Практические статьи о том, как использовать нейросети для написания и оптимизации SEO-текстов. Советы, шаблоны, промпты и стратегии для генерации эффективного контента.
Привычный мир поиска, где десять синих ссылок борются за ваше внимание, стремительно меняется. Сегодня на запросы всё чаще отвечает не список документов, а искусственный интеллект. Google SGE, Microsoft Copilot, Perplexity — эти системы не просто ранжируют сайты, они читают их, извлекают факты и синтезируют готовый ответ прямо на странице результатов.
Поиск переживает системное изменение: привычный список ссылок всё чаще заменяется единым кратким ответом с указанием источников. Пользователь получает готовую выжимку, а переход на сайт становится лишь одним из возможных шагов. Этот формат закрепился не только в Google, Яндексе и Bing, но и в сервисах вроде Perplexity или ChatGPT Search. Логика работы меняется: внимание сосредоточено на ответе, а не на результатах в целом.
AI-контент всё чаще становится основой для информационных страниц, блогов и продуктовых материалов. Он экономит время, хорошо структурирован, соответствует требованиям по объёму и ключевым словам. Однако при переходе от генерации к анализу метрик возникает диссонанс: статьи читаются хуже, вовлечённость падает, глубина просмотра не растёт.
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.