Моделирование структуры

Приветствую вас на завершающем уроке первой главы! Мы изучили теорию Silo-структуры и разобрали, какие страницы и URL должны в неё входить.

Сегодня мы переходим к самому важному: Моделирование структуры и проверка ссылочного веса.

🎯 Тема урока

Моделирование структуры и проверка ссылочного веса

Недостаточно просто нарисовать схему и начать кодить. Мы должны сначала увидеть, как наша идеальная структура выглядит на практике, и самое главное — как по ней распределяется внутренний ссылочный вес.


1. Визуальное проектирование (Mind Mapping)

Когда вы работаете над структурой сайта, вы должны использовать визуализацию.
Хорошая структура — это всегда хорошо организованная модель подачи информации, похожая на научную работу.

Для визуализации вашей структуры (как всего сайта, так и отдельных разделов Silo) вы можете использовать такие инструменты, как XMind или любой другой Mind Manager (например, Miro), чтобы создать понятную схему разделов и их перелинковки.

Визуализация помогает вам:

  1. Понять взаимосвязи.
    Увидеть, как разделы (Хабы) перелинкованы и взаимодействуют между собой.

  2. Оценить масштаб.
    Убедиться, что вы охватили все необходимые страницы и интенты, которые выявили при анализе ниши.

  3. Соблюсти иерархию.
    Чётко разделить центральные темы и их поддерживающие статьи.

2. Анализ статического ссылочного веса (PageRank)

Самое главное в Silo-структуре — это эффективное управление ссылочным весом.
Поэтому перед внедрением мы должны понять, какие страницы Google будет считать наиболее «важными».

Что такое статический вес?

Статический вес — это PageRank страницы. Это один из алгоритмов, который определяет относительную значимость (приоритетность) страницы в ссылочном графе.

  • Главная страница всегда концентрирует весь основной статический вес.
  • Если страница имеет низкий внутренний PageRank, она будет плохо ранжироваться.
  • Если вы правильно спроектировали Silo, то PageRank будет эффективно передаваться на ваши самые важные, наиболее конкурентные страницы-хабы.

Инструменты для оценки веса

Для анализа ссылочных связей и проверки того, как распределяется вес, нам нужны специализированные инструменты:

1. Screaming Frog

Этот инструмент позволяет не только мониторить изменения структуры сайта, но и визуализировать её. Чтобы увидеть распределение веса, вам нужно:

  • Запустить анализ сканирования сайта (нажать “Analize”).
  • Сформировать диаграмму сканирования (CR diagram).
  • Выбрать настройки для отображения Link Score (индикатора ссылочного веса).

2. LinksTamed SEO Tool

Этот инструмент, также предоставляет отчеты о весах страниц.

Чтобы использовать LinksTamed для анализа ссылочных связей, загрузите структуру вашего сайта или карту страниц, после чего инструмент автоматически визуализирует все внутренние и внешние ссылки, показывая, как распределяется ссылочный вес между разделами. Это помогает выявить слабые или изолированные страницы, оптимизировать перелинковку и усилить позиции ключевых хабов в Silo-структуре для повышения авторитетности и ранжирования сайта в поисковых системах.

Вам необходимо убедиться, что в вашей спроектированной структуре PageRank передаётся корректно.
Например, если вы поставили ссылку с очень «жирного» раздела на страницу, которая находилась где-то глубоко, эта страница может моментально попасть в ТОП за счет полученного веса.

3. Финальная проверка Silo

После того, как вы спроектировали и рассчитали, куда должен пойти вес, вы должны уметь доказать, что структура сайта является именно Silo.

Признаки Silo-структуры на практике:

  1. Изоляция.
    Страницы одного раздела не перелинковываются с другими разделами.

  2. Концентрация веса.
    Основной ссылочный вес сосредоточен на важных для продвижения страницах, обычно на Хабах.

Ваше умение находить и анализировать сайты с Silo-структурой, показывая, где именно сосредоточен ссылочный вес, будет критически важным для применения этого подхода на ваших собственных или клиентских проектах.


🧭 Что дальше?

На этом мы заканчиваем главу, посвященную структуре сайта. В следующих уроках мы перейдем к более детальной работе с семантическим ядром, где будем собирать, чистить и кластеризовать запросы.