Сущности в SEO: как Google понимает ваш контент (и почему Keywords — это уже не всё)

Помню, как полгода назад ко мне обратился клиент с интернет-магазином спортивного питания. Контент идеальный — вхождения ключевых слов расставлены по всем правилам классического SEO, LSI-фразы присутствуют, тексты уникальные. Но позиции стояли мертво. Конкуренты с более слабыми текстами занимали топ-3.

В чём дело?

Открываю анализатор сущностей ^[1] — и вижу картину. Google просто не понимал, о чём этот сайт. Слова «протеин», «креатин», «аминокислоты» были разбросаны как попало, без связи с брендами (Optimum Nutrition, BSN), без упоминания спортивных дисциплин (бодибилдинг, кроссфит), без привязки к научным концепциям (синтез белка, восстановление мышц). Google видел набор слов, но не видел смысла.

Исправили. Добавили структурированную разметку Schema.org ^[2] для продуктов и брендов. Выстроили внутреннюю перелинковку между статьями о конкретных добавках и тренировочными программами. Указали связи между сущностями явно. Через три месяца — рост органического трафика на 47%, выход в топ-5 по 23 среднечастотным запросам.

Это не магия. Это работа с сущностями — фундаментом современного SEO, о котором многие по-прежнему не знают или игнорируют.

Что такое сущности в понимании Google

Начнём с базы.

Сущность (Entity) — это уникальный, чётко определённый объект или концепция, которые Google может идентифицировать и связать с другими объектами. Это люди (Илон Маск), места (Москва), компании (Apple), события (Чемпионат мира по футболу 2018), концепции (машинное обучение ^[3]), произведения (роман «1984»).

Отличие от ключевых слов критическое. Ключевое слово — это просто строка символов. «Яблоко» как слово может означать фрукт, компанию Apple или даже литературный журнал. Google должен понять контекст. Сущность же — это конкретная вещь с уникальным идентификатором в Knowledge Graph.

Knowledge Graph — мозг поисковика

В 2012 году Google запустил Knowledge Graph — гигантскую семантическую базу данных, содержащую миллиарды сущностей и триллионы связей между ними (источник: официальный блог Google ^[4]).

Когда вы вводите запрос «кто основатель Tesla», Google не ищет страницы со словами «основатель» и «Tesla» рядом. Он обращается к Knowledge Graph, находит сущность «Tesla Inc.», смотрит связь «founder» → «Elon Musk» и сразу выдаёт ответ. Быстро. Точно.

Для построения Knowledge Graph Google использует:

• Wikidata — открытую базу знаний с миллионами сущностей

• Schema.org ^[2] разметку на сайтах

• Контекст из текстов (Natural Language Processing)

• Данные из авторитетных источников (энциклопедии, официальные базы данных)

Вы наверняка видели панели справа в выдаче Google — с фотографией, кратким описанием, ссылками на соцсети? Это Knowledge Panel. Он появляется только для распознанных сущностей. Если ваш бренд, продукт или персона не идентифицированы Google как сущность — панели не будет.

Почему сущности — это новая реальность SEO

Давайте честно. Традиционный SEO умер? Нет. Но правила изменились.

Раньше достаточно было подобрать ключевые слова с хорошей частотностью, равномерно распределить их по тексту (желательно 2-4% плотности), набрать ссылок с анкорами — и позиции росли. Google сопоставлял слова в запросе и слова на странице. Примитивно, но работало.

Теперь Google понимает смысл. С момента запуска алгоритма Hummingbird в 2013 году поисковик перешёл от keyword matching к семантическому пониманию запросов (источник: Search Engine Land ^[5]). Алгоритм BERT (2019) научил Google понимать контекст слов в предложении, включая предлоги и порядок слов. MUM (2021) пошёл ещё дальше — он может работать с мультимодальной информацией (текст, изображения, видео) и понимать сложные, многоуровневые запросы.

Что это значит на практике?

Пользователь вводит запрос: «Как выбрать ноутбук для программирования на Python». Google:

1. Идентифицирует сущности: ноутбук (категория товара), программирование (деятельность), Python (язык программирования)

2. Понимает связи: Python → требует определённых характеристик → оперативная память ^[6], процессор

3. Ищет страницы, которые раскрывают эти сущности в контексте запроса

Если ваша статья просто перечисляет модели ноутбуков без связи с Python, без упоминания специфики разработки (IDE, виртуальные окружения, нагрузка на CPU) — Google не покажет её в топе. Даже если слово «Python» встречается 20 раз.

Featured Snippets и Knowledge Panels

Сущности напрямую влияют на получение расширенных сниппетов.

Когда Google показывает быстрый ответ вверху выдачи (Featured Snippet), он выбирает контент, который чётко структурирован вокруг сущностей. Таблицы, списки, определения — всё это помогает алгоритму извлечь информацию.

Пример. Запрос: «Что такое Core Web Vitals ^[7]». Google ищет:

• Сущность «Core Web Vitals» (концепция)

• Определение

• Связанные сущности: LCP, FID (теперь INP), CLS

• Источник с высоким E-E-A-T

Если ваша страница содержит структурированное определение, размечена Schema.org ^[2] как FAQPage, и ваш домен ассоциируется ^[8] с сущностями из области веб-разработки — шансы попасть в сниппет выше.

E-E-A-T и сущности: связь, о которой мало говорят

Google официально подтвердил, что E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) — важнейший фактор для оценки качества контента (источник: Search Quality Rater Guidelines ^[9]).

Но как Google измеряет экспертность и авторитетность?

Через сущности.

Представьте. У вас медицинский блог. Вы пишете статью о гипертонии. Если в тексте упоминаются:

• Авторитетные организации: ВОЗ, Американская ассоциация кардиологов

• Учёные с публикациями в PubMed

• Официальные медицинские термины (ICD-коды, названия препаратов)

• Ссылки на клинические исследования

…то Google видит: эта страница связана с экспертными сущностями. Контент с высокой вероятностью достоверен.

Теперь представьте другой вариант. Статья о гипертонии, но в ней упоминаются: народные средства без ссылок на исследования, сомнительные БАДы, нет ни одной авторитетной организации. Google видит отсутствие связей с экспертными сущностями. Риск.

Entity Salience Score

Google присваивает сущностям на странице Salience Score — оценку значимости. Чем важнее сущность для смысла страницы, тем выше балл (от 0 до 1).

Проверить можно через Google Cloud Natural Language API ^[10]. Вставляете текст — API возвращает список сущностей с их Salience. Это даёт понимание, что Google считает главным на вашей странице.

Практический пример. Статья о «Лучших фреймворках JavaScript в 2025». Какие сущности должны иметь высокий Salience?

• React, Vue.js, Angular (конкретные фреймворки)

• JavaScript (язык программирования)

• Frontend-разработка (область)

• Node.js (если речь о full-stack)

Если Salience выше у второстепенных сущностей (например, «редактор кода» или «хостинг»), значит фокус размыт. Google не поймёт, о чём страница.

Практика: как работать с сущностями

Хватит теории. Давайте к конкретным действиям.

Шаг 1: Аудит сущностей на сайте

Начните с анализа того, какие сущности Google уже распознаёт на вашем сайте.

Инструменты:

• Google NLP API (cloud.google.com/natural-language ^[11]) — анализирует текст, возвращает сущности и их типы (человек, организация, локация, событие, товар и т.д.)

• Entity Explorer от InLinks — визуализирует граф сущностей

• TextRazor (textrazor.com ^[12]) — альтернатива с детальной разбивкой

Возьмите 5-10 ключевых страниц сайта. Прогоните через NLP API. Посмотрите:

• Какие сущности определены?

• Совпадают ли они с вашими целевыми темами?

• Есть ли связи между сущностями?

Если на странице о «SEO-аудите сайта» главной сущностью оказался не «SEO-аудит», а что-то второстепенное — проблема.

Шаг 2: Структурированная разметка Schema.org

Schema.org ^[2] — это словарь для разметки структурированных данных, который понимают все основные поисковики (Google, Bing, Yandex). Разметка помогает явно указать, какие сущности присутствуют на странице и как они связаны.

Критичные типы разметки для SEO:

1. Article / BlogPosting Для статей и блогов. Указывайте автора (Person или Organization), дату публикации, рубрику.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Сущности в SEO: полное руководство",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Олег Артемов"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "SEO Blog",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://example.com/logo.png"
    }
  },
  "datePublished": "2025-10-03"
}

2. Product Для e-commerce. Указывайте бренд, категорию, SKU, reviews.

3. Organization / LocalBusiness На главной странице и в футере. Это помогает Google идентифицировать ваш бренд как сущность.

4. FAQPage Для страниц с FAQ. Повышает шансы попасть в Featured Snippet.

5. BreadcrumbList Хлебные крошки. Помогают Google понять иерархию сущностей на сайте.

Проверка разметки: Google Rich Results Test ^[13].

Шаг 3: Внутренняя перелинковка и тематические кластеры

Google оценивает не только отдельные страницы, но и то, как они связаны друг с другом. Выстраивайте кластеры вокруг главных сущностей.

Пример структуры для IT-блога:

Главная сущность: JavaScript

Pillar page: «JavaScript: полное руководство для начинающих»

Кластерные страницы (связанные сущности):

• «React vs Vue.js: сравнение фреймворков»

• «Async/Await в JavaScript: как работает»

• «Top 10 библиотек для работы с DOM»

• «Node.js: запуск JavaScript на сервере»

Все кластерные страницы ссылаются на Pillar page. Pillar page ссылается на каждую кластерную. Внутри кластера страницы перелинкованы между собой там, где это логично ^[14].

Анкоры ссылок должны содержать названия сущностей, а не общие фразы типа «читайте тут» или «подробнее». Google использует анкоры для понимания связей между сущностями.

Шаг 4: Внешние упоминания и цитирования

Сущности становятся сильнее, когда на них ссылаются авторитетные источники.

Вот что работает:

• Цитирования в новостях и отраслевых медиа. Если вашу компанию или персону упоминают Forbes, TechCrunch, VC.ru ^[15] — Google регистрирует это. Даже без прямой ссылки (unlinked mentions). Google умеет находить упоминания бренда по контексту (источник: патент Google ^[16]).

• Wikipedia и Wikidata. Если ваш бренд или продукт получил страницу в Wikipedia — это мощнейший сигнал. Wikipedia — один из главных источников для Knowledge Graph.

• Участие в экспертных панелях, конференциях, публикациях. Когда ваше имя появляется рядом с другими экспертными сущностями (спикеры конференций, авторы научных статей), Google выстраивает связи.

Как получить упоминания?

• Публикуйте экспертный контент и предлагайте СМИ

• Участвуйте в HARO (Help a Reporter Out) — журналисты ищут экспертов для цитат

• Выступайте на конференциях

• Публикуйтесь на авторитетных площадках (Medium, Habr,Vc.ru ^[17])

Шаг 5: Контент, ориентированный на сущности

Когда пишете статью, думайте не просто о ключевых словах, а о сущностях, которые должны присутствовать для полного раскрытия темы.

Чек-лист при создании контента:

1. Определите главную сущность страницы. О чём эта статья? Какой объект или концепция в центре?

2. Составьте список связанных сущностей. Какие люди, компании, технологии, концепции логично упомянуть?

3. Проверьте конкурентов в топе. Какие сущности упоминают они? Используйте NLP API для анализа их текстов.

4. Используйте официальные названия. Не «искусственный интеллект ^[18] вообще», а конкретные технологии: GPT-4, Claude, DALL-E, Stable Diffusion. Не «исследования показали», а «по данным Stanford University» или «согласно отчёту Gartner».

5. Добавьте определения ключевых сущностей. Особенно для сложных концепций. Google любит чёткие, лаконичные определения — они попадают в Featured Snippets.

6. Ссылайтесь на авторитетные источники. Упоминаете исследование? Дайте ссылку. Цитируете эксперта? Укажите его должность и компанию. Это усиливает связи с экспертными сущностями.

Инструменты, которые упростят жизнь

Вы не обязаны всё делать вручную. Вот что использую сам.

1. InLinks (inlinks.com ^[19]) Специализированный инструмент для entity-based SEO. Строит граф сущностей для вашего сайта, подсказывает пропущенные связи, генерирует внутренние ссылки. Платно, но автоматизирует многое.

2. Google NLP API Уже упоминал. Бесплатно 5000 запросов в месяц — достаточно для анализа ключевых страниц.

3. AlsoAsked (alsoasked.com ^[20]) Визуализирует вопросы из блока «Похожие запросы» Google. Помогает найти связанные сущности через вопросы пользователей.

4. AnswerThePublic (answerthepublic.com ^[21]) Похожий инструмент. Показывает, какие вопросы задают про вашу главную сущность.

5. Ahrefs / Semrush Классика. Используйте для анализа конкурентов: какие сущности упоминаются на их страницах, какие топики они покрывают.

6. Schema Markup Generator Сервисы типа TechnicalSEO.com ^[22] Schema Generator ^[23] — упрощают создание JSON-LD разметки.

Реальные кейсы: цифры вместо слов

Кейс 1: Контент-проект в нише «Инвестиции»

Исходная ситуация: Блог о личных финансах и инвестициях. 150 статей, трафик около 30K посетителей/месяц. Позиции стабильные, но роста нет. Конкуренты обходят по высокочастотным запросам.

Проблема: Аудит показал: статьи написаны «вокруг ключевых слов», но сущности размыты. В статье про облигации упоминается просто «облигации», но нет конкретных — ОФЗ, корпоративные облигации конкретных эмитентов (Газпром, Сбербанк), нет привязки к Московской бирже. Google не мог понять глубину экспертизы.

Что сделали:

1. Переписали 30 ключевых статей, добавив:

   • Конкретные финансовые инструменты как сущности (ОФЗ-26233-ПД, акции Яндекс, ETF FXUS)

   • Упоминания организаций (ЦБ РФ, Мосбиржа, SEC)

   • Ссылки на отчёты (квартальные отчёты эмитентов, данные Cbonds)

2. Добавили Schema.org ^[2] разметку для статей (Article) и финансовых терминов (DefinedTerm).

3. Выстроили внутреннюю перелинковку по тематическим кластерам:

   • Pillar: «Как инвестировать в облигации»

   • Кластер: статьи о конкретных типах облигаций, эмитентах, стратегиях

4. Получили упоминания в СМИ — две публикации на Forbes и РБК с цитатами автора блога.

Результат (4 месяца):

Метрика До После Изменение Органический трафик 30K / мес 58K / мес + 93% Позиции в топ-1087 запросов 143 запроса + 64% Featured Snippets 211 + 450% Knowledge Panel Нет Да (для автора)

ROI: Доход от партнёрских программ (брокеры, курсы) вырос с 180K до 420K рублей/месяц.

Кейс 2: Интернет-магазин электроники

Исходная ситуация: E-commerce, продажа смартфонов, ноутбуков, аксессуаров. Трафик 120K/месяц, но большая часть — низкочастотные запросы с моделями. Среднечастотные категорийные запросы («купить ноутбук для игр») — позиции 15-30.

Проблема: Карточки товаров содержали характеристики, но Google не понимал связи между сущностями. Например, «ноутбук для игр» → какие конкретно модели → какие бренды → какие игры можно запускать.

Что сделали:

1. Внедрили Product Schema для всех товаров с полными данными:

   • Brand (Apple, Lenovo, Asus)

   • Category

   • Aggregated Rating

   • Offers (цена, доступность)

2. Создали контентные страницы-хабы под категории:

   • «Лучшие игровые ноутбуки 2025: рейтинг и обзоры»

   • Внутри — таблица с конкретными моделями (Lenovo Legion 5, MSI Katana 15), сравнение по характеристикам, ссылки на карточки товаров

3. Добавили упоминания игр как сущностей (Cyberpunk 2077, Elden Ring) с указанием требований и того, на каких ноутбуках они пойдут.

4. Внутренняя перелинковка:

   • Карточки ноутбуков → хабы по категориям

   • Хабы → статьи-гайды («Как выбрать ноутбук для игр»)

   • Статьи → карточки конкретных моделей

Результат (3 месяца):

Метрика До После Изменение Трафик 120K 187K + 56% Позиции топ-5 (категорийные запросы) 834 + 325% Rich Snippets (карточки товаров)15% 78% + 420% Конверсия 2.3% 2.9% + 26%

ROI: Выручка +1.8 млн рублей/месяц при дополнительных затратах 80K (разработка, контент).

Типичные ошибки при работе с сущностями

За пять лет работы с сущностями я видел одни и те же грабли. Сэкономлю ваше время.

Ошибка ^[24] 1: Упоминание сущностей «для галочки»

Просто упомянуть название компании или технологии недостаточно. Google оценивает контекст. Если вы написали «Apple» один раз в тексте, но не раскрыли связь с основной темой — это не сработает.

Что делать: Раскрывайте сущности. Не просто «используйте React», а «React от Meta (Facebook) позволяет строить компонентные интерфейсы благодаря Virtual DOM».

Ошибка 2: Игнорирование локальных сущностей

Если ваш бизнес локальный (ресторан, автосервис, клиника), локальные сущности критичны. Google должен понимать, что вы находитесь в Москве, обслуживаете районы Марьино и Люблино, рядом станция метро «Братиславская».

Что делать: Используйте LocalBusiness Schema, указывайте точный адрес, упоминайте близлежащие объекты (станции метро, улицы, ТЦ).

Ошибка 3: Отсутствие связей между сущностями

Вы можете упомянуть 20 сущностей, но если они не связаны логически — Google не поймёт смысл.

Что делать: Выстраивайте нарративные связи. «Python используется в Django-фреймворке для веб-разработки, а также в TensorFlow для машинного обучения». Так Google видит: Python → Django → веб-разработка, Python → TensorFlow → ML.

Ошибка 4: Дублирование контента вокруг одних сущностей

Две статьи на сайте раскрывают одну и ту же сущность? Google может выбрать не ту страницу для ранжирования или склеить их в индексе.

Что делать: Одна главная страница на сущность (Pillar page), остальные — кластерные, раскрывающие аспекты. Используйте canonical, если контент пересекается.

Ошибка 5: Ожидание мгновенных результатов

Entity-based SEO — это долгосрочная игра. Google нужно время, чтобы переиндексировать страницы, понять связи, обновить Knowledge Graph.

Что делать: Закладывайте минимум 2-3 месяца на видимые изменения. Отслеживайте не только позиции, но и появление Rich Snippets, Knowledge Panels.

Что дальше? Мысли о будущем

Тренд очевиден. Google движется к пониманию не просто текстов, а знаний. С каждым обновлением алгоритмов (BERT, MUM, а теперь SGE — Search Generative Experience) поисковик становится умнее.

SGE — это генеративный поиск на базе LLM. Пользователь задаёт сложный вопрос, Google генерирует ответ на основе множества источников прямо в выдаче. Для вебмастеров это вызов: ваш сайт должен быть источником, из которого Google берёт знания. А это возможно только если ваш контент структурирован вокруг сущностей, размечен, авторитетен.

Представьте: пользователь спрашивает «Какой ноутбук лучше для 3D-моделирования в Blender с бюджетом до 150K рублей?». Google:

1. Идентифицирует сущности: ноутбук, 3D-моделирование, Blender, бюджет

2. Извлекает знания из ваших страниц (если они правильно размечены)

3. Генерирует ответ с упоминанием конкретных моделей

Если ваш сайт — источник для такого ответа, вы получаете упоминание и трафик.

Те, кто проигнорирует сущности, просто исчезнут из видимости.

Выводы: что делать прямо сейчас

Я не призываю отказаться от ключевых слов. Они важны. Но этого недостаточно.

Вот что стоит сделать в ближайший месяц:

1. Прогоните 10 ключевых страниц через Google NLP API. Посмотрите, какие сущности Google видит. Совпадают ли они с вашими целями?

2. Внедрите Schema.org ^[2] разметку хотя бы для главной страницы (Organization), статей (Article) и товаров (Product, если e-commerce). Проверьте через Rich Results Test.

3. Постройте один тематический кластер вокруг главной сущности вашей ниши. Pillar page + 5-7 кластерных статей с перелинковкой.

4. Получите хотя бы одно упоминание в авторитетном СМИ вашей ниши. Напишите экспертную статью, предложите комментарий журналисту.

5. Пересмотрите якорные тексты внутренних ссылок. Заменяйте «подробнее здесь» на названия конкретных сущностей («подробнее о React Hooks»).

Это не революция. Это эволюция ^[25]. Google меняется, и если вы хотите остаться в игре, меняйтесь вместе с ним.

Теперь вопрос не «сколько раз упомянуть ключевое слово», а «насколько глубоко раскрыть сущности и показать их связи». Чем лучше вы это сделаете, тем выше шансы, что Google назовёт ваш контент релевантным, авторитетным, экспертным.

Удачи в оптимизации. Пусть ваш контент говорит не только с пользователями, но и с алгоритмами — на языке, который они понимают.

---

P.S. Если статья была полезна — делитесь опытом ^[26] в комментариях. Работали с сущностями? Какие результаты? Буду рад обсудить кейсы.