Разветвление запроса

Сегодняшняя коммуникация сосредоточена на идее распространения запросов, что является основополагающим принципом, лежащим в основе нашего режима искусственного интеллекта и мягко изменяющим принципы поисковой оптимизации (SEO).

💰 Настало время зарабатывать!
Top Crypto покажет лучшие монеты для реального роста!

Присоединиться в Telegram

Возможно вы сталкивались с этим термином ранее. Возможно, когда Google анонсировал свой новый режим искусственного интеллекта, или при чтении статьи Аледы Солис, либо в подробном анализе Майка Кинга.

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я размышлял над этим вопросом: ‘Что делает его таким революционным и как он изменит наши будущие стратегии поиска?’ Вполне возможно, что вы уже оптимизируете под это, даже не осознавая этого!

Это то, что мы сегодня рассматриваем.

В ближайшие дни я представлю автоматический инструмент для категоризации запросов пользователей и вопросов на основе их намерений, специально для наших премиальных подписчиков. Система почти готова, но все еще необходимо решить несколько незначительных проблем.

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

В этом выпуске мы рассмотрим:

Что такое фан-аут запроса?
Как он поддерживает режим ИИ, глубокий поиск и разговорный поиск.
Почему оптимизация под ‘один запрос – один ответ’ уже недостаточно.
Тактические способы согласования вашей экосистемы контента с поведением поклонников.

Давайте начнем.

Что такое Query Fan-out и почему вы так часто слышите об этом сейчас?

Режим искусственного интеллекта от Google расширяет один поисковый запрос, автоматически генерируя множество связанных запросов в фоновом режиме.

Такая система может привлечь более широкий спектр контента, нацеленный на удовлетворение ваших настоящих потребностей за пределами конкретных используемых вами ключевых слов.

Причина, по которой вы сейчас об этом узнаете, состоит в том, что последний метод работы ИИ от Google — это обзоры и функция ‘AI Mode’, которая может влиять на тип контента, отображаемого в результатах поиска.

Запрос на разделение аудитории — это не просто очередное маркетинговое новомодное слово. Это то, как работает режим искусственного интеллекта.

Важно начать понимать эту идею, потому что существует большая вероятность того, что поиск на основе искусственного интеллекта станет стандартом в ближайшие годы. Я ожидаю, что Google найдет эффективный способ извлечь выгоду из этого.

Именно поэтому я считаю, что режим ИИ может стать стандартом поиска:

В интервью на подкасте Лекса Фридмана Сундар Пичаи упомянул, что режим искусственного интеллекта постепенно станет важной частью основной поисковой функциональности.

Как SEO эксперт, я часто размышляю о потенциальной эволюции поисковых систем. Можно ли предположить, что продвинутый режим искусственного интеллекта (ИИ) в конечном итоге заменит традиционную выдачу из 10 синих ссылок и привычную обзорную страницу от ИИ? Это очень интересный вопрос, который регулярно заставляет меня задумываться. Сундар Пичаи: ‘В настоящее время режим ИИ будет иметь собственную выделенную вкладку для тех, кто хочет его исследовать, но он пока не готов полностью заменить наши основные поисковые страницы. Однако по мере доступности большего количества функций мы планируем интегрировать его в главную страницу, поэтому можно рассматривать это как постепенное развитие.’

Он также сказал, что указание на веб является основным принципом дизайна.

Лекс Фридман: «И идея о том, что режим ИИ все же приведет вас к человеческому контенту в интернете?» Сандар Пчихаи: «Да, это будет одним из основных принципов нашего дизайна».

Если обзоры ИИ служат ориентиром, вы можете не увидеть значительного трафика от результатов режима ИИ. CTR может снизиться до 50%.

И согласно Semrush и Ahrefs, около 15% запросов показывают ИИ-обзоры.

Тем не менее, вероятно, что истинное число значительно больше, так как наши расчёты не учитывают растущее использование продолжительных разговорных поисковых запросов, известных как ‘ультрадлинный хвост’.

С точки зрения SEO-эксперта, хотя режим ИИ в настоящее время обслуживает менее 1% запросов (как указано в The New Normal), можно смело предположить, что эта функция будет естественным образом развиваться и станет важной составляющей каждого полного обзора искусственного интеллекта в ближайшем будущем.

Понимание распределения запросов позволяет лучше оптимизировать ваш контент, что кажется логичным.

Здесь важная заметка: Я не хочу притворяться, что знаю, как «оптимизировать» под расхождение запросов.

А расширенный запрос (fan-out) — это концепция, а не практика или тактика оптимизации.

Имея это в виду, крайне важно понять механику распространения запросов по мере того, как все больше людей выбирают расширенные запросы при проведении разговорных поисков.

Поэтому в диалоговом поиске одна подсказка охватывает множество намерений пользователя.

Давайте рассмотрим пример из Deep SEO:

Если говорить проще, Deep Search выполняет несколько поисковых запросов для подготовки отчета. Когда мне нужна была помощь в выборе покупки, я задал вопрос вроде: «Какой топовый семиместный гибридный семейный автомобиль находится в ценовой категории от $50 000 до $80 000?». После этого Deep Research просмотрел 41 различных поисковых результата и тщательно проанализировал их содержание для предоставления обоснованной рекомендации. На составление отчета ушло всего лишь 10 минут, что, вероятно, сэкономило множество часов исследований человеку. Более того, это потенциально избавило от по крайней мере 41 щелчка мышью, которые могли бы способствовать увеличению просмотров рекламы Google.

В ходе поиска гибридного автомобиля для семьи функция глубокого анализа легко управляла различными маршрутами поиска, распознавала различные намерения пользователя и объединила то, что могло бы быть множеством страниц обычных результатов поисковой оптимизации, в один полезный ресурс.

И ознакомьтесь с этим примером из маркетинговых материалов самой компании Google:

Этот глубокий поиск инициировал четыре поисковых запроса, но я видел примеры с тридцатью и более.

Вот именно поэтому важно понимать распределение запросов.

Поисковый разговорный ИИ больше не соответствует одному запросу одному результату.

Вместо следования традиционным путям SEO, он распространяется через множество связанных запросов, намерений пользователей и категорий контента для генерации ответа, полностью обходя обычные методы SEO.

Механика за пределами запросов

Согласно внимательному исследованию Майка Кинга и раскрытию документации Google, вот моя интерпретация работы механизма раздачи запросов (query fan-out): этот метод подразумевает разделение одного начального запроса на несколько меньших запросов, каждый из которых отправляется к разным серверам или базам данных. Это позволяет более эффективно распределять нагрузку и значительно сократить время ответа по сравнению с выполнением одного крупного запроса.

В классическом поиске Google возвращает один ранжированный список для запроса. В режиме AI (Gemini) ваш запрос разбивается на рой подзапросов — каждый нацелен на различные аспекты того, что вас действительно интересует. Например: ‘Лучшие кроссовки для ходьбы’ превращаются в лучшие кроссовки для мужчин, обувь для троп, обувь для влажной погоды, долговечность носков-вкладышей в кроссовках и так далее.
Эти подзапросы одновременно обращаются к актуальной веб-индексации, Графу знаний, графику покупок, Картам, YouTube и т. д. Система по сути выполняет распределенную вычислительную задачу от вашего имени.
Google сохраняет текущую «сессионную память» — встраивание пользователя, полученное из ваших прошлых поисков, местоположения и предпочтений. Этот вектор влияет на то, какие подзапросы генерируются и как формулируются ответы.
Если первая порция не заполняет все пробелы, модель зацикливается и выдает более детализированные подзапросы, привлекает новые фрагменты текста и интегрирует их в черновик до тех пор, пока покрытие материала кажется полным. Все это происходит всего за несколько секунд.
Наконец, Gemini объединяет все в один ответ и сопоставляет его с цитатами. Deep Search («Режим AI на стероидах») может выполнять сотни таких подзапросов и выдавать полностью цитированный отчет за считанные минуты.

Помните, что сущности являются основой того, как Google интерпретирует и расширяет значения. Они также крайне важны для понимания распространения запросов и их связи с связанной информацией.

1. Определите исходный вопрос: «Как естественно снизить тревожность?». 2. Понимайте, что Google ищет семантически схожие фразы или синонимы, а не просто точное совпадение запроса с запросом. 3. Найдите возможные синонимы и связанные термины для «снизить тревогу» и «естественным образом», такие как: — облегчать тревогу, управлять стрессом, справляться с тревожностью, естественно успокаиваться, снимать напряжение, находить техники релаксации, практиковать осознанность, пробовать травяные средства, и т.д. 4. Используйте эти синонимы для поиска релевантного контента в Google, который может ответить на исходный вопрос и предоставить полезную информацию о способах естественного снижения тревоги. 5. Проанализируйте топ-результаты и составьте краткое резюме основных пунктов из наиболее полезных статей или сайтов, чтобы дать точный ответ на изначальный запрос.

Вместо этого он распознает такие сущности как ‘тревога’, ‘домашние средства для здоровья’, ‘отдых’, ‘физическая активность’ и ‘питание’.

После этого вступает в силу процесс, называемый распараллеливанием (fan-out), который может породить связанные подвопросы. Эти вопросы уточняются согласно предыдущей истории поисковых запросов пользователя.

Помогает ли магний справиться с беспокойством?
Методы дыхания от стресса
Лучшие травяные чаи для успокоения нервов
Как сон влияет на уровень тревожности

Вместо простых замен ключевых слов эти идеи концептуально и контекстуально связаны с установленными фактами и взаимосвязями между ними.

Если ваш контент не выходит за рамки основной темы и не включает детали о связанных объектах, возможно, он будет трудно найден в результатах поиска с использованием искусственного интеллекта.

Покрытие сущностей — это то, что позволяет вашему контенту отображаться по всей семантической области.

Полезным методом понять эту связь является рассмотрение вопросов, предметов и расширяющихся сущностей как взаимосвязанных компонентов, что демонстрируется на сайте такжеаскд.

Если все это сильно напоминает вам концепцию намерения пользователя, то вы правильно оцениваете ситуацию.

Даже если кажется заманчивым и передовым распараллеливание запросов на поиск фанатов, правда заключается в том, что это существенно не меняет наш подход к сосредоточению на темах, а не ключевых словах через контент, обогащенный сущностями. (честно говоря, мы должны были использовать эту стратегию уже давно.)

Оптимизированные Действия SEO, Связанные с Механизмами Расширения Запросов

Учитывая концепцию расширения запроса, вы можете следовать нескольким полезным стратегиям для более стратегического организации контента и усилий по оптимизации.

Перед тем как углубиться в тему, хочу еще раз подчеркнуть точку, сделанную ранее: у меня нет конкретного метода оптимизации для сложного процесса распределения запросов AI-режима от Google, потому что это всё ещё относительно новое направление.

Вместо этого список предназначен для помощи вам в точной настройке вашего контентного окружения так, чтобы полностью удовлетворить разнообразные требования, связанные с поисковыми целями предполагаемых пользователей.

Чтобы эффективно обслуживать разговорный поиск, крайне важно внедрить одно фундаментальное изменение: удовлетворение потребностей пользователя с различных точек зрения, обеспечивая доступность разнообразных аспектов на вашем сайте, вместо ограничения ответов одним запросом за раз.

авторство с приоритетом сюжета

Отвечайте на один микровопрос в блоках текста от 40 до 60 слов.
Начните с ответа, затем подробно опишите — это отражает то, как ИИ выбирает фрагменты текста.

Семантически насыщенные заголовки.

Избегайте общих заголовков и подзаголовков (‘Обзор’). Включите сущности и модификаторы, которые ИИ может использовать в подвопросах (например, ‘Срок службы батареи у электромобильных внедорожников зимой’).

Внешние факторы доверия.

Архитектура кластера.

Создавайте узлы страниц, которые обобщают и ведут глубоко на вспомогательные страницы. Частое разветвление порождает URL с различной глубиной; плотные кластеры увеличивают вероятность выбора родственной страницы.

Контекстные переходы по ссылкам (‘фрагглинксы’ или ‘якоря’)

6. Уведомления о свежести.

Обновляйте статистику, чувствительную ко времени. Даже небольшое редактирование текста плюс новая дата побуждают к повторному обходу и позволяют странице быть квалифицированной для подзапросов ‘живой веб’.

Как оптимизировать покрытие намерений — ключевой компонент расширения запросов.

Режим искусственного интеллекта Google напоминает человеческое мышление: он разделяет вопрос на отдельные компоненты, собирает релевантные данные и синтезирует их для эффективного ответа на запрос.

Когда люди проводят поиск, они не просто ищут в ограниченном пространстве или системе – их поиски подвержены влиянию уникальной точки зрения, предыдущего опыта, чувств и множества вопросов или опасений, которые могут у них быть.

С точки зрения профессионала в области цифрового маркетинга, несмотря на то что традиционно мы фокусировались на отдельных поисковых запросах, намерениях пользователей или группах тем для оптимизации, я считаю, что история шире. Этот подход действительно служит своей цели, но это подобно взгляду через телескоп с одной линзой – он не охватывает всю картину.

Вместо того чтобы сосредоточиться исключительно на конкретных деталях, важно оптимизировать ваш контент для комплексного подхода, который учитывает все аспекты и сложности, связанные с целями конкретного человека.

Мы знаем, что режим ИИ от Google использует данные из следующих источников:

Связанные запросы.
Связанные намерения пользователя.
Связанные и сопутствующие организации.
Переформулирование запроса.
Сравнение.
Персонализация: история поиска, электронные письма и т.д.

Итак, вот моя пошаговая (непроверенная) концепция:

Промпты — это вопросы.
Но просто охватывающих вопросов недостаточно, нужно создавать контент под основной пользовательский намерение.
Если мы можем классифицировать большое количество вопросов по теме, то увеличим шансы на видимость при использовании режима AI.

Вот пошаговое руководство:

Соберите вопросы по теме из следующих источников: Semrush’s Keyword Magic Tool, Ahrefs’ Keyword Ideas, Reddit (например, через Gummysearch), YouTube (VidIQ), Mike King’s excellent Qforia tool.
Группируйте коллекцию вопросов по намерениям пользователей.
Подберите каждому намерению соответствующий элемент контента или конкретный отрывок на вашем сайте.
Используйте инструменты поиска и проверьте фактические диалоги с языковыми моделями (LLM), чтобы увидеть, кто занимает верхние позиции в соответствии с намерениями.
Сравните ваш контент/отрывок с наиболее упоминаемыми частями контента.
Убедитесь, что ваш контент насыщен сущностями и содержит эти милые, милые информационные выгоды.

Если вы занимались SEO до появления поисковых систем на базе ИИ, то, скорее всего, уже выполняли похожую работу.

Для обеспечения эффективности важно классифицировать вопросы и запросы по их целям или задачам – а также определить приоритеты оптимизации в рамках этих целей для ваших основных предметов.

Учитывайте путь, по которому шел пользователь при поиске информации традиционным способом (то есть просматривая множество страниц), и осознайте, что весь этот процесс теперь сокращен до одного взаимодействия через чат.

Одно простое переформулирование может быть следующим: наиболее значительным изменением точки зрения будет рассмотрение запросов как предложений, а не чего-то для поиска.

Пользователи могут вводить запросы в различных формах и структурах предложений, поэтому распознавание сущностей критически важно для их правильного понимания.

Прежде чем перейти к этому, позвольте обратить ваше внимание на важный аспект при создании контента с использованием подхода расслоения запросов (query fan-out): Организуйте вопросы, которые вы планируете рассмотреть, по их основной цели или назначению.

Это важнейший первый шаг.

Я разработал простой в использовании инструмент классификации намерений, который мы скоро отправим нашим премиум-подписчикам. С помощью этого инструмента вы сможете категоризировать собранный список вопросов по их целям всего за несколько минут.

Смотрите также

2025-06-25 16:40