В этом посте:
- Что происходит с SEO, когда LLM становятся отправной точкой?
- Всегда задавайтесь вопросом, откуда берутся ваши маркетинговые советы, особенно с развитием искусственного интеллекта.
- Почему команды SEO-специалистов наиболее квалифицированы для помощи компаниям с поиском на основе искусственного интеллекта.
- Собственные сообщения Google о поиске с использованием искусственного интеллекта.
- Поиск на основе искусственного интеллекта использует традиционные поисковые сигналы и может даже использовать результаты поиска Google.
- Мы находимся в цикле ажиотажа, вызванного искусственным интеллектом, и это не первый цикл ажиотажа в истории SEO.
- Непоколебимая основа SEO: Извините, но SEO всё ещё живо (пока)
Стремительный рост популярности ChatGPT и других инструментов генеративного искусственного интеллекта коренным образом изменил способы поиска информации в Интернете.
Эти инструменты предлагают более быстрый и оптимизированный способ доступа к знаниям и контенту, часто превосходя традиционные поисковые системы, с которыми мы знакомы и на которые полагались на протяжении десятилетий.
Большие языковые модели (Large language models - LLM) не лишены недостатков. Но их способность поддерживать быстрое обучение и решение задач посредством диалогового поиска оказала значительное влияние.
Они также открыли двери новым вариантам использования — например, помощи в написании кода, изучении языка, репетиторстве и даже предложении чувства товарищества.
В совокупности эти возможности меняют подход многих людей к поиску, изучению и нахождению информации.
Для многих пользователей LLM все чаще воспринимается как более эффективная отправная точка, чем традиционные поисковые системы, — особенно когда задача требует ясности, контекста или диалогового опыта.
Что происходит с SEO, когда LLM становится отправной точкой?
Недавнее исследование доктора Кевина Матте Карамансьона подтверждает этот сдвиг. Пользователи обычно предпочитают большие языковые модели (LLM) традиционным поисковым системам для задач, требующих:
- Тонкое понимание.
- Объяснение.
- Или персонализированные разговорные ответы.
Поисковые системы по-прежнему отдают предпочтение простым, основанным на фактах запросам.
Это изменение в поведении пользователей поиска вызвало волну ажиотажа в СМИ и ощущение неотложности в индустрии цифрового маркетинга.
Идея о том, что LLM в конечном итоге может заменить Google — или полностью уничтожить традиционный поиск, а вместе с ним и SEO — вызвала ажиотаж в СМИ и спекулятивную золотую лихорадку, особенно среди тех, кто ищет преимущества в видимости результатов поиска с использованием ИИ или возможности извлечь выгоду из этих новых тенденций.
Ежедневно появляются новые поисковые инструменты и стартапы на основе искусственного интеллекта, подпитываемые модным мнением о том, что традиционное SEO устарело и что только новые, блестящие подходы, такие как GEO (generative engine optimization - генеративная поисковая оптимизация) или AEO (answer engine optimization - оптимизация поисковой системы), могут спасти положение.
Научиться оптимизировать поиск для ИИ, несомненно, важно для владельцев бизнеса, маркетологов и SEO-специалистов.
Однако утверждение о том, что это новое предложение услуг каким-то образом подразумевает, что SEO больше не важно, является одним из самых неточных и безответственных утверждений, которые я видел в сфере SEO.
Оптимизация для поиска с использованием ИИ крайне важна. Она требует новых и развитых навыков, отслеживания и отчётности, а также актуальных знаний, но всё это не означает, что SEO умерло.
Всегда задавайтесь вопросом, откуда берутся ваши маркетинговые советы, особенно с развитием искусственного интеллекта.
Для начала важно поставить под сомнение источник некоторых из этих громких заявлений.
По иронии судьбы, многие из существующих уже несколько месяцев безликих структур, предлагающих грандиозные решения для поиска на основе ИИ, по всей видимости, сами являются порождениями ИИ.
Они используют логотипы ИИ и автоматизированные маркетинговые кампании с помощью ИИ, чтобы давать громкие обещания, но при этом нет никаких доказательств, которые бы подтверждали, что у «компании» действительно есть реальный опыт привлечения внимания к ответам ИИ.
Внезапно появились сотни самопровозглашенных «экспертов по ГЕО», каждый из которых утверждает, что обладает секретным ключом к достижению видимости в маркетинговой сфере, которая существует менее пары лет.
Они утверждают, что являются экспертами в области оптимизации технологий, которые ежедневно развиваются и совершенствуются посредством обучения с подкреплением, обновления моделей, а также новых функций и интеграций.
Такая тенденция неудивительна, учитывая всеобщую шумиху вокруг искусственного интеллекта.
Эта шумиха активно поощряет создание решений на основе ИИ, призванных заменить традиционный бизнес, вытеснить команды и автоматизировать их рабочие процессы.
Подобные рекламные лозунги могут сбить с толку компании, жаждущие присоединиться к моде на ИИ, не осознавая в полной мере последствий или рисков, связанных с тем, что они продают.
Мы, несомненно, находимся в цикле, движимом скорее шумихой и срочностью, чем реальным содержанием.
Многие извлекают выгоду из страха, неуверенности и сомнений, охвативших мир маркетинга с появлением искусственного интеллекта.
Эти тревожные сообщения оказались особенно эффективными на уровне исполнительной власти.
Руководящие команды справедливо пытаются понять, как поиск на основе ИИ повлияет на их бренды и какое место их контент занимает в этом новом ландшафте.
Это поднимает более фундаментальные и экзистенциальные вопросы перед существующими командами SEO.
Если пользователи начнут отдавать предпочтение прямым ответам от LLM, а не просмотру результатов поиска, что это будет означать для традиционной поисковой оптимизации?
Реальность немного сложнее, чем можно было бы подумать, исходя из паникерских сообщений.
Да, поиск на основе искусственного интеллекта (ИИ) меняет всю нашу отрасль. И да, оптимизация для поисковых систем (AEO) требует нового набора инструментов, навыков и учёта.
Но все это не означает, что SEO умерло или что подходы, на которые SEO-специалисты полагались десятилетиями, внезапно стали неактуальными.
На самом деле все наоборот: команды SEO-специалистов, которые подходят к своей работе правильно, получают значительное преимущество в плане стимулирования появления контента и брендов в результатах поиска с использованием ИИ.
Немногие специалисты обладают большей квалификацией, способной помочь клиентам в будущем поиска на основе искусственного интеллекта, чем те, у кого есть опыт повышения видимости в поисковых системах.
Почему команды SEO-специалистов наиболее квалифицированы для помощи компаниям с поиском на основе искусственного интеллекта
По мере того, как мы узнаем больше о том, как работает поиск с помощью ИИ и как LLM извлекают и синтезируют информацию, становится ясно, что многие из тех же тактик, которые обеспечивают видимость поиска с помощью ИИ, оказываются обычными подходами к поисковой оптимизации, только теперь в новой блестящей шляпе «ИИ».
Если кто-то и обладает уникальными навыками и опытом в управлении ежедневными изменениями, то это, несомненно, специалисты по поисковой оптимизации (SEO).
Вот некоторые из наиболее часто упоминаемых тактик, которые, как мне кажется, рекомендуются в качестве панацеи для повышения видимости результатов поиска с помощью ИИ, а также пояснение, почему это на самом деле просто стандартные подходы к поисковой оптимизации (SEO), обновленные для поиска с помощью ИИ:
Сосредоточение внимания на разговорных, длинных поисковых запросах, созданных в процессе разветвления запроса
Конечно, существует множество новых инструментов и методов, позволяющих напрямую собирать и/или эмулировать новый процесс разветвления запросов, используемый LLM, в частности, режим искусственного интеллекта Google.
Некоторые из этих инструментов даже извлекают ключевые слова непосредственно из инструментов разработчика Google Chrome во время поиска ChatGPT, что обеспечивает невероятную информацию.
И действительно, разветвление запросов использует новую технологию для генерации релевантных вопросов на основе намерения, персонализации, локализации и т. д., как подробно объясняется в этой статье Майка Кинга.
Но по сути, SEO-специалисты уже много лет проводят подобные исследования запросов.
- Разве не все мы были одержимы разговорным поиском с ростом популярности голосового поиска в 2015 году?
- Разве не по этой же причине мы начали включать разметку Speakable в наш разговорный контент где-то в 2018 году?
- Разве мы не использовали инструменты для генерации долгосрочных исследований ключевых слов, такие как Answer the Public примерно в 2016 году или Keyword Shitter и AlsoAsked в 2019 году?
Процесс, инструменты, технические аспекты и методологии развиваются (как и всё в SEO).
Тем не менее, фундаментальный подход к исследованию, концептуализации и оптимизации для разветвленных запросов на протяжении десятилетий был основой работы SEO-специалистов.
Мультимодальный поиск
Одним из важных аспектов поиска на основе ИИ является то, что обладатели прав на уровне LLM могут обрабатывать и понимать информацию из изображений, видео и аудио, а не только из текста, что означает, что поиск на основе ИИ является «мультимодальным».
Но, по словам Барри Шварца, это, конечно, «не ново».
На протяжении многих лет перепрофилирование контента в различные форматы и обеспечение видимости и узнаваемости с помощью различных способов обнаружения были важнейшими подходами SEO.
SEO подталкивает нас к:
- Оптимизация изображений.
- Создание видеотрансляций.
- Обеспечение доступности аудиоконтента.
Подумайте о том, как мы долгое время оптимизировали изображения для поиска по картинкам Google и Google Lens, или как видеоролики YouTube постоянно появляются в стандартных результатах поиска.
В 2019 году Google начал индексировать контент подкастов, превратив их в ценный источник органического поиска информации.
Многие могут утверждать, что эта работа больше относится к сфере «социальных сетей», чем к SEO.
По правде говоря, команды SEO и социальных сетей должны были работать вместе все это время.
Команда нашего агентства по работе с социальными сетями использует инструменты мониторинга социальных сетей, чтобы информировать наш отдел SEO:
- Что говорят пользователи социальных сетей о наших клиентах.
- Какие темы в тренде на разных социальных платформах?
Наша команда SEO также предоставляет нашей команде по работе с социальными сетями информацию по следующим вопросам:
- Какой контент вызывает наибольшую активность на социальных платформах?
- Какие темы в тренде в поиске.
- Использование социальных сетей для поддержки и расширения нашего контента с целью повышения его видимости в результатах поиска и рекомендаций.
Мы используем такие инструменты, как BuzzSumo и SparkToro, чтобы понять, где наша аудитория проводит большую часть своего времени и какой контент находит у нее наибольший отклик.
Цифровой PR
Внезапно «упоминания бренда» и «авторитетность объекта» стали модными словами для поиска с использованием ИИ, учитывая, что LLM отдают приоритет информации из надежных, хорошо цитируемых источников.
Это звучит очень похоже на цифровой PR.
Анализ наиболее цитируемых доменов и страниц практически любого бренда в результатах поиска с использованием ИИ показывает важность цифрового PR в повышении узнаваемости ИИ.
Для компаний получение положительных упоминаний бренда на надежных сторонних сайтах с отзывами и в каталогах, безусловно, имеет жизненно важное значение для видимости в результатах поиска с помощью ИИ.
Тем не менее, эта истина была основополагающей для SEO, по крайней мере, с момента появления PageRank.
Ссылки, упоминания, совместное цитирование и общее восприятие бренда всегда были залогом успешной SEO-эффективности.
Некоторые команды SEO уделяют больше внимания цифровому PR и построению ссылок, чем другие, а некоторые напрямую сотрудничают с внешними PR-командами или агентствами.
Получение ссылок, упоминаний и видимости на заслуживающих доверия сторонних веб-сайтах уже несколько десятилетий является основной частью обсуждения SEO.
Именно здесь впервые зародилась известная (хотя порой и вызывающая смущение) подкатегория «внешней» поисковой оптимизации.
Оптимизация контента
Это почти смешно. Какие «новые» советы я видел по поводу контента, подходящего для LLM?
- Пишите ясно.
- Отвечайте на вопросы прямо.
- Используйте разделы «Часто задаваемые вопросы» и «Вопросы и ответы».
- Используйте структурированные заголовки.
- Разбейте контент на легко читаемые фрагменты и отрывки.
- Сосредоточьтесь на сущностях.
- Предоставьте маркированные списки, которые можно легко сканировать.
- Укажите источники.
Знакомо?
Ну да. Это обновлённая версия того же совета, который SEO-специалисты давали десятилетиями для эффективной оптимизации страниц.
Контент, который лучше всего работает в обзорах ИИ или ответах чат-ботов, зачастую — это именно тот контент, который уже был оптимизирован.
В 2019 году на MozCon Синди Крам представила презентацию «Fraggles» — термин, придуманный ею путем объединения слов «fragment» (фрагмент) и «handle» (рукоять).
Ее теория, появившаяся на несколько лет раньше поиска на основе искусственного интеллекта, объясняла, как Google уже индексировал и использовал «фрагменты» или «куски» контента со страниц и использовал «маркеры» для прямых ссылок на эти конкретные разделы.
Идея разбиения длинных страниц на более мелкие индексируемые единицы (например, абзацы?) для лучшего соответствия намерениям пользователя в таких форматах, как избранные фрагменты, во многом является основой того, как модели ИИ теперь синтезируют ответы.
Идея о том, что LLM «проходят ранговую оценку» или извлекают точные ответы, не является полностью новаторской или уникальной для генеративного ИИ.
Это расширенная, усовершенствованная и более сложная версия сегментации и поиска контента, которую Google уже реализовывал много лет назад.
Google даже подтверждает это в статье «Ваши RAG на базе технологии поиска Google. Часть 2». В ней объясняется, как современные системы поиска и расширенной генерации (RAG), такие как Vertex AI Search, используют технологии, изначально разработанные для поиска Google, а именно: разбивают документы на более мелкие индексируемые сегменты (отрывки) и переранжируют их на основе релевантности.
Этот процесс, включающий глубокую переоценку и интеллектуальное извлечение контента, гарантирует, что LLM получат только самые релевантные, краткие отрывки, что в точности соответствует тому, как Google Search исторически извлекал избранные фрагменты и индексировал отрывки для удовлетворения точных намерений пользователей.
Примечание: ничто из вышесказанного не призвано дискредитировать или приуменьшить невероятную работу, которую проделывают технические специалисты по поисковой оптимизации (SEO), такие как Майк Кинг, Дэн Петрович, Андреа Вольпини, Дэн Хинкли, Райан Джонс, Кевин Индиг, Джанлука Фиорелли и другие, чтобы понять, как на самом деле работают LLM по управлению правами.
Их усилия по исследованию таких тем, как индексация проходов, фрагментация, обработка естественного языка, разветвление запросов, графы знаний и другие основные концепции ИИ, неоценимы.
Их глубокие исследования — посредством патентного анализа, испытаний в реальных условиях и детального анализа того, как системы ИИ интерпретируют и синтезируют информацию, — являются важнейшим вкладом, который продолжает двигать всю отрасль вперед.
Кроссплатформенная видимость
Одним из важных аспектов поиска ИИ является то, что большие языковые модели, по-видимому, активно ссылаются на информацию, найденную на форумах и сайтах с пользовательским контентом. При этом поисковая система ИИ использует не только один источник.
LLM собирает информацию со всего Интернета, включая:
- Форумы.
- Посты в социальных сетях.
- Облачные документы.
- Сайты случайных вопросов и ответов.
Хорошими примерами являются такие инструменты, как Connected Search от ClickUp или поиск на основе искусственного интеллекта Azure от Microsoft.
Они просматривают такие приложения, как Google Drive, Dropbox, а также внутренние документы компании, чтобы найти именно то, что нужно для ответа на запрос пользователя, независимо от того, как он был сформулирован или где сохранен.
Системы на базе искусственного интеллекта также лучше справляются с обработкой сложных, смешанных типов данных (таких как отчеты в формате PDF, обсуждения на Reddit и записи в блогах) благодаря достижениям в обработке естественного языка.
Инструменты на базе LLM действуют скорее как интеллектуальные агрегаторы, извлекая ответы со всех платформ, а не полагаясь на какой-либо один сайт или поисковую систему.
Хотя эта эволюция создала некоторые новые последствия для специалистов по поисковой оптимизации (SEO) и поиску с использованием искусственного интеллекта (ИИ), она не слишком отличается от работы, которую мы уже проделали, чтобы помочь нашим клиентам появляться во всех местах, где их аудитория может их найти.
Например:
- Специалисты по поисковой оптимизации (SEO) для электронной коммерции годами работали над оптимизацией таких сайтов, как Amazon, eBay, Etsy и Walmart, не говоря уже об оптимизации товарных каналов и Merchant Center.
- Специалисты по поисковой оптимизации, работающие с новостями, уже несколько десятилетий оптимизируют Google Publisher Center, RSS, ленты «follow» и другие агрегаторы новостей.
- Многие специалисты по поисковой оптимизации (SEO) уже много лет повышают узнаваемость бренда, трафик и продажи через TikTok, YouTube, Instagram Reels и другие видеосайты.
Мониторинг и получение упоминаний, ссылок и положительной репутации на Reddit и других специализированных форумах является основным компонентом SEO уже как минимум 15 лет. (На самом деле, получение ссылок на Reddit и других форумах было важной частью моего первого года профессиональной SEO-оптимизации в 2010 году.)
Не забудем:
- Многолетняя работа по оптимизации магазинов приложений ( ASO ) для Apple App Store и Google Play Store, направленная на обеспечение возможности обнаружения мобильных приложений.
- Продолжаются усилия по повышению рейтинга в Google Images и специализированных местных каталогах, таких как Yelp и TripAdvisor.
Сосредоточение на локальном поиске и согласованности NAP
Крупные языковые модели, в частности, режим искусственного интеллекта Google, активно цитируют и ссылаются на информацию о местных предприятиях, взятую из Google Maps и других бизнес-каталогов.
Хотя поиск на основе искусственного интеллекта и переход Google на режим искусственного интеллекта могут сделать локальное SEO более важным, чем когда-либо, многие из его основных тактик были необходимы на протяжении десятилетий, например:
- Обеспечение согласованности NAP.
- Оптимизация бизнес-профилей Google.
- Управление отзывами и изображениями.
- Другие локальные методы SEO.
Кто-нибудь читал про регистрацию в каталогах? Это может показаться древней историей SEO, но почему-то это всё ещё актуально.
Используйте структурированные данные
Во многих руководствах по поиску с использованием ИИ рекомендуется использовать понятные и надежные структурированные данные, чтобы помочь LLM лучше понимать ваш контент.
Хотя до сих пор нет единого мнения о том, в какой степени LLM активно используют структурированные данные для понимания контента, существуют веские аргументы в пользу их будущей важности, например, эта статья Марка ван Беркеля из Schema App.
Тем не менее, включение понятных и надежных структурированных данных ни в коем случае не является новой рекомендацией для специалистов по поисковой оптимизации.
Его использование — особенно способами, помогающими генерировать содержательные результаты и повышающими показатели кликов — уже много лет является важной частью процесса SEO.
Тем не менее, продолжаются споры о том, насколько структурированные данные действительно важны для видимости LLM и ИИ.
Эксперт по структурированным данным Джоно Алдерсон сказал:
- «Неясно, используют ли сегодняшние (или будущие) инструменты ИИ структурированные данные и как именно — будь то schema.org или что-то совершенно другое. Но мы точно знаем, что, усваивая нашу HTML-разметку, они пытаются её „осмыслить“».
- «Поэтому, если эта разметка содержит удобно структурированные, легко токенизируемые, подкрепляющие описания того, что мы (как маркетологи и владельцы бизнеса) считаем наиболее важными атрибутами и функциями этой страницы — таким образом, что это также приносит пользу другим системам, — то для меня это будет хорошей инвестицией».
Ярно ван Дрил, также эксперт по структурированным данным, объяснил:
- «Роль структурированных данных на странице не изменилась с появлением LLM. Они по-прежнему во многом соответствуют своему изначальному предназначению (для поиска), а именно, служат для поисковых систем (в основном Google) средством экономически эффективного обогащения результатов. Но в остальном структурированные данные на странице не так уж и эффективны».
- «Наличие разметки не дает никаких результатов, если для нее не создана определенная функциональность, поэтому на практике это означает, что нет смысла выходить за рамки того, что Google упоминает в своей документации по структурированным данным, в то время как многие, похоже, убеждены, что мы должны использовать весь schema.org, чтобы помочь машинам понимать контент».
Собственные сообщения Google о поиске с использованием искусственного интеллекта
Сама компания Google представила новые рекомендации по отображению результатов поиска с использованием искусственного интеллекта.
Хотя в статье упоминаются некоторые новые функции и внутренние механизмы поиска на основе искусственного интеллекта, ее технические и контентные рекомендации практически полностью соответствуют лучшим практикам SEO, которыми Google делится уже много лет.
Как будто основы надежной информационной архитектуры и ценного контента остаются неизменными независимо от технологического интерфейса.
Думаю, я не единственный SEO-специалист, который прочитал эту статью и почувствовал, что ее рекомендации выглядят и ощущаются практически идентично тому, что Google говорит уже много лет.
AEO безусловно важен, но это лишь дополнение к хорошему SEO, а не его замена.
Теперь вы, возможно, задаетесь вопросом, стоят ли инвестиции в новые услуги, такие как AEO. Ответ — однозначно да.
Основная причина заключается в том, что поиск на основе ИИ требует отслеживания видимости, впечатлений, восприятия и конкурентной доли голоса на новых платформах на базе ИИ, а не только на традиционных поисковых системах.
AEO необходим для понимания:
- Как часто упоминается или цитируется бренд.
- Что говорят ответы LLM об общем восприятии бренда, отношении к продуктам и услугам и позиционировании в конкурентной среде.
Вот почему еще важнее работать с поставщиком AEO, который может предоставлять эти сведения и отчеты одновременно по нескольким LLM, включая ChatGPT, Google AI Overviews и AI Mode, а также Perplexity.
Услуги AEO также должны предоставлять подробные и практические рекомендации о том, как использовать эти данные для повышения видимости на соответствующих поисковых платформах ИИ.
Новые инструменты, такие как Profound, Peec AI, Otterly, WAIKAY и ZipTie, могут поддержать этот процесс, наряду с обновленными и развивающимися функциями основных SEO-платформ, таких как Semrush и Ahrefs.
AEO требует, чтобы специалисты по поисковой оптимизации (SEO) продолжали осваивать новые навыки, такие как:
- Грамотность в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
- Оперативное проектирование.
- Векторные вложения и анализ косинусного сходства.
- НЛП и семантический поиск.
- Автоматизация рабочих процессов.
Поиск на основе искусственного интеллекта пока не оказал существенного влияния на Google Search.
Несмотря на всю шумиху вокруг поиска на основе искусственного интеллекта, каждое новое исследование показывает, что ему пока еще предстоит существенно повлиять на доминирование Google.
По данным Рэнда Фишкина из SparkToro, в 2024 году Google обрабатывал целых 14 миллиардов поисковых запросов в день. Это в 373 раза превышает предполагаемое количество ежедневных запросов, похожих на поиск, в ChatGPT.
Даже если бы все 1 миллиард ежедневных сообщений ChatGPT были связаны с поиском, его доля рынка все равно была бы менее 1%, в то время как Google удерживает более 93,57%.
По данным Datos, объем поиска Google в 2024 году вырос более чем на 21% по сравнению с 2023 годом.
Хотя некоторые пользователи, возможно, и обращаются к крупным языковым моделям, таким как ChatGPT, чтобы начать свои запросы, очевидно, что Google не заброшен, по крайней мере пока.
Эта точка зрения подтверждается недавним анализом Гленна Гейба, который установил, что по состоянию на июнь 2025 года на долю поиска на основе ИИ приходилось менее 1% трафика большинства веб-сайтов, а на многих сайтах этот показатель составлял менее 0,5%.
Гейб предостерегает от чрезмерного акцента на поиске на основе искусственного интеллекта в ущерб традиционному поисковому поиску Google.
Пренебрежение качеством основного поиска может привести к негативным последствиям от масштабных обновлений ядра Google.
Например, создание большого количества низкокачественного контента в попытке повысить видимость сайта в результатах поиска ИИ может привести к снижению видимости сайта при будущих обновлениях ядра.
А поскольку режим ИИ и обзоры ИИ от Google используют собственный поисковый индекс Google (см. изображение из статьи Гейба ниже), основные обновления могут повлиять на видимость сайта во всех функциях поиска, включая поисковые платформы ИИ.
Не только продукты искусственного интеллекта Google полагаются на результаты поиска.
Результаты поиска играют важную роль в том, как другие крупные языковые модели, такие как ChatGPT, Perplexity и Claude, генерируют ответы на запросы с поддержкой поиска.
Поиск на основе искусственного интеллекта использует традиционные поисковые сигналы и может даже использовать результаты поиска Google.
Одним из наиболее эффективных способов повышения эффективности существующего SEO-поиска с помощью ИИ является генерация результатов, дополненных поиском.
RAG позволяет языковым моделям включать в себя внешнюю информацию в режиме реального времени, а не полагаться исключительно на предварительно обученные данные, которые могут быстро устареть.
Когда LLM определяет, что текущий веб-контент может улучшить ответ, он действует как «извлекатель», извлекая соответствующую информацию из таких источников, как результаты поиска Google или Bing.
Давно известно, что Google использует собственные результаты поиска по запросу RAG.
Однако растет число предположений, что ChatGPT теперь может делать то же самое, извлекая результаты из Google, а не только из Bing (что OpenAI ранее подтвердила в своей документации ).
В недавней статье Алексиса Рылко высказывается предположение, что OpenAI, возможно, незаметно переключился с использования результатов поиска Bing на активное использование результатов поиска Google в своих ответах.
Некоторые выводы Алексиса совпадают с моим собственным открытием, сделанным четыре месяца назад, в частности, ChatGPT ссылается на URL-адреса, включающие уникальный параметр Google ?srsltid.
Аналогичным образом мой коллега Джонни Хердж недавно обнаружил примеры того, как ChatGPT ссылается на URL-адреса Google Maps в своих рекомендациях для местных предприятий.
Такое сближение поиска на основе ИИ и традиционного SEO, пожалуй, является самым убедительным аргументом в пользу важной роли SEO в эпоху ИИ.
Если LLM активно извлекают и синтезируют информацию из существующих результатов поиска, особенно из результатов поиска Google (поисковой системы, на которой большинство SEO-специалистов сосредоточены уже более 20 лет), то контент, который занимает видное место в традиционном поиске Google, становится фактическим исходным материалом для LLM, которые на него полагаются.
Это также укрепляет мою уверенность в том, что многие из новых спам-методов, направленных на повышение видимости в результатах поиска ИИ, опасны.
Такие приемы, как добавление оперативной информации с помощью белого текста на белом фоне, могут дать временный эффект, но по сути они представляют собой переработанные стратегии SEO-спама 20-летней давности.
Даже если что-то работает в области поиска на основе ИИ сегодня, это не значит, что так будет и дальше по мере развития LLM и выпуска усовершенствованных моделей.
Мы находимся в цикле ажиотажа, вызванного искусственным интеллектом, и это не первый цикл ажиотажа в истории SEO.
Важно обратить внимание на то, как ИИ влияет на поиск и как пользователи все чаще его используют.
Тем не менее, любой, кто работает в сфере SEO более десяти лет, поймет, что нынешняя история об «ИИ-апокалипсисе» является своего рода возвратом к SEO, перекликающимся с бесчисленными прошлыми заявлениями о надвигающейся гибели SEO.
Ниже приведены некоторые другие примеры технологических разработок, которые на протяжении многих лет вызывали большой ажиотаж по поводу их экзистенциальной угрозы поиску.
Google+ и Facebook (начало 2010-х)
Начало 2010-х годов ознаменовалось всеобщей одержимостью отрасли «социальными сигналами», чему способствовал рост таких платформ, как Google+ (запущена в 2011 году), и доминирование Facebook.
Многие считали, что социальная активность вскоре сделает SEO неактуальным.
Несмотря на шумиху, Google+ в конечном итоге не смог добиться существенной популярности.
Хотя социальные сети по-прежнему играют важную роль в брендинге, их прямое влияние на использование органического поиска неизменно оказывается минимальным и никогда полностью не заменяет традиционное SEO.
Индексация мобильных устройств (середина 2010-х, официально запущена в 2018 году)
Индексация с приоритетом мобильных устройств вызвала панический ажиотаж из-за необходимости адаптации к переходу Google к отдаче приоритета мобильным версиям веб-сайтов при ранжировании, сопровождавшийся тревожными предупреждениями о том, что в случае несоблюдения требований немедленно можно «остаться позади» или «стать невидимым».
Ажиотаж начался за несколько лет до официального запуска в 2018 году.
Команды SEO усовершенствовали свои услуги, чтобы гарантировать, что веб-сайты клиентов соответствуют требованиям индексации с учетом мобильных устройств и сохраняют видимость в мире, который становится все более мобильным.
В конечном итоге процесс оказался гораздо более постепенным, чем ожидалось, поскольку многим крупным брендам потребовались годы, чтобы соответствовать новым правилам, при этом не потеряв при этом значительной доли известности.
Оглядываясь назад, можно сказать, что индексация с приоритетом мобильных устройств представляла собой необходимую эволюцию, которая закрепила передовой опыт, а не создавала внезапный, решающий все проблемы фактор ранжирования.
Реальное воздействие оказалось гораздо более тонким и постепенным, чем изначально ожидалось.
Голосовой поиск (середина-конец 2010-х)
Эта эпоха SEO была отмечена широко распространенным убеждением, что устные запросы, усиленные устройствами голосового поиска, такими как Amazon Echo (2014) и Google Home (2016), вскоре полностью заменят печатный поиск.
Многие предсказывали, что исследования ключевых слов устареют и контент-стратегии придется полностью изменить, чтобы соответствовать диалоговому ИИ.
Однако голосовой поиск в итоге оказался неудачным и даже превратился в повторяющуюся шутку в SEO-сообществе.
Было мало доказательств того, что потребители действительно заменили печатный поиск голосовым, поскольку количество печатных запросов продолжало расти в геометрической прогрессии.
И хотя популярная статистика утверждает, что к 2020 году 50% всех поисковых запросов будет осуществляться голосом, этот прогноз до сих пор не сбылся.
Скорость загрузки страниц и основные веб-показатели (конец 2010-х — начало 2020-х годов)
Повышенное внимание к техническим показателям производительности, особенно с введением Core Web Vitals в 2020–2021 годах, иногда в ущерб качеству контента и пользовательскому опыту, вызвало огромный страх перед алгоритмическими санкциями.
Основные веб-показатели, хотя и важные, впоследствии оказались несколько преувеличенными, особенно после того, как их стали называть «решающим сигналом», а не основополагающим фактором ранжирования, который, как многие опасались, мог бы обрушить рейтинги несоответствующих требованиям веб-сайтов.
TikTok и видео (начало 2020-х)
Заявления о том, что короткие видеоролики, широко популяризированные TikTok, сделают традиционный текстовый поиск неактуальным, вызвали панику в Google и заставили многих предположить, что TikTok представляет собой экзистенциальную угрозу поисковому бизнесу Google.
Но Google не только отреагировала собственным продуктом для коротких видео — YouTube Shorts. Рост популярности TikTok также не оказал существенного влияния на доминирование Google в поисковой системе.
Непоколебимая основа SEO: Извините, но SEO всё ещё живо (пока)
Ещё один год, ещё одно заявление о том, что SEO умерло. Но правда раскрывает другую историю.
Очевидно, что поиск на основе ИИ — это мощная, развивающаяся сила, которую нельзя игнорировать.
Развитие LLM требует новых навыков, новых показателей и, как минимум, ненасытного желания продолжать учиться и экспериментировать.
Такие сервисы, как AEO, действительно важны для понимания видимости и восприятия бренда в рамках этих новых платформ ИИ.
И да, для предприятий быть в авангарде оптимизации для этих новых платформ не только целесообразно, но и необходимо.
Однако слухи о закате традиционной поисковой оптимизации не просто преждевременны — они в корне неверны.
Как мы уже выяснили, сама механика поиска на основе ИИ — от генерации результатов поиска с дополненной реальностью на основе существующих результатов до опоры на такие устоявшиеся сигналы, как четкая оптимизация контента, EEAT, структурированные данные и кроссплатформенный авторитет — подчеркивает непреходящую актуальность традиционных подходов к поисковой оптимизации (SEO).
Кроме того, контент, который показывает наилучшие результаты в обзорах ИИ или получает упоминания в ChatGPT, чаще всего является тем же высококачественным, хорошо оптимизированным контентом, который превосходен и в традиционном поиске Google.
Это не экзистенциальная угроза; это эволюция.
И если какая-либо профессия требует уникальных навыков и опыта в управлении ежедневной эволюцией, то это, несомненно, специалисты по поисковой оптимизации (SEO).
На протяжении десятилетий мы адаптировались к обновлениям алгоритмов, новым функциям поиска, меняющемуся поведению пользователей, развивающимся политикам в отношении спама и контента, а также постоянному потоку так называемых «убийц SEO» — ни один из которых на самом деле не увенчался успехом.
Специалисты по поисковой оптимизации научились оптимизировать контент для мобильных устройств, голосового трафика, видео, изображений, локального поиска и магазинов приложений, осваивая множество платформ, выходящих за рамки веб-сайтов.
Поиск на основе ИИ — это просто следующий рубеж, который предстоит покорить SEO-специалистам, как и многие предыдущие итерации поиска.
Комментарии