Первым вопросом заказчика на разборе отчета было: где здесь график роста. Ответ пришлось дать неудобный. Графика роста в отчете нет, есть один срез по списку из 109 фраз, снятый в двух поисковых системах в один момент. С этого разговора и началась нормальная работа с цифрами на проекте.
Почему в отчете не оказалось второй точки для сравнения?
Потому что на обеих панелях стоит один список. В исходных материалах кадры лежат в разных разделах, и со стороны это выглядит как первый замер и следующий за ним, но строка фильтра у них одинаковая, 109 фраз, и день съема тоже один.
Значит, роста по позициям эти кадры не измеряют вовсе: срез у них один, и сравнивать его не с чем. Мы сказали об этом заказчику прямо, потому что отчет, из которого делают неверный вывод, хуже отсутствия отчета.
Карточки продуктов, дубли пагинации и медленная загрузка
Компания кредитует частных клиентов в Минске, ниша по нашей классификации финансы и страхование. Задачу заказчик поставил от расходов: пусть часть спроса закрывает поиск, тогда платный клик перестанет быть единственным входом на сайт.
Обход в Screaming Frog и ComparseR показал, откуда взялась эта зависимость. У карточек кредитных продуктов пустые заголовки и описания, пагинация плодит дубли, часть адресов ведет в никуда, страницы открываются долго. Serpstat взяли под семантику, Majestic под ссылочный профиль. Первыми внедрили шаблоны генерации метаинформации, следом пагинацию, битые адреса и скорость, параллельно шел разбор удобства и техническое задание на правки.
Что означают счетчики улучшившихся и ухудшившихся позиций?
Разницу между двумя соседними снятиями, а не результат всей работы. На панели яндекса счетчики показывают 45 выросших фраз против 19 просевших, на панели гугла 32 против 18. Это движение за один интервал наблюдения.
Внутри команды спорили, стоит ли вообще показывать такие счетчики заказчику. Решили показывать, но с оговоркой: перевес в плюс есть в обеих системах, и это все, что из них следует.
Яндекс отдал 82 фразы из 109, гугл 62
Панель яндекса по региону Беларусь и Минск: видимость 38,6, в первой тридцатке 106 запросов, в первой десятке 82, это 75 процентов списка, в тройке 21, на первой строке семь. Ниже сотой строки не нашлось ничего.
Гугл на этом же наборе дал меньше: видимость 32,9, в тридцатке 107 запросов, в десятке 62, это 57 процентов, в тройке 12. За сотой строкой снова пусто. Наверху системы разошлись, а по широкому охвату почти сравнялись, и для отчета это важнее самой разницы в видимости.
Материалы писали под вопросы, которые задают до обращения
План публикаций строили не от списка продуктов, а от того, что человек выясняет заранее: во сколько заем обойдется в итоге, чем один график погашения отличается от другого, как быть, если история платежей испорчена. Под эти вопросы писали материалы, а метаинформацию обновили на всех страницах сайта.
Заказчик спрашивал, зачем платить за материалы, которые не приводят обращения напрямую. Ответ был такой: они приводят не заявку, а доверие, и в финансовой нише это разумный размен. Внешнюю часть закрывали схемой размещения ссылок и крауд-маркетингом на профильных площадках.
Итоги, с которыми зашли в 2025 год
Позиции по кредитным запросам к отчету за 2024 год устояли в обеих системах. Видимость: плюс 35 процентов в яндексе, плюс 30 в гугле. Органика: плюс 40 процентов, ее собрали новые страницы и переписанные тексты. Конверсия: плюс 20 процентов, загрузка быстрее на 30. Заказчик смотрел на другую строку: расходы на контекстную рекламу сократились на четверть, и ради этой цифры все и начиналось.
На 2025 год заказчик попросил тематические страницы, материалы по управлению личными финансами и видеообзоры продуктов. Мы добавили к списку свое условие: следующий замер снимать по тому же списку фраз и в тот же день в обеих системах, иначе история повторится.
Почему на вопрос про кредит отвечает не сайт кредитора
Специально под ответы нейросетей на этом проекте не работали. Ниже о другом: почему материалы такой ниши попадают в подобные ответы труднее, чем в любой товарной тематике.
Вопрос про кредит по своей форме сравнительный: где взять на небольшой срок, кто одобрит без справки о доходах, что выгоднее, кредит или рассрочка. Сайт одного кредитора сравнения не дает по устройству, он называет свои условия. Поэтому ChatGPT и другие языковые модели собирают ответ там, где предложения уже стоят рядом: в справочниках, рейтингах и ветках обсуждений. Осторожность в денежных темах усиливает перекос, и на прямой вопрос модель чаще отвечает списком критериев и оговорками про кредитную историю.
Справочный слой ниши ушел в чат целиком, и уходить ему было легко: эффективная ставка, разница аннуитетного и дифференцированного платежа, расчет переплаты, исправление кредитной истории. Это факт о мире с опубликованным первоисточником, одинаковый для любого кредитора и любого города. За компанией остается то, чего в ИИ-выдаче нет: одобрят ли конкретного заявителя, какие документы нужны при его форме занятости, сколько идет решение, можно ли гасить досрочно и что будет при просрочке. Контент-план проекта собран вокруг таких вопросов, поэтому страницы отвечают там, где модель вынуждена ограничиться общими критериями.
