Чтобы увеличить влияние вашего бренда в AI-поиске, стратегия LLM seeding должна стать основным элементом вашей работы.
Например, я спросил Perplexity: «Стоит ли Semrush в 2025 году?»
Система собрала данные примерно из 10 разных источников, синтезировала их и вернула один ответ.
Та же история внутри AI Overview от Google по тому же запросу: Google также синтезировал данные с разных сайтов.
Ни одна из систем не полагалась на одну страницу или топ-3 в Google. Они ссылались на контент о Semrush по всему интернету – наш сайт, сторонние публикации, YouTube и обсуждения в сообществах.
Внутри AI Visibility Toolkit от Semrush можно точно отследить, откуда берутся эти упоминания.
Это не случайно. Semrush появляется в результатах потому, что бренд представлен на множестве доверенных источников в формате, который AI легко парсить и цитировать. Именно это распределённое присутствие, а не одна высоко ранжированная страница, позволяет моделям упоминать нас.
Традиционное SEO всё ещё важно. Рейтинг создаёт доверие. Но одного рейтинга уже недостаточно для видимости в AI-ответах.
Некоторые бренды видны везде. Другие практически не замечаются – даже если они на первой странице поиска.
Если конкуренты цитируются, а вас нет, дело не в рейтингах. Дело в стратегическом присутствии на источниках, которым доверяют AI-системы. LLM seeding помогает это построить.
Что такое LLM Seeding?
LLM seeding – это практика публикации и распространения контента так, чтобы большие языковые модели – AI-системы вроде ChatGPT, Perplexity, AI Overview Google и других – могли легко находить, понимать и ссылаться на ваш бренд при ответе на вопросы.
Термин «seeding» (посев) отражает суть стратегии: вы «сеете» структурированную информацию о бренде на множестве доверенных веб-источников. Со временем, когда модели сталкиваются с вашим брендом регулярно в похожем контексте, они становятся уверенными в его цитировании – как семена, которые растут в видимость.
Цель – помочь AI понять, чем вы занимаетесь, кого обслуживаете и почему ваш бренд важен, чтобы AI рекомендовал вас при релевантных запросах.
Как LLM находят и цитируют контент
Когда вы задаёте вопрос AI, модель обращается к предобученным данным и процессу retrieval augmented generation (RAG).
Модель ищет по огромным наборам данных – веб-страницы, форумы, видео, отзывы, документацию – чтобы найти релевантную информацию. Затем она извлекает важные фрагменты и синтезирует ответ.
Модель быстро решает, какие источники доверять и цитировать. Она оценивает три сигнала: структуру, контекст и повторяемость.
- Структура: контент должен быть легко парсируемым. Чёткие заголовки, таблицы, FAQ и структурированные секции помогают моделям быстро извлекать информацию. Несструктурированные текстовые массивы сложнее.
- Контекст: контент объясняет не только что вы предлагаете, но и для кого это нужно и какие проблемы решает. Модели используют это, чтобы сопоставить ваш бренд с релевантными запросами.
- Повторяемость: когда модель видит ваш бренд в нескольких источниках, она становится увереннее при цитировании. Постоянные упоминания на сторонних сайтах, в видео, отзывах и сообществах формируют шаблон для AI-ответа.
Одиночное упоминание на вашем сайте весит меньше, чем регулярные ссылки на авторитетные внешние источники. Например, сообщество Reddit или Wikipedia цитируется чаще, чем официальный маркетинговый сайт.
3-ступенчатая структура LLM Seeding
LLM seeding строит доверие к цитированию через цикл публикации, распространения и закрепления истории бренда по вебу.
-
Публикация контента, достойного цитирования
Начинайте с вашего основного источника – страницы правды, которую AI может проверить. Создавайте полезный и структурированный контент:
- Сравнительные руководства с чёткими критериями оценки
- Детальные обзоры с объяснением применения и ограничений
- FAQ в естественной вопросной форме
- Оригинальные исследования с прозрачной методикой
-
Распространение через партнёрские сайты и сообщества
После публикации сильного контента расширяйтесь за пределы своего домена:
- Сотрудничайте с авторами, которые могут делать обзоры или демонстрации
- Публикуйтесь у отраслевых издателей
- Поощряйте детальные отзывы клиентов на платформах вроде G2
- Участвуйте в обсуждениях на Reddit или отраслевых форумах
Каждый дополнительный доверенный источник с одинаковой информацией усиливает сигнал для AI.
-
Закрепление через постоянное присутствие
Важно не разовая кампания, а поддержка присутствия:
- Сохраняйте единый язык о продукте на всех каналах, чтобы AI мог распознавать ваш бренд
- Продолжайте появляться в доверенных аудитории каналах
- Обновляйте основной контент и распространяйте обновлённые версии
Повторяемость создает доверие: из неопределённых упоминаний вырастают уверенные рекомендации.
LLM Seeding и SEO
LLM seeding использует навыки традиционного SEO – создание контента, линкбилдинг, техническая оптимизация – но для нового «клиента»: AI-систем.
Рейтинг всё ещё важен – он создаёт доверие и помогает моделям находить ваш контент. Но высокий рейтинг не гарантирует упоминание.
Почти 90% цитат ChatGPT берутся с URL, находящихся ниже позиции 21 в Google. Качество и распределённое присутствие зачастую важнее позиции.
Применение LLM Seeding на практике
В течение месяца после запуска AI Visibility Toolkit мы увеличили долю голосов с 13% до 32% по ключевым запросам.
-
Создание продукта и публикация контента
Мы сделали посадочную страницу для продукта с логичной структурой H2/H3, FAQ и чётким предложением ценности. Это стало каноническим источником для AI.
-
Размещение структурированных материалов на сторонних ресурсах
Мы публиковали статьи на доверенных сайтах отрасли, создавая таблицы сравнения и рекомендации по использованию продукта. Каждое упоминание усиливало сигнал AI.
-
Создание видеообзоров и демонстраций
AI может транскрибировать видео и анализировать их. Мы сделали видеообзоры и пошаговые руководства на YouTube, расширяя охват и для моделей, и для людей.
-
Социальные сети и партнёрское распространение
LinkedIn и X позволили быстро распространять повторяющиеся сообщения о продукте, усиливая понимание бренда.
-
Отзывы клиентов
Подробные отзывы на сторонних платформах вроде G2 дают моделям и людям точный контекст, кто пользуется продуктом и какие задачи решает. Это создаёт упоминания и рост доли голосов.
Отслеживание видимости
LLM постоянно меняются, как и алгоритмы Google. Важно следить, как меняется присутствие вашего бренда и корректировать стратегию.
LLM seeding работает через постоянные усилия: публикуйте полезный контент, распространяйте его на доверенные источники и закрепляйте ваши сообщения с развитием бренда.