Чанкование или как правильно дробить контент для нейросетей
Есть такая теория про дробление контента на мелкие части, на западе называется чанкование, якобы поисковые системы так лучше будут цитировать ваш текст, если давать ответ на конкретный вопрос. Но многие неправильно понимают эту технику и начинают дробить свою статью на множество мелких. Таким способом скармливают поисковику огрызки, и убивают весь контекст темы.
Дробить нужно не статью на отдельные урлы, а дробить нужно информацию внутри самой статьи.
Да и что значит дробить, суть этого метода сводится к тому, чтобы ваш материал был структурно изложен. Когда материал имеет структуру из него легко извлекать факты, как пользователю, так и нейросети, так и классическому поиску. Это всегда так было, но только сейчас этому стали уделять должное внимание.
Как это сделать правильно?
Формируйте внутри статьи самодостаточные смысловые блоки. Суть в том, чтобы этот блок можно было вынуть из контекста статьи, и он все равно давал бы исчерпывающий ответ на узкий вопрос. То есть вы в каждом блоке вашего контента должны решать проблему пользователя и отвечать на поставленный вопрос.
Старайтесь использовать осмысленные заголовки именно, как люди вбивают их в поиск: «Как настроить…», «Сколько стоит…», «Чем отличается А от Б…». Многие почему-то считают данную технику переспамом, но это не так.
Когда вы формулируете заголовки из реальных вопросов людей, вы автоматически собираете длинные низкочастотные запросы без малейшего риска переспама, если конечно у вас сам текст нормально написан. Получаем чистый интент и релевантность.
Также всегда помните, что в большой статье, человек теряет контекст когда ее просматривает, да, большинство людей сейчас не читают статьи, а просматривают их, полные заголовки как раз дают возможность зацепиться за проблему пользователя с которой он пришел, вы это прекрасно увидите в вебвизоре, если протестируете.
Добавляем сюда правильное форматирование (списки, акценты, таблицы, цитаты), и пользователь быстро находит ответ, и при этом не уходит к конкурентам. Это хорошо и для человека, для нейросетей и для классического поиска, также классическому поиску это помогает формировать нужный сниппет в поисковой системе, а сниппеты сейчас динамические (подстраиваются под запрос).
А еще неочевидная эффективность такого создания контента. У нас получается, что каждый смысловой блок в статье это отдельная единица контента, которую можно использовать для создания другого формата, например видео, типа шортс или рилс. А всю статью для огромного видео или обучающего материала с уже готовой структурой. Я убежден, что в эру нейросетей нужно работать со всеми основными источниками органического трафика, а не только с поисковыми системами.
Как итог, вы сохраняете глубокий лонгрид, который охватывает семантику ниши и одновременно размечаете контент так, чтобы алгоритмам и людям было удобно его потреблять, и бонусом еще получаете готовую структуру для других видов контента.