Поисковый журнал

5 Способов Доказать Реальную Ценность SEO в Эру Искусственного Интеллекта

от

В постоянно меняющемся ландшафте SEO, когда мы принимаем AI оптимизацию, генеративную оптимизацию движка и оптимизацию отвечающего движка, мне как опытному вебмастеру критически важно адаптировать свои стратегии SEO для поддержания конкурентного преимущества.

Вместо того чтобы полагаться исключительно на традиционные методы поисковой оптимизации (SEO), важно также присутствовать на платформах поиска, управляемых искусственным интеллектом, и в системах ответов на вопросы.

Демонстрация ценности SEO в современном контексте включает в себя подчеркивание того, насколько хорошо структурированный, оптимизированный и целевой контент может повысить видимость на различных платформах, управляемых искусственным интеллектом.

В эпоху, где доминируют ИИ-чат-боты и платформы, это может еще больше повысить уверенность пользователей и способствовать содержательному взаимодействию за счет точной интерпретации намерений пользователей, поиска соответствующих данных и предоставления простых, точных ответов.

В современных условиях конкурентной борьбы за результаты, основанные на искусственном интеллекте, может быть сложно достичь максимальной видимости.

Как опытный вебмастер, исследующий развивающийся ландшафт поисковой оптимизации (SEO), я обнаружил необходимость сосредоточиться на комбинации традиционных и новых метрик, чтобы оставаться впереди в современной поисковой среде, управляемой искусственным интеллектом. Вот ключевые показатели эффективности (KPI), которым я уделяю особое внимание: 1. Органический трафик: Это жизненная сила стратегии SEO, так как он представляет посетителей, приходящих напрямую из поисковых систем. Мониторинг тенденций органического трафика позволяет оценить общую эффективность моих усилий в области SEO. 2. Кликабельность (CTR): Высокая кликабельность показывает, что мета-заголовки и описания достаточно убедительны, чтобы побудить пользователей посетить ваш сайт. Этот показатель становится еще более важным в поисковом ландшафте, управляемом AI, так как системы часто отображают фрагменты или выделенный контент на основе намерений пользователя и сигналов вовлеченности. 3. Отклоняемость (Bounce Rate): Низкая отклоняемость говорит о том, что посетители находят то содержание, которое искали, после перехода на ваш сайт, что является сильным индикатором положительного опыта пользователей. Улучшение пользовательского опыта может привести к более высокому уровню вовлеченности и лучшим показателям SEO-ранжирования. 4. Время пребывания (Dwell Time): Эта метрика показывает, как долго пользователи проводят время на вашем сайте после перехода из результатов поиска. Чем дольше время пребывания, тем более привлекательным и релевантным кажется содержание для запроса пользователя. 5. Позиции по ключевым словам: Несмотря на то что AI изменяет способ ранжирования ключевых слов, отслеживание позиций по ним может дать ценные сведения о видимости вашего сайта по конкретным поисковым запросам. Сосредоточьтесь на высоко-намеренных и длиннохвостых ключевых словах, релевантных вашей нише. 6. Качественные внешние ссылки (Backlinks): Качественные внешние ссылки с авторитетных доменов остаются ключевым фактором ранжирования в современном SEO. Установление отношений с другими сайтами и получение качественных ссылок может повысить репутацию вашего сайта и его авторитет, что в конечном итоге приведет к улучшению позиций в поисковых системах. Для демонстрации значения SEO в эпоху AI я акцентирую внимание на улучшении этих показателей со временем и их влиянии на общие бизнес-цели, такие как увеличение трафика, конверсий и доходов. Постоянное мониторинг и оптимизация данных метрик позволяет мне адаптировать стратегию SEO для сохранения конкурентоспособности в постоянно меняющемся поисковом ландшафте.

Давайте исследовать.

Доказательство ценности SEO

Демонстрация ценности SEO зависит от понимания целей вашего клиента или потенциального клиента, а также определения стратегий, которые значительно увеличат их видимость на страницах результатов поиска поисковых систем (SERP) и других цифровых платформах.

Как специалист по SEO, я часто занимаюсь различными задачами, которые включают стратегии локального поиска, оптимизацию приложений для улучшения их видимости в магазинах приложений, разработку эффективных планов контент-маркетинга, совершенствование технических аспектов для повышения производительности и предоставление обзоров искусственного интеллекта среди прочего.

Для обеспечения дальнейшей финансовой поддержки и достижения успеха вашего клиента необходимо продемонстрировать улучшенную производительность и увеличить доходы.

Основываясь на моем практическом знании, я хотел бы поделиться некоторыми ключевыми показателями эффективности (KPI), которые могут продемонстрировать значимость SEO в среде искусственного интеллекта: 1. Органический трафик: количество посетителей, приходящихся на ваш сайт через поисковые системы. 2. CTR (click-through rate): процент людей, переходящих по вашей ссылке в поисковой выдаче относительно общего числа показов. 3. Отказы от сайта (bounce rate): процент посетителей, покидающих сайт после просмотра только одной страницы. 4. Время пребывания на сайте: среднее количество времени, которое посетитель проводит на вашем сайте. 5. Страницы за сессию: среднее число страниц, которые посетитель просматривает в рамках своего посещения вашего сайта. 6. Коэффициент конверсии (conversion rate): процент посетителей, совершающих желаемое действие, например покупку или заполнение формы. 7. Обратные ссылки (backlinks): входящие ссылки от других сайтов на ваш сайт, что может способствовать улучшению позиций в поисковых системах. 8. Ранжирование по ключевым словам: позиция вашего сайта для определенных ключевых слов на страницах результатов поиска (SERPs). 9. Позиции в результатах поисковой системы (SERP ranking positions): общий рейтинг вашего сайта в поисковых системах для различных запросов.

  • Отслеживайте и оптимизируйте результаты работы искусственного интеллекта.
  • Отслеживайте упоминания ИИ.
  • Отслеживайте цитирования ИИ.
  • Отследить метрики режима искусственного интеллекта в Google Search Console.
  • Отслеживать брендовые поисковые запросы.

Контроль результатов ИИ

По мере того как искусственный интеллект переосмысливает генеративный AI и SEO, крайне важно следить за видимостью, поскольку мы переходим от фокусирования на позициях к акценту на релевантности.

Искусственный интеллект будет продолжать создавать резюме; на конференции Google I/O 2025 компания объявила о расширении функции AI Summaries до охвата примерно 200 стран и более чем 40 языков.

Проще говоря, функционал искусственного интеллекта Search Labs стал доступен каждому пользователю в США без необходимости явного включения.

Чтобы отслеживать обзоры ИИ:

Определите, какие запросы вызывают обзоры, созданные искусственным интеллектом

С помощью таких ресурсов, как ZipTie.dev или Semrush, вы можете отслеживать, по каким из ваших высокочастотных поисковых запросов отображаются сводки, созданные ИИ, и убедиться, что ваш сайт появляется в этих сводках.

Обзор запросов к ИИ

После составления списка запросов, по которым ваш сайт присутствует или отсутствует для обзора ИИ, рекомендуется отслеживать эти запросы с помощью инструментов отслеживания ключевых слов и оценивать трафик на вашем сайте до и после внедрения ИИ.

Разрабатывайте стратегию для оптимизации вашего контента для обзоров ИИ

Разделите свой веб-трафик в соответствии с типом контента, поскольку все больше пользователей находят информацию напрямую через обзоры, сгенерированные искусственным интеллектом, что приводит к снижению трафика по информационным запросам.

Делая это, вы сможете точно определить разделы, на которые оказывается наибольшее влияние, и разработать стратегию для улучшения запросов, способных более эффективно отображать резюме, созданные искусственным интеллектом.

Подумайте об использовании серверных аналитических инструментов, таких как AI Traffic Analytics от WriteSonic, для отслеживания посещений со стороны поисковых роботов, определения просматриваемых страниц и наблюдения за развивающимися паттернами с течением времени.

2. Отслеживать упоминания бренда искусственного интеллекта

Для того чтобы ваш контент был обнаружен нужной аудиторией, важно быть представленным на платформах вроде ChatGPT, Perplexity, Claude и результатах поиска искусственного интеллекта от Google по соответствующим запросам. Так как эти системы ИИ обрабатывают информацию иначе, чем традиционные поисковые движки.

Системы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и обзор ИИ от Google, получают ответы путем комбинации предварительно обученных данных и информации в реальном времени, которую они извлекают на основе конкретной платформы и конфигурации.

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я заметил, что бренды, которые постоянно появляются в различных местах, таких как пресс-релизы, блоги, социальные сети, новостные статьи, сообщества YouTube, такие как Reddit и Quora, и авторитетные веб-сайты, часто выбираются системами искусственного интеллекта.

Отслеживание дискуссий, связанных с искусственным интеллектом, можно легко осуществить с помощью таких инструментов, как Brand24, Brand Radar от Ahrefs или Mention.com. Эти интеллектуальные системы сканируют разговоры, происходящие на многочисленных платформах, используя огромные наборы данных, чтобы предоставить ценную информацию о том, как ваш бренд и конкуренты воспринимаются в сети.

Важно выяснить, обсуждают ли ваш бренд, какое мнение люди о нем имеют (положительное и отрицательное), какие поисковые запросы они используют для его поиска и на каких веб-сайтах представлен ваш бренд.

Отслеживание цитат и ссылок ИИ

Анализ того, появляется ли ваш сайт в ссылках больших языковых моделей (LLM), может предоставить ценную информацию для брендов и специалистов по маркетингу о том, как их контент используется ИИ. Таким образом, они могут оценить степень влияния своего бренда и его видимость в области искусственного интеллекта.

Как опытный веб-мастер, я рад поделиться новостью о том, что Ahrefs представил новый бесплатный инструмент, который отслеживает случаи упоминания моего сайта в ответах ИИ-управляемых поисковых систем, таких как Google AIO, ChatGPT и Perplexity. Эта система цитирования AI измеряет частоту появления домена в результатах работы искусственного интеллекта, предоставляя ценные данные об охвате моей онлайн-присутствия в сфере искусственного интеллекта.

Страницы показывают, сколько уникальных URL-адресов из этого домена было связано.

Этот инструмент, который я с удовольствием использую, отлично подходит для проверки наличия каких-либо упоминаний в брендах, которые мы изучаем в ходе наших обзоров.

Если Ahrefs представит анализ трендов для отслеживания увеличения цитирований в Google AIO, ChatGPT и других платформах в течение определенного периода, это предоставит полезный метод для оценки эффективности ваших стратегий.

4. Отслеживание брендовых поисковых запросов

Очень важно отслеживать ваши брендированные поиски в текущий период SEO AI, потому что результаты поиска с ИИ подстраиваются под индивидуальные предпочтения. Такие инструменты как Gemini и ChatGPT делают акцент на понимании намерений пользователя и контекста при формировании ответов.

Усиление характерных особенностей вашего бренда может способствовать улучшению процесса распознавания сущностей, что повышает вашу заметность при соответствующих поисковых запросах.

Отслеживание того, как ответы, созданные ИИ, такие как выделенные фрагменты или резюме ИИ, упоминают ваш бренд, позволяет вам оптимизировать свою стратегию для поисковой оптимизации (SEO), ориентированной на сущности.

В современной SEO-среде, основанной на искусственном интеллекте, где поисковые системы уделяют внимание контексту, достоверности и точности, отслеживание брендовых запросов может дать ценные сведения для совершенствования тактики, направленной на поддержание доминирования в поисковой выдаче (SERP) и оптимизацию конверсий.

Вот несколько советов, которые помогут улучшить видимость бренда:

  • Создавайте уникальный, авторитетный и фактический контент, поскольку модели ИИ отдают предпочтение надежной и точной информации. Сосредоточьтесь на содержании, которое демонстрирует экспертность и включает проверяемые данные.
  • Структурируйте контент для удобства чтения ИИ, используя чёткие заголовки (H1, H2, H3), маркированные списки, нумерованные списки и таблицы данных. Также создавайте лаконичные абзацы, которые прямо отвечают на вопросы.
  • Используйте разметку схемы как Организация, Продукт, Сервис, FAQPage и Обзор для предоставления структурированных данных, которые модели ИИ могут легко понять и использовать в качестве справки.
  • Создавайте авторитет и экспертность бренда, получая стабильные цитирования, упоминания на авторитетных сторонних сайтах и положительные отзывы, чтобы влиять на восприятие вашей компании искусственным интеллектом.
  • Оптимизируйте поисковые запросы, создавая контент, который напрямую отвечает на вопросы кто, что, почему и как в вашей нише.
  • Будьте активны на платформах типа Reddit и Quora, где модели ИИ часто собирают информацию. SEO становится ‘Поисковой системой везде’.
  • Регулярно просматривайте данные о видимости вашего ИИ, выявляйте пробелы и корректируйте контент и стратегии SEO на основе полученных инсайтов.

Отслеживание показателей режима ИИ

ИИ-трафик в GSC

Недавно Google поделился данными в Google Search Console (GSC), позволяющими маркетологам отслеживать режим ИИ. Теперь они могут отслеживать клики, просмотры и позиции с помощью этой функции.

Согласно Google:

Проще говоря, при использовании режима ИИ ваш вопрос разбивается на связанные темы, и все эти темы ищутся одновременно. Это позволяет вам изучать более подробную информацию по каждой теме.

  • Клик: Переход по ссылке на внешнюю страницу в режиме ИИ считается кликом.
  • Показ: Применяются стандартные правила показа.
  • Позиция: Позиция в режиме ИИ следует той же методологии, что и на странице результатов поиска Google. Как правило, карусели и графические блоки в режиме ИИ рассчитываются с использованием стандартных правил позиционирования для этих элементов.

Когда пользователь задает другой вопрос в режиме ИИ, он по сути инициирует новый запрос. Любые показы, позиции и клики, зарегистрированные в последующем ответе, относятся к этому вновь заданному пользовательскому запросу.

Трафик ИИ в GA4

Если вам удастся создать больше конверсий благодаря обзорам искусственного интеллекта (AI), подобно тому как это произошло с Ahrefs, когда они обнаружили, что посетители из AI-поиска конвертируются в 23 раза чаще обычного органического поискового трафика, хотя составляют всего половину процента от всех посещений сайта, тогда вы обнаружите настоящую сокровищницу конверсии. Оптимизация для AI теперь не просто выгодно, а необходимо для того чтобы оставаться конкурентоспособным на этом цифровом ландшафте.

Заключительные мысли

В фокусе SEO (Оптимизация поисковых систем) сместился от улучшения работы традиционных поисковых машин и обычного поиска к оптимизации для чат-ботов на базе ИИ, таких как ChatGPT, Perplexity, Claude, сводки искусственного интеллекта Google и возможно браузер OpenAI в течение следующих нескольких недель по данным Reuters.

Если OpenAI представит веб-браузер на базе искусственного интеллекта, который составит конкуренцию Google Chrome, это может привести к усилению конкуренции для Google и потенциально снижению доли её рынка по мере того, как пользователи будут исследовать новые способы навигации и потребления онлайн-контента.

SEO больше не заключается в том, чтобы занимать первую страницу Google.

Цель состоит в том, чтобы гарантировать, что ваш контент значим и заметен на различных платформах искусственного интеллекта, появляясь в автоматизированных ответах, и доказывая свою ценность за счет метрик, характерных для AI, вместо того чтобы полагаться исключительно на традиционные меры, такие как позиции в поисковых системах и посещения веб-сайтов.

Как специалист по цифровому маркетингу, я понимаю важность демонстрации ценности SEO в современном динамичном окружении. Делая это, мы можем оперативно предоставить ощутимые преимущества и одновременно создать импульс для более значительных финансовых обязательств в будущем.

Смотрите также

2025-08-04 04:40

Google отказался от планов по созданию сервиса для сокращения URL-адресов

от

Google объявил о сохранении функциональности для некоторых ссылок, сгенерированных их прекращённым инструментом укорачивания URL goo.gl, так как 99% таких сокращённых ссылок не получают трафика. Вначале они планировали прекратить всю поддержку, но после учёта обратной связи решили продолжить поддерживать определённую группу укороченных URL.

Сокращатель URL Google

В 2018 году Google сообщила о прекращении создания сокращенных ссылок через свой сервис URL Shortener, но обещала продолжать поддерживать существующие. Спустя семь лет Google обнаружила, что ошеломляющие 99% этих сокращенных ссылок не имеют трафика. 18 июля этого года Google объявила о прекращении поддержки всех таких сокращенных ссылок к 25 августа 2025 года.

Учитывая полученные отзывы, они изменили свою стратегию 1 августа, решив прекратить поддержку URL-адресов, которые не посещаются, при этом продолжая обслуживание тех URL-адресов, на которые сохраняется трафик.

Вместо прекращения поддержки всех URL-адресов goo.gl к 25 августа 2025 года, как было объявлено ранее, мы изменили нашу стратегию и будем поддерживать те ссылки, которые регулярно используются.

Мы признаём, что эти ссылки вплетены в многочисленные документы, видео, публикации и так далее, и мы ценим ваши отзывы.

Перефразирование – это выражение исходной идеи или значения другими словами с сохранением того же основного смысла. В данном случае я перефразировал фразу «Мы понимаем, что эти ссылки встроены в бесчисленные документы, видео, публикации и многое другое, и мы ценим полученные отзывы», чтобы передать ту же информацию, но с немного другим тоном и структурой.

Если в уведомлении сказано «Эта ссылка скоро истечёт», это означает, что ссылка перестанет работать с 25 августа. Рекомендуется перейти на другой сервис сокращения URL-адресов, если вы ещё этого не сделали.

…Все остальные ссылки goo.gl будут сохранены и продолжат функционировать как обычно.

По данным Google, если вы столкнулись со ссылкой, которая была перенаправлена через goog.gl, они предлагают перейти по ссылке, чтобы проверить, появляется ли предупреждающее сообщение. Если такое предупреждение появляется, замените ссылку на другой сократитель URL. Если предупреждение не отображается, ссылка должна работать как предполагалось.

Смотрите также

2025-08-02 13:39

Google подтверждает использование технологии, аналогичной MUVERA

от

Во время недавней сессии вопросов и ответов на мероприятии Search Central Live Deep Dive в Азии Гарии Иллиес из Google был задан вопрос о применении метода поиска с помощью Multi-Vector Retrieval через Фиксированные-Размерные Кодировки (MUVERA) и основанных на графе моделей.

МУВЕРА

Недавно Google представила MUVERA в публикации в блоге и исследовательской работе: инновационный подход, который повышает скорость поиска путем преобразования сложных многовекторных поисков в быстрые одновекторные. Он сжимает коллекции токеновых вложений в векторы фиксированной размерности, отражая их первоначальную близость в сходстве. Это позволяет использовать ускоренные методы одновекторного поиска для быстрого выявления перспективных вариантов, которые затем переоцениваются с использованием точного многовекторного сходства. По сравнению со старыми системами, такими как PLAID, MUVERA работает быстрее, извлекает меньше предложений и сохраняет уровни полноты, что делает ее жизнеспособным вариантом для крупномасштабных поисков.

Ключевые моменты о MUVERA следующие:

  • MUVERA преобразует многовекторные наборы в фиксированные векторы, используя фиксированные размерные кодировки (FDE), которые представляют собой одновекторные представления многовекторных наборов.
  • Эти FDE (фиксированные размерные кодировки) достаточно точно соответствуют исходным многовекторным сравнениям, чтобы обеспечить точный поиск.
  • Процесс поиска в MUVERA использует метод максимального внутреннего произведения (MIPS), признанную технику поиска, применяемую для задач извлечения данных, что упрощает её масштабирование.
  • После использования быстрого одновекторного поиска (МИПС) для сужения списка наиболее вероятных совпадений, MUVERA проводит повторный ранжирование с помощью сходства Chamfer, более подробного метода сравнения многовекторов. Этот последний шаг восстанавливает полную точность многовекторного извлечения, обеспечивая скорость и точность.
  • МУВЕРА способна находить более релевантные документы с меньшим временем обработки по сравнению с современным базовым уровнем (PLAIAD), с которым она была сравнена.

Google подтверждает, что они используют Movera

Хосе Мануэль Моргаль в своем профиле на LinkedIn задал вопрос Гэри Иллесу из Google. Тот с юмором поинтересовался значением MUVERA до того, как подтвердил использование ими его варианта.

Была ли внедрена MUVERA, тема упомянутая в недавней статье Google Research и соответствующем документе, еще в поисковую функцию Google? С шуткой он задал мне вопрос о термине ‘MUVERA’, хихикая при этом, и отметил, что хоть они используют схожую систему, но не называют её так.

Использует ли Google модели на основе графов (GFM)?

Google только что опубликовал сообщение в блоге о своей последней достижении в области искусственного интеллекта, которую они назвали Графовой базовой моделью.

Graph Foundation Model (GFM) от Google — это система искусственного интеллекта, которая извлекает знания из реляционных баз данных, преобразуя их в сетеподобные структуры, известные как графы. В этих структурах отдельные строки функционируют как узлы, а отношения между таблицами изображаются в виде соединительных линий или ребер.

В отличие от традиционных моделей машинного обучения и графовых нейронных сетей (GNNs), которые работают исключительно на одном конкретном наборе данных, немногошаговые модели (GFMs) показывают адаптивность к обработке новых баз данных с различными структурами и атрибутами без необходимости переобучения свежими данными. GFMs используют мощную модель искусственного интеллекта для понимания взаимосвязей между отдельными точками данных в таблицах. Это позволяет им выявлять закономерности, которые часто упускают обычные модели, демонстрируя превосходную производительность на таких задачах, как обнаружение спама в крупномасштабных системах, например у Google. Немногошаговые модели представляют значительный прогресс, поскольку они обеспечивают гибкость основных моделей при анализе сложных структурированных данных.

Как опытный вебмастер могу подтвердить, что Graph Foundation Models являются значительным прорывом. В отличие от мелких улучшений, эти модели обеспечивают скачок в производительности, давая до 40 раз повышение средней точности и примерно втрое большую эффективность. Проще говоря, они не просто промежуточные шаги; это революционные изменения.

После этого Хосе спросил у Ильиса, использует ли Google Graph Foundation Models. Гэри снова притворился, что не понимает, о чем говорит Хосе.

Фрагмент работы под названием «Graph Foundation Models for Data», опубликованный исследовательской группой Google, не сопровождается сопроводительной статьей. Возникает вопрос: используется ли эта модель сейчас в Google Поиске? Его ответ был таким же, как и прежде: он задал вопрос о моделях Graph Foundation для данных. Он выразил сомнения относительно их текущей работоспособности из-за отсутствия соответствующей научной статьи и упомянул, что не контролирует контент, опубликованный на блоге Google Research.

Согласно мнению Гэри, модель графа Foundation не используется в поиске на данный момент. Пока это наиболее точная доступная информация.

ГФМ готов к масштабированному развертыванию?

Согласно официальному объявлению Граф-Фонда, они протестировали свою модель на практическом применении – фильтрации спама в рекламе. Это подразумевает, что они использовали реальные внутренние системы и информацию, а не полагались только на теоретические оценки или компьютерные сценарии.

Работа в масштабе Google подразумевает работу с графами, содержащими миллиарды узлов и связей, область, где наша среда JA X и инфраструктура TPU демонстрируют исключительные результаты. Такие огромные объемы данных идеально подходят для обучения универсальных моделей. Поэтому мы протестировали нашу Граф Факторизующую Машину (GFM) на различных внутренних задачах классификации, таких как определение спама в объявлениях, что включает множество больших и взаимосвязанных реляционных таблиц. Регулярные табличные базовые модели хотя и масштабируемы, не учитывают связи между строками разных таблиц, упуская контекст, который мог бы способствовать более точным предсказаниям. Наши эксперименты ясно показывают значительную разницу, которую это может внести.

Выводы

Представитель Google Гэри Иллис подтвердил, что версия программы МУВЕРА используется компанией Google. Что касается GFm, его ответ выглядел скорее как мнение, предполагая, что она возможно не активна для использования в настоящее время.

Смотрите также

2025-08-02 01:39

Испытание Chrome направлено на улучшение основных показателей производительности веб-страниц для сайтов с интенсивным использованием JavaScript

от

В настоящее время Google Chrome проводит эксперименты с новым методом оценки ключевых веб-показателей Core Web Vitals в одностраничных приложениях (SPA). Эта область вызывает опасения, так как представляет собой устойчивое недостаточное внимание к мониторингу производительности, что влияет на SEO-анализ и факторы ранжирования.

С версии 139 разработчики могут принять участие в тестовом проекте под названием Origin Trial для Soft Navigation API. Это позволяет отслеживать ключевые показатели производительности, такие как Largest Contentful Paint (LCP), Cumulative Layout Shift (CLS) и Input Latency (INP), во время частичных обновлений страницы, которые не требуют полной перезагрузки.

Почему это важно для SEO

Одностраничные приложения (SPA) высоко ценятся за свою скорость и интерактивный характер, однако они представляют сложности при их эффективном мониторинге с помощью инструментов вроде Lighthouse, отчетов CrUX или скриптов мониторинга реального пользователя.

Это связано с тем, что Одностраничные Приложения (SPA), часто обновляют страницу через JavaScript, обходя обычные методы навигации. Следовательно, аналитические инструменты Google и многие метрики производительности не успевают отследить эти обновления при оценке ключевых веб-метрик.

Этот новый API разработан для сокращения разрыва в производительности между вашим сайтом и реальностью, предлагая вам более точное представление о том, как пользователи взаимодействуют с ним, особенно при использовании навигации похожей на приложение.

Что делает новый API

В Chrome API мягкой навигации используются встроенные алгоритмы для определения случаев мягкой навигации. Примером может служить следующий сценарий: *Примечание*: Мягкая навигация относится к взаимодействию пользователя с браузером, которое не предполагает полную перезагрузку страницы или жесткую навигацию.

  • Пользователь нажимает на ссылку
  • URL страницы обновляется
  • DOM визуально изменяется и вызывает перерисовку

В таких случаях Google Chrome теперь классифицирует это как навигационное событие для отслеживания производительности, несмотря на отсутствие полной перезагрузки страницы.

API представляет новые метрики и улучшения, включая:

  • interaction-contentful-paint — позволяет измерять Largest Contentful Paint после мягкой навигации
  • navigationId – добавлено в записи производительности, чтобы метрики можно было привязать к конкретным навигациям (важно, когда URL-адреса меняются в середине взаимодействия)
  • Расширения для сдвига макета, времени события и INP для работы с плавными переходами

Как это попробовать

Вы можете проверить эту функцию сегодня в Chrome версии 139, используя один из следующих способов:

  • Локальное тестирование: Включите chrome://flags/#soft-navigation-heuristics
  • Исходное тестирование: добавьте токен на свой сайт через мета-тег или HTTP-заголовок для сбора данных реальных пользователей

Chrome рекомендует включить флаг «Advanced Paint Attribution» для получения наиболее полных данных.

Вещи, которые следует помнить

Инициатива Барри Полларда из Chrome, который возглавляет эту работу, подчеркивает, что API все еще находится в экспериментальной стадии:

Хотите измерить основные веб-показатели для одностраничных приложений? Мы разрабатываем API Soft Navigations для этой цели и запускаем новую пробную версию в Chrome 139.

Вот что вам еще следует знать:

  • Метрики могут не поддерживаться в старых версиях Chrome или других браузерах
  • Ваш поставщик услуг RUM, возможно, должен поддерживать navigationId и взаимодействие с contentful-paint для отслеживания.
  • Некоторые крайние случаи, такие как автоматические перенаправления или использование replaceState(), могут не считаться навигациями.

Заглядывая вперед

Пересматривая тестирование, мы продвигаемся вперед, чтобы повысить точность показателей Core Web Vitals, особенно для современных сайтов, сильно зависящих от JavaScript.

Хотя этот API в настоящее время не включен в публичные отчеты о производительности Chrome как CRX, он может быть добавлен если испытание покажет успех.

Если ваш сайт построен с использованием фреймворков React, Vue, Angular или любого другого одностраничного приложения (SPA), это может стать поводом для вас оценить насколько эффективно последняя методология Google Chrome отражает пользовательский опыт.

Смотрите также

2025-08-02 01:09

Объединение SEO и контента с использованием вашего графа знаний, чтобы сделать контент устойчивым к ИИ

от

Современные системы искусственного интеллекта, работающие на инновационных технологиях вроде Gemini от Google, Copilot от Microsoft, Grok и множества нишевых чат-ботов, стремительно превращаются в основной пункт доступа для изучения цифрового мира.

На этом новом этапе системы искусственного интеллекта берут на себя роль в обнаружении информации. Они собирают, конденсируют и предоставляют значимый контекст из различных источников на разных платформах.

Сегодня пользователи не всегда следуют строго последовательной схеме от ключевого слова к сайту; они скорее участвуют в обсуждениях и легко переходят между разными каналами и видами пользовательского опыта.

Эти изменения вызваны новыми видами цифрового взаимодействия, включая:

  • Контекстный поиск, как в случае с ChatGPT и Gemini, где последующие вопросы заменяют традиционное поисковое броузингом.
  • Социальное взаимодействие, с платформами, такими как TikTok, оснащенными собственными функциями генеративного поиска, вовлекает целые поколения в интерактивные путешествия открытий.

Исход приводит к новому пониманию доступности и необходимости пересмотра подхода к управлению брендом во всех ситуациях.

Как опытный вебмастер, я не могу переоценить важность оптимизации веб-сайта вашего бренда не только для поисковых систем, но и для машин и интеллектуальных алгоритмов. Крайне важно, чтобы структура контента вашего веб-сайта была такой, чтобы эти системы могли его легко понять. Это означает обеспечение семантических связей в вашем контенте для повышения вероятности появления в результатах, сгенерированных искусственным интеллектом.

Прогрессивные организации внедряют схему разметки (или структурированные данные) и создают графы знаний для своего контента, поскольку это имеет решающее значение для управления инфраструктурой данных, которая обеспечивает работу как традиционных поисковых систем, так и инновационных систем искусственного интеллекта.

Преобразование вашего контента в сеть, которую могут понять машины (семантические структурированные данные), позволяет вашему бренду стать более заметным, взаимосвязанным и потенциально представленным во взаимодействиях с искусственным интеллектом на различных платформах.

В этом материале мы рассмотрим совместные стратегии между командами SEO и контента для создания графов знаний по контенту, которые улучшат его обнаруживаемость в эпоху искусственного интеллекта, а также обсудим, почему такой подход является необходимым для компаний, стремящихся сохранить свое цифровое влияние на будущее.

Почему структурированные данные — ваш стратегический уровень данных

Возможно, вы спрашиваете: «Разметка схемы — разве это не только для расширенных результатов (визуальные изменения в поисковой выдаче)?»

Схема разметки сейчас выполняет двойную функцию, выходя за рамки технической стратегии SEO для генерации улучшенных результатов поиска. Она также позволяет уточнять содержимое на вашем сайте и его связи с другими релевантными элементами вашего бренда.

Использование согласованной разметки во всем вашем контенте позволяет ИИ и поисковым системам выполнять более точную интерпретацию, что приводит к повышению точности при сопоставлении ответов с вопросами или запросами пользователей.

В мае 2025 года я как опытный веб-мастер могу подтвердить факт важности использования структурированных данных для Google и Microsoft. Эти данные значительно улучшают доступность контента для машин, что позволяет претендовать на определенные функции. Тем не менее следует отметить предостережение Гэри Илльеса против чрезмерного их применения, а также разъяснение того, что Schema не является прямым фактором ранжирования в алгоритмах поисковых систем.

Использование схемы разметки может служить стратегической основой для создания структуры данных, которая питает системы искусственного интеллекта. Хотя схема разметки включает в себя технический аспект поисковой оптимизации (SEO), процесс по сути начинается с качественного контента.

Когда вы внедряете схему разметки, вы:

Определяющие сущности

Разметка Schema помогает четко указать, каким темам посвящен ваш контент, например, товарам для продажи, предоставляемым услугам, людям, местам и так далее.

Он предоставляет точные теги, которые помогают машинам точно распознавать и классифицировать ваш контент.

Установление отношений

Проще говоря, схема маркировки не только определяет конкретные темы или предметы, но и объясняет их взаимосвязи друг с другом и более крупными темами в интернете.

Это создает сеть значений, которая отражает то, как люди понимают контекст и взаимосвязи.

Предоставление машиночитаемого контекста

Разметка Schema помогает сделать ваш контент машиночитаемым.

Как специалист по SEO я помогаю оптимизировать контент так, чтобы поисковые системы и инструменты искусственного интеллекта могли легко понять его контекст и релевантность, тем самым повышая видимость бренда в наиболее важных для него областях.

Совместно группы SEO и контента внутри организации могут объединить усилия для внедрения schema разметки, тем самым систематически создавая граф знаний, который описывает области компетенции их бренда, ассортимент продукции и тематическое влияние.

Выполнение этого действия гарантирует, что данные, которые вы вводите в поисковые системы и системы искусственного интеллекта, становятся подходящими для расширенных языковых моделей, чтобы делать точные выводы. Это, в свою очередь, может повысить видимость продуктов или услуг для потребителей.

Что такое граф знаний содержания?

Изменение структуры информации на вашем сайте: граф знаний контента связывает различные точки данных и темы в пределах вашего сайта. Благодаря интеграции разметки схемы с использованием терминов из словаря Schema.org устанавливается этот метод организации. Этот сложный веб-коннект функционирует как цифровой план, демонстрирующий области экспертизы вашего бренда и доминирование по конкретным темам.

Визуализируйте свой веб-сайт как огромную библиотеку. Без графа знаний системам ИИ, выполняющим роль библиотекарей, приходится перемещаться по бесчисленным книгам (страницам) в поисках связного смысла среди разбросанных предложений и фраз.

С графом знаний контента:

  • Сущности определены. Машины могут точно знать, о ком, чем и где вы говорите.
  • Темы связаны. Машины могут лучше понимать и делать выводы о том, как предметы соотносятся друг с другом. Например, машины могут сделать вывод, что ‘кардиология’ включает такие сущности, как сердечные заболевания, холестерин или специфические медицинские процедуры.
  • Содержание становится готовым к запросу. Ваш контент преобразуется в структурированные данные, которые ИИ может использовать для ссылок и включения в ответы.

Структурируя ваш контент в виде графа знаний, вы предоставляете системам искусственного интеллекта подробную информацию о ваших предложениях, возможностях и областях экспертизы.

Это становится важной точкой контроля того, как ваш бренд представлен в результатах поиска с использованием искусственного интеллекта.

Вместо того чтобы позволять системам искусственного интеллекта самостоятельно решать, как они понимают и представляют контент вашего сайта, вы можете активно направлять контекст, предоставляя четкие сигналы, которые помогут им более точно включать ваш бренд в дискуссии, резюме и предложения.

Крайне важно, чтобы лица, принимающие решения в вашей организации, понимали, что этот вопрос выходит за рамки технических аспектов и стал стратегической проблемой.

Создавая граф знаний контента для вашей организации, вы получаете контроль над тем, как системы искусственного интеллекта воспринимают и распространяют опыт и авторитет вашей организации. Это может значительно повлиять на видимость, репутацию и конкурентное преимущество в быстро меняющемся цифровом мире, где тенденции постоянно меняются.

Эта конструкция увеличивает вероятность появления в ответах, сгенерированных искусственным интеллектом, предоставляя вашему контенту и командам по поисковой оптимизации эмпирические данные для более эффективного стратегического планирования и оптимизации.

Как SEO и контент-команды предприятия могут построить граф знаний контента

Как опытный вебмастер, я хотел бы поделиться ценной стратегией для корпоративных команд: использование графа знаний контента для обеспечения обнаруживаемости и согласования стратегий SEO и контента на будущее. Вот как это работает: 1. Создайте структурированную взаимосвязанную сеть фрагментов контента (статьи, изображения, видео и т. д.), представляющую базу знаний вашего веб-сайта. Это ваш граф знаний контента. 2. Обеспечьте эффективную маркировку и категоризацию каждого фрагмента контента, чтобы поисковым системам было легче понимать контекст и релевантность каждого фрагмента. 3. Постоянно анализируйте поведение пользователей в этой сети, чтобы выявить закономерности, тенденции и области, в которых можно улучшить ситуацию. 4. Используйте эти сведения для совершенствования стратегий SEO путем оптимизации ключевых слов, повышения качества контента и улучшения общего пользовательского опыта. 5. Одновременно используйте граф знаний для информирования и объединения вашей контент-стратегии, гарантируя, что каждый фрагмент контента служит цели в рамках более широкой сети и поддерживает общий нарратив вашего бренда. 6. Регулярно обновляйте и расширяйте свой граф знаний контента по мере добавления нового контента или изменения существующего, обеспечивая его постоянную актуальность и эффективность в обеспечении обнаруживаемости. Внедряя граф знаний контента, корпоративные команды могут обеспечить обнаруживаемость в будущем и плавно интегрировать стратегии SEO и контента для долгосрочного успеха.

1. Определите, чем вы хотите быть известны

Брендам необходимо начать с определения своих ключевых областей тематической экспертизы. Спросите:

  • Какие темы наиболее важны для нашей аудитории и бренда?
  • Где мы хотим быть признанными авторитетами?
  • Какие новые темы возникают в нашей отрасли, которыми мы должны владеть?

Эти стратегические приоритеты формируют основы графа знаний вашего контента.

2. Используйте разметку Schema для определения ключевых сущностей

Далее используйте схему разметки для:

  • Определите ключевые сущности связанные с вашими приоритетными темами, например продукты, услуги, люди, места или концепции.
  • Свяжите эти сущности друг с другом через свойства Schema.org, такие как «about», «mentions» или «sameAs.»
  • Обеспечьте согласованность определений сущностей на всем вашем сайте, чтобы ИИ-системы могли надежно идентифицировать и понимать сущности и их взаимосвязи.

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я бы сформулировал это так: ‘Я помогаю обеспечить, чтобы ваш контент был структурирован таким образом, который позволяет системам искусственного интеллекта легко его понимать. Это повышает вероятность того, что ваш контент будет точно представлен в поисковых результатах и рекомендациях на основе ИИ.’

3. Проанализируйте ваш существующий контент в соответствии с вашим графом знаний о контенте

Вместо того чтобы просто отслеживать ключевые слова, предприятия должны проводить аудит своего контента на основе охвата сущностей.

  • Все ли приоритетные сущности представлены на вашем сайте?
  • У вас есть «доменные хабы» (основные страницы), которые служат авторитетными центрами для этих приоритетных организаций?
  • Где есть пробелы в охвате сущностей, которые могут ограничить ваше присутствие в результатах поиска и ответах ИИ?
  • Какие возможности контента существуют для улучшения освещения приоритетных организаций, где были выявлены пробелы?

Проведение тщательного анализа помогает установить точный план для согласования вашего подхода к контенту с тем, как машины понимают и обрабатывают данные, таким образом увеличивая шансы обнаружения бренда по мере развития поисковых методов на основе ИИ.

4. Создайте основные страницы и заполните пробелы в контенте

  • Определяет сущность.
  • Ссылки на дополнительный контент, включая тематические исследования, блоги или страницы услуг.
  • Сигналы для поисковых систем и систем искусственного интеллекта о том, где найти достоверную информацию об этом объекте.

Разрабатывайте дополнительный материал для углубления знаний по связанным темам и релевантным элементам, одновременно укрепляя связи с основными статьями. Таким образом обеспечивается всестороннее понимание затронутых тем.

Измеряйте эффективность по сущности и теме

Наконец, предприятия должны отслеживать, насколько хорошо их контент работает на уровне сущностей и тем:

  • Какие сущности определяют показы и клики в результатах поиска на основе искусственного интеллекта?
  • Появляются ли новые игроки в вашей отрасли, о которых стоит рассказать?
  • Как ваш тематический авторитет соотносится с конкурентами?

Использование метода, основанного на данных, гарантирует постоянное улучшение и поддержание вашего присутствия актуальным по мере развития технологий искусственного интеллекта в области поиска.

Почему SEO и контент-команды – герои эволюции поисковых систем на базе ИИ

В этой развивающейся цифровой среде, где ИИ предвидит запросы еще до того, как посетители попадут на ваш сайт, разметка схемы и контент графа знаний служат важными контрольными точками для обеспечения точных и релевантных ответов.

Они помогают установить доверие к бренду машин, повышают шансы точного включения в результаты поиска и резюме ИИ, а также направляют решения по SEO и контенту на основе данных вместо предположений.

В контексте бизнес-предприятий это не просто поисковая оптимизация (SEO), а критически важная стратегическая задача, необходимая для поддержания видимости и обеспечения мощного присутствия в интернете в условиях развивающегося цифрового ландшафта.

Итак, вопрос остается открытым: Чем ваш бренд хочет запомниться?

Знаниевая карта вашего контента служит фундаментом, позволяя системам ИИ — и в конечном итоге вашим будущим клиентам — находить правильные ответы.

Смотрите также

2025-08-01 14:40