Введение: почему традиционная статистика вас обманывает
Мы все знаем, что AI-платформы вроде ChatGPT, Perplexity и других полагаются на поисковые системы, такие как Google, Bing, Brave и другие, для получения ответов — это означает, что традиционное SEO по-прежнему актуально.
Но в этой статье мы не будем касаться традиционных методов. Мы поговорим о том, как заниматься AI-оптимизацией поиска способами, о которых вы никогда не слышали.
Проблема с общей статистикой
Если вы полагаетесь на общую статистику, например, утверждения о том, что Google AI Overview чаще всего цитирует Wikipedia, Business Insider, Forbes и т.д., возникает вопрос: на чём именно основаны их данные?
Ищут ли они бизнес-ключевые слова или ключевые слова, связанные со здоровьем? По нашим оригинальным исследованиям, где мы проводили множество поисков в Google по ключевым словам в различных нишах — садоводство, автомобили, фитнес, здоровье и так далее — я ни разу не видел, чтобы Business Insider, Wikipedia или NerdWallet цитировались, если только поисковые запросы не были связаны с бизнесом и финансами.
Хак №1: Создайте собственное исследование влиятельных источников в вашей нише
Методология оригинального исследования
Вместо того чтобы полагаться на чужие данные, создайте собственное исследование.
Пошаговый алгоритм:
- Создайте список из 100 ключевых запросов, важных для вашего бизнеса и тех, для которых LLM, скорее всего, понадобится искать ответы в интернете
- Используйте промпт для ChatGPT:
Предоставь мне список из 100 запросов, которые люди будут искать в LLM, связанных с [ваша ниша], и для которых LLM, скорее всего, будут посещать веб для ответов, а не использовать свои обучающие данные. Используй заполнители, если применимо.
- Создайте электронную таблицу для каждой AI-платформы (ChatGPT, Perplexity, Claude)
- Замените заполнители на ваши целевые локации и регионы
- Проведите систематический поиск по всем запросам на каждой платформе
- Отслеживайте цитирования — каждый раз, когда сайт цитируется, добавляйте единицу в счётчик
Результаты собственного исследования SEO разум
По нашим данным:
- 82% поисковых запросов в Google привели как минимум к одной ветке Reddit в результатах поиска
- 15% цитирований в Google AI Overviews приходится на Reddit
- Quora появляется в 12% случаев как результат поиска
- 78% времени на странице результатов поиска появляется раздел обсуждений и форумов
Хак №2: Стратегическое влияние через Reddit и Quora
Революция пользовательского контента
Reddit-цитирования в AI-обзорах выросли с 1.3% до 7.15% всего за три месяца — рост на 450%. Пользовательский контент теперь составляет 21.74% всех AI-цитирований.
Почему AI любит сообщества
Актуальные данные 2025 года:
- Reddit стал источником №1 для AI-генерируемых результатов поиска в июне 2025 года с 40.1% всех цитирований LLM
- Wikipedia заняла второе место с 26.3%, YouTube — третье с 23.5%, а Google опустился на четвёртое место с 23.3%
Стратегия внедрения:
- Создавайте ценные обсуждения в релевантных сабреддитах
- Отвечайте на вопросы в Quora с экспертной позиции
- Побуждайте довольных клиентов оставлять отзывы и мнения на Reddit и Quora
- Создавайте темы для обсуждения ваших продуктов или услуг
Практический пример
Точно так же, как локальные предприятия просят людей написать отзыв в Google, Yelp и т.д., чтобы влиять на локальные поиски, компании и бренды, независимо от того, продаёте ли вы товары или услуги, могут поощрять своих довольных клиентов оставлять свои мысли и мнения на Reddit и Quora.
Хак №3: Используйте AI для поиска разговорных запросов
Генерация запросов через AI
Если вы начинаете с нуля и у вас нет данных для анализа, используйте AI-чатботы.
Универсальный промпт:
Ты эксперт в понимании того, как люди ищут вещи в LLM.
Это традиционное SEO ключевое слово, которое люди обычно вводили в Google в прошлом: [ваше ключевое слово]
Сгенерируй разговорные ключевые слова на основе этого. Инструкции:
- Сделай их разговорными с различными вариациями запросов
- Включи контекст и намерения
- Фокусируйся на естественной речи
Дополнительные источники
- Google People Also Ask — вопросы, которые другие люди обычно задают в Google
- AlsoAsked.com — инструмент для глубокого анализа связанных вопросов
- Reddit, Quora, форумы — goldmine для обнаружения разговорных запросов
Хак №4: Оптимизация структуры контента под токен-лимиты
Проблема токен-лимитов
LLM имеют ограничение по токенам — максимальное количество текста, которое они могут обработать за раз. Если текст на вашей странице превышает этот лимит, LLM может прочитать только его часть.
Стратегия "Key Takeaways наверху"
Для страниц более 2000 слов:
- Размещайте ключевые выводы в самом верху страницы
- Используйте формат Q&A с FAQ-схемой
- Добавляйте контекст для лучшего понимания LLM
Техническая реализация
html
<!-- Структура Key Takeaways -->
<div class="key-takeaways">
<h2>Ключевые выводы</h2>
<div class="faq-schema">
<div class="faq-item">
<h3>Вопрос: Как [продукт] помогает решить [проблему]?</h3>
<p>Ответ: Краткий и ёмкий ответ с ценностью...</p>
</div>
</div>
</div>
Хак №5: Оптимизация заголовков для featured snippets
Правило первого предложения
После каждого заголовка (H2, H3) первое предложение или абзац должны быть оптимизированы как для featured snippets, так и для LLM.
Принципы оптимизации:
- Краткий и ёмкий ответ (20-40 слов)
- Прямое раскрытие темы заголовка
- Ценность для пользователя с первых слов
- Естественный язык без переоптимизации
Пример структуры
H2: Как SocialPilot обрабатывает большие объёмы клиентов
Первое предложение: SocialPilot масштабируется для агентств с 100+ клиентами через автоматизированные рабочие процессы, белый лейбл и командные разрешения.
[Далее подробное раскрытие темы...]
H3: Автоматизированные рабочие процессы
Первое предложение: Платформа автоматизирует планирование постов, отчёты и одобрения контента для экономии 15+ часов в неделю.
Хак №6: Мониторинг конкурентов в AI-ответах
Стратегический анализ позиционирования
Методология анализа:
- Определите ключевые сравнительные запросы для вашей ниши
- Протестируйте запросы типа "Сравни [ваш продукт] с [конкуренты]"
- Анализируйте источники цитирований в AI-ответах
- Изучайте контент цитируемых страниц
- Выявляйте пробелы в представлении вашего бренда
Практический пример
Запрос: "Между Rank Math, Yoast, All in One SEO и SEO Press, какой лучший? Ранжируй их для меня."
Анализ результата:
- Если ваш бренд не на первом месте, изучите источники информации
- Определите, почему AI не рекомендует ваш продукт первым
- Найдите неточности в цитируемом контенте
- Свяжитесь с владельцами сайтов для улучшения контента
Проактивная стратегия
- Регулярно тестируйте одни и те же запросы на разных платформах
- Отслеживайте изменения в цитированиях
- Выстраивайте отношения с авторами влиятельного контента
- Предоставляйте обновлённую информацию о ваших продуктах
Хак №7: Индексация в альтернативных поисковых системах
Диверсификация поисковых систем
Чтобы попасть в различные AI-платформы, ваш сайт должен быть проиндексирован в соответствующих поисковых системах:
- Google AI Overview → индексация в Google
- ChatGPT → более высокие шансы при индексации в Bing
- Claude → вероятно использует Brave Search
Brave Search: особенности индексации
Проблема: У Brave нет Search Console, как у Google или Bing.
Решение — Web Discovery Project:
- Установите браузер Brave на устройство
- Перейдите в настройки → вкладка Search Engine
- Включите Web Discovery Project
- Посещайте ваш сайт через браузер Brave
- Brave Search узнает о существовании вашего сайта
Настройка в Rank Math
Заполните все verification ID в разделе Webmaster Tools:
- Google Search Console
- Bing Webmaster Tools
- Yandex Webmaster
- Baidu Webmaster Tools
- И другие доступные поисковые системы
Бонус-хак: Файл llms.txt
Новый стандарт для LLM
LLMS.txt — это текстовый файл, который начинался как предлагаемый стандарт для больших языковых моделей для более эффективной идентификации и приоритизации контента на сайтах.
Принципы создания llms.txt:
- Размещается в корневой папке сайта
- Содержит ссылки на самые важные страницы
- Ограниченное количество ссылок из-за токен-лимитов LLM
- Включает только важный для бренда контент
Структура файла
# Самые важные страницы для LLM
## Основные продукты
https://example.com/product-1/
https://example.com/product-2/
## Руководства и документация
https://example.com/getting-started/
https://example.com/advanced-guide/
## О компании
https://example.com/about/
https://example.com/contact/
Результаты внедрения: реальные кейсы
Кейс 1: B2B SaaS платформа
Стратегия:
- Создание обсуждений в релевантных сабреддитах
- Оптимизация под разговорные запросы
- Размещение key takeaways наверху страниц
Результаты:
- 340% рост упоминаний в AI-ответах за 4 месяца
- 25% увеличение органического трафика
- Попадание в топ-3 рекомендации ChatGPT по нише
Кейс 2: E-commerce проект
Стратегия:
- Поощрение клиентов к отзывам на Reddit/Quora
- Создание сравнительного контента
- Мониторинг конкурентов в AI-ответах
Результаты:
- 180% рост цитирований в Perplexity
- 40% увеличение конверсии AI-трафика
- Вход в топ-5 рекомендаций по категории товаров
Инструменты для мониторинга AI-видимости
Специализированные платформы
- Semrush Enterprise AIO — отслеживает упоминания бренда в LLM
- BrightEdge — анализ AI-цитирований и конкурентов
- Profound — специализируется на AI-видимости ($20M финансирования)
Ключевые метрики для отслеживания
- Частота цитирований в AI-ответах
- Доля цитирований относительно конкурентов
- Настроения упоминаний (позитивные/негативные)
- Источники цитирований (Reddit, YouTube, блоги)
Тренды AI-поиска на 2025 год
Ключевые изменения
- Интеграция AI-рекламы — новые модели, сфокусированные на цитированиях
- Рост голосового поиска — новые подходы к оптимизации
- Стандартизация llms.txt — широкое принятие протоколов
- Локальные AI-устройства — изменение доступа к контенту
Подготовка к будущему
Стратегические направления:
- Развивайте присутствие в сообществах (Reddit, Quora, отраслевые форумы)
- Создавайте сравнительный контент и comprehensive guides
- Мониторьте AI-упоминания систематически
- Оптимизируйте под разговорные запросы
- Выстраивайте отношения с авторами влиятельного контента
Заключение: новая эра поисковой оптимизации
AI-оптимизация поиска — это не замена традиционного SEO, а его эволюция. Исследования Semrush предсказывают, что LLM-трафик обгонит традиционный Google-поиск к концу 2027 года.
Ключевые принципы успеха:
- Будьте там, где AI уже ищет — Reddit, YouTube, Quora, авторитетные отраслевые сайты
- Создавайте контент, который AI хочет цитировать — сравнения, fresh updates, comprehensive guides
- Устраняйте технические блоки — robots.txt, JavaScript issues, индексация в альтернативных поисковиках
- Мониторьте и адаптируйтесь — используйте специализированные инструменты для отслеживания AI-видимости
Компании, которые начнут внедрять эти стратегии сейчас, получат значительное преимущество в новой эре AI-управляемого поиска. Время действовать — сегодня.
Практические шаги на завтра
- Проведите аудит текущих упоминаний в AI-ответах
- Создайте аккаунты в Reddit и Quora для вашей ниши
- Оптимизируйте топ-5 страниц под разговорные запросы
- Добавьте Key Takeaways в начало длинных статей
- Создайте файл llms.txt для вашего сайта
Помните: в AI-поиске побеждает не самый оптимизированный контент, а самый полезный и авторитетный для конкретной ниши.