Привет! Меня зовут Мария Новикова, и сегодня я хочу поделиться с вами важными изменениями в мире контент-маркетинга. Годами мы оптимизировали контент исключительно под Google и другие традиционные поисковые системы. Но с бурным развитием ИИ-чатботов – инструментов, которые не просто дают ссылки, а создают полноценные резюме – наши стратегии создания контента должны кардинально измениться.
Теперь недостаточно просто попасть в топ поисковой выдачи. Нужно, чтобы ваш контент цитировали, на него ссылались и показывали пользователям ИИ-системы. Это ставит перед нами критически важный вопрос: как писать контент, который будет эффективно работать в обоих мирах – сложном алгоритмическом мире Google и простом мире цитирования ИИ?
Куда идут пользователи: традиционный поиск против генеративного ИИ
По данным Statcounter, Google по-прежнему лидирует на рынке поисковых систем, но эти цифры учитывают только традиционные поисковики. Они не отражают растущее число пользователей, которые обращаются за ответами к ИИ-чатботам – поэтому уже появляются отдельные исследования доли рынка ИИ-чатботов.
Согласно исследованию One Little Web за апрель 2025 года, ИИ-чатботы генерируют в 34 раза меньше посещений, чем поисковые системы. Но при этом трафик чатботов вырос на 80,9% с апреля 2024 по март 2025 года. Пусть пока это и аутсайдер, но траекторию роста игнорировать невозможно.
К июню 2025 года, по данным Chillibyte, только ChatGPT привлек 55,2 миллиарда посещений за 12-месячный период – это рост на 80% по сравнению с предыдущим годом. Исследователи отметили, что чатботы скорее дополняют поисковые системы, чем заменяют их.
Тем не менее, разделение использования между поисковыми системами и ИИ неизбежно будет отнимать у Google общую долю рынка. Именно поэтому стратегии создания контента теперь должны учитывать и поисковые системы, и генеративный ИИ.
Чем отличаются поисковые рейтинги от цитирования ИИ
Создание контента для поиска и ИИ начинается с понимания того, как каждая система цитирует или ранжирует информацию.
Поисковые системы: простые запросы, сложные алгоритмы
Поисковые системы обычно получают более простые входные данные и выдают простой результат. Например, ключевые слова, которые вы вводите в Google, обычно короче и менее сложные, чем промпт для ИИ.
Результат Google тоже проще – обычно это простой список URL-адресов. Но означает ли это, что поисковые системы менее сложные, чем их генеративные ИИ-аналоги? Совсем нет.
Хотя входные и выходные данные могут выглядеть просто, поисковые системы алгоритмически сложны в определении того, каким должен быть результат. После обработки запроса многоуровневые алгоритмы определяют результаты. Пользователи не видят этот слой, но он всегда работает. Поисковая система может учитывать:
- Релевантность контента, включая метаданные, заголовки и использование ключевых слов
- Качество, надежность и авторитетность контента (например, E-E-A-T от Google)
- Сигналы популярности, такие как входящие ссылки
- Качество ссылок с фильтрами против спамных практик
- Ценообразование для товарных результатов
- Локальные сигналы
- Разметка и структурированные данные
- Отзывы и рекомендации
За годы Google эволюционировал, чтобы дисквалифицировать страницы, использующие манипулятивные техники. Обновления алгоритма, такие как Penguin, Caffeine, Panda, Mayday и Farmer, в конечном итоге были включены в основные алгоритмы Google.
Генеративные системы: сложные промпты, более простые фильтры
В отличие от поисковиков, ИИ-чатботы обрабатывают более богатые входные данные и производят более сложные выходные данные. Однако их защитный алгоритмический слой развит гораздо слабее, чем у ведущих поисковых систем.
Проще говоря, у генеративных систем было меньше времени для создания защитных алгоритмов, которые окружают векторизованные системы ответов на базе LLM.
Генеративные системы обычно алгоритмически проще. Да, они могут сканировать веб для получения новой информации, когда их LLM не хватает необходимых данных. Но они гораздо менее sophisticated в определении того, какую информацию представить как авторитетную или заслуживающую доверия.
Мое исследование показывает, что ИИ RAG-агенты полагаются на гораздо меньшее количество источников, чем поисковые системы. Генеративные системы также придают большее значение со-цитированию – упоминанию термина рядом с брендом, даже без ссылки – чем традиционным обратным ссылкам.
Это открывает новые возможности для создания и размещения контента. Многие тактики, которые алгоритмическая сложность Google отодвинула на второй план, можно адаптировать и перепрофилировать для получения цитирований ИИ и трафика.
Создание контента для поисковых систем и генеративных движков
К счастью, многое из того, что предпочитают поисковые системы, хорошо работает и для генеративного ИИ. Для нативного контента я рекомендую:
Базовые принципы оптимизации
- Создавайте хорошо структурированные страницы с четкими заголовками, подтверждающей статистикой и богатым медиа-контентом
- Убедитесь, что контент доступен даже при отключенном JavaScript (это меньшая проблема для Google сейчас, но ИИ-краулеры менее sophisticated)
- Выстраивайте сильные E-E-A-T сигналы для вашего контента, авторов и бренда
- Работайте с элементами кода, такими как alt-текст и метаданные, чтобы они правильно поддерживали ваш контент
- Используйте доступные, индексируемые URL с уникальными, описательными slug'ами
Контентная стратегия
- Освещайте темы глубоко, включая связанные ключевые слова и часто задаваемые вопросы
- Повторение точных ключевых слов больше не эффективно для SEO и еще менее эффективно для ИИ. Вместо этого используйте семантическое богатство
- Включайте форматирование в стиле вопрос-ответ, поскольку промпты ИИ часто формулируются как вопросы
- Не скрывайте основной контент (например, в связанных PDF)
- Предоставляйте резюме и ключевые выводы
Специальные техники для ИИ
Поскольку ИИ работает с векторизованной информацией, применяются дополнительные техники:
- Со-цитирование часто более ценно, чем гиперссылки. Цитирование рядом с ключевыми терминами на авторитетном сайте может быть более эффективным для ИИ, чем получение традиционной ссылки.
- Внешнее размещение может помочь. Даже без ссылки брендовые цитирования могут улучшить вероятность распознавания ИИ.
- Согласованность имеет значение. ИИ смешивает векторизованную информацию, поэтому после того, как цитирования попадают в LLM, они могут больше не рассматриваться как отдельные документы. Согласованные детали (адреса, телефоны и т.д.) остаются необходимыми.
- Disambiguation работает по-другому для ИИ. В SEO попытка прояснить, что вы не предоставляете услугу, может иронично увеличить рейтинг по этой услуге. ИИ, однако, лучше отделяет негативы от позитивов.
- Структурированные резюме особенно ценны. Хотя они также помогают поисковым системам, генеративный ИИ более сильно полагается на них при интерпретации основного контента.
- Держите критическую информацию краткой. Короткие, точные утверждения фактов или данных векторизуются более эффективно.
- Короткие поисковые термины по-прежнему важны. RAG-агенты часто выделяют компактные термины из сложных промптов, что делает FAQ-контент важным как для SEO, так и для ИИ.
Заключение
Мир контент-маркетинга меняется прямо на наших глазах. Хотя Google по-прежнему доминирует, рост ИИ-чатботов нельзя игнорировать. Умные маркетологи уже сейчас адаптируют свои стратегии, создавая контент, который работает эффективно в обеих экосистемах.
Помните: многие принципы хорошего SEO остаются актуальными и для ИИ-оптимизации. Качественный, структурированный, авторитетный контент будет цениться везде. Но теперь нам нужно думать шире – о со-цитировании, векторизации и том, как ИИ интерпретирует нашу информацию.
Будущее контент-маркетинга – в умении балансировать между традиционным SEO и новыми возможностями ИИ. И те, кто освоит это искусство сегодня, получат конкурентное преимущество завтра.