Скопировать ссылку
Генеративная выдача Яндекса и Google — тренд 2025
Поисковым системам важно выдавать пользователю ответ как можно быстрее, по возможности оставляя его в экосистеме поисковика. Развитие искусственного интеллекта позволяет использовать эту технологию, чтобы формировать быстрый ответ на запрос пользователя.
В 2025 году поисковики продолжают развивать эту технологию и использовать ИИ для обработки запросов и анализа контента. К примеру, Яндекс использует Яндекс Нейро, чтобы формировать ответ на пользовательский запрос на основе информации из релевантной выдачи. Уже сейчас Яндекс Нейро перетягивает большую часть трафика с сайтов, генерируя ответы, исходя из анализа сразу нескольких страниц.
Пример такого блока, составленного из обработки нескольких сайтов:
Блок Нейро в выдаче Яндекса
Ссылки на страницы указаны под блоком, но пользователям часто нет нужды переходить по ним, потому что ответа от нейросети достаточно. Бизнесу нужно быть готовым к тому, что из-за таких быстрых ответов компании будут получать меньше кликов и трафика на свои сайты.
Однако нейровыдача — это не повод отказываться от SEO, а наоборот, знак к созданию проработанного и полезного контента для аудитории. Не всегда читателю хватает короткого ответа от ИИ, не на все вопросы возможен короткий текстовый ответ. Пользователь может захотеть погрузиться в тему глубже, прочесть больше материала: в этом случае нужна подробная и понятная статья, которая в итоге приведет на сайт постоянных читателей и лидов.
ML-модели оценивают контент — подстраивайтесь под требования
Яндекс хуже ранжирует контент, который считает некачественным: это текст, написанный общими фразами, не имеющий ценности и уникальности в содержании. Такие тексты не решают вопрос пользователя, с которым он пришел на сайт, и побуждают его возвращаться в выдачу, чтобы искать дальше.
К примеру, запрос пользователя — выбрать лучшую краску для кухни. У него есть ряд вопросов, он ожидает найти ответы и получить помощь в выборе. Если текст представляет собой общие описания красок, пусть даже уникальные, это не поможет читателю определиться и отправит обратно в выдачу. Другое дело — текст, наполненный советами эксперта, который имеет опыт использования красок и выносит вердикт, какую краску выбрать в зависимости от запроса.
Сейчас к оценке контента подключились модели на основе машинного обучения. Поисковые компании используют ML для обнаружения и пессимизации страниц с некачественным контентом. Это подтвердил амбассадор Яндекса Михаил Сливинский:
«С некачественными текстами от нейросетей нужно бороться, и Яндекс уже это делает довольно успешно. Кто будет определять, полезный текст или нет? Есть разные способы, но в основном это ML, который учится на хороших и плохих примерах. И такая модель уже есть, Яндекс уже справляется с подавлением плохого контента, объем которого в последнее время из-за распространения нейросетей очень вырос».
GEO — новое SEO
SEO-специалисты выделяют новое направление — Generative Engine Optimization (GEO), то есть генеративную оптимизацию, которая подразумевает адаптацию контента для движков поисковых систем на базе ИИ.
В отличие от классического SEO, которое ориентируется на поисковых роботов, GEO нацелено на попадание в нейровыдачу и голосовой поиск. Владельцам сайтов нужно учитывать требования к текстам, которые используют ML-модели, и соответствовать им.
При создании SEO-контента делайте упор на потребность пользователя и наполняйте тексты вашим опытом. Нужны полезные материалы, которые помогают читателю ответить на конкретный вопрос и обязательно содержат экспертные оценки. К тому же, когда пользователь видит релевантный для себя контент, наполненный опытом и советами, он начинает верить источнику. Как итог — может стать постоянным читателем и клиентом.
Гибридный подход к генерации SEO-текстов выгоднее ручного труда
Метод, когда ИИ генерирует и оптимизирует текст, а человек редактирует и наполняет своим опытом, увеличивает рейтинг сайта в выдаче и экономит время на создание контента.
Эксперимент — люди против команды людей с ИИ
Science Says выложили исследование Венского университета экономики и бизнеса, Университета Эмори и Университета MODUL, в котором контент, написанный ИИ и отредактированный человеком, оказался эффективнее контента, который люди создавали вручную с нуля, без использования ИИ-помощников.
За 96 дней в рамках эксперимента опубликовали 30 текстов, созданных для международной бизнес-школы. Контент, созданный ИИ и человеком, оказался эффективнее: в среднем в топ выдачи попадало 17 страниц в день, тогда как контент, созданный человеком, вообще не попал в топ. Также написание с ИИ потребовало на 91% меньше трудозатрат, чем без него.
Искусственный интеллект способен ускорить работу и снять с себя рутинные задачи, понять запросы пользователей и создать релевантные тексты. ИИ не заменит эксперта, который дает для текста фактуру и свой практический опыт, но может помочь быстрее собрать ключи, сделать структуру, компиляцию из большого обзора, чек-лист из списка советов и облечь мысли в связный текст.
Практики делегируют ИИ операционные задачи
Это подтверждает опыт практиков. Riverstart применяет искусственный интеллект, чтобы ускорить работу над структурой текста, созданием метатегов и формированием блока FAQ с ответами на часто задаваемые вопросы. Совмещая работу ИИ и эксперта, получается быстрее выводить сайты в топ и ускорять рост органического трафика. Пример такой задачи: кластеризация собранной семантики и оптимизация описания товаров ключевыми запросами для сайта производителя строительных смесей. В результате всей работы годовой трафик вырос на 45% — это не заслуга нейросетей, но ИИ экономит время на операционных задачах и освобождает его для поиска лучших стратегий.
Пример кластеризации диалога с ИИ в pr-cy.ru/chat-gpt с использованием модели GPT-4
Следите за трендами и используйте их в работе
Предприниматель должен адаптироваться к изменениям действительности. Поисковые системы используют AI для генеративной выдачи, поэтому нужно быть готовым к меньшему количеству трафика. При этом контент все еще эффективен для привлечения новых пользователей, усиления имиджа эксперта, увеличения доверия и лояльности, поэтому нужно создавать контент, соответствующий актуальным требованиям к экспертности, и использовать ИИ, чтобы снизить затраты на его создание.
