Почему AI-контенту всё сложнее попадать в топ

Создание текстов с помощью нейросетей больше не даёт автоматического преимущества. В 2024 году продвижение AI-контента осложняется из-за изменений в алгоритмах ранжирования и роста требований к качеству. Причина — резкие изменения в алгоритмах ранжирования Google и Яндекса: появление генеративной выдачи (SGE), новая концепция чанков (passage ranking), рост требований к качеству и достоверности информации.

Google SGE всё чаще формирует ответы из отдельных фрагментов страниц, а не показывает традиционные сниппеты. Яндекс развивает собственную модель под названием "НК", где важна экспертность и «отвечаемость» каждого смыслового блока текста. Это означает, что даже формально релевантный SEO-материал или длинный AI-текст без чёткой структуры может не попасть в выдачу — особенно при генеративном ответе.

Растут требования к точности, информационной плотности и полезности контента на уровне микроблоков. Примером могут служить проекты (по внутренним наблюдениям автора), потерявшие до 30–50% органического трафика после обновлений поисковых систем: тексты создавались по шаблону ChatGPT без последующей доработки под новые сигналы качества.

В статье представлена практическая пошаговая схема: как продвигать AI-сгенерированные тексты так, чтобы они действительно ранжировались высоко — без риска попасть под фильтры Google или Яндекса. Мы разберём типичные ошибки, дадим советы по структуре контента, его плотности, семантике чанков и сигналах доверия. Всё это основано на реальных экспериментах автора статьи и анализе текущих алгоритмов поисковых систем.

Проблема: эра ключей уходит — главное теперь интент и структура

Модель ранжирования больше не ориентируется на наличие ключевых слов и общую релевантность страницы. Алгоритмы Google и Яндекса анализируют, насколько каждый смысловой блок отвечает на конкретный пользовательский запрос.

Без чёткого раскрытия интента и логичной структуры текста по чанкам даже хорошо написанный AI-материал не попадает в выдачу. Генеративные форматы заменили привычные сниппеты, и теперь поисковая система извлекает не страницу целиком, а отдельные фрагменты с высокой плотностью и «ответностью». В этих условиях привычная SEO-логика перестаёт работать: ключевые слова и объём теряют значение, если за ними нет точного смысла.

Что такое чанк и зачем его оптимизировать

Чанк (от англ. chunk — "кусок") — это законченный фрагмент текста (чаще всего абзац или блок), который содержит завершённую мысль и может быть воспринят как самостоятельный ответ на один из подтем запроса пользователя.

Алгоритмы Google (через passage indexing/ranking) уже давно оценивают не всю страницу целиком, а именно чанки: ищут те куски текста, которые можно вытащить и показать в результатах поиска. Генеративная выдача усилила этот тренд: каждая карточка ответа SGE часто формируется из одного или нескольких релевантных чанков с разных страниц.

Поэтому недостаточно просто “написать хорошую статью” — нужно построить её так, чтобы каждый логический блок мог быть полезен сам по себе.

Стартовая проверка — когда AI-контент точно не взлетит

Прежде чем пытаться продвигать нейросетевой текст, нужно убедиться, что он вообще имеет шансы на попадание в выдачу. Многие проекты теряют позиции именно потому, что игнорируют базовые сигналы качества: контент публикуется в исходном виде после генерации — без редактуры, адаптации под пользовательский интент или учёта логики ранжирования. Этот блок — чек-лист проблем, из-за которых AI-тексты не работают в поиске.

Последствия этих ошибок

• Попадание текста под фильтр "неответственности" (SGE / Яндекс.НК игнорирует материал)
• Попадание страницы в песочницу (sandbox-эффект): она индексируется, но получает крайне низкие показы: низкие показы при нормальной индексации
• Отсутствие даже минимального органического трафика
• Исключение статьи из расширенных элементов SERP (FAQ-блоков, сниппетов)
• Плохие поведенческие сигналы → дальнейшее проседание позиций

Если вы узнали свои материалы хотя бы по двум признакам выше — следующие блоки помогут вам пошагово устранить эти ошибки и повысить видимость AI-контента уже после первого аудита: следующие блоки дадут пошаговую схему исправления ситуации и приведут к росту видимости AI-контента уже после первого аудита и доработки существующих материалов.

Пишем под ранжирование чанков, а не страниц

Современные поисковые алгоритмы больше не ориентируются исключительно на всю страницу целиком. Сегодня поисковые алгоритмы (и особенно генеративные движки вроде Google SGE и Яндекс.НК) работают на уровне смысловых фрагментов — чанков. Это значительное изменение в логике ранжирования: теперь важно не только содержание материала, но и его внутренняя структура.

Если раньше SEO-специалисты стремились оптимизировать заголовки и метатеги, сейчас на первый план выходит композиция контента — в том числе порядок блоков, их информационная плотность и независимость каждого элемента. Ключевой принцип заключается в следующем: если чанк можно извлечь из статьи без потери смысла и стать прямым ответом на пользовательский запрос — у него больше шансов попасть в сниппет или генеративную выдачу.

Главный интент должен быть сверху

Одна из частых ошибок AI-текстов — откладывание сути до середины материала. Однако при генеративном поиске такая структура существенно снижает вероятность попадания материала в выдачу: модели ранжирования могут даже не дойти до “главной мысли”.

Чтобы этого избежать:

• Ставьте основной ответ максимально близко к началу статьи
• Первый экран (включая первые 1–2 чанка) должен содержать ключевой вывод или инструкцию по теме
• Раскрытие темы пусть идёт ниже, но начало должно быть готово стать сниппетом

Неправильно:
❌ Статья "Как выбрать CMS" начинается с истории эволюции сайтов

Правильно:
✅ Та же статья открывается списком критериев выбора + таблицей сравнения популярных решений

Такой приём повышает вероятность включения именно этих первых чанков в Google SGE / НК-карточку.

MMR-подход: раскрывайте разные аспекты без повторов

MMR (Maximal Marginal Relevance) — модель формирования результатов, которая минимизирует повторы информации при сохранении разнообразия тематики. Применительно к структуре статьи это значит:

• Каждый следующий чанк раскрывает новый аспект запроса
• Не дублируются идеи предыдущих абзацев другими словами
• Контент расширяется тематически, охватывая дополнительные аспекты запроса пользователя

Этот подход важен для расширения семантического покрытия статьи (semantic reach) и повышения вероятности попадания сразу по нескольким микрозапросам → рост видимости страницы за счёт разных точек входа.

Пример неправильной структуры:
— Несколько подряд абзацев про плюсы ChatGPT для бизнеса → Алгоритм увидит слабое различие между ними и проигнорирует часть как вторичную информацию

Пример MMR-структуры:
— Один чанк про скорость генерации контента — Следующий про риски оригинальности/уникальности — Затем про способы адаптации текстов под E-E-A-T

Всё связано общей темой (“ChatGPT в маркетинге”), но каждое звено даёт новую ценность → шанс попадания выше.

Переходим к следующему блоку, где разберёмся глубже: как сделать сам отдельный чанк достойным появления в выдаче. Как сделать чанк релевантным и самодостаточным

Даже при идеальной структуре страницы успех AI-контента зависит от качества каждого отдельного смыслового блока — чанка. В эпоху генеративной выдачи поисковые системы оценивают “answerability” не только на уровне заголовков, но и в глубине статьи. Это означает, что каждый абзац должен быть полноценным и готовым стать частью ответа или сниппетом.

Ниже — инструкция по созданию таких чанков, с примерами и критериями оценки.

Критерии answerability (ответности) чанка

Чтобы фрагмент имел шанс попасть в SGE или блок “поискового ответа”, он должен:

1. Содержать конкретный ответ на подинтент
   Один чанк = один вопрос → один ответ. Без обобщений, избыточных формулировок или вводных конструкций.
2. Быть семантически полным
   Читатель должен понимать смысл даже без чтения соседних абзацев. Учитывайте: этот текст может быть показан отдельно от основного контекста страницы.
3. Иметь явно выраженную структуру
   Хороший чанк часто включает: мини-заголовок (возможно скрытый), тезис + обоснование/пример, итоговую мысль или переход.
4. Поддерживать релевантность к основному запросу страницы
   Даже если чанк посвящён узкому аспекту темы — он всё ещё должен «заземляться» на главную тему документа через терминологию или формулировки.
5. Обладать плотной информационной насыщенностью
   Без повторов, растяжек и «SEO-воды». Лучше два ёмких предложения с конкретной пользой для читателя, чем пять строк обобщённых рассуждений.
6. Иметь сигналы авторитетности (если применимо)
   Упоминание источников, ссылок или личного опыта повышает вероятность включения чанка в сниппеты Google или Яндекса.

Пример плохого чанка

На рынке представлено множество CRM-систем, различающихся по функциональности и стоимости. Выбор подходящей CRM зависит от специфики бизнеса, количества пользователей, потребностей в автоматизации продаж, включая специфику бизнеса и задачи компании. Поэтому важно изучить рынок перед тем как принимать решение о покупке той или иной платформы.

Почему плохо:

• Нет конкретного совета;
• Размытые формулировки (“множество факторов”);
• Читателю непонятно ни что делать, ни какое решение принять;
• Не может быть извлечено как самостоятельный ответ → не попадает в генеративную выдачу.

Пример хорошего чанка

Чтобы выбрать CRM-систему для малого бизнеса, оцените три критерия: простота внедрения (настройка без разработчиков), наличие автоматизации продаж (воронки/триггеры) и цена до 3000₽/месяц за пользователя — это средняя рыночная планка для сегмента до 10 сотрудников.

Почему работает:

• Есть явный список критериев;
• Отвечает на микроинтент (“Как выбрать CRM для малого бизнеса?”);
• Семантически полный блок — читается независимо от остального текста;
• Может войти в сниппет или карточку ответа Google SGE;

Хороший AI-чанк одновременно отвечает на вопрос пользователя и логично вписывается в структуру всей статьи — такие блоки индексируются лучше, чаще попадают в подборки генеративных ответов и способствуют росту органического трафика за счёт микрозапросов с высокой конверсией внимания.

В следующих разделах мы разберёмся с тем, как удалять "воду" из подобных чанков и добиваться максимальной информационной плотности без потери смысла.

Удаляем воду — делаем контент плотным и лаконичным

Информационная плотность стала ключевым параметром для оценки качества текста поисковыми алгоритмами. Чем компактнее и насыщеннее чанк, тем выше его шансы быть включённым в SGE, попасть в сниппет или просто сохранить позиции после апдейта ранжирования.

AI-сгенерированные тексты часто страдают от “словесного шума” — избыточных фраз, повторов, дежурных оборотов. Этот блок показывает, как избавляться от лишнего и делать каждый смысловой блок максимально полезным как для пользователя, так и для поисковика.

Что такое информационная плотность и зачем она важна

Высокая плотность означает:

• Ясный ответ без раскачки
• Минимум вводных конструкций
• Только проверенные факты, количественные ориентиры или чёткие действия по теме
• Возможность использования чанка как готового ответа

Такие блоки повышают рейтинг страницы на уровне пассажа в Google; они лучше воспринимаются пользователями за счёт высокой полезности — это отражается во времени просмотра страницы и CTR и способствуют лучшему index-weight в пределах сайта.

LLMLingua-подход: ручное сжатие нейросетевых текстов

1. Перечитайте абзац с вопросом: “Можно ли сказать это проще или короче без потери смысла?”
2. Удалите:
   • вводные конструкции вроде «следует отметить», «не вызывает сомнений», «в целом можно утверждать» — они не несут смысловой нагрузки и снижают плотность текста
   • общие слова без конкретики (“инструменты могут быть разными”, “нужно учитывать особенности”)
3. Сохраните тезис + аргумент/пример → сократите всё остальное

Пример до / после:

❌ До:
В современном цифровом мире всё больше компаний обращают внимание на автоматизацию своих процессов при помощи современных инструментов управления проектами и задачами.

✅ После:
Компании автоматизируют процессы через онлайн-системы управления задачами (например: Trello, Asana).

Результат: тот же смысл передан за две строки вместо четырёх, при этом добавлена конкретика — это повышает вероятность включения чанка в сниппет.

Экстрактивное сжатие — выделяем главное машинно

Ещё один подход повышения плотности — использование методов экстрактивного сокращения текста. Идея проста: алгоритмы выделяют ключевые предложения из длинного блока, оставляя только те части текста, которые несут основную информацию.

В условиях генеративной выдачи лучше заранее помогать поисковику распознавать эти фрагменты:

• Стартуйте абзац с ключевого утверждения
• Добавляйте мини-заголовки к цепочкам фактов или инструкциям
• Подчёркивайте ключевые фразы полужирным или оформляйте списками

📌 Пример структурированного короткого чанка:

Как ускорить индексацию нейросетевой статьи: — Используйте внутреннюю перелинковку со страниц с уже полученным трафиком — Добавьте FAQ-разметку Schema.org — Запустите краулинг через GSC → URL Inspection Tool

Такие элементы быстро распознаются поисковыми системами как полезные фрагменты и могут быть использованы для формирования snippet-карточек Google или отображаться в расширенной выдаче Яндекса.

Добавляем сигналы качества — E-E-A-T и структура данных

Этот блок покажет, как усилить нейросетевой текст технически и семантически: через встраивание элементов доверия прямо в чанки, правильную микроразметку и внутренние связи между материалами.

Как применять E-E-A-T к AI-текстам

Хотя тексты создаются нейросетью (например, ChatGPT), это не означает автоматического исключения из результатов поиска. Но чтобы остаться в топе — особенно в генеративной выдаче — каждый чанк должен демонстрировать признаки достоверности.

Вот как внедрить E-E-A-T на практике

1. Experience (опыт). Добавляйте формулировки от лица опыта: «В нашем агентстве мы протестировали…», «По результатам 17 проектов…». Такие элементы повышают ценность ответа для пользователя и улучшают его восприятие машиной.
2. Expertise (экспертиза). Указывайте автора статьи с релевантным опытом: SEO-специалист / контент-маркетолог с кейсами. Где возможно — размещайте короткую подпись или ссылку на профиль.
3. Authoritativeness (авторитетность). Ссылайтесь внутри чанков на надёжные источники информации: официальные гайды Google/Яндекса, аналитические исследования отрасли, посты известных экспертов по теме.
4. Trustworthiness (достоверность). Обеспечьте логическую непротиворечивость текста, избегайте обобщений без примеров; добавьте внутреннюю перелинковку на другие релевантные страницы сайта или материалы блога.

Пример усиления чанка:

Мы проверили влияние LLMLingua-сжатия на пяти проектах агентства. После доработки плотности текстов рост видимости составил от +12% до +38% по целевым ключам (по данным Serpstat).

— Здесь есть личный опыт (E), кейсовая база (Ex), имя агентства выступает как сигнал авторитетности источника (A), ссылка на метрику = подтверждение выводов (T)

Используем структурированные данные Schema.org

Для AI-контента актуальны следующие типы схем:

• FAQPage — если статья содержит вопросы с конкретными ответами
• HowTo — при наличии инструкций с шагами
• Article / BlogPosting — базовая схема для публикации
• Author / Organization / Review — повышение уровня доверия к сайту

Добавление этих схем превращает фрагменты текста в структурированные сущности → это повышает шансы на включение чанков в генеративные карточки Google SGE или Яндекс.НК и отображение расширенных элементов SERP: FAQ-блоки под сниппетом, буллеты с шагами инструкции и др.

Пример микро-разметки JSON-LD для HowTo:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "Как повысить информационную плотность AI-контента",
  "step": [
    {
      "@type": "HowToStep",
      "text": "Удалите вводные слова вроде 'следует отметить', 'в целом'."
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "text": "Сформулируйте тезис одним предложением."
    }
  ]
}

Внутренняя перелинковка как усилитель связей между чанками

Продвижение чанков требует понимания их взаимосвязей. Помогите краулеру прочитать вашу структуру правильно:

• Линкуйте из одного материала на другой по смежному подинтенту
• Используйте якорные ссылки прямо на уровни H2/H3
• Создавайте мини-хабы из связанных тем (например: серия статей про оптимизацию LLM-контента)

Это усиливает тематический вес каждого чанка → сигнализирует о глубокой проработке темы → увеличивает шансы выделения нужных блоков при генерации ответов поисковой системой.

Итак: ваш контент теперь не просто релевантен запросу и плотно структурирован — он ещё внушает доверие роботу за счёт признаков опыта, экспертности и технической точности оформления. Осталось научиться измерять эффект от этих усилий. Переходим к финальному блоку анализа результатов продвижения AI-текста.

Проверяем эффект — как анализировать видимость AI-контента сегодня

Вы внедрили структуру по чанкам, усилили текст плотностью, добавили E-E-A-T и разметку. Осталось главное: проверить, сработало ли это. Продвижение AI-контента требует постоянного мониторинга — не только позиций страницы целиком, но и поведения отдельных фрагментов (чанков), их включения в генеративную выдачу и реакций пользователей.

Отслеживаем позиции чанков, а не просто страниц

Стандартная проверка позиций по ключам уже недостаточна. Теперь важно понимать:

• Вошёл ли конкретный фрагмент (чанк) текста в блок SGE или Яндекс.НК
• На какие именно подзапросы страница получает показы
• Какая часть контента была извлечена для сниппета или карусели ответов

Инструменты и методы:

• Google Search Console → отчёты “Поисковые запросы” + анализ строк сниппетов
• Serpstat / Ahrefs / SE Ranking → отслеживание подсниппетных элементов
• ChatGPT Web Browsing / Perplexity → ручная проверка ответа LLM на тему вашей статьи (используется как прокси-поиск)

Анализ попадания в SGE / НК и поведенческих сигналов

Попасть в генеративную выдачу сложно — но возможно. Обратите внимание на признаки успешной работы:

• В GSC появился рост показов без прироста позиций? → вероятное включение в новые форматы выдачи (SGE/сниппеты)
• Повышенный CTR при тех же позициях? → ваш чанк стал частью выделенного ответа
• Длительность сеанса выросла? → пользователи читают больше благодаря удобной структуре
• Уменьшилось количество отказов с целевой страницы? → улучшено первое впечатление за счёт answerable-чанков

Метрики для оценки:

• CTR по подинтентам (title ≠ весь охват)
• Показатели вовлечённости: Scroll depth / Time on page
• Чанки со всплеском входящего трафика по НЧ-запросам

Корректируем стратегию публикаций

Полученные данные дают понимание:

1. Какие форматы работают (например: FAQ vs HowTo)
2. Какие темы проще входят в SGE/НК
3. Какие сигналы качества надо усилить на следующих итерациях публикаций

Что делать дальше: — Проведите повторный аудит слабых чанков — Поднимайте сильные элементы выше на странице — Используйте “хорошо работающие” структуры в новых статьях — Тестируйте альтернативные формулировки интентов внутри материала

Новые правила игры требуют новой стратегии действий

Поисковая оптимизация больше не сводится к работе с текстом в целом. Она про каждый конкретный смысловой блок — чанк, который должен быть готов стать полноценным ответом. В условиях генеративной выдачи Google SGE и алгоритма Яндекс.НК важно не просто «написать статью», а построить её как набор компактных, релевантных и достоверных фрагментов. Именно они определяют, попадёт ли материал в топ или останется незамеченным.

В этой статье мы разобрали полный цикл продвижения AI-контента: от стартового аудита до оценки результатов. Вы получили практические приёмы, которые уже работают в текущих реалиях:

• выявление ключевых ошибок при генерации текстов,
• структура под ранжирование чанков,
• повышение информационной плотности без потери смысла,
• усиление доверия с помощью E-E-A-T и микроразметки,
• анализ реального эффекта от изменений.

SEO изменилась — теперь побеждают не те, кто пишет много, а те, кто пишет понятно для пользователя и для поисковой модели одновременно.