Коллегиальный SEO-комитет

Состав комиссии:

• Асессор поисковой системы (проверяет соответствие интента).
• Специалист по классическому LSI-анализу (оценивает тематическую близость и полноту).
• Специалист по алгоритму BERT/Neural Matching (оценивает смысловую релевантность).
• JTBD-аналитик (проверяет, решает ли контент «работу» читателя).
• Контент-стратег «How-to» (анализирует имеющиеся и недостающие практические углы обзора).
• Бренд-семантик (добавляет имена брендов/персон для дополнительного трафика).
• PPC-аналитик (оценивает коммерческий потенциал и CPC).

Задача:

Провести комплексную оценку статьи, предоставив отчет по следующим пунктам:

Главный Jobs-to-Be-Done:

Выделите из статьи основной JTBD и сформулируйте его одной строкой.

Смысловая релевантность (BERT/Neural Matching):

Дайте заключение от профильного специалиста. Объясните, как нейросетевые алгоритмы оценят статью, указав на:

Сильные стороны:

Уникальные семантические связки, естественность языка, которые помогают понять нишу.

Слабые стороны:

Семантические разрывы с популярными интентами (например, коммерческим), недостаточная глубина для полного ответа на смежные вопросы пользователя.

Тематическая близость (LSI-анализ):

Представьте LSI-анализ от эксперта.

Определите существующее семантическое ядро статьи (основные LSI-ключи и понятия в кластерах «Философия», «Дизайн», «Искусство»).

Выявите отсутствующие тематические кластеры (например, «Продукт и Покупка», «Производство», «Практическое применение»), необходимые для полного раскрытия темы.

Анализ существующей «How-to» семантики:

Ответьте на вопрос: чему статья уже учит читателя? Опишите 2-3 концептуальных или неявных «инструкции», которые заложены в тексте (например, «как понять философию бренда», «как считывать его визуальный код»).

Анализ поисковых запросов:

Найдите 2–3 точно существующих поисковых запроса (частотность ≥ 100/мес., 2–4 слова). Для каждого запроса:

• Укажите месячную частотность (Wordstat/Google).
• Опишите доминирующий поисковый интент.
• Выставьте итоговую оценку релевантности (1-10).
• Если оценка < 7, кратко объясните причину несоответствия.

Точки роста (недостающие How-to):

Определите 3–5 практических «how-to»-запросов, которые не раскрыты в статье, но логично продолжают тему. Сформулируйте их как заголовки будущих разделов.

Глубокое исследование (Deep Research) для точек роста:

На основе выявленных в п.6 недостающих «how-to» тем, сформулируйте план исследования для AI-агента (ChatGPT Deep Research, Gemini). План должен включать следующие подзадачи:

• Анализ SERP-конкурентов: Какие подтемы и в какой структуре раскрывают лидеры выдачи по этим «how-to» запросам?
• Поиск экспертных мнений и данных: Найти цитаты стилистов, статистику по трендам, мнения с профильных форумов (Reddit, Quora) или соцсетей, чтобы усилить E-E-A-T.
• Сбор практических советов: Найти конкретные примеры образов, инструкции по уходу, сравнения материалов.

Цель: Сгенерировать структурированный контент-бриф для каждого недостающего раздела с тезисами и ссылками на авторитетные источники.

Усиление E-E-A-T и брендового трафика:

Предложите 3-4 бренда, фамилии экспертов или ниши-инноваторов для упоминания в статье. Обоснуйте каждое предложение одной фразой.

Итоговый чек-лист:

Сформулируйте однострочный чек-лист «Что докрутить в статье, чтобы набрать ≥ 8/10».

Ограничения:

• Не придумывайте запросы; используйте существующие данные.
• Не описывайте процесс своей работы.
• Избегайте общих фраз и воды.