Вы публикуете страницу, которая решает реальную проблему. Читается чисто. В нем есть примеры и рассмотрены крайние случаи. Вы с радостью вручите его покупателю.

Затем вы задаете платформе искусственного интеллекта именно тот вопрос, на который отвечает страница, и ваша страница так и не появляется. Ни цитирования, ни ссылки, ни перефразирования. Просто опустил.

Этот момент новый. Не потому, что платформы дают разные ответы, поскольку большинство людей уже принимают это как реальность. Сдвиг более глубокий. Человеческая значимость и полезность модели могут различаться.

Если вы по-прежнему используете «качество» как единый универсальный стандарт, вы неправильно диагностируете, почему контент не дает ответов ИИ, и потратите время на исправление неправильных ошибок.

Разрыв в полезности это самый простой способ назвать проблему.

Что Разрыв в полезности Является

Этот разрыв представляет собой расстояние между тем, что человек считает важным, и тем, что модель считает полезным для получения ответа.

Люди читают, чтобы понять. Они терпят разминку, нюансы и повествование. Они будут прокручивать страницу, чтобы найти один абзац, который имеет значение, и часто принимают решение, просмотрев всю страницу или большую ее часть.

Система поиска и генерации работает по-другому. Он извлекает кандидатов, обрабатывает их порциями и извлекает сигналы, позволяющие выполнить задачу. Ему не нужна ваша история, только полезные части.

Эта разница меняет то, как работает «хорошо».

Страница может быть отличной для человека и при этом малополезной для модели. Эта страница также может быть технически видимой, проиндексированной и заслуживающей доверия, и тем не менее, она все равно может потерпеть неудачу в тот момент, когда система попытается превратить ее в ответ.

Это не теория, которую мы здесь изучаем, поскольку исследования уже отделяют релевантность от полезности в поиске, основанном на LLM.

Почему релевантность больше не является универсальной

Многие стандартные показатели ранжирования IR намеренно имеют большой вес, что отражает давнее предположение о том, что полезность пользователя и вероятность проверки уменьшаются с ростом рейтинга. В RAG извлеченные элементы используются LLM, который обычно поглощает набор отрывков, а не сканирует ранжированный список, как человек, поэтому классические скидки на позиции и предположения только по релевантности могут не соответствовать сквозному качеству ответов. (Здесь я слишком упрощаю, поскольку IR гораздо сложнее, чем можно охватить одним абзацем.)

А Документ 2025 года об оценке поиска для систем эпохи LLM пытается сделать это явным. В нем утверждается, что классические метрики IR не учитывают два больших несоответствия: скидки на позиции различаются для потребителей LLM, а человеческая значимость не равна полезности машины. В нем представлена ​​схема аннотаций, которая измеряет как полезные, так и отвлекающие отрывки, а затем предлагается метрика под названием UDCG (Совокупный выигрыш с учетом полезности и отвлечения внимания). В документе также сообщается об экспериментах с несколькими наборами данных и моделями, при этом UDCG улучшает корреляцию со сквозной точностью ответов по сравнению с традиционными показателями.

Вывод маркетолога довольно банален. Некоторый контент не просто игнорируется. Это может снизить качество ответа, сбив модель с пути. Это проблема утилиты, а не проблемы записи.

Соответствующее предупреждение исходит от NIST. Ян Соборофф»Не используйте LLM для вынесения релевантных суждений» утверждает, что вы не должны заменять суждения о человеческой значимости в процессе оценки модельными суждениями. Сопоставление не является надежным, даже если текстовый вывод кажется человеческим.

Это важно для вашей стратегии. Если бы релевантность была универсальной, модель могла бы заменить судью-человека, и вы получили бы стабильные результаты, но вы этого не делаете.

Разрыв в полезности сидит прямо в этом пространстве. Вы не можете предполагать, что то, что хорошо читается человеку, будет рассматриваться как полезное системами, которые сейчас способствуют открытиям.

Даже когда ответ присутствует, модели не используют его последовательно

Многие команды слышат «LLM может занять длительный контексти предположим, что это означает «LLM найдут то, что важно.Это предположение часто терпит неудачу.

«Затерянные посередине: как языковые модели используют длинные контексты» показывает, что производительность модели может резко ухудшиться в зависимости от того, где в контексте появляется релевантная информация. Результаты часто выглядят лучше, когда релевантная информация находится ближе к началу или концу входных данных, и хуже, когда она находится в середине, даже для моделей с явно длинным контекстом.

Это четко соответствует контенту в Интернете. Люди будут прокручивать. Модели могут не использовать середину вашей страницы так надежно, как вы ожидаете. Если ваше ключевое определение, ограничение или правило принятия решений находится посередине, оно может стать функционально невидимым.

Можно написать нужную вещь и все равно разместить ее там, где система ее не использует последовательно. Это означает, что полезность заключается не только в правильности; речь идет также об экстрагируемости.

Доказательство в дикой природе: одно и то же намерение, разные цели полезности

Именно здесь Разрыв в полезности переходит от исследования к реальности.

BrightEdge опубликовал исследование сравнение того, как ChatGPT и Google AI обеспечивают видимость по отраслям. В сфере здравоохранения BrightEdge сообщает о расхождении в 62% и приводит пример, который важен для маркетологов, поскольку показывает, что система выбирает путь, а не просто ответ. В разделе «Как найти врача» в отчете описывается ChatGPT, продвигающий Zocdoc, в то время как Google указывает на каталоги больниц. То же намерение. Другой маршрут.

Связанный отчет от них также представляет это как более широкую модель, особенно в запросах, ориентированных на действие, где платформа подталкивает к различным поверхностям принятия решений и конверсий.

Это Разрыв в полезности проявляется как поведение. Модель выбирает то, что она считает полезным для выполнения задачи, и этот выбор может быть в пользу агрегаторов, торговых площадок, каталогов или формулировки проблемы конкурентами. Ваша качественная страница может проиграть, не ошибаясь.

Портативность — это миф, от которого вам придется отказаться

Старое предположение было простым. Если вы создадите высококачественную страницу и выиграете в поиске, вы выиграете и в открытии, и это уже небезопасное предположение.

BCG описывает сдвиг в доступности обнаружения и показывает, как измерение переходит от ранжирования к видимости на поверхностях с помощью искусственного интеллекта. В их статье содержится утверждение о незначительном совпадении между традиционным поиском и источниками ответов ИИ, что подтверждает идею о том, что успех не передается напрямую между системами.

Глубокий опубликовал аналогичный аргументпозиционируя разрыв в перекрытии как причину, по которой верхняя видимость в Google не гарантирует видимость в ChatGPT.

Метод имеет значение при исследованиях перекрытия, поэтому воспринимайте эти числа как сигналы направления, а не как фиксированные константы. Поисковая система опубликовал критику о более широкой тенденции SEO-исследований к чрезмерному расширению или обобщению за пределами того, что могут поддерживать их методы, включая обсуждение утверждений в стиле перекрытия.

Вам не нужен идеальный процент, чтобы действовать. Вам просто нужно принять этот принцип. Видимость и производительность по умолчанию не переносимы, а полезность зависит от системы, собирающей ответ.

Как вы измеряете Разрыв в полезности Без лаборатории

Для начала вам не нужны корпоративные инструменты, но вам нужна последовательность и целенаправленная дисциплина.

Начните с 10 намерений, которые напрямую влияют на доход или удержание. Выбирайте запросы, которые отражают реальные точки принятия решений клиентом: выбор категории продукта, сравнение вариантов, устранение распространенной проблемы, оценка безопасности или соответствия требованиям или выбор поставщика. Сосредоточьтесь на намерении, а не на объеме ключевых слов.

Запустите точно такой же запрос на поверхностях искусственного интеллекта, которые используют ваши клиенты. Сюда могут входить Google Gemini, ChatGPT и система ответов, такая как Perplexity. Вы не ищете совершенства, а просто повторяемых различий.

Снимайте четыре объекта каждый раз:

• Какие источники цитируются или ссылаются.
• Упоминается ли ваш бренд (цитируется, упоминается, перефразируется или опускается).
• Появляется ли предпочитаемая вами страница.
• Направляет ли ответ пользователя к вам или от вас.

Затем оцените то, что видите. Следите за тем, чтобы подсчет очков был простым, чтобы вы действительно это сделали. Практическая шкала выглядит простыми словами следующим образом:

• Ваш контент явно дает ответ.
• Ваш контент появляется, но играет второстепенную роль.
• Ваш контент отсутствует, а доминирует третья сторона.
• Ответ противоречит вашим указаниям или направляет пользователей туда, куда вы не хотите, чтобы они пошли.

Это становится вашим Разрыв в полезности базовый уровень.

Повторяя это ежемесячно, вы отслеживаете дрейф. Когда вы повторяете его после изменения содержания, вы можете увидеть, сократили ли вы пробел или просто переписали слова.

Как вы уменьшаете Разрыв в полезности Не превращая ваш сайт в контрольный список

Цель не в том, чтобы «писать для ИИ». Цель — сделать ваш контент более удобным для использования системами, которые ищут и собирают ответы. Большая часть работ носит структурный характер.

Размещайте критически важную информацию заранее. Люди принимают медленный темп. Системы поиска вознаграждают чистые ранние сигналы. Если решение пользователя зависит от трех критериев, поместите эти критерии вверху. Если важен наиболее безопасный вариант по умолчанию, укажите его заранее.

Напишите закрепляемые утверждения. Модели часто собирают ответы из предложений, которые выглядят как устойчивые утверждения. Четкие определения, явные ограничения и прямая причинно-следственная формулировка повышают удобство использования. Сдержанный, поэтический или чрезмерно повествовательный язык может хорошо читаться людям, но его по-прежнему трудно извлечь в ответ.

Отделите основные рекомендации от исключений. Распространенной схемой сбоя является смешивание основного пути, крайних случаев и сообщений о продукте внутри одного плотного блока. Такая плотность увеличивает риск отвлечения, что согласуется с полезностью и рамкой отвлечения в УДКГ работа.

Сделайте контекст явным. Люди делают выводы, но модели выигрывают, когда вы указываете предположения, географию, чувствительность ко времени и предпосылки. Если рекомендации меняются в зависимости от региона, уровня доступа или типа пользователя, четко скажите об этом.

Относитесь к содержимому средней страницы как к хрупкому. Если самая важная часть вашего ответа находится посередине, продвиньте ее или повторите в более сжатой форме ближе к началу. Долгосрочное исследование Положение шоу может меняться в зависимости от того, используется ли информация.

Добавляйте первоисточники, когда они имеют значение. Вы делаете это не для украшения. Вы предоставляете модели и читателю доказательства, чтобы закрепить доверие.

Это контент-инжиниринг, а не уловки.

К чему это вас приведет

Разрыв в полезности это не призыв отказаться от традиционного SEO. Это призыв перестать полагать, что качество является портативным.

Теперь ваша работа выполняется в двух режимах одновременно. Людям по-прежнему нужен отличный контент. Моделям нужен полезный контент. Эти потребности пересекаются, но они не идентичны. Когда они расходятся, получается невидимый провал.

Это меняет роли.

Авторы контента больше не могут рассматривать структуру как проблему форматирования. Структура теперь является частью производительности. Если вы хотите, чтобы ваше лучшее руководство выдержало поиск и синтез, вы должны писать так, чтобы машины могли извлекать нужную информацию быстро, не отвлекаясь.

SEO-специалисты не могут относиться к «контенту» как к чему-то, что они оптимизируют по краям. Техническое SEO по-прежнему имеет значение, но оно больше не несет в себе всю историю видимости. Если вашим основным рычагом были возможность сканирования и гигиена на странице, теперь вам нужно понять, как ведет себя сам контент, когда он разбивается на части, извлекается и собирается в ответы.

Организации-победители не будут спорить о том, различаются ли ответы ИИ. Они будут рассматривать полезность, связанную с моделью, как измеримый разрыв, а затем устранять его, намерение за намерением.

Дополнительные ресурсы:

---

Этот пост был первоначально опубликован на Дуэйн Форрестер декодирует.

---

Рекомендованное изображение: ЛариБат/Shutterstock