Задайте вопрос в ChatGPT, Perplexity, Gemini или Copilot, и через несколько секунд вы получите ответ. Кажется, что это происходит без усилий. Но на самом деле за кулисами идёт настоящая борьба.
На этом этапе ваш контент сталкивается с десятками конкурентов. Каждый фрагмент текста в индексе стремится стать тем самым, который модель выберет. Для SEO-специалистов это новый фронт. Если раньше всё вращалось вокруг позиции на странице поисковой выдачи, то теперь битва происходит внутри системы выбора ответа. И если вы хотите сохранить видимость, необходимо понимать, как она работает.
Этап выбора ответа
Это не про краулинг, индексацию или векторные базы данных — всё это происходит раньше. Этап выбора ответа начинается после того, как пользователь задаёт вопрос. Система уже имеет разрезанный на блоки, встроенный и сохранённый контент. Теперь ей нужно найти кандидатов, оценить их и решить, какие из них попадут в генерацию.
Современные AI-системы поиска используют одинаковую структуру из трёх стадий (в четырёх шагах):
- Извлечение (retrieval)
- Переранжирование (re-ranking)
- Проверка ясности и структуры (clarity checks)
Каждая стадия имеет вес. У разных платформ свои пропорции, но исследования позволяют нам выстроить базовую модель, которая отражает суть процессов.
Базовая модель
Если бы вы создавали собственную LLM-систему поиска, пришлось бы распределить веса между этапами так, чтобы их сумма была равна единице. Один из возможных вариантов:
- Лексическое извлечение (ключевые слова, BM25) — 0,4
- Семантическое извлечение (эмбеддинги, смысл) — 0,4
- Переранжирование (оценка cross-encoder) — 0,15
- Ясность и структура — 0,05
Эти пропорции не являются точной копией систем ChatGPT или Gemini, но дают рабочую основу. В разных платформах эти «ручки» настроены по-разному, но ингредиенты в целом одинаковые.
Что это значит для SEO
Перераспределение весов напрямую влияет на то, какой контент будет выбран:
- Лексика (40%) — если в тексте нет тех слов, которыми реально пользуется аудитория, вы даже не попадёте в пул кандидатов.
- Семантика (40%) — связанный и плотный по смыслу текст выигрывает у разрозненного и поверхностного.
- Переранжирование (15%) — чётко структурированные ответы поднимаются вверх.
- Ясность (5%) — короткие и «поднимаемые» абзацы становятся решающим фактором в спорных случаях.
Примеры
Zapier
Справочные материалы Zapier отличаются чистотой и ориентацией на ответ. Запрос вроде «Как подключить Google Sheets к Slack» возвращает точные шаги, которые легко вынести в ответ. Их тексты сильны и по лексике, и по семантике, и по структуре. Именно поэтому контент Zapier так часто попадает в выдачу ИИ-систем.
Маркетинговый блог
А вот длинная статья про «лайфхаки командной продуктивности» проигрывает. Слова есть, но они размазаны по тексту, а ответ на вопрос скрыт в середине статьи. В итоге — слабые позиции на всех этапах выбора ответа.
Волатильность между платформами
В отличие от классического SEO, где Google и Bing в итоге давали схожие результаты, LLM-системы сильно отличаются друг от друга. Один и тот же вопрос в Perplexity, Gemini и ChatGPT может дать совершенно разные ответы. Это отражает различия в весах, которые каждая система задаёт своим «ручкам».
Для SEO это значит, что универсальной оптимизации больше нет. Контент может хорошо работать в одной системе и плохо в другой. И этот фактор придётся учитывать.
Следующий слой: верификация
Сегодня выбор ответа — последний барьер перед генерацией. Но уже появляется следующий слой — проверка фактов (verification). Исследования показывают, что модели способны критиковать собственные ответы и повышать точность. В будущем верификация будет решать, останется ли ваш контент в числе финалистов.
Заключение
Это не просто «старое SEO в новой упаковке». Это новый этап. Сегодня мы можем лучше видеть механику процессов, потому что исследования становятся открытыми. Но мы также сталкиваемся с нестабильностью, ведь разные платформы работают по своим правилам.
Мой совет как SEO-специалиста: сохраняйте сильное лексическое совпадение, формируйте плотные семантические кластеры, отвечайте прямо и ясно, делайте текст структурированным и лёгким для извлечения. Только так можно выстоять в «ножевой схватке» внутри Answer Engine — и в будущем пройти тест на верификацию.
Комментарии