Что такое GNN для SEO?

GNN-Sculpted Parasite Links
Что такое GNN для SEO? Graph Neural Network (GNN) это нейросеть, которая работает не с текстами, а с графами, где:
Узлы (Nodes) = страницы/домены
Рёбра (Edges) = ссылки между ними
Вместо предсказания позиций как обычная SEO-модель, GNN решает:
Какие ссылки ставить, между какими страницами, в каком порядке, с каким смыслом- чтобы максимально усилить trust и topical relevance.
Она не просто считает траст, а учится строить перелинковку, как если бы Google сам это делал на своих KG/DocJoiner структурах.
Какие данные подаются на вход
Каждый узел и ребро требует набора атрибутов, чтобы GNN могла обучаться.
Для страниц (узлов):
topic_vector тематика страницы (из title + h1 + content + JSON-LD)
scrollDepth, engagement_time поведенческие метрики из GA4
entityAttributeWeight насколько связана с конкретной сущностью
docJoinerInfo.topicalityScore — насколько “в тему” страница (утечка)
Зачем: GNN должна понимать, насколько страница релевантна нужному топику.
Для ссылок (рёбер):
pageLinkSignal.linkFreshness возраст ссылки
DOM_position глубина DOM, где стоит ссылка
anchor_text_semantics семантический профиль анкора
clickthrough_rate, bounce_rate насколько кликабельна
Зачем: модель должна учиться, какие ссылки реально работают.
Источник данных:
Sitemap/Wayback/GSC API - структура сайта и история
ГА events/Measurement Protocol - поведение юзеров
entityWeight, linkScore
Как строится граф
Узлы (Nodes): Каждая страница -узел с атрибутами (тема, engagement, trust)
Вся PBN + целевые страницы + конкуренты - в одной структуре
Рёбра (Edges): Каждая ссылка - направление от A к B
Атрибуты: откуда, куда, какой анкор, когда поставлена, в каком месте страницы
Дополнительно:
Рёбра могут быть направленными (A к B) или симметричными
Можно задать вес ребра вручную, например, если ссылка из хедера
Как GNN обучается (и что она оптимизирует)
Обучение:
Цель: максимизировать semanticAuthorityScore у целевых узлов
Архитектура: Message Passing Neural Network
Каждый узел получает сигнал от соседей
GNN учится: какие связи влияют положительно
Потери (Loss): Чем выше итоговый authority у целевых страниц - тем ниже ошибка
Учитываются:
topicality
engagement
freshness
semantic overlap
Источник обучения:
Исторические данные по GSC
Метки: топовые страницы (у конкурентов/у себя) - это таргет
Конкретные применения
Атака на конкурента через KG-паразитизм
Цель: увести смысловой вес и связность с entity у конкурента.
Шаги:
Сканим JSON-LD конкурента - видим @id, mainEntity, sameAs
Создаём серию PBN-страниц:
Якоря: те же сущности, похожие интенты
Контент размытие через GPT + BERT
Запускаем GNN, которая находит:
Где сосредоточен трафик
Откуда лучше поставить ссылки, чтобы наша версия сущности стала живее
Перелинковка: PBN - интермедиарий - целевая страница
Через 2–4 апдейта Гугл сдвигает центр entity на нашу сторону
Реанимация дропа
Цель: превратить дохлый домен в живой актив.
Шаги:
Сканируем Wayback/archive.today - тематика, структура
Воссоздаём старую топику (например, платежные шлюзы для гемблы)
GNN определяет:
Какие страницы в PBN подходят для вливания ссылок
С каким текстом и откуда поставить
Перелинковка:
Только от тематически схожих страниц
В логике естественного возвращения сайта в поле
Через 2 апдейта Google видит старый знакомый вернулся в строй.
Автоматическое ядро PBN
Цель: каждый день обновлять линковку под новую SERP.
Шаги: Каждое утро:
Загружаем GSC метрики
ГА engagement
RepeatQueryMatch новые запросы
GNN делает прогноз:
Какие связи стали слабыми
Где поставить свежак
Автоматическое обновление ссылок в CMS/шаблонах/PBN
Всё работает в фоне как лингвистический DevOps.
GNN в SEO - мозг перелинковки, который сам понимает:
Где пробои в сети
Как оживить дроп
Как увести траст
Где Google ошибается
Как выстроить “видимость смысла” вокруг вашего бренда
Тема обширнейшая, поэтому по верхушкам +в комменты закину то, что будет по теме позже
#Google #гембла #фарма #адалт #AI #инфо #крипта