По словам Дэнни Салливана из Google, компания не хочет, чтобы владельцы веб-сайтов разбивали свой контент на мелкие части только для того, чтобы получить более высокие позиции в рейтинге с помощью больших языковых моделей (LLMs). Он обсудил это напрямую с инженерами Google и подчеркнул, что они ‘не хотят, чтобы вы это делали’, как он поделился в недавнем подкасте Search Off the Record.
Дэнни считает, что этот подход не сработает с Google Search на данный момент, и даже если бы сработал, или если он сработает с другими AI системами, это не будет устойчивым решением для будущего.
Сосредоточьтесь на создании контента, который полезен для вашей аудитории, вместо того, чтобы пытаться специально оптимизировать его под то, как различные AI модели ранжируют вещи. Если вы сделаете это, ваш контент естественным образом будет соответствовать тому, что ищут эти AI модели – и что более важно, ваши пользователи – по мере развития этих систем ранжирования.
Это возникло на 17.5-й минуте подкаста, где он сказал:
Один из моментов, который я постоянно вижу в советах и рекомендациях, и люди пытаются понять, что нам делать с LLM или чем-то подобным, заключается в том, чтобы разбить ваш контент на небольшие кусочки, потому что LLM любят действительно небольшие порции, верно?
Хотим быть предельно ясными: пожалуйста, не создавайте контент, специально разработанный для нашей поисковой системы. Наши инженеры и я обсудили это, и мы всегда считали, что пользователям не нужно ‘создавать’ контент по-разному для поиска. Мы категорически не хотим, чтобы вы чувствовали, что вам нужно создавать отдельные версии вашего контента – одну для AI-моделей и другую для общего веб-пространства.
Дэнни заметил, что люди признавали его доводы и говорили, что если что-то, кажется, работает, они не будут доверять советам Google и продолжат действовать по-своему. Дэнни затем ответил:
Допустим, в некоторых крайних случаях, даже допустим, возможно, в большем количестве крайних случаев, вы обнаруживаете, что получаете некоторое преимущество здесь. Может быть, незначительная степень измерения. ‘Нет, это мое секретное оружие. Оно это делает.’ Отлично. Это то, что происходит сейчас. Но завтра системы могут измениться.
Вы усердно работали над оптимизацией своего контента для системы ранжирования, сосредотачиваясь на том, что хочет алгоритм, а не на том, что действительно нравится людям. Но эти системы часто развиваются, чтобы отдавать приоритет контенту, созданному для людей. Таким образом, все усилия, которые вы приложили, чтобы угодить алгоритму, могут оказаться неэффективными в долгосрочной перспективе.
Стоило ли всё это усилий и разрушений? Оправдало ли создание внутреннего хаоса в ваших командах только для анонса новой функции или продукта все проблемы? Было ли это продуктивным способом достижения ваших целей?
Этот совет перекликается с тем, что давно говорят в SEO, и теперь он применяет его к AEO, GEO или любой новой области оптимизации.
Вот внедренный подкаст:
Смотрите также
- Акции EUTR. ЕвроТранс: прогноз акций.
- Анализ динамики цен на криптовалюту CRV: прогнозы CRV
- Мы разобрались как работают обзоры искусственного интеллекта (& построили инструмент, чтобы доказать это)
- Обновления тенденций 2024 года: что действительно работает в SEO и контент-маркетинге через @sejournal, @lorenbaker
- Google Merchant Center Next получает поддержку дополнительных фидов
- SEO в эпоху искусственного интеллекта: создайте лучшие практики искусственного интеллекта
- Google Ads тестирует ссылки в подзаголовках под ссылками в заголовках поисковых объявлений
- Google на низкоэффективном контенте, который выглядит хорошо
- Вы никогда не поверите, почему доллар никуда не денется в ближайшее время!
- Анализ динамики цен на криптовалюту VET: прогнозы VET
2026-01-09 16:15
