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
ИИ-ответ вызывает больше доверия → выше вовлеченность.
К слову, как мы добирались до заветного контента раньше:
1. Заходили в поисковик
2. Вводили запрос
3. Кликали по ссылкам
4. Переходили на сайты
5. Искали ответ
Было это долго и муторно – так еще и непонятно было, закончатся ли поиски успехом.
Сейчас:
1. Обращаемся к ИИ-ответчику
2. Задаем вопрос
3 Читаем сразу готовый ответ
4. При желании задаем доп вопросы и кликаем по ссылкам для деталей
Это я к чему? Теперь пользователь может получить ответ, даже не заходя на ваш сайт. Поэтому, если вы владелец бизнеса или создатель контента – ваша задача попасть в сам ответ, а не только в ссылку.
Мнение эксперта
Михаил Мятов
Я — Михаил Мятов, опытный маркетолог и SEO-специалист с более чем 20-летним стажем, собственным digital-агентством Seo Performance Agency (цветущим и пахнущим). Мы продвигаем все, что можно и нужно продвигать. Будь это сайт, карточка или твердый эксперт. Ловко лавируя между ограничениями и различными инструментами мы создаем возможности и находим нужные инструменты - круто бустим ваш бизнес. Больше информации о SEO, маркетинге и стратегии в бизнесе в моем канале Мятов | Бизнес без границ (100k в сутки). Связаться со мной можно через @myatov_assistent
Новые задачи оптимизации под ИИ-поиск
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.
Как работает AI-поиск простыми словами
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.
Если задать один и тот же вопрос несколько раз — ответы могут отличаться,
потому что модель случайно выбирает следующее слово из вероятных вариантов.
Что это значит: чем чаще ваш бренд встречается в релевантных тематиках, тем выше шанс, что он окажется в ответе.
LLM + RAG — модели с доступом к поиску (Perplexity, Copilot, Gemini Pro и др.)
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.
Стратегии Нейро вам в помощь
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.
Существуют разные ИИ-поисковики:
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.
Очень коротко: С чего начать оптимизацию под ИИ-поиск?
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
А теперь, немного (много) деталей
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".
AI SERP: как отслеживать эффективность ИИ-ответов в поисковой выдаче?
Разные ИИ дают разные ответы — какой инструмент управления проектами лучший?
А вам нужно отслеживать частоту и разнообразие ответов. Как?
— По площадке: задавайте вопросы разным ИИ.
— По вариациям: формулируйте один и тот же запрос по-разному
— По частоте: задавайте один и тот же вопрос 100 раз и считайте долю появления
Все как при отслеживании позиций в поиске — только теперь отслеживаем долю присутствия в ИИ-ответах.
«Хороший контент» — это контент, который отвечает на всевозможные вопросы
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
И мысль напоследок
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)
Удачи!! Больше информации о SEO, маркетинге и стратегии в бизнесе в моем канале Мятов | Бизнес без границ (100k в сутки). Связаться со мной можно через @myatov_assistent
