Промпты для усиления сигналов E-E-A-T (Опыт, Экспертность)
Мы переходим к самому «человечному» разделу нашего курса. Сегодня Google не просто ищет ключевые слова, он пытается понять, можно ли доверять автору текста. Для этого используются сигналы E-E-A-T (Опыт, Экспертность, Авторитетность, Доверие).
Нарратив принятия решений (Decision Narrative)
В 2026 году просто написать «мы профессионалы» уже не работает. Современные модели ранжирования Google работают на уровне инференсов — это когда ИИ делает логический вывод о вашей экспертности, даже если вы не заявляете о ней прямо.
Как Google «вычисляет» эксперта?
Алгоритм больше не ищет фразу «я эксперт». Вместо этого он анализирует глубокие слои вашего контента:
- Насколько последовательно изложены факты.
- Какой тип аргументации вы используете.
- Логику поведения внутри текста и то, насколько ваш «семантический кокон» (тематический кластер) выглядит цельным.
Особое внимание Google уделяет фактору Experience (Опыт). В коде поисковой системы (Content Warehouse API) сигнал об опыте фиксируется тогда, когда текст показывает не только плюсы товара, а процесс принятия решений с учетом всех «подводных камней» и ограничений.
Практический метод: Нарратив принятия решений (Decision Narrative)
Чтобы превратить обычный рерайт в экспертный контент, который выглядит как результат реальной практики, мы используем специальный прием — Decision Narrative. Мы переписываем текст так, чтобы в нем прослеживалась цепочка: Условие → Ограничение → Принятое решение → Последствие.
Это показывает поисковику, что автор понимает предмет глубоко и сталкивался с реальными проблемами, а не просто копировал информацию из интернета.
Настоящий опыт (Experience) в глазах алгоритмов Google фиксируется тогда, когда текст показывает не просто плюсы товара, а последовательность принятия решений с учетом ограничений. Это превращает обычный рерайт в экспертный контент, который выглядит как результат реального использования.
Ваш промпт:
Роль: Инженер сигналов опыта (Experience Signal Engineer).
Задача: Возьми фрагмент текста и перепиши его в формате: «Условие → Ограничение → Принятое решение → Последствие».
Инструкция: Добавь минимум один негативный сценарий (что будет, если выбрать неправильно). Проверь, чтобы итоговый текст не выглядел рекламным.Пример трансформации контента:
Давайте посмотрим на наглядном примере, как это работает для страницы о солнечных инверторах:
- Как пишут обычно (слабый сигнал): «Однофазные инверторы подходят для небольших систем. Они надежны и просты в установке».
- Как это выглядит после обработки промптом (сильный сигнал E-E-A-T): «На практике однофазный инвертор выбирают только тогда, когда ограничение по входной мощности не превышает 5 кВт (Условие/Ограничение). Мы решили использовать именно такую конфигурацию, чтобы избежать перегрева силовых модулей при пиковых нагрузках (Решение/Последствие). Если ошибиться и поставить такую модель на систему мощностью 7 кВт, инвертор выйдет из строя через полгода из-за деградации конденсаторов (Негативный сценарий)».
Эффект: После такой правки Google считывает текст не как пересказ чужих мыслей, а как результат реального использования продукта. Это создает «доказательную базу» вашей экспертности, которой алгоритмы доверяют гораздо больше.
Максимизация Information Gain (Прирост информации)
В мире, где нейросети штампуют тысячи похожих статей, Google ищет добавочную ценность. Оказывается, один из самых мощных способов доказать свою экспертность — это не просто рассказать, как что-то работает, а четко указать, где ваши знания перестают быть эффективными. Это называется «Границы применимости» (Applicability Limits), и именно это создает уникальность контента, которую невозможно просто скопировать без глубокого понимания темы.
Этот прием лучше всего внедрять на страницах третьего уровня (Support Pages), в технических описаниях и в разделах FAQ. Когда вы ограничиваете область своего совета, вы подаете сигнал алгоритмам Google, что за текстом стоит реальный опыт, а не просто пересказ чужих источников.
Ваш промпт:
Роль: Information Gain Maximizer.
Задача: Проанализируй текст страницы и для каждого ключевого утверждения укажи границы применимости.
Инструкция: Добавь блок «Ограничения применения» из 2–3 пунктов. Используй значимые термины (Salient Terms), избегая «водных» фраз.Пример реализации
Представьте, что вы пишете статью о настройке оборудования для кофемашин или солнечных инверторов.
- Обычный текст: «Этот метод очистки эффективно удаляет накипь».
- Текст после промпта (с Information Gain): «Данный алгоритм очистки перестает быть корректным при температуре окружающей среды ниже −15 °C. При таких условиях изменяется сопротивление металлов, что может привести к погрешности датчиков и повреждению элементов».,
Почему это работает для SEO?
- Уникальность: Такой факт крайне сложно воспроизвести нейросетью без специальной настройки, так как он требует глубоких знаний физики или механики процесса.
- Entity Salience (Выраженность сущностей): Использование точных терминов (температура, сопротивление, алгоритм) повышает плотность релевантных сущностей в вашем семантическом коконе.,
- Доверие (Trustworthiness): Вы честно предупреждаете пользователя об опасностях, что является прямым сигналом E-E-A-T.,
Используйте этот блок в конце каждой поддерживающей статьи (Support Page). Это превратит ваш кокон из набора статей в полноценную инженерную базу знаний, которой Google будет доверять гораздо больше, чем сайтам конкурентов.
Раскрытие методологии (Methodology Disclosure)
Самая большая ошибка новичка — писать фразы в духе: «Мы — лидеры рынка» или «Наш многолетний опыт показывает». Для алгоритмов Google и современных LLM-моделей такие фразы — это просто «шум» и пустые слова, которые не несут никакой ценности.
Вместо того чтобы кричать о своей крутости, мы используем Method Disclosure — то есть подробно объясняем, как именно мы пришли к тому или иному выводу. Настоящий эксперт всегда может объяснить свою логику, и именно это ищет Google в Content Warehouse API.
Из чего состоит сигнал экспертности:
- Конкретный метод: Как проводилось сравнение или анализ.
- Критерии оценки: Какие параметры вы выбрали и почему.
- Причинно-следственные связи: Как одно изменение влияет на конечный результат.
Эффект: Текст получает уникальный «прирост информации» (Information Gain), который невозможно просто скопировать или сгенерировать без понимания предмета.
Ваш промпт:
Роль: Архитектор раскрытия методологии (Methodology Disclosure Architect).
Задача: Найди в тексте выводы, сделанные без объяснения метода, и добавь перед ними описание процесса.
Инструкция: Укажи, какие именно параметры анализировались (например, КПД, стабильность, износ) и почему выбраны именно они. Полностью исключи субъективные формулировки.Живой пример: как это меняет восприятие (на основе солнечных инверторов)
- Как пишут все (ошибка): «Мы — эксперты в солнечной энергетике, и наш опыт показывает, что этот инвертор самый надежный и эффективный».
- Как пишем мы (Method Disclosure): «Для оценки эффективности данной модели мы использовали три измеримых параметра: КПД при частичной нагрузке (30-50%), стабильность выходного напряжения при резких скачках потребления и коэффициент деградации компонентов при циклических пусках в условиях отрицательных температур».
Почему это работает? Google видит не рекламный слоган, а нарратив принятия решений. Вы показали условия, ограничения и критерии. Алгоритм теперь вынужден сделать вывод, что вы эксперт, потому что вы оперируете фактами, а не эмоциями.
Где это внедрять? Этот метод — «золотой стандарт» для:
- Support Pages (Уровень 3): Где вы разбираете узкие технические нюансы.
- Mixed Pages (Уровень 2): В сравнительных обзорах и гайдах по выбору.
- Разделов FAQ: Где на атомарный вопрос дается глубоко обоснованный ответ.