HARD SEO

1. Сложность SEO при развитии продукта в большом проекте.
2. Печальные итоги недопониманий и стечения обстоятельств.
3. Усложнение уравнения при 90% смене команды seo (и продукта).
4. Поиски причин, поиски причин внутри причин, поиски способов и решений.
5. Привлечение подрядчиков.
6. Внедрения. Итоги.

Доклад охватывает эволюцию методов текстового анализа (ТА) от традиционных подходов, таких как мешок слов, TF-IDF и BM-25, до современных больших языковых моделей (LLM) трансформеров, с акцентом на векторное представление слов, позиционное кодирование и механизм внимания. Также рассматриваются основные недостатки старых методов, особенности взаимодействия с API современных моделей, методы анализа текста и результаты эксперимента по сравнению 4-х LLM моделей для поиска семантически близких фраз, включая оценку их схожести и предпочтения SEO экспертов.

1. Эволюция ИИ-контента в поисковой выдаче
2. Качество и уникальность как ключевые факторы ранжирования
3. Оптимизация под текстовую релевантность и интенты пользователей
4. Оптимизация структуры и форматирования ИИ-контента
5. Анализ поведенческих факторов для ИИ-контента
6. E-E-A-T и ИИ: совместимость и стратегии
7. Интеграция ИИ-контента в общую контент-стратегию