Генеративный поиск на основе искусственного интеллекта — это не тренд, а новая основа. Такие инструменты, как Gemini и ChatGPT, уже заменили традиционные поисковые запросы для миллионов пользователей.
Ваша аудитория больше не просто ищет: она спрашивает. Она ожидает ответов. И эти ответы собираются, ранжируются и цитируются системами искусственного интеллекта, которым не важны заголовки или расположение ключевых слов. Им важны доверие, структура и доступность.
Большинство программ обучения SEO-оптимизации не дотягивают до этого уровня. Они по-прежнему построены на тактиках, разработанных для алгоритма ранжирования, а не для генеративной модели. Разрыв не сокращается, а растёт.
И это не домыслы. Исследования, проведённые несколькими компаниями, показывают, что разговорный ИИ становится доминирующим интерфейсом для поиска информации.
Microsoft, Google, Meta, OpenAI и Amazon реструктурируют свои экосистемы продуктов, ориентируя их на ответы на основе ИИ, а не только на ранжированные ссылки.
Переломный момент уже пройден. Если ваше обучение всё ещё сосредоточено на таргетинге по ключевым словам и авторитетности домена, вы отстаёте, и не постепенно, а прямо сейчас.
Неудобная реальность заключается в том, что многие маркетологи теперь обучаются по правилам начала 2010-х годов, в то время как поисковые системы перешли на совершенно другую игру.
На этом этапе занимаемся ли мы вообще оптимизацией для «поисковых систем» — или они превратились в «помощников по открытиям» или «помощников по поиску», созданных для отбора, цитирования и синтеза?
Как SEO отстало (исторический контекст)
Традиционное SEO всегда адаптировалось: от алгоритмов Panda и Penguin от Google, которые отдавали приоритет качеству контента и наказывали за некачественные ссылки, до семантического понимания намерений пользователя от Hummingbird.
Но современный ландшафт генеративного поиска — это совершенно новая парадигма. Google Gemini, ChatGPT и другие диалоговые интерфейсы не просто ранжируют страницы; они синтезируют ответы из наиболее доступных фрагментов контента.
Это не постепенный переход. Это самый большой скачок в истории SEO, и большинство обучающих программ пока не успели его догнать.
Старая учебная программа: чему мы все еще учим (и чему не должны учить)
Традиционные программы обучения SEO обычно делают акцент на:
- Теги заголовков и метаописания: несмотря на то, что Google переписывает около 60–75% из них (источник: исследование Zyppy SEO ), они остаются основополагающими для большинства обучающих программ по поисковой оптимизации.
- Распространение ссылок и наращивание ссылок: по-прежнему основное внимание уделяется количеству и авторитетности домена, хотя поисковые системы на базе искусственного интеллекта больше уделяют внимание контекстной релевантности и надежности контента (и автора).
- Блоги и календари контента, ориентированные на ключевые слова: жесткие редакционные календари и статьи, ориентированные на ключевые слова, устаревают в эпоху поиска на основе искусственного интеллекта.
- Техническая поисковая оптимизация: Хотя современные системы на основе искусственного интеллекта по-прежнему полезны для традиционных поисковых систем, они гораздо меньше заботятся о технической структуре веб-страницы и больше о доступности контента и о том, как он отображает сущности и отношения.
Пример:
Возьмем типичное задание из программ обучения SEO: «Напишите пост в блоге, ориентируясь на ключевое слово «лучшие походные ботинки 2025 года».
Вас научат выбирать основное ключевое слово, структурировать заголовки вокруг связанных фраз и писать длинные посты, предназначенные для ранжирования в традиционных результатах поиска.
Такой подход все еще может работать для синих ссылок Google, но в контексте генеративного ИИ он не работает.
Задайте тот же запрос Gemini или ChatGPT, и ваш контент, скорее всего, не появится. Не потому, что он низкого качества, а потому, что он не был структурирован для поиска.
В нем отсутствуют семантическое разделение, встроенное выравнивание и явные сигналы доверия.
Системы искусственного интеллекта выбирают блоки контента, которые они могут понять, ранжируют по релевантности и цитируют. Если ваша статья создана с учётом особенностей человеческого восприятия, а не машинных поисковых систем, она просто невидима.
Новая SEO-работа: что на самом деле сейчас приносит результаты
Настоящее SEO сегодня вращается вокруг структурированного, извлекаемого, семантически насыщенного контента:
1. Семантическая фрагментация
Создание контента, структурированного в четко определенные, самостоятельные части, оптимизированные для больших языковых моделей (LLM).
2. Векторное моделирование и встраивание
Размещение контента в семантических кластерах внутри векторных баз данных с обеспечением тесного соответствия каждого фрагмента контента намерениям пользователя и векторам запросов.
3. Доверие, Сигнальная инженерия
Внедрение структурированных цитат, разметки схем, четкой атрибуции и сигналов достоверности, которым модели на основе ИИ доверяют в достаточной степени, чтобы цитировать явно.
4. Моделирование и прогнозирование поиска
Использование таких инструментов, как RankBee, SERPRecon и Waikay.io, для активного моделирования того, как ваш контент отображается в ответах на основе искусственного интеллекта.
5. Настройка RRF и оптимизация модели
Тонкая настройка производительности контента в таких генеративных моделях, как Perplexity, Gemini, ChatGPT, обеспечивающая максимальную извлекаемость в различных разговорных контекстах.
6. Оптимизация с нулевым кликом
Оптимизация контента не только для кликов, но и для его непосредственного показа в генеративных ответах ИИ.
В руководстве Backlinko по LLM Seeding представлена практическая структура для получения цитируемости в крупных языковых моделях, таких как ChatGPT и Gemini.
Основное внимание уделяется созданию фрагментированного, заслуживающего доверия контента, предназначенного для отображения в ответах, генерируемых искусственным интеллектом, что знаменует собой фундаментальный переход от оптимизации для рейтингов к оптимизации для поиска.
Рассмотрим ведущие бренды, взаимодействующие с темами, основанными на искусственном интеллекте:
- Компания Zapier опубликовала обучающий материал о векторных встраиваниях и о том, как они лежат в основе таких инструментов, как ChatGPT и семантический поиск ( источник ). Хотя в этой статье не описываются внутренние стратегии SEO, она показывает, как маркетинговые команды могут начать разбираться в концепциях, лежащих в основе видимости на основе поиска.
→ Исправление: в более ранней версии этой статьи предполагалось, что Zapier внедрил семантическую фрагментацию и оптимизацию поиска. Это была моя ошибка редактирования: нет никаких общедоступных доказательств, подтверждающих это утверждение. - Тем временем Shopify использует свой инструмент Shopify Magic для масштабного создания оптимизированных для SEO описаний продуктов, интегрируя генеративные рабочие процессы в ежедневные операции с контентом ( источник ).
→ Вывод: Shopify напрямую связывает генеративные инструменты с масштабируемым структурированным контентом, предназначенным для поиска.
Эти примеры не предполагают идеального соответствия, но они указывают на то, как современные команды начинают интегрировать ИИ-мышление в реальные рабочие процессы. Вот это и есть переход: от архитектуры создания контента к архитектуре его извлечения.
Почему разрыв существует (и сохраняется)
1. Образовательная инерция
Обновление учебных программ — дело дорогое, сложное и рискованное для педагогов.
Многие создатели курсов и образовательные учреждения перегружены или плохо подготовлены к быстрому переходу своих учебных программ к продвинутой семантической оптимизации и векторным встраиваниям.
2. Практика найма и организационные привычки
В объявлениях о вакансиях часто по-прежнему подчеркивается важность устаревших навыков, что усиливает инерцию, привлекая таланты, обученные устаревшим методам SEO, а не ориентированным на будущее методикам.
3. Устаревшие наборы инструментов
Крупнейшие SEO-платформы, такие как Moz, Semrush и Ahrefs, продолжают делать акцент на таких показателях, как авторитет домена, объем ключевых слов и традиционное количество обратных ссылок, закрепляя устаревшие методы оптимизации.
Решение: модель обучения SEO, ориентированная на результат
Чтобы решить эти проблемы, обучение SEO должно теперь переключиться на измеримые ключевые показатели эффективности, четкие роли и обучение на основе задач:
Новые ключевые показатели эффективности, управляемая структура:
- Скорость поиска вложений (видимость, управляемая ИИ).
- Процент атрибуции GenAI (цитирования в результатах ИИ).
- Наличие вектора и семантическое выравнивание.
- Эффективность сигнала доверия (схема и структурированные данные).
- Повышение рейтинга с помощью метода Retrieval Rank Fusion (RRF).
Новые роли и обязанности:
- Digital GEOlogist: оптимизирует размещение контента и семантическую структуру для поиска. (Знаю, название — шутка, но вы поняли.)
- Trust-Signal Strategist: реализует схему, цитаты, структурированные сигналы доверия.
- Cheditor (редактор фрагментов): оптимизирует фрагменты контента специально для использования и извлечения студентами магистратуры. Если вы редактор, вам нужно быть Cheditor.
SEO-образование на основе задач:
- Имитация поиска с помощью конструирования подсказок ChatGPT/Perplexity.
- Проводите аудит семантического встраивания для измерения схожести контента с результатами успешного поиска.
- Проводите регулярные A/B-тесты структур фрагментов и семантических сигналов, оценивая реальную возможность их извлечения.
Как взять на себя ответственность: теперь вы — главный ресурс
Реальность суровая, но вдохновляющая: никто не спасёт вашу карьеру. Ни ваша компания, которая может развиваться медленно, ни традиционные школы, ни сторонние платформы с устаревшим контентом.
Этого вы не найдёте в каталоге курсов. Если ваша компания не догнала конкурентов (а большинство компаний — нет), вам предстоит взять инициативу в свои руки.
Вот практическая дорожная карта, которая поможет вам начать создавать собственную экспертизу в области AI-SEO с нуля:
Месяц 1: Создайте свой фундамент
- Пройдите базовые курсы по ИИ:
- ИИ для всех ( Coursera ).
- Введение в генеративный ИИ ( Google Cloud Skills Boost ).
- Поделитесь ключевыми выводами внутри компании.
Месяц 2: Тактические навыки, строительство
- Полный курс практического SEO, специальные курсы:
- Семантическое SEO с LLM ( SurferSEO Academy ).
- ChatGPT Prompt Engineering для SEO ( AIPRM ).
- Начните делиться практическими советами через Slack или внутренние рассылки.
Месяц 3: Сообщество и сотрудничество
- Организуйте «обеды и уроки» или внутренние SEO-лаборатории, посвященные семантическому разделению, встраиванию, доверию и проектированию сигналов.
- Активно участвуйте во внешних сообществах (группы Discord, группы SEO в LinkedIn, онлайн-форумы, такие как Moz Q&A), чтобы углубить свои знания.
Месяц 4: Институционализируйте свою экспертизу
- Официально предложить и запустить внутренний «Центр передового опыта в области AI-SEO».
- Проводите практическое моделирование поиска, документируйте результаты и демонстрируйте ощутимые улучшения, чтобы обеспечить постоянные инвестиции и прозрачность внутри компании.
Превращение обучения в лидерство
Набрав обороты в личном развитии, не останавливайтесь на молчаливом совершенствовании. Сделайте своё обучение заметным и ценным, создавая перемены вокруг себя:
- Проводите микросессии SEO-AI: проводите короткие, целевые сессии (15–20 минут) по таким темам, как семантическое разделение, тестирование поиска или проектирование схем. Пусть сессии будут неформальными, повторяемыми и полезными.
- Проведите аудит поиска: выберите от трёх до пяти высокоприоритетных URL-адресов и проверьте их в ChatGPT, Gemini или Perplexity. Какой контент блокируется? Что игнорируется? Открыто поделитесь своими результатами.
- Создайте центр знаний: используйте Notion, Google Docs или Confluence, чтобы создать централизованное пространство для стратегий SEO-AI, результатов тестов, инструментов и шаблонов.
- Создавайте еженедельный дайджест по ИИ: собирайте ключевые обновления из области — цитаты, появляющиеся в генеративных ответах, новые инструменты, полезные подсказки — и распространяйте их внутри компании.
- Привлекайте союзников: приглашайте коллег для участия в тестах на поиск информации, проведения совместных сессий или отмечайте примеры вашего контента, появляющегося в ответах ИИ. Поддержка способствует быстрому развитию лидерских качеств.
Так вы превращаетесь из ученика в лидера. Вы уже не просто повышаете квалификацию, а внедряете ИИ-поиск внутри своей компании.
Вы — катализатор, действуйте сейчас
Роли традиционных SEO-специалистов изменятся (или исчезнут?), и их заменят эксперты, в совершенстве владеющие семантической оптимизацией и извлекаемостью.
Станьте тем, кто обучает свою компанию, поскольку вы сами в первую очередь обучились.
Ваша задача — не просто идти в ногу со временем, но и быть лидером. Сейчас ответственность и возможности лежат на вас.
Не ждите, пока ваша компания догонит или платформы курсов станут современными. Действуйте. Новые системы обнаружения уже существуют, и те, кто научится работать с ними, определят следующую эру прозрачности.
- Если вы преподаете SEO, перепишите свои курсы с учетом этих новых ключевых показателей эффективности и ролей.
- Если вы нанимаете SEO-специалистов, требуйте современных навыков оптимизации: знания семантического встраивания, опыт структурирования фрагментов, подходы к моделированию поиска.
- Если вы практикуете SEO, немедленно переключите свои усилия на тестирование поиска, аудит внедрения и семантическую оптимизацию.
SEO не умирает, оно развивается.
И прямо сейчас у вас есть возможность оказаться на переднем крае этой эволюции.
Комментарии