Knowledge signals

Knowledge signals, или сигналы знаний, – это признаки, по которым поисковики и нейросети судят, что источник действительно разбирается в теме: полнота раскрытия, точные и согласованные факты, собственные данные, понятные авторы, подтверждение в других источниках. Это рабочий термин SEO-специалистов, а не официальная метрика Яндекса или Google.

Два сайта пишут про одно и то же, оба в топе. Но в ответе нейросети цитируют только один. Как поисковики решают, знает ли сайт тему, они не раскрывают, но на что смотрят, понятно: что сайт говорит о теме, насколько это совпадает с другими источниками и кто за этим стоит. Всё это и называют сигналами знаний.

Из чего складываются сигналы знаний

Полноту темы проверяют по семантическому ядру: есть ли страница под каждую группу запросов. Об авторстве подробнее в статье E-E-A-T, об одинаковых данных о компании в статье Согласованность данных.

Чем сигналы знаний отличаются от E-E-A-T и semantic authority

• E-E-A-T: принципы, по которым асессоры Google оценивают качество страниц. Сигналы знаний во многом с ними пересекаются, но шире: сюда входят и структура, и согласованность данных.
• Semantic authority: насколько сайт признан источником по теме целиком. Это скорее итог, к которому приводят сильные сигналы знаний.
• Упоминания в чужих источниках: только один из сигналов, внешний. О нём в статье Контекстные упоминания.

Почему нейросеть цитирует один сайт из двух

Обычная выдача показывает десять ссылок, и человек сам выбирает, кому верить. Нейросеть выбирает за него: собирает ответ из нескольких найденных страниц и оставляет то, что выглядит надёжно. Если сведения о компании расходятся между сайтом и картами, модель может взять не те или вовсе обойти спорный факт. Если в тексте нет ничего, кроме общих слов, из него нечего процитировать. Поэтому в нейросетевом поиске проигрывают и сильные сайты, если у них факты размазаны, противоречат друг другу или спрятаны в картинках.

Условный пример: две компании продают и монтируют тепловые насосы. У первой одна страница «Тепловые насосы» с общим текстом и формой заявки. У второй раздел: виды насосов, как считают мощность, что нужно для монтажа, сколько стоит эксплуатация зимой, ответы инженера на частые вопросы, три объекта с фото и цифрами. Данные о компании одинаковы на сайте, в картах и в отраслевом каталоге, у статей есть автор и дата проверки. По запросу «какой тепловой насос нужен для дома» нейросеть с большей вероятностью опишет ответ по материалам второй компании и сошлётся на неё.

Есть темы, где ошибка в тексте недопустима. У сети «Губернские аптеки» контент должен строго соответствовать закону «Об обращении лекарственных средств». Для интернет-аптеки 24farmacia.ru мы подготовили больше 700 000 символов авторского контента и сделали справочник заболеваний. Посещений из поиска стало в 3 раза больше, конверсия в заказ из поиска составила 13%. Подробности в кейсе «Губернские аптеки».

Как проверить сигналы знаний и с чего начать небольшому бизнесу

1. Сравните ядро запросов с разделами сайта: на какие вопросы клиентов у вас нет страниц.
2. Найдите противоречия: разные цены, сроки и адреса на разных страницах и площадках.
3. Посчитайте, сколько на сайте собственных данных: кейсов с цифрами, фото работ, исследований.
4. Проверьте, подписаны ли материалы и видны ли даты.
5. Задайте нейросетям два-три десятка главных вопросов ниши и запишите, кого они цитируют. Подробнее о таком подходе в статье GEO.

Небольшому бизнесу не нужно сразу писать сотни статей. Обычно хватает четырёх шагов: привести к одному виду данные о компании на сайте, в картах и справочниках; сделать страницы под главные вопросы клиентов; опубликовать два-три кейса с цифрами и сроками, потому что из кейса без них ни читателю, ни нейросети нечего взять; подписать материалы реальными специалистами.

Сроки, собственные данные и проверка сигналов знаний

Полноту структуры, согласованность данных и контент сайта оцениваем на SEO-аудите, а усиливаем при SEO-продвижении и контент-маркетинге.

Руководства Google о полезном контенте и работе асессоров

• Google Search Central: создание полезного, надёжного контента, ориентированного на людей
• Google: руководство для асессоров качества поиска (Search Quality Rater Guidelines)
• Кейс E.BAEV: «Губернские аптеки»

См. также: GEO (Generative Engine Optimization), E-E-A-T, Авторитет источника, Entity-based ranking, Expert content.