SEO умерло? Как ИИ меняет поиск

Как меняется поиск из-за современных систем искусственного интеллекта, сложные алгоритмы, лежащие в их основе, ключевые методы SEO, которые по-прежнему актуальны, и что эти изменения означают для контент-маркетинга.

Что вам нужно знать

Использование и внедрение генеративного ИИ стремительно развивается, и этот сдвиг меняет наше представление о поисковой оптимизации (SEO).

Традиционные методы SEO сейчас сталкиваются с трудностями, поскольку ИИ развивается такими темпами, что мы едва успеваем за ним.

SEO не умрет, но претерпит значительные изменения в результате достижений в области искусственного интеллекта и больших языковых моделей.

Использование и внедрение генеративного ИИ стремительно развивается, и этот сдвиг трансформирует то, как мы думаем о поисковой оптимизации (SEO). Традиционные методы SEO, которые когда-то были решением для успеха в Интернете, теперь сталкиваются с проблемами, поскольку искусственный интеллект (ИИ) развивается со скоростью, едва ли не быстрее, чем мы можем за ним угнаться. Старые дни зависимости от наполнения ключевыми словами и создания обратных ссылок, чтобы быть замеченными в результатах поиска, прошли. Теперь мы вступаем в новый мир, где большие языковые модели (LLM) — это не просто инструменты, но и ведущие способы взаимодействия с данными.

В этой статье мы узнаем, как меняется поиск из-за современных систем искусственного интеллекта, какие сложные алгоритмы лежат в их основе, какие ключевые методы SEO по-прежнему актуальны, а также что эти изменения означают для контент-маркетинга B2B.

LLM как поисковые системы

Крупные языковые модели, такие как ChatGPT, Gemini и Perplexity, становятся сильными конкурентами традиционных поисковых систем. Они используют обширные наборы данных для предоставления подробных, контекстно-релевантных ответов и вовлечения пользователей посредством разговорного, человеческого взаимодействия, а не просто индексации на основе ключевых слов. Эта тенденция отражает более масштабный сдвиг в доступе к информации, при этом LLM играют все более важную роль в разработке эффективных маркетинговых стратегий.

RAG (Retrieval-Augmented Generation — поисковая генерация): RAG объединяет методы поиска и генеративного ИИ, позволяя магистрам права извлекать релевантную информацию из больших наборов данных и предоставлять более точные, контекстно-зависимые ответы с актуальными данными.

ChatGPT: создан OpenAI, отлично подходит для создания текстов, похожих на человеческие, и полезен для таких задач, как перефразирование, резюмирование и повторное использование материала. Его разговорные возможности позволяют пользователям участвовать в интерактивных диалогах, что делает его эффективным инструментом для доступа к информации и ответа на сложные запросы более естественным, похожим на человеческий, образом.

Gemini: Gemini, созданный Google, известен тем, что генерирует SEO-дружественный контент и предлагает креативные альтернативы заголовков. Его сила заключается в его способности понимать и генерировать контент, который соответствует лучшим практикам поисковой оптимизации, что делает его ценным активом для создателей контента, стремящихся повысить свою видимость в Интернете.

Perplexity: Perplexity — это интеллектуальная поисковая система, которая использует LLM для предоставления чрезвычайно релевантных результатов. Perplexity предоставляет подробные ответы на запросы пользователей на основе широкого спектра источников данных, демонстрируя глубокое понимание контекста и намерений.

Многие предпочитают прямые ответы на свои запросы вместо того, чтобы просеивать страницы ссылок. По мере совершенствования LLM они могут предоставлять содержательные ответы, которые пользователи легко поймут. Этот переход может в конечном итоге привести к парадигме, в которой поисковые системы играют вспомогательную роль, а LLM берут на себя ведущую роль в предоставлении информации.

Алгоритмы поиска

В основе как традиционных поисковых систем, так и LLM лежат алгоритмы, объясняющие, как индексируется и извлекается информация. Ранние поисковые системы в значительной степени полагались на плотность ключевых слов и стратегии построения ссылок. Список ниже дает более полную картину того, как развивались поисковые алгоритмы и как они влияют на релевантность и результаты поиска.

Google Panda (2011): Это обновление пыталось сократить рейтинги сайтов, содержащих низкокачественный, слабый или дублированный контент. Оно повышало рейтинг сайтов с высококачественным, оригинальным материалом, тем самым повысив общее качество результатов поиска.

Google Penguin (2012): Это обновление было сосредоточено на наказании сайтов, которые использовали манипулятивные методы построения ссылок для улучшения своих рейтингов. Оно вознаграждало сайты естественными, высококачественными обратными ссылками и препятствовало спам-тактикам.

Google Hummingbird (2013): Это обновление повысило понимание Google смысла и контекста поисковых запросов. Оно позволило поисковой системе возвращать более релевантные результаты, особенно для разговорных и сложных запросов.

Google MUM (2021): MUM — это усовершенствованная модель ИИ, которая повышает способность Google понимать и отвечать на сложные запросы. Она может обрабатывать информацию на разных языках и в разных форматах, предоставляя более подробные и точные результаты поиска.

Совсем недавно обновления алгоритмов Google, такие как RankBrain и BERT, представили усовершенствования на основе ИИ, которые стремятся улучшить релевантность поиска. Эти обновления направлены на рассмотрение нюансов языка, что позволяет глубже понимать и интерпретировать запросы. Поскольку модели ИИ постоянно развиваются, традиционные методы опроса для извлечения данных вскоре могут устареть.

Компоненты поиска

SEO не вымерло, но ИИ форсирует эволюцию того, как будет работать SEO в самом ближайшем будущем. Понимание его компонентов имеет решающее значение для эффективных усилий по интернет-маркетингу.

Ключевые компоненты включают в себя:

Ключевые слова: Они являются основой SEO, хотя специалисты по праву могут уменьшить акцент на них, понимая естественный язык.
Качество контента: качество остается первостепенным, поскольку ИИ все больше отдает приоритет содержательному, значимому контенту, представляющему ценность для пользователей.
Пользовательский опыт: быстрая загрузка страниц, оптимизация для мобильных устройств и интуитивно понятная навигация являются неотъемлемыми факторами привлечения посетителей.
Обратные ссылки: хотя роль ссылок может уменьшиться, они по-прежнему помогают проиллюстрировать авторитет и важность в узкоспециализированных контекстах.

Эти компоненты будут развиваться, но их необходимо переосмыслить с учетом того, как ИИ изменяет взаимодействие пользователей и поведение при поиске.

Влияние ИИ на поиск

ИИ явно трансформирует поисковый ландшафт. Контент-маркетинг меняется, поскольку ИИ позволяет лучше анализировать поведение пользователей, прогнозировать тенденции и персонализировать сообщения. Автоматизированные инструменты теперь предоставляют информацию в режиме реального времени, влияя на стратегии контента. Маркетологам необходимо адаптироваться, сосредоточившись не только на традиционных поисковых системах, но и на оптимизации для платформ на основе ИИ и понимая, как большие языковые модели (LLM) обрабатывают запросы.

Маркетинг поиска B2B

Когда дело доходит до маркетинга B2B, использование таких платформ, как LinkedIn, YouTube, Podcasts и Google, а также кампаний PPC (Pay-Per-Click) имеет решающее значение. Эти каналы предлагают широкие возможности для связи с целевой аудиторией, установления авторитета бренда и распространения ценного контента.

LinkedIn: Эта платформа остается лучшим вариантом для взаимодействия B2B. Вовлекающий контент, отраслевые идеи и статьи с лидерскими идеями могут помочь повысить осведомленность и развить значимые отношения с лицами, принимающими решения, и коллегами по отрасли.

YouTube: Видеоконтент становится все более значимым, особенно для сложных вопросов B2B. Обучающие материалы, вебинары и интервью могут эффективно передавать сообщения и создавать доверие, что делает YouTube отличным инструментом для обучения и привлечения потенциальных клиентов.

Подкасты: Вовлекающий аудиоконтент, который легко доступен и находит отклик у слушателей, также служит существенным драйвером органического роста. Добавление транскриптов и специальных целевых страниц может повысить его рейтинг SEO, видимость ключевых слов и возможности построения ссылок.

Google: Хотя традиционная функция поисковой системы остается актуальной, понимание того, как она использует функции искусственного интеллекта, станет решением для разработки эффективных маркетинговых стратегий.

PPC (Pay-Per-Click): это цифровая рекламная модель, в которой рекламодатели платят комиссию каждый раз, когда нажимают на одно из их объявлений. Это способ купить посещения вашего сайта, а не зарабатывать их органически. PPC обычно используется на всех этих платформах, включая поисковые системы и социальные сети.

Поскольку ИИ продолжает влиять на распространение контента на этих платформах, маркетологам необходимо уделять первостепенное внимание предоставлению качественного контента, который соответствует запросам пользователей и представляет уникальную ценность.

Будущее поиска

Некоторые утверждают, что ИИ может сделать SEO устаревшим, но мы считаем, что SEO будет просто развиваться, а не исчезнет. Будущее SEO заключается не в замене существующих методов, а в их адаптации к новым технологиям.

Интеграция технологий искусственного интеллекта влечет за собой ряд ключевых изменений, которых следует ожидать:

Контент, созданный ИИ: Контент, созданный исключительно ИИ, представляет ряд проблем, таких как проблемы с авторскими правами и риск снижения трафика и рейтинга поиска. Для того, чтобы поисковые системы распознавали и вознаграждали контент, необходим значительный человеческий вклад.
Семантическое понимание: вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на ключевых словах, будущая SEO-оптимизация будет все больше полагаться на методы семантического поиска, которые отдают приоритет контексту и намерению.
Оптимизация голосового поиска: рост числа устройств с голосовым управлением свидетельствует о том, что голосовой поиск продолжит менять то, как пользователи ищут информацию, что потребует разработки стратегий, ориентированных на голосовые запросы.
Решения на основе данных: важность использования аналитики для принятия обоснованных решений будет расти, поскольку ИИ предоставляет информацию о поведении пользователей в режиме реального времени.
Составление карты пути пользователя: будущие стратегии SEO должны будут учитывать целостный путь пользователя, обеспечивая целостность контента на каждом этапе — от узнавания до конверсии.

Алгоритмы ранжирования Google продолжат отдавать приоритет представлению пользователям наиболее релевантного контента. Крупные языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, Gemini и Perplexity, предоставляют подробные, контекстно-релевантные ответы и могут конкурировать с традиционными поисковыми системами, способствуя более разговорным и прямым связям.

Как спланировать новую стратегию SEO?

Google: адаптируйтесь к тому, как Google интегрирует ИИ, чтобы усовершенствовать свои методы SEO.
Bing: изучите возможности искусственного интеллекта Bing, чтобы оставаться лидерами в области поисковой оптимизации.
Другие поисковые системы: рассмотрите новые поисковые системы и их возможности искусственного интеллекта.
Социальные сети (подкасты, LinkedIn, YouTube): используйте эти платформы для распространения контента и взаимодействия с ним, следуя их развивающимся алгоритмам и ожиданиям пользователей.

SEO не умрет, но претерпит значительные изменения в результате достижений в области ИИ и LLM. Чтобы добиться успеха в постоянно меняющемся поисковом ландшафте, маркетологи должны быть гибкими и проактивными. Принятие этих разработок и включение идей ИИ в усилия по SEO имеют решающее значение для сохранения конкурентоспособности.

(7, 1)