SEO уже недостаточно: как готовить сайт к поиску через ChatGPT, Алису и другие нейросети

Еще пару лет назад путь пользователя был довольно предсказуемым. Человек вводил запрос в Google или Яндекс, открывал несколько сайтов, сравнивал предложения и оставлял заявку.

Теперь между запросом и сайтом появился посредник.

Можно спросить у ChatGPT: «Какую CRM (систему для работы с клиентами и продажами) выбрать небольшой производственной компании?» или попросить Алису подобрать подрядчика для разработки интернет-магазина. Нейросеть сама изучит информацию, соберет несколько вариантов и выдаст готовый ответ.

Пользователь может вообще не увидеть классическую поисковую выдачу.

И вот здесь для бизнеса начинается самое интересное: пользователь уже не ищет сайт — он ищет готовый ответ.

SEO никуда не делось

Есть соблазн сказать, что SEO (поисковая оптимизация сайта) умерло и теперь всем срочно нужно GEO (оптимизация под генеративный поиск и ответы нейросетей).

Но пока реальность немного прозаичнее.

Яндекс прямо пишет, что Алиса AI использует страницы из поискового индекса. Google говорит примерно то же самое про свои функции ИИ: генеративные ответы все еще опираются на инфраструктуру обычного поиска.

То есть сначала сайт должен быть нормальным сайтом.

Он должен индексироваться, быстро загружаться, иметь понятную структуру, отдельные страницы услуг и содержательный текст.

А уже потом появляется второй вопрос:

сможет ли нейросеть понять, чем именно занимается компания и почему ее стоит упомянуть в ответе?

Вот это уже новая задача.

Нейросети читают сайты немного иначе

Классическое SEO долго приучало рынок думать отдельными запросами.

«Разработка сайта Москва».

«Создание интернет-магазина».

«Стоимость корпоративного сайта».

В генеративном поиске пользователь обычно задает более сложный вопрос:

Что лучше сделать производственной компании: новый сайт или сначала переработать старый, если он получает посетителей, но почти не приносит заявок?

Это уже не одно ключевое слово.

Система пытается понять проблему, найти несколько источников, сопоставить информацию и сформировать ответ.

Google отдельно описывает механизм ветвления запросов (query fan-out): один вопрос пользователя система может самостоятельно разбить на несколько более узких поисковых запросов.

Поэтому страница с двадцатью повторениями «разработка сайта» становится менее интересной, чем страница, где нормально объяснено:

что делать в разных ситуациях,
от чего зависит стоимость,
какие есть ограничения,
что происходило на реальных проектах.

И здесь неожиданно снова становится важна нормальная человеческая экспертиза.

Пересказать интернет уже недостаточно

Если десять агентств написали статью «5 преимуществ хорошего сайта», нейросеть получает десять практически одинаковых источников.

Зачем ей одиннадцатый?

Гораздо интереснее материал:

«Мы запустили проект и через месяц поняли, что проблема была не в дизайне».

Или:

«Мы отказались от части функций, потому что после тестирования стало понятно, что пользователи ими не пользуются».

Google в рекомендациях для поиска с помощью ИИ отдельно говорит о ценности оригинального опыта и информации, которой нет в других источниках.

Поэтому примеры из практики, исследования, реальные цифры и собственные наблюдения становятся не просто способом показать экспертность.

Они могут влиять на то, насколько вообще заметна компания в новом поиске.

Но есть неприятный момент

Попадание в ответ нейросети еще не гарантирует переход на сайт.

ChatGPT может взять информацию из вашего материала, дать пользователю ответ и поставить ссылку в источниках.

Но пользователь уже получил то, что хотел.

Semrush и Ahrefs (сервисы для анализа сайтов и поискового продвижения) провели исследования.

Semrush фиксирует быстрый рост переходов из сервисов на основе ИИ, однако их доля пока остается небольшой по сравнению с классическим поиском.

Интереснее другое.

Ahrefs в своем исследовании заметил, что переходы из нейросетей занимали небольшую долю посещений, но приносили заметную долю конверсий. Это вполне объяснимо.

Человек, который пришел после диалога с нейросетью, зачастую уже сформулировал задачу, разобрал варианты и находится значительно ближе к покупке.

Поэтому смотреть только на количество переходов здесь может быть ошибкой.

И нет, llms.txt сам по себе ничего не решит

llms.txt — это файл с описанием основных материалов и структуры сайта для языковых моделей. Идея выглядит логично, но сейчас это не универсальный стандарт и не волшебная кнопка для попадания в ответы нейросетей.

Как обычно бывает с новым рынком, вокруг оптимизации под ИИ уже появляется много простых рецептов.

Добавьте специальный файл.
Сделайте новую разметку.
Купите «продвижение в ChatGPT».

Проблема в том, что единого стандарта пока нет.

Google, например, отдельно указывает, что ему не требуется специальная разметка для ИИ, а наличие llms.txt не является условием попадания сайта в генеративную выдачу.

У OpenAI есть свой нюанс.

Компания разделяет поисковых роботов — программы, которые автоматически просматривают сайты.

OAI-SearchBot — поисковый робот OpenAI, который может находить страницы для ответов ChatGPT.

GPTBot — отдельный робот OpenAI, связанный с развитием и обучением моделей.

То есть доступ для них можно настраивать отдельно.

Есть еще robots.txt — технический файл сайта, в котором указывается, каким роботам разрешено или запрещено просматривать определенные страницы.

Несколько лет назад настройка подобных файлов была почти исключительно вопросом разработчика и SEO-специалиста.

Теперь она постепенно становится частью маркетинга.

Что мы делаем с этим сами

В СМАРТ мы не продаем клиентам очередную модную аббревиатуру через неделю после ее появления.

Поэтому часть изменений сначала проверяем на собственных проектах.

Смотрим, как роботы ИИ-сервисов видят страницы, перестраиваем структуру материалов, экспериментируем с представлением услуг и экспертных статей, анализируем новые источники переходов.

По сути, наши внутренние продукты становятся полигоном.

Какие-то гипотезы оказываются переоцененными. Другие, наоборот, постепенно становятся частью стандартной разработки.

И уже проверенные подходы мы можем переносить в проекты клиентов.

Это касается не только текстов.

Иногда проблема находится в архитектуре сайта. Иногда — в технической реализации. Иногда компания оказывает десять услуг, но для поисковой системы все они спрятаны внутри одной страницы в трех абзацах.

Человеку еще можно разобраться.

Машине — значительно сложнее.

Сайт постепенно становится базой знаний о бизнесе

Кажется, именно это изменение сейчас важнее всех терминов GEO, AEO и SEO для ИИ-поиска.

Хороший сайт должен становиться понятным сразу нескольким аудиториям:

человеку,
обычному поисковику,
нейросети,
а в перспективе еще и ИИ-агенту.

При этом никакого отдельного «сайта для ChatGPT» делать не нужно.

Наоборот.

Чем логичнее структура, чем понятнее информация, чем больше реального опыта и чем аккуратнее техническая реализация, тем лучше сайт работает во всех этих сценариях одновременно.

Поэтому мы бы не хоронили SEO.

Скорее, поиск просто стал больше самого поисковика.