Контент-маркетинг,
который продаёт

Начинаем с семантики, и это скучная часть, без которой всё остальное превращается в гадание. Собираем запросы, по которым ищут вас (и по которым ищут конкурентов), разбиваем их на кластеры и смотрим, какие из них уже закрыты страницами сайта, а какие нет. Из этого получается карта контента: какая статья отвечает на какой кластер, на какую услугу она ведёт и в каком порядке их выпускать. План публикаций обычно составляем на 3–6 месяцев: на меньшем сроке результат статьи ещё не виден, а на большем план устаревает.

Потом пишем. У каждой статьи есть прямой ответ в первом абзаце (человек, который пришёл из поиска, должен получить его сразу, а не на третьем экране), подзаголовки H2 по подвопросам, блок FAQ с разметкой и внутренние ссылки на услуги и соседние материалы. Цифры в тексте только проверяемые, с источником. Нет источника, нет и цифры.

И после публикации статья не забывается. Смотрим, по каким запросам она начала показываться, по каким застряла на второй странице, что в ней стоит дописать, и возвращаемся к ней через несколько месяцев. Статья, которую ни разу не обновляли, со временем проигрывает той, которую обновляли, даже если сначала была лучше.

Не из выгрузки ключевых слов. Список запросов показывает, как люди формулируют, но не показывает, что их на самом деле беспокоит. Темы мы берём из переписки: если вопрос прозвучал у двух разных клиентов, он превращается в материал.

Дальше проверяем, есть ли на этот вопрос внятный ответ в выдаче и в ответах нейросетей. Если тема закрыта сильными материалами, писать пятьдесят первую статью бессмысленно. Если ответа нет или он поверхностный, это наша тема.

Структура важнее объёма. Текст разбивается на самостоятельные блоки с подзаголовками и парами «вопрос и короткий ответ», потому что именно такой фрагмент движок может процитировать целиком, ничего не переписывая. А длинное полотно без структуры не цитируется, каким бы экспертным оно ни было.

Когда ChatGPT или Perplexity отвечают на вопрос, они берут не сайт целиком, а фрагмент: определение, короткий ответ, цифру с источником, пункт из списка. Поэтому текст, который хотят процитировать, должен состоять из таких фрагментов, и каждый из них должен быть понятен без соседних абзацев. Это не отменяет обычного чтения (человеку такой текст читать даже удобнее), но меняет то, как мы пишем: меньше вступлений, больше определений, у каждого утверждения есть источник или пример.

По данным BotClinic, статьи-рейтинги и экспертные разборы оказываются вторым по частоте типом источников в AI-ответах (после агрегаторов). Это значит, что часть контента имеет смысл размещать не только у себя на сайте, но и на внешних площадках, которые нейросети читают. Какие площадки подходят, зависит от ниши и города, и это мы решаем вместе с вами при составлении плана.

Попадание в ответы нейросетей мы не обещаем: ответ собирает модель, и гарантировать, что она выберет именно ваш текст, не может никто. Но мы можем сделать так, чтобы ваш текст был среди тех, из которых она выбирает, и регулярно проверять, что из этого получилось.

Чаще всего это статьи-ответы: человек задал вопрос в поиске или в чате с нейросетью, и статья отвечает на него в первом же абзаце, а дальше разбирает подробности (сроки, цены, частые ошибки, чем один вариант отличается от другого). Но не только они. В план входят и разборы для тех, кто уже выбирает подрядчика, и сравнения, и страницы с ответами на возражения, которые продажники слышат каждый день. И чем ближе текст к решению о покупке, тем внимательнее его надо связать с нужной услугой, иначе читатель дочитает и уйдёт.

Отдельно стоят тексты для внешних площадок. Они пишутся под правила конкретного издания или каталога, и ссылка из них ведёт на ваш сайт. Это уже пересекается с линкбилдингом, и в плане такие материалы помечаются отдельно, чтобы их было видно.

Чего в плане не бывает, так это текстов «для SEO» без читателя: статей, которые набиты ключами, повторяют друг друга и нужны только для количества. Они ничего не продают, их не цитируют нейросети, и поисковики к ним относятся всё хуже.

Используем, и скрывать это бессмысленно. ИИ ускоряет черновик, помогает собрать структуру и проверить, не пропущен ли важный подвопрос. Но каждый текст после этого проходит редактуру и фактчекинг человеком, и выдуманных «данных» в наших текстах нет (за них Google и читатели наказывают одинаково быстро).

Ещё одна вещь, о которой редко говорят: текст, написанный нейросетью без правки, легко узнать, и читатель его узнаёт быстрее, чем алгоритм. Поэтому мы правим не только факты, но и язык, чтобы статья звучала как разговор специалиста с клиентом, а не как пересказ чужих статей.

Нам нужен человек, который знает ваш бизнес и может раз в неделю ответить на несколько вопросов: что спрашивают клиенты, что вы делаете не так, как конкуренты, какие у вас реальные цены и сроки. Без этого статьи получаются общими, а общие статьи не ранжируются и не продают. Если у вас есть переписки с клиентами, записи звонков или отзывы, это лучший источник тем, какой только может быть.

Не страшно, если всё это разбросано по разным людям и чатам. Собрать темы из переписки и звонков (и отделить то, что спрашивают часто, от того, что спросили один раз) как раз входит в работу, и обычно первые темы для плана появляются уже после первого такого разговора с вами.

И ещё нам нужен доступ к публикации на сайте (или человек, который будет публиковать по нашим материалам), потому что текст, который лежит в документе, не работает.