Почему традиционный линкбилдинг перестал работать
В 2020 году бизнес Кевина Роу оказался на грани закрытия. Он заявил, что потерял значительную часть бизнеса, потому что линкбилдинг перестал работать. Роу выделил несколько причин провала. Многие SEO-команды сталкиваются с одной из них, не осознавая этого: кликабельность в Search Console падает при неизменных позициях. Роу предлагает отказаться от линкбилдинга как изолированной тактики. Вместо этого нужно создавать контент, который заслуживает внимания. Практический шаг: проанализировать публикации за последний квартал и отметить те, которые дословно мог бы опубликовать конкурент. Это сигнал к переменам.
Какие исследования данных действительно интересуют журналистов
Перестроив работу вокруг исследований, команда PureLinq определила ключевые типы историй, которые интересуют журналистов: - Анализ трендов на основе временных рядов. - Сравнительный рейтинг или ранжирование. - Исследование, раскрывающее региональные различия. - Анализ, основанный на новых или неочевидных источниках данных. - История, которая персонализирует большие данные, делая их relatable для аудитории.
Пример - исследование студенческих займов на основе открытых федеральных данных. Оно привело к статьям в крупных изданиях. Роу отметил, что это низко висящие фрукты, и почти любой может это сделать. Он предостерегает от исследований, сгенерированных языковыми моделями без проверки. Ошибки в данных заставят журналистов прекратить сотрудничество, что нанесет долгосрочный урон репутации.
Как превратить блог в исследовательский хаб, который ранжируется в AI Overviews
Первый кейс-стади - B2B-бренд с национальным охватом, который терял видимость из-за локальных конкурентов. Его блог состоял из шаблонного контента. Команда удалила его и перестроила в исследовательский хаб, публикующий исследования по расписанию. Первый месяц принес одну ссылку. Но размещения начали расти от месяца к месяцу. Журналисты сами стали писать с вопросами о выходе следующего датасета. Роу пояснил, что они начали возвращаться снова и снова. Это входящая сторона процесса. В итоге крупное издание само попросило команду обновить набор данных. Последовательность и качество создают устойчивый inbound-поток медиа-запросов.
Второй клиент, онлайн-университет, сохранил существующий блог, добавил несколько исследований и выводил в медиа своих профессоров. Это принесло ссылки через индивидуальные питчи и приглашения на подкасты. Практический вывод: выберите один набор данных, который ваша команда может регулярно обновлять, и изучите периодичность публикаций PureLinq, прежде чем устанавливать собственный график.
Приносит ли трафик ранжирование в эпоху AI Overviews
Кевин Роу утверждает, что мы не в мире нулевых кликов. Вы все еще можете получать тонны органического трафика из поиска. Его цифры это подтверждают. Отдельные исследования получают трафик из AI Overviews самостоятельно, а некоторые удерживают первую позицию по коммерческим ключевым словам.
Эти позиции завоеваны исследованиями с реальной математикой в основе. Например, исследование коммерческой недвижимости, которое ранжировало финансовые округа США по риску потери права выкупа, получило освещение в нескольких известных изданиях. Быстрее сработала стратегия с указанием в авторах признанного эксперта. Исследование клиента, написанное профессором растениеводства из Университета штата Юта, заняло первое место по целевым запросам и цитируется в AI Overviews. Роу отметил два тактических момента: правильное изображение и заголовок могут повысить кликабельность внутри AI Overviews.
Вопросы и ответы: ключевые моменты вебинара
- Вопрос: Помогают ли синдицированные пресс-релизы авторитету бренда и SEO, или стоит сосредоточиться на собственных исследованиях и outreach? Ответ: Не стоит рассчитывать на сети синдикации для получения ссылок. Роу сказал, что он бы не полагался на это ради ссылок. Вам нужны pickups. Синдикацию он считает полезной для узнаваемости, но не как стратегию построения ссылок.
- Вопрос: Если мы публикуем оригинальное исследование на своем сайте, насколько вероятно, что ИИ процитирует его без дополнительного распространения? Ответ: Это возможно, но процесс медленный. По-настоящему уникальное и ценное исследование может ранжироваться и быть процитированным с минимальным количеством питчей. Его команда наблюдала это на примере академического исследования.
Итог: стратегия, основанная на качественных исследованиях данных, создает устойчивый поток внимания от журналистов и может обеспечить видимость даже в новых условиях поиска с AI Overviews. Ключ - в последовательности, проверке данных и фокусе на создании уникального, а не шаблонного контента. Это требует перестройки процесса, но результаты показывают, что такой подход работает там, где традиционный линкбилдинг уже неэффективен.
