В целом при работе с Google Discover есть две таких неплохо работающих стратегии. Первая стратегия знакома нам из классического SEO — сделать лучше, чем у конкурента. То есть фактически мы находим статью в эвергрине (evergreen), которая ранжируется и частенько появляется в Google Discover, анализируем её, повышаем Relevant Score по топикам и вытесняем её оттуда, тем самым забирая этот трафик себе. Вторая механика поинтереснее: она характерна не только для эвергрин-контента, но и для новостного контента, когда работаешь уже с самими топиками напрямую, с сущностями. Сейчас разберём по каждой из них.

Для обеих стратегий важно использование бустеров. Что такое бустеры? По нашим наблюдениям, первый и самый важный бустер — это бустер трафика из соцсетей и рекламы. Мы очень часто замечали: как только публикуется контент (эвергрин или новостной), он лежит и не собирает трафик, но затем происходит анонс в соцсетях — переходы идут, допустим, с Facebook, Twitter, Google Ads. Эта статья “стреляет” буквально через 3-4 часа. Разнообразие трафика и сигналы явно использует и получает Google. Он видит источники переходов, вероятно, через браузер. Иначе это объяснить нельзя. Это работает очень сильно как раз-таки на Discover. Discover получает большую информацию из браузера, это мы уже знаем.

По первой стратегии, «сделать лучше, чем у конкурента», в чём здесь суть? В правом углу видим, что нужно повысить для основных топиков, которые освещены в статье. Я указал, что важнее не просто больше текста, а именно поднять relevant Score. Является ли это какой-то внутренней метрикой Google? Нет, relevant Score — это синтетическая метрика, которая помогает определить, насколько текст, который мы написали, и топик, который мы в него поместили, являются релевантными с точки зрения интерпретации и контекста. Поэтому для основных топиков, интересов пользователей, к которым вы целитесь, рекомендуется использовать больше 60. Это чуть выше, чем у конкурентов почти всегда.

Как сделать этот показатель выше? Во-первых, включить основные топики. Они должны присутствовать в Title и в тегах заголовков, также в первых 500 символах статьи, которые являются наиболее важными. Включили? О’кей, частота повысилась, в заголовках они присутствуют, всё классно. Дальше включаем на страницу слова, семантически связанные с основными топиками, и вводим их либо в рамках одного пассажа, предложения, либо в рамках одного абзаца. Загоняем текст в Text Razor, смотрим, меняется ли показатель. Если по-простому, откуда вообще взять эти дополнительные слова, которые нужно использовать? Старый добрый LSI, только в данном случае по-хорошему использовать не только поиск, но и включить конкурентов из категорий, которые присутствуют, и слова, которые используют.

Смотрим связки пассажей, которые даёт Text Razor, смотрим related keywords и слова, которые помещены в Google Trends. Одна из самых любимых механик — это research топиков странных конкурентов. Когда мы берём Google Discover, смотрим контент, который хотим сделать лучше и вытеснить, смотрим, кто ещё похож. Google сам подсказывает источники, похожие на него, и ищем не тех, кто действительно похож, а то, что максимально не похоже. Например, по статье про Теслу появляется какая-нибудь статья, связанная с мемами. Логично? Нет. Но Google решил добавить что-то связанное с мемами, хотя топик статьи основной про Теслу. Это значит, что в материале используются дополнительные топики или связки слов, которые позволяют ранжироваться по этим топикам, хотя заголовок другой. Их добавление даёт существенную заявку на успех.

Более того, я крайне рекомендую смотреть на сущностную оптимизацию. Есть такая группа SEO-специалистов, может, знаете или не знаете — IMG (Inet Marketing Group). Они публикуют свой набор факторов ранжирования. Следите за их блогом, за тем, что они пишут, с точки зрения математики разбора и оценки весов факторов ранжирования. Это на голову выше того, что даёт SEMrush по корреляционному анализу или Ашманов с подбором тегов. Если верить IMG, четыре из тридцати факторов ранжирования заключаются во включении сущностей в теги заголовков. Поэтому это важно и оказывает влияние не только на Google Discover, но и на обычный поиск.