惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Martin Fowler
Martin Fowler
Webroot Blog
Webroot Blog
博客园 - 叶小钗
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
V
V2EX
雷峰网
雷峰网
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
博客园 - 【当耐特】
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
美团技术团队
云风的 BLOG
云风的 BLOG
IT之家
IT之家
S
Secure Thoughts
U
Unit 42
G
GRAHAM CLULEY
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
N
News and Events Feed by Topic
The Cloudflare Blog
月光博客
月光博客
V
Visual Studio Blog
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Schneier on Security
Schneier on Security
O
OpenAI News
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
P
Privacy International News Feed
The Hacker News
The Hacker News
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
T
Tailwind CSS Blog
SecWiki News
SecWiki News
M
MIT News - Artificial intelligence
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
爱范儿
爱范儿
Last Week in AI
Last Week in AI
C
Check Point Blog
D
Docker
Scott Helme
Scott Helme
Engineering at Meta
Engineering at Meta
博客园_首页
W
WeLiveSecurity
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
V
Vulnerabilities – Threatpost
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
J
Java Code Geeks
NISL@THU
NISL@THU
S
Security Affairs
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как я удалил 65 000 страниц и стал получать больше трафика из поиска
liconn · 2026-06-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Средний

5 мин

178

Вредный SEO‑миф — больше страниц = больше трафика

На рынке SEO‑продвижения давно гуляет заблуждение, что нужно создавать как можно больше целевых страниц. Точнее когда‑то давно это не было заблуждением, но уже давно им стало. Логика простая — трафикоемкость * количество = трафик.

Продвиженцы часто создают/оставляют низко‑релевантные страницы. Например, оставляют открытыми для индексации товары не в наличии. С точки зрения бизнеса логика тут простая — человек зайдет, перейдет в каталог/на рекомендуемые товары и совершит покупку. Либо подпишется на «уведомите меня, когда товар будет в наличии», что создаст маркетинговое касание

И вправду, если смотреть с точки зрения конверсии готового трафика, то это будет работать.

Неактуальные страницы — яд для SEO

В чем же проблема?

Проблема в первой части формулы — в трафикоемкости. Трафикоемкость это частотность * позиции сайта. А на позиции очень сильно влияют поведенческие факторы.
Когда посетитель переходит из поиска на товар на сайте, а его нет в наличии, то у нас сильно возрастает количество отказов, количество возвратов в поиск (клик по конкуренту после клика по нашему сайту).

А низкорелевантные страницы «кушают» как бюджеты индексации (роботы сканируют их, вместо полезных страниц), так и внутреннюю перелинковку.

Примеры таких страниц —

  • Товары не в наличии

  • Товары, которые компания в реальности не готова продавать, либо по которым не может конкурировать с рынком (актуально для больших каталогов)

  • Технические страницы, например с характеристиками товара на отдельной странице (снижают поведенческие, кушают бюджет индексации, размывают вес)

  • СЕО‑фильтры с множественным пересечением параметров (кушают бюджет индексации, размывают веса)

Удаление 65 000 страниц с сайта

При продвижении сайта запчастей для спецтехники я построил систему скоринга для товаров. В системе скоринга используется множество параметров (вроде категории товара, производителей, брендов спецтехники, цены, количества предложений, количества замен, конкурентность в поиске и так далее и тому подобное).

Каждый параметр оценивался по трафику и выручке компании.

Получились баллы по параметрам, которые потом дополнились частотностью каждого отдельного товара. В результате я получил очки по каждому из параметров, сложив которые по формуле я получил итоговый скоринг. Этот скоринг позволил оценить, насколько «выгоден» или «вреден» каждый товар на сайте. «Выгодные» товары — будут массово и точечно прорабатываться. Самое простое — будут выше в каталогах, чаще появляться в рекомендованных товарах (с учетом релевантности), на них будут писаться текста, происходить точечная докрутка.

«Вредные» — понижаются в каталогах, реже получают внутренние ссылки. Ну и становятся кандидатами на удаление.

Понятно, что если каталог на пару тысяч товаров, то такое городить не очень целесообразно. Но если каталог на сотни тысяч — то затраты на получение подобной информации хорошо окупаются.

О системе скоринга и как я её строил расскажу еще подробнее в другой статье.

В результате работы скоринг системы были отобраны 65 000 товаров, которые были удалены.

Удаленные товары были собраны в отдельный сайтмап, который был добавлен на переобход. В течении недели вручную добавлялись в список на переобход. Каждый день можно было отправить чуть меньше тысячи, поэтому так отправить получилось далеко не все.

Удаленные товары были поставлены на 301 редирект — постоянное перенаправление, редирект сделан просто на каталог. Идеально — делать редирект на наиболее релевантный товар. Google воспринимает редирект на каталог как soft-404, по опыту вес страницы при этом передаваться не будет. Пользователь, если перейдет на такой товар из поиска скорее всего даст отказ. Тут была сделана ставка на оперативную переиндексацию, что в целом и сработало, среднее время выхода удаленных страниц из индекса — 10 дней.

Статистика

Еще до удаления я проверил, сколько трафика собирают данные товары. Несмотря на то, что они занимают чуть меньше 12% всего каталога, на них приходится всего 6% трафика и доли процента выручки. На графике трафика это выглядело так:

До удаления:

(зеленый – товары которые не были удалены, серый – товары которые будут удалены)

(зеленый — товары которые не были удалены, серый — товары которые будут удалены)

После удаления:

(розовый – суммарный трафик из поисковых систем по дням)

(розовый — суммарный трафик из поисковых систем по дням)

Трафик вырос с ~3200 до ~3550 в неделю.

Метка на графике — удаление товаров. Сейчас сайт уже обновил годовой рекорд недельной и суточной посещаемости. Результат довольно неплохой, учитывая, что пока работа была проведена только над «негативными» товарами.

Когда стоит удалять, а когда оставлять

Честно оценивайте пользу, которую дает страница сайта вашим посетителям.

Для оценки надо использовать не столько трафикоемкость, сколько конверсионность и отказы.

  • Если посетитель не получает ответ на свой запрос, если ваша компания не может удовлетворить его прямой спрос — это 100% удаление.

  • Если польза крайне сомнительна, если высок шанс, что пользователь сразу или потом вернется в поиск (например, ваша компания не может предоставить конкурентоспособные условия по этому предложению) — страницы стоит удалить.

  • Если страницы генерируют много отказов — стоит рассмотреть удаление.

  • Если предложения низко‑конверсионные, если есть хоть какая‑то выручка — то уже стоит задуматься над тем, чтобы оставить. Но влияние таких страниц стоит снижать другими способами (сортировка, перелинковка, контент, хайд и так далее)

Что дальше?

SEO — это игра в долгую. Полноценный эффект проявится в течении полугода.

Сейчас были удалены самые «бесполезные» товары, которые хоть и приносили чуть‑чуть трафика, но были абсолютно бесполезны с точки зрения бизнеса, а значит и для посетителей не приносили пользы. Тут эффект проявится максимально быстро и эффект будет наиболее значительным.

Далее я планирую расширять стратегию, и удалять товары ЧУТЬ более агрессивно. Всего планирую удалить более 100 тыс. товаров, или около 20% всего каталога.

К сожалению, дальше изолированный эффект посмотреть не удастся, так как кроме удаления на сайте будут проведены работы как над каталогом, так и над приоритетными товарами, с помощью ИИ‑систем. О чем я тоже хочу написать отдельную статью.

Интересно SEO?

В запасе множество идей для статей по SEO:

  • Технические моменты — пагинация каталога, SEO‑фильтры, перелинковка товаров;

  • Работа с бюджетом индексации;

  • Анализ аудитории и УТП: факторы доверия, проработка коммерческих элементов, составление коммерческих блоков и страниц;

  • Скоринг‑система, принципы построения и использование на практике;

  • ИИ‑автоматизация: метатеги, контент, парсинг. Как получить качество, а не галлюцинации;

Пишите, о чем бы вам было интересно почитать в комментариях!