Проблема: программы «о себе», не о результате
Замер показал: школа находилась по прямому названию и брендовым запросам, но почти не попадала в рекомендации «где научиться X». Причина — описания курсов рассказывали что входит в программу (модули, часы), но не какой результат и для кого. А рекомендательные запросы — как раз про результат и аудиторию.
Описание программы до и после
- «Курс аналитики: 10 модулей, 60 часов».
- Список тем без привязки к результату.
- Нет ответа «для кого» и «с каким уровнем».
- Нет структурированной разметки курса.
- «Аналитика данных с нуля: для новичков без опыта».
- Результат: «соберёте портфолио, освоите SQL и BI».
- Блок «кому подойдёт» и сценарии смены профессии.
- Schema.org Course с уровнем, результатом, форматом.
Что делали
| Этап | Действие |
|---|---|
| Недели 1–2 | Замер: по каким рекомендательным запросам школа не попадает в подборки |
| Недели 2–4 | Карта запросов «где научиться / какие курсы» по направлениям и уровням |
| Недели 3–6 | Переписывание описаний: от «что внутри» к «результат + для кого»; блоки FAQ |
| Недели 5–8 | Schema.org Course/EducationalProgram; подтверждение результатов и отзывов |
| Недели 8–12 | Повторный замер, докрутка программ с низкой попадаемостью |
Главный сдвиг — от каталога к результату. ИИ рекомендует обучение под цель человека («сменить профессию», «с нуля»), и программа должна явно отвечать на эту цель, а не перечислять модули (см. «GEO для образования»).
Динамика попадания в рекомендации
Доля рекомендательных запросов, где школа попала в подборку, по неделям (иллюстративно):
Рост по мере переиндексации обновлённых описаний программ. Иллюстративно.
Выводы
- ИИ рекомендует под цель, а не под каталог. Описание должно отвечать «какой результат и кому», а не «сколько модулей».
- Уровень и аудитория критичны. «С нуля», «для новичка», «для смены профессии» — это то, по чему ИИ отбирает.
- Подтверждённые результаты усиливают. Портфолио, трудоустройство, отзывы повышают доверие модели к рекомендации.
- Эффект накопительный. Попадаемость растёт по мере переиндексации; программы докручивают постоянно.
Частые вопросы
Это реальная школа?
Нет, кейс собирательный с усреднёнными иллюстративными цифрами. Он показывает типовую механику для онлайн-образования, а не отчёт по конкретной школе.
Не приукрашивание ли это результатов?
Наоборот: речь о честном и конкретном описании реального результата и аудитории, а не о завышенных обещаниях. Преувеличения как раз вредят — модель сверяет их с отзывами и источниками.
Почему упор на рекомендательные запросы?
В образовании выбор почти всегда начинается с «где/чему научиться», а не с названия школы. Рекомендательные запросы — главная точка входа, и именно там обычно провал без подготовки.