Поисковый журнал

Руководство Агентства по выживанию в эпоху Агентного ИИ

от

Поиск выходит за рамки простых ключевых запросов. Вместо того чтобы просто вводить вопросы в строку поиска, люди теперь ведут беседы с системами, которые могут понимать, что они *имеют* в виду, учитывать общую картину и помогать им достигать своих целей. Пользователи ищут не просто веб-сайты; им нужны ответы, советы и уверенность в том, что они принимают лучшее решение.

Агентивные ИИ идут ещё дальше, позволяя системам действовать независимо и преследовать цели, а не просто следовать инструкциям. Эти ИИ-агенты могут проводить исследования, оценивать различные варианты, инициировать процессы и учиться на результатах. Это меняет ситуацию для технологических лидеров, что означает, что простого отслеживания производительности недостаточно — теперь им нужно сосредоточиться на том, как они могут направлять и формировать действия самих ИИ-систем.

SEO больше не ограничивается только ключевыми словами; теперь это влияет на все, от разработки продуктов и анализа данных до того, как мы управляем информацией и создаем пользовательский опыт. Это руководство покажет вам, как адаптироваться к этим изменениям, развить необходимые навыки и взять под контроль эту развивающуюся область.

Поиск становится опосредованным ИИ.

Искусственный интеллект сейчас часто является первым способом, которым люди взаимодействуют с интернетом. Вместо того, чтобы напрямую искать информацию, ИИ читает веб-сайты и выбирает контент за нас, даже формируя наш выбор, как это делали поисковые системы раньше.

То, как люди находят информацию, меняется. Вместо просмотра списков ссылок, пользователи теперь задают более подробные вопросы и ожидают, что системы поймут, что они действительно имеют в виду. Они хотят прямых ответов и возможности действовать немедленно.

Мы больше не можем просто создавать контент для людей. Он также должен быть организован таким образом, чтобы ИИ мог его хорошо понимать. Из-за этого подтверждение достоверности вашей информации и завоевание доверия сейчас важнее, чем использование ключевых слов для попытки занять более высокие позиции в поисковых результатах.

Чтобы добиться успеха в поиске сейчас, вам необходимо быть интегрированным в системы, которые помогают людям делать выбор, а не просто появляться в списке результатов.

Что значит Agentic AI для SEO и цифрового маркетинга?

То, как люди находят и выбирают бренды, преобразуется новой AI-технологией. Вместо традиционного поиска, обнаружение теперь зависит от того, насколько хорошо AI изучает ваш бренд с вашего веб-сайта и других онлайн-источников, как пользователи перемещаются по вашему сайту и что укрепляет доверие в сети. Эти AI-системы определяют, когда ваш бренд подходит, основываясь на их понимании этих факторов.

Как человек, который годами разрабатывал и оптимизировал веб-сайты, позвольте мне рассказать вам, как ИИ оценивает продукты в наши дни. Дело не только в том, что компания *говорит* о своем продукте. ИИ фактически сравнивает его с конкурентами – учитывая цену, качество, то, что другие клиенты говорят в отзывах, и то, насколько он действительно соответствует потребностям пользователя. Важно отметить, что он не воспринимает маркетинговый шум на веру. Он ищет доказательства, проверяет утверждения и фокусируется на реальных данных, а не только на убедительном языке.

Как человек, который разрабатывал и управлял веб-сайтами на протяжении многих лет, я видел, как ИИ выходит за рамки простого предоставления вам данных. Он фактически *рекомендует* варианты, подталкивая пользователей к тому, что, по его мнению, является лучшим выбором. Это означает, что ваш бренд может быть заметно представлен, или же полностью проигнорирован, все зависит от того, насколько хорошо ИИ считает, что вы соответствуете тому, что ищет пользователь. Он не нейтрален; он активно формирует пользовательский опыт.

Сегодня SEO — это не просто создание контента; это влияние на то, как ИИ понимает и рекомендует ваш бренд.

Новая Операционная Модель Для SEO

Как человек, который годами разрабатывает веб-сайты и работает с поисковыми системами, я вижу значительные изменения. Теперь недостаточно, чтобы маркетинговые, продуктовые и аналитические команды работали отдельно. Теперь *всем* нам нужно работать вместе. Будущее онлайн-видимости зависит от того, насколько эффективно мы сотрудничаем, чтобы показать ИИ – например, алгоритмам поиска Google – кто мы как бренд и что мы предлагаем. Речь идет о формировании того, как эти системы *понимают* нас, а затем представляют нас миру.

Самое важное — организовать информацию таким образом, чтобы ИИ мог понимать и эффективно использовать её. Вместо того, чтобы просто пытаться привлечь внимание, сосредоточьтесь на создании чётких, пошаговых взаимодействий, которые помогают пользователям достигать своих целей в системе. Также крайне важно научить эти системы сообщению вашего бренда, подкрепляя его твёрдыми фактами и последовательными доказательствами.

Чтобы оставаться в центре внимания, важно отслеживать, как ИИ-модели говорят о вашем бренде – как они видят его позицию и почему считают его актуальным. Это предполагает постоянное улучшение предоставляемой вами информации, такой как контент вашего веб-сайта, детали продукта и все, что вы делаете для укрепления доверия клиентов.

Наша главная цель не изменилась: мы хотим, чтобы ваш бренд был легко понятен, надёжен и рекомендован системами искусственного интеллекта.

Maturity Model

Уровень Имя Описание Ключевые показатели
0 Ручное SEO Базовая оптимизация и ручные рабочие процессы Фокус ключевых слов, изолированное выполнение контента, минимальное выравнивание данных.
1 Assisted SEO ИИ поддерживает исследования и создание контента Брифы с помощью ИИ, предложения по контенту, более быстрое выполнение, ручной контроль
2 Интегрированные рабочие процессы искусственного интеллекта Основные SEO-задачи автоматизированы и структурированы. Контентные конвейеры, внедрение структурированных данных, автоматизированное QA, интеграция аналитики
3 Операции, управляемые агентами. Агенты отслеживают, запускают и совершенствуют SEO Автоматизированная отчетность, триггеры производительности, самонастраивающиеся модули контента
4 Автономные системы приобретения Самообучающиеся системы, привязанные к доходам Непрерывное тестирование, адаптивные пути, триггеры, связанные с доходом, оптимизация в реальном времени.

Цель не только в автоматизации. Это интеллект и улучшение в масштабе.

Технические и Data Основы

Подготовка к SEO на базе искусственного интеллекта означает выход за рамки базовых инструментов публикации контента. Компаниям необходимы надежные системы, которые позволят ИИ по-настоящему понимать, оценивать и уверенно действовать с их контентом.

Эффективная коммуникация с ИИ начинается с чёткого сообщения – оно должно быть последовательным, правдивым и легко понятным для компьютеров. Не менее важно, как структурирована информация. Контент, данные и сигналы должны быть организованы таким образом, чтобы это имело смысл для того, как ИИ-системы думают и учатся.

Ключевые компоненты этого:

  • Структурированные данные, которые превращают контент в машиночитаемые знания.
  • Графы знаний, объясняющие взаимосвязи между продуктами, категориями и потребностями.
  • Таксономия и стандарты именования для обеспечения согласованности на страницах, в лентах и активах.
  • API и автоматизация для публикации и оптимизации, чтобы агенты могли запускать обновления.
  • Чистые данные о продуктах и услугах, включая спецификации, цены и наличие.
  • Системы оценки для аудита результатов работы ИИ и выявления галлюцинаций или несоответствия.
  • Сигналы идентичности и доверия, включая отзывы, авторитет, сертификаты и подтверждение продукта.

Как цифровой маркетолог, я вижу большие изменения в том, как мы подходим к созданию веб-сайтов. Больше недостаточно просто *иметь* страницы; нам нужно сосредоточиться на создании действительно надежной информационной структуры. По сути, нам нужно организовать все так, чтобы поисковые системы и ИИ могли легко находить, понимать и использовать информацию на наших сайтах. Речь идет о том, чтобы сделать вещи читаемыми для машин, а также удобными для пользователей.

Как эксперт по SEO, я обнаружил, что действительно эффективная оптимизация выходит за рамки ключевых слов. Речь идет о связи всего – информации о вашем продукте, деталей *о* вашем контенте и о том, что ваши клиенты на самом деле ищут – в одну бесшовную систему. По сути, вам нужно четко определить, чем является ваш бизнес – ваши продукты, услуги, все, что вы предлагаете – и затем понять, как эти вещи связаны с тем, чего пользователи намереваются достичь при поиске. И важный момент: ваши каналы контента и структурированные данные должны точно отражать реальность вашего бизнеса, а не просто быть заполнены маркетинговым шумом.

Также крайне важно отслеживать, как ИИ понимает и использует контент вашего бренда. Эта обратная связь помогает вам увидеть, где появляется ваш контент, как он интерпретируется и эффективно ли он приводит людей к вашему бренду. Понимая это, вы можете постоянно улучшать свой контент, чтобы гарантировать, что системы ИИ более эффективно распознают и рекомендуют вас.

Лидеры переключают свое внимание с простого достижения высоких позиций в поисковой выдаче на понимание того, как системы интерпретируют, оценивают и используют их информацию.

KPI и модель измерения

Хотя традиционные метрики, такие как рейтинги и количество сессий, все еще полезны, они больше не рассказывают всей истории. Теперь нам нужно учитывать, как ИИ находит, понимает и использует информацию. Таким образом, отчеты о рейтингах будут использоваться вместе с панелями мониторинга производительности ИИ, и просто подсчета сессий недостаточно – нам также нужно измерять, достигают ли пользователи своих целей.

На мой взгляд, вам также следует обратить внимание на мониторинг:

  • Доля присутствия в сфере AI-ассистентов.
  • Частота извлечения и включения в ответы ИИ.
  • Соответствие бренду и безопасность бренда в результатах работы модели.
  • Присутствие в многошаговых цепочках рассуждений.
  • Выполнение задач и пути преобразования от ИИ-систем.
  • Стоимость за автоматизированный рабочий процесс и стоимость за действие, выполняемое оператором.
  • Модельное обучение, свежесть данных и оценки доверия.

По мере того, как мы становимся лучше в измерении успеха, мы переходим от простого подсчета посетителей к пониманию того, как ИИ влияет на выбор. Чтобы не отставать от этих изменений, лидерам необходимо создавать метрики, показывающие, насколько велико их влияние в этих ИИ-системах. Это означает отслеживание того, отображается ли их бренд в результатах, генерируемых ИИ, и в разговорах с ИИ-помощниками.

Мы будем оценивать успех по четырём ключевым направлениям. Accuracy проверяет, правильно и безопасно ли представлен ваш бренд везде, где он появляется. Trust отражает, предпочитает ли ИИ ваш контент при внесении предложений. Action отслеживает, приводят ли взаимодействия с ИИ к реальным результатам, таким как новые клиенты или продажи. И efficiency показывает, экономит ли ИИ время, ускоряет ли процессы и улучшает ли взаимодействие пользователей с вашим брендом.

В будущем успех бренда будет определяться не только тем, сколько людей его видит. Он будет измеряться тем, насколько хорошо он помогает клиентам найти то, что им нужно, принимать обоснованные решения и добиваться реальных результатов.

Модель Талантов и Способностей

Agentic SEO – это не один навык; он сочетает в себе знания из маркетинга, анализа данных и разработки продукта. Чтобы добиться успеха, вам нужна командная работа и готовность делиться опытом, а не работать в отдельных, изолированных областях.

Успешные команды сегодня объединяют опыт в нескольких ключевых областях: поисковая оптимизация (SEO) и планирование контента, анализ данных и автоматизированные системы, разработка продукта и удобный дизайн, а также четкие инструкции и эффективные методы подсказок. Также крайне важно учитывать юридические вопросы и соответствие требованиям, чтобы убедиться, что весь контент является ответственным и соответствует как стандартам бренда, так и юридическим требованиям.

Эти команды работают в небольших, разнообразных группах, ориентированных на достижение результатов для клиентов, вместо того, чтобы сосредотачиваться на конкретных платформах или отделах. Такая организация помогает им работать быстрее, легко реагировать на изменения и создавать более плавные и унифицированные возможности на наших AI платформах.

Сегодняшние успешные SEO-команды имеют разнообразные специализированные роли. SEO-стратег понимает, как поисковые системы на базе ИИ находят и ранжируют контент. Инженеры данных поддерживают качество структурированных данных, метаданных и информации в реальном времени. Специалисты по автоматизации создают системы, которые связывают информацию с действиями пользователей. Оценщики ИИ проверяют результаты от моделей ИИ, чтобы убедиться, что они точны, соответствуют бренду и безопасны. Наконец, партнер по продукту обеспечивает соответствие SEO-работы тому, как пользователи фактически взаимодействуют с веб-сайтом, что приводит к вовлечению и конверсиям.

По мере того, как этот метод становится более устоявшимся, команды переключат свое внимание с создания контента вручную на создание систем и опыта, которые формируют работу ИИ и помогают клиентам находить и взаимодействовать с брендом.

Первые 90 дней

Дни 1-30: Основа и выравнивание

  • Аудируйте контент, данные и поисковую производительность.
  • Карта, где ИИ уже касается клиентских путей.
  • Определите пробелы в структуре, сигналах доверия и качестве данных.
  • Ставьте цели для видимости ИИ и рабочих процессов, управляемых агентами.

Дни 31-60: Создание и тестирование пилотов

  • Запуск улучшений структурированных данных и базы знаний.
  • Тестируйте AI‑поддерживаемые контент и QA-конвейеры.
  • Внедрите ранний мониторинг агентов для SEO-сигналов.
  • Создайте оценочные критерии для точности ИИ и безопасности бренда.

Дни 61–90: Масштабирование и управление

  • Внедряйте автоматизацию в высокоэффективные рабочие процессы.
  • Формализуйте управление моделью и циклы обратной связи.
  • Обучите межфункциональные команды процессам, готовым к использованию ИИ.
  • Создавайте панели управления для обеспечения видимости, доверия и конверсии ИИ.

Будущие перспективы

Традиционный поиск никуда не денется, но он развивается. Он станет интегрирован в то, как мы выполняем задачи, планируем мероприятия и делаем выбор, бесшовно работая на всех наших устройствах. Компании, которые сосредоточатся на разработке ИИ, эффективной организации информации и подготовке своих систем к ИИ-помощникам, добьются успеха.

Успех не придет просто от автоматического создания контента. Он придет от помощи людям и технологиям в принятии разумных решений быстро и эффективно.

Смотрите также

2026-03-24 17:12

Наука о том, как ИИ выбирает свои источники.

от

В моей предыдущей статье, «Наука о том, как ИИ обращает внимание», я изучил 1,2 миллиона ответов от ChatGPT, чтобы выяснить, как ИИ обрабатывает информацию на веб-странице. Эта статья является второй частью этого исследования.

В то время как часть 1 рассказала вам где на странице смотрит ИИ, эта часть рассказывает вам какие страницы ИИ регулярно рассматривает.

Данные проясняют:

  • Почему около 30 доменов владеют 67% всех цитат по любой теме.
  • Структура страницы, которая получает цитирования по более чем 50 различным запросам, против той, которая получает всего одно цитирование.
  • Становится ли трамплин из первой части на самом деле круче или более пологим в твоей вертикальной плоскости?

Примерно 30 доменов владеют 67% всех цитирований по ИИ по каждой теме.

С традиционными поисковыми системами первый результат почти всегда получает подавляющее большинство внимания. Но с ChatGPT, верно ли то же самое? Склонны ли люди сосредотачиваться только на нескольких источниках, упомянутых в его ответах, или он черпает информацию из широкого спектра источников?

Подход:

  1. Вычислите долю цитирования по домену по вертикали.
  2. Рассчитайте совокупную долю, захваченную топ-10% доменов.
  3. Набор данных: 21 482 строки цитирования ChatGPT, 670 уникальных доменов, 2 344 уникальных URL-адреса, 127 уникальных запросов.

Результаты: Топ-10 доменов охватывают 46% всех цитирований по теме. Топ-30 — 67%.

Цитирование с помощью ИИ немного менее концентрированное, чем традиционный органический поиск, но все же экстремальное:

  • Фактически, за цитационным столом для любой заданной темы есть около ~30 мест (доменов). Всё остальное практически невидимо.

Мы обнаружили, что эти результаты оставались верными при сравнении таких продуктов, как SaaS-инструменты и финансовые консультанты. Однако эта тенденция не была столь сильной в таких областях, как здравоохранение и общий веб-контент, где не было явного лидера с точки зрения онлайн-присутствия. Интересно, что сфера образования имела наибольшее количество упоминаний, связанных с AI, из всех рассмотренных нами отраслей.

Что показали отраслевые тенденции

Эти результаты получены в результате сравнения продуктов в таких областях, как программное обеспечение и финансовые консультации. Тенденция менее заметна в сфере здравоохранения и общего веб-контента, где ни один источник не выделяется. Однако она более выражена в образовании.

Образование — это игра, в которой побеждает сильнейший: топ-10% областей знаний получают 59,5% всех цитирований.

  • Если вы ещё не входите в топ-5-10 доменов в образовании, достижение широты цитирования исключительно сложно.
  • tefl.org в одиночку отвечает на 102 уникальных запроса и содержит 18,75% всех цитат по направлению Education.

Криптовалюта занимает второе место по концентрации – 43,0% для топ-10%.

  • Небольшое количество сайтов технической документации и сравнений (alchemy.com, quicknode.com, chainstack.com) доминирует в запросах Solana RPC и инфраструктуры.

Финансы составляют 29,4% для топ-10%.

  • Концентрация зависит от типа запроса: страницы поиска финансовых консультантов (forfiduciary.com с 139 уникальными запросами, smartasset.com с 168 уникальными запросами) доминируют в запросах консультантов на уровне городов.
  • Но длинный хвост запросов по финансовым продуктам поддерживает умеренную концентрацию.

Здравоохранение имеет наименьшую концентрацию — 13,0% для топ-10%.

  • Ни одна область не доминирует. Новым участникам открыт реалистичный путь к охвату цитирования.
  • Покрытие цитирования распространяется на сотни доменов, каждый из которых охватывает небольшую часть телемедицины, соответствия требованиям HIPAA и запросов о приложениях для здравоохранения.

CRM/SaaS и HR Tech также довольно разрознены (16,1% и 14,4% в топ-10).

  • Это многопродуктовые категории программного обеспечения, где десятки сравнительных сайтов, платформ обзоров и страниц поставщиков разделяют цитаты.
  • Monday.com лидирует в CRM, набрав лишь 2,88% от всех упоминаний (37 уникальных запросов). Действительно открытое конкурентное поле.

Top Takeaways

Охват широкого спектра тем важнее, чем наличие популярного веб-сайта. Одна всеобъемлющая страница сравнения – как, например, на G2.com с 65 вопросами и 495 источниками – может фактически привлечь больше внимания, чем целый веб-сайт, принадлежащий известной компании. Фокус должен быть на предоставлении ответов на группу связанных вопросов, а не только на один конкретный поиск.

2. Преимущество цитирования начинается с 10 000 слов.

Традиционно, при использовании обычных поисковых систем, количество слов и длина веб-страницы могут дать вам общее представление о том, насколько хорошо она может ранжироваться, *при условии*, что контент качественный. Мне было интересно, применимо ли это к получению результатов, отображаемых в ответах ChatGPT.

Подход

  1. Измерьте необработанную длину текста каждой процитированной страницы.
  2. Разделите длину на семь сегментов.
  3. Для каждого бакета рассчитайте среднее количество цитирований на страницу.

Результаты: Действительно, больше слов коррелирует с большим количеством цитирований, но существует предел.

Наибольший рост цитирований происходит, когда страница увеличивается с 5 000 до 10 000 символов – влияние почти удваивается. Страницы с более чем 20 000 символов получают в среднем 10,18 цитирований, по сравнению с 2,39 цитированиями для страниц с менее чем 500 символами.

Что показали отраслевые тенденции.

В финансовых текстах количество цитат, как правило, наиболее высоко в работах объемом от 5 000 до 10 000 слов, в среднем около 10,9 цитат на страницу. Однако частота цитирования значительно снижается в более длинных работах, объемом от 10 000 до 20 000 слов, снижаясь примерно до 4,92 цитат на страницу.

  • Финансы также демонстрируют наибольший абсолютный прирост: страницы объемом менее 500 слов получают всего 3,84 цитирования/страницу, в то время как страницы объемом 5 000–10 000 слов получают 10,9, что является 2,8-кратным увеличением только за счет оптимизации длины.
  • Очень длинные финансовые страницы могут размыть контент, запускающий цитирование, излишними деталями.

Образование демонстрирует наиболее очевидную закономерность, где побеждает тот, кто учится дольше всего.

  • Количество цитирований на странице стабильно растет от 1,85 (менее 500 слов) до 6,05 (20 000+ слов) без снижения.

Crypto и Product Analytics ведут себя аналогично Education.

  • Длина последовательно окупается, достигая плато на уровне 10 000–20 000 (5,34 и 4,01 соответственно). Оба – это технические вертикали, где полнота сигнализирует об авторитете.

Как человек, который занимается разработкой веб-сайтов и отслеживанием эффективности контента на протяжении многих лет, я заметил действительно интересную тенденцию в контенте SaaS. В отличие от некоторых других тем, длина страницы SaaS не оказывает существенного влияния на количество получаемых обратных ссылок. Я видел страницы объемом от примерно 1000 до 2000 слов, получающие около 1,06 цитирований каждая, в то время как действительно длинный контент – мы говорим о 20 000 слов и более – получает около 2,77 цитирований. Таким образом, хотя более длинный контент *и* имеет тенденцию получать больше ссылок, разница не так велика, как в других нишах.

  • Даже самые длинные CRM-страницы получают в среднем всего 2,77 цитирования на страницу.
  • В этой вертикали, длина сама по себе не определяет цитирования. Формат, структура и авторитетность домена кажутся более важными.

Здравоохранение демонстрирует умеренный эффект длины (от 1,74 до 3,92 цитирований/страницы).

  • Но с одной аномалией: 5 000–10 000 слов (2,80) показывают результаты хуже, чем 2 000–5 000 слов (3,36).
  • Очень длинные страницы, посвященные здравоохранению, могут содержать слишком много клинических деталей, которые размывают контент, вызывающий цитирование.

Top Takeaways

Как правило, веб-страницы с очень малым содержанием (менее 1000 слов) показывают плохие результаты, независимо от темы. Хотя короткий контент постоянно испытывает трудности, преимущества наличия более длинных и подробных страниц варьируются в зависимости от отрасли или ниши.

Не сосредотачивайтесь на конкретном количестве слов при создании контента. Вместо этого адаптируйте длину к вашей отрасли, типу контента и тому, что ищут люди. Вот общее руководство: для финансовых тем стремитесь к статьям объемом от 5 000 до 10 000 слов. Для образования, криптовалюты и продуктовой аналитики создавайте максимально полный контент. При написании о CRM или SaaS сосредоточьтесь на четкой организации и структуре, а не на достижении определенного количества слов.

3. 58% упомянутых URL-адресов упоминаются только один раз.

При исследовании темы часто встречается, что ссылаются на несколько страниц с одного и того же веб-сайта. Это поднимает вопрос: сколько цитирований может получить одна отдельная веб-страница?

Подход

1. Подсчитайте количество уникальных запросов для каждой страницы.

  • Классифицируйте количество цитирований следующим образом: 1, 2-5, 6-10, 11+.
  • Изучите основные URL-адреса по вертикалям на предмет структурных шаблонов.

Результаты: В среднем, 67% указанных URL-адресов встречаются только в одном запросе.

После многих лет управления веб-сайтами я понял, что простого подсчета количества цитирований страницы недостаточно, чтобы получить полную картину. Это как отслеживание следов – высокое число просто показывает популярность. Что *действительно* важно, так это ‘широта цитирования’ – насколько широко страница появляется в различных поисковых запросах и темах. По-настоящему ценная, ‘вечнозеленая’ страница – особенно в быстро меняющейся области, как AI – не обязательно самая цитируемая, а та, которая последовательно появляется в качестве релевантного результата для различных вопросов и потребностей.

Наиболее популярные 4,8% веб-страниц – те, на которые ссылается 10 или более ссылок – обычно фокусируются на сравнении различных вариантов в рамках одной категории или объясняют, что это такое, для кого это предназначено, как это выбрать и сколько это стоит, всё на одной странице.

Что показали отраслевые тенденции.

Бассейн цитирований – это не меритократия лучших ответов, но степень этого сильно варьируется.

  • CRM/SaaS имеет самый высокий процент успешных обращений с первого раза – 84,7%.
  • Финансы создают страницы с самым широким охватом и актуальностью: forfiduciary.com охватывает 119 уникальных запросов.
  • Крипто генерирует наиболее концентрированные вечнозеленые страницы на уровне 55.4% в техническом сегменте: chainstack.com/best-solana-rpc-providers-in-2026 (63 prompts), alchemy.com/overviews/solana-rpc (62 prompts) и rpcfast.com/blog/rpc-node-providers (61 prompts). Все три являются сравнительными страницами, охватывающими ландшафт провайдеров Solana RPC с немного разных точек зрения.

Top Takeaways

Страницы, которые постоянно актуальны, обычно следуют схожему формату: это часто руководства, охватывающие целую категорию (например, ‘Лучшие X для 2025/2026 годов’), подробно освещающие тему на одной странице (объясняя, что такое X, как его выбрать и перечисляя популярные варианты с ценами), и чётко указывают год их обновления в адресе страницы или заголовке. Поскольку они тщательно отвечают на распространенные вопросы, эти страницы, как правило, привлекают много ссылок с других веб-сайтов.

Наиболее популярные страницы по всем темам обычно представляют собой либо сравнительные статьи, углублённые руководства, либо списки/каталоги. Простые страницы, фокусирующиеся только на одной теме, не демонстрируют достаточной эффективности для высоких позиций в результатах поиска.

Тщательная, единая веб-страница, охватывающая множество различных поисковых запросов, более ценна для получения AI-цитирований, чем десять отдельных страниц, каждая из которых посвящена только одному запросу. Инвестирование в исчерпывающий контент быстро окупается: хорошо написанная страница продолжает привлекать цитирования с течением времени. Хотя существует множество нишевых поисков, небольшое количество наиболее эффективных страниц постоянно получает большинство цитирований.

4. Ски-рампа круче в некоторых вертикалях.

Исследования о том, как ИИ фокусирует своё внимание, показывают, что ChatGPT получает около 44% своей информации из наиболее важных 30% любой веб-страницы. Но сохраняется ли эта закономерность при просмотре различных типов контента?

Подход: Повторно запустить тот же позиционный анализ по 7 вертикалям с 42 460 сопоставленными цитатами.

Вот что показывают результаты: хотя закономерности различаются в зависимости от предмета, последовательным выводом является то, что нижние 10% любой страницы получают лишь около четверти цитирований по сравнению с самыми популярными разделами. Кроме того, ИИ последовательно упускает из виду заключительные разделы документов, независимо от области.

Что показали отраслевые тенденции

Наивысшая вовлечённость не возникает в самом начале. Алгоритмы ИИ на самом деле наиболее интенсивно фокусируются на контенте между 10% и 20% пути, для всех типов контента. Первоначальные 10% обычно состоят из вводных элементов, таких как навигация, заголовки и «пустышки», которые ИИ, как правило, игнорирует.

  • Финансы – это крайний случай. 43,7% цитат попадают в первые 30% страницы. Страницы о финансах сразу же представляют данные о ставках, процентах и ключевых показателях. ИИ захватывает их и редко читает дальше середины страницы.
  • Здравоохранение и HR-технологии имеют самые пологие кривые обучения. Полезный контент распределяется более равномерно по этим страницам.
  • Обучение достигает пика на 30-40% дециле а не 10-20%, потому что образовательный контент, как правило, немного глубже прячет ключевой ответ после вступления.

Top Takeaways

Обязательно представьте свои наиболее важные выводы и подтверждающие данные в первые 30% вашего документа – это относится ко всем областям. Люди обычно не ссылаются на резюме или заключения, поэтому начинайте с основной информации.

2. Для финансовых брендов: Максимально выносите тезисы и статистику вперед.

Что это значит для построения видимости LLM

Веб-сайты, которые стабильно занимают высокие позиции в результатах поиска, достигли этого успеха не только благодаря хорошему написанию текстов. Они создали всесторонние страницы, которые тщательно освещают тему, отвечая на множество связанных вопросов в одном месте. Затем они расширили этот опыт на многочисленные подтемы, зарекомендовав себя как ведущий ресурс.

Чтобы фигурировать в качестве источника во многих ответах ИИ – в 30, 60 или даже 100 различных запросах – вам нужна контент-стратегия, ориентированная на всестороннее освещение тем. Вместо создания отдельных страниц для каждого ключевого слова, создавайте страницы, которые охватывают группы связанных вопросов и полностью исследуют целые темы. Команды, застрявшие со старым методом «одно ключевое слово на страницу», вероятно, пропустят цитирования ИИ, независимо от того, насколько хорошо написан их контент.

Однако, данные показывают, что не существует универсального подхода. Стратегии, успешные для общей CRM-платформы, могут фактически нанести вред компании в финансовой отрасли.

Методология

Мы изучили около 98 000 случаев, где упоминался ChatGPT, собранные из примерно 1,2 миллиона ответов, сгенерированных инструментом, и проанализированные Gauge.

Искусственный интеллект может давать разные результаты в зависимости от тематики. Чтобы получить точные результаты, мы проанализировали данные отдельно для семи различных, чётко определённых отраслей, предотвращая влияние какой-либо одной отрасли на общие выводы.

Проанализированные вертикали:

  • B2B SaaS
  • Финансы
  • Здравоохранение
  • Образование
  • Crypto
  • HR Tech
  • Аналитика продукта

Чтобы реконструировать выбор цитирования, я прогнал данные через несколько слоев анализа:

  • Структурный разбор: Я измерил необработанную длину символов каждой процитированной страницы и отобразил иерархии заголовков (H1, H2, H3), чтобы увидеть, как архитектура информации влияет на видимость.
  • Позиционное сопоставление: Я использовал скользящее окно на основе схожести Жаккара, чтобы точно определить, откуда на странице ИИ извлек свои ответы, вплоть до конкретного дециля.
  • Извлечение сущностей и тональности: Я пропустил открывающий текст уникальных цитируемых URL-адресов через Google Natural Language API для классификации именованных сущностей (даты, цены, продукты) и использовал TextBlob для оценки тональности, сравнивая производительность корпоративного контента с пользовательским контентом (UGC).

Смотрите также

2026-03-24 16:43

Исследование: Подсказки типа «Вы — эксперт» могут нанести ущерб фактической точности

от

Просить AI-модели действовать как ‘эксперт’ может быть неоднозначно. Недавние исследования показывают, что, хотя этот подход может сделать ответы AI более соответствующими ожиданиям людей, он также может снизить точность при решении задач, требующих большого количества фактических знаний. По сути, эта техника не является универсально полезной – она хорошо работает для некоторых задач, но не для других.

Persona Prompting

Использование ‘персонального промптинга’ – по сути, указание ИИ отвечать в определенном стиле – является популярным способом контроля над его тоном и обеспечения того, чтобы его ответы казались более человечными. Хотя это часто используется, потому что это может улучшить читаемость текста, сгенерированного ИИ, удивительно неясно, действительно ли это *улучшает* производительность. Предыдущие исследования дали смешанные результаты, заставляя некоторых сомневаться в том, действительно ли персональный промптинг полезен или он может даже ухудшить ситуацию.

Как эксперт по SEO, я слежу за исследованиями о ‘persona prompting’ – по сути, инструктировании моделей ИИ отвечать *как если бы* они были конкретным типом личности. Результаты исследований показывают, что это не волшебная таблетка. Это не автоматически делает результаты лучше *или* хуже. То, помогает ли это, действительно зависит от *того*, что вы просите ИИ сделать. Некоторые задачи выигрывают от этого, другие – нет. Это не универсальное решение, и нам нужно быть стратегическими в отношении того, когда и как мы его используем.

Они нашли:

  • Он улучшает результаты, связанные с выравниванием, такие как тон, форматирование и поведение в отношении безопасности.
  • Persona prompting ухудшает производительность в задачах, которые полагаются на фактическую точность и рассуждения.

Основываясь на моём опыте создания и настройки веб-сайтов, я своими глазами убедился, насколько полезными – а иногда и вредными – могут быть эти ‘persona’ подсказки. Эти исследователи разработали метод под названием PRISM – что расшифровывается как Persona Routing via Intent-based Self-Modeling – и это разумный подход. Вместо того, чтобы *всегда* использовать persona, PRISM разумно применяет их только тогда, когда это имеет смысл, исходя из того, чего пытается достичь пользователь. Их исследования, по сути, подтверждают мои подозрения: personas – это не панацея. Они наиболее эффективны при стратегическом использовании, и вы на самом деле можете получить лучшие результаты, *не* используя их в определенных ситуациях. Действительно помогает понять *когда* и *почему* они работают лучше всего.

Управление поведенческими сигналами

Исследователи объясняют в третьем разделе, что, хотя экспертные персоны могут предложить полезные идеи, простое использование их в подсказках может быть столь же вредным, как и полезным. Это приводит их к размышлениям о том, можно ли выделить положительные аспекты персон и использовать их только тогда, когда они действительно улучшают результаты.

Как цифровой маркетолог, я глубоко изучал, как максимально эффективно использовать Большие языковые модели, и обнаружил, что тонкое управление ими с помощью «поведенческих сигналов» является ключевым моментом. Именно поэтому такие вещи, как промпты с персоной, настолько эффективны! Эти сигналы действительно формируют вывод LLM – улучшая такие вещи, как тон ответа, его структуру, обеспечивая его безопасность и уместность, и, что крайне важно, гарантируя, что он доставляет то, что мы *ожидаем*. Честно говоря, без этих поведенческих подсказок, промпты с персоной просто не работали бы; мы бы не увидели никакой реальной выгоды.

Интересно, что исследование показывает, что, хотя эти сигналы полезны в некоторых отношениях, они фактически препятствуют задачам, требующим точных фактов и логического мышления. Поэтому исследование сосредоточено на контроле этих сигналов, а не на попытках сделать их сильнее.

Эти сигналы включают:

  • Стилистическая адаптация и подбор тона: Использование профессионального или креативного голоса.
  • Структурированное форматирование: Предоставление пошаговых или технических макетов.
  • Соблюдение формата: помощь модели в следовании сложным структурам, таким как профессиональные электронные письма или пошаговые объяснения в области STEM.
  • Следование намерению: Сосредоточение модели на основной цели пользователя, особенно в задачах, таких как извлечение данных.
  • Отказ от небезопасного контента: более эффективное выявление и отклонение вредоносных запросов путем принятия роли «Safety Monitor«.

Persona Prompt Побеждает

В исследовании было обнаружено, что персонализированные подсказки оказались успешными в пяти из восьми категорий задач:

  1. Извлечение: Увеличение оценки на +0.65.
  2. STEM: Увеличение оценки на +0.60.
  3. Обоснование: увеличение оценки на +0.40.
  4. Текст: Улучшен за счёт лучшей стилистической адаптации.
  5. Отыгрывание роли эксперта в предметной области: Улучшено благодаря более точному соответствию тону.

Запросы, основанные на персонах, показали лучшие результаты в этих областях, поскольку они были сосредоточены на том, насколько хорошо написаны ответы – такие вещи, как стиль и читаемость – а не просто на фактической точности. Они также обнаружили, что предоставление большего количества деталей персоне в запросе приводило к ответам, которые были более соответствовали персоне и были безопаснее в целом.

Неудачи с запросами к Persona.

Однако, когда ИИ попросили действовать как эксперт, его производительность фактически ухудшилась в трех из восьми областей. Это произошло потому, что эти области требуют точных фактов и четкой логики, а не просто определенного стиля письма. По сути, указание ИИ принять экспертную личность заставило его слишком сосредоточиться на *том, как* писать, а не на *том, что* писать, и он отвлекся от предоставления наиболее точного и понятного ответа.

Когда ИИ пытается выдать себя за эксперта, он иногда испытывает трудности с запоминанием базовых фактов. Он отдает приоритет звучанию компетентно, а не точному воспроизведению информации, на которой изначально обучался, что приводит к ошибкам в таких областях, как фактические вопросы и математические задачи.

Экспертные подсказки Persona показали худшие результаты в следующих трех категориях:

  1. Математика
  2. Кодирование
  3. Гуманитарные науки (запомненные фактические знания)

Исследование показало, что производительность при использовании стандартного теста знаний (MMLU) снижалась при использовании различных настроек личности. Точность снизилась с исходной точки в 71,6% до 68,0% при использовании простой настройки личности и ещё больше – до 66,3% при использовании более детальной.

Когда мы создаём более подробные описания того, кем должен быть наш ИИ, это помогает ИИ лучше понимать и следовать инструкциям, что приводит к более предсказуемым и улучшенным результатам.

Языковые модели приобретают полезные навыки в процессе первоначального обучения, включая запоминание фактов, категоризацию информации, выявление взаимосвязей между вещами и даже выполнение логических выводов без конкретных инструкций. Однако добавление дополнительного контекста – например, просьба к модели выступать в роли конкретного эксперта – может фактически препятствовать этим уже существующим способностям.

Выводы

Исследование показало, что наделение ИИ конкретной ‘личностью’ помогает ему лучше справляться с творческими задачами, такими как написание текстов, ролевые игры и обеспечение безопасности в своих ответах. Однако, этот подход ухудшает его производительность в задачах, требующих существующих знаний, таких как решение математических задач, написание кода или ответы на вопросы общего характера.

Исследователи обнаружили, что насколько хорошо модель перенимает различные личности, улучшается по мере её дальнейшего обучения. Модели, которые лучше следуют инструкциям, легче контролировать, что приводит к значительному улучшению безопасности и того, как они выражают себя. Однако этот повышенный контроль часто достигается ценой фактической точности, что означает, что они могут быть более склонны к ошибкам.

Основные выводы

1. Будьте избирательны при использовании подсказок с персонами:

  • Не используйте по умолчанию запросы типа «Вы эксперт».
  • Относитесь к промптам, основанным на персонах, как к ситуативным. Использование их повсеместно вводит скрытые риски для точности.

2. Персональное побуждение эффективно для:

  • Качество написания
  • Тон
  • Форматирование и организация
  • Читабельность

Некоторые задачи лучше подходят для прямых, нейтральных запросов, чем для запросов, которые просят ИИ принять определенную личность. Это помогает обеспечить наиболее точные результаты.

  • Фактчекинг
  • Статистика
  • Технические объяснения
  • Выводы, основанные на логике.
  • Исследования
  • SEO анализ

4. Помните эти три вывода:

  • Используйте промпты с персоной для генерации контента, а затем переключитесь на промпт без персоны (или более строгий режим) для проверки фактов.
  • Чрезвычайно подробные «экспертные» запросы усиливают тон и ясность, но снижают фактическую и содержательную точность.
  • Запросы типа «You are an expert» могут привести к тому, что модель будет отдавать приоритет звучанию корректно, а не фактической корректности.

5. Сопоставляйте ваши запросы с задачей:

  • Создание контента: Persona помогает
  • Анализ и валидация: Персона наносит урон.

Вместо того, чтобы полагаться на один запрос, лучший способ получить результаты — использовать серию запросов, которые меняются в зависимости от того, чего вы пытаетесь достичь — подобно методу PRISM, разработанному исследователями.

Недавнее исследование, ‘Expert Personas Improve LLM Alignment but Damage Accuracy: Bootstrapping Intent-Based Persona Routing with PRISM,’ обнаружило, что использование конкретных ‘expert personas’ может помочь большим языковым моделям (LLMs) лучше понимать и отвечать на то, что пользователи *intend*, но также может негативно повлиять на фактическую точность их ответов. В исследовании представлен PRISM, новый метод интеллектуальной маршрутизации запросов к наиболее подходящему персонажу для баланса полезности и точности.

Смотрите также

2026-03-24 16:12

Как определить, какие платные медиа-каналы подходят именно вам

от

Когда компании начинают использовать платную рекламу, выбор правильных платформ для старта имеет решающее значение. Распределять свой бюджет слишком тонко по множеству платформ обычно неэффективно, а запуск на платформе, которая не подходит для вашего бизнеса, может затруднить доказательство ценности платной рекламы в целом.

Эта статья проведет вас через ключевые вопросы, которые следует учитывать при выборе лучших рекламных платформ PPC для ваших нужд.

Какие Ваши бизнес-цели?

В конечном итоге, большинство компаний хотят увидеть хорошую отдачу от своих инвестиций. Однако важно четко определить свои цели на ближайшее будущее и то, как вы ожидаете, что платная реклама поможет вам их достичь.

Некоторые потенциальные ответы включают следующее:

  • Продажа товаров онлайн.
  • Привлечение покупателей в физические магазины.
  • Генерация лидов посредством контактных форм и/или телефонных звонков.
  • Привлечение регистраций для онлайн-аккаунтов.

Если вы ведете интернет-магазин, выбирайте рекламные платформы и форматы кампаний, которые могут связаться с вашим каталогом товаров. Хорошие варианты включают кампании Google Shopping, Google Performance Max или кампании Microsoft Shopping.

Насколько хорошо знаком ваш бренд?

Если вы новая компания, стремящаяся к признанию на конкурентном рынке, сосредоточение внимания на брендинге посредством кампаний в социальных сетях может быть хорошим первым шагом.

Начните с повышения узнаваемости вашего бренда. Затем используйте ретаргетинг для связи с теми, кто уже взаимодействовал с вашей рекламой. Одновременно используйте платную поисковую рекламу для охвата людей, которые только открывают для себя ваш бренд. Не забудьте про YouTube – он отлично подходит для демонстрации ваших предложений и создания аудитории зрителей.

Если вы продаете что-то простое и востребованное, например, услуги по подготовке налоговых деклараций, вам, вероятно, не нужно сосредотачиваться на создании узнаваемости бренда заранее. Обычно вы можете просто использовать поисковую рекламу, чтобы охватить клиентов, когда они активно ищут ваш продукт или услугу.

Что такое соответствие вашего продукта/рынка?

Кого вы пытаетесь охватить своей рекламой? Подумайте, как параметры таргетинга на вашей рекламной платформе соответствуют конкретным людям, которым вы хотите её показать.

Если люди явно ищут то, что вы предлагаете – например, ‘furnace repair’ – сосредоточение на поисковых системах – отличный первый шаг. Вы свяжетесь с клиентами, которым нужна помощь немедленно, и легко понять, какие слова они вводят в поисковые системы, чтобы найти такие услуги, как ваши.

Как SEO-эксперт, я часто советую клиентам, что когда вы продаете что-то очень конкретное – продукт, где получение нужного клиента имеет решающее значение – начинать с широких рекламных подходов – не лучшая стратегия. Позвольте мне привести пример: если я помогаю компании, которая продает подшипники колес для больших промышленных грузовиков, я бы всегда рекомендовал начинать со стандартной поисковой кампании. Более широкий охват, такой как Performance Max, может испытывать трудности с определением *точной* аудитории, которой нужны эти специализированные детали, и эта точность является ключевым фактором для хорошей окупаемости инвестиций.

Если вы рекламируете продукт, который может заинтересовать многих людей и выглядит привлекательно визуально – например, яркие чехлы для телефонов – рекламная кампания в Meta с широким таргетингом может помочь вам показать его потенциальным клиентам и вызвать у них интерес.

Какие существующие данные о производительности у вас есть?

Вы запускали платную медийную рекламу раньше, или это новая попытка? Если у вас есть данные из предыдущих кампаний, посмотрите, какие платформы работали хорошо, а какие – нет.

Помните о том, как кампании были разработаны изначально, прежде чем отвергать маркетинговый канал. Предыдущие неудачи могут быть связаны не с самим каналом, а скорее с проблемами, такими как плохо разработанные кампании, непривлекательные предложения или неэффективные целевые страницы. Не отказывайтесь от канала только на основе предыдущих неудовлетворительных результатов – сначала исследуйте первопричины.

Какие данные вы можете отправлять обратно на рекламные платформы?

В идеале, вы бы делились данными о ваших самых важных результатах, таких как лиды и завершенные продажи. Однако настройка этого может быть сложной и занимать много времени, и многие компании изначально не имеют систем, необходимых для отслеживания всего на таком детальном уровне.

Если вы не отслеживаете ценные конверсии, такие как квалифицированные лиды, начните с рекламных платформ, которые предоставляют вам точные возможности таргетинга, например, Google Search или LinkedIn. Воздержитесь от более широких кампаний, таких как Performance Max, Display или Demand Gen, поскольку они могут привлечь нерелевантные лиды, если вы измеряете только отправки форм.

Подключение ваших данных также может помочь вам в создании аудиторий. Например, вы можете автоматически добавлять людей, заполнивших форму на вашем веб-сайте, в список, получающий целевую рекламу. Проверка того, насколько хорошо ваши списки совпадают на разных платформах, может показать вам, где ваша аудитория наиболее активна.

Какой у вас бюджет?

Знание вашего первоначального бюджета является ключевым для определения того, какие рекламные платформы вы можете себе позволить, и стоит ли начинать только с одной или сразу с нескольких.

Не существует единственной ‘правильной’ суммы для затрат при запуске на новой платформе, но обычно лучше всего сосредоточить свой ограниченный бюджет на одном канале. Вместо того, чтобы распределять небольшой бюджет по нескольким платформам, сосредоточьте свои усилия – и деньги – на одном, например, на платном поиске, Google Demand Gen или Meta, чтобы добиться наилучших результатов.

Некоторые рекламные платформы требуют значительного бюджета для эффективности. Например, LinkedIn часто имеет высокую стоимость за клик и нуждается в достаточном количестве данных для точного таргетинга потенциальных клиентов. Основываясь на моём опыте, тратить меньше 10 000 долларов в месяц обычно недостаточно, чтобы получить хорошие результаты на LinkedIn.

Какие активы доступны?

Создание визуальных материалов может быть сложным, но новые инструменты искусственного интеллекта, такие как интеграция Google’s Nano Banana Pro с Ads, облегчают эту задачу для некоторых компаний. Однако, искусственный интеллект может быть не подходящим, если вам нужны очень специфические фотографии продуктов или вы работаете в области со строгими правилами. Всегда дважды проверяйте изображения, сгенерированные искусственным интеллектом, чтобы убедиться, что они точно представляют ваш бренд и соответствуют стандартам качества, поскольку они не всегда могут быть достаточно отполированы для профессионального использования.

Если вы можете создавать видео, будь то традиционным способом или с помощью ИИ, платформы, такие как YouTube, могут вам подойти. Просто помните о необходимости создавать контент, специально предназначенный для каждого канала. Например, телевизионная реклама, вероятно, не будет хорошо работать в TikTok, где видео обычно более непринужденные и личные.

Начните планировать и начните тестировать.

После определения вашего бренда, постановки целей и понимания ваших ресурсов – таких как существующие данные и бюджет – вы можете начать создавать маркетинговые кампании. Как только эти кампании будут запущены, вы можете отслеживать их эффективность и планировать расширение вашего охвата на другие платформы.

Смотрите также

2026-03-24 15:40

SEO 2.0: Как контент-маркетинг повышает видимость в AI-поиске

от

Поисковая оптимизация вступает в новую фазу. Искусственный интеллект фундаментально меняет то, как люди находят бренды и контент в сети.

Указан ли ваш контент как сгенерированный ChatGPT, Gemini, Copilot, & AI Overviews?

Можете ли вы намеренно влиять на результаты поиска ИИ?

Да, вы можете.

Этот вебинар предоставит вам простой, ориентированный на контент план, который поможет вашему веб-сайту занять более высокие позиции в результатах поиска с использованием искусственного интеллекта. Вы также узнаете, как…

  • Как системы ИИ извлекают и рекомендуют контент
  • Топ-форматы контента, на которые чаще всего ссылается ИИ
  • Как выявить пробелы в темах для ИИ & SEO
  • Укрепите доверие к бренду и контекст на веб-сайте.

Как создать контентные сигналы, которые системы искусственного интеллекта действительно обнаруживают и цитируют

Эта сессия объясняет, как ИИ-языковые модели находят, оценивают и цитируют информацию, и что это означает для планирования вашего SEO и контента в будущем.

Вы узнаете простой, пошаговый метод создания контента, который не только хорошо ранжируется в Google, но и привлекает внимание ИИ, повышая вашу поисковую видимость и рекомендации.

Вы узнаете:

  • Как улучшить внесайтовые упоминания, чтобы повысить упоминания и цитирования ИИ.
  • Какой контент достоин цитирования, чтобы вы могли создать мощный механизм доверия.
  • Точные традиционные SEO-преимущества, которые вам все еще следует учитывать.

https://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/3E5X3s5pzbEN3S

Смотрите также

2026-03-24 11:09