Практика Shadowing: How Social Media Algorithms Actually Work (And How to Beat Them) - Изучайте разговорный английский по видео

Выберите режим практики

Каждый режим открывает полноэкранную комнату практики.

237 предложений

Если предложения слишком короткие или длинные, нажмите Edit, чтобы их изменить.

Today, we're talking about the social media algorithm.

Сегодня мы поговорим об алгоритмах социальных сетей.

If you wanna get more views with less effort, it's critical you understand how the algorithms actually work.

Если вы хотите получать больше просмотров при меньших усилиях, крайне важно понять, как на самом деле работают алгоритмы.

And once you learn this, I guarantee you will never look at content the same way again.

И как только вы это поймёте, я гарантирую, что вы больше никогда не будете смотреть на контент так, как раньше.

In this video, I'm gonna break down how social algorithms work, why they pick certain videos to push over others,

В этом видео я разберу, как работают социальные алгоритмы и почему они выбирают для продвижения одни видео, а не другие.

and the specific things you can do to make them prioritize your content.

и конкретные действия, которые вы можете предпринять, чтобы они отдавали приоритет вашему контенту.

Now, this information is based on a ton of outlier data and comments made by the Instagram CEO himself.

Эта информация основана на большом объёме нестандартных данных и комментариях, сделанных самим генеральным директором Instagram.

is the latest and greatest for what's actually working right now

это самый современный и эффективный вариант из тех, что действительно работают прямо сейчас.

if you just follow this your content will perform way better by the way

Кстати, если ты просто будешь следовать этому, твой контент будет показывать себя намного лучше.

if you don't know me my name is callaway i have a million followers i've done billions of views

Если вы меня не знаете, меня зовут Каллавей, у меня миллион подписчиков, мои видео набрали миллиарды просмотров.

and content is all i do all day long all right

и создание контента — это всё, чем я занимаюсь целыми днями, понятно?

first let's just start with how the algorithms actually work

для начала давайте разберёмся, как на самом деле работают эти алгоритмы.

and this is actually super helpful to understand once you hear

и на самом деле это очень полезно понять, как только ты услышишь

it it'll make a lot of sense social media companies only

Это будет иметь большой смысл только для компаний, работающих в сфере социальных сетей.

have one goal to keep people on the platform as long as possible

у них есть одна цель — удерживать пользователей на платформе как можно дольше.

when people stay longer they watch more ads and the companies Now to keep you on the platform longer,

Когда пользователи проводят на платформе больше времени, они видят больше рекламы, и компании теперь стремятся удержать вас на платформе как можно дольше.

they do their best to serve you the content they think you'll enjoy the most.

Они делают всё возможное, чтобы предоставить вам контент, который, по их мнению, вам понравится больше всего.

And that means the algorithm is just one giant matchmaker.

И это означает, что алгоритм — это просто гигантская служба знакомств.

It's matching people with content.

Это подбор контента под интересы пользователей.

If it does a good job at this matching, you're going to keep watching and stay.

Если система хорошо справляется с этим подбором, вы продолжите просмотр и останетесь на платформе.

But if it starts doing a bad job and it shows you stuff you don't want to watch, well then you're going to leave.

Но если он начнёт работать плохо и показывать вам то, что вы не хотите смотреть, то вы просто уйдёте.

It sounds simple, but this is how social algorithms work in a nutshell.

Звучит просто, но вкратце именно так работают социальные алгоритмы.

Now here's why this matters for you.

Итак, вот почему это важно для вас.

If you want to hijack the algorithm and make it push is help it make better matches with your content.

Если вы хотите перенаправить работу алгоритма и заставить его продвигать ваш контент, помогите ему подбирать для него более точные соответствия.

So in this video, I'm gonna explain exactly how to do that.

Итак, в этом видео я объясню, как именно это сделать.

And this really is the highest leverage algo hack you could ever learn.

И это действительно самый эффективный алгоритмический приём, какой вы только можете выучить.

Okay, now here's how this matchmaking process actually works under the hood

Ладно, теперь вот как этот процесс подбора игроков на самом деле работает изнутри.

so we can understand exactly what to do to manipulate it.

чтобы мы точно поняли, что нужно сделать, чтобы управлять этим.

When you post a video on social media, the very first thing the platform does is analyze what that video is about.

Когда вы публикуете видео в социальных сетях, первое, что делает платформа, — это анализирует, о чем это видео.

I call this a digital fingerprint.

Я называю это цифровым отпечатком.

Now, this analysis is multimodal, so it's watching your video with computer vision to understand what's going on visually.

Этот анализ является мультимодальным, поэтому он отслеживает ваше видео с помощью компьютерного зрения, чтобы понять, что происходит на экране.

It's listening to your video with audio fingerprinting to get a better understanding of the transcript and what's actually being said.

Он анализирует ваше видео с помощью аудиоотпечатков, чтобы точнее понять расшифровку и то, что на самом деле говорится в ролике.

And it's also reading all the metadata, the caption, the hashtag, the creator, the location, anything else it can find.

Кроме того, он считывает все метаданные: подпись, хештеги, информацию об авторе, местоположение и любые другие доступные данные.

in real time to build a single contextual understanding of the video.

в реальном времени для формирования единого контекстуального понимания содержания видео.

This is called a topic mapping.

Это называется отображением тем.

Now based on that topic mapping, the algorithm builds a fit score, which is its prediction for who it thinks will best like this video.

Теперь, на основе этого сопоставления тем, алгоритм вычисляет показатель соответствия, который является его прогнозом о том, кому, по его мнению, это видео понравится больше всего.

So at this point you've posted it, it's analyzed it, but it hasn't been shown to anyone yet.

Итак, на данный момент вы опубликовали его, система проанализировала его, но он ещё никому не показывался.

So we're ready to start showing the video to people.

Итак, мы готовы начать показывать видео людям.

But this is where things get interesting

Но именно здесь всё становится интересным.

because obviously the algorithm doesn't just blast your video off to millions of people right off the bat, or you'd have millions of views.

потому что очевидно, что алгоритм не сразу же начинает показывать твое видео миллионам людей — иначе у тебя бы уже были миллионы просмотров.

hood.

капюшон.

The algorithm uses its fit score to pick roughly 200 people to show the video to first.

Алгоритм использует свою оценку соответствия, чтобы сначала выбрать примерно 200 человек, которым будет показано видео.

This is called the initial sample test group.

Это называется группой первичного тестирования выборки.

If it could rank all 100 million people that are on the app at one time, this is the group of 200 people it thinks will like the video the most.

Если бы платформа могла ранжировать всех 100 миллионов пользователей, находящихся в приложении в данный момент, эта группа из 200 человек, по её мнению, понравится видео больше всего.

Now, very important of these 200 people, most of them are non followers because the algorithm wants to test how well strangers react to your video.

Теперь очень важно: из этих 200 человек большинство не являются вашими подписчиками, потому что алгоритм хочет проверить, как незнакомые люди реагируют на ваше видео.

It knows followers should like it because they well then that means this is a really good video.

Оно понимает, что подписчикам должно понравиться, потому что в таком случае это означает, что видео действительно хорошее.

This is why when people say followers don't matter anymore, they're kind of right.

Вот почему, когда люди говорят, что количество подписчиков больше не имеет значения, они в чём-то правы.

They don't matter in this sampling process because most of those 200 people are non -followers.

Они не имеют значения в этом процессе выборки, потому что большинство из этих 200 человек не являются подписчиками.

They're strangers to you.

Они для тебя незнакомцы.

Now, based on the metrics from this initial sample group of 200 people, the algorithm is going to get positive, neutral, or negative data back.

Теперь, основываясь на метриках этой первоначальной выборки из 200 человек, алгоритм получит обратную связь в виде положительных, нейтральных или отрицательных данных.

Essentially of those 200, how many of them liked and watched the video?

По сути, из этих 200 человек сколько поставили лайк и посмотрели видео?

What was the set of data?

Каким был набор данных?

If the data is positive, that means the algorithm's guess of the fit score was accurate.

Если данные положительные, это означает, что предсказание алгоритма относительно оценки соответствия было точным.

And so, it knows exactly what type of person to push the video to further.

И таким образом, он точно знает, какому типу людей дальше предлагать это видео.

The next time it pushes, let's say it's 2 ,000 people.

В следующий раз, когда будет наплыв, скажем, это будет 2000 человек.

And if that's good, then it's 20 ,000 people.

И если это хорошо, то это 20 000 человек.

And if that's good, then it's 200 ,000 people.

И если это хорошо, то это 200 000 человек.

And it just keeps going until the data starts coming back weaker.

И это продолжается до тех пор, пока данные не начинают поступать с более слабым сигналом.

Now, if the original data was neutral, kinda good, kinda bad, the algorithm will redo its fit score and push the video again.

Теперь, если исходные данные были нейтральными — не то чтобы хорошие, не то чтобы плохие — алгоритм пересчитает свой показатель соответствия и снова продвинет видео.

But this time, only to maybe another group of 200.

Но в этот раз — возможно, только для другой группы из 200 человек.

It doesn't go crazy to 20 ,000, it just re -samples.

Оно не подскакивает до 20 000, оно просто выполняет передискретизацию.

If the data is negative right off the bat 200, well then the algo is going to tighten up and stop pushing almost immediately.

Если данные сразу показывают отрицательное значение в 200, то алгоритм почти сразу ужесточает параметры и прекращает продвижение.

And again, it slows down that push

И снова это замедляет этот толчок.

because it doesn't want to risk alienating people and pushing them off the platform because they see a bad video.

потому что он не хочет рисковать оттолкнуть пользователей и вынудить их покинуть платформу из-за того, что они увидят некачественное видео.

So if you're in the 200 view jail or you post a video and it flops, what this really means is that the algorithm got bad data back from that initial sample group of 200.

Так что если вы попали в «тюрьму» из 200 просмотров или выложили видео, которое провалилось, это на самом деле означает, что алгоритм получил плохие данные от той первоначальной выборочной группы из 200 человек.

Now, one more thing before we move on this, the reason why even million view want to watch it.

Итак, ещё один момент, прежде чем мы перейдём к этому: причина, по которой даже миллионы зрителей хотят это посмотреть.

The data gets bigger, bigger, bigger, and then eventually it starts to fade off.

So in a nutshell, this is how social algorithms actually work under the hood.

This is what happens when you go to post a video.

You post it, it does the topic mapping, it samples with a group of roughly 200 people, and then it either boosts,

retries, or stops immediately based on how the sample data comes back.

So what does all this actually mean for you tactically?

Knowing this is happening under the hood, how can you best adjust your content strategy to take advantage and get the algorithm to push you more?

That's what we're going to go through right now.

If you want to hijack the algorithm to get more views, you only need to do two things.

Number one is to help the algorithm build a better fit score

so that it finds the best possible sample group of 200 people to go to first.

And then number two is to make sure that sample group actually likes and engages with your video.

Because if the sample group is the right fit and they actually like your video, well, then you're going to be in great shape

because the algo will get amazing data back and just keep boosting you to more and more people.

sure that sample group engages well.

This is essentially the systematic process for activating the algorithm and getting it to work for you.

Now, if you like how I'm breaking this down, kind of from like a scientific and psychology perspective, I actually just published a free guide doing the same thing for my entire content system.

It's from ideas to hooks all the way to monetization, science -based and data -backed.

This is the exact content system I ran last year to generate hundreds of millions of views

and millions in profit from content.

It's also the same thing I with business owners when I work with them one -on -one.

Completely free, my gift to you.

You can get it below or at the link shortformsystem .co.

All right, let's talk sample groups.

What can you do to help the algorithm build a better fit score and find a stronger sample group for your video?

Here's the answer.

Very simple.

All you have to do is consistently make videos about the same topic for the same audience avatar over

and over and over.

You want to become intentionally precise Here's why.

After a few similar videos in a row, the algorithm will start to understand that your channel talks about X topic for Y avatar profile.

It will then have built sample groups for all those previous videos

and have a very clear understanding of who to go back to from an avatar perspective.

The more this avatar group is the same over time, the more confident the algorithm can be when it dials this in.

100

And this process of consistently making videos about the same few topics for the same avatar is called audience matching.

101

And if there's one content principle I swear by, it's this.

102

When you make videos for lots of different topics for several different avatars, the sample data comes back mixed and the algorithm gets confused.

103

When it's confused, it pushes your video less because it doesn't want to risk bad fits to bad viewers.

104

For example, imagine you made three videos, one on tech, then the next one on health trends, and then the next one on politics.

105

algorithm would have no idea what your fourth video is gonna be about.

106

And because of this, it doesn't know which of your previous three videos it should model its fit score after.

107

So let's say your fourth video also ends up being about health trends.

108

Chances are the algorithm is going to build a blended fit score across those first three videos.

109

A little bit of people from tech, a little bit of people from health trends, and a little bit of people from politics.

110

Not literally those people, but influence from who liked those videos.

111

And when it does this, the fit score targeting for your fourth video is going to be a mix of all three.

112

for the health trends video that also has tech and politics type viewers is going to come back weak.

113

This will result almost certainly in your video flopping.

114

What this means in simple terms is that

115

if you want to help the algorithm find the right sample group and build a better fit score, you got to keep your topics and audience selection narrow consistently.

116

And this means sometimes saying no to ideas that seem viral, but would resonate with the wrong audience.

117

Even one viral hit to an audience outside of your core

118

demo will result in the next several videos having poor sample data because it confuses the algorithm.

119

This discipline in topic and audience selection is very important.

120

And typically beginners that are starting out are spraying and praying all over the place and they don't have this.

121

Okay.

122

So that's one side of the equation.

123

Very simply just narrow your topic and audience and your sample fit will go up.

124

Now on the other side of the equation, the two part piece was making sure once you have that sample, that it actually engages well with your video.

125

And that means they watch it, they like it, they save it, they share it, they comment, they repost all the engagement metrics,

126

this side to make sure that initial sample data from these people comes back strong.

127

Well, when the algorithm's gauging if it's strong or not, it's really only looking at three core metrics.

128

The first one is average watch time.

129

How long did someone watch in a number of seconds per video?

130

And also by proxy percent completion, what percent of the video was completed on average?

131

The second metric is engagement rate.

132

So this is likes plus comments plus shares divided by views.

133

And the third, which is really important there.

134

In a session for a viewer, if they're on there for 60 minutes, how many of those 60 were spent watching your videos?

135

That percentage is watch time, session share.

136

You can't access this anywhere, but it's a critical metric that social algorithms use to know how influential your content is.

137

So the million dollar question for you is how can you improve these metrics?

138

What can you do in your video to make sure those metrics go up

139

so the sample data comes back clean so that it just pushes your video to more people?

140

Well, the short cheeky answer is if you want the metrics to go up, you just make better videos with better ideas, stronger hooks, better storytelling and more interesting visuals, obviously.

141

But that's not helpful at all.

142

So is there anything tactical you can do at a studs level to increase the effectiveness of those videos?

143

And if you watch this channel a lot, you already know, of course there is.

144

There's only four things you need to do to make your video better so that that engagement rate goes off the charts.

145

Number one is that the topic needs to be relevant for the ideal viewer.

146

It goes with the first piece I set.

147

What you cover has to actually solve a problem that they have.

148

If that's the case, engagement will go up.

149

Number two, the information you share needs to be both non -obvious and tactically implementable.

150

Is it new stuff they haven't heard before and can they actually use it to solve that problem?

151

If those things are true, the engagement rate will go up.

152

Number three, the viewer has to actually have a high absorption of the information you say.

153

It can be on target and non -obvious, but if they can't actually understand what you're saying, then they can't apply it.

154

So if they could apply it, the engagement rate will go up.

155

And then number four, there needs to be a short distance to implement your recommendations.

156

Tactically implementable means they can take a little bit of action and get a big result based on your promise.

157

Now you won't typically hear people frame it in this way, but if your content If you have higher engagement,

158

the data comes back more positive, they push it to more of the people, those people are people you want, and the flywheel spins.

159

What this really means, those four things in layman's terms, you got to cover a core pain point or problem they have.

160

You got to have something useful or interesting to say.

161

You got to say it in a way they can actually understand, and they have to be able to take what you say and apply it on their own.

162

Those are the four horsemen to driving good video performance.

163

the algorithm to push you more.

164

Pick an avatar, stick to it, narrow your topic selection, and then drive those four things home.

165

When you do this, the sample group will stay dialed and they'll all engage with the video at a high rate.

166

Incidentally, these four factors are also how you turn viewers into buyers.

167

If you want people to buy, those four components also make sense to include in the video.

168

They're kind of like the core DNA if you're trying to build a money machine with content.

169

Now I'll say this, the easiest way to make sure you're picking the right topics

170

that actually work for your avatar group is to just study the videos that are already working in your niche.

171

It shocks me how few people actually do this, but in sandcastles .ai, you can build a group of competitor channels

172

that are already crushing and just filter by outlier score to see all the best performing videos.

173

There's now this feature where if you save the video to library, you can see all the the exact hook,

174

the exact storytelling mechanics, everything about the video that drove the curiosity.

175

You can then take that, remix it.

176

Everything you need is right in there.

177

So all you need to do if you're confused on which topics to pick for your avatar group, just go in Sandcastles and use this resource.

178

It shocks me how few people are using data to make their topic decision.

179

This basically guarantees that you're serving the right stuff to your audience.

180

Now, before I end this video, I just want to include one more bonus topic around the algorithm because I know my Hopefully it made sense.

181

Hopefully it helped you.

182

You have action items to work on.

183

But I just want to include one more thing at a tactical level

184

that you can take away and really hammer value from this video.

185

Another way to drive algorithmic push is to increase the number of comments on your video.

186

Most people know this.

187

There are five things you can do tactically to increase the number of comments you're getting.

188

Number one is to take a hard stance on your topic.

189

People typically comment when they violently agree or disagree, mostly disagree with whatever your stance is or perspective.

190

If you play the middle and hedge, you're going to get fewer comments.

191

So I recommend you pick a side pro or con and that will drive comments.

192

Number two is to pick Pick the side that is the contrarian side.

193

Like I said, people love to comment when they disagree, when they think you're wrong.

194

If you pick the contrarian side, that means you think the majority of people are wrong, which means they'll think you're wrong.

195

The majority of people will want to comment because they disagree with you.

196

If you create more enemies, you drive more comments.

197

Tip number three is to amplify the stance you take by ratcheting up the way you frame your points.

198

If you said something like,

199

this is the best way to cook which one is gonna drive a more violent discussion in the comments?

200

The more extreme version, of course, always is.

201

So that's how you ratchet up your stance.

202

Tip number four is to build your topics around cult -loved brands, people, ideas, and movements.

203

The more you talk about things people already have made up their opinion on, the faster they're willing to jump into the comments, especially if they disagree.

204

For example, if you take a stance on Nike versus just the category of shoes, more people will have already made up their opinion whether they like or dislike Nike,

205

Tip number five is to position your take or stance to drive significant emotion.

206

The more people feel something when they watch your video, the more they're going to feel compelled to want to comment.

207

Now, those five things around comment, that was just a little extra sprinkle to give you more tactics on how to drive activation

208

and engagement to make the algorithm push you.

209

All of those feed back to picking the right topic for the right group.

210

So it's kind of like a sub point on what I just went through.

211

Hopefully that's helpful and you can put that to use.

212

All right, guys, that's all I've got for this video.

213

As a recap, we covered a lot of ground.

214

theoretically and fundamentally can hijack them to push your videos more.

215

I tried my best to kind of demystify this black box and give you tactics that you can use to your advantage.

216

As always, guys, I'm trying my absolute best to give you perspectives

217

that most people don't cover in a tactical bite -sized way that you can actually put to work.

218

What you typically see about the algorithm is talking about settings hacks or these little caption tweaks.

219

None of that stuff actually works.

220

If you think that actually works, you need to watch this video and your captions don't matter.

221

The captions themselves don't matter.

222

The only thing

223

that matters is making great videos for a specific avatar group across a narrow band of topics over and over and over.

224

That's the only thing that matters.

225

That is the cake.

226

Everything else is the icing.

227

Focus on the cake.

228

As a reminder, if you want access to my full content system, this is the exact blueprint I use with my own team.

229

How I find ideas, how I write hooks, how I validate these things, how I do research, my entire funnel to turn viewers into dollars, Link below for free.

230

My gift to you, shortformsystem .co.

231

And if you have any other topics around social media growth, around content and content systems that you want me to cover or that you feel blocked on, just drop them in the comments.

232

We use the comments to inform the database of videos that we make next.

233

So anything you guys are stuck on, please put it in the comments.

234

It will help greatly to inform what we should make.

235

All right, guys, that's all we've got.

236

We will see you on the next video.

237

Peace.

Скачать приложение

Всё для свободной речи

ИИ-оценка произношенияОценка каждой фразы

Практика IPAОсвойте каждый звук

СловарьСоберите свой словарный запас

Игра со словамиУчитесь играя

Сканировать QR

Download on theApp Store Get it onGoogle Play

Тот же канал

The Neuroscience of Addictive Storytelling (And How to Master It)

Daily ConversationWorking Adults

FOR YOU

Почему стоит практиковать разговор на основе этого видео?

Практика разговорного английского с помощью видео, такого как это, предоставляет уникальную возможность улучшить ваши навыки общения. Слушая и повторяя сказанное, вы не только развиваете свои ораторские способности, но и лучше понимаете, как работает английский язык в реальном времени. Shadowing английский позволяет вам подстраиваться под интонацию, ритм и произношение носителей языка, что значительно улучшает ваши разговорные навыки.

Грамматика и выражения в контексте

В данном видео спикер использует несколько ключевых структур, которые могут быть полезны для изучения:

“If you wanna get more views with less effort” — здесь используется разговорная форма “wanna”, что делает предложение более неформальным и приближенным к реальной речи.
“I guarantee you will never look at content the same way again” — спикер применяет структуру “will never”, что позволяет акцентировать важность изменений в восприятии информации.
“Now here’s why this matters for you” — фраза используется для подчеркивания значимости темы для слушателя, что делает общение более личным и вовлекающим.

Использование таких выражений в повседневной беседе поможет вам звучать более естественно и уверенно. Практикуя shadow speech, вы сможете быстрее усваивать такие структуры и использовать их в своей речи.

Распространенные проблемы с произношением

Обратите внимание на некоторые трудные слова и акценты, упомянутые в видео. Например:

“algorithm” — это слово часто вызывает затруднения из-за своих слогов и произношения; важно практиковать его произносить четко и правильно.
“prioritize” — обращайте внимание на ударение: правильное произношение этого слова также важно для понимания в разговорной речи.

Прослушивая видео и практикуя shadow speak, старайтесь повторять эти сложные слова вместе со спикером. Это поможет вам избежать распространенных ошибок и улучшит ваше произношение.

Грамматика в этом видео

Конструкции, которые говорящий использует чаще всего, с точными словами из видео:

Конструкция	В видео
Условные предложения if + предложение, will/would + глагол — условие и его результат	If that's the case, engagement will go
Пассивный залог be + причастие прошедшего времени — важно, что происходит, а не кто это делает	is based · being said · is called
Present Perfect have/has + причастие прошедшего времени — прошлое действие, важное сейчас	i've done · you've posted · have built
Придаточные определительные who / which + предложение — уточнение о человеке или предмете	score, which is · third, which is · wrong, which means

Что такое техника Shadowing?

Shadowing — это научно обоснованная техника изучения языка, изначально разработанная для подготовки профессиональных переводчиков и популяризированная полиглотом доктором Александром Аргуэльесом. Метод прост, но эффективен: вы слушаете аудио на английском от носителей языка и немедленно повторяете вслух — как тень, следующая за говорящим с задержкой в 1–2 секунды. В отличие от пассивного прослушивания или грамматических упражнений, Shadowing заставляет мозг и мышцы рта одновременно обрабатывать и воспроизводить реальные речевые паттерны. Исследования показывают, что это значительно улучшает точность произношения, интонацию, ритм, связную речь, понимание на слух и беглость речи — что делает его одним из самых эффективных методов для подготовки к IELTS Speaking и реального общения на английском.

Техника шедоуинга: читать полное пошаговое руководство →

Практика Shadowing: How Social Media Algorithms Actually Work (And How to Beat Them) - Изучайте разговорный английский по видео

Выберите режим практики

Скачать приложение

Тот же канал

The Neuroscience of Addictive Storytelling (And How to Master It)

Рекомендуемое видео

I Spent 15,000 Hours Studying Hooks. Here’s What I Learned.

How Ad Blockers Work

How To Actually Monetize Claude (4 Ways That Work In 2026)

How the Algorithm Hijacked Monkey’s Brain (Why Monkey Can’t Learn Online)

How The Law Of Attraction Really Works

Conan Learns About His YouTube Audience | Conan O'Brien Needs A Friend

the social playbook for smart women

Why your videos are stuck at 0 Impressions (HOW to fix it)

How Marketers Manipulate Us: Psychological Manipulation in Advertising

Why everyone is quitting social media

Study Tips - How to learn new content

Understand search engine optimization (SEO) | Google Digital Marketing & E-commerce Certificate

Почему стоит практиковать разговор на основе этого видео?

Грамматика и выражения в контексте

Распространенные проблемы с произношением

Грамматика в этом видео

Что такое техника Shadowing?