Сегодня бизнес всё активнее инвестирует в ИИ-поиск, но вместе с этим растёт и количество ошибок, которые мешают получить реальный результат. Как консультант по SEO, я, Иван Захаров, почти ежедневно помогаю компаниям разобраться в хаосе противоречивых советов, мифов и неправильных ожиданий. В этой статье я расскажу о самых частых ошибках при работе с ИИ-поиском – и о том, как их избежать.
1. Несогласованность ИИ-оптимизации с существующими SEO-инициативами
Работа в изоляции – один из самых распространённых промахов. ИИ-поиск и классическое SEO сильно отличаются: пользователи ищут иначе, информация извлекается по разным принципам, а ответы подаются в разных форматах. Поэтому у этих направлений свои отдельные метрики и цели.
Но при этом базовые принципы SEO работают и в ИИ-поиске. Игнорирование взаимосвязи ведёт к дублированию задач, потере синергии и несостыковкам.
- Техническая оптимизация важна и для Google, и для ИИ-ботов – нужно учитывать, какой уровень доступа вы даёте разным платформам.
- ИИ-боты, в отличие от Google, не выполняют клиентский JavaScript, поэтому важна доступность ключевого контента без JS.
- Согласованная работа с PR и комьюнити-менеджментом помогает формировать позитивные упоминания бренда там, где ИИ-платформы их учитывают.
Каждый SEO-принцип имеет свой аналог в ИИ-оптимизации. Нужно связывать их, а не разделять.
2. Ожидание, что ИИ-поиск будет работать по тем же целям и метрикам, что и обычный поиск
Традиционный поиск – это чистый performance-канал. ИИ-поиск – гибрид: он одновременно и брендинговый, и performance-канал. Пользователи взаимодействуют с ним иначе, ответы выглядят иначе, и роль в воронке тоже другая. Поэтому метрики должны отличаться.
Если оценивать ИИ-поиск только по трафику и продажам, вы разочаруетесь – и упустите важный брендинговый эффект.
Брендинговые метрики ИИ-поиска:
- упоминания бренда;
- тональность и контекст упоминаний;
- доля цитирования в ответах по сравнению с конкурентами.
Performance-метрики:
- цитирования и ссылки в ответах ИИ-систем;
- трафик и конверсии (включая ассистированные);
- конверсия и рост видимости по сравнению с конкурентами.
Вес этих метрик зависит от типа бизнеса. Интернет-магазин с мгновенной покупкой через ChatGPT будет оценивать ИИ-поиск иначе, чем B2B-SaaS-компания.
3. Одержимость примерными промптами из инструментов вместо понимания реального поведения пользователей
ИИ-поиск – динамичный, контекстный и персонализированный. Однако многие команды оптимизируют контент только под статичные промпты из инструментов – хотя они лишь демонстрируют тематику, а не реальный спрос.
Ответы ИИ меняются в зависимости от истории пользователя, региона, интересов и формулировки вопроса. Одно небольшое изменение в запросе – и набор источников может измениться.
Поэтому правильный подход – использовать промпты как ориентир: выявлять темы, форматы, сценарии использования, но не «точные» запросы, которые нужно «побеждать».
Бонус: Отсутствие анализа того, основан ли ответ ИИ на извлечённых данных или на предобученной модели
Ошибка, которую допускают многие – не проверять, как именно формируется ответ: с использованием реальных страниц или из предобученной базы модели.
Основанные на данных (grounded) ответы:
- содержат извлечённые страницы;
- часто включают цитаты;
- зависят от индексации, качества контента, структуры и авторитетности.
Ответы, сгенерированные моделью:
- строятся на обучающем датасете (книги, статьи, сайты, исследования);
- менее зависят от текущего SEO;
- больше зависят от известности бренда, упоминаний в исторических данных и entity-сигналов.
Если вы не знаете, к какой категории относится нужный ответ, можете тратить ресурсы на темы, где SEO усилия попросту не сработают.
Поэтому важно регулярно проверять, являются ли ключевые ответы «grounded». Многие инструменты ИИ-отслеживания уже показывают это прямо.
Ключевые вопросы для правильной ИИ-оптимизации
Чтобы избежать ошибок, я рекомендую начинать с ответов на следующие вопросы:
- Какой вклад ИИ-платформы уже дают в трафик, конверсии и маркетинговые цели?
- Чем отличается поведение пользователей ИИ-поиска от традиционного?
- Какова ваша видимость в ИИ-поиске по сравнению с конкурентами?
- Насколько ваш контент оптимизирован под ключевые темы ИИ-поиска?
- Где ваши ИИ-действия пересекаются с SEO, PR и комьюнити-менеджментом?
- Каков ожидаемый ROI от дополнительных действий?
Ответы на эти вопросы входят в мой «10-шаговый роадмап по оптимизации для ИИ-поиска», который помогает формировать системную стратегию.
Мы находимся в ключевой точке развития поискового маркетинга
Текущая ситуация напоминает мне 2007 год, когда я только начинал работать в SEO. Не было официальной информации, приходилось постоянно экспериментировать и искать новые сигналы ранжирования. И, конечно, ошибок было много – но со временем индустрия стала зрелее.
Надеюсь, что, разобрав частые ошибки и предложив правильные вопросы и критерии, я помогу вам выстроить зрелую, эффективную и реалистичную стратегию оптимизации под ИИ-поиск.