Елена Дым
AI-SEO 2.0. Как попасть в ответы нейросетей
«Ничего не будет – ни кино, ни театра, ни книг, ни газет. Одно сплошное телевидение.»
из кинофильма «Москва слезам не верит»
Введение. Поиск, который перестал быть поиском
Поиск перестал быть пространством, где конкурируют ссылки. Он превратился в систему кратких ответов, которые формируются на лету языковыми моделями. Это не косметическое обновление интерфейса – изменилась сама логика ранжирования. Страницы больше не собираются в линейный список: модель конструирует ответ из фрагментов разных источников, выбирая те, что выглядят полезными, структурированными и достаточно надёжными.
Для маркетологов, редакторов и SEO-специалистов это означает потерю прежней предсказуемости. Трафик снижается не из-за конкурентов, а потому что часть запросов закрывается прямым AI-ответом, и пользователь не переходит ниже. Даже сильные материалы остаются вне поля зрения моделей, если их структура не соответствует новой механике понимания контента.
Эта книга – инструмент для тех, кто хочет вернуть управляемость.
Задача не в подборе новых формальностей и не в поиске обходных путей.
Задача – выстроить сайт так, чтобы модели видели архитектуру текста, понимали намерение страницы, считывали локальный контекст и выбирали ваши фрагменты для построения ответа.
AI-SEO – не следующая версия классического SEO.
Это новая дисциплина, опирающаяся на четыре ключевые зоны:
Смысловая архитектура – как вы объясняете тему и формируете цитируемые фрагменты.
Паттерны ответов, которые используют модели для объяснений и справок.
Геоконтекст, определяющий релевантность для региона.
Доверие системы страниц, а не отдельных публикаций.
Каждую из этих зон мы разберём как набор практических действий. В книге нет теоретических абстракций: все выводы основаны на наблюдаемой механике – что модели читают, какие фрагменты выбирают и почему одни страницы оказываются в ответах, а другие исчезают.
В итоге у вас появится рабочая методика:
как писать тексты, как формировать структуру, как усиливать локальные сигналы, как создавать страницы-свидетельства и как отслеживать AI-видимость без специализированных инструментов.
Цель проста:
сделать сайт источником, к которому модели обращаются регулярно, и получить устойчивое присутствие в AI-выдаче.
С этим пониманием можно переходить к устройству новой системы ответов.
Глава 1. Механика AI-обзоров Google, Яндекса и Bing
AI-обзор – это новая форма выдачи, в которой модель создаёт собственное объяснение и делает его центральным элементом страницы. Она не пересказывает сайты и не копирует готовые абзацы. Механика другая: модель собирает ответ из фрагментов, которые считает удобными для включения в свою структуру – понятными, краткими, формально выверенными и логически законченными.
Это меняет правила.
Раньше поисковик ранжировал страницы.
Теперь он ранжирует смыслы.
Две страницы могут находиться рядом в классической выдаче, но только одна попадёт в AI-ответ – и именно она получит внимание пользователя. Позиция перестала быть гарантией трафика. Определяющим становится то, какие фрагменты модель считает пригодными для объяснения: насколько ясно сформулирована мысль, есть ли у неё завершённость, встроен ли контекст, который помогает модели понять, что именно она цитирует.
Здесь важно одно наблюдение.
Модели не выбирают «лучшие» страницы – они выбирают удобные. Удобные для цитирования и удобные для сборки ответа. Это и есть новая точка конкуренции.
Ниже – как три системы формируют свои ответные блоки и на основе каких фрагментов строят структуру объяснения.
Google: ответ как конструктор смыслов
AI Overview в Google формирует объяснение не как пересказ страниц, а как самостоятельный структурированный текст. Модель анализирует запрос, выбирает формат будущего ответа и подбирает фрагменты смысла из разных источников, опираясь на их содержательную пригодность.
1. Определение типа намерения
Модель интерпретирует запрос и выбирает оптимальную структуру будущего объяснения: краткое определение, список критериев, пошаговое разъяснение или обобщённый вывод.
По сути, Google сначала решает, какой формы должен быть ответ, – и уже под эту форму подбирает материалы.
Это важно понимать: формат ответа определяется не сайтами, а тем, какое действие ожидает совершить пользователь.
2. Поиск фрагментов, подходящих под структуру
Google не выбирает сайты как единое целое.
Система подбирает источники и извлекает из них те части, которые удобно встроить в выбранный формат. Фрагменты не копируются дословно: они используются как смысловые опоры.
На этом этапе модель оценивает три вещи:
тематическую релевантность (совпадает ли содержание с запросом и выбранным форматом);
устойчивость содержания (нет ли противоречий, несогласованности, устаревших данных);
прозрачность структуры (можно ли цитировать абзац как законченную мысль).
Чем чище оформлен текст, тем проще модели «поднять» из него подходящий фрагмент без искажения смысла.
3. Финальная сборка
Ответ создаётся языковой моделью Google заново – с собственными формулировками, переходами и логикой.
Под объяснением размещаются Supporting links – подтверждающие источники, показывающие, на какие материалы опиралась модель при сборке структуры.
Что считается главным критерием
Ключевым фактором становится не набор ключевых слов, а структурная пригодность фрагмента: насколько его можно включить в объяснение без изменения логики. Если мысль передана однозначно и завершённо, вероятность попадания в финальный ответ возрастает.
Чёткая деловая структура – это механизм повышения видимости: модели выбирают те фрагменты, которые можно использовать сразу, без адаптации.
Яндекс: локализованный AI-ответ
У Яндекса используется модель ответов, которая сочетает генеративный ИИ и региональные сигналы. В работе системы просматриваются три формата:
Короткие справки – сжатые ответные блоки, собранные моделью из разных источников.
Структурированные объяснения – определения, списки, критерии, пошаговые форматы.
Фрагменты отдельных страниц-источников, если страница чётко соответствует теме, структуре и доверительным сигналам.
Региональность как ключевой модификатор
Отличительная черта Яндекса – выраженная ориентация на региональную релевантность.
Модель учитывает город, регион и локальный контекст запроса. В расчёт идут:
текстовые формулировки, указывающие на регион,
локальные упоминания на странице,
поддомены и региональные зеркала,
NAP-данные (название, адрес, телефон) и их консистентность,
совпадение контактной информации с внешними источниками.
Чем точнее сайт вписан в локальный контекст, тем выше его шансы попасть в AI-ответ. Не потому, что Яндекс “любит” небольшие сайты, а потому что локальный ресурс часто кажется модели более подходящим для регионального запроса.
Как это влияет на выбор источников
В нейроответ могут попадать как крупные федеральные ресурсы, так и небольшие локальные проекты – всё зависит от того, какие фрагменты проще встроить в объяснение.
Если страница структурирована, содержит локальные маркеры и подтверждается внешними упоминаниями, модель видит её как надёжный и понятный источник.
В результате AI-ответ Яндекса – это не попытка уравнять сайты, а механизм выбора тех материалов, которые лучше всего подходят под регион, формат объяснения и задачу пользователя.
Bing: строгий фильтр источников
Bing Copilot – самая выборочная система среди трёх поисковых платформ. Она уделяет особое внимание тому, откуда берётся смысл для ответа, и опирается на относительно узкий круг источников, которые выглядят устойчивыми, проверенными и тематически стабильными.
