Будущее поиска за ИИ: AI и стратегии оптимизации

ИИ трансформирует весь процесс получения информации: от поиска до ее обработки. Он сокращает путь пользователя до результата. Контент теперь не просто ранжируется — он переписывается, пересобирается и подаётся от имени ИИ.
Что не менее важно для современного пользователя так это то, что ИИ-ответ = чистый контент.

В поисковике как:
1. Сначала реклама
2. Потом свои сервисы
3. Только потом органика

1) Оптимизация ответа
Как сделать так, чтобы ваш продукт/бренд упоминался в ответе?

2) Оптимизация цитируемости
Как добиться, чтобы AI сослался именно на ваш сайт как на источник?

Вопрос: И как это сделать?
Ответ — нужна новая стратегия оптимизации. Не только SEO, но и AEO (Answer Engine Optimization) — оптимизация под движки ответов.

AI-поисковики вроде ChatGPT, Perplexity, You.com или Google SGE анализируют кучу контента, чтобы сгенерировать ответ. Итак, ИИ-поиск сейчас это:

— LLM (большие языковые модели)

LLM (Large Language Models) — это системы вроде Chat GPT. Они не "ищут" как Google, а предсказывают следующее слово, основываясь на вероятности.

Пример:
Запрос: "Лучший инструмент управления проектами — это..."
Ответ может быть: JIRA, Notion, Trello и т.д. — в зависимости от того, что чаще упоминалось в похожем контексте.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это когда модель вытаскивает фрагменты из источников перед генерацией текста. То есть, она сочетает в себе поиск релевантной информации в существующих источниках и генерацию текста с помощью языковых моделей.
Если информации о вас в интернете много → ответ будет точным.
Если нет → AI может "галлюцинировать" (придумывать).

RAG будет стандартом и вот почему:
1. Обновляемость данных
2. Отсечение нерелевантного контента
3. Повышение точности
4. Указание на источник
5. А главное, мы можем влиять на то, какие страницы цитируются, потому что ответ будет формироваться на основе парсинга поисковых данных.

Совет: создавайте статьи, обзоры и UGC, чтобы AI мог найти и использовать ваши данные.

3. Классический поиск — по-прежнему жив, но уже не основной для многих сценариев.

Первая стратегия: LSA, embedding и другие методы — чтобы понимать, о чём ваш контент и насколько он релевантен.

Например, Trello встречается в таких формулировках:
— «Trello — лучший выбор для канбана...»
— «Отличный инструмент для Agile-команд...»
— «Trello помогает выстроить прозрачный процесс...»
Совместное употребление в LSA-контекстах: чем шире и разнообразнее упоминается бренд, тем выше шанс, что LLM его предложит в ответе.

Вторая стратегия: UGC (пользовательский контент) — активность на форумах, Reddit, Quora, Discord, Youtube, Instagram, TikTok и пр. = сигнал экспертности и релевантности. Особенно важно для RAG-моделей с доступом к таким платформам.

ИИ особенно любит Listicle SEO, а это:
— Статьи с заголовками вроде «10 лучших…»
— Форумы, где упоминается конкретный опыт
—Платформы с активным обсуждением (Reddit, Quora, StackOverflow и др.)

💡 Если вы отель в Сочи — не создавайте статью "О нас",
а напишите: «7 лучших отелей с видом на море в Сочи»,
где ваш отель будет в топе списка.

ChatGPT 4, 4.5, Perplexity, DeepSeek, Grok, Microsoft Copilot, Google Gemini и др.
И вот как они устроены:

*Важно: если платформа использует RAG (поиск + ИИ), то контент в интернете влияет на итоговый ответ.

1. Выберите 3–5 ключевых вопросов от своей аудитории

2. Спросите их у ChatGPT, Perplexity, Copilot и др.

3. Посмотрите, кто сейчас цитируется

4. Создайте контент, где ваш продукт — логичный и полезный ответ

5. Разместите его там, откуда ИИ черпает данные: Reddit, Quora, YouTube, собственный блог, списки-обзоры

Оптимизация под ИИ-ответ зависит от формы вопроса:
— Какой самый лучший инструмент управления проектами?
— Какой инструмент команды используют чаще всего?
— Что самое удобное для работы команд?
— Какая платформа самая функциональная?

Вариантов вопросов — тысячи и столько же вариантов ответов.
— Нужно изучать реальную формулировку пользовательских запросов.
— Учитывать географию и намерение: "в России", "для малого бизнеса", "на айфоне".

Поэтому коротко о главном. ИИ — это суммаризатор, а не просто поисковик и вот основные хаки:

– Вы можете повлиять на формулировку ответа через контекст, структуру текста. Используйте структуру "вопрос — ответ" в статьях.

– Используйте listicle-структуры (списки и обзоры: 5 лучших, мой топ, A vs B), примеры, опыт – такие материалы попадают в нейроответ.

– Оптимизируйте не только ключевики, но и семантическое окружение. Создавайте заголовки и подзаголовки, которые легко цитировать.

Основные рекомендации:
– Заработать экспертность, авторитетность и доверие (аналог EEAT в Google).
– Быть активным источником UGC.
– Покрывать десятки/сотни вариаций вопросов.
– Следить за частотой цитирования и обновлять контент. Чтобы понять, что ИИ начал вас цитировать, задайте одинаковые вопросы разным ИИ, сформулировав вопрос по-разному (Самый лучший / Какой из / Самый удобный и пр.) и посчитайте, в скольких ответах вы или ваш сайт упоминаетесь
– Адаптировать контент под каждую платформу (ChatGPT ≠ Perplexity ≠ Gemini).

Понимаю, информации много, поэтому продублирую суть в вопросах:
— Как мой сайт может попасть в ИИ-ответ?
— Создайте контент, который логично вписывается в реальный вопрос пользователя, а не просто содержит ключевые слова.
— Как ИИ решает, кого цитировать?
— На основе частоты, контекста и экспертности источника — как в Google EEAT (опыт, экспертность, авторитетность, надёжность).

Что влияет на выбор ответа?
— Формулировка вопроса
— Количество релевантного контента
— Площадки, на которых он размещён
— «Семантическое поле» — как часто бренд упоминается в правильных контекстах

ИИ не заменяет Google. Он просто меняет логику игры.
Если вы до сих пор фокусируетесь на ключах, то уже проигрываете.
Новая цель — научить ИИ распознавать ваш бренд и вашу экспертизу как релевантный ответ.

В качестве бонуса за внимание и ваши стремления, оставляю чек-лист Оптимизации под ИИ-поиск:
1 — Исследовали вопросы аудитории
2 — Проверили, что уже отвечает ИИ
3 — Определили, какие источники цитируются
4 — Создали полезный контент с органичным упоминанием бренда
5 — Разместили его на индексируемых площадках
6 — Протестировали разные формулировки вопросов
7 — Убедились, что сайт технически оптимизирован (скорость, индексация, структура)