Опубликовано: 21 июля 2025 г. / Обновлено: 21 июля 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
LLMO / GEO | Каково состояние традиционной поисковой оптимизации для повышения узнаваемости бренда в эпоху ИИ? – Изображение: Xpert.Digital
В настоящее время лишь 37,4% поисковых запросов в Google в США приводят к переходу на сторонние веб-сайты
Будущее результатов поиска: почему компаниям необходимо переосмыслить свой подход уже сегодня
Эпоха классического SEO, когда компании оптимизировали сайты исключительно для Google, подходит к концу. На протяжении десятилетий традиционное SEO полагалось на размещение ключевых слов, создание обратных ссылок и техническую оптимизацию веб-сайтов для достижения высоких позиций в результатах поиска. Однако с появлением больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, Perplexity и обзоры искусственного интеллекта от Google, цифровой маркетинг претерпевает фундаментальную трансформацию.
Цифры говорят сами за себя: только 37,4% поисковых запросов в Google в США теперь приводят к переходу на сторонние веб-сайты. В то же время 13,14% всех поисковых запросов уже содержат обзоры, связанные с ИИ, а компании, оптимизирующие контент для пользователей с большим объемом знаний в области ИИ, демонстрируют рост на 30-150%. Это развитие представляет собой парадигматический сдвиг от чистой оптимизации ранжирования к оптимизации для ответов, основанных на ИИ.
Что именно представляет собой LLM-оптимизация и чем она отличается от традиционной SEO-оптимизации?
Оптимизация больших языковых моделей (LLMO), также известная как оптимизация генеративных движков (GEO) или оптимизация движков ответов (AEO), описывает стратегическую подготовку цифрового контента для систем искусственного интеллекта. В то время как традиционная SEO направлена на увеличение трафика на веб-сайте за счет повышения позиций в поисковой выдаче, LLMO фокусируется на обеспечении того, чтобы контент понимался, извлекался и цитировался в сгенерированных ответах моделями ИИ.
Основное различие заключается в цели оптимизации: SEO фокусируется на ранжировании веб-сайтов и кликах, в то время как LLMO ориентирован на упоминания и цитирование бренда в ответах ИИ. LLM ориентированы на такие объекты, как бренды, продукты и темы, а не на URL-адреса. Это означает, что релевантность создается за счет присутствия на многих платформах, а не только на собственном веб-сайте.
Подходит для:
Почему традиционные SEO-стратегии терпят неудачу в поисковой оптимизации с использованием искусственного интеллекта?
Основы традиционной SEO-оптимизации оказываются недостаточными при применении к поисковым системам на основе искусственного интеллекта, поскольку способ обработки контента принципиально отличается. В то время как поисковые системы оценивают веб-сайты на основе ключевых слов и обратных ссылок, специалисты в области LLM анализируют контент семантически и понимают контекст, намерения и тематические связи.
Студенты магистратуры предпочитают структурированный, легко понятный контент, дающий четкие ответы на конкретные вопросы. Особое внимание уделяется качеству и авторитетности источников, отдавая предпочтение таким источникам, как Википедия или структурированные наборы данных. Традиционная оптимизация ключевых слов заменяется естественным, разговорным языком, поскольку пользователи, взаимодействующие с системами искусственного интеллекта, как правило, общаются полными предложениями.
Кроме того, 95% цитируемого поведения в контексте ИИ нельзя объяснить показателями трафика веб-сайта, а 97,2% — профилями обратных ссылок. Это означает, что традиционные сигналы авторитетности SEO теряют свою важность в мире ИИ.
Какие конкретные стратегии необходимы для контента, оптимизированного для программ LLM?
Успешные стратегии LLMO основаны на нескольких ключевых принципах, выходящих за рамки традиционных подходов SEO. Во-первых, контент должен быть структурирован таким образом, чтобы он был легко понятен и доступен для извлечения системами искусственного интеллекта. Это включает в себя четкие заголовки, краткие ответы и структурированную разметку данных.
Контент-стратегия для магистерских программ по праву
Компаниям следует создавать подробный, всеобъемлющий контент объемом не менее 1500-2000 слов, который полностью отвечает на конкретные вопросы. Крайне важно предоставлять контент, на который можно ссылаться, хорошо структурированный, с надежными источниками и лаконичным изложением. Разделы с часто задаваемыми вопросами и заголовки в разговорном стиле, которые звучат как реальные запросы пользователей, повышают вероятность упоминания искусственного интеллекта в публикациях.
Подходит для:
Техническая оптимизация
На техническом уровне веб-сайты должны быть оптимизированы для поисковых роботов с искусственным интеллектом, которые часто «легче» традиционных поисковых роботов. Идеальными являются статические, чистые HTML-структуры без контента, зависящего от JavaScript. Разметка Schema и структурированные данные помогают студентам магистратуры «читать» веб-сайты как графы знаний.
Кроссплатформенное присутствие
Поскольку магистерские программы собирают информацию из различных источников, крайне важно обеспечить их постоянное присутствие на нескольких платформах. Это включает в себя не только собственный веб-сайт, но и упоминания в тематически релевантных статьях, списках, форумах, таких как Reddit и Quora, а также присутствие на таких платформах, как Википедия.
Как эпоха «нулевого клика» влияет на поведение пользователей и узнаваемость бренда?
Эпоха «нулевого клика» коренным образом изменила поисковое поведение. Примерно 80% потребителей полагаются на результаты поиска без клика как минимум по 40% своих поисковых запросов. Это приводит к снижению органического веб-трафика на 15-25%. В то же время трафик, генерируемый искусственным интеллектом, растет на впечатляющие 1200% в период с июля 2024 года по февраль 2025 года.
Однако это не означает конец узнаваемости бренда, а скорее требует перестройки стратегии. Упоминания бренда теперь так же ценны, как и клики. Например, если ChatGPT напрямую упоминает Asana, Monday.com и Notion в своем ответе на вопрос о «лучших инструментах управления проектами», эти бренды получают огромную известность, даже без посещения пользователями их веб-сайтов.
Формирование авторитета бренда
В эпоху «нулевого клика» авторитет бренда становится важнейшей валютой. Компании должны зарекомендовать себя как надежные источники информации, на которые могут ссылаться системы искусственного интеллекта. Это требует формирования подлинной экспертности посредством оригинальных исследований, тематических исследований и личного опыта.
Подходит для:
Какие отрасли и компании уже получают выгоду от стратегий LLMO?
В ряде отраслей уже демонстрируются успешные примеры внедрения LLMO (Low-Low-Load Management Tool). Компания Logikcull еще в июне 2023 года сообщила, что 5% всех лидов были сгенерированы через ChatGPT, что составляет почти 100 000 долларов ежемесячного дохода от подписки. Такие компании, как Surfer SEO, регулярно упоминаются в ответах на вопросы LLM, когда люди спрашивают об инструментах оптимизации контента.
сектор B2B
Компании, работающие в сегменте B2B, особенно выигрывают от использования LLMO (Low-Limited Marketing Outlet), поскольку до 72% покупателей в сегменте B2B сталкиваются с обзорами, созданными с помощью ИИ, в процессе своих исследований. В то же время 90% пользователей по-прежнему переходят по ссылкам на цитируемые источники для проверки информации, что продолжает предоставлять возможности для привлечения трафика для брендов B2B.
Подходит для:
Электронная коммерция и розничная торговля
В секторе электронной коммерции такие платформы, как Perplexity, уже используют структурированное сравнение товаров. Когда пользователи ищут детскую зубную пасту, Perplexity генерирует таблицы лучших продуктов на основе результатов тестирования. Бренды, представленные в таких обзорах, получают выгоду от привлечения целевого трафика с высокими показателями конверсии.
Как компаниям укрепить присутствие своего бренда на различных платформах LLM?
Для успешного присутствия в сфере LLM необходима стратегия, специфичная для каждой платформы, поскольку разные системы ИИ имеют разные предпочтения в отношении источников информации. ChatGPT цитирует контент Википедии в 47,9% случаев, а также традиционные СМИ и веб-сайты, посвященные технологиям. Обзоры ИИ от Google используют контент Reddit в 21% случаев и видео YouTube в 18,8% случаев. Perplexity показывает более сбалансированное распределение между профессиональными и потребительскими источниками.
оптимизация Википедии
Википедия составляет значительную часть данных, используемых в обучении на магистерских программах. Компаниям следует убедиться в точности и полезности информации о своем бренде в Википедии. Каждый магистр права проходит обучение на основе контента Википедии, поэтому эта платформа имеет решающее значение для повышения узнаваемости бренда.
Reddit и платформы для общения
Пользовательский контент (UGC) на таких платформах, как Reddit и Quora, высоко ценится студентами магистратуры. Компаниям следует следить за тем, чтобы их бренд упоминался в полезных ответах и обсуждениях, не прибегая к спаму или навязчивости.
Заработанные медиа и цифровой PR
Стратегическое использование бесплатных публикаций в СМИ имеет решающее значение для успеха LLMO. Упоминания в тематически релевантных статьях, отраслевых изданиях и на авторитетных форумах повышают узнаваемость в контексте ИИ, при этом авторитет в данной области играет второстепенную роль.
Какие показатели и ключевые индикаторы эффективности важны для успеха LLMO?
Для оценки успеха LLMO требуются новые метрики, выходящие за рамки традиционных SEO KPI. Вместо того чтобы сосредотачиваться исключительно на позициях в поисковой выдаче и органическом трафике, компаниям необходимо внедрять метрики, специфичные для искусственного интеллекта.
Основные показатели LLMO
- Мониторинг упоминаний с помощью ИИ: отслеживание упоминаний бренда в ответах, сгенерированных ИИ, с использованием таких инструментов, как Profound, Oterlly и Scrunch
- Реферальный трафик из инструментов ИИ: анализ веб-трафика из таких источников, как ChatGPT, Perplexity и Claude, с помощью Google Analytics 4
- Доля присутствия бренда в результатах генеративного поиска: измерение доли бренда в результатах поиска по сравнению с конкурентами
- Частота цитирования: отслеживание того, как часто цитируется контент в ответах на вопросы магистерских диссертаций
Вторичные показатели
Поскольку прямые измерения LLMO (Low Low One Market — маркетинговая активность) пока ограничены, компании используют косвенные показатели, такие как объем поисковых запросов по бренду, отслеживание длиннохвостых ключевых слов и метрики качества лидов. Рост количества обратных ссылок из источников обучения ИИ (Википедия, Reddit, Quora) и ссылок с авторитетных тематических веб-сайтов также свидетельствует об успехе LLMO.
Какие технические требования необходимы для успешной оптимизации LLM?
Техническая инфраструктура LLMO значительно отличается от традиционных требований SEO. Искусственный интеллект, осуществляющий поисковые роботы, часто работает с «более простыми» требованиями, чем традиционные поисковые боты, но предпочитает четко структурированный, семантически насыщенный контент.
Структурированные данные и разметка схемы
Для LLMO крайне важна полная схема разметки, поскольку она помогает системам ИИ интерпретировать веб-сайты как графы знаний. Схемы LocalBusiness, Service, Product, FAQ и HowTo особенно ценны для обеспечения видимости в системах ИИ. Эти структурированные данные обеспечивают контекст, который может улучшить видимость URL-адресов в системах ИИ.
Архитектура контента
Модульная архитектура контента имеет решающее значение для процессов RAG (Retrieval-Augmented Generation — генерация с расширенным поиском). Контент должен быть структурирован в семантически связанные блоки, которые системы ИИ могут индивидуально извлекать и цитировать. Четкие иерархии с заголовками H1-H6 и логическими структурами контента значительно улучшают читаемость для ИИ.
доступность API
Предоставление общедоступных API для контента веб-сайта может повысить его видимость в системах LLM. Традиционные методы SEO, такие как чистая структура URL-адресов и оптимизированное время загрузки, остаются актуальными, поскольку многие LLM-программы продолжают учитывать эти сигналы качества.
Как будет развиваться сфера магистратуры в области права к 2026 году и в последующие годы?
Перспективы оптимизации LLM указывают на дальнейшее ускорение интеграции ИИ во все аспекты цифрового маркетинга. Согласно рыночным прогнозам, к 2028 году LLM займут 15% рынка поисковой оптимизации, а глобальный рынок LLM, как ожидается, вырастет на 36% в период с 2024 по 2030 год.
Технологические разработки
Функция глубокого поиска Google в режиме искусственного интеллекта и внедрение Gemini 2.5 указывают путь в дальнейшем технологическом развитии. Эти системы способны обрабатывать сотни поисковых запросов параллельно и генерировать отчеты экспертного уровня за считанные минуты. Разработка персонализированных обзоров на основе ИИ, адаптирующихся к индивидуальным предпочтениям пользователя, потребует новых подходов к оптимизации.
диверсификация платформ
Будущее за децентрализованной поисковой системой, где поиск информации происходит через множество интерфейсов. Помимо Google, такие платформы, как TikTok (40% респондентов) и ChatGPT (56% респондентов), приобретают все большее значение в качестве каналов поиска. Это развитие требует омниканальных маркетинговых стратегий, охватывающих все релевантные точки контакта.
Что это конкретно означает для маркетинговых стратегий и распределения бюджета?
Переход к эре LLM требует фундаментальной перестройки маркетинговых бюджетов и стратегий. Хотя традиционная SEO-оптимизация остается актуальной, компаниям необходимо все больше инвестировать в меры, специфичные для LLMO.
Изменения бюджета
Компаниям следует перераспределить 20-30% своих SEO-бюджетов на мероприятия по оптимизации, ориентированные на долгосрочную перспективу (LLMO), включая реструктуризацию контента, внедрение схем разметки и создание кроссплатформенного присутствия. Инвестиции в укрепление авторитета бренда посредством цифрового PR и создания экспертного контента приобретают все большее значение по сравнению с кампаниями, направленными исключительно на наращивание ссылок.
Развитие навыков
Маркетинговым командам необходимо развивать новые навыки, выходящие за рамки традиционной SEO-оптимизации. К ним относятся понимание систем искусственного интеллекта, оперативное проектирование и умение оптимизировать контент для семантической обработки. Сотрудничество между командами по связям с общественностью, контенту и SEO будет иметь важное значение, поскольку студенты магистратуры изучают все аспекты интернета.
Анализ ROI
Первые внедрения LLMO демонстрируют повышение рентабельности инвестиций на 20-30% для компаний, интегрирующих ИИ в свои маркетинговые решения. Долгосрочные инвестиции в авторитет бренда и узнаваемость бренда окупаются за счет улучшения видимости в растущем сегменте поисковых систем, использующих ИИ.
Переход от SEO к LLMO — это не просто техническая корректировка, а стратегический сдвиг парадигмы, определяющий будущее цифровой видимости бренда. Компании, которые вовремя осознают это изменение и будут действовать соответствующим образом, сохранят преимущество в будущем цифрового маркетинга, управляемом искусственным интеллектом.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.