#12-Новая структура SEO в эпоху искусственного интеллекта. Правка

Первый пост в разделе "Практические примеры"

Новые ИИ-модели становятся хуже в SEO: что с этим делать

Идентификатор ссылки (англ.)	pervyy-post-v-razdele-prakticheskie-primery
Статус:	Активен

Описание

Идентификатор ссылки (англ.)	new-ai-models-are-worse-at-seo-benchmark-shows-drop
Статус:	Активен

Описание:

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdate_';

'#blog_post_update';

Новая структура SEO в эпоху искусственного интеллекта. Правка

Активен

Почистить кэш постов Экспресс-правка Разметка ред. Summernote ред. Quill ред. CKEditor ред. Trumbowyg ред. Imperavi ред. Jodit

Общая информация

Сменить блог

Название

Рейтинг SEO (от 1 до 100)

Всего знаков в посте: 11900

id (статус)	798 (3)
Идентификатор ссылки (англ.)	the-new-structure-of-ai-era-seo
Сайт (ID сайта)	. #3
Смотреть на сайте	https://panel.seoforger/posts/aio-gmo-lab/the-new-structure-of-ai-era-seo/
Время последнего обновления	10-12-2025 в 09:55:02
Ссылка в БД	https://panel25.seowebdev.ru/seowebdev.ru/posts/aio-gmo-lab/the-new-structure-of-ai-era-seo/
Картинка	https://static.seowebdev.ru/cache/8/798-the-new-structure-of-ai-era-seo_col-12.webp

Текст поста

Ключевое слово отсутствует

Полный текст < > & " ' « » – — … • · ← → ↑ ↓ ↔

Валюты: € £ ¥ ¢

Типографика: § ¶ ° ± × ÷

Дроби: ½ ⅓ ⅔ ¼ ¾ ⅛ ⅜ ⅝ ⅞

Греческие: α β γ δ ε λ μ π σ ω Δ Σ Ω

Математические: ≈ ≠ ≤ ≥ ∞ √ ∑ ∫ ∂ ∇

<p>За последние месяцы меня всё чаще спрашивают, что нужно, чтобы появляться в ответах ИИ. Спрашивают в кулуарах конференций, в LinkedIn, на созвонах и во время воркшопов. Формулировки разные, но суть одна: хотят понять, что из классического SEO всё ещё работает, что нужно изучать дальше и как не отстать. И главное &ndash; как обрести ясность, потому что кажется, будто почва ушла из-под ног, а правила изменились за одну ночь.</p>
<p>Навыки, которые мы оттачивали двадцать лет, по-прежнему важны. Но не в тех пропорциях и не по тем причинам.</p>
<p>Когда я объясняю, как GenAI выбирает контент, реакция почти всегда одинакова. Сначала &ndash; облегчение: фундаментальные вещи всё ещё работают. Затем &ndash; лёгкая тревога: &laquo;второстепенная&raquo; работа вдруг стала обязательной. И наконец &ndash; любопытство, смешанное с дискомфортом: появился новый слой задач, которого ещё 5 лет назад не существовало. Но именно в этот момент страх упустить тренд превращается в мотивацию. Кривая обучения не такая крутая, как кажется. Риск один &ndash; продолжать верить, что видимость в будущем будет опираться на вчерашние правила.</p>
<p>Поэтому модель из трёх слоёв помогает &ndash; она структурирует хаос. Показывает, что переносится, что требует большего внимания, а что появилось впервые. И позволяет разумно выбирать, куда вкладывать время. Спорьте со мной, соглашайтесь &ndash; всё нормально. Я просто делюсь тем, что понимаю, а если кто-то видит иначе &ndash; это тоже нормально.</p>
<h2>Сегмент 1: Работа, которая переходит из классического SEO</h2>
<p>Здесь &ndash; то, что любой опытный SEO знает наизусть. Нового почти нет. Меняется лишь цена ошибки. LLM-системы зависят от доступности контента, ясного языка и стабильной тематической релевантности. Если вы уже делаете это хорошо &ndash; вы в выигрыше.</p>
<h3>Семантическое соответствие</h3>
<p>Мы уже привыкли писать под намерение пользователя. Это напрямую переносится в GenAI. Разница одна &ndash; LLM оценивает смысл, а не ключи. Он смотрит, отвечает ли блок контента на запрос ясно и без лишнего шума. Если вы решаете проблему &ndash; модель доверяет. Если уходите в сторону &ndash; блок игнорируется.</p>
<h3>Прямые ответы</h3>
<p>Фичерды нас к этому подготовили. LLM читает первые строки блока как показатель уверенности. Если ответ &ndash; в первых двух-трёх предложениях, этот блок попадает в выборку. Если &laquo;разогреваетесь&raquo; долгим вступлением &ndash; теряете видимость. Это не стиль, это про снижение риска.</p>
<h3>Техническая доступность</h3>
<p>Если краулер не может чисто получить контент &ndash; LLM тоже не сможет на него опереться. Великолепный текст бесполезен, если HTML грязный, структура непонятная, а robots.txt мешает. Технический фундамент влияет теперь и на качество векторного индекса.</p>
<h3>Актуальность контента</h3>
<p>Обновлять материалы на быстро меняющиеся темы стало критичнее. Модели предпочитают стабильный и свежий взгляд на предмет. Если ваш материал точный, но устаревший &ndash; он проигрывает конкуренту, который обновил.</p>
<h3>Тематическая авторитетность</h3>
<p>Это всегда было важным. Теперь &ndash; критическим. LLM ищет устойчивые паттерны экспертизы. Поэтому тонкие, поверхностные статьи &ndash; мёртвый груз. Нужна глубина и системность.</p>
<h2>Сегмент 2: Работа, которую раньше делали лишь частично</h2>
<p>Эти задачи существовали, но их редко делали последовательно. Сейчас они критически важны &ndash; они влияют на извлечение блоков, качество векторов и частоту цитирования.</p>
<h3>Качество блока (chunk)</h3>
<p>Модель извлекает не страницы, а блоки. Лучший блок &ndash; 100&ndash;300 слов, одна мысль, без дрейфа. Сложные, длинные абзацы делают embedding размытым. Чёткие, структурированные куски &ndash; работают.</p>
<h3>Ясность сущностей</h3>
<p>Раньше &ndash; просто предпочтение стиля. Сегодня &ndash; технический фактор. Если названия бренда, продукта, объектов &laquo;гуляют&raquo;, embeddings тоже дрейфуют. Это снижает точность сопоставления.</p>
<h3>Факты, готовые к цитированию</h3>
<p>LLM ищут чёткие и безопасные факты: цифры, шаги, определения, чёткие объяснения. Мутная, оценочная подача &ndash; снижает вероятность цитирования.</p>
<h3>Репутация источника</h3>
<p>Ссылки важны, но ещё важнее &ndash; где вы упоминаетесь. Если бренд регулярно появляется в сильных источниках, модель формирует доверие к сущности. Это уже не link equity &ndash; это reputation equity.</p>
<h3>Ясность важнее креативности</h3>
<p>Понятный язык помогает модели лучше соотнести контент с вопросом. &laquo;Умная&raquo; маркетинговая речь ухудшает embeddings. Простота повышает точность.</p>
<h2>Сегмент 3: Работа, которая появилась только в эпоху ИИ и LLM</h2>
<p>Этот набор задач раньше не существовал. Сегодня &ndash; это ключ к видимости. Большинство команд пока этим не занимается. Именно здесь появляется разрыв между теми, кто попадает в ответы ИИ, и теми, кого модель не замечает.</p>
<h3>Извлечение на уровне chunk</h3>
<p>LLM ранжирует блоки, не страницы. Каждый блок конкурирует с любым блоком по теме. Слабые границы &rarr; проигрыш. Чёткие, структурные блоки &rarr; высокий шанс выбора.</p>
<h3>Качество embedding</h3>
<p>Ваш текст в итоге превращается в вектор. Структура, ясность и последовательность формируют его качество. Чистые абзацы &ndash; чистые embeddings. Смешанные идеи &ndash; шум.</p>
<h3>Сигналы для извлечения</h3>
<p>Заголовки, списки, определения, шаги &ndash; это подсказки для модели. Они помогают понять, что за что отвечает, и снижают риск неправильной интерпретации.</p>
<h3>Сигналы доверия для машин</h3>
<p>LLM смотрят на автора, его экспертизу, цитаты, происхождение данных, устойчивость источника. Модель избегает рисков. Если уровень доверия низкий &ndash; вы просто не участвуете.</p>
<h3>Структурированный контекст</h3>
<p>Нумерация, определения, подзаголовки, чёткие переходы &ndash; всё это снижает путаницу и улучшает извлечение. Особенно важно для экспертного и рискованного контента.</p>
<h2>Заключение</h2>
<p>Переход к GenAI &ndash; не сброс и не перезапуск. Это трансформация. Люди по-прежнему ищут помощь, решения, товары, поддержку. Но делают это через системы, которые оценивают контент иначе.</p>
<p>Большинство команд всё ещё оптимизируют страницы, в то время как ИИ анализирует блоки. Всё ещё думают ключами, когда модели сравнивают смыслы. Всё ещё шлифуют текст, в то время как модель ищет сигналы доверия и структурную ясность.</p>
<p>Когда понимаешь эти три слоя &ndash; исчезает туман. Работа снова становится понятной. И те, кто адаптируется раньше, получат преимущество, которое будет усиливаться годами. ИИ награждает не тех, кто громче. А тех, кто понятнее.</p>
<p>Моя новая книга &laquo;The Machine Layer: How to Stay Visible and Trusted in the Age of AI Search&raquo; уже доступна на Amazon. В ней &ndash; архитектура решений (токенизация, чанкинг, векторные embeddings, RAG) и практические модели, которые помогут выстроить стратегию видимости в новую эпоху.</p>

Скопировано в буфер!

Вставлено из буфера!

Новая структура SEO в эпоху искусственного интеллекта. Правка

Дополнительные символы