Всё больше компаний допускают критические ошибки, которые снижают видимость бренда в ответах ChatGPT, Gemini и других LLM-платформ. Аналитики назвали ключевые просчёты и объяснили, как избежать потери позиций.
AI-поиск стал одним из главных факторов трансформации SEO. Его модели работают иначе, чем классические поисковики, — формируют ответы на основе контекста, пользовательской истории и retrieved-данных. Из-за этого стандартные подходы перестают работать, а неправильная тактика может привести к падению видимости даже при сильном контенте. Эту проблему уже затрагивали отраслевые специалисты в исследованиях, включая материалы о том, как меняются правила SEO в эпоху ИИ.
Основная проблема — попытка оптимизировать AI Search так же, как традиционный поисковый трафик. Компании ориентируются на прежние KPI, игнорируют брендовые метрики и продолжают строить работу на статичных промптах из инструментов. В результате стратегия перестаёт отражать реальную логику работы LLM-платформ.
Эксперты отмечают, что игнорирование специфики ИИ-поиска приводит к рассинхронизации SEO-процессов. Например, если техническая оптимизация сайта нацелена на классические алгоритмы, но не учитывает особенности индексации ИИ-ботов, это снижает вероятность попадания в grounded-ответы моделей. Эту тему частично раскрывали в материале о принципах работы современных поисковых алгоритмов.
Почему компании ошибаются
Ключевая причина в том, что AI-поиск — это гибрид двух направлений: бренд-влияния и перформанс-метрик. Если рассматривать его только как канал трафика, компания теряет большую часть эффекта: узнаваемость, цитируемость, присутствие в ключевых ответах по своей нише.
Три самые распространённые ошибки:
1. Работа в разных «контейнерах»: традиционный SEO и ИИ-оптимизация идут параллельно, без связи. Это приводит к дублированию задач и снижению эффективности. ИИ-боты плохо работают с клиентским JavaScript, иначе обрабатывают индексируемость и часто требуют пересмотра технической структуры сайта. Если это не учитывается при общей SEO-стратегии — видимость в AI Search падает.
2. Попытка применять старые KPI. Трафик, клики и конверсии — не единственные показатели. Для ИИ важна репутация: упоминания, тональность, авторитет источника. Бренд может получать огромный охват в ответах LLM, но компании этого не видят, потому что анализируют только прямой переход.
3. Ориентация на фиксированные промпты. В ИИ-поиске нет «одного правильного» запроса. Два разных человека могут получить два разных ответа — даже при похожих формулировках. Оптимизация должна охватывать тему, а не конкретную фразу. Это требует широкого контент-покрытия: сравнений, аналитики, списков преимуществ и недостатков, примеров, сценариев использования.
Отдельно эксперты выделяют проблему невнимательности к grounded-ответам. Некоторые ответы формируются из внешних источников — а значит SEO напрямую влияет на шанс быть цитированным. Другие ответы создаются из внутреннего знания модели. Если компания не понимает, какой тип выдачи она пытается оптимизировать — ресурсы тратятся впустую.
Переход к новому подходу уже обсуждается в индустрии. Многие специалисты прогнозируют, что в ближайшие годы важность классического SEO будет уступать место оптимизации под модели и работу с их контекстными механизмами — об этом ранее говорилось в статье о том, как готовиться к AI-будущему в поиске.
Что важно компаниям уже сейчас: синхронизировать классический SEO и AI Search, расширять тематическое покрытие, уделять внимание брендовым упоминаниям и регулярно проверять, какие ответы ИИ формирует из retrieved-источников. Это снижает риски выпадения из ключевых ответов и повышает вероятность попадания в LLM-выдачу.
ИИ-поиск становится новым уровнем конкуренции. Умение адаптировать контент под модели уже влияет на видимость брендов, рекламные бюджеты и распределение трафика. Для бизнеса это означает необходимость гибкости и пересмотра стратегий раньше, чем рынок окончательно сменит правила.
Источник: Search Engine Land
