Статистика поисковых запросов mail.ru, ключевые слова в статье Блог Ивана Кунпана

Оглавление:

• Кабинет вебмастера майл ру
• Статистика поисковых запросов mail.ru
• Продвижение сайта (блога) статьями
• Заключение

Статистика поисковых запросов mail.ru работала и работает, но об этом знают слишком мало блоггеров. В данной статье будет рассказано, что представляет собой статистика поисковых запросов от майл ру. Будет показано, как пользоваться статистикой и как ее использовать с максимальной выгодой для продвижения сайта статьями. Статистика поисковых запросов mail.ru поможет также в продвижении партнерских программ и CPA партнерок.

к оглавлению ↑

Кабинет вебмастера майл ру

Здравствуйте друзья! Давно не писал статьи на тему продвижения сайтов и блогов. Сегодняшняя статья будет посвящена статистике ключевых слов от сервиса Mail.ru. Уверен, что любой блоггер, включая новичков, знают, что такое Яндекс Wordstat и зачем он нужен. Все верно, мы на указанном сервисе подбираем ключевые слова для семантического ядра сайта, для статей нашего сайта (блога), для привлечения трафика на подписные и продающие страницы.

Если мы продвигаем свой сайт в Яндексе, то Яндекс Wordstat нам вполне достаточно. Но если мы хотим еще продвигаться в Google, то нам следует использовать статистику ключевых слов Google Adwords. Оказывается, есть еще один полезный инструмент, который обеспечивает статистику запросов пользователей от сервиса mail.ru. Откуда взялся этот инструмент?

Дело в том, что на mail.ru был создан кабинет вебмастера mail. Надеюсь, Вы помните, что есть кабинет вебмастера Яндекса и кабинет вебмастера Google. Для ведения своего сайта (блога) нужно обязательно зарегистрировать свой сайт в указанных кабинетах. После регистрации Вы получаете доступ к огромному количеству инструментов, которые помогают в продвижении Вашего ресурса. Так вот, Mail.ru тоже создал кабинет вебмастера майл ру (webmaster.mail.ru). Использование данного ресурса помогает в решении различных задач по продвижению сайта.

В кабинете webmaster.mail.ru есть много полезных инструментов, пользоваться ими можно после добавления туда своего сайта (по аналогии с вебмастером Яндекса и Гугла). Скажу несколько слов о том, что умеет вебмастер от майл. Он показывает поведенческие факторы – привлекательность статьи, удовлетворение посетителя, индекс качества. Сервис может провести SEO анализ сайта и многие другие показатели. Если Вы захотите добавить свой сайт, то Вам нужно перейти по этой ссылке «Кабинет вебмастера».

Кроме этого, в кабинете вебмастера есть статистика поисковых запросов mail.ru, которая доступна без всяких регистраций и без добавления сайта. Вы просто переходите по ссылке и работаете. Если Вы новичок и не знаете, как добавить свой сайт в Яндекс вебмастер и Гугл вебмастер, то переходите в статьи на блоге, где пошагово показаны все действия (ссылки на статьи даны выше). А теперь давайте посмотрим, как получается статистика поисковых запросов mail.ru.

к оглавлению ↑

Для начала нам нужно попасть на страницу поисковых запросов, для этого переходим по ссылке [urlspan]https://webmaster.mail.ru/querystat[/urlspan]. Далее в поле «Запрос» набираем нужную нам фразу (ключ) и нажимаем кнопку «Показать статистику». Вам представляется таблица, где предлагаются различные варианты запросов (ключей) их частотность за прошедший месяц. То есть, Вы видите, сколько раз спрашивали в Интернете ту или иную фразу.

В колонке «Хиты» показаны все запросы, включая роботов. Нам важно посмотреть колонку «Уники». Это конкретные люди, которые интересовались запросом. В колонке «Неизвестные», показаны запросы, которые сервис не смог определить от кого они. А далее самое интересное – Вы видите статистику по полу и возрасту. Вы четко определите свою целевую аудиторию. Такая статистика Вам пригодится для продвижения своих партнерских продуктов, включая CPA партнерки. Вы будете писать свои статьи на блоге, точно представляя, для кого они предназначены. Такая информация лишней не будет.

Надо сказать, что количество запросов Яндекса и Майл сильно отличаются – примерно в 10 раз. Это связано с тем, что с Майл посещений сайтов во столько же раз меньше. Это не должно мешать работать с сервисом, главное, есть тенденция, которая совпадает с другими поисковыми системами.

Кстати, о том, как подобрать ключевые слова и фразы с учетом конкуренции в онлайн сервисе, показано в статье «Программа для подбора ключевых слов онлайн«, можете посмотреть ее.

к оглавлению ↑

Продвижение сайта (блога) статьями

Несколько слов хотелось сказать о продвижении сайта (блога) статьями. Дело в том, что от правильного использования статистики ключевых слов яндекса, гугла и майла, зависит позиция статьи в поисковой выдачи. Что в конечном итоге влияет и на позиции всего сайта. Это значит, что правильно подобранные ключи приведут к вам на сайт сотни и тысячи посетителей. Поэтому, очень важно применять правильные ключевые фразы в тексте статей.

Если Вы хотите использовать мой опыт в написании статей, можете приобрести книгу «Как написать статью для блога», новичкам эта книга будет полезной. Сейчас книга переиздается с учетом последних изменений, но и старый вариант содержит много полезной информации.

Если Вы хотите максимально быстро и бесплатно раскрутить свой сайт (блог), то нужно писать много статей и тогда результат не заставит себя ждать. Вы получите хорошую посещаемость, что позволит Вам зарабатывать на своем сайте.

к оглавлению ↑

Заключение

Итак, в данной статье мы рассмотрели еще один источник получения ключевых слов и фраз. Статистика поисковых запросов mail.ru позволяет выяснить, кто больше интересуется выбранной темой, мужчина или женщина? Какой возраст больше всего интересуется тем или иным запросом. Вы можете использовать эту информацию не только для написания статьи, но можете использовать ее для продаж своих и партнерских продуктов.

Используя кабинет вебмастера майл ру, Вы сможете также получить ценную информацию о позициях своего сайта, получите рекомендации по его улучшению. Комплексное использование информации позволит Вам продвигать свой ресурс и получать максимальную посещаемость и продажи. Удачи Вам!

С уважением, Иван Кунпан.

Просмотров: 2372

«Яндекс» сообщил о популярности запроса «когда все это закончится» — РБК

adv.rbc.ru

adv.rbc.ru

adv.rbc.ru

Скрыть баннеры

Ваше местоположение ?

ДаВыбрать другое

Рубрики

Курс евро на 8 февраля
EUR ЦБ: 75,91 (-0,13) Инвестиции, 15:53 Курс доллара на 8 февраля
USD ЦБ: 70,89 (+0,29) Инвестиции, 15:53

Миротворцы зафиксировали нарушение режима прекращения огня в Карабахе Политика, 20:52

Землетрясения в Турции и Сирии.

Карта Общество, 20:48

Военная операция на Украине. Главное Политика, 20:45

adv.rbc.ru

adv.rbc.ru

В турецком порту спустя более чем сутки потушили пожар Общество, 20:39

Турецкий клуб сообщил о гибели футболиста при землетрясении Спорт, 20:37

Перенесет ли Эрдоган после землетрясения президентские выборы Политика, 20:36

В работе «ВКонтакте» произошел сбой Общество, 20:15

Нетворкинг: как заводить полезные знакомства

За 5 дней вы научитесь производить нужное впечатление и извлекать пользу из новых контактов

Прокачать навык

Тарасова оценила предложение мэра Парижа о россиянах в команде беженцев Спорт, 20:13

Против журналистки Юлии Старостиной завели дело о дискредитации армии Политика, 20:08

Число погибших при землетрясении в Турции возросло до 4,5 тыс. Общество, 20:07

В Париже произошли столкновения полиции с протестующими Политика, 20:07

Криптобиржи начали оказывать помощь пострадавшей от землетрясения Турции Крипто, 20:03

МЧС показало спасение пострадавшего при землетрясении в Сирии Общество, 19:58

В России начали переименовывать кофейни Costa Coffee Бизнес, 19:48

adv.rbc.ru

adv.rbc.ru

adv.rbc.ru

Сервис проследил, как менялись интересы тех, кто был вынужден оставаться дома. В частности, многие искали в интернете способы научиться жонглировать и сервисы по аренде собак

Фото: Marton Monus / EPA / ТАСС

«Яндекс» собрал статистику изменения количества поисковых запросов во время самоизоляции, по которым можно проследить, как менялись интересы пользователей, вынужденных много времени проводить дома. Об этом компания сообщила на своем сайте.

Так, в марте и начале апреля резко выросло количество запросов со словами «когда все это закончится». Однако к середине месяца интерес пользователей к такой постановке вопроса пошел на спад, следует из данных.

При этом во время самоизоляции пользователи стали, например, значительно меньше интересоваться, как правильно завязывать галстук, или запрашивать схему метро. А вот запросы по словам «доставка» и «чем заняться» показали стремительный рост.

Во время самоизоляции также выросла популярность развлечений — онлайн-трансляций концертов, игровых приставок Xbox и компьютерной игры Minecraft. Популярен также запрос «что почитать».

adv.rbc.ru

Из-за того, что многие лишились работы на фоне пандемии, резко выросло количество запросов о пособии по безработице, сообщила компания. Свое отражение в статистике нашло и то, что многие перешли на удаленную работу: пользователи стали гораздо чаще искать способы организации рабочего места. При этом популярность запроса по слову «вакансии» резко упала в марте и вновь стала расти в начале апреля.

В условиях самоизоляции также вырос интерес к занятиям спортом дома, поскольку спортзалы, фитнес-клубы и бассейны закрыты. Пользователи начали активно искать информацию о гантелях и как правильно отжиматься.

Кроме того, проявился интерес россиян к жонглированию, самостоятельной стрижке на дому, оригами и медитации. Увеличилось также количество запросов со словами «виртуальный бар» и «прокат собак».

Коронавирус

Россия Москва Мир

0 (за сутки)

Заразились

0 (за сутки)

Умерли

0 (за сутки)

Заразились

0 (за сутки)

Умерли

0 (за сутки)

Заразились

0 (за сутки)

Умерли

По распоряжению президента Владимира Путина, нерабочие дни в России продлены до 30 апреля. На этой неделе власти могут принять новые решения об ограничениях, сообщал ранее пресс-секретарь главы государства Дмитрий Песков. По его словам, есть вероятность, что проявятся первые признаки выхода на «плато» по заражению коронавирусом.

Нарушение данных Яндекса показывает, что исходный код изобилует расистскими выражениями

Перейти к содержимомуПерейти к нижнему колонтитулу

IT Pro поддерживается своей аудиторией. Когда вы покупаете по ссылкам на нашем сайте, мы можем получать партнерскую комиссию. Узнать больше

Новости

• Безопасность
• утечки данных

Исходный код ряда ключевых сервисов Яндекса просочился на популярный хакерский форум на прошлой неделе

Автор: Росс Келли

30 января 20230003

30 января 2023

Getty Images

Российская технологическая компания «Яндекс» принесла извинения после обнаружения расовых оскорблений в исходном коде, просочившемся в результате недавней утечки данных.

На прошлой неделе в исходном коде компании было обнаружено несколько ссылок на расовые оскорбления, включая «N-слово».

Исследователь впервые обнаружил использование оскорбительной терминологии в серии сообщений в Твиттере 26 января, что вызвало резкую критику.

В сообщении Яндекса сказано IT Pro , что предварительное расследование показало, что утечка кода «представляет собой старые фрагменты, отличающиеся от текущей версии репозитория компании».

Компания добавила, что утечка кода «никогда не повлияла бы ни на какие услуги компании».

«Мы глубоко сожалеем, что это слово вообще появилось в наших внутренних кодах», — говорится в сообщении Яндекса. «Это неприемлемо и является грубым нарушением нашей корпоративной этики».

«В настоящее время мы проводим внутреннюю проверку, чтобы лучше понять, как это произошло, и будем принимать соответствующие меры, в том числе для того, чтобы это больше не повторилось».

Утечка исходного кода Яндекса 

Это открытие последовало за недавней утечкой данных в Яндексе, в результате которой на популярном хакерском сайте BreachForums утекло 44,7 гигабайт исходного кода.

В утекших файлах обнаружен код ряда продуктов Яндекса. Компания является одной из крупнейших в России технологических фирм и предоставляет услуги электронной почты, рекламы, облачных вычислений и онлайн-продаж.

В ответ на утечку Яндекс заявил, что его системы не были взломаны, а приписал утечку бывшему сотруднику.

Связанный ресурс

Стоимость отчета об утечке данных 2022

Узнайте о факторах, которые помогут снизить затраты на утечку

Скачать бесплатно

по февраль 2022 года, что совпало с вторжением России в Украину.

Хотя Шестаков заявил, что просочившиеся файлы содержали исходный код ряда сервисов, они не содержали конфиденциальных пользовательских данных.

«Поскольку эта утечка содержит только содержимое репозиториев git, личных данных нет», — написал он. «Есть по крайней мере несколько ключей API, но они, вероятно, использовались только для тестового развертывания».

Расистское кодирование

Расистские оскорбления были усеяны всей кодовой базой Git, опубликованной Яндексом. Они использовались в именах функций и переменных, печатных сообщениях и других местах в конфигурационных файлах.

Программисты часто используют определенные термины или имена, чтобы другие разработчики могли понять, какую функцию или действие выполняет определенная строка кода.

Использование легко читаемых терминов является распространенным подходом, который помогает сократить время, необходимое инженерам для потенциального изменения или обновления кода.

В данном случае разработчики Яндекса заменили функцию общим термином на ненормативную лексику.

Неясно, почему именно эти термины были включены. Однако использование ненормативной лексики в коде является нарушением как передовой практики, так и, как указал Яндекс в своем заявлении, кодекса этики.

Яндекс не предоставил дополнительной информации о том, почему в данном случае было использовано «слово на букву N», но наблюдатели заметили, что оно также использовалось для замены «воркеров» в различных частях его кодовой базы.

• разработка программного обеспечения
• программирование
• утечка данных

Избранные ресурсы

2023 Стратегическая дорожная карта для конвергенции платформ безопасности данных

Извлекайте выгоду из ваших данных и безопасно делитесь ими с помощью консолидированных платформ

Бесплатная загрузка

Отчет о тенденциях в 3D

Представление одного из самых захватывающих рубежей визуальной культуры

Бесплатная загрузка

Общий экономический эффект IBM Cloud Pak® для Watson AIOps с Instana

Экономия затрат и преимущества для бизнеса

Бесплатная загрузка

Использование автоматизированного APM для ускорения CI/CD и повышения производительности приложений

Постоянные изменения для соответствия быстро меняющимся функциям приложений

Free Download

Most Popular

Warning issued over ransomware attacks targeting VMware ESXi servers globally

cyber attacks

Warning issued over ransomware attacks targeting VMware ESXi servers globally

6 Feb 2023

6 Feb 2023

BT Group продлевает соглашение с Kyndryl для переноса устаревших приложений для мэйнфреймов в облако

Бизнес-стратегия

BT Group продлевает соглашение с Kyndryl для переноса устаревших приложений для мэйнфреймов в облако

31 января 2023

31 января 2023

Ионная торговля, как сообщается, выплачивает требования выкупа Lockbit

Ransomware

. к содержимому

Утечка факторов ранжирования поиска Яндекса: информация

Сообщество поискового маркетинга пытается разобраться в просочившемся репозитории Яндекса, содержащем файлы, перечисляющие то, что выглядит как факторы ранжирования поиска.

Некоторые могут искать полезные подсказки SEO, но это, вероятно, не реальная ценность.

По общему мнению, это будет полезно для общего понимания того, как работают поисковые системы.

Если вам нужны хаки или ярлыки, их здесь нет. Но если вы хотите больше узнать о том, как работает поисковая система. Есть золото.

— Райан Джонс (@RyanJones) 29 января 2023 г.

Есть чему поучиться

Райан Джонс (@RyanJones) считает, что эта утечка имеет большое значение.

Он уже загрузил некоторые модели машинного обучения Яндекса на свою машину для тестирования.

Райан убежден, что есть чему поучиться, но для этого потребуется гораздо больше, чем просто изучение списка факторов ранжирования.

Райан объясняет:

«Хотя Яндекс — это не Google, мы можем многому научиться из этого с точки зрения сходства.

Яндекс использует множество технологий, изобретенных Google. Они ссылаются на PageRank по имени, используют Map Reduce и BERT и многое другое.

Очевидно, что факторы будут различаться, и веса, применяемые к ним, также будут различаться, но методы компьютерной науки того, как они анализируют релевантность текста, связывают текст и выполняют вычисления, будут очень похожи в разных поисковых системах.

Я думаю, что мы можем почерпнуть много информации из факторов ранжирования, но одного лишь просмотра просочившегося списка недостаточно.

Когда вы смотрите на веса по умолчанию (до машинного обучения), вы видите отрицательные веса, которые SEO-специалисты считают положительными, или наоборот.

Кроме того, в коде рассчитывается НАМНОГО больше факторов ранжирования, чем указано в списках факторов ранжирования.

Этот список, по-видимому, представляет собой только статические факторы и не учитывает, как они вычисляют релевантность запроса, или многие динамические факторы, связанные с набором результатов для этого запроса».

Более 200 факторов ранжирования

На основе утечки часто повторяют, что Яндекс использует 1923 фактора ранжирования (некоторые говорят, что меньше).

Кристоф Цемпер (профиль LinkedIn), основатель Link Research Tools, говорит, что друзья сказали ему, что существует гораздо больше факторов ранжирования.

Кристоф поделился:

«Друзья видели:

• 275 факторов персонализации
• 220 факторов «свежести в Интернете»
• 3186 факторов поиска изображений
• 2314 факторов поиска видео

Еще многое предстоит нанести на карту.

Наверное, самое удивительное для многих то, что у Яндекса сотни коэффициентов для ссылок».

Дело в том, что это намного больше, чем 200+ факторов ранжирования, которые раньше заявлял Google.

И даже Джон Мюллер из Google сказал, что Google отошел от 200+ факторов ранжирования.

Так что, возможно, это поможет индустрии поиска отойти от того, чтобы думать об алгоритме Google в таких терминах.

Никто не знает весь алгоритм Google?

Что поразительно в утечке данных, так это то, что факторы ранжирования были собраны и организованы таким простым способом.

Утечка ставит под сомнение идею о том, что алгоритм Google тщательно охраняется и что никто, даже в Google, не знает всего алгоритма.

Возможно ли, что в Google есть таблица с более чем тысячей факторов ранжирования?

Кристоф Семпер сомневается в том, что никто не знает алгоритма Google.

Кристоф прокомментировал Search Engine Journal:

«Кто-то сказал в LinkedIn, что не может себе представить, чтобы Google просто так «документировал» факторы ранжирования.

Но именно так нужно строить подобную сложную систему. Эта утечка исходит от очень авторитетного инсайдера.

У Google есть код, который также может стать предметом утечки.

Часто повторяющееся утверждение о том, что даже сотрудники Google не знают факторов ранжирования, всегда казалось абсурдным для такого технического специалиста, как я.

Людей, у которых есть все детали, будет очень мало.

Но это должно быть в коде, потому что код — это то, что запускает поисковую систему.

Какие части Яндекса похожи на Google?

Просочившиеся файлы Яндекса дают представление о том, как работают поисковые системы.

Данные не показывают, как работает Google. Но он дает возможность просмотреть часть того, как поисковая система (Яндекс) ранжирует результаты поиска.

То, что содержится в данных, не следует путать с тем, что может использовать Google.

Тем не менее, между двумя поисковыми системами есть интересные сходства.

MatrixNet не является RankBrain

Одна из интересных идей, которую некоторые находят, связана с нейронной сетью Яндекса под названием MatrixNet.

MatrixNet — более старая технология, представленная в 2009 году (ссылка на объявление на сайте archive.org).

Вопреки утверждениям некоторых, MatrixNet не является Яндекс-версией Google RankBrain.

Google RankBrain — это ограниченный алгоритм, ориентированный на понимание 15% поисковых запросов, которые Google раньше не видел.

Статья в Bloomberg раскрыла информацию о RankBrain в 2015 году. В статье говорится, что RankBrain был добавлен в алгоритм Google в том же году, через шесть лет после появления Yandex MatrixNet (снимок статьи на Archive.org).

В статье Bloomberg описывается ограниченное назначение RankBrain:

«Если RankBrain увидит слово или фразу, с которыми он не знаком, машина может предположить, какие слова или фразы могут иметь похожее значение, и соответствующим образом отфильтровать результат, что сделает его более эффективным при обработке невиданных ранее поисковых запросов».

MatrixNet, с другой стороны, представляет собой алгоритм машинного обучения, который делает много вещей.

Одной из его задач является классификация поискового запроса и последующее применение к этому запросу соответствующих алгоритмов ранжирования.

Это часть того, что говорится в анонсе алгоритма 2009 года на английском языке за 2016 год:

«MatrixNet позволяет создать очень длинную и сложную формулу ранжирования, которая учитывает множество различных факторов и их комбинаций.

Еще одной важной особенностью MatrixNet является возможность настройки формулы ранжирования для определенного класса поисковых запросов.

Кстати, настройка алгоритма ранжирования, скажем, для поиска музыки не повлияет на качество ранжирования для других типов запросов.

Алгоритм ранжирования похож на сложный механизм с десятками кнопок, переключателей, рычагов и датчиков. Обычно любой поворот любого отдельного переключателя в механизме приводит к глобальным изменениям во всей машине.

Однако

MatrixNet позволяет настраивать определенные параметры для конкретных классов запросов, не вызывая капитального ремонта всей системы.

Кроме того, MatrixNet может автоматически выбирать чувствительность для определенных диапазонов факторов ранжирования».

MatrixNet делает гораздо больше, чем RankBrain, и очевидно, что это не одно и то же.

Но что классно в MatrixNet, так это то, что факторы ранжирования являются динамическими, поскольку он классифицирует поисковые запросы и применяет к ним различные факторы.

MatrixNet упоминается в некоторых документах по факторам ранжирования, поэтому важно поместить MatrixNet в правильный контекст, чтобы факторы ранжирования рассматривались в правильном свете и имели больше смысла.

Возможно, будет полезно узнать больше об алгоритме Яндекса, чтобы разобраться в утечке Яндекса.

Прочтите: Искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения Яндекса

Некоторые факторы Яндекса соответствуют практике SEO

Доминик Вудман (@dom_woodman) поделился интересными наблюдениями по поводу утечки.

Некоторые из просочившихся факторов ранжирования совпадают с некоторыми методами SEO, такими как изменение анкорного текста:

Меняй якорный текст, детка!

4/х pic.twitter.com/qSGh5xF5UQ

— Доминик Вудман (@dom_woodman) 27 января 2023 г.

Алекс Буракс (@alex_buraks) опубликовал в Твиттере мегатред на тему, которая имеет отголоски практики SEO.

Один из таких факторов, который выделяет Алекс, относится к оптимизации внутренних ссылок для минимизации глубины сканирования важных страниц.

Джон Мюллер из Google уже давно призывает издателей делать ссылки на важные страницы заметными.

Мюллер не рекомендует закапывать важные страницы глубоко в архитектуру сайта.

Джон Мюллер поделился в 2020 году:

«Итак, мы увидим, что домашняя страница действительно важна, вещи, связанные с домашней страницей, как правило, также довольно важны.

А потом… по мере того, как он будет удаляться от главной страницы, мы подумаем, что это менее критично».

Очень важно, чтобы важные страницы находились рядом с главными страницами, через которые заходят посетители сайта.

Таким образом, если ссылки ведут на домашнюю страницу, то страницы, на которые есть ссылки с домашней страницы, считаются более важными.

Джон Мюллер не говорил, что глубина сканирования является фактором ранжирования. Он просто сказал, что это сигнализирует Google, какие страницы важны.

Правило Яндекса, на которое ссылается Алекс, использует глубину сканирования с главной страницы в качестве правила ранжирования.

#1 Глубина сканирования является фактором ранжирования.

Держите важные страницы ближе к главной странице:
– главные страницы: 1 клик от главной страницы
– важные страницы: <3 клика pic.twitter.com/BB1YPT9Egk

— Алекс Буракс (@alex_buraks) 28 января 2023 г.

Имеет смысл рассматривать домашнюю страницу как отправную точку важности, а затем вычислять меньшую важность, чем дальше от нее щелкают вглубь сайта.

Есть также исследовательские работы Google, в которых есть похожие идеи (модель разумного пользователя, модель случайного пользователя), которые рассчитывают вероятность того, что случайный посетитель может оказаться на данной веб-странице, просто перейдя по ссылкам.

Алекс нашел фактор, который отдает приоритет важным главным страницам:

#3 Обратные ссылки с главных страниц важнее, чем с внутренних страниц.

Имеет смысл. pic.twitter.com/Mts9jHsRjE

— Алекс Буракс (@alex_buraks) 28 января 2023 г.

Эмпирическое правило для SEO уже давно заключается в том, чтобы держать важный контент на расстоянии не более нескольких кликов от главной страницы (или от внутренних страниц, которые привлекают внешние ссылки).