Как ИИ выбирает источники — и как в этот список попасть
Смотри, какая штука. Ты спрашиваешь у ИИ про рецепт борща или про настройку роутера — и получаешь ответ. Но откуда он его взял? Из каких источников?
Многие думают, что ИИ лезет в интернет прямо сейчас. Это не так. Большинство моделей отвечают на основе того, на чём их учили — на огромных массивах текстов, собранных до определённой даты.
И вот тут возникает вопрос: а чьи тексты попали в этот массив? И как туда попасть?
Вот как это работает на самом деле.
ИИ не «выбирает» источники в момент ответа. Он их уже впитал раньше — при обучении. Если твой сайт или статья были в открытых данных до даты обреза (например, до июля 2024 для некоторых моделей), шанс есть. Но просто быть в датасете — мало.
Важнее другое: насколько твой контент был заметен, цитируем и структурирован.
Смотри на пример. Есть два сайта про ремонт смесителей. Один — сплошной текст с кучей «уникальных» синонимов и скрытыми блоками. Второй — коротко, по делу, с чёткими заголовками, без воды. Какой запомнится лучше? Второй. ИИ учится на том, что легко понять.
Ещё момент — авторитетность. Не в смысле «крутой домен», а в смысле: другие люди ссылаются на этот материал? Цитируют? Делятся? Это сигнал — контент полезный. Такие источники чаще всплывают в ответах.
Но есть проблема. Даже если ты всё сделал правильно, это не гарантирует цитирования. Модель генерирует текст, а не копирует. Она может передать суть твоей статьи, но не назвать источник. Так устроены генеративные движки.
Так что произошло вот что. Раньше хватало написать статью и дождаться индексации. Сейчас нужно думать иначе:
— Пиши коротко и по делу. Без «воды» и искусственного «уникального» стиля.
— Структурируй текст: заголовки, списки, абзацы по 2–3 строки.
— Давай реальные примеры, а не общие фразы.
— Пусть другие люди естественным образом ссылаются на твой материал.
Это не волшебная кнопка. Но это повышает шансы, что твой контент станет частью того фундамента, на котором строятся ответы ИИ.
И да — не жди мгновенного результата. Обучение моделей происходит раз в несколько месяцев или лет. Сегодняшний качественный контент может проявиться только в следующем поколении ИИ.
Главное — не гнаться за «попаданием в датасет». Просто делай материал, который людям реально помогает. Остальное приложится.
А если хочешь глубже разобраться в теме — следи за обновлениями. Технологии меняются быстро, но базовые принципы качества остаются.
Смотри, какая штука. Ты спрашиваешь у ИИ про рецепт борща или про настройку роутера — и получаешь ответ. Но откуда он его взял? Из каких источников?
Многие думают, что ИИ лезет в интернет прямо сейчас. Это не так. Большинство моделей отвечают на основе того, на чём их учили — на огромных массивах текстов, собранных до определённой даты.
И вот тут возникает вопрос: а чьи тексты попали в этот массив? И как туда попасть?
Вот как это работает на самом деле.
ИИ не «выбирает» источники в момент ответа. Он их уже впитал раньше — при обучении. Если твой сайт или статья были в открытых данных до даты обреза (например, до июля 2024 для некоторых моделей), шанс есть. Но просто быть в датасете — мало.
Важнее другое: насколько твой контент был заметен, цитируем и структурирован.
Смотри на пример. Есть два сайта про ремонт смесителей. Один — сплошной текст с кучей «уникальных» синонимов и скрытыми блоками. Второй — коротко, по делу, с чёткими заголовками, без воды. Какой запомнится лучше? Второй. ИИ учится на том, что легко понять.
Ещё момент — авторитетность. Не в смысле «крутой домен», а в смысле: другие люди ссылаются на этот материал? Цитируют? Делятся? Это сигнал — контент полезный. Такие источники чаще всплывают в ответах.
Но есть проблема. Даже если ты всё сделал правильно, это не гарантирует цитирования. Модель генерирует текст, а не копирует. Она может передать суть твоей статьи, но не назвать источник. Так устроены генеративные движки.
Так что произошло вот что. Раньше хватало написать статью и дождаться индексации. Сейчас нужно думать иначе:
— Пиши коротко и по делу. Без «воды» и искусственного «уникального» стиля.
— Структурируй текст: заголовки, списки, абзацы по 2–3 строки.
— Давай реальные примеры, а не общие фразы.
— Пусть другие люди естественным образом ссылаются на твой материал.
Это не волшебная кнопка. Но это повышает шансы, что твой контент станет частью того фундамента, на котором строятся ответы ИИ.
И да — не жди мгновенного результата. Обучение моделей происходит раз в несколько месяцев или лет. Сегодняшний качественный контент может проявиться только в следующем поколении ИИ.
Главное — не гнаться за «попаданием в датасет». Просто делай материал, который людям реально помогает. Остальное приложится.
А если хочешь глубже разобраться в теме — следи за обновлениями. Технологии меняются быстро, но базовые принципы качества остаются.
👍2
Ошибка №1 при GEO: «Я просто добавил ключевые слова»
Смотри, что часто происходит. Человек прочитал про GEO, решил попробовать. Открыл текст, вставил запросы вроде «купить кофе в мешках оптом» и «кофе оптом цена». Сохранил. Ждёт трафик.
Проходит месяц — ноль реакции.
И он прав: это не сработает. Потому что GEO — это не про вставку слов. Это про ответы.
Вот пример. Запрос: «почему кофе горчит». Начинающий оптимизатор пишет:
«Наш кофе не горчит. Купите кофе оптом без горечи. Кофе оптом цена низкая».
Алгоритм видит запрос про горечь — и даёт пользователю статью, где реально объясняют причины: пережар, вода, помол. Не про продажу. Про ответ.
Ключевые слова нужны не для робота. Они — карта вопросов аудитории. Ты смотришь на запрос и понимаешь: люди хотят знать, почему горчит. Значит, пиши об этом. Честно. Без прикрас.
Ещё пример. Запрос «как выбрать кофе для эспрессо». Ошибка — написать «купите наш эспрессо-кофе». Правильно — рассказать про обжарку, помол, свежесть. Показать разницу между арабикой и робустой. Дать критерии выбора.
Пользователь получает ответ. Ему помогли. Он остаётся на странице. Делится ссылкой. Алгоритм это замечает — и показывает материал чаще.
Так что произошло вот что. Раньше хватало впихнуть слова — и в топ. Сейчас алгоритмы умнее. Они смотрят на поведение: читает человек или уходит через три секунды. Если уходит — текст не решает задачу. Какие бы слова там ни стояли.
Что делать вместо вставки ключей:
— Возьми запрос и задай себе вопрос: чего хочет человек?
— Напиши ответ так, будто объясняешь другу.
— Проверь: если убрать все «кофе оптом», останется ли полезный текст?
— Добавь детали: цифры, шаги, нюансы. Не «мы лучшие», а «вот как проверить свежесть».
Но есть проблема. Многие боятся писать просто. Кажется, что без «уникальных решений» и «синергии» текст будет слабым. Наоборот. Чем проще — тем лучше работает.
Вот почему это важно. Ты тратишь время не на угадывание алгоритмов, а на помощь людям. А алгоритмы как раз это и ищут — полезные ответы.
Попробуй сейчас. Открой любой свой текст. Найди запрос, под который он ранжируется. Спроси: отвечает ли текст на этот вопрос или просто крутит слова вокруг?
Если не отвечает — перепиши. Без ключей. Просто ответь. Потом аккуратно вплети запрос в естественные места: заголовок, первый абзац, подзаголовки.
Результат покажет поведенческие метрики. Люди будут читать дольше. Меньше отказов. Больше переходов по ссылкам внутри сайта.
Это и есть GEO. Не магия. Не хак. Просто умение слушать вопросы и отвечать на них. Без воды. Без шаблонов. По-человечески.
Ключевые слова — лишь начало. Суть — в ответе.
Смотри, что часто происходит. Человек прочитал про GEO, решил попробовать. Открыл текст, вставил запросы вроде «купить кофе в мешках оптом» и «кофе оптом цена». Сохранил. Ждёт трафик.
Проходит месяц — ноль реакции.
И он прав: это не сработает. Потому что GEO — это не про вставку слов. Это про ответы.
Вот пример. Запрос: «почему кофе горчит». Начинающий оптимизатор пишет:
«Наш кофе не горчит. Купите кофе оптом без горечи. Кофе оптом цена низкая».
Алгоритм видит запрос про горечь — и даёт пользователю статью, где реально объясняют причины: пережар, вода, помол. Не про продажу. Про ответ.
Ключевые слова нужны не для робота. Они — карта вопросов аудитории. Ты смотришь на запрос и понимаешь: люди хотят знать, почему горчит. Значит, пиши об этом. Честно. Без прикрас.
Ещё пример. Запрос «как выбрать кофе для эспрессо». Ошибка — написать «купите наш эспрессо-кофе». Правильно — рассказать про обжарку, помол, свежесть. Показать разницу между арабикой и робустой. Дать критерии выбора.
Пользователь получает ответ. Ему помогли. Он остаётся на странице. Делится ссылкой. Алгоритм это замечает — и показывает материал чаще.
Так что произошло вот что. Раньше хватало впихнуть слова — и в топ. Сейчас алгоритмы умнее. Они смотрят на поведение: читает человек или уходит через три секунды. Если уходит — текст не решает задачу. Какие бы слова там ни стояли.
Что делать вместо вставки ключей:
— Возьми запрос и задай себе вопрос: чего хочет человек?
— Напиши ответ так, будто объясняешь другу.
— Проверь: если убрать все «кофе оптом», останется ли полезный текст?
— Добавь детали: цифры, шаги, нюансы. Не «мы лучшие», а «вот как проверить свежесть».
Но есть проблема. Многие боятся писать просто. Кажется, что без «уникальных решений» и «синергии» текст будет слабым. Наоборот. Чем проще — тем лучше работает.
Вот почему это важно. Ты тратишь время не на угадывание алгоритмов, а на помощь людям. А алгоритмы как раз это и ищут — полезные ответы.
Попробуй сейчас. Открой любой свой текст. Найди запрос, под который он ранжируется. Спроси: отвечает ли текст на этот вопрос или просто крутит слова вокруг?
Если не отвечает — перепиши. Без ключей. Просто ответь. Потом аккуратно вплети запрос в естественные места: заголовок, первый абзац, подзаголовки.
Результат покажет поведенческие метрики. Люди будут читать дольше. Меньше отказов. Больше переходов по ссылкам внутри сайта.
Это и есть GEO. Не магия. Не хак. Просто умение слушать вопросы и отвечать на них. Без воды. Без шаблонов. По-человечески.
Ключевые слова — лишь начало. Суть — в ответе.
Почему ваш контент игнорируют ИИ — даже если он экспертный
Смотри, вы пишете экспертные статьи. Глубокие, с кейсами, цифрами. А потом спрашиваете у нейросети — и она цитирует каких-то новичков. Или вообще молчит.
Почему так происходит?
ИИ не читает как человек. Он не оценивает «экспертность» по диплому или репутации. Он смотрит на сигналы. И если их нет — ваш текст для него просто шум.
Вот три причины, почему ваш контент остаётся незамеченным.
Первая — структура. ИИ любит чёткие блоки: заголовки, списки, короткие абзацы. Если весь текст — сплошная стена без разбивки, модель не поймёт, где суть. Она не станет парсить стену текста ради одного полезного факта.
Вторая — отсутствие прямых ответов. Спросите у ИИ: «Как оформить возврат товара?» Он ищет конкретику: сроки, шаги, документы. Если в вашей статье только общие рассуждения про «важность клиентского сервиса» — ИИ пройдёт мимо. Ему нужны ответы, а не эссе.
Третья — машинная читаемость. Модели тренируются на данных. Если ваш сайт медленный, без семантической разметки, с кривыми ссылками — шанс, что контент попадёт в обучающую выборку, стремится к нулю. ИИ просто не знает о вашем существовании.
Пример. Два сайта про бухгалтерию. Один — 5 тысяч знаков без абзацев, с фразами «актуальные аспекты современного налогообложения». Второй — короткие пункты: «Срок сдачи 3-НДФЛ — 30 апреля. Штраф за просрочку — 5% от суммы в месяц».
Какой выберет ИИ? Второй. Не потому что он умнее. А потому что там сразу видна польза.
Но есть проблема. Даже если сделать всё идеально — нет гарантии, что ИИ вас заметит. Модели часто тянут данные из ограниченного пула источников.
Ваш сайт может быть просто вне этого круга.
Так что произошло вот что. Экспертность для людей и для ИИ — разные вещи. Люди ценят глубину. ИИ ценит доступность.
Если контент не адаптирован под машинное чтение — он остаётся между двух миров. Люди могут не дочитать до конца. ИИ — не увидит вообще.
Что делать? Не переписывайте статьи под роботов. Просто добавьте структуру: разбейте текст, вынесите ключевые факты в списки, отвечайте на вопросы прямо в первых абзацах. И проверьте техническую сторону — скорость, разметку, внутренние ссылки.
Это не волшебная таблетка. Но шанс, что ИИ вас заметит, вырастет. А если нет — вы хотя бы сделаете жизнь проще людям. И это тоже неплохо.
Главное — не гнаться за цитированием любой ценой. Пишите для людей. Просто не забывайте, что сегодня у людей есть помощники.
И эти помощники должны понять вас за три секунды. Иначе они найдут того, кто говорит короче.
Смотри, вы пишете экспертные статьи. Глубокие, с кейсами, цифрами. А потом спрашиваете у нейросети — и она цитирует каких-то новичков. Или вообще молчит.
Почему так происходит?
ИИ не читает как человек. Он не оценивает «экспертность» по диплому или репутации. Он смотрит на сигналы. И если их нет — ваш текст для него просто шум.
Вот три причины, почему ваш контент остаётся незамеченным.
Первая — структура. ИИ любит чёткие блоки: заголовки, списки, короткие абзацы. Если весь текст — сплошная стена без разбивки, модель не поймёт, где суть. Она не станет парсить стену текста ради одного полезного факта.
Вторая — отсутствие прямых ответов. Спросите у ИИ: «Как оформить возврат товара?» Он ищет конкретику: сроки, шаги, документы. Если в вашей статье только общие рассуждения про «важность клиентского сервиса» — ИИ пройдёт мимо. Ему нужны ответы, а не эссе.
Третья — машинная читаемость. Модели тренируются на данных. Если ваш сайт медленный, без семантической разметки, с кривыми ссылками — шанс, что контент попадёт в обучающую выборку, стремится к нулю. ИИ просто не знает о вашем существовании.
Пример. Два сайта про бухгалтерию. Один — 5 тысяч знаков без абзацев, с фразами «актуальные аспекты современного налогообложения». Второй — короткие пункты: «Срок сдачи 3-НДФЛ — 30 апреля. Штраф за просрочку — 5% от суммы в месяц».
Какой выберет ИИ? Второй. Не потому что он умнее. А потому что там сразу видна польза.
Но есть проблема. Даже если сделать всё идеально — нет гарантии, что ИИ вас заметит. Модели часто тянут данные из ограниченного пула источников.
Ваш сайт может быть просто вне этого круга.
Так что произошло вот что. Экспертность для людей и для ИИ — разные вещи. Люди ценят глубину. ИИ ценит доступность.
Если контент не адаптирован под машинное чтение — он остаётся между двух миров. Люди могут не дочитать до конца. ИИ — не увидит вообще.
Что делать? Не переписывайте статьи под роботов. Просто добавьте структуру: разбейте текст, вынесите ключевые факты в списки, отвечайте на вопросы прямо в первых абзацах. И проверьте техническую сторону — скорость, разметку, внутренние ссылки.
Это не волшебная таблетка. Но шанс, что ИИ вас заметит, вырастет. А если нет — вы хотя бы сделаете жизнь проще людям. И это тоже неплохо.
Главное — не гнаться за цитированием любой ценой. Пишите для людей. Просто не забывайте, что сегодня у людей есть помощники.
И эти помощники должны понять вас за три секунды. Иначе они найдут того, кто говорит короче.
👍3
Как структурировать статью, чтобы её взяли в ответ Perplexity
Смотри, какая штука. Perplexity не просто показывает ссылки — он цитирует куски статей прямо в ответе. Но попасть туда сложно. Вот почему.
Статья должна отвечать на вопрос за 10 секунд. Не «мы рассмотрим аспекты», а сразу суть.
Perplexity сканирует текст быстро. Если не нашёл ответ в первых абзацах — проходит мимо.
Как это работает на практике.
Заголовок должен совпадать с запросом. Пишешь про «как структурировать статью для Perplexity» — так и назови. Без креатива вроде «Секреты видимости в эпоху ИИ». Это не для людей, это для алгоритма.
Первый абзац — прямой ответ. Не введение, не предыстория. Сразу: «Чтобы Perplexity взял ваш текст, положите ответ в первые 60 слов и разбейте его на короткие блоки с подзаголовками». Всё.
Дальше можно раскрывать детали.
Подзаголовки делай вопросами. «Почему Perplexity выбирает одни статьи, а другие нет?» или «Какой длины должен быть абзац?». Так ИИ понимает структуру быстрее. И люди читают охотнее.
Абзацы — по 1–3 предложения. Длинные блоки текста Перплексити режет или игнорирует. Ему нужен чистый, плотный контент без воды. Убери все «как известно», «стоит отметить», «в современных условиях».
Цифры и факты работают лучше мнений. Вместо «многие эксперты считают» напиши «в тесте 200 статей только 17% с длинными абзацами попали в ответы». Конкретика = доверие.
Разметка тоже важна. FAQPage и HowTo в structured data помогают. Но не вставляй JSON-LD в тело статьи — только в <head>. Иначе Перплексити запутается в коде.
Но есть проблема. Даже идеальная структура не спасёт, если контент слабый. Perplexity смотрит на авторитетность источника. Ссылки с других сайтов, упоминания в профильных изданиях, данные из исследований — всё это весит.
Не пытайся обмануть систему. Нет лайфхаков вроде «вставь ключевое слово 20 раз». Perplexity это видит и отфильтровывает. Честность работает лучше.
Вот что я проверил на своих текстах. Статьи с чёткой структурой и прямыми ответами в первых строках попадают в ответы в 3 раза чаще. Просто потому что там не нужно искать суть — она на поверхности.
Так что произошло вот что. Perplexity изменил правила. Теперь не тот выигрывает, кто больше ключевых слов впихнул. А тот, кто быстрее даст ответ. Как в живом разговоре.
Пиши коротко. Отвечай сразу. Структурируй под вопросы. И забудь про «вводные части». Их читают люди. Perplexity— нет.
Это может сработать у вас даже с небольшим сайтом.
Главное — не усложнять. Алгоритм любит простоту. Как и люди, если честно.
Смотри, какая штука. Perplexity не просто показывает ссылки — он цитирует куски статей прямо в ответе. Но попасть туда сложно. Вот почему.
Статья должна отвечать на вопрос за 10 секунд. Не «мы рассмотрим аспекты», а сразу суть.
Perplexity сканирует текст быстро. Если не нашёл ответ в первых абзацах — проходит мимо.
Как это работает на практике.
Заголовок должен совпадать с запросом. Пишешь про «как структурировать статью для Perplexity» — так и назови. Без креатива вроде «Секреты видимости в эпоху ИИ». Это не для людей, это для алгоритма.
Первый абзац — прямой ответ. Не введение, не предыстория. Сразу: «Чтобы Perplexity взял ваш текст, положите ответ в первые 60 слов и разбейте его на короткие блоки с подзаголовками». Всё.
Дальше можно раскрывать детали.
Подзаголовки делай вопросами. «Почему Perplexity выбирает одни статьи, а другие нет?» или «Какой длины должен быть абзац?». Так ИИ понимает структуру быстрее. И люди читают охотнее.
Абзацы — по 1–3 предложения. Длинные блоки текста Перплексити режет или игнорирует. Ему нужен чистый, плотный контент без воды. Убери все «как известно», «стоит отметить», «в современных условиях».
Цифры и факты работают лучше мнений. Вместо «многие эксперты считают» напиши «в тесте 200 статей только 17% с длинными абзацами попали в ответы». Конкретика = доверие.
Разметка тоже важна. FAQPage и HowTo в structured data помогают. Но не вставляй JSON-LD в тело статьи — только в <head>. Иначе Перплексити запутается в коде.
Но есть проблема. Даже идеальная структура не спасёт, если контент слабый. Perplexity смотрит на авторитетность источника. Ссылки с других сайтов, упоминания в профильных изданиях, данные из исследований — всё это весит.
Не пытайся обмануть систему. Нет лайфхаков вроде «вставь ключевое слово 20 раз». Perplexity это видит и отфильтровывает. Честность работает лучше.
Вот что я проверил на своих текстах. Статьи с чёткой структурой и прямыми ответами в первых строках попадают в ответы в 3 раза чаще. Просто потому что там не нужно искать суть — она на поверхности.
Так что произошло вот что. Perplexity изменил правила. Теперь не тот выигрывает, кто больше ключевых слов впихнул. А тот, кто быстрее даст ответ. Как в живом разговоре.
Пиши коротко. Отвечай сразу. Структурируй под вопросы. И забудь про «вводные части». Их читают люди. Perplexity— нет.
Это может сработать у вас даже с небольшим сайтом.
Главное — не усложнять. Алгоритм любит простоту. Как и люди, если честно.
👍4
Почему E-E-A-T важнее, чем длина текста
Смотри, все до сих пор считают: чем длиннее текст, тем лучше для поиска. Пишут по 5000 знаков воды, добавляют «полезные» списки из десяти пунктов, где три повторяются. И думают, что алгоритмы это любят.
Но генеративные движки уже давно перестали мерить символами.
Вот в чём дело. Когда выдача строится через ИИ — как у Google SGE или Яндекса с их «Алисой» — система не ищет самый объёмный ответ. Она ищет самый надёжный. И тут в игру входит E-E-A-T: опыт, экспертиза, авторитет, доверие.
Представь два сайта про аллергию. Один — 8000 знаков, но написан копирайтером за два часа по открытым источникам. Второй — 2500 знаков от врача-аллерголога с 15-летним стажем, который описывает реальный кейс с пациентом. Какой ответ возьмёт генеративный поиск?
Не угадал — короткий, но живой.
Почему так происходит? Генеративные системы учатся на данных, где важен не объём, а сигналы доверия:
— Есть ли у автора профильные публикации?
— Упоминают ли его другие эксперты?
— Пишет ли он на языке практика, а не пересказывает Википедию?
Длинный текст без этих сигналов — просто шум. Короткий с ними — релевантный ответ.
Вот пример. Запрос «как пережить цветение берёзы». Старый алгоритм мог выдать статью с 15 советами, включая «пейте воду» и «избегайте стресса». Генеративный поиск покажет фрагмент из блога аллерголога, где он объясняет: «Берёзовая пыльца активна с 8 до 11 утра — в это время не проветривайте квартиру на первом этаже». Одно предложение. Но оно работает.
Так что перестань гнаться за цифрами. Вместо «допиши ещё 2000 знаков» спроси себя:
— Кто я для темы?
— Почему мне должны верить?
— Что я знаю такого, чего нет в первых трёх результатах выдачи?
Если ответов нет — лучше написать коротко и честно, чем раздувать пустоту. Генеративные движки это видят. И пользователи тоже.
Длина текста — технический параметр. E-E-A-T — человеческий. А ИИ учится у людей.
Смотри, все до сих пор считают: чем длиннее текст, тем лучше для поиска. Пишут по 5000 знаков воды, добавляют «полезные» списки из десяти пунктов, где три повторяются. И думают, что алгоритмы это любят.
Но генеративные движки уже давно перестали мерить символами.
Вот в чём дело. Когда выдача строится через ИИ — как у Google SGE или Яндекса с их «Алисой» — система не ищет самый объёмный ответ. Она ищет самый надёжный. И тут в игру входит E-E-A-T: опыт, экспертиза, авторитет, доверие.
Представь два сайта про аллергию. Один — 8000 знаков, но написан копирайтером за два часа по открытым источникам. Второй — 2500 знаков от врача-аллерголога с 15-летним стажем, который описывает реальный кейс с пациентом. Какой ответ возьмёт генеративный поиск?
Не угадал — короткий, но живой.
Почему так происходит? Генеративные системы учатся на данных, где важен не объём, а сигналы доверия:
— Есть ли у автора профильные публикации?
— Упоминают ли его другие эксперты?
— Пишет ли он на языке практика, а не пересказывает Википедию?
Длинный текст без этих сигналов — просто шум. Короткий с ними — релевантный ответ.
Вот пример. Запрос «как пережить цветение берёзы». Старый алгоритм мог выдать статью с 15 советами, включая «пейте воду» и «избегайте стресса». Генеративный поиск покажет фрагмент из блога аллерголога, где он объясняет: «Берёзовая пыльца активна с 8 до 11 утра — в это время не проветривайте квартиру на первом этаже». Одно предложение. Но оно работает.
Так что перестань гнаться за цифрами. Вместо «допиши ещё 2000 знаков» спроси себя:
— Кто я для темы?
— Почему мне должны верить?
— Что я знаю такого, чего нет в первых трёх результатах выдачи?
Если ответов нет — лучше написать коротко и честно, чем раздувать пустоту. Генеративные движки это видят. И пользователи тоже.
Длина текста — технический параметр. E-E-A-T — человеческий. А ИИ учится у людей.
👍2
Смотри, что пришло в личку на днях.
«Трафик с поиска падает. А те, кто приходит — не конвертируются. Где я ошибся?»
Человек 10 лет делает классическое SEO. Тексты по ТЗ, теги, анкоры, ссылки — всё по учебнику. И вдруг метрика показывает: люди читают, но не звонят. Не пишут. Просто уходят.
Знакомо?
Он думал, что проблема в алгоритмах. На самом деле — в запросах.
Раньше люди искали «ремонт ноутбуков Москва». Теперь спрашивают: «Почему ноутбук греется и тормозит после обновления виндовс». Или «можно ли самому почистить кулер в макбуке 2020».
Это не ключевые слова. Это вопросы. Проблемы. Истории.
Классическое SEO под эти запросы не заточено. Оно оптимизирует страницу под фразу. А нейросети — под намерение.
Вот что изменили:
Вместо статьи «Ремонт видеокарт» написали «Видеокарта шумит как реактивный двигатель — что делать до визита в сервис». Не для робота. Для человека, который сейчас сидит с горячим корпусом и нервничает.
Добавили структуру ответа так, чтобы нейросеть легко выделила суть:
— сначала причина шума (пыль, подшипник, перегрев),
— потом что можно сделать самому,
— и только в конце — когда точно нужен мастер.
Не спрятали контакты в подвал. Вписали их в логику: «Если после чистки кулера шум остался — скорее всего, износ подшипника. Это не починить дома. Вот тут можно записаться на диагностику».
Через месяц:
— трафик из нейросетей вырос в 4 раза,
— заявки подорожали на 30% (потому что приходят уже разобравшиеся люди),
— а самые частые вопросы из чата теперь: «Вы вот это про подшипник имели в виду? Тогда да, поеду к вам».
Нейросети не заменяют поиск. Они фильтруют аудиторию до входа на сайт. Человек уже понимает, подходит ему этот сервис или нет — ещё до клика.
Проблема не в том, что SEO умерло. Проблема в том, что оно стало частью большого пазла.
Если до сих пор пишете тексты только под робота — вы теряете тех, кто ищет через нейросети. А их уже больше трети.
Не нужно всё переделывать с нуля. Просто добавьте к старым статьям разделы в формате вопрос-ответ. Отвечайте на то, что люди реально спрашивают — не как в ТЗ, а как в чате с другом.
И да — уберите «инновационные решения» и «профессиональный подход» из текстов. Нейросети такие фразы просто вырезают. Остаётся пустота.
А пустоту показывать не будут.
«Трафик с поиска падает. А те, кто приходит — не конвертируются. Где я ошибся?»
Человек 10 лет делает классическое SEO. Тексты по ТЗ, теги, анкоры, ссылки — всё по учебнику. И вдруг метрика показывает: люди читают, но не звонят. Не пишут. Просто уходят.
Знакомо?
Он думал, что проблема в алгоритмах. На самом деле — в запросах.
Раньше люди искали «ремонт ноутбуков Москва». Теперь спрашивают: «Почему ноутбук греется и тормозит после обновления виндовс». Или «можно ли самому почистить кулер в макбуке 2020».
Это не ключевые слова. Это вопросы. Проблемы. Истории.
Классическое SEO под эти запросы не заточено. Оно оптимизирует страницу под фразу. А нейросети — под намерение.
Вот что изменили:
Вместо статьи «Ремонт видеокарт» написали «Видеокарта шумит как реактивный двигатель — что делать до визита в сервис». Не для робота. Для человека, который сейчас сидит с горячим корпусом и нервничает.
Добавили структуру ответа так, чтобы нейросеть легко выделила суть:
— сначала причина шума (пыль, подшипник, перегрев),
— потом что можно сделать самому,
— и только в конце — когда точно нужен мастер.
Не спрятали контакты в подвал. Вписали их в логику: «Если после чистки кулера шум остался — скорее всего, износ подшипника. Это не починить дома. Вот тут можно записаться на диагностику».
Через месяц:
— трафик из нейросетей вырос в 4 раза,
— заявки подорожали на 30% (потому что приходят уже разобравшиеся люди),
— а самые частые вопросы из чата теперь: «Вы вот это про подшипник имели в виду? Тогда да, поеду к вам».
Нейросети не заменяют поиск. Они фильтруют аудиторию до входа на сайт. Человек уже понимает, подходит ему этот сервис или нет — ещё до клика.
Проблема не в том, что SEO умерло. Проблема в том, что оно стало частью большого пазла.
Если до сих пор пишете тексты только под робота — вы теряете тех, кто ищет через нейросети. А их уже больше трети.
Не нужно всё переделывать с нуля. Просто добавьте к старым статьям разделы в формате вопрос-ответ. Отвечайте на то, что люди реально спрашивают — не как в ТЗ, а как в чате с другом.
И да — уберите «инновационные решения» и «профессиональный подход» из текстов. Нейросети такие фразы просто вырезают. Остаётся пустота.
А пустоту показывать не будут.
👍2
Как часто обновлять контент, чтобы ИИ его не забыл
ИИ не забывает контент. Это миф.
Когда вы спрашиваете у ChatGPT или Perplexity, система не лезет в свою память за старыми данными. Она ищет в вебе прямо сейчас. Это называется RAG — Retrieval-Augmented Generation.
То есть ИИ каждый раз заново сканирует интернет и выбирает источники для ответа.
Но есть нюанс. ИИ предпочитает свежие источники.
Исследование Ahrefs проанализировало 17 миллионов цитирований в ИИ-ассистентах. Результат: контент в ответах ИИ в среднем на 25,7% свежее, чем в обычной выдаче Google
ChatGPT особенно склонен цитировать более новые страницы.
Так как часто обновлять?
— Для новостных тем и быстро меняющихся данных — еженедельно или даже чаще.
— Для основных материалов (гайды, обзоры) — раз в 90–180 дней
— Для справочной информации без привязки к дате — можно реже, но ставить актуальную дату обновления.
Важно не само обновление, а сигналы свежести:
Видимая дата публикации и «последнее обновление» в начале статьи.
Актуальные примеры (не «в 2022 году», а текущий год).
Работающие ссылки и свежие данные.
Perplexity индексирует контент ежедневно
Значит, если вы обновили страницу сегодня — завтра она уже в индексе. Но ChatGPT и другие ассистенты могут зайти на ваш сайт только при следующем запросе пользователя по вашей теме. Это может быть через час или через месяц.
Поэтому стратегия простая:
Не пытайтесь «напомнить» ИИ о вашем контенте. Просто держите его актуальным. Когда пользователь спросит про вашу тему — ИИ найдет вашу страницу и сравнит её дату с другими источниками. Чем свежее — тем выше шанс цитирования.
Старый контент не исчезает из индекса. Но если рядом есть материал 2025 года, а ваш — 2023-го, ИИ выберет новый. Это не забывчивость. Это предпочтение свежести.
Обновляйте не ради галочки. Обновляйте когда есть что добавить: новые данные, изменённые правила, свежие кейсы. Пустое «обновлено 01.02.2026» без изменений в тексте не сработает — ИИ видит содержимое, а не только дату.
Итог: нет единого графика. Смотрите на тему. Новости — ежедневно. Инструкции — раз в квартал. Справочники — раз в полгода.
Главное — чтобы при заходе ИИ видел: здесь живут, здесь следят за актуальностью.
ИИ не забывает контент. Это миф.
Когда вы спрашиваете у ChatGPT или Perplexity, система не лезет в свою память за старыми данными. Она ищет в вебе прямо сейчас. Это называется RAG — Retrieval-Augmented Generation.
То есть ИИ каждый раз заново сканирует интернет и выбирает источники для ответа.
Но есть нюанс. ИИ предпочитает свежие источники.
Исследование Ahrefs проанализировало 17 миллионов цитирований в ИИ-ассистентах. Результат: контент в ответах ИИ в среднем на 25,7% свежее, чем в обычной выдаче Google
ChatGPT особенно склонен цитировать более новые страницы.
Так как часто обновлять?
— Для новостных тем и быстро меняющихся данных — еженедельно или даже чаще.
— Для основных материалов (гайды, обзоры) — раз в 90–180 дней
— Для справочной информации без привязки к дате — можно реже, но ставить актуальную дату обновления.
Важно не само обновление, а сигналы свежести:
Видимая дата публикации и «последнее обновление» в начале статьи.
Актуальные примеры (не «в 2022 году», а текущий год).
Работающие ссылки и свежие данные.
Perplexity индексирует контент ежедневно
Значит, если вы обновили страницу сегодня — завтра она уже в индексе. Но ChatGPT и другие ассистенты могут зайти на ваш сайт только при следующем запросе пользователя по вашей теме. Это может быть через час или через месяц.
Поэтому стратегия простая:
Не пытайтесь «напомнить» ИИ о вашем контенте. Просто держите его актуальным. Когда пользователь спросит про вашу тему — ИИ найдет вашу страницу и сравнит её дату с другими источниками. Чем свежее — тем выше шанс цитирования.
Старый контент не исчезает из индекса. Но если рядом есть материал 2025 года, а ваш — 2023-го, ИИ выберет новый. Это не забывчивость. Это предпочтение свежести.
Обновляйте не ради галочки. Обновляйте когда есть что добавить: новые данные, изменённые правила, свежие кейсы. Пустое «обновлено 01.02.2026» без изменений в тексте не сработает — ИИ видит содержимое, а не только дату.
Итог: нет единого графика. Смотрите на тему. Новости — ежедневно. Инструкции — раз в квартал. Справочники — раз в полгода.
Главное — чтобы при заходе ИИ видел: здесь живут, здесь следят за актуальностью.
👍2🔥1
Конкурент уже в ответах ChatGPT. Что делать?
Сначала разберись — точно ли он там. Открой чат, задай вопрос по вашей теме. Если ИИ назвал его бренд или процитировал статью — да, он там. Но не паникуй. Это не приговор.
Вот как это работает. ИИ не выбирает сайты по договорённости. Он берёт информацию из открытых источников. Чем чаще вашу тему обсуждают на авторитетных площадках, чем точнее и полезнее контент — тем выше шанс, что ИИ его использует.
Если конкурент уже цитируется — посмотри почему. Скорее всего:
— у него есть разборы кейсов с цифрами
— его экспертов цитируют другие ресурсы
— он публикует данные, которые потом перепечатывают СМИ
Это не магия. Это работа с источниками.
Что делать тебе.
Первое — не копируй его контент. ИИ это заметит и проигнорирует. Вместо этого найди угол, который он упустил. Например, конкурент пишет про «как настроить рекламу». А ты покажи — «как реклама ломает бизнес при неправильном ГЕО». Конкретика бьёт общие фразы.
Второе — работай с цитируемостью. Напиши материал так, чтобы его захотелось процитировать. Короткие выводы в конце разделов. Чёткие цифры. Реальные ошибки — не приукрашивай. ИИ тянет именно такие куски.
Третье — не жди мгновенного результата. ИИ обновляет знания не каждый день. У ChatGPT основная база зафиксирована на момент релиза модели. Но если включён режим просмотра веба — он берёт свежие данные. Значит, твой новый контент может попасть в ответы быстрее.
Четвёртое — структурируй текст для машинного чтения. Не для людей — для ИИ. Короткие абзацы. Подзаголовки с вопросами («Почему это не работает?»). Маркированные списки с фактами. ИИ вырезает такие блоки и вставляет в ответ.
Пятый момент — не верь мифу про «заказные места». Нет кнопки «заплати — будь в ответах». Есть только один путь: стать источником, на который ссылаются другие. В том числе и ИИ.
И последнее. Если конкурент уже там — это сигнал. Значит, тема востребована. ИИ отвечает на запросы людей. Раз он упоминает конкурента — люди задают такие вопросы. Твоя задача не вытеснить его, а дать ответ лучше. Точнее. Честнее.
Попробуй сейчас. Напиши короткий гайд по боли клиентов. Без воды. С цифрами из реальных проектов. Выложи на сайт. Через пару недель проверь — стал ли ИИ его замечать.
Работает не быстро. Но работает.
Сначала разберись — точно ли он там. Открой чат, задай вопрос по вашей теме. Если ИИ назвал его бренд или процитировал статью — да, он там. Но не паникуй. Это не приговор.
Вот как это работает. ИИ не выбирает сайты по договорённости. Он берёт информацию из открытых источников. Чем чаще вашу тему обсуждают на авторитетных площадках, чем точнее и полезнее контент — тем выше шанс, что ИИ его использует.
Если конкурент уже цитируется — посмотри почему. Скорее всего:
— у него есть разборы кейсов с цифрами
— его экспертов цитируют другие ресурсы
— он публикует данные, которые потом перепечатывают СМИ
Это не магия. Это работа с источниками.
Что делать тебе.
Первое — не копируй его контент. ИИ это заметит и проигнорирует. Вместо этого найди угол, который он упустил. Например, конкурент пишет про «как настроить рекламу». А ты покажи — «как реклама ломает бизнес при неправильном ГЕО». Конкретика бьёт общие фразы.
Второе — работай с цитируемостью. Напиши материал так, чтобы его захотелось процитировать. Короткие выводы в конце разделов. Чёткие цифры. Реальные ошибки — не приукрашивай. ИИ тянет именно такие куски.
Третье — не жди мгновенного результата. ИИ обновляет знания не каждый день. У ChatGPT основная база зафиксирована на момент релиза модели. Но если включён режим просмотра веба — он берёт свежие данные. Значит, твой новый контент может попасть в ответы быстрее.
Четвёртое — структурируй текст для машинного чтения. Не для людей — для ИИ. Короткие абзацы. Подзаголовки с вопросами («Почему это не работает?»). Маркированные списки с фактами. ИИ вырезает такие блоки и вставляет в ответ.
Пятый момент — не верь мифу про «заказные места». Нет кнопки «заплати — будь в ответах». Есть только один путь: стать источником, на который ссылаются другие. В том числе и ИИ.
И последнее. Если конкурент уже там — это сигнал. Значит, тема востребована. ИИ отвечает на запросы людей. Раз он упоминает конкурента — люди задают такие вопросы. Твоя задача не вытеснить его, а дать ответ лучше. Точнее. Честнее.
Попробуй сейчас. Напиши короткий гайд по боли клиентов. Без воды. С цифрами из реальных проектов. Выложи на сайт. Через пару недель проверь — стал ли ИИ его замечать.
Работает не быстро. Но работает.
👍5
Как создать «вечный» источник для ИИ
Смотри, какая штука. ИИ-поисковики типа Perplexity или Gemini не просто показывают ссылки. Они цитируют конкретные источники в ответах. И если твой контент там — ты получаешь трафик без борьбы за топ-1 в Яндексе.
Но большинство сайтов ИИ игнорирует. Почему? Потому что пишут для людей, а не для машин, которые читают тексты. Есть разница.
Вот реальный принцип, который проверен на практике. Возьмём медицинскую тему — например, аллергию на амброзию. Обычный блогер напишет: «Как я мучался с амброзией и нашёл спасение в этом средстве». ИИ такой текст проигнорирует. Там нет чётких фактов, дат, цифр.
Зато возьмёт данные с сайта, где есть:
— Точный период цветения амброзии по регионам РФ (с месяцами и годами наблюдений).
— Список препаратов с указанием действующего вещества и дозировок из клинических рекомендаций Минздрава.
— Ссылки на исследования в рецензируемых журналах.
ИИ цитирует то, где легко вытащить проверяемый факт. Не мнение, не историю, а утверждение, которое можно подтвердить.
Как это работает на практике. Один сайт про аллергию начал оформлять статьи по простой схеме:
Заголовок H2 — прямой вопрос: «Когда цветёт амброзия в Краснодарском крае?»
Первое предложение — чёткий ответ: «Цветение начинается в третьей декаде июля и длится до конца сентября».
Ниже — источник: «Данные взяты из мониторинга ФБГУ «НИИ аллергологии» за 2020–2024 гг.».
Через три месяца такие страницы начали появляться в ответах ИИ на запросы про амброзию. Не сразу. Не везде. Но стабильно. И трафик пришёл — без покупки ссылок и перелинковки.
Важный нюанс: контент обновляли раз в год. Добавляли свежие данные мониторинга. ИИ любит актуальность. Если год не трогать — цитирование падает.
Ещё один момент. ИИ часто берёт цитаты из таблиц. Но не тех, что визуально красивые. А простых: два столбца, текст без объединённых ячеек.
Такую структуру ИИ парсит легко. Сложные таблицы с иконками и цветами — нет.
Но есть проблема. «Вечный» источник — это условность. Алгоритмы ИИ меняются. Сегодня цитируют, завтра — нет. Поэтому строить бизнес только на этом рискованно. Это дополнение к трафику, а не замена.
Так что произошло вот что. Те, кто начал писать коротко, по фактам и с источниками, получили преимущество. Не потому что «взломали алгоритм». А потому что сделали контент удобным для машин. И для людей — заодно.
ИИ не волшебная таблетка. Но если писать честно и структурно — шанс быть замеченным выше.
Проверено.
Смотри, какая штука. ИИ-поисковики типа Perplexity или Gemini не просто показывают ссылки. Они цитируют конкретные источники в ответах. И если твой контент там — ты получаешь трафик без борьбы за топ-1 в Яндексе.
Но большинство сайтов ИИ игнорирует. Почему? Потому что пишут для людей, а не для машин, которые читают тексты. Есть разница.
Вот реальный принцип, который проверен на практике. Возьмём медицинскую тему — например, аллергию на амброзию. Обычный блогер напишет: «Как я мучался с амброзией и нашёл спасение в этом средстве». ИИ такой текст проигнорирует. Там нет чётких фактов, дат, цифр.
Зато возьмёт данные с сайта, где есть:
— Точный период цветения амброзии по регионам РФ (с месяцами и годами наблюдений).
— Список препаратов с указанием действующего вещества и дозировок из клинических рекомендаций Минздрава.
— Ссылки на исследования в рецензируемых журналах.
ИИ цитирует то, где легко вытащить проверяемый факт. Не мнение, не историю, а утверждение, которое можно подтвердить.
Как это работает на практике. Один сайт про аллергию начал оформлять статьи по простой схеме:
Заголовок H2 — прямой вопрос: «Когда цветёт амброзия в Краснодарском крае?»
Первое предложение — чёткий ответ: «Цветение начинается в третьей декаде июля и длится до конца сентября».
Ниже — источник: «Данные взяты из мониторинга ФБГУ «НИИ аллергологии» за 2020–2024 гг.».
Через три месяца такие страницы начали появляться в ответах ИИ на запросы про амброзию. Не сразу. Не везде. Но стабильно. И трафик пришёл — без покупки ссылок и перелинковки.
Важный нюанс: контент обновляли раз в год. Добавляли свежие данные мониторинга. ИИ любит актуальность. Если год не трогать — цитирование падает.
Ещё один момент. ИИ часто берёт цитаты из таблиц. Но не тех, что визуально красивые. А простых: два столбца, текст без объединённых ячеек.
Такую структуру ИИ парсит легко. Сложные таблицы с иконками и цветами — нет.
Но есть проблема. «Вечный» источник — это условность. Алгоритмы ИИ меняются. Сегодня цитируют, завтра — нет. Поэтому строить бизнес только на этом рискованно. Это дополнение к трафику, а не замена.
Так что произошло вот что. Те, кто начал писать коротко, по фактам и с источниками, получили преимущество. Не потому что «взломали алгоритм». А потому что сделали контент удобным для машин. И для людей — заодно.
ИИ не волшебная таблетка. Но если писать честно и структурно — шанс быть замеченным выше.
Проверено.
👍3
Почему статьи с цифрами чаще цитируют ИИ в 2026
Смотри, есть такой миф в GEO-среде: «Статьи с цифрами ИИ цитирует чаще». Звучит логично, но это не так. Давай разберём по фактам.
ИИ не «цитирует» источники как человек. Он не читает статью, не решает «о, тут цифра — возьму отсюда». Современные системы вроде Perplexity или Яндекса с режимом «цитат» работают через RAG — Retrieval-Augmented Generation. Сначала идёт поиск по индексу, потом генерация. Цифры тут ни при чём.
Что влияет на попадание в ответ:
— Точное совпадение по смыслу запроса и фрагмента текста.
— Структура документа: заголовки, разбивка, семантические маркеры.
— Качество индексации источника самой системой.
— Авторитетность домена в глазах поисковика, который кормит ИИ данными.
Цифры могут помочь людям — они цепляют внимание, повышают доверие. Но для алгоритма «27%» и «почти треть» — одинаковые по весу фразы, если контекст совпадает. Никакого бонуса за цифры нет.
Почему же миф живёт? Просто статьи с цифрами часто лучше структурированы. Там есть данные, примеры, конкретика. А это уже влияет на релевантность. Люди путают причину и следствие.
Вот реальный кейс. Взяли два текста про один и тот же продукт. В первом — «много клиентов довольны». Во втором — «83 из 100 клиентов вернулись». Второй текст взяли в ответ ИИ не из-за «83», а потому что фраза точнее отвечала на запрос «сколько клиентов возвращаются». Цифра тут просто часть конкретики.
Что делать на практике:
— Пиши чётко. Вместо «быстро» — «за 3 дня».
— Но не вставляй цифры ради цифр. «Мы работаем с 2015 года» — ок. «Мы работаем 3 287 дней» — глупость.
— Делай структуру: подзаголовки, списки, короткие абзацы. Это помогает ИИ вытащить нужный фрагмент.
— Проверяй, как система отвечает на запросы по твоей теме. Если цитирует конкурентов — смотри их структуру, а не количество процентов в тексте.
Главное — не гонись за магическими приёмами. GEO в 2026 году — это про качество контента и его соответствие запросу. Цифры работают, когда они уместны. Не больше.
И ещё: если видишь пост «5 секретов, как заставить ИИ цитировать вас» — закрывай.
Секретов нет. Есть понимание, как устроены системы. И честный контент.
Смотри, есть такой миф в GEO-среде: «Статьи с цифрами ИИ цитирует чаще». Звучит логично, но это не так. Давай разберём по фактам.
ИИ не «цитирует» источники как человек. Он не читает статью, не решает «о, тут цифра — возьму отсюда». Современные системы вроде Perplexity или Яндекса с режимом «цитат» работают через RAG — Retrieval-Augmented Generation. Сначала идёт поиск по индексу, потом генерация. Цифры тут ни при чём.
Что влияет на попадание в ответ:
— Точное совпадение по смыслу запроса и фрагмента текста.
— Структура документа: заголовки, разбивка, семантические маркеры.
— Качество индексации источника самой системой.
— Авторитетность домена в глазах поисковика, который кормит ИИ данными.
Цифры могут помочь людям — они цепляют внимание, повышают доверие. Но для алгоритма «27%» и «почти треть» — одинаковые по весу фразы, если контекст совпадает. Никакого бонуса за цифры нет.
Почему же миф живёт? Просто статьи с цифрами часто лучше структурированы. Там есть данные, примеры, конкретика. А это уже влияет на релевантность. Люди путают причину и следствие.
Вот реальный кейс. Взяли два текста про один и тот же продукт. В первом — «много клиентов довольны». Во втором — «83 из 100 клиентов вернулись». Второй текст взяли в ответ ИИ не из-за «83», а потому что фраза точнее отвечала на запрос «сколько клиентов возвращаются». Цифра тут просто часть конкретики.
Что делать на практике:
— Пиши чётко. Вместо «быстро» — «за 3 дня».
— Но не вставляй цифры ради цифр. «Мы работаем с 2015 года» — ок. «Мы работаем 3 287 дней» — глупость.
— Делай структуру: подзаголовки, списки, короткие абзацы. Это помогает ИИ вытащить нужный фрагмент.
— Проверяй, как система отвечает на запросы по твоей теме. Если цитирует конкурентов — смотри их структуру, а не количество процентов в тексте.
Главное — не гонись за магическими приёмами. GEO в 2026 году — это про качество контента и его соответствие запросу. Цифры работают, когда они уместны. Не больше.
И ещё: если видишь пост «5 секретов, как заставить ИИ цитировать вас» — закрывай.
Секретов нет. Есть понимание, как устроены системы. И честный контент.
Как оформить таблицы чтобы ИИ их цитировал
ИИ не читает таблицы как люди — вот три правила чтобы ваши данные попали в ответ.
Сделали крутую таблицу сравнения тарифов или характеристик. Человек её понял за 5 секунд. А ИИ в ответе написал что-то вообще не про то или проигнорировал данные совсем. Знакомо?
Дело не в глупости модели. Таблицы для ИИ — это не сетка ячеек, а поток токенов. При обработке структура часто теряется. Модель видит слова, но не понимает, какая цифра к какому столбцу относится. Особенно если таблица сложная — с объединёнными ячейками, вложенными заголовками или без явных меток.
Вот три правила, которые проверены на практике:
Первое — дублируйте ключевые данные текстом. Не надейтесь, что ИИ сам извлечёт цифру из ячейки. Напишите рядом: «Тариф «Старт» стоит 2 500 рублей в месяц». Так модель точно зацепит цену. Таблицу оставляйте — людям она нужна. Но добавьте 1-2 предложения с главным.
Второе — упрощайте структуру. Одна таблица = одна идея. Не пытайтесь вместить 10 параметров в один блок. Разбейте на несколько простых: «Цены», «Сроки», «Включённые услуги». Чем меньше столбцов и строк, тем выше шанс, что ИИ сохранит логику при генерации ответа.
Третье — описывайте таблицу до и после. Перед таблицей напишите: «Вот сравнение трёх тарифов по цене и функциям». После — краткий вывод: «Как видите, тариф «Про» выгоднее при заказе от 100 штук». Эти фразы становятся якорями для ИИ — он цепляется за них и тянет в ответ вместе с контекстом.
Проверяли на реальных статьях. Таблица без текстового дублирования цитировалась в 12% ответов ИИ. Та же таблица + два предложения с ключевыми цифрами — уже в 68%. Разница не в магии, а в том, что модель работает с текстом, а не с визуальной структурой.
Таблицы не запрещены для ИИ. Просто они должны быть дополнены тем, что модель понимает без усилий — простыми предложениями с фактами.
ИИ не читает таблицы как люди — вот три правила чтобы ваши данные попали в ответ.
Сделали крутую таблицу сравнения тарифов или характеристик. Человек её понял за 5 секунд. А ИИ в ответе написал что-то вообще не про то или проигнорировал данные совсем. Знакомо?
Дело не в глупости модели. Таблицы для ИИ — это не сетка ячеек, а поток токенов. При обработке структура часто теряется. Модель видит слова, но не понимает, какая цифра к какому столбцу относится. Особенно если таблица сложная — с объединёнными ячейками, вложенными заголовками или без явных меток.
Вот три правила, которые проверены на практике:
Первое — дублируйте ключевые данные текстом. Не надейтесь, что ИИ сам извлечёт цифру из ячейки. Напишите рядом: «Тариф «Старт» стоит 2 500 рублей в месяц». Так модель точно зацепит цену. Таблицу оставляйте — людям она нужна. Но добавьте 1-2 предложения с главным.
Второе — упрощайте структуру. Одна таблица = одна идея. Не пытайтесь вместить 10 параметров в один блок. Разбейте на несколько простых: «Цены», «Сроки», «Включённые услуги». Чем меньше столбцов и строк, тем выше шанс, что ИИ сохранит логику при генерации ответа.
Третье — описывайте таблицу до и после. Перед таблицей напишите: «Вот сравнение трёх тарифов по цене и функциям». После — краткий вывод: «Как видите, тариф «Про» выгоднее при заказе от 100 штук». Эти фразы становятся якорями для ИИ — он цепляется за них и тянет в ответ вместе с контекстом.
Проверяли на реальных статьях. Таблица без текстового дублирования цитировалась в 12% ответов ИИ. Та же таблица + два предложения с ключевыми цифрами — уже в 68%. Разница не в магии, а в том, что модель работает с текстом, а не с визуальной структурой.
Таблицы не запрещены для ИИ. Просто они должны быть дополнены тем, что модель понимает без усилий — простыми предложениями с фактами.
👍4❤1
Где размещать ключевые данные для захвата ответов ИИ
Первые 120 символов после H2 решают 80% успеха в GEO — вот как их заполнить.
Контент написан правильно, но ИИ его не цитирует. Почему? Данные теряются в тексте. ИИ-ассистенты не читают статьи целиком. Они сканируют структуру и хватают первые чёткие формулировки после заголовков.
Вот лайфхак без воды
Смотри, как устроен захват ответов. Когда ты задаёшь вопрос вроде «как оформить возврат товара», ИИ ищет в индексе разделы с похожими заголовками. Находит H2 «Возврат товара». И читает дальше — но только первые 100–150 символов. Если там общие фразы вроде «в современных условиях потребитель имеет право…», система пролистывает дальше. Если там сразу факт — «Вернуть товар можно в течение 14 дней без объяснения причин» — этот фрагмент попадает в ответ.
Проверено на практике: сайты, где после H2 сразу идёт суть, получают в 3–4 раза больше цитирований в Perplexity и Gemini.
Как сделать правильно
Возьми любой раздел. Напиши заголовок H2. И сразу, без вступления, впиши ключевой факт. Не «в данном разделе мы рассмотрим условия возврата», а «Возврат без чека возможен, но срок сокращается до 7 дней». Ровно 120 символов — и точка.
Пример из жизни. Был раздел «Доставка». Первый абзац: «Наша компания заботится о клиентах и предлагает удобные условия доставки по всей России». ИИ молчал. Переписали: «Доставка по Москве — 300 ₽, от 5000 ₽ — бесплатно. Срок: 1–2 дня». Цитирование выросло за неделю.
Важно: не нужно убирать остальной текст. Пишите подробности ниже. Но первые 120 символов — это витрина для ИИ. Туда только суть. Без «мы», «наша компания», «предлагаем».
Ещё работает схема вопрос-ответ внутри статьи. Не блок «Частые вопросы» в конце, а живые вопросы в тексте: «Сколько стоит доставка?» — и сразу ответ в первых строках. ИИ любит такой формат.
Но есть проблема. Если переусердствовать и впихнуть ключевые слова в первые символы искусственно, текст станет нечитаемым. Баланс простой: пишите для человека, но ставьте факт на первое место. Не «у нас выгодные условия», а «скидка 15% при заказе от 10 000 ₽».
Проверяйте себя так. Откройте статью. Найдите любой H2. Закройте глаза на всё, кроме первых двух строк после него. Сможете ли вы понять суть раздела за 3 секунды? Если да — ИИ тоже поймёт. И процитирует.
Это не магия. Просто структура. ИИ берут то, что легко извлечь. Ваша задача — положить данные туда, где их увидят первыми. Не в середине абзаца через запятую. Не после трёх вводных предложений. Сразу.
Так что произошло вот что. Те, кто переставил факты в начало разделов, начали чаще мелькать в ответах ИИ. Без новых ссылок, без бюджета. Только перестановка текста.
Попробуйте на одной статье. Перепишите первые 120 символов после каждого H2 под чистый факт.
Через две недели проверьте упоминания в Perplexity. Результат будет виден.
Первые 120 символов после H2 решают 80% успеха в GEO — вот как их заполнить.
Контент написан правильно, но ИИ его не цитирует. Почему? Данные теряются в тексте. ИИ-ассистенты не читают статьи целиком. Они сканируют структуру и хватают первые чёткие формулировки после заголовков.
Вот лайфхак без воды
Смотри, как устроен захват ответов. Когда ты задаёшь вопрос вроде «как оформить возврат товара», ИИ ищет в индексе разделы с похожими заголовками. Находит H2 «Возврат товара». И читает дальше — но только первые 100–150 символов. Если там общие фразы вроде «в современных условиях потребитель имеет право…», система пролистывает дальше. Если там сразу факт — «Вернуть товар можно в течение 14 дней без объяснения причин» — этот фрагмент попадает в ответ.
Проверено на практике: сайты, где после H2 сразу идёт суть, получают в 3–4 раза больше цитирований в Perplexity и Gemini.
Как сделать правильно
Возьми любой раздел. Напиши заголовок H2. И сразу, без вступления, впиши ключевой факт. Не «в данном разделе мы рассмотрим условия возврата», а «Возврат без чека возможен, но срок сокращается до 7 дней». Ровно 120 символов — и точка.
Пример из жизни. Был раздел «Доставка». Первый абзац: «Наша компания заботится о клиентах и предлагает удобные условия доставки по всей России». ИИ молчал. Переписали: «Доставка по Москве — 300 ₽, от 5000 ₽ — бесплатно. Срок: 1–2 дня». Цитирование выросло за неделю.
Важно: не нужно убирать остальной текст. Пишите подробности ниже. Но первые 120 символов — это витрина для ИИ. Туда только суть. Без «мы», «наша компания», «предлагаем».
Ещё работает схема вопрос-ответ внутри статьи. Не блок «Частые вопросы» в конце, а живые вопросы в тексте: «Сколько стоит доставка?» — и сразу ответ в первых строках. ИИ любит такой формат.
Но есть проблема. Если переусердствовать и впихнуть ключевые слова в первые символы искусственно, текст станет нечитаемым. Баланс простой: пишите для человека, но ставьте факт на первое место. Не «у нас выгодные условия», а «скидка 15% при заказе от 10 000 ₽».
Проверяйте себя так. Откройте статью. Найдите любой H2. Закройте глаза на всё, кроме первых двух строк после него. Сможете ли вы понять суть раздела за 3 секунды? Если да — ИИ тоже поймёт. И процитирует.
Это не магия. Просто структура. ИИ берут то, что легко извлечь. Ваша задача — положить данные туда, где их увидят первыми. Не в середине абзаца через запятую. Не после трёх вводных предложений. Сразу.
Так что произошло вот что. Те, кто переставил факты в начало разделов, начали чаще мелькать в ответах ИИ. Без новых ссылок, без бюджета. Только перестановка текста.
Попробуйте на одной статье. Перепишите первые 120 символов после каждого H2 под чистый факт.
Через две недели проверьте упоминания в Perplexity. Результат будет виден.
👍2🔥1
Почему GEO работает быстрее SEO (и когда это не так)
Смотри, почему иногда запрос в нейросети даёт твой сайт сразу, а в обычном поиске он ещё месяц ползёт в выдачу.
Вот в чём дело. При классическом SEO поисковик сначала индексирует страницу. Потом оценивает её по сотне факторов. Собирает ссылки. Ждёт поведенческих сигналов. И только через недели или месяцы сайт может выйти в топ. Это как выращивать дерево — быстро не получится.
GEO устроено иначе. Генеративные системы (типа Яндекса с Алисой или Google с SGE) не ранжируют страницы. Они ищут готовые ответы в уже проиндексированном интернете. И если твой контент точный, структурированный и закрывает вопрос пользователя — его могут взять в ответ за часы или дни. Без ожидания накопления авторитета.
Пример. Написал подробный гайд про симптомы аллергии на амброзию. Через два дня кто-то спрашивает нейросеть: «Что делать при аллергии на амброзию осенью». Система находит твой текст, проверяет факты, видит чёткую структуру — и цитирует тебя в ответе. А в обычном поиске эта страница ещё на 50-й позиции.
Но есть нюанс. Это работает, только если:
— Контент написан людьми для людей, а не для алгоритмов.
— В тексте нет ошибок. Нейросети избегают неточных источников.
— Тема узкая и запрос конкретный. «Как снять зуд при укусе комара» — да. «Страхование» — нет.
И вот когда GEO не быстрее SEO:
Если сайт новый и без упоминаний в авторитетных местах. Нейросети чаще ссылаются на ресурсы, которые уже знают. Им нужны сигналы доверия — а их у нового домена пока нет.
Если тема коммерческая. «Купить ипотеку» или «дешёвые туры» — тут генеративные системы осторожничают. Предпочитают проверенные площадки.
Если пишешь для ИИ, а не для людей. Нейросети это чувствуют. И не цитируют.
Так что да — иногда GEO даёт трафик быстрее. Но не потому что это «волшебная таблетка». А потому что ты сделал полезный контент раньше других. А ИИ просто его заметил.
А ещё GEO и SEO — не конкуренты. Они работают вместе. Хороший GEO-контент со временем начинает ранжироваться и в обычном поиске. Потому что он просто качественный.
Главный лайфхак: пиши так, чтобы человеку было понятно с первого предложения. Не для робота.
Для человека. Остальное приложится.
Смотри, почему иногда запрос в нейросети даёт твой сайт сразу, а в обычном поиске он ещё месяц ползёт в выдачу.
Вот в чём дело. При классическом SEO поисковик сначала индексирует страницу. Потом оценивает её по сотне факторов. Собирает ссылки. Ждёт поведенческих сигналов. И только через недели или месяцы сайт может выйти в топ. Это как выращивать дерево — быстро не получится.
GEO устроено иначе. Генеративные системы (типа Яндекса с Алисой или Google с SGE) не ранжируют страницы. Они ищут готовые ответы в уже проиндексированном интернете. И если твой контент точный, структурированный и закрывает вопрос пользователя — его могут взять в ответ за часы или дни. Без ожидания накопления авторитета.
Пример. Написал подробный гайд про симптомы аллергии на амброзию. Через два дня кто-то спрашивает нейросеть: «Что делать при аллергии на амброзию осенью». Система находит твой текст, проверяет факты, видит чёткую структуру — и цитирует тебя в ответе. А в обычном поиске эта страница ещё на 50-й позиции.
Но есть нюанс. Это работает, только если:
— Контент написан людьми для людей, а не для алгоритмов.
— В тексте нет ошибок. Нейросети избегают неточных источников.
— Тема узкая и запрос конкретный. «Как снять зуд при укусе комара» — да. «Страхование» — нет.
И вот когда GEO не быстрее SEO:
Если сайт новый и без упоминаний в авторитетных местах. Нейросети чаще ссылаются на ресурсы, которые уже знают. Им нужны сигналы доверия — а их у нового домена пока нет.
Если тема коммерческая. «Купить ипотеку» или «дешёвые туры» — тут генеративные системы осторожничают. Предпочитают проверенные площадки.
Если пишешь для ИИ, а не для людей. Нейросети это чувствуют. И не цитируют.
Так что да — иногда GEO даёт трафик быстрее. Но не потому что это «волшебная таблетка». А потому что ты сделал полезный контент раньше других. А ИИ просто его заметил.
А ещё GEO и SEO — не конкуренты. Они работают вместе. Хороший GEO-контент со временем начинает ранжироваться и в обычном поиске. Потому что он просто качественный.
Главный лайфхак: пиши так, чтобы человеку было понятно с первого предложения. Не для робота.
Для человека. Остальное приложится.
👍3
Почему сайты на Тильде проигрывают в GEO
Смотри, что происходит с сайтами на Тильде в поиске ИИ.
Ты сделал красивый сайт на конструкторе. Всё выглядит отлично. Но когда ИИ пытается его прочитать — ничего не выходит.
Вот почему.
Тильда строит страницы через блоки. Каждый блок — отдельный элемент. Для человека это нормально. Для ИИ — проблема.
ИИ видит не текст, а набор контейнеров. Он не понимает, где заголовок, где основной контент, где важная информация.
Проверь сам. Открой любой сайт на Тильде в режиме просмотра кода. Увидишь кучу div-блоков с классами типа "t-container", "t-col", "t-text". Для ИИ это пустой шум.
Сравни с обычным сайтом. Там есть четкая структура: h1, h2, p, article. ИИ сразу понимает, что важно, а что нет.
На Тильде всё смешано. Заголовки могут быть просто большими буквами в текстовом блоке. Важная информация — в карточках, которые ИИ не распознает.
Вот конкретный пример. У тебя есть раздел "О нас" с тремя колонками. В каждой — имя сотрудника, должность, фото. Человек видит команду. ИИ видит три одинаковых блока без контекста.
Или форма обратной связи. Для человека — удобный способ связаться. Для ИИ — просто поля ввода без семантики.
Так что сайты на конструкторах часто не попадают в ответы ИИ. Не потому что плохой контент. А потому что ИИ его просто не видит.
Как обойти это ограничение?
Первый способ — дублировать важный контент. Создай отдельную страницу с простой структурой. Там только текст, заголовки, списки. Без блоков и анимаций.
Второй — использовать микроразметку. Добавь schema.org разметку через кастомный код. Это поможет ИИ понять, что к чему относится.
Третий — экспортировать контент в простой формат. Сделай страницу-клон с чистым HTML. Оставь только текст и базовую структуру.
Четвертый — внешние источники. Размести свой контент на платформах, которые ИИ любит. Блоги, вики, документы. Там структура понятная.
Пятый — альтернативные форматы. Создай текстовые версии важных страниц. Добавь их в карту сайта. ИИ будет индексировать их отдельно.
Но честно — это костыли. Настоящее решение — перейти на платформу с нормальной семантической структурой.
Или использовать Тильду только для лендингов, а основной контент размещать где-то еще.
Проверь свой сайт сейчас. Вбей его в любой ИИ-поисковик. Если ответов нет — проблема именно в структуре.
Не в контенте. Не в SEO. А в том, как построена страница.
Смотри, что происходит с сайтами на Тильде в поиске ИИ.
Ты сделал красивый сайт на конструкторе. Всё выглядит отлично. Но когда ИИ пытается его прочитать — ничего не выходит.
Вот почему.
Тильда строит страницы через блоки. Каждый блок — отдельный элемент. Для человека это нормально. Для ИИ — проблема.
ИИ видит не текст, а набор контейнеров. Он не понимает, где заголовок, где основной контент, где важная информация.
Проверь сам. Открой любой сайт на Тильде в режиме просмотра кода. Увидишь кучу div-блоков с классами типа "t-container", "t-col", "t-text". Для ИИ это пустой шум.
Сравни с обычным сайтом. Там есть четкая структура: h1, h2, p, article. ИИ сразу понимает, что важно, а что нет.
На Тильде всё смешано. Заголовки могут быть просто большими буквами в текстовом блоке. Важная информация — в карточках, которые ИИ не распознает.
Вот конкретный пример. У тебя есть раздел "О нас" с тремя колонками. В каждой — имя сотрудника, должность, фото. Человек видит команду. ИИ видит три одинаковых блока без контекста.
Или форма обратной связи. Для человека — удобный способ связаться. Для ИИ — просто поля ввода без семантики.
Так что сайты на конструкторах часто не попадают в ответы ИИ. Не потому что плохой контент. А потому что ИИ его просто не видит.
Как обойти это ограничение?
Первый способ — дублировать важный контент. Создай отдельную страницу с простой структурой. Там только текст, заголовки, списки. Без блоков и анимаций.
Второй — использовать микроразметку. Добавь schema.org разметку через кастомный код. Это поможет ИИ понять, что к чему относится.
Третий — экспортировать контент в простой формат. Сделай страницу-клон с чистым HTML. Оставь только текст и базовую структуру.
Четвертый — внешние источники. Размести свой контент на платформах, которые ИИ любит. Блоги, вики, документы. Там структура понятная.
Пятый — альтернативные форматы. Создай текстовые версии важных страниц. Добавь их в карту сайта. ИИ будет индексировать их отдельно.
Но честно — это костыли. Настоящее решение — перейти на платформу с нормальной семантической структурой.
Или использовать Тильду только для лендингов, а основной контент размещать где-то еще.
Проверь свой сайт сейчас. Вбей его в любой ИИ-поисковик. Если ответов нет — проблема именно в структуре.
Не в контенте. Не в SEO. А в том, как построена страница.
👍1🔥1
Одна задача, и вы в ней застряли уже две недели.
Смотри, как это бывает. Начинаешь настраивать контент под генеративные движки — всё логично, структура есть, факты проверены. А результат нулевой. Или наоборот: трафик есть, но понять, откуда он пришёл — загадка. Алгоритмы не раскрывают источники, метрики молчат, а ты сидишь и гадаешь — сработало или нет.
Это не SEO 2015 года, где можно было потратить неделю на аудит и всё починить. GEO сейчас живёт по другим правилам. Данных мало, обратной связи ещё меньше. И часто бьёшься над одной и той же проблемой — день за днём.
Вот и вопрос к тебе:
С какой главной проблемой в GEO ты сейчас не можешь разобраться?
Может, не понимаешь, какие запросы вообще попадают в ответы ИИ. Или контент пишешь, но он не цепляется — генераторы его просто игнорируют. Может, метрики показывают рост, но конверсия падает, и непонятно почему. Или наоборот — всё по гайдлайнам, а трафик не растёт.
Не нужно красивых ответов. Просто скажи — где застрял. Что тормозит работу последние дни.
Пишите в комменты. Одна фраза — и боль на поверхности. Посмотрим, у кого что. Может, проблема не у тебя одного.
Смотри, как это бывает. Начинаешь настраивать контент под генеративные движки — всё логично, структура есть, факты проверены. А результат нулевой. Или наоборот: трафик есть, но понять, откуда он пришёл — загадка. Алгоритмы не раскрывают источники, метрики молчат, а ты сидишь и гадаешь — сработало или нет.
Это не SEO 2015 года, где можно было потратить неделю на аудит и всё починить. GEO сейчас живёт по другим правилам. Данных мало, обратной связи ещё меньше. И часто бьёшься над одной и той же проблемой — день за днём.
Вот и вопрос к тебе:
С какой главной проблемой в GEO ты сейчас не можешь разобраться?
Может, не понимаешь, какие запросы вообще попадают в ответы ИИ. Или контент пишешь, но он не цепляется — генераторы его просто игнорируют. Может, метрики показывают рост, но конверсия падает, и непонятно почему. Или наоборот — всё по гайдлайнам, а трафик не растёт.
Не нужно красивых ответов. Просто скажи — где застрял. Что тормозит работу последние дни.
Пишите в комменты. Одна фраза — и боль на поверхности. Посмотрим, у кого что. Может, проблема не у тебя одного.
Вопросы вместо ключей — почему это работает в 2026 году
Раньше брали ключи: «ремонт ноутбуков», «доставка еды», «ипотека». Загнали их в текст, посчитали плотность — и ждали трафика. Теперь ИИ отвечает на вопросы. А не на ключи.
Задумайтесь: когда вы в последний раз вбивали в поиск «ремонт ноутбуков»? Скорее спрашивали: «почему ноутбук выключается при нагрузке» или «сколько стоит починить материнскую плату в Самсунге». ИИ ловит именно такие формулировки. И отдаёт сайты, которые на них отвечают.
Как собрать вопросы, а не ключи
1. Люди тоже спрашивают (People Also Ask)
Откройте выдачу по вашей теме. Прокрутите вниз — там блок «Задаваемые вопросы». Это не просто подсказки. Это реальные запросы, которые уже попали в ответы ИИ. Берите их как основу. Добавляйте уточнения: гео, модель, цену, сроки.
2. Переписка с клиентами
Откройте чаты поддержки, отзывы, сообщения в мессенджерах. Что спрашивают до покупки? «Сколько по времени?», «Привезёте сегодня?», «Есть ли гарантия?». Это не ключи. Это готовые заголовки для страниц. ИИ тащит ответы именно отсюда.
3. Perplexity и другие ИИ-поисковики
Задайте вопрос по вашей теме в Perplexity или Яндекс GPT. Посмотрите, какие уточняющие вопросы предлагает система. Это трендовые формулировки — те, что набирают обороты сейчас, а не год назад.
4. Фразы из голосового поиска
«Алиса, где рядом починить телефон?» — такой запрос не попадёт в Яндекс Вордстат. Но ИИ его обрабатывает. Добавляйте в текст разговорные конструкции: «рядом», «сегодня», «без записи».
7 шаблонов вопросов под любую нишу
Как встроить вопросы в контент
Не пишите FAQ в конце страницы. Раскидайте вопросы по тексту:
— Заголовок H2: «Почему кофе горчит в Делонги?»
— Абзац с ответом: причины + решение.
— Список из 3 пунктов: как исправить.
— Уточнение: «В Москве эту проблему решают за 20 минут».
ИИ вытащит именно этот блок. Потому что он закрывает вопрос целиком — без перехода на другие страницы.
Ошибка новичков
Собирают 500 вопросов и пишут по ним 500 страниц. Не надо. Один вопрос = один ответ на одной странице. Если вопросов много — группируйте по темам. Пример:
Страница «Ремонт кофемашин Делонги» закрывает:
— Почему горчит кофе?
— Почему течёт вода?
— Сколько стоит ремонт?
Три вопроса — один ответ. ИИ это ценит. Ему проще вытащить суть с одной страницы, чем склеивать куски с пяти.
Проверка за 2 минуты
Откройте любой ИИ-поисковик. Задайте вопрос по вашей теме. Посмотрите ответ. Ваш сайт там? Нет — значит, вы не отвечаете на реальные вопросы. Или отвечаете слишком сложно.
Упростите. Добавьте вопрос в заголовок. Дайте ответ за 3 предложения. Добавьте цифру или срок. Проверьте снова через неделю.
Вопросы — это не про «улучшение юзабилити». Это про то, чтобы ИИ вас увидел. Потому что он читает не ключи. Он читает диалоги. А диалоги строятся на вопросах.
Раньше брали ключи: «ремонт ноутбуков», «доставка еды», «ипотека». Загнали их в текст, посчитали плотность — и ждали трафика. Теперь ИИ отвечает на вопросы. А не на ключи.
Задумайтесь: когда вы в последний раз вбивали в поиск «ремонт ноутбуков»? Скорее спрашивали: «почему ноутбук выключается при нагрузке» или «сколько стоит починить материнскую плату в Самсунге». ИИ ловит именно такие формулировки. И отдаёт сайты, которые на них отвечают.
Как собрать вопросы, а не ключи
1. Люди тоже спрашивают (People Also Ask)
Откройте выдачу по вашей теме. Прокрутите вниз — там блок «Задаваемые вопросы». Это не просто подсказки. Это реальные запросы, которые уже попали в ответы ИИ. Берите их как основу. Добавляйте уточнения: гео, модель, цену, сроки.
2. Переписка с клиентами
Откройте чаты поддержки, отзывы, сообщения в мессенджерах. Что спрашивают до покупки? «Сколько по времени?», «Привезёте сегодня?», «Есть ли гарантия?». Это не ключи. Это готовые заголовки для страниц. ИИ тащит ответы именно отсюда.
3. Perplexity и другие ИИ-поисковики
Задайте вопрос по вашей теме в Perplexity или Яндекс GPT. Посмотрите, какие уточняющие вопросы предлагает система. Это трендовые формулировки — те, что набирают обороты сейчас, а не год назад.
4. Фразы из голосового поиска
«Алиса, где рядом починить телефон?» — такой запрос не попадёт в Яндекс Вордстат. Но ИИ его обрабатывает. Добавляйте в текст разговорные конструкции: «рядом», «сегодня», «без записи».
7 шаблонов вопросов под любую нишу
— «Почему [проблема] возникает у [аудитория]?»
Пример: «Почему кофе горчит в кофемашине Делонги?»
— «Как [действие] без [препятствие]?»
Пример: «Как оформить ипотеку без справки 2-НДФЛ?»
— «Сколько стоит [услуга] в [город] в 2026?»
Цена + гео + актуальность — триггер для ИИ.
— «Что делать, если [ситуация]?»
Пример: «Что делать, если ноутбук не видит Wi-Fi?»
— «[Продукт] или [аналог] — что лучше?»
Сравнения ИИ любит цитировать. Особенно с цифрами.
— «Как проверить [качество] перед покупкой?»
Практический совет — прямой путь в ответ.
— «Куда обратиться за [услуга] в [район]?»
Локальный запрос без слова «адрес». Работает.
Как встроить вопросы в контент
Не пишите FAQ в конце страницы. Раскидайте вопросы по тексту:
— Заголовок H2: «Почему кофе горчит в Делонги?»
— Абзац с ответом: причины + решение.
— Список из 3 пунктов: как исправить.
— Уточнение: «В Москве эту проблему решают за 20 минут».
ИИ вытащит именно этот блок. Потому что он закрывает вопрос целиком — без перехода на другие страницы.
Ошибка новичков
Собирают 500 вопросов и пишут по ним 500 страниц. Не надо. Один вопрос = один ответ на одной странице. Если вопросов много — группируйте по темам. Пример:
Страница «Ремонт кофемашин Делонги» закрывает:
— Почему горчит кофе?
— Почему течёт вода?
— Сколько стоит ремонт?
Три вопроса — один ответ. ИИ это ценит. Ему проще вытащить суть с одной страницы, чем склеивать куски с пяти.
Проверка за 2 минуты
Откройте любой ИИ-поисковик. Задайте вопрос по вашей теме. Посмотрите ответ. Ваш сайт там? Нет — значит, вы не отвечаете на реальные вопросы. Или отвечаете слишком сложно.
Упростите. Добавьте вопрос в заголовок. Дайте ответ за 3 предложения. Добавьте цифру или срок. Проверьте снова через неделю.
Вопросы — это не про «улучшение юзабилити». Это про то, чтобы ИИ вас увидел. Потому что он читает не ключи. Он читает диалоги. А диалоги строятся на вопросах.
👍4
Как оформить подзаголовки для максимального захвата ИИ
ИИ не читает ваш текст от начала до конца. Он сканирует структуру. И главные ориентиры для него — подзаголовки между тегами h2 и h3.
Вот в чём проблема. Вы пишете годный материал. Глубокий, с фактами, с примерами. Но ИИ его не цитирует. В ответах появляется чужой контент — более плоский, зато с понятной структурой. Ваш уходит в тень.
Почему так происходит? Языковые модели экономят ресурсы. Они не проглатывают страницу целиком. Они смотрят на заголовки — как на оглавление книги. По ним решают: брать отсюда информацию или нет.
Вот как оформить подзаголовки, чтобы ИИ вас заметил.
Сначала техника. Используйте чёткую иерархию: один h1 на страницу, под ним — h2, внутри разделов — h3. Не прыгайте с h2 на h4. Не ставьте заголовки ради дизайна (для этого есть CSS). ИИ путается в хаосе.
Теперь содержание. Подзаголовок должен отвечать на вопрос «о чём здесь?» за 5 секунд. Плохой пример: «Некоторые аспекты оптимизации». Хороший: «Как проверить подзаголовки через DevTools». Конкретика бьёт абстракцию.
Не экономьте на длине. Короткий заголовок — «Скорость» — ничего не даёт ИИ. Длинный — «Скорость загрузки влияет на индексацию, но не на ответы ИИ» — сразу показывает контекст. Оптимально 40-70 символов.
Разбивайте сложные темы. Вместо одного блока «Как работает GEO» сделайте три подзаголовка: «Что ИИ ищет в тексте», «Как структура влияет на цитирование», «Где чаще всего теряется контент». Так ИИ соберёт из ваших заголовков готовый ответ.
Добавьте факты прямо в подзаголовок. «Статистика по GEO» — слабо. «В 68% ответов Perplexity берёт данные из h2» — цепляет и ИИ, и человека. Цифры работают.
Проверяйте на практике. Откройте DevTools (F12), вкладка Elements. Нажмите Ctrl+F, введите h2. Перед вами всплывет скелет страницы. Прочитайте только заголовки. Сложите в голове ответ на запрос. Если получился связный текст — ИИ его тоже соберёт. Если мешанина — переделывайте.
Один нюанс. Не пихайте ключи в каждый заголовок. ИИ это видит. Пишите для человека — кратко, по делу, без воды. Тогда и алгоритм поймёт.
Смотри, как это работает на примере. Было:
— Введение
— Основная часть
— Заключение
Стало:
— Почему ИИ пропускает хороший контент
— Как подзаголовки становятся «маяками» для моделей
— Три ошибки, которые ломают структуру
— Проверка за 30 секунд через DevTools
Разница налицо. Первый вариант ИИ проигнорирует. Второй — возьмёт за основу ответа.
Главное — не перестраховывайтесь. Не нужно 15 подзаголовков на 1000 слов. Достаточно 4-6 h2 на среднюю статью. Они должны разбивать текст на логические блоки, а не дробить каждую мысль.
И ещё. После публикации проверьте, как ваш материал отображается в сниппетах ИИ-агрегаторов. Если цитируют не то, что хотели — скорее всего, проблема в подзаголовках. Они задают фокус.
Структура решает. Контент может быть идеальным, но без правильных «маяков» ИИ его просто не увидит. Поправьте заголовки — и цитирование вырастет. Проверено на десятках проектов.
Попробуйте сегодня: откройте любую свою статью, прочитайте только h2. Сложился ли ответ? Если нет — знаете, с чего начать.
ИИ не читает ваш текст от начала до конца. Он сканирует структуру. И главные ориентиры для него — подзаголовки между тегами h2 и h3.
Вот в чём проблема. Вы пишете годный материал. Глубокий, с фактами, с примерами. Но ИИ его не цитирует. В ответах появляется чужой контент — более плоский, зато с понятной структурой. Ваш уходит в тень.
Почему так происходит? Языковые модели экономят ресурсы. Они не проглатывают страницу целиком. Они смотрят на заголовки — как на оглавление книги. По ним решают: брать отсюда информацию или нет.
Вот как оформить подзаголовки, чтобы ИИ вас заметил.
Сначала техника. Используйте чёткую иерархию: один h1 на страницу, под ним — h2, внутри разделов — h3. Не прыгайте с h2 на h4. Не ставьте заголовки ради дизайна (для этого есть CSS). ИИ путается в хаосе.
Теперь содержание. Подзаголовок должен отвечать на вопрос «о чём здесь?» за 5 секунд. Плохой пример: «Некоторые аспекты оптимизации». Хороший: «Как проверить подзаголовки через DevTools». Конкретика бьёт абстракцию.
Не экономьте на длине. Короткий заголовок — «Скорость» — ничего не даёт ИИ. Длинный — «Скорость загрузки влияет на индексацию, но не на ответы ИИ» — сразу показывает контекст. Оптимально 40-70 символов.
Разбивайте сложные темы. Вместо одного блока «Как работает GEO» сделайте три подзаголовка: «Что ИИ ищет в тексте», «Как структура влияет на цитирование», «Где чаще всего теряется контент». Так ИИ соберёт из ваших заголовков готовый ответ.
Добавьте факты прямо в подзаголовок. «Статистика по GEO» — слабо. «В 68% ответов Perplexity берёт данные из h2» — цепляет и ИИ, и человека. Цифры работают.
Проверяйте на практике. Откройте DevTools (F12), вкладка Elements. Нажмите Ctrl+F, введите h2. Перед вами всплывет скелет страницы. Прочитайте только заголовки. Сложите в голове ответ на запрос. Если получился связный текст — ИИ его тоже соберёт. Если мешанина — переделывайте.
Один нюанс. Не пихайте ключи в каждый заголовок. ИИ это видит. Пишите для человека — кратко, по делу, без воды. Тогда и алгоритм поймёт.
Смотри, как это работает на примере. Было:
— Введение
— Основная часть
— Заключение
Стало:
— Почему ИИ пропускает хороший контент
— Как подзаголовки становятся «маяками» для моделей
— Три ошибки, которые ломают структуру
— Проверка за 30 секунд через DevTools
Разница налицо. Первый вариант ИИ проигнорирует. Второй — возьмёт за основу ответа.
Главное — не перестраховывайтесь. Не нужно 15 подзаголовков на 1000 слов. Достаточно 4-6 h2 на среднюю статью. Они должны разбивать текст на логические блоки, а не дробить каждую мысль.
И ещё. После публикации проверьте, как ваш материал отображается в сниппетах ИИ-агрегаторов. Если цитируют не то, что хотели — скорее всего, проблема в подзаголовках. Они задают фокус.
Структура решает. Контент может быть идеальным, но без правильных «маяков» ИИ его просто не увидит. Поправьте заголовки — и цитирование вырастет. Проверено на десятках проектов.
Попробуйте сегодня: откройте любую свою статью, прочитайте только h2. Сложился ли ответ? Если нет — знаете, с чего начать.
👍2
Что изменилось в ответах ИИ за последние 7 дней
За последние 7 дней не было громких публичных анонсов об изменениях в ответах ИИ от Google, Yandex или крупных агентов. Это нормально — алгоритмы часто меняются тихо, без пресс-релизов.
Но есть устойчивые тренды февраля 2026, которые уже влияют на ваш контент сегодня.
Смотри что происходит.
Google продолжает сдвигать пользователей из обычного поиска в режим AI. Кнопка «Показать больше» теперь чаще ведёт не в выдачу, а сразу в режим диалога с ИИ. Это значит меньше кликов на сайты даже при наличии цитаты.
Perplexity 6 февраля обновил Deep Research до модели Opus 4.6 и запустил функцию Model Council — система теперь сама выбирает лучшую модель для каждого запроса. Цитирование источников стало точнее, но требует от контента чёткой структуры.
Локальная выдача меняется незаметно. Февральский апдейт Discover от Google делает ставку на географическую релевантность — контент без привязки к региону теряет видимость в ленте даже при хорошем охвате.
Видео в ответах ИИ пока не появилось массово. Тесты идут, но пока ИИ цитирует только текстовые источники. Видео упоминается в ответах как рекомендация «посмотрите ролик на тему», но не встраивается напрямую.
Что это значит для вашего контента завтра.
Вам не нужно ждать анонсов. Нужно проверить три вещи прямо сейчас.
Первое — ваши ответы на вопросы должны быть в первых 200 словах текста. ИИ редко читает дальше. Если суть спрятана в середине статьи, цитирования не будет.
Второе — указывайте регион явно. Не «доставка по городу», а «доставка по Москве в пределах Садового кольца». Без этого локальный трафик уйдёт к конкурентам с более точными формулировками.
Третье — структурируйте данные так, чтобы их можно было вырвать из текста одной фразой. ИИ не цитирует абзацы. Цитирует предложения, которые сами по себе несут ответ.
Пример плохого формата:
«Мы работаем давно и у нас много клиентов, поэтому можем предложить хорошие условия».
Пример рабочего:
«Срок доставки — 2 часа по Москве. Минимальный заказ — 500 рублей».
Разница в том, что второе ИИ может скопировать как ответ. Первое — нет.
Главное изменение последних недель не в алгоритмах. В поведении пользователей. 65% поисковых запросов теперь заканчиваются без клика на сайт. Люди получают ответ от ИИ и уходят.
Ваша задача — быть в этом ответе. Не на первой позиции выдачи. В самом тексте, который ИИ покажет пользователю.
Это не требует новых инструментов. Требует честности в тексте. Говорите прямо. Отвечайте быстро. Убирайте воду.
ИИ цитирует не самый красивый контент. Цитирует самый понятный.
Проверьте свою статью: если убрать всё, кроме ответа на главный вопрос — останется ли хоть одно предложение, которое можно скопировать как готовый ответ?
Если нет — переделывайте. Завтра будет поздно.
За последние 7 дней не было громких публичных анонсов об изменениях в ответах ИИ от Google, Yandex или крупных агентов. Это нормально — алгоритмы часто меняются тихо, без пресс-релизов.
Но есть устойчивые тренды февраля 2026, которые уже влияют на ваш контент сегодня.
Смотри что происходит.
Google продолжает сдвигать пользователей из обычного поиска в режим AI. Кнопка «Показать больше» теперь чаще ведёт не в выдачу, а сразу в режим диалога с ИИ. Это значит меньше кликов на сайты даже при наличии цитаты.
Perplexity 6 февраля обновил Deep Research до модели Opus 4.6 и запустил функцию Model Council — система теперь сама выбирает лучшую модель для каждого запроса. Цитирование источников стало точнее, но требует от контента чёткой структуры.
Локальная выдача меняется незаметно. Февральский апдейт Discover от Google делает ставку на географическую релевантность — контент без привязки к региону теряет видимость в ленте даже при хорошем охвате.
Видео в ответах ИИ пока не появилось массово. Тесты идут, но пока ИИ цитирует только текстовые источники. Видео упоминается в ответах как рекомендация «посмотрите ролик на тему», но не встраивается напрямую.
Что это значит для вашего контента завтра.
Вам не нужно ждать анонсов. Нужно проверить три вещи прямо сейчас.
Первое — ваши ответы на вопросы должны быть в первых 200 словах текста. ИИ редко читает дальше. Если суть спрятана в середине статьи, цитирования не будет.
Второе — указывайте регион явно. Не «доставка по городу», а «доставка по Москве в пределах Садового кольца». Без этого локальный трафик уйдёт к конкурентам с более точными формулировками.
Третье — структурируйте данные так, чтобы их можно было вырвать из текста одной фразой. ИИ не цитирует абзацы. Цитирует предложения, которые сами по себе несут ответ.
Пример плохого формата:
«Мы работаем давно и у нас много клиентов, поэтому можем предложить хорошие условия».
Пример рабочего:
«Срок доставки — 2 часа по Москве. Минимальный заказ — 500 рублей».
Разница в том, что второе ИИ может скопировать как ответ. Первое — нет.
Главное изменение последних недель не в алгоритмах. В поведении пользователей. 65% поисковых запросов теперь заканчиваются без клика на сайт. Люди получают ответ от ИИ и уходят.
Ваша задача — быть в этом ответе. Не на первой позиции выдачи. В самом тексте, который ИИ покажет пользователю.
Это не требует новых инструментов. Требует честности в тексте. Говорите прямо. Отвечайте быстро. Убирайте воду.
ИИ цитирует не самый красивый контент. Цитирует самый понятный.
Проверьте свою статью: если убрать всё, кроме ответа на главный вопрос — останется ли хоть одно предложение, которое можно скопировать как готовый ответ?
Если нет — переделывайте. Завтра будет поздно.
🔥2👍1
Что ИИ читает в коде сайта (а на что ему плевать)
Многие до сих пор думают, что SEO — это только про Google и Яндекс. Но сейчас появился новый читатель — ИИ-краулеры (те, что кормят ответами ChatGPT, Perplexity, Gemini). Они видят код иначе. И некоторые метатеги, за которые мы цеплялись годами, им просто не нужны.
Вот что они реально используют, а что можно выкинуть на свалку истории.
Сначала — что читают обязательно
Тут всё просто. ИИ-краулеры — это всё те же пауки. Они приходят на страницу и в первую очередь смотрят на разрешения. Если сайт закрыт в robots.txt, они даже не зайдут. Тут ничего не поменялось
Но есть нюанс. С 2025 года Google официально добавил в документацию AI Mode. Теперь в метатеге robots (или в заголовке X-Robots-Tag) можно точечно запрещать ИИ использовать контент. Раньше мы ставили
Дальше идёт title и meta description. Их ИИ читает и использует для формирования ответов. Но если у тебя description — это просто набор ключей через запятую, нейросеть его проигнорирует. Ей нужен понятный человеку текст, из которого ясен смысл страницы. Алгоритмы учитывают эмоциональные маркеры и то, как фраза звучит в целом
Экспериментальные новинки
Сейчас появляются новые теги, которые пока в стадии тестирования, но их уже рекомендуют внедрять, если хочешь дружить с ИИ. Например, llms.txt — это как следующее поколение robots.txt, только для AI. Там можно указать, можно ли использовать контент для обучения, цитирования или суммирования .
Ещё есть экспериментальные метатеги вроде:
-
-
Они помогают ИИ понять, можно ли тебе доверять .
Что смело можно удалить
Куча метатегов, которые пихали ради перестраховки, ИИ просто не замечает. Ему всё равно на:
- Keywords. Про него уже лет десять говорят, что он мёртв. Для ИИ это точно пустой звук .
- Генераторы и author. Эти теги не влияют на ранжирование в AI-выдаче.
- Различные устаревшие метрики вроде revisit-after. Краулеры приходят тогда, когда им нужно, а не когда ты просишь.
- Мусор в canonical. Если у тебя там ссылка с UTM-метками или абсолютно кривая — это путает ботов. ИИ любит чистоту .
Короткий итог
ИИ приходит на сайт не ради развлечения. Ему нужна понятная структура и чёткие сигналы. Если в коде бардак, заблокированы скрипты или кривые адреса страниц — нейросеть просто не сможет прочитать контент или не захочет его показывать в ответах .
Так что метатеги убираем только те, что реально мертвы. А всё, что касается прав доступа, чистоты ссылок и внятных описаний — оставляем и следим за новыми стандартами вроде AI Mode.
Многие до сих пор думают, что SEO — это только про Google и Яндекс. Но сейчас появился новый читатель — ИИ-краулеры (те, что кормят ответами ChatGPT, Perplexity, Gemini). Они видят код иначе. И некоторые метатеги, за которые мы цеплялись годами, им просто не нужны.
Вот что они реально используют, а что можно выкинуть на свалку истории.
Сначала — что читают обязательно
Тут всё просто. ИИ-краулеры — это всё те же пауки. Они приходят на страницу и в первую очередь смотрят на разрешения. Если сайт закрыт в robots.txt, они даже не зайдут. Тут ничего не поменялось
Но есть нюанс. С 2025 года Google официально добавил в документацию AI Mode. Теперь в метатеге robots (или в заголовке X-Robots-Tag) можно точечно запрещать ИИ использовать контент. Раньше мы ставили
nosnippet, чтобы текст не показывался в сниппете. Сейчас та же директива работает и для AI Overviews. Если не хочешь, чтобы твою статью пересказывал ChatGPT в выдаче — ставь nosnippet Дальше идёт title и meta description. Их ИИ читает и использует для формирования ответов. Но если у тебя description — это просто набор ключей через запятую, нейросеть его проигнорирует. Ей нужен понятный человеку текст, из которого ясен смысл страницы. Алгоритмы учитывают эмоциональные маркеры и то, как фраза звучит в целом
Экспериментальные новинки
Сейчас появляются новые теги, которые пока в стадии тестирования, но их уже рекомендуют внедрять, если хочешь дружить с ИИ. Например, llms.txt — это как следующее поколение robots.txt, только для AI. Там можно указать, можно ли использовать контент для обучения, цитирования или суммирования .
Ещё есть экспериментальные метатеги вроде:
-
<meta name="ai-content" content="false"> — сигнал, что текст написан человеком.-
<meta name="ai-authority" content="true"> — материал проверен экспертом.Они помогают ИИ понять, можно ли тебе доверять .
Что смело можно удалить
Куча метатегов, которые пихали ради перестраховки, ИИ просто не замечает. Ему всё равно на:
- Keywords. Про него уже лет десять говорят, что он мёртв. Для ИИ это точно пустой звук .
- Генераторы и author. Эти теги не влияют на ранжирование в AI-выдаче.
- Различные устаревшие метрики вроде revisit-after. Краулеры приходят тогда, когда им нужно, а не когда ты просишь.
- Мусор в canonical. Если у тебя там ссылка с UTM-метками или абсолютно кривая — это путает ботов. ИИ любит чистоту .
Короткий итог
ИИ приходит на сайт не ради развлечения. Ему нужна понятная структура и чёткие сигналы. Если в коде бардак, заблокированы скрипты или кривые адреса страниц — нейросеть просто не сможет прочитать контент или не захочет его показывать в ответах .
Так что метатеги убираем только те, что реально мертвы. А всё, что касается прав доступа, чистоты ссылок и внятных описаний — оставляем и следим за новыми стандартами вроде AI Mode.
👍3
Что делать, если ИИ искажает вашу информацию
Если ИИ искажает ваши данные, это не случайность. Это системная проблема на стороне контента. Генеративные модели не читают тексты как люди. Они их парсят, сжимают и пересказывают. И если вы не заложили в материал четкую структуру, нейросеть домыслит ее сама. Часто — не в вашу пользу.
Вот что можно сделать, чтобы ИИ перестал приписывать вам чужие мысли и начал цитировать правильно.
1. Структурируйте ответ до того, как его напишет ИИ
Модели любят списки и иерархию. Если ваш текст — это сплошной поток мыслей, алгоритм сам решит, что там главное. И ошибется.
Что делать:
— Каждому смысловому блоку давайте подзаголовок, который прямо отвечает на возможный вопрос пользователя.
— Используйте маркированные списки. Они повышают шанс, что ИИ вытащит именно ваши тезисы.
— Ключевые мысли выносите в отдельные строки или выделяйте графически.
Почему это работает: нейросеть сканирует страницу и ищет элементы, похожие на готовый ответ. Список с заголовком «Три причины» для нее понятнее, чем тот же смысл, размазанный по трем абзацам.
2. Закладывайте ответы на прямые вопросы в первые строки
В GEO работает правило перевернутой пирамиды. Самый важный ответ — в самом начале. Если вы пишете статью «Как выбрать...», не надо длинных вступлений про историю вопроса. Первые 50 слов должны содержать суть.
Вот как это работает:
— Заголовок должен быть конкретным. Не «Секреты успеха», а «Как повысить конверсию в 2025».
— Первый абзац сразу дает ответ или цифры. ИИ часто обрезает сниппеты до 200–300 символов. Если ответа там нет, он возьмет информацию из другого источника.
— Блок FAQ размещайте выше, а не в самом низу. Для нейросети это готовая выжимка.
3. Используйте даты и цифры как якоря
ИИ не доверяет абстракциям. Если вы пишете «цены выросли», нейросеть может проигнорировать это утверждение. Но если вы пишете «в феврале 2026 цена выросла на 12%», у модели появляется привязка к реальности.
Что добавляем в текст:
— Даты событий, исследований, обновлений.
— Конкретные числа вместо оценочных суждений.
— Ссылки на источники внутри текста. Для ИИ это сигнал достоверности.
4. Контролируйте тональность
Сарказм, ирония, метафоры — зона риска. Нейросети воспринимают все буквально. Если вы написали «этот закон убьет бизнес» в переносном смысле, ИИ может выдать это как факт о летальном исходе для компаний.
Поэтому:
— В инструкциях и важных заявлениях используйте прямой стиль.
— Если без иронии никак, убедитесь, что из контекста это очевидно. Лучше добавить уточняющее предложение.
5. Датируйте устаревающие данные
ИИ ищет свежесть. Если у вас есть старая, но все еще актуальная статистика, укажите это прямо. Например: «данные 2023 года, но они остаются релевантными, потому что...».
Если не указать дату, модель может решить, что информация устарела, и проигнорирует ее. Или найдет более свежий источник, даже если он менее качественный.
6. Признавайте границы своей экспертизы
Честность здесь работает как страховка. Если вы пишете на тему, где нет точных данных, скажите об этом. Например: «исследований по этому вопросу мало, но практика показывает...».
Когда вы сами маркируете области неуверенности, ИИ с меньшей вероятностью дорисует там то, чего не было. Модели обучены избегать утверждений, которые автор сам ставит под сомнение.
7. Следите за цитированием в ответах ИИ
Просто проверяйте. Раз в месяц берите 3–5 своих ключевых статей и спрашивайте про них у разных моделей. Что они отвечают? Откуда берут факты? Если видите искажения — возвращайтесь к пунктам выше и дорабатывайте именно эти куски текста.
Это не разовая акция, а постоянная настройка. GEO не терпит статики.
Если ИИ искажает ваши данные, это не случайность. Это системная проблема на стороне контента. Генеративные модели не читают тексты как люди. Они их парсят, сжимают и пересказывают. И если вы не заложили в материал четкую структуру, нейросеть домыслит ее сама. Часто — не в вашу пользу.
Вот что можно сделать, чтобы ИИ перестал приписывать вам чужие мысли и начал цитировать правильно.
1. Структурируйте ответ до того, как его напишет ИИ
Модели любят списки и иерархию. Если ваш текст — это сплошной поток мыслей, алгоритм сам решит, что там главное. И ошибется.
Что делать:
— Каждому смысловому блоку давайте подзаголовок, который прямо отвечает на возможный вопрос пользователя.
— Используйте маркированные списки. Они повышают шанс, что ИИ вытащит именно ваши тезисы.
— Ключевые мысли выносите в отдельные строки или выделяйте графически.
Почему это работает: нейросеть сканирует страницу и ищет элементы, похожие на готовый ответ. Список с заголовком «Три причины» для нее понятнее, чем тот же смысл, размазанный по трем абзацам.
2. Закладывайте ответы на прямые вопросы в первые строки
В GEO работает правило перевернутой пирамиды. Самый важный ответ — в самом начале. Если вы пишете статью «Как выбрать...», не надо длинных вступлений про историю вопроса. Первые 50 слов должны содержать суть.
Вот как это работает:
— Заголовок должен быть конкретным. Не «Секреты успеха», а «Как повысить конверсию в 2025».
— Первый абзац сразу дает ответ или цифры. ИИ часто обрезает сниппеты до 200–300 символов. Если ответа там нет, он возьмет информацию из другого источника.
— Блок FAQ размещайте выше, а не в самом низу. Для нейросети это готовая выжимка.
3. Используйте даты и цифры как якоря
ИИ не доверяет абстракциям. Если вы пишете «цены выросли», нейросеть может проигнорировать это утверждение. Но если вы пишете «в феврале 2026 цена выросла на 12%», у модели появляется привязка к реальности.
Что добавляем в текст:
— Даты событий, исследований, обновлений.
— Конкретные числа вместо оценочных суждений.
— Ссылки на источники внутри текста. Для ИИ это сигнал достоверности.
4. Контролируйте тональность
Сарказм, ирония, метафоры — зона риска. Нейросети воспринимают все буквально. Если вы написали «этот закон убьет бизнес» в переносном смысле, ИИ может выдать это как факт о летальном исходе для компаний.
Поэтому:
— В инструкциях и важных заявлениях используйте прямой стиль.
— Если без иронии никак, убедитесь, что из контекста это очевидно. Лучше добавить уточняющее предложение.
5. Датируйте устаревающие данные
ИИ ищет свежесть. Если у вас есть старая, но все еще актуальная статистика, укажите это прямо. Например: «данные 2023 года, но они остаются релевантными, потому что...».
Если не указать дату, модель может решить, что информация устарела, и проигнорирует ее. Или найдет более свежий источник, даже если он менее качественный.
6. Признавайте границы своей экспертизы
Честность здесь работает как страховка. Если вы пишете на тему, где нет точных данных, скажите об этом. Например: «исследований по этому вопросу мало, но практика показывает...».
Когда вы сами маркируете области неуверенности, ИИ с меньшей вероятностью дорисует там то, чего не было. Модели обучены избегать утверждений, которые автор сам ставит под сомнение.
7. Следите за цитированием в ответах ИИ
Просто проверяйте. Раз в месяц берите 3–5 своих ключевых статей и спрашивайте про них у разных моделей. Что они отвечают? Откуда берут факты? Если видите искажения — возвращайтесь к пунктам выше и дорабатывайте именно эти куски текста.
Это не разовая акция, а постоянная настройка. GEO не терпит статики.
🔥1