Глава 5. Использование LLM в SEO процессах 343

Глава 5. Использование LLM в SEO процессах 343

5.1. Техническое SEO 343

5.1.1. Латентная оптимизация 346

5.1.2. Проектирование "инференс-коридоров" (Inference Path Engineering) 347

5.1.3. Канонизация смысла, а не URL (Semantic Canonicalisation) 347

5.1.4. Декомпозиция технических отчётов в "исполняемые знания" 348

5.1.5. Проектирование страниц как "якорей SCDL" 348

5.2. LLM и стратегии внешней оптимизации 349

5.2.1. Идентификация доноров 349

5.2.2. Создание аутрич-писем 353

5.2.3. Анализ и генерация анкорного профиля 354

5.2.4. Broken Link Building: разумная автоматизация 355

5.2.6. Гостевые посты 356

5.2.7. Оценка рисков: токсичность, неестественность, паттерны 359

5.2.8. Генерация PR-материалов: профессиональный подход 363

5.2.9. Краудсорсинг: естественные ответы с интеграцией ссылок 363

5.2.10. Анализ конкурентного профиля 364

5.3. LLM и локальное SEO 367

5.4. Мультимодальный промпт-инжиниринг в SEO 371

5.5. Промпты для интеграции RAG 378

5.6. Проектирование LLM-агентов для SEO 382

5.7. Оценка и оптимизация промптов 390

Глава 6. Этика, безопасность и ответственное AI 398

6.1. Борьба со смещением 398

6.2. Контроль галлюцинаций 399

6.3. Авторское право 399

6.4. Защита данных 400

6.5. Законодательство и AI 401

6.6. Guardrails безопасности 402

6.7. Идентификация AI-контента 402

6.8. Модерация 403

6.9. Манипуляция LLM (Prompt Injection) - Методы защиты 403

ГЛАВА 7. LLM и SEO аналитика 405

7.1. Анализ Google Analytics 405

7.1.1. Интерпретация динамики конверсий по сегментам 406

7.1.2. Анализ поведенческих отчетов и узких мест воронки 406

7.1.3 Диагностика источников трафика и их вклада в KPI 407

7.1.4. Анализ посадочных страниц и контента 407

7.1.5. Анализ пользовательских путей 408

7.1.6 Сравнение периодов и поиск структурных изменений 408

7.1.7. Выявление аномалий и технических проблем 408

7.1.8. Формирование задач для SEO и разработки 409

7.2. Интерпретация GSC - Анализ поисковых запросов 409

7.2.1. Нормализация и первичная очистка запросов 410

7.2.2. Интерпретация позиций и кликов 411

7.2.3. Классификация поисковых интентов через LLM 411

7.2.4. Поиск low-hanging fruit по CTR и интенту 411

7.2.5. Выявление каннибализации и размытых интентов 412

7.2.6. Анализ расхождения запроса и целевой страницы 412

7.2.7. Приоритизация запросов для ручной SEO-оптимизации 412

7.2.8. Формирование списка действий на основе вывода 413

7.3. Генерация отчетов - Автоматическое создание сводок 413

7.4. Поиск аномалий трафика 414

7.5. Использование LLM для прогнозирования трафика 417

7.6. Анализ поведенческих факторов 420

7.7. Использование LLM для сегментации аудитории 425

Глава 8. Оптимизация и тонкая настройка LLM 429

8.1. Методы дообучения (Fine-Tuning) 429

8.2. Голос бренда 430

8.3. Локализация 431

8.4. Использование малых LLM (SLMs) 432

8.5. Обеспечение консистентности 433

8.6. Перенос опыта (Transfer Learning) 434

8.7. Эксперименты с гиперпараметрами 436

Глава 9. Будущее промптоведения в SEO 438

Глава 10. Расширенные и улучшенные версии промптов 443

10.1. Мультимодальный аудит визуальной иерархии страницы 443

10.2. Расчет ссылок и анкоров внутренней перелинковки 444

10.3. Анализ интента в смешанных запросах 446

10.4. Поиск слабых мест в статье 450

10.5. Анализ анкорного профиля конкурентов 453

10.6. Broken Link Building стратегия 455

Заключение: Новая эра поискового интеллекта 459

Глоссарий терминов 460

ПРИЛОЖЕНИЯ

Источник новости https://t.me/seoandme/1986...