Блог
Блог SerpJet
SEO, контент-маркетинг и автоматизация: как планировать, писать и обновлять статьи, которые приводят трафик.
Как работает поиск Яндекса: факторы ранжирования и практические выводы для SEO
Яндекс не публикует ни полный список факторов ранжирования, ни их веса, поэтому любая таблица «фактор - вес» остаётся реконструкцией. Разбираем, какие группы сигналов поисковик учитывает, как проверить их состояние в Вебмастере и Метрике и где проходит граница между официальными данными и гипотезами SEO-сообщества.
Факторы ранжирования сайтов: группы сигналов, которые реально можно проверить
Пять групп сигналов ранжирования с проверяемыми критериями: содержание, техника, ссылки и упоминания, поведение, данные о компании. С различиями Яндекса и Google, границами знания и чек-листом аудита.
Ранжирование сайта: как поисковые системы выбирают страницы для выдачи
Разбираем механику ранжирования: чем оно отличается от индексации и позиции, какие сигналы оценивают Яндекс и Google и как по данным панелей вебмастера найти, что именно мешает вашему сайту расти.
Тренды SEO 2026: как меняются подходы к оптимизации и производству контента
Разбираем, что действительно меняется в SEO к 2026 году: полнота ответа вместо объёма, структура страницы под конкретный вопрос, качество контента при масштабировании. С критериями приоритизации тем, границей автоматизации и объяснением, почему рекомендации Яндекса и Google нельзя переносить друг на друга.
Тренды контент-маркетинга 2026: что реально меняет работу редакций
Разбираем тренды контент-маркетинга 2026 через практику редакций: где ИИ-ассистированное производство даёт отдачу, как оценить любое веяние по четырём критериям и что пересмотреть в контент-плане, чтобы защитить решение перед руководством.
Как нейросеть подбирает ключевые слова: что можно автоматизировать, где она ошибается и как проверить результат
Нейросеть ускоряет подбор ключевых слов, но не даёт частотность и не проверяет интент. Разбираем, какие этапы семантики можно автоматизировать, где ИИ ошибается и как проверить ядро по семи шагам до контент-плана.
ИИ в SEO: что нейросети реально умеют и где пока проигрывают человеку
Разбираем по задачам, где нейросети в SEO уже экономят время (черновики, кластеризация семантики, структура, рерайт), а где без человека не обойтись: стратегия, коммерческое намерение, проверка фактов. С критериями приоритизации и сценарием пилота на один спринт.
Как написать статью с помощью ChatGPT: пошаговый процесс от промпта до публикации
Разбираем процесс по шагам: бриф и контекст, структура, генерация черновика по разделам, фактчекинг, редактура и адаптация под площадку. С примерами промптов, чек-листами и разбором типичных дефектов генерации: воды, повторов и выдуманных фактов.
LLM и SLM: чем отличаются большие и малые языковые модели и как выбрать модель под задачу
LLM и SLM различаются числом параметров, и это влияет на качество, задержку и стоимость инференса. Разбираем, где большая модель оправдана, когда хватает малой и как проверить выбор на своих задачах, а не на чужих бенчмарках.
Что такое языковая модель и как она работает: объяснение без математики и жаргона
Языковая модель предсказывает следующий токен по контексту, и из этого возникает связный текст. Разбираем механизм простыми словами: что такое токены, откуда берутся галлюцинации, чем LLM отличается от нейросети и генеративного ИИ и что человек обязан проверить сам.
Промпт-инжиниринг на практике: принципы, приёмы и разбор ошибок
Разбираем промпт-инжиниринг как рабочую систему: каркас промпта из семи блоков, роль, декомпозиция, формат вывода и few-shot примеры с ограничениями каждого приёма. Плюс разборы «до и после» и типичные ошибки: перегруз, противоречия, отсутствие контекста и критериев приёмки.
Промпт-инжиниринг: что это такое и как формулировать запросы к LLM
Промпт-инжиниринг: что это такое, чем промпт отличается от поискового запроса и из каких элементов состоит рабочая инструкция для LLM. Разбираем на примерах, как формулировка меняет ответ и как дорабатывать промпт итеративно.