Текстовая релевантность: теория, исследования, практика, агент
Курс для тех, кто устал гадать «что любит Google» и хочет понять, как поисковые системы реально оценивают тексты. 5 модулей, 31 урок: от изучения классических методов текстовой релевантности (BOW, TF-IDF, BM-25) до использования агента семантической релевантности на Claude Code, Codex, Cursor и прочих.
5 модулей
31 урок
На курсе внедряем агента по семантической оптимизации
Доступ к курсу через клуб «SEO Мясо»
Этот курс не продаётся отдельно. Он — фундаментальная часть нашей образовательной экосистемы. Оформляя подписку, вы получаете этот курс + 50 других материалов по SEO-автоматизации.
- Все 50+ курсов платформы
- Обновления и новые уроки
- Закрытое комьюнити
- AI-инструменты
Содержание курса по текстовой релевантности
Что вы начнёте делать иначе после курса: — Перестанете писать тексты «под TF-IDF» там, где работают нейроалгоритмы — Будете осмысленно интерпретировать данные текстовых анализаторов (включая наш Семантический Анализатор) — Сможете объяснять команде и клиентам, почему один текст ранжируется, а другой нет — Получите фундамент для работы с современными темами: GEO, AI Overviews, embeddings, intent-based SEO
Как устроен классический поиск, какие метрики качества выдачи существуют (онлайн и офлайн), как формулируется задача SEO-специалиста с точки зрения разработчика поисковой системы. 3 урока. Результат: системная картина того, что вообще оптимизирует SEO-специалист.
- Урок 1. Как работает поиск
- Урок 2. Метрики качества поисковой выдачи: онлайн и офлайн
- Урок 3. Формулировка задачи SEO-специалиста
История нейросетей в поиске, как они обучаются, ключевые модели Google и Яндекса — YATI, DSSM, CatBoost, BERT. Учимся распознавать признаки работы нейроалгоритмов в выдаче. 3 урока. Результат: понимание, почему классические подходы к SEO перестают работать и что приходит им на смену.
- О чем модуль?
- Нейросети на поиске: история, как обучаются
- Продолжение про нейроалгоритмы, ищем нейросети в поиске
SEO-агент для семантической оптимизации страниц для Claude Code, Codex, Cursor и прочих, который делает не “вставку ключей”, а полноценную семантическую оптимизацию страницы:
▪️Делает SEO ТЗ своим встроенным инструментом для анализа конкурентов. Открытая портативная версия нашего ТЗ генератора.
▪️Делает ресерч ключей. Чтобы закрыть на странице максимум семантики.
▪️▪️ Или работает с вашими ТЗ и вашим кластером.
▪️ Анализирует конкурентов.
▪️Разрабатывает карту семантической оптимизации страницы.
▪️Внедряет стратегию, проходит 19 проверок оценки качества саб агентами.
▪️ Выдаем вам финальный оптимизированный html контент страницы.
- Как работает агент
- Как установить агента
- Как работать с агентом
Разбираем три фундаментальных алгоритма: BOW (Bag of Words), TF-IDF и BM-25. Каждый — сначала теория, потом внедрение в собственный мини-поисковик. В финале модуля настраиваем алгоритм текстового ранжирования для поиска по каталогам магазинов. 5 уроков. Результат: понимание классики, на которой до сих пор стоит значительная часть ранжирования.
- Алгоритм BOW: теория
- Алгоритм BOW: внедрение в поисковичок
- TF_IDF: теория и внедрения в поисковичок
- BM-25: теория и внедрения в поисковичок
- Настройка алгоритма текстового ранжирования для поиска каталогов магазинов
Семантическое SEO тренд 2026 года, но мы эти подходы используем уже года 2.
Разбираем, что практично, а где уже начинается «фанатизм о сущностях и триплетах».
- Исследования и демонстрация
- Ключи VS Сущности
- Демонстрация семантического анализа страница с помощью Cross Encoder
- Триплеты: нужно ли с ними работать? И где они реально полезны
- Что будет на практике
- Практика семантического SEO: "ручной" формат работы
- Шаг 1. Сбор полного кластера
- Шаг 2. Разработка ТЗ
- Шаг 3. Карта семантического покрытия
- Шаг 4. Текстовая оптимизация и дожим
Скриншоты из актуальной программы
От исторической базы мы органично перейдем к глубоким, самостоятельным исследованиям текущей поисковой выдачи и анализу современных факторов ранжирования.
Отзывы участников курсов
Автор этого курса - Максим Котенков
- 10+ лет в SEO
- Участник жюри кейс-чемпионата ТОПвизора
- B2B SEO
- Эксперт AI автоматизации
- AI SEO
- Основатель агентства ResultUP
- Основатель школы «SEO Мясо» (500+ студентов)
Часто задаваемые вопросы о курсе
Нет. Все алгоритмы (BOW, TF-IDF, BM-25, нейросети) разбираем на интуитивном уровне с визуальными примерами. Математика и код показаны для тех, кто хочет копнуть глубже, но не обязательны для понимания. Мини-поисковик собираем на готовом стенде школы — программировать самостоятельно не нужно.
Практическая. После курса вы по-другому пишете SEO-ТЗ (понимая, что именно проверяет анализатор), иначе работаете с LSI и тематическими фразами (зная, как они извлекаются), осмысленнее интерпретируете данные сервисов вроде ГАР, Just-Magic, нашего Семантического Анализатора. Это не отдельные «фишки», а более качественный фундамент под все текстовые задачи.
Из открытых источников: научные статьи самих Google и Яндекс (Yandex Research, Google Research), патенты, доклады с конференций (Сбер AI, Дата-Тех, WWW, SIGIR), официальные блоги разработчиков. Часть алгоритмов (TF-IDF, BM-25) — это вообще классика computer science из учебников. Нейроалгоритмы (BERT, YATI, DSSM) описаны их авторами в публичных работах. В курсе — синтез этих материалов под прикладные задачи SEO.
Особенно сейчас. AI Overviews и LLM-выдача — это следующий шаг той же эволюции, которую разбираем в модуле 3: поисковики научились понимать смысл, а не только совпадение слов. Без понимания BERT, YATI и DSSM невозможно осмысленно работать с GEO — это будет то же гадание, только под новым названием. Курс закрывает базу, на которой потом строится курс по GEO-продвижению в LLM.
В открытых материалах разбираются отдельные кейсы и наблюдения. Курс — это системная структура: история, классика, нейроалгоритмы, мини-поисковик с пошаговым внедрением каждого алгоритма. Здесь видно эволюцию, а не отдельные точки на карте. Плюс — закрытый чат, где можно задавать вопросы Максиму по конкретным кейсам выдачи.
В спокойном темпе — 4–7 дней по 1–2 урока в день. Курс концентрированный (11 уроков), но материал плотный — каждый требует обдумывания. Можно идти быстрее, если нужно срочно закрыть пробел в понимании конкретного алгоритма (например, только BM-25 или только YATI).
