Артём Акулов | SEO и Накрутка ПФ

⚡️ Стрим: Накрутка ПФ в Google, Bing и GBP.

🔹 16 сентября в 17:00 по Москве смотрите мой вебинар совместно с Михаилом Шакиным.

🔹 Темы, которые я разберу:

• Что такое NavBoost
• Пять типов кликов в выдаче Google
• Зачем крутить ПФ в Bing
• Риски накрутки ПФ в Google
• Важность пользовательских сигналов для Google
• Сколько крутить на практике
• Сервисы для манипулирования CTR и продвижения в Google картах
• Виральный трафик - быстрый топ за 24 часа
• Как прокачивать GBP
• Настройка кампании для прокачки GBP
• Старт работ с брендового трафика
• Итоговый стек накрутки

🔹 Чтобы избежать попадания сайта в XML-выдачу и получать максимум от накрутки ПФ - работайте с профилем организации в Яндекс.Бизнесе.

🔹 Настройте все возможные поля, чтобы карточка была заполнена на 100%.

🔹 В последнее время на Яндекс Картах существенно осложнилась публикация новых отзывов, особенно накрученных. Антифрод не пропускает их по куче параметров. При злоупотреблении можно получить бан на несколько месяцев. Он заключается в полной непубликации отзывов от любых пользователей; также заморозится рейтинг организации и могут пропадать уже опубликованные отзывы от реальных клиентов.

🔹 Что делать с отзывами? Самый правильный и прямой путь - выстроить работу так, чтобы отзывы публиковали реальные клиенты. В этом случае обеспечивается регулярность публикаций без каких-либо паттернов накрутки.

🔹 Активность в профиле на картах. Там есть «Истории» и размещение новостей. Нужно заполнять их на регулярной основе. Чем угодно. Главное - в карточке организации постоянно обновляется какая-то информация, и алгоритмы Яндекса это видят.

🔹 Менее приоритетным, но также оказывающим положительное влияние на появление сайта в топах живой выдачи фактором является покупка рекламы в Картах и, в принципе, разнородность трафика. Сайт будет лучше расти и чаще показываться реальным пользователям.

🔹 Коллеги буквально на днях выпустили в релиз сервис для усиления видимости брендов в ИИ-сервисах.

🔹 Делюсь, так сказать, из-под полы, втихомолку, фактически, как в магазине "Березка": https://llm.press.

🔹 Суть работы: потоковая публикация экспертных статей на топовых сайтах (AP News, USA TODAY Network, Nexstar, Google News, Bloomberg, etc), которые LLM регулярно используют для обучения, с высоким содержанием information gain и раскрытием темы.

🔹 Для зарубежных проектов я давно пользуюсь EIN Presswire и PRWeb. Не без некоторых бюрократических моментов.

🔹 Практически всегда на такие статьи строю уровни ссылок для усиления эффекта. В итоге рост идет сразу в трех направлениях: выдача Google, AIO, ИИ-сервисы.

🔹 Обновление Backlink Checker до версии 1.6.0.

🔹 Добавлена возможность проверки индексации ссылок в Google через JSON SEO.

🔹 Отправка неиндексированных доноров в SpeedyIndex: автоматически после проверки или вручную из интерфейса программы.

🔹 Скачать: artemakulov.ru / GitHub.

🔹Апдейт и расширение прокси-фермы: рост видимости в Яндексе по всем проектам.

🔹 При прокачке ботов недавно стал использовать исключительно мобильные прокси.

🔹 В ряде ниш началась классическая осенняя смена интента по ключевым словам: коммерческие сайты занимают почти все места в топе, инфо - уходят на второй план.

🔹 Для быстрой настройки версий браузеров Chrome у меня есть отличное решение. Также можно установить через Chrome Web Store.

🔹 Рост позиций сайтов в Google через всплески вирального трафика и накрутку CTR в выдаче.

🔹 Пик эффекта - через 24 часа. Позиции, которые в топ-30 намного проще дотянуть до топ-3. Топ-100 тоже растёт, но менее выражено.

🔹 Также полностью пересобрал пайплайн генерации статических микросайтов. Теперь в нем 5 млн комбинаций. Это сильно повлияло на качество накрутки и подклеек дропов. Из-за большой вариативности данных удалось уйти от шаблонных компонентов в коде и нейрослопа.

🔹 Мне не нравится использовать какие-то готовые промпты/скиллы для генерации лендингов и сайтов, надежнее всего всегда собрать свое.

🔹 Про давно отработанные дропы также не стоит забывать. Если накопился какой-то пул доменов из неиспользуемой PBN - можно всё это собрать в цепочку последовательных 301-редиректов и приклеить на основной проект. Пока что отрабатывает хорошо, августовский спам апдейт не задел такие сайты.

🔹 Обновление Backlink Checker до версии 1.5.1.

🔹 Обновление все модули и библиотеки программы, повышена стабильность и точность работы.

🔹 Добавлена возможность проверки индексации ссылок в Google через XMLRiver и XMLStock. Обновлены отчёты и выгрузка в Excel.

🔹 Помимо Windows софт также теперь доступен и на macOS (Apple Silicon M1-M6).

🔹 Для установки Backlink Checker на Mac запускаем dmg и просто перетягиваем установочный файл в Программы.

🔹 Скачать актуальную версию 1.5.1: https://artemakulov.ru/backlink-checker/

🔹 Последнее время активно наращиваю коммерческий трафик в e-com проектах.

🔹 Крайне частая проблема: раскачивали блог контент-маркетингом, собирали инфо трафик, а товарный каталог - как получится, но после крайних core апов Google трафик начал снижаться.

🔹 При детальном анализе данных выясняется, что позиции на месте, в AI mode сотни запросов (многие туда зачем-то хотят попасть), частотки не падали. Так в чём дело?

🔹 Google практически везде раскатал ответы своей нейронки и клики по инфо запросам постепенно начали снижаться, в некоторых случаях практически до нуля.

🔹 Я не рекомендую вообще ввязываться в контент-маркетинг (это фактически все работы по GEO), в текущих реалиях (ну кроме каких-то специфических коротких схематозов), гораздо выгоднее сосредоточить усилия на товарном каталоге и забирать коммерческий трафик. Да, его меньше, и цифры не такие раздутые, зато профита для бизнеса на порядки больше.

🔹 Тут работает всё: статейные ссылки, уровни, прогоны, крауд, ссылки с PBN, даже можно залежавшиеся дропы склеить в последовательную цепочку и усилить основной домен.

🔹 В начале июля в Яндексе решили обновить учёт тематической экспертизы для хоста.

🔹 Как обычно, это, так сказать, «адаптированная под рунет» копия Topical Authority (тематический авторитет) из Google.

🔹 Исторически именно Google первым начал глубоко развивать эту концепцию и выстраивал систему годами через Core Updates.

🔹 Причём Google не берёт показатель тематичности с потолка - он рассчитывается в рамках E-E-A-T.

🔹 Для Яндекса это всё куда проще: решает текстовый контент, внутренняя семантика, чуть меньше - упоминания бренда в рунете и в колдунщиках.

🔹 Периодическая болтанка позиций как раз вот из-за таких невероятно важных и дельных апдейтов. Кстати, никто не гарантирует, что вся вот эта тематичность с первой итерации рассчитается верно, так что болтанка может затянуться или вообще всё откатится, как было.

🔹 И всё это никак не мешает крутить ПФ и вытаскивать сайты сложных ниш из топ-100. Других методов особо-то и нет уже который год.

🔹 Наглядный пример навыка сборки лендингов для многоуровневых редиректов.

🔹 Claude работает как оркестратор: он делегирует задачи локальным LLM Gemma-4-31b и Qwen3.6-35B-A3B, которые я установил и настроил через LM Studio.

🔹 В моём промпте на создание лендинга 117 параметров, и Qwen очень плохо справляется с этой задачей, если скормить ему промпт целиком прямо в чате: он физически удерживает 15 первых и 10 последних требований, а серединка выполняется на 40-60%. В итоге происходит обрезка JSON-LD, теряется sticky CTA, генерируются рандомные NAP в рамках одного сайта. На выходе результат очень плохой.

🔹 Супервайзер Claude определил, что 80% промпта можно обработать, разбить на мелкие задания и выполнить с помощью детерминированного кода, после чего загружать в локальный Qwen небольшие порции и получать гарантированное решение.

🔹 Генерация контента также отдана локальной LLM Gemma-4. Эта нейронка отлично работает с текстом на разных языках, включая русский. Предустановленный промпт загружается через локальный сервер в Gemma-4 и имеет множество вариаций. В итоге такие тексты не детектируются как созданные ИИ, имеют отличную читабельность и вёрстку.

🔹 Отдельный блок - это футпринты. Claude разработал скрипты для множества вариаций кода, блоков, дизайна и так далее, а также валидатор футпринтов, чтобы сайты между собой максимально отличались.

🔹 Claude также учёл в скрипте своп нейросетей по завершении задач, так как обе локальные LLM займут 71 ГБ места в оперативке при одновременной загрузке, что при доступных 64 ГБ памяти просто невозможно.

🔹 После генерации запускаются локальные автотесты на соответствие параметрам промпта и уникальность футпринтов. Итоговые файлы сайта получает и анализирует Claude, после чего принимает решение о деплое.

🔹 Среднее время (автоматически считается скриптом) создания контента, сайта и проверки супервайзером - 520 секунд (8,6 минуты), деплоя и отправки на индексацию в Google - 186 секунд (3,1 минуты), суммарно в среднем 706 секунд (11,7 минуты).

🔹 Большинство работ выполняется локально, при этом затраты на токены флагманской модели Claude - копеечные, а итоговое качество - высокое. В течении 12-24 часов созданный сайт уже появляется в индексе Google.

🔹 Как оптимизировать пользовательские навыки при работе с Claude?

🔹 В сети лежат тысячи самых разных навыков для Claude, но абсолютное большинство из них работают криво и слабо применимы для SEO в том виде, в котором они представлены.

🔹 Плохая настройка навыков не только отнимает время, но и впустую тратит дорогие токены флагманских моделей.

🔹 Навыки Claude требуются для полной автоматизации рутинных задач. Если после настройки навыка приходится вручную просить Claude исправить результат - значит навык настроен некорректно.

🔹 Самая банальная ошибка: не указывать в метаданных конкретную модель и effort. В итоге, для примитивных задач Claude может автоматом подгружать Opus или Fable с максимальным уровнем усилий, хотя с ними отлично справится и Haiku или вообще локальные бесплатные Gemma-4 или Qwen 3.6.

🔹 Также рекомендую оптимизировать навыки сразу после ручной корректировки и неудач. В этот момент у Claude есть полный контекст задачи и ошибок, и он сможет лучше и точнее оптимизировать файл навыка.

🔹 Если навыков много и используются они часто, лучше навайбкодить Skill Optimizer, который будет анализировать все навыки и показывать соотношение частоты использования навыка и частоты ручных корректировок после использования, показывая какие навыки нужно оптимизировать в первую очередь.

🔹 Оптимизация навыков и переброска задач на более простые и локальные модели помогли мне сократить расход на дорогие токены в 3,6 раза. Флагманские модели теперь выступают в роли супервайзеров, проводят анализ выполненных задач и формируют скорректированные задания и скрипты для более дешёвых и бесплатных LLM.

🔹 Openrouter - всё. На днях обнаружил, что часть процессов встала и при обращении агентов к api openrouter возвращается ошибка 403.

🔹 Странно, ведь у меня привязаны несколько именных карт зарубежных банков, которые всегда и везде работали.

🔹 Оказывается, openrouter чекает страну аккаунта Google и на основе этой инфы раздаёт баны учёткам. И с этим ничего не сделать.

🔹 Бюрократы и маразматики в очередной раз мешают жить и свободно работать миллионам приличных людей по всему миру.

🔹 Нашел несколько аналогичных агрегаторов нейронок, где можно платить в рублях и не ожидать бана учётки: GPTunnel, BotHub, ruGPT, ChadAI, AI Wiz, AITunnel.

🔹 Мне больше всего понравился AITunnel, переехал на него, могу рекомендовать.