А ваш сайт нравится нейросетям? Чек-лист оптимизации под AEO/GEO

Этот материал — пошаговый гайд AEO/GEO (AI/Generative Engine Optimization). Мы затронем две темы: как попасть в выдачу и как получить конверсию в виде перехода на сайт из этой выдачи. Разберем техническую подготовку, контент и внешний PR.

Гайд пригодится тем, кто отвечает за рост органики и эффективность трафика: SEO-специалистам, редакторам и продактам для подготовки контента, руководителям e-com/marketplace, B2B, новостных и бренд-медиа.

Рассказывает Юлья Ким, Head of AI, moab.

Техническая готовность к AI-обходам

Многие спорят о том, как изменится SEO в эпоху AI-выдачи. Могу сразу сказать, что теперь сайту нужно SEO в +PRO MAX версии. Даже хорошо оптимизированные под обычный поиск сайты часто имеют проблемы с машиночитаемостью.

У любого ИИ главный приоритет — найти ответ быстро и потратить минимальные ресурсы на его обработку. Быстрому поиску способствует правильная организация и разметка сайта.

Есть несколько важных пунктов, которые мы проверяем в первую очередь. Какие-то могут показаться примитивными, но в них чаще всего мы находим ошибки.

Чек-лист технической проверки

1. Проверьте не заблокированы ли обходы сайта ботами нейросетей в robots.txt.

Если сайт невозможно прочитать, то и в выдаче его ждать странно. Установите правила обхода и убедитесь в том, что обходы логируются, чтобы знать, какие AI-боты заходят на сайт и какой контент обходят чаще всего.

Не забудьте, что у каждой модели ИИ несколько ботов с разными целями. Например, у OpenAI есть GPTBot, он собирает данные для обучения, OAI-SearchBot используется для поиска и предоставляет атрибуцию и ссылки на сайты.

На данный момент нет инструментов, подобных Метрике, которые бы корректно и наглядно показывали ИИ-обходы сайтов. Но если настроить все правильно, то у вас будет возможность собирать данные для аналитики.

2. Убедитесь, что все агенты видят пагинацию.

Особенно важно это сделать на страницах, где контент подгружается при прокрутке страницы. Эту проблему мы встречаем почти на всех сайтах.

3. Сайт должен быстро загружаться и отвечать на запросы.

Боты (в том числе ИИ-краулеры) не ждут. Если страница медленно отдаёт HTML, бот может прервать сканирование и не включить её в индекс.

4. Нейронки не любят динамические URL-ы и тяжелые клиентские фильтры.

Типичная проблема, например, /catalog?filter=red вместо нормального /catalog/red/.Когда контент подгружается только через скрипты, нейросети его не всегда видят, ссылки не индексируются как отдельные страницы, структура сайта теряется.

AI-краулеры на ранних этапах обучения строже фильтруют URL. Если видят знак вопроса или множественные параметры, могут считать это фильтром или сортировкой (не уникальным контентом), сессионным параметром, дублем основной страницы

Даже при правильном SSR они предпочитают семантически понятные URL, где сразу видна тема.

Тренд однозначный для AI-видимости: чистые ЧПУ работают надежнее. Пока алгоритмы не дозрели до тонкой обработки динамики, для критически важных страниц проще делать статику.

© Юлья Ким, Head of AI, moab

5. Простая DOM структура (Document Object Model).

Всё, что браузер видит в виде тегов: <header>, <main>, <article> и т. д., должно быть линейным, без сложных вложенностей; семантически верным (заголовки, абзацы, списки оформлены правильно); не перегруженным скриптам. Боты должны легко понимать, о чём страница и что на ней главное.

6. Последние обновления нужно включать в sitemap.xml с корректным <lastmod> на каждой важной странице, в HTTP-заголовки Last-Modified/ETag, и в отображаемом на странице контенте.

Мы периодически встречаем проблему, когда даты не совпадают, некорректные или отсутствуют. Это особенно критично в актуальных темах, где информация должна быть свежей.

Как это работает: ИИ стараются генерировать контент на основе своих баз обучений, а это старая информация 2023-2024 года, она не содержит ссылки в ответе. Поиск по сайтам с подставленными ссылками ИИ включают на актуальных темах, где нужна новая информация, и предпочтения отдают страницам, которые обновлялись в последние 3 месяца. ИИ собирают последнее, а не по принципу качества и полноты. В поисковых процессах актуальность — приоритет.

7. Мета-теги

description должен быть фактологичный и информативный (для AI), og:description — продающий (для соц/превью).

8. Осмысленные alt описания у значимых изображений/инфографики.

Поиск по картинкам начинается не с картинок, а с их описаний. Рекомендуем писать описания так, как если бы вы создавали промпт для создания идентичного изображения. Это повысит вероятность добавления изображения и/или ссылки на него в ответ.

9. Структурированные FAQ/HowTo/Comparison в JSON-LD на страницах и/или как фиды (для консистентности данных в разных шаблонах).

Обычный HTML-код, который просто отображает текст на странице, даже если он имеет структуру «Вопрос» (<p>Сколько стоит аренда сервера в облаке?</p>) и «Ответ» (<p>Стоимость облачного сервера зависит...</p>), для ИИ не означает, что это именно пара «вопрос-ответ». Для них это просто два разных текстовых блока. Более правильным вариантом будет:

<script type="application/ld+json">

{

"@context": "https://schema.org&quot;,

"@type": "FAQPage",

"mainEntity": [

{

"@type": "Question",

"name": "Как вернуть товар?",

"acceptedAnswer": {

"@type": "Answer",

"text": "Заполните форму в личном кабинете → Возвраты. Срок — до 14 дней."

}

},

{

"@type": "Question",

"name": "Сколько стоит доставка?",

"acceptedAnswer": {

"@type": "Answer",

"text": "Бесплатно от 3000 ₽. Ниже — условия по регионам."

}

}

]

}

</script>

10. Чтобы добиться желаемого цитирования без галлюцинаций, используйте JSON-фиды.

В отличие от текста, JSON-фид описывает объекты (товары, услуги, статьи) с помощью свойств и значений. Из них AI формируют точные ответы.

ВАЖНО! Информация в коде всегда должна быть идентична той, которую видит пользователь. Иначе разметка будет расценена как манипулирование выдачей.

Пример:

<script type="application/ld+json">

{

"@context": "https://schema.org&quot;,

"@type": "Product",

"name": "Название продукта/услуги",

"description": "Короткое понятное описание: что это и для кого.",

"sku": "УНИКАЛЬНЫЙ-ИДЕНТИФИКАТОР-ИЛИ-АРТИКУЛ",

"offers": {

"@type": "Offer",

"url": "https://example.com/страница-предложения-или-карточка&quot;,

"priceCurrency": "USD",

"price": "0.00",

"priceValidUntil": "2025-12-31",

"availability": "https://schema.org/InStock&quot;,

"offeredBy": {

"@type": "Organization",

"name": "Название организации/бренда-продавца"

}

},

"aggregateRating": {

"@type": "AggregateRating",

"ratingValue": 4.8,

"reviewCount": 250

},

"brand": {

"@type": "Brand",

"name": "Название бренда"

},

"hasFeature": [

{

"@type": "StructuredValue",

"name": "Ключевая особенность №1",

"description": "Коротко раскройте выгоду/суть особенности №1."

},

{

"@type": "StructuredValue",

"name": "Ключевая особенность №2",

"description": "Коротко раскройте выгоду/суть особенности №2."

},

{

"@type": "StructuredValue",

"name": "Ключевая особенность №3",

"description": "Коротко раскройте выгоду/суть особенности №3."

}

]

}

</script>

Куда что подставлять:

• name — коммерческое название позиции (как на сайте/в каталоге).
• description — 1–2 предложения пользы и сценариев применения.
• sku — ваш внутренний код/артикул/ID.
• offers.url — канонический URL карточки/лендинга.
• priceCurrency — ISO-код валюты (USD/EUR/GBP/…).
• price — цена (десятичным числом; если от/до — укажите базовую, детали — в тексте страницы).
• priceValidUntil — до какой даты цена актуальна.
• availability — один из URI schema.org (например, InStock, OutOfStock, PreOrder).
• offeredBy.name — юрлицо/бренд, который продаёт.aggregateRating — используйте только если реально есть рейтинг и можете доказать на странице (иначе уберите блок).
• brand.name — бренд товара/услуги (может совпадать с продавцом).
• hasFeature — 3–6 самых значимых характеристик в формате «название + короткое объяснение выгоды».

<script type="application/ld+json">

{

"@context": "https://schema.org",

"@type": "HowTo",

"name": "Как мигрировать данные из сервиса X",

"step": [

{

"@type": "HowToStep",

"name": "Подготовка",

"text": "Экспортируйте архив..."

},

{

"@type": "HowToStep",

"name": "Импорт",

"text": "Загрузите архив..."

},

{

"@type": "HowToStep",

"name": "Проверка",

"text": "Сверьте контрольные суммы..."

}

],

"totalTime": "PT45M",

"tool": [

{ "@type": "HowToTool", "name": "CLI" }

],

"supply": [

{ "@type": "HowToSupply", "name": "Архив .zip" }

]

}

</script>

11. Если сайт на нескольких языках, важно указать приоритетность и сверить даты обновлений.

Если есть конфликт, то ИИ приходится сверять версии, в этом случае он предпочтет перепроверить информацию в стороннем источнике, и либо в ответе даст ссылку на чужой сайт, либо будет галлюцинировать.

12. Качественная перелинковка.

Анкор должен стоять не просто на подходящем слове, а по смыслам, которые реально раскрывают тему глубже и детальней. Проверка: если читатель захочет перейти по ссылке, чтобы изучить тему более детально, то ссылка годная.

Плохой пример — анкор «английском языке» никак не связан с курсом, который предлагается по ссылке, и темой статьи:

Хороший пример — перелинковка сделана на полезные материалы:

Нет ресурсов проанализировать сайт по чек-листу?

Обратиться в moab

Контент и правила оформления

Традиционные методы SEO-оптимизации контента важны, но к ним добавляются новые требования, ориентированные не просто на «видимость» в списках, а на то, чтобы контент «был выбран и процитирован».

ИИ сами определяют по авторитетности, структуре контента, информативности, стоит ли его использовать для цитирования или генерации ответа. И авторитетным может оказаться не сайт из топ-5, а хорошо AI-оптимизированный инфо-проект из топ-20.

Роль сайта по мнению ИИ

ИИ смотрят на ряд параметров: уникальность, качество, структура, синтетичность (роботность), глубина, семантическая детализация. Но ничего из этого не поможет, если бот не может определить главного — роль источника.

Боты распределяют все сайты по нише и типу контента (новости, обучение, советы, экспертиза, каталоги, справочники), а потом ранжируют их по авторитетности среди аналогичных.

Очень важно, чтобы сайт максимально покрывал тематику во всех смысловых и контекстных вариациях, связанных между собой. Если сайт имеет недостаточный ролевой авторитет, то ИИ его не будет выдавать в ответах на запросы без упоминания бренда. И даже с упоминанием будет брать информацию в сторонних, более авторитетных источниках для уточнения.

Рекомендации по структуре контента

1. Текстовый минимум на странице — около 2000 знаков.

2. Тема в контенте должна логично раскрываться, полностью закрывая возможные вопросы пользователей.

3. Любая страница или статья, которую вы хотите вывести в выдачу, должна иметь следующие блоки:

• Короткий ответ о чем страница/статья в начале. Формулировки должны быть короткими и конкретными. В идеале на 150-300 знаков.
• Если статья или страница большие и имеют несколько значительных смысловых блоков, то каждый из них должен начинаться таким вводным абзацем.
  
• Дополняйте материал блоком FAQ (5–10 частых вопросов) с короткими, проверяемыми ответами. Можно дополнять ссылками на первичку/детализацию. Также хорошо будут работать блоки с разбором ошибок, решением типичных проблем.
  
• Лайфхак: чтобы включить больше вопросов в разговорной форме, можно собрать блок: «Нас часто спрашивают».
  

4. Структура материала должна быть такой, чтобы ИИ мгновенно мог извлечь ответ на конкретный вопрос.

Все важные данные нужно размечать и писать в формате, пригодном для цитирования. ИИ не забирают данные из длинных художественных абзацев.

5. Проверяйте контент на дублирование внутри сайта. Не устраивайте конкуренцию между своими материалами.

6. Периодически дополняйте контент и указывайте дату изменения.

7. Проверьте страницы на форматы контента.

ИИ не воспринимают массивы текста, даже если они имеют хорошую структуру заголовков. Для ИИ важны векторизируемые блоки. Векторизуемым можно считать любой блок, который содержит законченную мысль, ключевые характеристики, факты или данные. Ими могут быть:

• Нумерованные и маркированные списки, где каждый пункт списка — это отдельная сущность.
• Таблицы.
• Вопрос-ответ.
• Самостоятельные абзацы (1–5 предложений), каждый из которых посвящен одной конкретной идее или факту.
• Определения.
• Цитаты.

Типичная ошибка: Некоторые видят в выдаче ИИ ссылки на рейтинги и сравнения и начинают активно их внедрять. Если ваш сайт не стремится к роли рейтингового агентства, то лучше сосредоточиться на контенте в формате кейсов и обучалок, и уже внутрь вшивать сравнительные таблицы.

© Юлья Ким, Head of AI, moab

Содержание статей

1. Не нужно собирать справочник по теме.

Чтобы попадать в выдачу со ссылками, нужно брать максимально практические темы, которые помогают решить проблему, а не просто информируют. Как следствие, делать привычные вики-статьи на тему «что это такое вообще» не стоит, но вставлять вики-блоки в практические статьи можно.

2. Если семантика не закрыта контентом, начинайте с максимально коммерческих тем, которые могут привести лиды из ИИ-выдачи.

Расширяйте тему вопросами клиентов. Собирайте вопросы из комментариев по похожим темам, подсказок Google и форумов. Приемлемое покрытие темы обычно начинается от 50 статей.

3. Важно заполнять темы постепенно, проработали одну, двигайтесь дальше.

Бесполезно писать обо всем понемногу. Если ответ на важный запрос короткий, делайте более общую статью и добавляйте этот ответ в блоке FAQ.

4. Если не знаете, чем расширить тему, расписывайте различные пользовательские сценарии, решения под разные ЦА, сочетания и вариации, сравнения, мифы. После этого дополняйте сущностями, связанными с темой (места, события, люди, бренды, концепции).

5. Обязательно отрабатывайте в контенте негативные отзывы. ИИ любят, когда сайт пишет не только о хорошем. Описывайте возможные проблемы, их причины и способы их избежать.

6. ИИ отдают предпочтение экспертным материалам.

Создайте страницы авторов и в конце статьи обязательно указывайте автора, его экспертизу и ссылку на более подробную страницу с регалиями и опытом. Это особенно важно в темах, связанных с медициной, финансами, технологиями и т.д., с которыми обычный копирайтер не справится.

7. Нейронки любят конкретику. Пишите цифры, факты, точные адреса, названия и т.д.

8. Там, где это уместно, добавляйте ссылки на источники.

Они должны быть авторитетными. Это могут быть исследования, сайты госорганов, страницы экспертов, документация конкретных брендов, статистика.

9. Добавляйте в контент цитаты экспертов, владельцев бизнеса, гос.служащих и т.д.

10. Личный опыт тоже хорошо ранжируется, делитесь своими подходами, практиками и клиентскими решениями.

Только подбор слов по Вордстату и подсказкам не годится

ИИ не думают в привычном понимании этого слова, они ищут слова, которые с большей вероятностью могут стоять рядом. Поэтому чем шире вы покажете понимание темы, тем авторитетней будете выглядеть.

Привычные для сеошника SEO-связи — причинно-следственные, а у ИИ — вероятностные. SEO: «эти слова связаны по смыслу и поведению пользователя». ИИ: «эти слова часто идут рядом, значит, наверное, и сейчас подойдут».

Вполне возможно, что слова в итоге будут примерно те же, но логика тут иная.

ИИ работают через механизм self-attention. Каждое слово превращается в вектор (набор чисел). Attention можно визуализировать как граф, где каждый токен — узел, а веса attention — ребра между узлами. Это динамический полносвязный граф, который пересчитывается для каждого нового текста.

Разница критическая:

• В векторном пространстве близость = геометрическое расстояние.
• В графе связность = топологическая структура.

ИИ работают в векторном пространстве, где «похожие по смыслу» слова имеют близкие координаты. Но attention-веса создают временный граф связей, который показывает, какие токены «смотрят» друг на друга в конкретном контексте.

У ИИ есть свой корпус, то есть огромная база миллиардов текстов, на которых ИИ обучали. Когда ИИ видит фразу «кофе без...», он преобразует все слова в векторы, через attention вычисляет, какие слова из словаря в этом контексте получают максимальный вес и выдает топ вероятностей: «кофеина» 45%, «сахара» 30%, «молока» 15%.

Attention учитывает весь контекст (что было написано на 100-200 токенов назад). Поэтому после «Купил растворимый кофе без...» будет одно распределение вероятностей, а после «В меню есть кофе без...» другое.

При обучении модель прогоняет терабайты текстов, постоянно пытаясь угадать следующее слово и корректируя веса нейронов через backpropagation. За миллионы итераций эти веса «запоминают» не частоты, а многомерные контекстные связи.

Поэтому у нас задача — понять, какие контексты и связки модель считает сильными для нашей тематики. И тут недостаточно Вордстата и подсказок, нужно анализировать релевантный контент в нише, из которого ИИ собирает свои связки.

Как мы подбираем такие запросы, рассказано в статье «Как мы мониторим нейро-выдачу для бренда».

Пример удачной структуры

Можете ее дополнять по своему усмотрению:

• Executive summary / Коротко о главном (3–5 тезисов);
• блоки, раскрывающие тему (по 150–300 знаков);
• таблица/сравнение/чек-лист;
• FAQ/QA;
• дата обновления;
• автор/редактор.

Внутри материала оставляйте «крючки» для клика: «калькулятор/конфигуратор», «видео/подкаст по теме», «инфографика» и другие форматы, которые ИИ не сможет выдать в нейроответе.

Буквально пишите: «можно рассчитать в нашем калькуляторе [ссылка]», «в видео [ссылка] подробно показан процесс…», «эта инфографика [ссылка] показывает по шагам…». Показать видео в нейро-ответе не получится, а польза очевидна — значит, высок шанс, что появится ссылка на него.

Попадет ли в ИИ-выдачу контент, созданный ИИ?

Тема горячих дискуссий. Позитивный момент в том, что нейросети генерят контент, удобный для их же парсинга: короткие емкие абзацы, закрывающие узкие вопросы, последовательная структура, выводы после развернутых блоков.

После доработки напильником [зчркнт] живым редактором тексты избавляются от признаков синтетичности и ничем не отличаются от обычного контента. Зачастую они даже более привлекательны, хотя бы потому что генерятся на основе единого стилистического образца и старательно закрывают все необходимые вопросы, чего иногда сложно добиться от разных авторов.

Мы активно используем AI-решения в своей редакции. Безусловно, наивно ожидать, что статьи, созданные по одному простому промпту, дадут результат. Но если подойти к вопросу качественно, то можно серьезно ускорить процесс создания контента и он не будет выглядеть синтезированным.

Этапы создания текста должны включать:

• продуманные промпты с конкретной структурой и стилистикой (форма подачи, предложения разного размера и другие признаки «человеческой речи»),
• обязательно включение данных разного формата (списки, таблицы, цитаты),
• факты и детали для усиления конкретики и качества,
• детальный, в сложных тематиках очень глубокий фактчекинг,
• финальную человеческую редактуру.

Хорошо прописанные промты и использование качественных ИИ-агентов помогут избежать синтетичности текста. Желательно собирать пошаговую автоматизацию на своем сервере с предсказуемыми ИИ-моделями. Если делать это на сторонних площадках и агентами, при любом изменении алгоритма вся система может нарушиться.

Попытки свести все к одному, даже большому промпту, гарантированно приведут к низкосортному контенту на выходе.

Внешний авторитет

ИИ проверяют достоверность вашего контента, используя внешние источники. Если утверждения в ваших статьях подтверждаются в других источниках, это повышает ценность вашего контента.

Нейросети сверяют факторы Е-Е-А-Т сайта в сторонних источниках — ищут подтверждение авторитета экспертов. Условно, эксперт А., не имеющий профиля в Линкедине и других публикаций, проиграет эксперту Б., который часто пишет в медицинские журналы, где хорошо прописаны профили авторов.

Где размещаться, чтобы усилить вероятность попасть в выдачу? Важен не «мусорный» линкбилдинг, а авторитетные каталоги/обзоры/рейтинги в вашей нише. Проведите аудит по релевантным расширенным запросам в разных нейронках, и соберите пул источников, на которые ИИ ссылаются в вашей нише.

Важно понимать, что их роль уже определена для вашей сферы. Универсальных источников нет. Понятно, что Habr будет релевантен в IT-тематиках, а VC в бизнесовых и маркетинговых, но различие глубже. У каждого крупного внешнего источника своя репутация по мнению ИИ.

Например, один из новостников в Tech-нише ИИ не рассматривают как новостник, но видят в нем авторитет в вопросах B2B-рекомендаций по выбору подрядчиков. Только качественный мониторинг может достоверно показать, какие источники выбрать для конкретного сайта.

Рекомендую разбивать источники по форматам. У кого-то ИИ охотно забирают табличные данные, у других отзывы, новости или обзоры и т.д.

© Юлья Ким, Head of AI, moab

И самое главное: конверсии из ИИ-ответов

До того как приступить к оптимизации, определитесь, что вы хотите получить в итоге: цитируемость (быть упомянутым/ссылки) или клики — это разные задачи. «Быть процитированным» ≠ «получить переход».

Проектируйте путь конверсии для каждого типа запроса, иначе оптимизация сведется к бренд-лифтингу и не будет давать измеримых коммерческих результатов.

Например, потенциальный клиент ищет в нейро-Алисе диван для подростка в маленькую комнату, такой, чтобы он легко раскладывался, на нем было удобно и безопасно спать с точки зрения здоровья для позвоночника. Родитель хочет найти идеальную модель и купить ее сразу в конкретном городе с доставкой. Оптимизированный текст на карточке и разметка всех параметров товара — шанс получить клик сразу в каталог.

Или другой сценарий, когда компания хочет перейти с одного тасктрекера на другой, но при этом не потерять в качестве и сделать этот переход быстрым. Ресерчер ищет не просто обзоры на трекеры, а сравнения и пошаговую инструкцию. Большая таблица, подробный гайд по переезду в короткий нейро-ответ не влезут, а нейросеть захочет их дать, и в итоге вы получите ссылку.

Важно проработать сценарии, по которым люди могут искать и с самой высокой долей вероятности переходить на сайт за подробностями.

Пример из нашего опыта: нам нужно было купить API одного сервиса, и ИИ не смогли дать ответ, как это сделать, потому что на сайте процесс не описан и вообще нет понятной кнопки «Купить». Это зона роста, потому что услуга востребованная. Вот такие точки и нужно искать, проектировать и внедрять.

© Юлья Ким, Head of AI, moab

Конверсионные форматы по отраслям

У каждой сферы есть свои особенности и типы контента, которые проще всего вывести в ИИ-ответы со ссылкой.

Общее правило: ссылка с высокой вероятностью появится, если ответ на вашем сайте подходит по обоим параметрам:

• актуальный, полезный и исчерпывающий,
• при этом не поместится в короткий нейро-ответ либо по объему, либо из-за формата (видео, white paper, инфографика, подкаст). К слову, ИИ отлично читают PDF и ссылаются на них.

К примеру, на официальном сайте есть короткая инструкция по использованию продукта, а на форуме пользователи обсуждают продукт и есть детальные пошаговые гайды для разных юзкейсов. В результате в ответе на вопрос о продукте главным будет форум, а из-за объемности обсуждений будет поставлена ссылка на него.

• E-com/маркетплейсы

«Как выбрать/сравнить/подобрать» + интерактивы (конфигураторы, совместимость, размерные сетки). Для получения кликов делайте ставку на невоспроизводимые активы (конфигураторы, калькуляторы, интерактивные гайды) — то, что ИИ не перескажет без клика.

• B2B/SaaS/Infrastructure

«Стоит ли мигрировать», «TCO/ROI», «совместимость/APIs», «how-to внедрения», сомнения, риски, кейсы, ограничения, модификации, vendor-agnostic обзоры и нейтральные сравнения. И упаковать все это в большие таблицы, презентации, white papers, инфографику.

• Финансы/медицина

Регуляторика/риски, «что можно/нельзя», «как это работает по шагам», калькуляторы. И снова: форматы, которые не трансформируются в короткий ответ без доп.усилий. Помните, что ИИ заточен на то, чтобы дать ответ с минимальными затратами токенов. Если ответ хорош по содержанию, но выжимку из него делать затратно, вы получаете ссылку.

• СМИ/новости/блоги брендов

Ссылки появляются в спорных/новых темах, локальных первоисточниках, эксклюзивных примерах и разборах.

Контент-проектам предстоит сдвиг фокуса: меньше «околотематики» ради объёма, больше сопровождения выбора и относительно «нейтральных» сравнений, которые ИИ склонны цитировать.

© Юлья Ким, Head of AI, moab

Мониторинг

На данный момент нет качественных решений для мониторинга выдачи в ИИ. Мы используем три формата для получения максимально точных данных:

• Обходы по API (очень сильно отличаются от пользовательской выдачи ИИ-моделей).
• Эмуляторы с имитацией пользовательских запросов.
• Ручные обходы реальными людьми из нужной фокус-группы. Мы отбираем только тех, кто регулярно используют конкретные ИИ в бесплатных и платных версиях.

Обезличенная выдача без привязки к истории пользователя и локации будет сухой, упрощенной и неточной. ИИ подстраиваются под пользователя, как социальные сети. Их задача быть максимально полезными и удержать пользователя.

Запросы для мониторинга

Собирайте для каждой тематической ниши кластер длиннохвостых формулировок, а не только head-термины (сем.ядро).

Деконструируйте head-запрос в 6–10 длинных разговорных. Добавляйте контекст (роль/условие/ограничение), время (в 2025, последние изменения), локацию, интент (сравни, подбери, найди, где, как, почему, сколько) и «провоцирующие» слова («подводные камни», «пошагово», «альтернатива», «совместимость», «минимальные требования»).

Обязательно делайте запросы брендовые и без указания бренда. Пишите запросы с ошибками. Делайте проверочные, чтобы убедиться в качестве выдачи. Даже незначительные измерения в запросе приведут к разным результатам в выдаче.

Метрики

• AI-Share of Voice (доля присутствия по кластерам запросов).
• Citation Quality (есть ли ссылки, какая роль источника).
• Coverage & Freshness (охват и свежесть цитируемых данных).
• клики/реферы из chatgpt.com, perplexity.ai, AI-нейроблоков.
• ассоциированные конверсии.

Заказать AI-мониторинг в moab

Бесполезно смотреть на результаты выдачи ежедневно. Глубокий аудит стоит делать 1 раз в 6 мес. при условии значительных технических или контентных изменений + ежемесячные проверки по «путям конверсии». Смесь API-парсинга, ручных фокус-сессий и эмуляторов поведения.

В каждом ежемесячном прогоне проверяйте одни и те же длиннохвосты + 10–20 свежих вариаций (новые объекты/правила/лимиты). Фиксируйте появление/исчезновение ссылок, роли источников, ранжирование цитат, поведение разных ИИ.

Подход к контенту меняется с фокусом на полноту и качество

Несмотря на стоны по поводу ИИ-шлака, засоряющего интернет, коммерческий контент вынужден будет развиваться в сторону полноты и качества ответа.

Если вы хотите не просто попадать в нейро-ответы, но и приводить оттуда лиды, придется проработать все аспекты, от технических до смысловых, чтобы «угодить» нейросетям.

И если поисковым роботам Яндекса и Google всегда было достаточно массива ключевых слов и формальной имитации «текстов для людей», то ChatGPT, нейро-Алиса и умный поиск Google более внимательны к содержанию, да и к качеству разметки.

Контент должен быть ёмким, структурированным, богатым на медийные форматы, легко разбираться на смысловые блоки, иметь четкую маркировку типа (FAQ, QA, карточка товара), закрывать запросы не формально (есть ключевые слова из ядра), а по сути (отвечает на расширенный запрос в контексте).

Нет нужды говорить, что мы в moab умеем не только мониторить, но и создавать контент, заточенный под нейросети. Тренд еще только начал разогреваться, пора занимать места в нейро-выдаче.