🌐 Новости из мира GEO. Какой контент предпочитают нейросети Продолжаем погружаться в тему GEO. Прошлись по источникам и изучили, что сами создатели Яндекс Нейро и AIO Overviews говорят о том, как ИИ-поиск отбирает источники для своих ответов. Делимся главным. 🔹 Яндекс Нейро Нейро берёт факты из источников в интернете, а не из памяти генеративной модели, причем эти источники должны высоко ранжироваться в обычном поиске Яндекса. Поиск источников можно поделить на три этапа: 1️⃣ Стандартный поиск наиболее релевантных запросу пользователя документов. 2️⃣ Выделение значимой текстовой информации. Для этого Яндекс использует BERT-модель. Важно: структурированный текст с четкими блоками легче обработать. 3️⃣ Отбор пяти наиболее полезных документов с помощью модели–предиктора. Например, Нейро предпочитает текстовый контент видео, даже если видео высоко ранжируется в обычном поиске. И да, для формирования ответа Нейро выбирает ровно 5 документов и затем передает полезные фрагменты из них LLM из семейства YandexGPT 3 вместе с диалогом пользователя и запросом. Яндекс говорит, что чем больше документов на входе, тем меньше каждый последующий несёт пользы. 🔹 Google AI Google официально заявляет, что AI Overviews использует ту же систему ранжирования, что и обычный поиск. Для попадания в AI Overviews не нужны специальные требования. Используются те же принципы ранжирования, что и для обычной органики — Core Web Ranking systems. 1️⃣ AI Overviews использует кастомизированную модель Gemini, которая работает в связке с существующими системами ранжирования Google и Knowledge Graph. В отличие от обычных LLM-чатботов, AI Overviews показывает только ту информацию, которая подтверждается топ-результатами из веба. 2️⃣ Для режима ИИ Google использует методику множественных связанных запросов. То есть, система не ограничивается формулировкой, которую ввел пользователь, а генерирует несколько взаимосвязанных запросов по смежным темам и аспектам и ищет по ним релевантную информацию. 3️⃣ Google любит качественные изображения и видео, строже относится к подбору источников с YMYL-тематикой, а еще у Гугла есть целый гайд о том, как оптимизировать контент, чтобы попасть в ИИ-выдачу. 4️⃣ В самих AI-ответах можно прочитать про каждый источник, почему Google выбрал его. У многих ответов встречается информация, что источник был проиндексирован Google более 10 лет назад. Это перекликается с общепринятым мнением, что для ранжирования в органике Google тоже очень важен возраст ресурса. 📌 Что важно ИИ-выдача поисковиков опирается на тот же поисковый индекс — SEO никуда не уходит и оптимизация под соответствующую ПС остается ключевым фактором. Для обоих поисковиков важна структура и релевантность как самого документа, так и информации, которая в нем представлена. Она должна отвечать на запрос и нести пользу — следите за качеством контента. Для Google будет полезно обрабатывать максимум запросов по тематике, так как ИИ формирует запросы по смежным темам. ➡️ Еще больше информации о том, что важно для попадания в ИИ-выдачу вы узнаете 26 марта в 14.00 на нашем вебинаре «8 мифов про ИИ-выдачу: какие сайты на самом деле любят Яндекс Нейро, Google AI и Perplexity». Мы провели собственное исследование, чтобы понять, какой контент действительно любят нейросети, и готовы поделиться результатами с вами. ❗️Следите за анонсами, чтобы первыми узнать о результатах и получить ценную информацию.