Оптимизация для LLM в 2026 году: отслеживание, видимость и будущее AI-дискавери

В мире маркетинга и технологий сегодня все чаще звучит вопрос: как оптимизировать контент под большие языковые модели (LLM) — такие как ChatGPT, Gemini и Claude? Эта новая дисциплина, которую уже называют LLM-оптимизацией, формируется на пересечении SEO и искусственного интеллекта. Она фокусируется на том, как бренды появляются в результатах, созданных ИИ, и что из этого реально можно измерить.

Почему отслеживание — основа LLM-оптимизации

Как и SEO когда-то, LLM-оптимизация не сможет развиваться без точных данных. Пока мы живем в «до-Semrush» эпоху для LLM — метрик мало, а результаты непредсказуемы. Но именно отслеживание дает понимание, что действительно работает, и помогает выстроить стратегию роста бренда.

Основные сложности здесь очевидны:

• LLM не публикуют частоту запросов или аналоги «поискового объема».
• Ответы на одинаковые вопросы могут отличаться из-за вероятностной генерации и контекста.
• Модели используют скрытые факторы (историю пользователя, контекст сессии, эмбеддинги), которые невозможно наблюдать извне.

Почему запросы в LLM отличаются от традиционного поиска

Поисковые запросы в Google стабильны и повторяются миллионы раз. В LLM всё иначе — взаимодействие разговорное, гибкое, и пользователи переформулируют вопросы в процессе общения. Поэтому здесь нельзя полагаться на старые метрики. Нужен другой подход — например, модель опросного отслеживания, похожая на систему прогнозов выборов.

Модель опросного отслеживания и ранние инструменты

Суть метода проста: берётся выборка из 250–500 запросов, отражающих тематику бренда, и регулярно проверяется, упоминается ли бренд в ответах LLM. Это позволяет получить «долю голоса» (Share of Voice) — долю упоминаний по сравнению с конкурентами. Со временем выборка даёт стабильную картину видимости бренда в ответах ИИ.

Первые инструменты, предлагающие такие метрики:

• Profound
• Conductor
• OpenForge

Регулярное отслеживание на больших массивах данных позволяет превратить хаос в интерпретируемые сигналы и построить стратегию роста.

Как создать многослойную систему отслеживания

Одна метрика не даёт полной картины. Поэтому лучше объединить несколько подходов:

• Share of Voice (SOV): измерение доли упоминаний бренда по ключевым запросам.
• Google Analytics 4: настройка пользовательских параметров для отслеживания переходов из LLM.
• Google Search Console: анализ трафика на брендовый запрос. Рост брендовых поисков часто указывает на влияние LLM-видимости.

Полного контроля пока не существует, и важно помнить: эти данные — ориентиры, а не точная наука.

Как оценивать «поисковый объём» в LLM

Прямых метрик нет, но можно использовать косвенные методы:

1. Сравнение с SEO: если ключевое слово хорошо работает в поиске, вероятно, оно востребовано и в LLM.
2. Оценка по отрасли: для индустрий с высокой долей ИИ-пользователей можно брать 20–25% от традиционного поискового объема.
3. Инструменты на основе ИИ: новые платформы начинают анализировать запросы через API и машинное обучение — точность пока невысока, но растёт.

Оптимизация под видимость в LLM

Сегодня всё больше инструментов помогает понять, что именно улучшать. Оптимизация делится на два вопроса:

1. Какой контент создавать или обновлять?
2. Как это связать с общей SEO-стратегией бренда?

Определяем, какой контент улучшить

Начать стоит с анализа видимости по выбранным запросам: где ваш бренд упоминается, а где — нет. Это позволяет:

• Определить, кого LLM цитируют по ключевым запросам.
• Найти темы, где конкуренты присутствуют, а вы — нет.
• Понять, какие ваши страницы уже цитируются, а какие — игнорируются.

Так выявляются контентные пробелы, зоны роста и источники, на которые стоит ориентироваться.

Пересечение SEO и LLM

Несмотря на развитие ИИ, SEO остаётся фундаментом цифровой видимости. Исследования показывают, что бренды с первой страницы Google чаще всего появляются и в ответах ChatGPT. Совпадение очевидно: LLM часто используют поисковую выдачу как базу данных.

Вывод: сильное SEO — залог успеха в LLM. Поэтому не стоит отказываться от классики: техническое здоровье сайта, качественные ссылки и структурированные данные всё ещё ключ к успеху.

Как адаптировать on-page и off-page стратегии под LLM

Off-page: новая форма линкбилдинга

LLM часто цитируют:

• Wikipedia
• Reddit
• Сайты с отзывами и обзорами

Поэтому вместо массового линкбилдинга имеет смысл ориентироваться на источники, которым ИИ уже доверяет. Это могут быть обзоры, рейтинги и авторитетные статьи, где ваш бренд упоминается естественно.

On-page: ваш собственный контент

Инструменты анализа LLM показывают, какие ваши страницы цитируются, а какие нет. Это помогает выделить:

• Отсутствующий контент — темы, которые вы ещё не раскрыли.
• Недоработанный контент — требует структурных улучшений или обновления данных.
• Контент с потенциалом — достаточно добавить FAQ или уточняющие ответы.

Использование новых технологий

Современные инструменты уже анализируют семантическое совпадение вашего контента с ответами LLM. Это помогает понять, где слабые места и какие улучшения дадут максимальный эффект. Следующий этап — автоматизация: системы, которые смогут сами превращать аналитические данные в конкретные контентные действия.

Сроки и ожидаемые результаты

Первые результаты от LLM-оптимизации можно увидеть через 1–3 месяца, но полноценный эффект — через 6–12. Главное преимущество перед SEO — скорость: LLM могут учитывать новые данные уже через несколько дней. Однако качество контента, упоминания и авторитет — по-прежнему главные факторы успеха.

От SEO к LLM: новая эра видимости

Трафик из LLM пока меньше, чем из традиционного поиска, но растёт стремительно. Лучший подход — не заменять SEO, а дополнять его. Компании, которые начнут собирать данные, анализировать упоминания и выстраивать стратегию LLM уже сейчас, получат преимущество в будущем.

• Определите внешние источники, часто цитируемые в вашей нише.
• Анализируйте видимость конкурентов по ключевым запросам LLM.
• Проверяйте, какие ваши страницы попадают в ответы LLM.
• Продолжайте SEO, дополняя его LLM-стратегией.

LLM-оптимизация — это не отказ от SEO, а его логичное продолжение. Это способ понять, как ИИ видит ваш бренд — и сделать всё, чтобы он видел вас чаще.