Как попасть в результаты поиска AI (нейросетей, LLM) ч1

Гид в трех частях, жду ваших опытных комментариев. Если коротко, то видимость бренда: это инфа взятая с вашего сайта, а также инфа со сторонних сайтов и сервисов (отзывы в картах), где для успеха крайне важна первичная SEO оптимизация и положительный контекст.
Мой личный опыт, когда в августе 2025 я взял на продвижение сайт с нулевым возрастом и через месяц он ранжировался в Google AI Overview и топ-10 по Лондону описан тут.

Современные большие языковые модели (LLM) – такие как ChatGPT, Google Gemini (модель Google для Bard/SGE) и Anthropic Claude – все активнее используются для поиска информации. Но как именно работает “поиск” внутри LLM и на каких принципах нейросети выбирают, что показать в ответе пользователю? В этой статье мы разберем, как LLM получают и обрабатывают контент, какие источники они индексируют и по каким критериями определяют релевантность и приоритет информации.

Традиционные поисковые системы (Google, Bing и др.) индексируют веб-страницы и ранжируют их на основе множества факторов (ключевые слова, ссылки, авторитет домена и т.д.). Результатом являются списки ссылок, из которых пользователь сам выбирает нужное. В отличие от этого, LLM-поиск – это гибридный подход: нейросеть сперва извлекает релевантные документы из базы (из интернета или своей базы знаний), а затем генерирует на их основе связный ответ в виде текста ar5iv.labs.arxiv.org. Такие системы называют генеративными поисковиками (Generative Engines), поскольку они совмещают возможности классического поиска с языковой моделью для синтеза ответа.

Например, Bing Chat на базе GPT-4 или Google Search Generative Experience (SGE) работают именно так. Вместо списка ссылок они дают сгенерированный ответ, опираясь на несколько источников сразу. LLM анализирует запрос, находит несколько подходящих страниц, и затем комбинирует факты из них в связный ответ с цитированием источников wsiworld.comwsiworld.com. Это позволяет пользователю быстрее получить суть из множества источников, а при необходимости – проверить указанные ссылки.

Важно понимать, что сами LLM (как модели) в режиме ответа не “сканируют интернет” в реальном времени, если только их не наделить специальным инструментом. Встроенный поиск достигается за счет интеграции модели с поисковым индексом или API. Например, ChatGPT с функцией Search обращается к собственной поисковой системе OpenAI (или к Bing, как это было реализовано ранее) для поиска по сети и затем формирует ответ growth-memo.com. Аналогично, Google Bard (на базе моделей LaMDA/Gemini) встроен в поисковик Google и получает актуальные результаты из веб-индекса Google.

Разные LLM-сервисы могут индексировать разные наборы данных:

Стоит отметить, что LLM могут обладать как статическими знаниями, так и подключаемым поиском. Например, Claude 2 от Anthropic по умолчанию знает информацию лишь до определенной даты (обучение), но некоторые реализации (в Slack, Poe и др.) позволяют ему искать актуальные данные через встроенные инструменты. В целом же, если контент свежий или нишевый, ключ к появлению в ответах LLM – убедиться, что он хорошо представлен в основных поисковых индексах (Google/Bing) и доступен для AI-краулеров.

Практический вывод: технически ваше попадание в “поле зрения” LLM обусловлено индексированием. Поэтому базовые вещи вроде карты сайта, разрешения всем ключевым ботам (Googlebot, Bingbot, OAI-SearchBot и т.д.), отсутствия блокирующих факторов – обязательны. Без индексации ни один LLM не узнает о вашем контенте.

Когда LLM получила доступ к набору кандидатов-страниц по запросу, вступает в дело вторая фаза – оценка и генерация. Критерии выбора информации во многом схожи с целью классического поиска: дать максимально точный и полезный ответ. Но в отличие от простого ранжирования ссылок, нейросеть “читает” содержимое страниц и вычленяет факты для своего ответа.

Некоторые ключевые факторы, влияющие на то, попадет ли конкретный кусочек вашего текста в AI-ответ:

В результате, процесс отбора выглядит так: из всех проиндексированных страниц классические алгоритмы сначала фильтруют наиболее релевантные, затем LLM анализирует тексты топ-кандидатов, оценивая их на предмет достоверности, полноты ответа и удобства цитирования, и конструирует ответ.

Отдельно стоит обсудить вопрос приоритезации источников. Нейросети стараются опираться на несколько источников сразу – это снижает риск ошибиться и демонстрирует нейтральность. Например, Google AI Overview обычно цитирует 2–3 разных сайта в одном ответе. Но какие это будут сайты?

Вот что влияет на приоритет источника:

Подытожим: LLM выбирают источники похожим образом, как опытный редактор собирает обзор – берут понемногу у лучших, проверенных авторов, добавляют уникальные факты от экспертов, исключают сомнительное и формируют единый текст. Наша задача как создателей контента – сделать так, чтобы оказаться в поле зрения этих моделей и предоставить им материал, который легко и приятно брать в ответ.

Далее мы перейдем к практическим рекомендациям: в следующей статье рассмотрим технические аспекты оптимизации контента (структура, формат, разметка) для лучшей “читаемости” его нейросетями.

Q1: Что такое поиск внутри LLM? A1: Это механизм, позволяющий большим языковым моделям находить актуальную информацию в интернете (или базе данных) для формирования ответа. Модель делает поисковый запрос, получает ряд результатов и затем с помощью своих возможностей обработки языка генерирует ответ, опираясь на содержание найденных источников.

Q2: Как ChatGPT находит информацию в интернете? A2: У ChatGPT (в расширенной версии с подключением к сети) есть собственный веб-краулер (OAI-SearchBot). Он индексирует сайты, которые не запрещают ему доступ, и хранит их в поисковой базе. Когда пользователь задает вопрос, ChatGPT формирует поисковой запрос, находит релевантные страницы через эту базу или Bing, и затем читает их содержимое, чтобы составить ответgrowth-memo.complatform.openai.com.

Q3: Чем поиск LLM отличается от Google-поиска? A3: Классический Google-поиск выдает список ссылок, ранжированных алгоритмом, и фрагменты текста (сниппеты). LLM-поиск же сразу дает готовый ответ в виде текста, синтезированный из нескольких источников. Также LLM-поиск часто указывает ссылки на источники внутри ответа для проверки. По сути, нейросеть сама выступает “автором” обзора по результатам поиска.

Q4: Нужно ли особым образом разрешать LLM доступ к сайту? A4: Желательно. Помимо обычных поисковых ботов (Googlebot, Bingbot), существуют боты от AI-систем. Например, для появления в ответах ChatGPT сайт должен разрешать в robots.txt бот OAI-SearchBotplatform.openai.com. Google использует свой обычный бот, но контент может быть использован в AI-ответах, если вы не запретили этого (например, через Google-Extended или noai мета-тег). В целом, убедитесь, что не блокируете легитимных ботов AI, чтобы они могли индексировать ваш контент.

Q5: Какие сайты LLM считают авторитетными? A5: Обычно те же, что и люди: Wikipedia, крупные новостные издания, правительственные ресурсы, академические публикации, а также ведущие нишевые сайты по теме (например, медицинские – Mayo Clinic, технологические – Stack Overflow или официальная документация). LLM склонны выбирать информацию с ресурсов, демонстрирующих экспертность и довериеwsiworld.com. Для вашего сайта путь к авторитетности лежит через качество контента, экспертность авторов и упоминания в других надежных источниках.

Q6: Могут ли LLM цитировать контент из соцсетей или форумов? A6: В некоторых случаях – да, если вопрос носит дискуссионный или потребительский характер. Например, модели могут ссылаться на ответы с Reddit или Stack Exchange, если посчитают их полезными. Однако чаще в ответах стараются использовать более формальные источники. Социальный контент может также влиять косвенно – популярные обсуждения формируют знания модели в обучении. Но для бизнес-контента лучше опираться на собственные сайты и блоги, чем надеяться, что AI будет цитировать чей-то твит.

Q7: Как LLM решает, какую именно часть страницы процитировать? A7: Нейросеть ищет на странице фрагмент, отвечающий на вопрос пользователя. Это может быть одно предложение, список шагов, определение понятия и т.п. Алгоритм анализирует структуру: заголовки, абзацы. Если под соответствующим заголовком находится явный ответ, модель возьмет его. Часто цитируются предложения с цифрами, фактами, определениями или перечислениями – т.е. легко изолируемые крупицы знаний.

Q8: Учитываются ли при AI-поиске привычные SEO-факторы, такие как ключевые слова и ссылки? A8: На этапе первоначального поиска – да, контент должен быть релевантен запросу (совпадение по теме, ключевым словам). Однако исследования показывают, что классические SEO-факторы (плотность ключевиков, число обратных ссылок и т.п.) имеют меньше прямого влияния на выбор LLM, чем качество и глубина контентаgrowth-memo.com. То есть, важно по-прежнему оптимизировать под пользователя и тему, но накручивать поведенческие факторы или ссылки ради AI-среды – практически бесполезно.

Q9: Как часто LLM обновляют информацию из интернета? A9: Это зависит от платформы. ChatGPT с подключенным поиском – фактически в режиме реального времени обращается к индексу (обновление в течение суток после публикации контента, если он проиндексирован ботом). Google SGE опирается на свежайший индекс Google, который очень часто обновляется (для популярных сайтов – в течение часов). А вот модели без живого поиска (например, базовая версия ChatGPT с данными только до 2021 года) не обновляются, пока не выйдет новая версия модели. Поэтому для актуальных тем лучше использовать те LLM, которые поддерживают поиск.

Q10: Claude от Anthropic или другие LLM тоже ищут информацию, как ChatGPT? A10: На данный момент Claude 2 не имеет встроенного веб-поиска по умолчанию в открытой версии – он отвечает на основе знаний, заложенных при обучении (cutoff около начала 2023). Однако в некоторых приложениях (например, поисковик Perplexity, либо через интеграции API) Claude может получать дополнительно контекст из интернета. В целом принципы те же: если система содержит модуль поиска, она будет выбирать релевантные и надежные источники. Так что оптимизация контента под “абстрактный LLM” универсальна – делайте его качественным, структуированным и доступным.

Q11: Нужно ли мне создавать контент специально под каждый движок (ChatGPT, Google Gemini и т.д.)? A11: Пока существенных различий нет – все эти модели ценят одни и те же качества контента (полезность, достоверность, четкую структуру). Есть небольшие нюансы: к примеру, SGE сильнее завязана на E-E-A-T, а ChatGPT может чаще цитировать длинные подробные статьи. Но вместо создания отдельных версий под каждую, разумнее следовать общим лучшим практикам LLM-оптимизации. Универсальный подход “пиши для людей, но с учетом, как это прочтет AI” сработает во всех случаях.