Люди продолжают спрашивать меня, что нужно, чтобы появиться в ответах ИИ. Они задают вопросы в конференц-залах, в сообщениях LinkedIn, во время звонков и во время семинаров. Вопросы всегда звучат по-разному, но цель одна и та же. Люди хотят знать, какая часть их существующей работы по SEO все еще актуальна. Они хотят знать, чему им нужно научиться дальше и как не отставать. В основном они хотят ясности (отсюда и моя новая книга!). Кажется, что почва под этой индустрией сдвинулась за одну ночь, и каждый пытается выяснить, имеют ли все еще значение навыки, которые они приобрели за последние двадцать лет.
Они делают. Но не в тех пропорциях, которые были раньше. И не по тем же причинам.
Когда я объясняю, как системы GenAI выбирают контент, я каждый раз вижу одну и ту же реакцию. Во-первых, облегчение от того, что основные принципы все еще имеют значение. Затем возникает беспокойство, когда они понимают, какая часть работы, которую они считали необязательной, теперь является обязательной. И, наконец, смесь любопытства и дискомфорта, когда слышат о новом пласте работы, которого еще пять лет назад просто не существовало. В этот последний момент страх упустить выгоду превращается в мотивацию. Кривая обучения не такая крутая, как люди себе представляют. Единственный реальный риск заключается в предположении, что будущая видимость будет следовать вчерашним правилам.
Вот почему эта трехслойная модель помогает. Это придает структуру беспорядочным изменениям. Он показывает, что осталось в силе, что требует большего внимания и что является совершенно новым. И это позволяет вам сделать разумный выбор, где провести время дальше. Как всегда, вы можете не согласиться со мной или поддержать мои идеи. Меня устраивает и то, и другое. Я просто пытаюсь поделиться тем, что понимаю, и если другие считают, что все по-другому, это совершенно нормально.
Этот первый набор содержит работу, которую уже знает каждый опытный SEO. Ничто из этого не ново. Что изменилось, так это цена ошибки. Системы LLM во многом зависят от четкого доступа, ясного языка и стабильной тематической актуальности. Если вы уже сосредоточились на этой работе, вы находитесь в хорошей стартовой позиции.
Вы уже пишете, чтобы соответствовать намерениям пользователя. Этот навык переносится непосредственно в мир GenAI. Разница в том, что LLM оценивают смысл, а не ключевые слова. Они спрашивают, четко ли часть контента отвечает намерениям пользователя. Их больше не заботит охват ключевых слов или умные формулировки. Если ваш контент решает проблему, которую пользователь привносит в модель, система ему доверяет. Если оно отклоняется от темы или смешивает несколько идей в одном фрагменте/блоке, его игнорируют.
Избранные фрагменты подготовили индустрию к этому. Вы научились давать ответ и подкреплять его контекстом. Студенты LLM рассматривают первые предложения фрагмента как своего рода показатель уверенности. Если модель видит ответ в первых двух или трех предложениях, она с гораздо большей вероятностью воспользуется этим блоком. Если ответ скрыт под мягким вступлением, вы потеряете видимость. Это не стилистическое предпочтение. Речь идет о риске. Модель стремится минимизировать неопределенность. Прямые ответы снижают эту неопределенность.
Это еще один давний навык, который становится все более важным. Если сканер не может получить ваш контент без ошибок, LLM не может на него полагаться. Вы можете написать блестящий контент и идеально его структурировать, и все это не будет иметь значения, если система не сможет до него добраться. Чистый HTML, разумная структура страницы, доступные URL-адреса и понятный файл robots.txt по-прежнему являются основополагающими. Теперь они также влияют на качество вашего векторного индекса и на то, как часто ваш контент появляется в ответах ИИ.
Обновление быстро меняющихся тем сегодня имеет большее значение. Когда модель собирает информацию, ей требуется наиболее стабильное и надежное представление о теме. Если ваш контент точный, но устаревший, система часто предпочтет более свежий фрагмент от конкурента. Это становится критически важным в таких категориях, как регулирование, ценообразование, здравоохранение, финансы и новые технологии. Когда тема движется, ваши обновления должны двигаться вместе с ней.
Это всегда было в основе SEO. Теперь это становится еще важнее. LLM ищут образцы опыта. Они предпочитают источники, демонстрирующие глубину темы, а не разовое освещение. Когда модель пытается решить проблему, она выбирает блоки из источников, которые постоянно кажутся авторитетными по этой теме. Вот почему стратегии тонкого контента терпят крах в мире GenAI. Вам нужна глубина, а не охват ради охвата.
Эта вторая группа содержит задачи, которые существовали в старой SEO, но редко выполнялись дисциплинированно. Команды отнеслись к ним легкомысленно, но не отнеслись к ним критически. В эпоху GenAI они теперь имеют реальный вес. Они делают больше, чем просто полируют контент. Они напрямую влияют на извлечение фрагментов, качество встраивания и уровень цитирования.
Раньше сканирование имело значение, потому что люди просматривали страницы. Теперь границы блоков имеют значение, поскольку модели извлекают блоки, а не страницы. Идеальный блок — это компактный блок из 100–300 слов, который без каких-либо отклонений охватывает одну идею. Если вы упаковаете несколько идей в один блок, пострадает их извлечение. Если вы создаете длинные извилистые абзацы, встраивание теряет фокус. Наиболее эффективные фрагменты — компактные, структурированные и понятные.
Раньше это было стилевым предпочтением. Вы сами выбираете, как назвать свой продукт или бренд, и стараетесь оставаться последовательным. В эпоху GenAI ясность сущности становится техническим фактором. Встраивание моделей создает числовые шаблоны на основе того, как ваши объекты выглядят в контексте. Если ваше наименование меняется, смещаются и вложения. Это снижает точность поиска и снижает ваши шансы на использование моделью. Стабильный шаблон именования упрощает сопоставление вашего контента.
Раньше команды добавляли статистику в контент, чтобы казаться авторитетными. Этого уже недостаточно. Магистрам права нужны безопасные и конкретные факты, которые они могут цитировать без риска. Они ищут цифры, шаги, определения и четкие объяснения. Когда ваш контент содержит стабильные факты, которые легко поднять, ваши шансы на цитирование возрастают. Когда ваш контент расплывчатый или перегружен мнениями, вы становитесь менее полезными.
Ссылки по-прежнему имеют значение, но источник упоминания имеет большее значение. LLM серьезно оценивают данные обучения. Если ваш бренд появляется в местах, известных строгими стандартами, эта модель укрепляет доверие к вашей организации. Если вы появляетесь в основном на слабых доменах, такое доверие не формируется. Это не классический ссылочный капитал. Это репутационный капитал в тренировочной памяти модели.
Четкое написание всегда помогало поисковым системам понять намерения. В эпоху GenAI это помогает модели согласовать ваш контент с вопросом пользователя. Умный маркетинговый язык делает встраивания менее точными. Простой и точный язык улучшает последовательность поиска. Ваша цель – не развлечь модель. Ваша цель — быть недвусмысленным.
Эта последняя группа содержит работы, о которых отрасли раньше даже не приходилось задумываться. Эти задачи не существовали в масштабе. Сейчас они вносят один из крупнейших вкладов в узнаваемость. Большинство команд еще не выполняют эту работу. Это реальный разрыв между брендами, которые появляются в ответах ИИ, и брендами, которые исчезают.
LLM не ранжирует страницы. Он ранжирует куски. Каждый фрагмент конкурирует с любым другим фрагментом по одной и той же теме. Если границы вашего блока слабы или ваш блок охватывает слишком много идей, вы проиграете. Если блок плотный, актуальный и структурированный, ваши шансы на то, что вас выберут, возрастут. Это основа видимости GenAI. Поиск определяет все последующее.
Ваш контент в конечном итоге становится вектором. Структура, ясность и последовательность определяют внешний вид этих векторов. Чистые абзацы создают чистые вложения. Смешанные концепции создают шумные вложения. Когда ваши внедрения зашумлены, они теряют запросы с небольшим отрывом и никогда не появляются. Когда ваши вложения чистые, они чаще выравниваются и повышаются при поиске. Это невидимая работа, но она определяет успех в мире GenAI.
Простые варианты форматирования меняют то, чему доверяет модель. Заголовки, метки, определения, шаги и примеры действуют как подсказки для поиска. Они помогают системе сопоставить ваш контент с потребностями пользователя. Они также снижают риск, поскольку предсказуемую структуру легче понять. Когда вы предоставляете чистые сигналы, модель чаще использует ваш контент.
LLM оценивают доверие иначе, чем Google или Bing. Они ищут информацию об авторе, учетные данные, сертификаты, цитаты, происхождение и стабильные источники. Они предпочитают контент, который снижает ответственность. Если вы дадите модели четкие маркеры доверия, она сможет с уверенностью использовать ваш контент. Если доверие слабое или отсутствует, ваш контент становится фоновым шумом.
Модели нуждаются в структуре для интерпретации взаимосвязей между идеями. Пронумерованные шаги, определения, переходы и границы разделов улучшают поиск и уменьшают путаницу. Когда ваш контент следует предсказуемым шаблонам, система может использовать его более безопасно. Это особенно важно для консультативного контента, технического контента и любой темы, связанной с юридическим или финансовым риском.
Переход к GenAI — это не перезагрузка. Это перестройка. Люди по-прежнему ищут помощи, идей, продуктов, ответов и утешений. Они просто делают это через системы, которые по-разному оценивают контент. Вы можете оставаться заметным в этом мире, но только если перестанете ожидать, что вчерашний сценарий принесет те же результаты. Когда вы понимаете, как работает поиск, как обрабатываются фрагменты и как моделируется значение, туман рассеивается. Работа снова становится ясной.
Большинство команд еще не там. Они все еще оптимизируют страницы, в то время как системы искусственного интеллекта оценивают фрагменты. Они все еще думают ключевыми словами, пока модели сравнивают значения. Они все еще совершенствуют текст, пока модель ищет сигналы доверия и структурированную ясность. Когда вы понимаете все три слоя, вы перестаете гадать о том, что важно. Вы начинаете формировать контент так, как его на самом деле читает система.
Это не занятая работа. Это стратегическая основа для следующего десятилетия открытий. Бренды, которые адаптируются раньше, получат преимущество, которое со временем будет только увеличиваться. ИИ не вознаграждает самый громкий голос. Он награждает самого ясного. Если вы построите это будущее уже сейчас, ваш контент будет продолжать появляться там, где ваши клиенты будут искать его в следующий раз.
Моя новая книга «Машинный уровень: как оставаться заметным и заслуживающим доверия в эпоху поиска с использованием искусственного интеллекта» теперь продается на сайте Amazon.com. Я хотел бы, чтобы это руководство существовало, когда я начал замечать, что старый сценарий (рейтинги, трафик, рейтинг кликов) постепенно становится менее предсказуемым для реальных результатов бизнеса. Сдвиг не является абстрактным. Когда системы искусственного интеллекта решают, какой контент извлекается, цитируется и заслуживает доверия, они также решают, какой опыт останется видимым, а какой станет неактуальным. В книге рассматривается техническая архитектура, лежащая в основе этих решений (токенизация, фрагментирование, векторное встраивание, генерация с расширенным поиском), и она преобразуется в структуры, которые вы действительно можете использовать. Он создан для практиков, чьи роли меняются, руководителей, пытающихся понять смысл изменения показателей, и всех, кто почувствовал неприятный разрыв между тем, что работало раньше, и тем, что работает сейчас.
Дополнительные ресурсы:
Этот пост был первоначально опубликован на Дуэйн Форрестер декодирует.
Рекомендованное изображение: Master1305/Shutterstock
