На протяжении более двух десятилетий поисковая оптимизация (SEO) являлась движущей силой веб-маркетинга, но появление генеративных систем искусственного интеллекта (ИИ) сейчас нарушает эти устоявшиеся практики, предоставляя прямые ответы вместо списков ссылок. К счастью, большая часть методов, помогающих контенту хорошо ранжироваться в поисковых системах, остается эффективной и в условиях генеративного ИИ, хотя маркетологам нужно адаптировать стратегии для повышения видимости на таких платформах, как ChatGPT и Gemini, говорит эксперт по оптимизации ИИ-двигателей Кевин Рой, генеральный директор GreenBanana SEO. С мая 2024 года обзоры ИИ Google начали появляться в верхней части результатов поиска примерно в 30% запросов в США, что привело к значительному снижению кликабельности сайтов, сообщает Рой. Исследование TheCUBE Research прогнозирует, что к следующему году предпочтения покупателей значительно сместятся в сторону AI-ассистентов по сравнению с традиционными поисковыми системами для исследований и сравнения поставщиков, а к 2030 году AI, вероятно, будет обеспечивать более 70% исследований программного обеспечения для B2B. Основной аналитик AI в TheCUBE Research, Скотт Хебнер, объясняет, что это снижение связано с поведением «ноль-клик», когда системы ИИ создают краткие ответы, не перенаправляя пользователей на сайты. В результате, традиционная SEO теряет видимость и контроль перед ИИ-двигателями, которые решают, какие бренды включать в синтезированные ответы. Платформы генеративного ИИ отлично справляются с задачами поиска и исследования, особенно по профессиональным вопросам, экономя время пользователей за счет прямых ответов вместо ссылок. В то время как поисковые системы оценивают релевантность и авторитетность через ссылки, генеративный ИИ полагается на структурированные данные, цитаты и связи между сущностями, отмечает Рой. Исследования показывают, что возраст источников, на которые ссылается ChatGPT, в среднем составляет 17 лет, что говорит о предпочтении признанных и стабильных источников по сравнению с новыми или разнородными сайтами. Компании, ориентирующиеся только на ссылочную SEO-оптимизацию, рискуют оказаться невидимыми для AI-ответов, несмотря на хорошие позиции в поиске. Хотя и поисковые системы, и AI-двигатели ищут схожие качества, они оценивают их по-разному. Как пишет Дон Доддс, основатель M16 Marketing, искусственный интеллект отдает предпочтение «распознаванию сущностей» — машиначитаемым идентификаторам, семантическим связям между авторитетными платформами и последовательному контексту бренда, ставя в приоритет такие сущности как люди, места и организации перед текстовыми ключевыми словами и обратными связями. Теперь видимость зависит от того, насколько полно система ИИ понимает сущность бренда, его цели и надёжность.

Рой описывает задачу ИИ как достижение всестороннего понимания значения бренда в определенной области. Концепция «Инжиниринг Авторитетных Сущностей» (AEO), разработанная Роем, включает два ключевых компонента: структуру контента и уровень авторитета. Поскольку системы ИИ предоставляют краткие, синтезированные ответы, содержание должно быть четко организовано — с короткими вопросами и ответами и всесторонним охватом — чтобы обеспечить быстрое и точное извлечение данных. Часто используемые FAQ теперь стали абсолютной необходимостью. Авторитет должен распространяться не только на отдельные страницы, а на признание сущностей по всему интернету через последовательное использование структурированных данных. Особенно важен schema markup в стандартизированном формате JSON, который помогает ИИ однозначно интерпретировать ключевые элементы — авторов, организации, продукты и даты публикаций. Рой подчеркивает, что schema стало обязательным, а не опциональным. Также важна авторская принадлежность: контент должен быть связан с подтвержденными авторами, у которых есть профили, связанные с внешними источниками высокого авторитета, такими как профессиональные сети, упоминания в СМИ и отраслевые публикации. Такой «слоеный» подход к сущностям повышает доверие и помогает ИИ признавать и цитировать источник. Более широкий подход AEO учит системы ИИ распознавать и доверять бренду через поддержание последовательных структурированных данных, отслеживание упоминаний на авторитетных ресурсах и проверку результатов на различных моделях AI, а не только на одной. Хотя AEO не заменяет основы SEO, оно переопределяет тактики — от ранжирования в поиске до превращения бренда в значимую сущность, достойную цитирования ИИ. Рой подчеркивает, что барьер ясен: те, кто внедряет структуру, схемы и создают реальный авторитет, достигнут успеха, а короткие пути уже не работают. В этом меняющемся ландшафте оптимизация под распознавание AI становится критически важной для сохранения цифровой видимости и влияния.