Генеративные темы от Yandex и Google — Trend 2025

Для поисковых систем важно дать пользователю ответ как можно скорее, если это возможно, и остаться в поисковой экосистеме. С разработкой искусственного интеллекта вы можете использовать эту технологию, чтобы сформировать быстрый ответ на запрос пользователя.

В 2025 году поисковые системы разработали эту технологию и использовали ИИ для обработки требований и анализа контента. Например, Yandex Yandex Neuro использует ответ на пользовательский запрос на основе информации из соответствующих задач. Yandex Neuro уже рисует большую часть трафика мест и генерирует ответы на основе анализа нескольких страниц одновременно.

Пример такого блока, который состоит из обработки нескольких мест:

Neuro Block в издании Yandex

Ссылки на страницы указаны под блоком, но вам часто не нужно пересекать пользователей, потому что нейронная сеть дает достаточный ответ. Должен быть подготовлен бизнес, что компания получает меньше кликов и трафика на своих веб -сайтах из -за таких быстрых ответов.

Тем не менее, Neurodach не является причиной отказываться от SEO, а признаком создания подробного и полезного контента для аудитории. Читатель не всегда достаточен для короткого ответа от ИИ, не все вопросы возможны для короткого ответа. Пользователь может захотеть глубже погрузиться в тему, прочитать больше материала: в этом случае вам нужна подробная и понятная статья, которая, наконец, приводит к сайту обычных читателей и лидеров.

ML -модели оценивают корректировки содержания в соответствии с требованиями

Yandex хуже с точки зрения контента, который учитывает плохое качество: это текст в общих фразах, который не имеет ценности и уникальности в содержании. Такие тексты не решают проблему пользователя, с которой он пришел на веб -сайт и побуждает его вернуться к вопросу, чтобы продолжать искать.

Например, пользовательский требование состоит в том, чтобы выбрать лучший цвет для кухни. У него есть ряд вопросов, которые он ожидал найти ответы и получить помощь на выборах. Если текст содержит общие описания цветов, даже если это ясно, это не помогает читателю решить его и отправить обратно на вывод. Другое дело текст, который заполнен советом эксперта, который имеет опыт работы с цветами и падением суждения, который должен быть выбран в зависимости от запроса.

Теперь модели, основанные на машинном обучении, связаны с оценкой контента. Поисковые компании используют ML для распознавания и поездок на страницы с плохим контентом. А подтвержденный Посол Яндекс Михаил Сливинский:

«Вы должны сражаться с плохими текстами из нейронных сетей, и Yandex уже делает это довольно успешно. Кто определит, будет ли это полезно или нет? Есть разные варианты, но в основном это ML, который рассматривается с хорошими и плохими примерами. И такая модель уже существует, Yandex уже был завершен с подавлением плохого содержания, объем которого значительно вырос из -за распространения нейрональных сетей. «

GEO — новый SEO

Специалисты SEO различают новую направленную генерацию моторной оптимизации (GEO), то есть генеративной оптимизации, которая подразумевает адаптацию контента для поисковых систем на основе ИИ.

В отличие от классического SEO, который фокусируется на поисковых роботах, Geo стремится начать с нейро -сеализации и голосового поиска. Владельцы сайтов должны учитывать требования к текстам, использовать модели ML и соответствовать их.

Создавая контент SEO, сконцентрируйтесь на необходимости пользователя и заполните тексты вашим опытом. Нам нужны полезные материалы, которые помогают читателю ответить на конкретный вопрос и обязательно содержать экспертные обзоры. Когда пользователь видит соответствующий контент для себя, наполненный опытом и советами, он начинает верить в источник. В результате это может быть обычным читателем и клиентом.

Гибридный подход к производству SEO -текстов более выгоден, чем ручная работа

Метод, когда ИИ генерирует и оптимизирует текст, и человек обрабатывает и заполняет ваш опыт, оценка сайта увеличивает выставку и экономит время для создания контента.

Эксперимент — люди против команды людей с ИИ

Наука говорит изучать Венский университет экономики и экономики и экономики, Университет Эмори и Модуля, в котором контент, написанный человеком, оказался более эффективным, чем контент, который люди создавали вручную с нуля без использования помощников искусственного интеллекта.

В течение 96 дней в рамках эксперимента было опубликовано 30 текстов для международной бизнес -школы. ИИ и один оказались более эффективными: в среднем 17 страниц в день попадали на лучшую выставку, в то время как контент, созданный одним, вообще не упал на вершину. Правописание с ИИ требовало на 91% меньше затрат на рабочую силу, чем без них.

Искусственный интеллект может ускорить работу и устранить рутинные задачи, понимать запросы пользователей и создавать соответствующие тексты. ИИ не заменит эксперта, который дает текст для текста и его практического опыта, но может помочь быстро собрать ключи, создать структуру, чтобы собрать большой рейтинг, чтобы одеть контрольный список из списка советов и мыслей в последовательный текст.

Практики делегируйте деловые задачи AI

Это подтверждает опыт практикующих. Riverstart использует искусственный интеллект для ускорения работы по структуре текста и для создания метатегов и формирования блока часто задаваемых вопросов с ответами на часто задаваемые вопросы. Если вы объедините работу ИИ и эксперта, можно быстро показать веб -сайты на вершине и ускорить рост органического трафика. Пример Такая задача: кластеризация собранной семантики и оптимизация описания товаров с важными запросами на местонахождение производителя смесей здания. В результате всей работы годовой трафик вырос на 45% — это не заслуга нейрональных сетей, но II экономит время для деловых задач и выпускает их для поиска лучших стратегий.

Пример диалога кластеризации с AI в pr-i.ru/chat-gpt с использованием модели GPT-4

Следуйте за тенденциями и используйте их в своей работе

Предприниматель должен адаптироваться к изменениям в реальности. Системы поиска используют ИИ для генеративной доставки, чтобы они были готовы к более низкому количеству трафика. В то же время, контент все еще эффективен для привлечения новых пользователей, для укрепления имиджа эксперта, чтобы повысить доверие и лояльность. Поэтому вы должны создать контент, который соответствует текущим требованиям для специализированных знаний, и использовать ИИ для снижения затрат на создание.