В мире маркетинга и технологий сегодня все чаще звучит вопрос: как оптимизировать контент под большие языковые модели (LLM) – такие как ChatGPT, Gemini и Claude? Эта новая дисциплина, которую уже называют LLM-оптимизацией, формируется на пересечении SEO и искусственного интеллекта. Она фокусируется на том, как бренды появляются в результатах, созданных ИИ, и что из этого реально можно измерить.
Почему отслеживание – основа LLM-оптимизации
Как и SEO когда-то, LLM-оптимизация не сможет развиваться без точных данных. Пока мы живем в «до-Semrush» эпоху для LLM – метрик мало, а результаты непредсказуемы. Но именно отслеживание дает понимание, что действительно работает, и помогает выстроить стратегию роста бренда.
Основные сложности здесь очевидны:
- LLM не публикуют частоту запросов или аналоги «поискового объема».
- Ответы на одинаковые вопросы могут отличаться из-за вероятностной генерации и контекста.
- Модели используют скрытые факторы (историю пользователя, контекст сессии, эмбеддинги), которые невозможно наблюдать извне.
Почему запросы в LLM отличаются от традиционного поиска
Поисковые запросы в Google стабильны и повторяются миллионы раз. В LLM всё иначе – взаимодействие разговорное, гибкое, и пользователи переформулируют вопросы в процессе общения. Поэтому здесь нельзя полагаться на старые метрики. Нужен другой подход – например, модель опросного отслеживания, похожая на систему прогнозов выборов.
Модель опросного отслеживания и ранние инструменты
Суть метода проста: берётся выборка из 250–500 запросов, отражающих тематику бренда, и регулярно проверяется, упоминается ли бренд в ответах LLM. Это позволяет получить «долю голоса» (Share of Voice) – долю упоминаний по сравнению с конкурентами. Со временем выборка даёт стабильную картину видимости бренда в ответах ИИ.
Первые инструменты, предлагающие такие метрики:
- Profound
- Conductor
- OpenForge
Регулярное отслеживание на больших массивах данных позволяет превратить хаос в интерпретируемые сигналы и построить стратегию роста.
Как создать многослойную систему отслеживания
Одна метрика не даёт полной картины. Поэтому лучше объединить несколько подходов:
- Share of Voice (SOV): измерение доли упоминаний бренда по ключевым запросам.
- Google Analytics 4: настройка пользовательских параметров для отслеживания переходов из LLM.
- Google Search Console: анализ трафика на брендовый запрос. Рост брендовых поисков часто указывает на влияние LLM-видимости.
Полного контроля пока не существует, и важно помнить: эти данные – ориентиры, а не точная наука.
Как оценивать «поисковый объём» в LLM
Прямых метрик нет, но можно использовать косвенные методы:
- Сравнение с SEO: если ключевое слово хорошо работает в поиске, вероятно, оно востребовано и в LLM.
- Оценка по отрасли: для индустрий с высокой долей ИИ-пользователей можно брать 20–25% от традиционного поискового объема.
- Инструменты на основе ИИ: новые платформы начинают анализировать запросы через API и машинное обучение – точность пока невысока, но растёт.
Оптимизация под видимость в LLM
Сегодня всё больше инструментов помогает понять, что именно улучшать. Оптимизация делится на два вопроса:
- Какой контент создавать или обновлять?
- Как это связать с общей SEO-стратегией бренда?
Определяем, какой контент улучшить
Начать стоит с анализа видимости по выбранным запросам: где ваш бренд упоминается, а где – нет. Это позволяет:
- Определить, кого LLM цитируют по ключевым запросам.
- Найти темы, где конкуренты присутствуют, а вы – нет.
- Понять, какие ваши страницы уже цитируются, а какие – игнорируются.
Так выявляются контентные пробелы, зоны роста и источники, на которые стоит ориентироваться.
Пересечение SEO и LLM
Несмотря на развитие ИИ, SEO остаётся фундаментом цифровой видимости. Исследования показывают, что бренды с первой страницы Google чаще всего появляются и в ответах ChatGPT. Совпадение очевидно: LLM часто используют поисковую выдачу как базу данных.
Вывод: сильное SEO – залог успеха в LLM. Поэтому не стоит отказываться от классики: техническое здоровье сайта, качественные ссылки и структурированные данные всё ещё ключ к успеху.
Как адаптировать on-page и off-page стратегии под LLM
Off-page: новая форма линкбилдинга
LLM часто цитируют:
- Wikipedia
- Сайты с отзывами и обзорами
Поэтому вместо массового линкбилдинга имеет смысл ориентироваться на источники, которым ИИ уже доверяет. Это могут быть обзоры, рейтинги и авторитетные статьи, где ваш бренд упоминается естественно.
On-page: ваш собственный контент
Инструменты анализа LLM показывают, какие ваши страницы цитируются, а какие нет. Это помогает выделить:
- Отсутствующий контент – темы, которые вы ещё не раскрыли.
- Недоработанный контент – требует структурных улучшений или обновления данных.
- Контент с потенциалом – достаточно добавить FAQ или уточняющие ответы.
Использование новых технологий
Современные инструменты уже анализируют семантическое совпадение вашего контента с ответами LLM. Это помогает понять, где слабые места и какие улучшения дадут максимальный эффект. Следующий этап – автоматизация: системы, которые смогут сами превращать аналитические данные в конкретные контентные действия.
Сроки и ожидаемые результаты
Первые результаты от LLM-оптимизации можно увидеть через 1–3 месяца, но полноценный эффект – через 6–12. Главное преимущество перед SEO – скорость: LLM могут учитывать новые данные уже через несколько дней. Однако качество контента, упоминания и авторитет – по-прежнему главные факторы успеха.
От SEO к LLM: новая эра видимости
Трафик из LLM пока меньше, чем из традиционного поиска, но растёт стремительно. Лучший подход – не заменять SEO, а дополнять его. Компании, которые начнут собирать данные, анализировать упоминания и выстраивать стратегию LLM уже сейчас, получат преимущество в будущем.
- Определите внешние источники, часто цитируемые в вашей нише.
- Анализируйте видимость конкурентов по ключевым запросам LLM.
- Проверяйте, какие ваши страницы попадают в ответы LLM.
- Продолжайте SEO, дополняя его LLM-стратегией.
LLM-оптимизация – это не отказ от SEO, а его логичное продолжение. Это способ понять, как ИИ видит ваш бренд – и сделать всё, чтобы он видел вас чаще.