site+'/wp-json/wp/v2/posts'
    
        if the_image_id>0:
            if not wordpress_category == "":
                data = {
                    'title' : the_title,
                    'status': 'publish',
                    'content': the_text,
                    'categories': 3,
                    'featured_media': the_image_id
                    ##'slug' : 'example-post',
                    }
            else:
                data = {
                    'title' : the_title,
                    'status': 'publish',
                    'content': the_text,
                    'featured_media': the_image_id
                    ##'slug' : 'example-post',
                    }
        else:
            if not wordpress_category == "":
                data = {
                    'title' : the_title,
                    'status': 'publish',
                    'content': the_text,
                    'categories': 3,
                    }
            else:
                data = {
                    'title' : the_title,
                    'status': 'publish',
                    'content': the_text,
                    }                
            
            
        response = requests.post(api_url,headers=your_header, json=data)
        return response.json()

def gpt_chat(all_params):
    the_keyword,the_prefix,the_temperature,the_max_tokens = all_params
    the_text = the_prefix + the_keyword + ":"
        #the_text =  the_prefix + the_text
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": the_text}],
        temperature=the_temperature,
        max_tokens=the_max_tokens
        )
 
    the_result = response["choices"][0]["message"]["content"]
 
    return the_result

def fix_ahrefs_keywords(file_with_keywords):
    #remove empty lines and non keyword lines from output of https://ahrefs.com/keyword-generator
    with open(file_with_keywords, 'r') as fyl:
        lines = fyl.readlines()
 
    good_lines = []
    for aline in lines:
        aline = aline.strip()
        if (not any(str.isdigit(x) for x in aline) or len(aline.split())>3) and not aline.strip()=="" and not "Sign up" in aline and not "N/A" in aline:
            good_lines.append(aline)
 
 
  
    with open(file_with_keywords, 'w') as f:
        for line in good_lines:
            f.write(f"{line}\n")

#load file with your keywords
file_with_keywords = "sample_data/keywords.txt"
#this step fixes the file with keywords from https://ahrefs.com/keyword-generator
fix_ahrefs_keywords(file_with_keywords)

Часть 2

# SETTINGS
begin_index = 11
end_index = 12
your_site = "yur site url"
your_user = "your site username"
your_password = "your site application password"
wordpress_category = "" # or you can add here a category id
title_is_keyword = "yes" #cam be "yes" or "no". If yes then the title is the keyword, if no then the title is created by GPTCHAT
remove_ai_detection = "no"

create_and_add_an_image = "yes" #can be yes or no
make_the_image_featured = "yes" #can be yes or no
image_prefix = "A detailed high quality natural image about: "
image_resolution="512x512"


#prefix = "Write an article about"
prefix = "Write a very extremelly long and detailed article about "
#load the fixed keywords
with open(file_with_keywords, 'r') as fyl:
    keywords = fyl.readlines()
keywords = [x.strip() for x in keywords]
 
#now we create posts using GPT-chat and post them to our wordpress site
for e,akeyword in enumerate(keywords):
 
    if e<begin_index or e>=end_index:continue #this makes sure we only add article from begin to end
    the_temperature = 0.7
    the_max_tokens = 2000
    all_params = akeyword,prefix,the_temperature,the_max_tokens
    print("we are writing post #",e,", using keyword:",akeyword)
    gptchat_article = gpt_chat(all_params)
    title = akeyword.title()


    the_image_url = ""
    the_image_id = -1
    if create_and_add_an_image == "yes": 
        response = openai.Image.create(
            prompt= image_prefix + akeyword,
            n=1,
            size=image_resolution
            )
    
        image_url = response['data'][0]['url']
        image_file = "sample_data/" + str(e)+'.jpeg'
        import urllib.request
    
        #download the image to file image_file
        urllib.request.urlretrieve(image_url, image_file)    
    
        if not make_the_image_featured=="yes":the_image_id = -1
    
        try:
            the_image_id,the_image_url = upload_image(image_file,your_site,your_user,your_password)
            print("image_url",the_image_url)              
        except Exception as error:
            print("we could not upload image",error)


    try:
        gptchat_article_list = gptchat_article.split("\n")
        if gptchat_article_list[0].count(".")<=1 and gptchat_article_list[1].strip()=="":
            title = gptchat_article_list[0]
            gptchat_article = gptchat_article.replace(title,"").strip()
            if title_is_keyword=="yes":
                title = akeyword.title()
    except:pass

    if not the_image_url.strip()=="":
        if make_the_image_featured=="yes":
            image_insert_html_code =  '<img src="'+the_image_url +'" alt="'+akeyword+'" style="float: left; margin-right: 10px;">'          
            gptchat_article = image_insert_html_code + gptchat_article
        else:
            image_insert_html_code =  '<img src="'+the_image_url +'" alt="'+akeyword+'" style="margin:10px;">'          
            gptchat_article =  gptchat_article + image_insert_html_code
 
 
    #now we post to out wordpres site
    try:
        the_response = make_post(title,gptchat_article,your_user,your_password,your_site,wordpress_category
,the_image_id
)
        the_link = the_response['guid']['rendered']
        print("the_link",the_link,"word count",len(gptchat_article.split()),"the_title:",title)
    except Exception as err:
        print("we have an error",err)

Я удвоил свой трафик на большинстве неанглоязычных сайтов.

Однако я вижу, что ранжирование с помощью AI-контента на англоязычных сайтах становится сложным.

Вот несколько моментов, которые я обнаружил, благоприятствующих ранжированию после обновления 6 марта 2024 года

1: Контент должен быть правильным и привлекательным для пользователей, AI-контент для неанглоязычных сайтов ранжируется просто отлично, но я предоставляю справочный контент в подсказках, чтобы сделать контент более точным и актуальным.

2: Google начал отдавать предпочтение высокому соотношению html и текста, я вставляю таблицы в статьи и вижу, что это повышает мой рейтинг.

3: Вместо "ключевого слова" в заголовке/теме используйте заголовки с длинным хвостом, для этого я сформулировал подсказку таким образом, чтобы она создавала релевантный заголовок на любом языке, используя ссылочный контент.

4: Социальные сигналы дают огромный толчок, начиная с 6 марта 2024 года, я видел, по крайней мере, 20-30 % прироста, просто делясь контентом на странице facebook + reddit + twitter.

Вот промпт, который я сейчас использую в chatgpt для ранжирования моих неанглоязычных статей (этот промпт предназначена для тем, связанных с людьми, промпт на английском):

Ну здравствуй мой маленький любитель боли и страданий, сегодня я расскажу тебе как и сколько зарабатывают на этих самых - боли и унижениях.

Сегодня у нас в гостях владелец БДСМ салона и он приоткроет завесу и внутреннюю кухню подобного бизнеса.

Кароч, погнали: