- Партнерки
- Статьи
- Блоги
- Работа
- Сервисы
- Агентские кабинеты
- Ещё
- История арбитража
Я три года докручиваю собственный текстовый анализатор и в какой-то момент обнаружил, что не собираю самую базовую вещь — полную H*-структуру страниц из топа. Добавил её почти из любопытства, раскатал на нескольких клиентских проектах и увидел движение даже там, где ссылками почти не занимались. Не везде, не навсегда и точно не по формуле «вставил ключ в H2 — получил топ». Но повторений оказалось достаточно, чтобы копать дальше.
Меня зовут Владислав Островерх. Веб-проектами я занимаюсь с 2008 года, клиентским SEO — с 2013-го. Недавно выступал на конференции «Высоко в ТОП!» с докладом о текстовой релевантности. Эта статья выросла из доклада, моих последующих тестов и вопросов, которые мне задавали после выступления.
Содержание:
Фраза «три года разработки» звучит красиво, но не совсем точно. Самому анализатору около десяти лет. Потом я на несколько лет выпал из активного SEO, код лежал без дела, а после возвращения я поднял старую основу и начал её постепенно пересобирать. Получилось даже полезно: я вернулся с другим опытом и начал заново проверять то, что раньше воспринимал как само собой разумеющееся.
Начиналось всё максимально просто — с однословников. Потом я узнал, что можно нормально собирать биграммы, триграммы и вообще любые n-граммы. Добавил их. Затем появились векторы в анкорах, косинусная близость, отдельный сбор уникальных сущностей у конкурентов и нейросетевая фильтрация. По сути, я строил инструмент слоями: увидел полезную механику, проверил на проектах, добавил себе.
С Яндексом в какой-то момент стало понятнее. Я воспроизвел подход коллеги с таблицей плотности: снимаешь реальное распределение слов у страниц из топа, видишь недобор или избыток и приводишь свою посадочную к рабочему диапазону. Я не хочу продавать это как кнопку, которая поставит вообще любую страницу в топ-10, но в моих задачах метод стал достаточно предсказуемым.
И тут мне стало скучно. Захотелось добить Google. Я начал проверять всё, до чего мог дотянуться, и получил довольно смешную картину: часть гипотез, придуманных специально под Google, отлично отрабатывала в Яндексе, а там почти не отсвечивала. С косинусной близостью у меня было именно так. Полезная штука, но совсем не там и не так стабильно, как я ожидал.
На этом фоне H2 выглядели слишком простой механикой, чтобы уделять им отдельное внимание. И, как часто бывает, именно в этой «слишком простой» вещи у меня оказалась слепая зона.
Последние два года в профильных ТГ-каналах постоянно обсуждают embeddings, сущности и графы знаний. Всё это полезно, но на практике я регулярно вижу другое: люди пытаются работать со сложной семантикой, хотя на странице не закрыта самая база — H1, H2, H3 и нормальные названия блоков.
Причём проблема обычно не в том, что SEO-специалист не знает про тег H2. Все знают. Проблема начинается на этапе реальной вёрстки. Маркетологу слово «Отзывы» кажется скучным, дизайнеру хочется чего-то посвежее, и в макете появляется «Мнения наших покупателей». Вместо «Цены» пишут «Во что обойдётся ваша мечта», вместо «Доставка» — «Как заказ окажется у вас».
Для человека такие формулировки могут быть понятными и даже симпатичными. Но если у большинства подходящих конкурентов блок прямо называется «Отзывы», я не вижу смысла убирать этот маркер только ради креатива. Можно оставить красивую подачу внутри блока, но его тему лучше обозначить человеческим словом, которое одинаково понимают пользователь и поиск.
Это не призыв наштамповать ключи во все теги. Я говорю ровно об обратном: сначала посмотрите, какие смысловые части постоянно повторяются у нормальных страниц из топа, а уже потом решайте, как назвать и раскрыть их у себя.
Мы плотно общались с Алексеем Солтыком по текстовым анализаторам. Он присылал мне свои выгрузки, я подкидывал идеи, как что-то понятнее показать визуально, предлагал отдельные доработки, отвечал на его вопросы. То есть это был обычный обмен между людьми, которые ковыряют примерно одну область, а не история, где я увидел чужую функцию и молча унёс её себе.
В его выгрузках сохранялась вся иерархия страницы: вот H1, вот H2, ниже H3, и видно, какие слова находятся на каждом уровне. Я смотрел на это и в какой-то момент подумал: блин, а я ведь вообще никогда так не парсил. У меня уже считались куда более сложные вещи, а распределение фраз по H1–H6 я почему-то пропускал.
Добавил сбор в свой парсер и начал смотреть топы. Почти сразу полез повторяющийся паттерн: основной термин кластера часто встречается не только в тексте, но и хотя бы в одном H2 у большинства сопоставимых страниц.
Допустим, продвигается общий массаж. Я не имею в виду, что каждый подзаголовок должен звучать как «Общий массаж в Москве недорого». Речь о том, что на странице есть один честный раздел, тема которого действительно связана с общим массажем, и это прямо отражено в его названии. Не спрятано в третьем абзаце и не заменено красивой, но пустой метафорой.
Когда мы возвращали такой прямой маркер и под ним размещали нормальный содержательный блок, страницы нередко росли. Для себя я трактую это как усиление релевантности: поиску проще понять, что важная подтема не случайно упомянута, а реально раскрыта.
Но здесь важно не перепрыгнуть через логику. Вместе с H2 обычно появляется и новый фрагмент содержания, меняется порядок модулей, иногда улучшается сниппет. Поэтому я не могу честно сказать, что рост вызван одним HTML-тегом. Могу сказать другое: эта последовательность повторялась достаточно часто, чтобы я перестал считать её случайностью и добавил отдельный анализ H* в рабочий процесс.
Слайд из доклада. Здесь важна сама логика: паттерн прослеживается на разных сайтах из топа, а продвигаемый термин регулярно возвращается внутри H2. 
Увеличенная выгрузка из анализатора. Она не говорит «вставьте каждое слово», а показывает, какие темы повторяются на нескольких доменах и заслуживают ручной проверки.
После своих тестов я пошел смотреть, находил ли кто-то похожий эффект на больших выборках. Здесь легко наделать громких выводов, поэтому разделю три разные вещи: мои полевые наблюдения, корреляционные замеры и контролируемые A/B-тесты.
Станислав Кириченко, которого многие знают как Staurus, исследовал 1 601 страницу из топ-20 Яндекса по 162 запросам. Полный запрос встречался хотя бы в одном H2–H5 у 42% первых мест и у 37% страниц по всей первой двадцатке. Разница есть, но она небольшая. Сам автор отдельно предупреждает: корреляция не означает, что достаточно добавить признак и адрес автоматически поднимется. Вот полная методика исследования Яндекса.
В отдельном исследовании Google он разобрал 7 370 URL из 160 выдач. У страниц на позициях 1–20 медиана составляла шесть H2, дальше значение снижалось. Но и здесь главный вывод не в магическом числе «шесть». Скорее страницы наверху чаще раскрывают больше самостоятельных тем и понятнее делят материал на части. Разбор выборки Google можно посмотреть здесь.
Есть и более близкие к причинности тесты SearchPilot. В одном эксперименте общий заголовок «Summary of Features» заменили вопросом с названием конкретного продукта и получили оценку около +12% органического трафика за 20 дней. В другом неизменённую таблицу характеристик вынесли в самостоятельную секцию под H2 — оценка составила +5,5%. Это полезные сигналы, но даже они не позволяют сказать, что сработал именно тег: одновременно менялись точность формулировки, расположение и понятность раздела.
| Что проверяли | Что увидели | Как я это использую |
|---|---|---|
| Полный запрос в H2–H5 Яндекса | Небольшой перевес у первых мест | Как повод проверить подтему, а не как гарантию роста |
| Количество H2 в Google | У топ-20 разделов в среднем больше | Смотрю на полноту раскрытия, а не копирую число тегов |
| Конкретный H2 в A/B-тесте | На части шаблона вырос органический трафик | Стараюсь называть раздел так, чтобы его смысл был понятен без соседнего текста |
Официальная документация Google тоже советует делать заглавия понятными и описательными, а heading elements может использовать при формировании title link. Но нигде нет обещания отдельного бонуса за exact match. Поэтому моя формула простая: H2 должен честно называть реальный раздел. Если раздела нет, один ключ ничего не спасёт.
Первый кейс для меня был самым показательным. Сайт работал в конкурентной московской нише, ссылками его системно не продвигали. Более того, домен блокировал РКН, поэтому проект приходилось переносить через 301-редирект. То есть условия были, мягко говоря, не лабораторные.
Я собрал H*-схему по конкурентам, отдал техническое задание, а команда довольно быстро раскатала её на сайте. Без большого редизайна и сложной контентной машины — по сути, на коленке. После этого главная страница села в диапазон топ-1–3 по кластеру. Потом домен снова заблокировали, его снова переклеили, и он опять вернулся в верх выдачи.
Почему я вообще показываю этот пример? Не потому, что он доказывает силу одного H2. Чистого эксперимента здесь нет: есть возраст проекта, переклейки и другие накопленные сигналы. Но я точно знал, что свежей ссылочной подпорки не было, а движение началось после текстовой пересборки. Для меня этого хватило, чтобы не списывать результат на случайность и продолжить тесты.
Слайд с историей проекта: отсутствие системной закупки ссылок, быстрая раскатка H* и повторный возврат после переклейки. 
Крупный фрагмент мониторинга позиций. Он нужен не вместо истории, а вместе с ней: на нём лучше видна динамика по кластеру.
На другом проекте сделали ещё проще. Никакой большой переработки сайта не было: взяли структуру из топа и раскатали однотипные блоки, адаптируя слова под конкретные посадочные. В какой-то момент сайт заметно подкинуло выше.
Именно такие кейсы опасно рассказывать одной строкой. «Поставили H2 — выросли» звучит эффектно, но неправильно. На деле мы добавили недостающие темы, сделали их видимыми и связали с конкретными страницами. H2 был частью этой работы и удобным способом явно обозначить смысл каждого блока.
Слайд из презентации по второму проекту. Справа видна динамика группы запросов после раскатки однотипных, но адаптированных блоков.
Ещё один сайт продавал медицинскую мебель в Беларуси. Весь кластер долго не мог нормально пробиться в топ. При этом на каталоге нельзя было развернуть огромную статью: места мало, формат коммерческий, пользователю нужен товар, а не диссертация про мебель.
Мы собрали минимальную схему, распределили несколько важных слов по реальным разделам и в паре мест повторили основной термин. Получилось мало текста и не так много уровней, но даже после такой компактной раскатки запросы начали появляться в первой двадцатке, а часть дошла до верхних позиций.
Этот кейс мне нравится именно своей приземлённостью. Иногда не нужно наращивать ещё десять тысяч знаков. Нужно понять, каких смысловых блоков не хватает, и нормально назвать то, что уже есть или действительно должно появиться.
На слайде виден исходный вывод: после компактной раскатки H*-схемы кластер начал получать видимость в топ-20. 
Увеличенный контрольный срез. Здесь можно рассмотреть движение запросов по датам, которое на полном слайде читается хуже. 
Второй крупный фрагмент — позиции внутри кластера. Адрес сайта и коммерческие запросы частично скрыты.
На сайте по ремонту квартир мы тоже собрали H2 и H3 конкурентов, почистили выдачу и пересобрали посадочные. Сначала страницы хорошо подкинуло. Потом Google посмотрел на поведение пользователей, а оно было хуже, чем у конкурентов. Параллельно клиент начал менять дизайн, и первоначальный эффект откатился.
Позже новый интерфейс докрутили, и сайт вернулся в топ-1–3 по основным направлениям. Для меня это один из самых полезных примеров, потому что он показывает границу метода: текстовая релевантность может дать странице шанс, но она не заставит человека пользоваться неудобным лендингом.
До серии с восемью публикациями я отдельно взял одну старую инфостатью с низкокачественным текстом и переупаковал её. Красная вертикальная линия на скрине — момент переработки. До него график обычно держался ниже красной горизонтальной линии. После изменения он начал всё чаще уходить выше: появились дни со значениями 12–18.
Один URL — ещё не доказательство метода. Но для меня это был нормальный сигнал: материал ожил, начал чаще появляться в отчёте по генеративной выдаче, и подход стоило проверить на следующей группе публикаций.
Одна старая инфостатья после переупаковки: красной вертикальной линией отмечен момент переработки, горизонтальной — прежний уровень видимости.
В октябре я пересобрал ещё восемь старых, слабых публикаций и посмотрел данные Search Console. У шести показов стало больше, у двух результат оказался отрицательным. Где-то рост был заметный — например, +66,8%, +281% и +401,1%. Где-то страница просела на 64,7% или почти не изменилась.
Мне как раз не хочется выкидывать эти две просадки из рассказа. Если показывать только удачные адреса, получится реклама метода, а не тест. Пока выборка маленькая, сроки разные и на часть страниц могли влиять другие изменения. Но общая картина говорит, что переупаковка способна оживлять старые материалы — просто не каждый URL и не одинаково.
Сводка по восьми публикациям: шесть положительных изменений и две просадки. В отдельной колонке показана видимость в AI-ответах за три месяца.
Самая частая ошибка начинается ещё до парсинга: человек берёт один запрос, выгружает первые десять результатов и считает любой повтор рекомендацией. Так легко смешать интернет-магазин, агрегатор, информационную статью и страницу услуги. У всех будет разная задача и, соответственно, разная архитектура.
Я начинаю с кластера запросов, которые должны вести на один тип посадочной. Для локальной тематики снимаю несколько регионов — например, Москву и Санкт-Петербург, а если нормальных доноров мало, добавляю ещё один подходящий город. Дальше руками убираю всё, что невозможно честно сравнить с продвигаемым документом.
Слайд про отбор доноров: разнообразная семантика одного кластера, несколько регионов и глубина до топ-20. 
Крупный интерфейсный фрагмент. Смысл не в количестве запросов, а в том, чтобы увидеть устойчивый набор страниц, а не случайный топ по одной фразе.
После отбора я сохраняю не просто текст тегов, а уровень, URL и исходное написание. Это важно: одна и та же фраза в H1, H2 и пункте меню — три разные ситуации. Потом нормализую словоформы и считаю, на скольких сайтах встречается тема. Не сколько раз один конкурент повторил слово, а сколько независимых страниц вообще сочли этот аспект важным.
Для единичной проверки не нужен мой софт. Можно бесплатно использовать Word-Keeper, взять платный сервис вроде Арсенкина или аналог, а при желании попросить ИИ собрать простой локальный HTML-инструмент. В него загружаются адреса, на выходе получается список H1–H6 с разбивкой по сайтам.
В презентации я специально показал несколько вариантов: бесплатный сервис, платные инструменты и собственная локальная форма. 
Так выглядит бесплатный сбор дерева. Перед подсчётом всё равно придётся убрать меню, скрытые мобильные дубли и прочие технические элементы.
Мой парсер берёт этот ручной процесс и прогоняет его по пачке сайтов. Сначала можно посмотреть исходные заглавия каждого конкурента, а затем — общие корни и n-граммы по отдельным уровням. За счёт этого видно не только «какие слова есть в топе», но и где именно они стоят.
Для меня это принципиальная разница. Обычная частотная выгрузка может сказать, что слово «цены» встречается часто. Разделение по тегам показывает, что у восьми из десяти сопоставимых страниц есть самостоятельный блок про цены. Это уже нормальная гипотеза для посадочной, которую можно проверить глазами.
Сначала я смотрю первоисточник по каждому домену. Это защищает от ситуации, когда частотная сводка склеила разные намерения в один красивый, но бесполезный список.
Выгрузка — это не готовое техническое задание. Если анализатор нашёл двадцать частотных корней, не нужно вставлять все двадцать в подзаголовки. Я открываю исходные страницы и пытаюсь понять, какую задачу закрывает каждый повторяющийся раздел.
Если у конкурентов часто встречаются отзывы, нужен не H2 ради слова «Отзывы», а реальные отзывы. Если повторяются цены, посетителю должны показать стоимость, диапазон или понятный способ расчёта. Если виден вопросный паттерн, можно сделать FAQ, но ответы должны зависеть от конкретного товара, услуги или города.
Одинаковый FAQ на сотнях страниц — это уже не расширение темы, а шаблонный шум. На одном проекте блок может хорошо зайти, а на другом поисковик увидит сотню почти одинаковых документов. Поэтому мы сохраняем общую логику, но меняем сами вопросы, факты и формулировки под конкретный URL.
Моя рабочая проверка простая: если убрать H2 и прочитать только содержимое блока, остаётся ли там полезная информация? Если нет, заглавие ничего не спасёт.
И ещё один момент, который часто теряется: найденные разделы должны стать частью лендинга. Не приложением к нему, не SEO-полотном после футера, а нормальными блоками по ходу страницы — рядом с услугой, характеристиками, примерами работ, ценами или ответами на возражения.
У Google сотни сигналов, и текстовая часть не живёт отдельно от остального сайта. Иногда мы попадаем в нужную тематику, страница на время поднимается, а потом откатывается. Иногда не происходит даже первого движения. Ниже — причины, которые я чаще всего вижу в работе.
Ограничения из доклада: поведение, шумное меню, CTR, плохие доноры, шаблонность, слабая полезность, подвал и нехватка внешних сигналов.
Это мой любимый антикейс. Человек приходит на консультацию, я показываю, как распределить темы по странице. Через время открываю результат — а там внизу лежит огромное полотно, в которое формально засунули все нужные слова и H2. Основной лендинг при этом вообще не изменился.
Так работает сильно хуже и в Google, и в Яндексе. Пользователь до блока часто не доходит, важные ответы не связаны с интерфейсом, а поиску показывают очевидную пристройку ради оптимизации. Если уж собрали новую схему, страницу придётся реально переделать поблочно. Чем раньше по ходу основного содержания появляются полезные тематические части, тем лучше они отрабатывают в моих тестах.
На современных сайтах один и тот же пункт может лежать в десктопной шапке, мобильном меню и скрытом слое для планшета. Если всё это бездумно посчитать, самым важным словом внезапно окажется «Главная» или «Услуги». Ссылки внутри H-тегов и карточки, размеченные заглавиями только ради размера шрифта, создают тот же мусор.
Большой агрегатор может держаться за счёт бренда, ссылок и масштаба. Копирование его дерева не превратит небольшой лендинг в агрегатор. Поэтому я не переношу рекомендации, пока не проверю, что сравниваемые документы решают одну и ту же задачу пользователя.
Если запрос повторён в title, H1, карточках, меню, анкорах и скрытых элементах, ещё один exact match способен сделать только хуже. Сначала нужно увидеть всю разметку, а не один контентный блок. Именно поэтому я и хотел собирать полное дерево, а не отдельный H2 в вакууме.
Новая текстовка не исправит сниппет, на который не кликают, неудобный интерфейс или страницу без доверия в тяжёлой нише. Она может помочь поиску точнее понять документ и дать ему первый шанс. Удержится ли он — уже другой вопрос. Кейс с ремонтом квартир это хорошо показал.
В обычном ранжировании Яндекса я долго не видел от полной H*-схемы такого же заметного эффекта, как в Google. Проверял это более чем на сотне сайтов. Возможно, сейчас алгоритмы уже что-то перекалибровали, поэтому вечное правило из этого делать нельзя. На моём срезе основная отдача была именно в Google.
Зато хорошо структурированные фрагменты удобны для zero-click и нейроответов. Поисковику проще вытащить отдельный тезис, когда вопрос или тема обозначены явно, а сразу под ними стоит короткий и законченный ответ. Для Алисы я дополнительно экспериментировал с триплетами — сущность, связь, конкретный факт. В слабой выдаче новые фрагменты иногда попадали в ответ буквально за день.
Но здесь снова без магии. Если выдача забита сильными доменами, одной красивой упаковки мало. Нужны доверие, фактура и подтверждаемость. H2 помогает отделить пассаж, но не делает источник авторитетным автоматически.
Скрин выше с восемью старыми публикациями показывает ещё одну деталь: у части страниц появились показы в AI-ответах, но динамика обычного поиска при этом была разной. Поэтому я пока не смешиваю две задачи. Попасть в нейроответ и стабильно расти в классической выдаче — не одно и то же.
Мой вывод пока такой: H2 — не кнопка «в топ». Это простой способ явно показать архитектуру страницы, который многие почему-то пропускают, пока обсуждают более сложные технологии. Сбор конкурентов помогает увидеть слепые зоны, а рост появляется только тогда, когда найденная тема превращается в полезный раздел, а не в ещё одно вхождение ключа.
Если хотите посмотреть все слайды и дополнительные примеры, вот полная презентация доклада.
А если вы уже массово пересобирали H2, интересно сравнить наблюдения: в какой нише сработало, сколько заняла реакция и где страница вообще не двинулась.
0 
Удалось как то налить им, 900~ фтд где-то вышло. До сих пор даже капает. Может чуть позже еще вернусь снова по ревшаре полить, а то в кейсах у коллег уж больно сладкие RD, надо проверить.
Ребята аффы написали вчера говорят вернуться траф дать)) ну отзыв попросили оставить, мне в целом не сложно, но вот как есть)