
Core Web Vitals без гадания
Лабораторные оценки — это диагностика, а не цель. Сигнал для ранжирования определяют реальные устройства на реальных сетях.

Аудит на двести пунктов — это документ, а не план. Ранжирование находок по объёму трафика под риском превращает его в очередь работ.
Любой краулер выдаёт один и тот же артефакт: таблицу на несколько сотен строк, раскрашенную по критичности, по которой никто ничего не делает. Проблема как раз в колонке критичности. Она ранжирует находки по тому, насколько тревожно они звучат, а не по тому, во что они вам обходятся.
Полезный аудит отвечает на один вопрос про каждую находку: сколько трафика под риском и сколько стоит починка. Две цифры — и порядок работ выводится из них сам.
Такое встречается редко и перебивает всё остальное: никакая другая работа не имеет смысла на странице, до которой краулер не доходит или которую не индексирует.
Страницы, случайно закрытые от индексации. Забытый со стенда noindex, правило в robots.txt, которое задумывалось уже, canonical, указывающий не туда. Мы видели, как одна лишняя строка убирала из индекса треть сайта.
Страницы, до которых краулер не доходит. Всё, на что ссылается только JavaScript, не работающий на сервере; страницы, осиротевшие после переделки навигации; разделы глубже четырёх кликов от главной.
Цепочки и петли редиректов. Каждый переход теряет часть веса, петля теряет всё.
Проверяйте это раньше всего остального и проверяйте отчётом о покрытии самого поисковика, а не сторонним краулером: этот отчёт показывает, что думает поисковик.
Самая частая причина слабых результатов — сайт конкурирует сам с собой.
Несколько страниц под один запрос. Три страницы об одной услуге делят между собой ссылки, релевантность и клики, и не выигрывает ни одна. Лечится обычно объединением и редиректом, а не новым контентом.
Почти-дубли из параметров и пагинации. Фильтры, сортировки и параметры сессии размножают одну страницу в сотни. Большую часть закрывает canonical, остальное — тем, чтобы параметры вообще не порождали адреса.
Тонкие страницы, сделанные под ключевое слово, а не под читателя. Они редко ранжируются и размывают общую оценку качества сайта. Их удаление — улучшение.
Здесь же находится работа со структурой: решение о том, какие страницы должны существовать, какие объединить, какие убрать. Работа неэффектная и обычно двигает трафик сильнее всего остального списка.
Скорость — фактор ранжирования и, что важнее, фактор конверсии. Но считается не та лабораторная оценка, которую все приносят в отчёте.
Считаются полевые данные: то, что реально получили живые устройства на живых сетях. Сайт может показывать 98 в лабораторном тесте на десктопе и проваливать Core Web Vitals в поле, потому что большинство посетителей приходит со средних телефонов по мобильной сети.
Порядок работы такой:
У каждого пункта одна-две типовые причины. Найдите причину, а не подкручивайте вокруг неё.
Отсутствующие alt, неидеальный порядок заголовков, разметка, которая могла бы быть богаче, внутренние ссылки, которые можно распределить лучше. Это настоящие улучшения, и им место в бэклоге — но не в его начале.
Ловушка в том, что это самые лёгкие для закрытия пункты. Их делают первыми, аудит выглядит продуктивным, а трафик не двигается.
Договоритесь об измерении до работы, а не после. Для каждой починки запишите, что должно измениться и к какому сроку: какие страницы вернутся в индекс, какие запросы сойдутся на один адрес, какая метрика перейдёт какой порог.
И отчитывайтесь целевыми сессиями и выручкой, а не числом закрытых пунктов. Аудит, закрывший 180 находок из 200 и не сдвинувший трафик, был уборкой.

Лабораторные оценки — это диагностика, а не цель. Сигнал для ранжирования определяют реальные устройства на реальных сетях.

Разница не в технологии, а в том, что системе позволено делать. Одна отвечает по сценарию, вторая читает ваши данные и выполняет действия.

Большинство слабых страниц проваливаются по трём причинам: долгая загрузка, конкурирующие действия и невозможность сказать, где потерялся посетитель.
AI-ассистент закрывает две трети обращений до того, как их увидит человек, а передача оператору проходит чисто. Мы измеряли это с ними еженедельно, и цифры держатся.
Сара Томпсон
COO, логистический оператор
Core Web Vitals позеленели на каждом шаблоне, органический трафик восстановился за квартал. Команда объясняла каждый компромисс до того, как его принять.
Уэйд Уоррен
Руководитель e-commerce
Они отказались от двух наших идей и оба раза оказались правы. То, что они построили, работает год без нашего участия.
Лиза Уильямс
CEO, HealthTech-стартап
Наши инженеры подхватили проект за неделю. Промпты, тесты, трассировка — всё на месте и всё объяснено.
Дженнифер Ли
CTO, B2B-сервис
Одна хорошо очерченная автоматизация обычно занимает от четырёх до восьми недель от старта до продакшена. AI-функция внутри существующего продукта с реальной интеграционной работой — от восьми до шестнадцати недель. Главная переменная — количество систем, которые нужно затронуть, а не сам AI.
Да. Всё работает на ваших аккаунтах и вашей инфраструктуре, а репозиторий ваш с первого коммита — вместе с исходным кодом, промптами, наборами тестов и документацией. Мы готовы остаться на поддержке, но ничего не строится так, чтобы вы были обязаны нас держать.
Инференс обычно самая маленькая статья: агент поддержки на десять тысяч диалогов в месяц укладывается в несколько сотен долларов. На поддержку закладывайте пятнадцать-двадцать пять процентов от стоимости разработки в год — это разбор сбоев, обновление промптов и миграции моделей.
Мы работаем внутри вашей инфраструктуры и ваших границ данных, используем провайдеров с условием нулевого хранения там, где это требуется, и можем разворачивать решения на self-hosted или региональных эндпоинтах, если этого требует регулирование. Порядок работы с данными фиксируется письменно на этапе границ проекта.
Мы прямо об этом скажем. Часть результата аудита — список процессов, которые пока не стоит автоматизировать: правила неясны, объём слишком мал или классическое ПО решает задачу дешевле. Эти строки часто оказываются самой ценной частью работы.