В понедельник я открыл свою статью 2023 года про план SEO-текста. В ней 380 слов, совет держать ключ в каждом подзаголовке и ни одного примера из работы. Ради эксперимента я отдал ту же тему ChatGPT, и через сорок секунд модель выдала план аккуратнее моего. Неприятно, но полезно: ценность плана теперь лежит не там, где я её искал.
Почему план под ключи устарел
Три года назад я собирал план вокруг частотности: главный запрос в H1, хвосты по H2, плотность в разумных пределах. Сегодня часть ответа человек получает до клика: в Алисе AI, в ChatGPT, в AI Overviews у Google. Эти системы цитируют страницы, но выбирают те, где есть внятный ответ и проверяемый факт, а не седьмое вхождение фразы.
Отсюда простая экономика. Если статья пересказывает то, что модель и так знает, ИИ-ответ заберёт её клик и не сошлётся на неё. Если в статье есть цифра из моего отчёта или шаг, который я проверил руками, у неё появляется шанс попасть в цитату. Видимость в ответах нейросетей я теперь считаю отдельной задачей. Называйте её GEO или AEO, но закладывать её нужно в план, а не латать после публикации.
Сначала кластер, потом заголовок
Я не начинаю план с «а давай напишем про…». Начинаю с выгрузки запросов и группировки по выдаче: если два запроса показывают одинаковые URL в топе, это одна статья, а не две. Подробно процесс я расписал в тексте как я кластеризую семантику. Здесь только вывод: один кластер — один документ.
Ради эксперимента я отдал ту же тему ChatGPT, и через сорок секунд модель выдала план аккуратнее моего
Нейросеть на этом этапе помогает, но вторым номером. Хвосты по смысловым группам она раскидывает хорошо. А вот понять, что Яндекс в конкретной нише показывает по запросу каталог, а не статью, не может. Это видно только в живой выдаче, поэтому сверяю глазами.
Интент: что человек сделает после чтения
Для каждого кластера я пишу одну строку: «Читатель закончит текст и…». Сравнит два тарифа. Настроит отчёт. Поймёт, что задача ему не нужна. Если строку не получается дописать, значит, интент я не понял. Тогда любой план превратится в оглавление учебника.
Эта же строка решает задачу ИИ-поиска. Под неё я ставлю в начало раздела прямой ответ в два-три предложения, а подробности даю ниже. Модели такой блок охотно вытаскивают, людям тоже нравится не листать.
Что отдаю модели, а что оставляю себе
Мой порядок работы над планом:
- Кластер и строку интента я собираю сам.
- Черновой список H2 пишет модель по моему промпту с кластером и интентом.
- Дубли и пустые разделы я чищу сам, обычно режу треть.
- Под каждым H2 ставлю пометку «факт/опыт»: какая цифра, скриншот или случай из практики туда ляжет.
- Черновик текста пишет модель строго по плану с пометками.
- Факты, примеры и финальную редактуру делаю сам.
Пункт четыре самый важный. Google в оценке качества опирается на E-E-A-T, и опыт стоит там первой буквой не для красоты. Раздел без пометки «факт/опыт» я вычёркиваю из плана ещё до черновика.
Проверка на коммодити
Коммодити — это текст, который мог написать кто угодно из топ-10, и никто бы не заметил подмены. Модель по умолчанию производит именно его: она усредняет всё, что читала.
Если абзац можно без потерь перенести в статью конкурента, это не мой абзац.
Тест у меня механический. Для каждого раздела плана я отвечаю на вопрос: что здесь есть такого, чего нет в первых пяти результатах выдачи? Потом считаю долю: разделы с собственным фактом ÷ все разделы. Порог подставьте свой. Я не публикую текст, пока больше половины разделов держится на общих местах.
Проверка на ИИ-шаблоны
После черновика начинается вторая чистка. Модель выдают одинаковые зачины, тройки прилагательных, абзацы-резюме в конце каждого раздела и слово «ключевой» через строчку. Список того, что я вырезаю, лежит в заметке как я вычищаю ИИ-шаблоны из текстов.
Финальный прогон идёт по чек-листу из статьи как я проверяю текст перед публикацией: факты, ссылки, разметка, вид на телефоне. Последний пункт не формальность. Большая часть читателей приходит с мобильного. Если таблица ломает вёрстку или картинка выводит LCP за пределы нормы Core Web Vitals, хороший план статью уже не спасёт.
Где это лежит у меня
В блоге nasloy.ru сейчас 121 статья, и каждую старую я при обновлении прогоняю через эту схему. Начал с этой. Термины, которые встречаются в плане (интент, кластер, LCP), я вынес в словарь «Слоеводство», там их 144.
Старую версию на 380 слов я не удалил. Она лежит в черновиках с пометкой «как не надо», рядом с планом, который модель собрала за сорок секунд.