2️⃣ Заголовки H1-H6: Программируем контент

Вторая статья из цикла о современном SEO.

С развитием LLM и SGE, заголовки становятся ключевыми маркерами для AI, определяющие, как контент будет понят, сегментирован и использован в ответах. Основная задача – сделать их максимально "машиночитаемыми" и "цитируемыми".

H1 - ядро интента

Что было ранее: один H1 и в нем главный ключ. Сегодня это не прокатит. Сейчас H1 – это декларация основного пользовательского интента, который закрывает страница. Он должен быть максимально точным и всеобъемлющим для тематики страницы.

Пример: Вместо "Ремонт iPhone" -> "Профессиональный ремонт iPhone всех моделей в Москве: цены, сроки, гарантия". Это задает контекст для LLM о географии, типах услуг и важных атрибутах.

По прежнему, H1 должен четко коррелировать с Title и основным содержанием первого экрана (Above The Fold).

H2 - основа для цитирования и Query Fan-Out

Ранее в H2 просто пихали подзаголовки с ключами. Сегодня, каждый H2 должен быть ответом на потенциальный подзапрос из "Query Fan-Out" (как в патенте) или логический шаг/аспект основной темы. Структурируйте H2 как вопросы или утверждения, на которые первый абзац под ними дает сжатый, готовый к цитированию ответ.

Пример (страница "IT-ипотека"):

H2: "Какие требования предъявляются к IT-специалисту для получения ипотеки?" (Прямой ответ в первом абзаце).

H2: "Список банков, участвующих в программе IT-ипотеки в 2024 году".

H2: "Можно ли использовать материнский капитал с IT-ипотекой?"

Используйте номерные H2 для пошаговых инструкций (например, "Шаг 1: Подготовка документов", "Шаг 2: Подача заявки"). Это использует HowTo schema и LLM для генерации инструкций.

H3-H6: Гранулярная детализация и семантика

H3-H6 раскрывают нюансы под каждым H2. Это углубление в детали, рассмотрение частных случаев, сравнение опций. LLM будут использовать эти фрагменты для уточняющих ответов.

Пример (под H2 "Список банков..."):

H3: "Условия IT-ипотеки в Сбербанке".

H3: "Особенности программы IT-ипотеки от ВТБ для ИП".

Это позволяет охватить низкочастотные, но высококонверсионные запросы. Каждый заголовок – потенциальный API-endpoint для LLM.

Связь заголовков и микроразметки

Разметка FAQPage: Вопросы в разметке должны дублировать или быть семантически эквивалентны вашим H2/H3. Ответы в разметке – это те самые сжатые абзацы под заголовками.

Разметка HowTo: Названия шагов (HowToStep) должны соответствовать формулировкам в H2/H3, описывающим эти шаги.

Пример: H2: "Как самостоятельно заменить фильтр в кофемашине?" -> HowToStep name: "Как самостоятельно заменить фильтр в кофемашине?".

"Разговорные" и вопросительные формулировки

LLM обучаются на огромных массивах диалоговых данных. Заголовки, сформулированные как естественные вопросы или фразы, которые люди используют в поиске (особенно голосовом), будут иметь преимущество.

Пример: Вместо "Преимущества модели X" -> "Чем хороша модель X?" или "Почему стоит выбрать модель X?".

Структура H1-H6 должна быть логичной и последовательной. Не должно быть H3 без родительского H2. Это помогает LLM понять вложенность и взаимосвязи тем.

Внедряем так:

⏺️Аудит текущей структуры заголовков: Насколько она соответствует интентам и логике LLM?

⏺️Переработка заголовков: Сделать их вопросительными, ориентированными на прямой ответ, отражающими Query Fan-Out.

⏺️Синхронизация с Schema.org: Убедиться, что разметка и заголовки "говорят об одном".

⏺️Анализ SERP и SGE: Смотреть, какие вопросы и подтемы подсвечивает Google в блоках "Люди также спрашивают" и в SGE – это прямые подсказки для ваших H2/H3.

Проектируйте заголовки не для пользователя или поисковика, а для пользователя через поисковик (LLM). Каждый заголовок – это "крючок" для AI.

#DrMax #SEO #LLM #SGE