Игнорирование информационного спросаОшибка: создавать только коммерческие страницы товаров, игнорируя информационные запросы. Результат — в топе оказываются конкуренты, которые создали информационный контент.
Пример: ищете «оборудование для консервирования», в топе появляются статьи из Википедии, блога о рецептах и советов от экспертов — и только потом списки товаров. Если вы создадите статью «Как выбрать закаточную машину для промышленных нужд: полный гайд» и оптимизируете её, вы привлечёте поток информационного трафика, который постепенно конвертируется в лиды.
Факт: фокус только на «купить» режет трафик на 70–80% от потенциала.
Технические долги и устаревшая архитектураПроблемы:- Медленная мобильная версия (68% запросов в промышленной нише с телефонов инженеров на объектах)
- Хаос в каталоге (половина посадочных страниц ниже 2 уровня вложенности)
- Дубликаты и циклические редиректы
- Отсутствие чёткого геотаргетинга
Кейс: после исправления технических ошибок трафик вырос с 0 до 15 тысяч посетителей в месяц, более 70% запросов в ТОПе.
Отсутствие экспертности и копипастОшибка: скопировать текст конкурента и заменить названия. Google распознаёт такое, сайт наказывается за низкое качество контента и потенциально за нарушение авторских прав.
Что работает: контент от реальных экспертов (инженеров, технологов) с конкретными примерами, цифрами, кейсами. Структурированные данные (Schema.org) обязательны — сайты со структурированной разметкой попадают в ответы LLM в 3,2 раза чаще.
Массовые страницы городов без уникальностиОшибка: дублировать одну страницу 100 раз для всех городов. Google распознаёт это как дублированный контент и наказывает.
Правильное решение:- Уникальная информация для каждого региона (партнёры, доставка, цены)
- Геотаргетинг (явно указать город в контенте и метатегах)
- Естественное упоминание города
Отсутствие CRM-сквозной атрибуцииПроблема: невозможно доказать ROI SEO, канал режут приоритет в бюджете.
Решение: внедрение сквозной аналитики (Google Analytics 4 + Яндекс.Метрика + CRM) + сегментация лидов (MQL, SQL, PQL).