Секретов особых нет, но есть нюансы.
Евгений Строкин поделился своим опытом, как он продвигает в ИИ-ботах контент. Он написал это в комментариях, а я решил вынести в отдельный пост, т.к. информация там особо ценна. Если тема вас интересует пишите в комментариях и связывайтесь с Евгением.
❓В чём проблема?
Когда мы говорим про адаптацию контента под LLM (ChatGPT и другие нейронки), здесь хорошо работает аналогия с Яндекс.Директом.
В контекстной рекламе эффективность всегда строилась на узких, нишевых запросах. Чем точнее был пойман запрос — тем дешевле обходилась реклама и тем выше был отклик. С контентом для LLM-сервисов логика ровно такая же:
модели гораздо охотнее «поднимают» тот кусок текста, который максимально совпадает с реальным вопросом пользователя.
❓А как же нужно делать?
❗️Просто писать большие экспертные статьи уже недостаточно.
‼️ Важно, чтобы каждая статья была встроена в экосистему «вопрос → конкретный ответ». По сути, мы создаём расширенный раздел FAQ (вопросы-ответы), только не на 10 вопросов, а на сотни. Каждая публикация, будь то на сайте, в блоге или даже на внешних площадках, должна быть построена так, чтобы закрывать конкретный пользовательский запрос.
Именно такие тексты LLM видят и ранжируют выше, потому что их проще цитировать в ответах. Чем ближе материал к живой проблеме и чем глубже он её раскрывает, тем больше вероятность, что бренд окажется в выдаче.
По сути, выигрывает не тот, кто написал «самую экспертную статью вообще», а тот, кто сумел разбить экспертизу на десятки прикладных ответов под конкретные ситуации пользователей.
Дальше важны два фактора.
1️⃣ Площадка: чем более авторитетный ресурс, тем выше «вес» ответа в глазах LLM.
2️⃣ Скорость: выигрывают не те, кто пишет «медленно и красиво», а те, кто умеет быстро выявлять вопросы, по которым их бренд невиден, и оперативно закрывать эти пробелы публикациями.
Здесь и начинается новый уровень игры. Нужно не просто быстро штамповать тексты, а понимать, под какие сотни реальных вопросов их писать, чтобы бренд становился видимым в разных LLM.
Евгений Строкин поделился своим опытом, как он продвигает в ИИ-ботах контент. Он написал это в комментариях, а я решил вынести в отдельный пост, т.к. информация там особо ценна. Если тема вас интересует пишите в комментариях и связывайтесь с Евгением.
❓В чём проблема?
Когда мы говорим про адаптацию контента под LLM (ChatGPT и другие нейронки), здесь хорошо работает аналогия с Яндекс.Директом.
В контекстной рекламе эффективность всегда строилась на узких, нишевых запросах. Чем точнее был пойман запрос — тем дешевле обходилась реклама и тем выше был отклик. С контентом для LLM-сервисов логика ровно такая же:
модели гораздо охотнее «поднимают» тот кусок текста, который максимально совпадает с реальным вопросом пользователя.
❓А как же нужно делать?
❗️Просто писать большие экспертные статьи уже недостаточно.
‼️ Важно, чтобы каждая статья была встроена в экосистему «вопрос → конкретный ответ». По сути, мы создаём расширенный раздел FAQ (вопросы-ответы), только не на 10 вопросов, а на сотни. Каждая публикация, будь то на сайте, в блоге или даже на внешних площадках, должна быть построена так, чтобы закрывать конкретный пользовательский запрос.
Именно такие тексты LLM видят и ранжируют выше, потому что их проще цитировать в ответах. Чем ближе материал к живой проблеме и чем глубже он её раскрывает, тем больше вероятность, что бренд окажется в выдаче.
По сути, выигрывает не тот, кто написал «самую экспертную статью вообще», а тот, кто сумел разбить экспертизу на десятки прикладных ответов под конкретные ситуации пользователей.
Дальше важны два фактора.
1️⃣ Площадка: чем более авторитетный ресурс, тем выше «вес» ответа в глазах LLM.
2️⃣ Скорость: выигрывают не те, кто пишет «медленно и красиво», а те, кто умеет быстро выявлять вопросы, по которым их бренд невиден, и оперативно закрывать эти пробелы публикациями.
Здесь и начинается новый уровень игры. Нужно не просто быстро штамповать тексты, а понимать, под какие сотни реальных вопросов их писать, чтобы бренд становился видимым в разных LLM.