---
id: 900106
card_url: "https://mdrss.com/geo/measurement/900106"
permalink_url: "https://mdrss.com/m/900106"
thread_url: "https://mdrss.com/s/geo"
markdown_url: "https://mdrss.com/geo/measurement/900106/900106.md"
title: "GEO: Измерение AI visibility, цитирований и экспериментов — часть 2 из 2"
annotation: "GEO: Измерение AI visibility, цитирований и экспериментов — часть 2 из 2 — раздел базы знаний GEO / AI SEO."
state: published
thread: geo
domain: geo
category: measurement
type: guide
tags: ["geo", "ai-seo", "llm-visibility", "measurement", "citations", "signals", "analytics"]
ontology_terms: []
relation_terms: []
license: "CC0-1.0"
version: 1
snapshot_at: "2026-08-04T12:20:38.024Z"
source_url: ""
source_kind: "mdrss-final-authored"
platform_scam_risk: null
platform_evidence_score: 0
evidence_urls:
---
## F019. 12 новых KPI для эры генеративного ИИ: конец эпохи старых SEO-дашбордов

#country/global #engine/chatgpt #engine/perplexity #engine/gemini #engine/bing-copilot #task/citation #task/discoverability #task/indexing #task/content #task/measurement #technique/original-data #technique/agentic #vertical/cross-vertical #evidence/unverified #risk/white

**Суть.** ​12 новых KPI для эры генеративного ИИ: конец эпохи старых SEO-дашбордов Традиционные SEO KPI, такие как клики и позиции, теряют актуальность, поскольку поиск трансформируется в интерфейсы на базе ИИ. С появлением систем вроде ChatGPT, CoPilot и Gemini, использующих RAG, эмбеддинги и векторные базы данных, понятие видимости в сети радикально изменилось. Устаревшие и современные метрики поиска Традиционные SEO-дашборды фокусировались на KPI, ориентированных на взаимодействие человека с поисковой выдачей: — Органические сессии и CTR — Средняя позиция — Показатель отказов и время на сайте — Количество обратных ссылок и авторитет домена (DA) Эти метрики становятся менее значимыми в условиях, где ответы ИИ формируются на основе нового стека технологий: — Векторные баз… 12 предлагаемых KPI для эры поиска на базе ИИ Эти метрики разработаны для оценки эффективности в системах обнаружения контента, управляемых ИИ. Количество цитирований ИИ Отслеживает упоминания на платформах ИИ (ChatGPT, Perplexity, Gemini), указывая на достоверность контента. Контент теперь не только ранжируется, но извлекается, анализируется и цитируется ИИ-моделями.

**Числа / пример из полевого материала:**
- ​12 новых KPI для эры генеративного ИИ: конец эпохи старых SEO-дашбордов Традиционные SEO KPI, такие как клики и позиции, теряют актуальность, поскольку поиск трансформируется в интерфейсы на базе ИИ.
- 12 предлагаемых KPI для эры поиска на базе ИИ Эти метрики разработаны для оценки эффективности в системах обнаружения контента, управляемых ИИ.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- С появлением систем вроде ChatGPT, CoPilot и Gemini, использующих RAG, эмбеддинги и векторные базы данных, понятие видимости в сети радикально изменилось.
- Устаревшие и современные метрики поиска Традиционные SEO-дашборды фокусировались на KPI, ориентированных на взаимодействие человека с поисковой выдачей: — Органические сессии и CTR — Средняя позиция — Показатель отказов и время на сайте — Количество обратных ссылок и авторитет домена (DA) Эти метрики становятся менее значимым…
- Частота извлечения чанков Измеряет, как часто блок контента ("чанк") извлекается ИИ для ответа.

**Статус:** `unverified`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S09](#s09), [S10](#s10), [S11](#s11), [S12](#s12) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F020. Ваша видимость в LLM зависит от индексации в Google (и JavaScript здесь играет важную роль) больше, чем вы думаете.

#country/global #engine/google-ai #engine/chatgpt #engine/perplexity #engine/gemini #engine/claude #task/discoverability #task/indexing #task/content #technique/technical-seo #technique/original-data #vertical/cross-vertical #evidence/field-report #risk/white

**Суть.** ​Ваша видимость в LLM зависит от индексации в Google (и JavaScript здесь играет важную роль) больше, чем вы думаете. Четыре ключевых инсайта для лучшего понимания видимости контента в поисковых и чат-инструментах на базе ИИ: 1. `noindex` = нет видимости в AI (очевидно, но многие сайты об этом забывают) Если ваш контент заблокирован для индексации (через noindex, директивы Disallow в robots.txt или x-robots), он не сможет появляться в Google AI Overviews, Gemini или AI Mode. Индекс Google — это фундамент для LLM (контент, который LLM находят чаще всего, почти зеркально отражает то, что мы видим в поиске Google) Данные ясно показывают, что популярные LLM (ChatGPT, Claude, Perplexity и др.) в значительной степени опираются на проиндексированные данные Google. Более высокая видимость в Google напрямую коррелирует с более частым попаданием в ответы, сгенерированные LLM. LLM плохо справляются с JavaScript Большинство ведущих LLM не рендерят JavaScript-контент, в отличие от Google или Bing. Даже если ваши страницы, активно использующие JS, хорошо ранжируются в поиске, эта зависимость может ограничить их видимость в диалогах с ИИ. Что нужно делать: Отдавайте приоритет отрендеренному HTML Проверьте свой самый эффективный контент в Google.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Даже если ваши страницы, активно использующие JS, хорошо ранжируются в поиске, эта зависимость может ограничить их видимость в диалогах с ИИ.
- Что нужно делать: Отдавайте приоритет отрендеренному HTML Проверьте свой самый эффективный контент в Google.

**Статус:** `field-report`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S01](#s01), [S02](#s02), [S09](#s09), [S10](#s10) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

> **Практика для COLLIDER.CLUB:** каждый новый GEO-тезис имеет смысл переводить в карточку «гипотеза → контроль → метрика → срок → результат», чтобы инсайт превращался в накопленное преимущество клуба.

## F021. Утечка системного промпта ChatGPT 4o: влияние на SEO

#country/global #engine/chatgpt #engine/gemini #engine/claude #task/citation #task/discoverability #task/indexing #task/content #technique/content-refresh #technique/original-data #technique/comparison #technique/prompt-engineering #vertical/cross-vertical #evidence/field-report #risk/white

**Суть.** Утечка системного промпта ChatGPT 4o: влияние на SEO Утекший в сеть внутренний системный промпт для ChatGPT 4o, датированный июнем 2025 года, которым поделился Джеймс Берри из LLMrefs, раскрывает, как модель использует и ограничивает веб-поиск. Анализ промпта освещает конкретные условия активации веб-поиска и их влияние на SEO и видимость сайтов издателей. Системный промпт разрешает использовать веб-инструмент при строгом соблюдении условий, указывая, что его следует применять для "доступа к актуальной информации из веба или когда для ответа требуются данные о местоположении". Веб-поиск разрешен для: — Событий в реальном времени или текущих событий (например, погода, спортивные результаты). — Данных, привязанных к местоположению (например, местные компании). — Нишевых тем, отсутствующих в обучающих данных. — Случаев, когда устаревшая информация может нанести вред, например, использование устаревшей версии программной библиотеки. Однако веб-поиск запрещен, если ChatGPT может ответить, основываясь на своих внутренних знаниях, за исключением случаев, когда пользователь запрашивает информацию из общедоступных источников.

**Числа / пример из полевого материала:**
- Утечка системного промпта ChatGPT 4o: влияние на SEO Утекший в сеть внутренний системный промпт для ChatGPT 4o, датированный июнем 2025 года, которым поделился Джеймс Берри из LLMrefs, раскрывает, как модель использует и ограничивает веб-поиск.
- Анализ SISTRIX показывает, что ChatGPT ссылается на внешние источники лишь в 6.3% ответов, по сравнению с 23% у Gemini и средним показателем по отрасли в 13.95%.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Утечка системного промпта ChatGPT 4o: влияние на SEO Утекший в сеть внутренний системный промпт для ChatGPT 4o, датированный июнем 2025 года, которым поделился Джеймс Берри из LLMrefs, раскрывает, как модель использует и ограничивает веб-поиск.
- Системный промпт разрешает использовать веб-инструмент при строгом соблюдении условий, указывая, что его следует применять для "доступа к актуальной информации из веба или когда для ответа требуются данные о местоположении".
- Веб-поиск разрешен для: — Событий в реальном времени или текущих событий (например, погода, спортивные результаты). — Данных, привязанных к местоположению (например, местные компании). — Нишевых тем, отсутствующих в обучающих данных. — Случаев, когда устаревшая информация может нанести вред, например, использование устаревшей…

**Статус:** `field-report`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S09](#s09), [S10](#s10), [S17](#s17), [S20](#s20) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F022. 📌 AI-трафик как новый клиентов: стратегия Нила Пателя для iGaming и eCommerce

#country/global #engine/chatgpt #engine/perplexity #engine/gemini #task/citation #task/discoverability #task/entity #task/content #task/product-discovery #technique/entity-graph #technique/ugc #technique/social-distribution #technique/original-data #technique/comparison #vertical/igaming #vertical/ecommerce #evidence/field-report #risk/white

**Суть.** 📌 AI-трафик как новый клиентов: стратегия Нила Пателя для iGaming и eCommerce В новом выступлении Нил Патель, основатель агентства NP Digital, заявил, что на рынке онлайн-маркетинга начинается «золотая лихорадка» AI-трафика. По его словам, такие платформы, как ChatGPT, Gemini и Perplexity, перестали быть поисковыми системами и превратились в «машины принятия решений». Исследования NP Digital показали, что AI-источники составляют менее 0,5% общего веб-трафика, но генерируют свыше 10% продаж. В отдельных случаях конверсия пользователей из AI в 23 раза выше, чем у органического трафика. Патель провёл параллель с ранними этапами Google Ads и Facebook, когда реклама была дешёвой и мало конкурентной. Успешные компании подстраивают контент так, чтобы он выглядел как готовый ответ — с чёткой структурой, ключевыми тезисами, блоками «плюсы и минусы», списками FAQ и понятными заголовками. Он отметил, что для повышения AI-видимости важно создавать контент, отвечающий на «вопросы момента покупки»: сравнительные обзоры, рейтинги, гиды по выбору.

**Числа / пример из полевого материала:**
- Исследования NP Digital показали, что AI-источники составляют менее 0,5% общего веб-трафика, но генерируют свыше 10% продаж.
- В отдельных случаях конверсия пользователей из AI в 23 раза выше, чем у органического трафика.
- По данным агентства, 82% всех AI-продаж и 87% AI-трафика приходится на ChatGPT.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Успешные компании подстраивают контент так, чтобы он выглядел как готовый ответ — с чёткой структурой, ключевыми тезисами, блоками «плюсы и минусы», списками FAQ и понятными заголовками.
- Патель представил новые KPI для AI-оптимизации: AI visibility score (частота появления бренда в AI-ответах), citation frequency (частота цитирования), entity mention velocity (скорость роста авторитетности в нише), zero-click value (влияние на решения без перехода на сайт), cross-platform presence (устойчивость репутации на р…
- Он отметил, что для повышения AI-видимости важно создавать контент, отвечающий на «вопросы момента покупки»: сравнительные обзоры, рейтинги, гиды по выбору.

**Статус:** `field-report`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S09](#s09), [S10](#s10), [S11](#s11), [S12](#s12) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F023. Искусство инференс-инжиниринга и оптимизации: За пределами SEO и GEO

#country/global #engine/chatgpt #engine/perplexity #engine/gemini #task/discoverability #task/indexing #task/entity #task/content #task/measurement #technique/entity-graph #technique/original-data #technique/agentic #vertical/cross-vertical #evidence/field-report #risk/white

**Суть.** Искусство инференс-инжиниринга и оптимизации: За пределами SEO и GEO Иерархия обновилась: SEO > `AI SEO` > `AEO`. Ранжирование больше не самоцель; цель — стать "`Ground Truth`" (Фундаментальной Истиной) для LLM (ChatGPT, Gemini, Perplexity). 1️⃣ Фаза I: Загрузка фактов (Input) LLM не браузит, она процессит. Вы должны инжинирить входные данные так, чтобы модель тратила 0% вычислений на "угадывание" структуры. — Протокол: Явно определяйте Сущность (Кто), Атрибут (Что) и Отношения (Основатели/Материнская компания). — Перплексия против Бёрстиности (Burstiness): Держите факты с низкой перплексией (структура S-V-O) для точности, но аналитику с высокой бёрстиностью (уникальные инсайты), чтобы избежать фильтрации как "генери… 2️⃣ Фаза II: Цикл Скульптора (Output) Двигайтесь дальше "спама консенсусом" (замусоривания упоминаниями). — Рекурсивное улучшение: Скармливаем спроектированную схему -> Анализируем вывод (inference) -> Фиксим галлюцинации -> Заливаем обратно. — Цель: Стабильное состояние, где модель воспроизводит "Ground Truth" без дрифта.

**Числа / пример из полевого материала:**
- Вы должны инжинирить входные данные так, чтобы модель тратила 0% вычислений на "угадывание" структуры. — Протокол: Явно определяйте Сущность (Кто), Атрибут (Что) и Отношения (Основатели/Материнская компания). — Перплексия против Бёрстиности (Burstiness): Держите факты с низкой перплексией (структура S-V-O) для точно…

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Искусство инференс-инжиниринга и оптимизации: За пределами SEO и GEO Иерархия обновилась: SEO > `AI SEO` > `AEO`.
- Это требует сдвига от оптимизации ключей к Инференс-Инжинирингу (Inference Engineering).
- Вы должны инжинирить входные данные так, чтобы модель тратила 0% вычислений на "угадывание" структуры. — Протокол: Явно определяйте Сущность (Кто), Атрибут (Что) и Отношения (Основатели/Материнская компания). — Перплексия против Бёрстиности (Burstiness): Держите факты с низкой перплексией (структура S-V-O) для точности, но ан…

**Статус:** `field-report`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S09](#s09), [S10](#s10), [S11](#s11), [S12](#s12) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F024. Бернард Хуанг поднял тему, заметив интересный перекос в том, как разные LLM-ки подбирают источники для запросов-сравнений.

#country/global #engine/chatgpt #engine/perplexity #engine/gemini #task/citation #task/discoverability #task/content #task/reputation #task/automation #technique/ugc #technique/content-refresh #technique/original-data #technique/comparison #technique/prompt-engineering #vertical/saas #vertical/media #vertical/b2b #evidence/field-report #risk/white

**Суть.** ​Бернард Хуанг поднял тему, заметив интересный перекос в том, как разные LLM-ки подбирают источники для запросов-сравнений. Он отметил, что Gemini, похоже, активно избегает официальные бренды и источники, в то время как GPT-модели, наоборот, отдают им предпочтение. Его основной поинт: есть ли у кого-то данные о том, какой тип контента разные AI-модели юзают в качестве источников и как поведение в веб-поиске связано с видимостью в сгенерированных AI ответах. Позже он уточнил свою позицию: хотя Google/Gemini/AIO могут *упоминать* дохера брендов, они очень жмутся на реальные цитаты. И наоборот, он видит, что у GPT-5 высокий процент ответов (около 75%) идет без ссылок. Бернард предполагает, что дело в стоимости веб-серча по API, который обычно врубается только для запросов, где важна свежесть инфы (например, со словами типа "best", "trends" или годом в будущем). 2 Анализ по нишам Tech, B2B SaaS, healthtech и sectech показал, что у LLM-ок разные паттерны по цитированию: — Google AIO: Показывает максимально возможное число брендов, давая шанс засветиться мелким ребятам, хотя крупные, конечно, упоминаются чаще.

**Числа / пример из полевого материала:**
- И наоборот, он видит, что у GPT-5 высокий процент ответов (около 75%) идет без ссылок.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Считается, что это самая простая платформа, чтобы получить упоминание своего бренда. — ChatGPT: Упоминает меньше брендов, чем AIO, и чаще ссылается на крупные, авторитетные бренды из-за более ограниченных и свежих датасетов. — Perplexity: Дает меньше всего ссылок и сильно топит за крупные, известные бренды.
- Использование слов типа "best" также было частым в этих промптах.
- 6 GPT-5, возможно, спецом делает больше веб-серчей, чтобы быть "умным, а не знающим".

**Статус:** `field-report`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S09](#s09), [S10](#s10), [S11](#s11), [S12](#s12) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F025. Прокси-страницы Google Translate /translate получают заметную видимость в AI Overviews (AIO) по всей Европе, включая Германию, Испанию, Нидерланды, Швецию и Францию, обходя традиц

#country/US #engine/google-ai #engine/gemini #engine/google #task/citation #task/discoverability #task/content #task/local #task/automation #technique/ugc #technique/original-data #vertical/local-services #vertical/crypto #evidence/observed #risk/white

**Суть.** ​Прокси-страницы Google Translate /translate получают заметную видимость в AI Overviews (AIO) по всей Европе, включая Германию, Испанию, Нидерланды, Швецию и Францию, обходя традиционные методы SEO. Это формирует новую видимость, контролируемую Google, где переведенные версии зарубежного контента часто занимают верхние позиции, особенно при нехватке качественного локального контента. В Турции страницы Google Translate отображаются в около 10 миллионах запросов AIO. Google направляет огромный трафик через эти страницы: более 90 миллионов ежемесячных визитов в Бразилии и свыше 100 миллионов в Индии. Частота появления Translate Proxy Pages в AIO за май: — Швеция: 14,483 — Нидерланды: 49,336 — Испания: 109,127 — Германия: 57,000 (рост на 40M% с апреля, когда было всего 4) — Франция: 35,847 Итого: миллионы ежемесячных визитов через Google. Этот механизм, возможно, "подпитывает" модели Gemini, подобно росту популярности переводных страниц Reddit. Это явление, известное как "Proxy SEO", серьезно влияет на SEO-специалистов и издателей.

**Числа / пример из полевого материала:**
- В Турции страницы Google Translate отображаются в около 10 миллионах запросов AIO.
- Google направляет огромный трафик через эти страницы: более 90 миллионов ежемесячных визитов в Бразилии и свыше 100 миллионов в Индии.
- Частота появления Translate Proxy Pages в AIO за май: — Швеция: 14,483 — Нидерланды: 49,336 — Испания: 109,127 — Германия: 57,000 (рост на 40M% с апреля, когда было всего 4) — Франция: 35,847 Итого: миллионы ежемесячных визитов через Google.
- По данным Semrush, Google контролирует минимум 658 миллионов ежемесячных визитов таким образом.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Все взаимодействия пользователей (скролл, клики, отказы, время на сайте) происходят через инфраструктуру Google translate.goog, а не на домене издателя, хотя трафик частично передается на оригинальный GA property.
- Издатели могут не знать, что их контент используется, теряя брендовую ценность и полную аналитику.
- Есть заголовочный тег от Google для контроля видимости Translate Proxy Pages, но его используют редко, возможно, из-за нежелания крупных игроков ограничивать "бесплатное обучение ИИ".

**Статус:** `observed`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S01](#s01), [S02](#s02), [S17](#s17), [S20](#s20) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

**Внешние материалы, приложенные к исходному наблюдению:**
- https://gist.github.com/natzir/f13e37febb8ba7e5f1e9caed620c26d4

## F026. Пост 20 способов использования ChatGPT в SEO на прошлой неделе взорвал Телеграм 😁

#country/global #engine/chatgpt #task/entity #task/content #task/local #task/reputation #technique/structured-data #technique/ugc #technique/internal-linking #technique/original-data #technique/multimodal #vertical/local-services #evidence/field-report #risk/white

**Суть.** Пост 20 способов использования ChatGPT в SEO на прошлой неделе взорвал Телеграм 😁 Продолжая горячую тему, Джо Янгблад составил убийственный список из 19 способов использования ChatGPT для SEO, и даже включил в него информацию о том, насколько они эффективны + привел примеры расшифровок! Исследование ключевых слов 2. Создание локально ориентированного контента 3. Создание кода Schema.org 4. Написание писем для привлечения внимания к построению ссылок 5. Генерация длиннохвостых запросов / вопросов, используемых в голосовом или обычном поиске 13.

**Числа / пример из полевого материала:**
- Пост 20 способов использования ChatGPT в SEO на прошлой неделе взорвал Телеграм 😁 Продолжая горячую тему, Джо Янгблад составил убийственный список из 19 способов использования ChatGPT для SEO, и даже включил в него информацию о том, насколько они эффективны + привел примеры расшифровок!
- Написание оптимизированных метаописаний 10.
- Написание продающих копий для рекламных посадочных страниц 11.
- Написание привлекающих внимание заголовков для постов в социальных сетях 12.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Пост 20 способов использования ChatGPT в SEO на прошлой неделе взорвал Телеграм 😁 Продолжая горячую тему, Джо Янгблад составил убийственный список из 19 способов использования ChatGPT для SEO, и даже включил в него информацию о том, насколько они эффективны + привел примеры расшифровок!
- Создание локально ориентированного контента 3.
- Создание кода Schema.org 4.

**Статус:** `field-report`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S09](#s09), [S10](#s10), [S17](#s17), [S20](#s20) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F027. AI Overviews используют сниппеты, а не полный текст

#country/global #engine/google-ai #engine/chatgpt #engine/gemini #task/citation #task/discoverability #task/indexing #task/content #technique/digital-pr #technique/original-data #vertical/media #evidence/field-report #risk/white

**Суть.** ​AI Overviews используют сниппеты, а не полный текст Данные указывают на то, что AI Overviews и AI Mode от Google для доступа к контенту используют сниппеты (пассажи) с веб-страниц, а не полный текст. Об этом свидетельствует заявление Логана Килпатрика, ведущего продакт-менеджера Google Gemini API. Доказательства от Google Gemini API 18 августа 2025 года Килпатрик написал в X, что в Gemini API "search grounding получает доступ только к сниппетам страницы и не может видеть всю страницу без URL context". Это заявление о принципах работы grounding в Gemini API ясно указывает на функциональный принцип, лежащий в основе AI Overviews. Значение для AI Overviews и AI Mode В официальной документации говорится, что AI Overviews основываются на результатах поиска, что подразумевает, что они также используют контекст на основе сниппетов. Это проясняет два различных механизма: — Search Grounding: Метод по умолчанию, обрабатывающий только фрагменты страницы. — URL Context: Более новая функция, обрабатывающая полное содержимое URL, но только когда он явно предоставлен.

**Числа / пример из полевого материала:**
- Доказательства от Google Gemini API 18 августа 2025 года Килпатрик написал в X, что в Gemini API "search grounding получает доступ только к сниппетам страницы и не может видеть всю страницу без URL context".

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- ​AI Overviews используют сниппеты, а не полный текст Данные указывают на то, что AI Overviews и AI Mode от Google для доступа к контенту используют сниппеты (пассажи) с веб-страниц, а не полный текст.
- Значение для AI Overviews и AI Mode В официальной документации говорится, что AI Overviews основываются на результатах поиска, что подразумевает, что они также используют контекст на основе сниппетов.
- Почему это важно для SEO Это имеет очевидные последствия для SEO и видимости в AI-ответах: — Контент должен быть структурирован так, чтобы его можно было понять и использовать в виде небольших фрагментов. — Структура важнее объема.

**Статус:** `field-report`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S01](#s01), [S02](#s02), [S09](#s09), [S10](#s10) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F028. Новый взгляд на трафик от ИИ

#country/global #engine/chatgpt #engine/perplexity #engine/gemini #engine/claude #engine/bing-copilot #task/citation #task/content #technique/original-data #technique/comparison #vertical/cross-vertical #evidence/observed #risk/white

**Суть.** Новый взгляд на трафик от ИИ Свежее исследование Ahrefs проливает свет на влияние ИИ на веб-трафик. Вот ключевые выводы: 🔹 63% сайтов получают трафик от ИИ. Из 3,000 проанализированных ресурсов, большинство зафиксировали хотя бы одного посетителя, пришедшего через ИИ-чатботов. 🔹 На ChatGPT приходится 50% всего ИИ-трафика, Perplexity генерирует около 30.7%, а Gemini — 17.6%. Остальные чатботы, такие как Claude, Copilot, Mistral и Jasper, вместе обеспечивают менее 2% трафика. 🔹 В среднем, 0.17% посетителей сайта приходят через ИИ-чатботов. Оптимизация контента под ИИ-чатботов, особенно таких как ChatGPT, может стать важным шагом для увеличения посещаемости вашего сайта. Хотя цифра кажется небольшой, для небольших сайтов это может быть значимым источником трафика. 🔹 Небольшие ресурсы получают больший процент трафика от ИИ по сравнению с крупными сайтами, что подчёркивает важность оптимизации контента под ИИ для всех, независимо от размера.

**Числа / пример из полевого материала:**
- Вот ключевые выводы: 🔹 63% сайтов получают трафик от ИИ.
- Из 3,000 проанализированных ресурсов, большинство зафиксировали хотя бы одного посетителя, пришедшего через ИИ-чатботов. 🔹 На ChatGPT приходится 50% всего ИИ-трафика, Perplexity генерирует около 30.7%, а Gemini — 17.6%.
- Остальные чатботы, такие как Claude, Copilot, Mistral и Jasper, вместе обеспечивают менее 2% трафика. 🔹 В среднем, 0.17% посетителей сайта приходят через ИИ-чатботов.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Хотя цифра кажется небольшой, для небольших сайтов это может быть значимым источником трафика. 🔹 Небольшие ресурсы получают больший процент трафика от ИИ по сравнению с крупными сайтами, что подчёркивает важность оптимизации контента под ИИ для всех, независимо от размера.
- Оптимизация контента под ИИ-чатботов, особенно таких как ChatGPT, может стать важным шагом для увеличения посещаемости вашего сайта.

**Статус:** `observed`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S09](#s09), [S10](#s10), [S11](#s11), [S12](#s12) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

**Внешние материалы, приложенные к исходному наблюдению:**
- https://ahrefs.com/blog/ai-traffic-study/

## F029. Как ранжироваться в Deep Research от ChatGPT, отвечая на уточняющие запросы

#country/global #engine/chatgpt #engine/gemini #task/citation #task/discoverability #task/content #technique/original-data #technique/comparison #vertical/cross-vertical #evidence/field-report #risk/white

**Суть.** ​Как ранжироваться в Deep Research от ChatGPT, отвечая на уточняющие запросы Для улучшения видимости в Deep Research от ChatGPT, контент-стратегия должна отвечать на уточняющие вопросы ("refinements"), задаваемые моделью перед генерацией результатов. Это гарантирует соответствие контента критериям, которые ChatGPT использует для синтеза информации. Deep Research — это фича ChatGPT для углубленного поиска по сложным запросам. Она имитирует обращение к нескольким источникам для исчерпывающего ответа, экономя время на исследование. Эти вопросы раскрывают искомые моделью атрибуты и данные. Трафик из Deep Research обычно качественный, так как пользователи уточняют свои потребности в процессе поиска. Ключевая стратегия: Использование уточнений Перед поиском Deep Research задает уточняющие вопросы ("refinements"), чтобы понять интент пользователя.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Это гарантирует соответствие контента критериям, которые ChatGPT использует для синтеза информации.
- Ключевая стратегия: Использование уточнений Перед поиском Deep Research задает уточняющие вопросы ("refinements"), чтобы понять интент пользователя.
- Сбор этих вариаций дает руководство по созданию контента.

**Статус:** `field-report`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S09](#s09), [S10](#s10), [S17](#s17), [S20](#s20) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F030. 🤖 OpenAI захватывает ИИ-поиск и выкатывает оплату за клики

#country/global #engine/chatgpt #engine/perplexity #engine/gemini #engine/claude #task/citation #task/indexing #task/content #technique/original-data #vertical/cross-vertical #evidence/official #risk/white

**Суть.** 🤖 OpenAI захватывает ИИ-поиск и выкатывает оплату за клики Эх, зря я их недооценивал. Компания, видимо, планирует подмять под себя весь веб-трафик. Вот вам статистика по активности ИИ-краулеров на базе 858 тыс. сайтов: ⏺ OpenAI — 81% визитов; ⏺ Anthropic — 16,6%; ⏺ Perplexity — 1,8%; ⏺ Gemini — 0,6%. И, судя по исследованию, больше половины их визитов составляют ответы с цитированием источников. Недавно я смеялся, что пойдем покупать рекламу в ChatGPT, когда цена упадет до 10 баксов. Но на этом ребята не останавливаются. Только еще меньше: от 3 до 5$ за клик. 😁 Они уже даже выкатили нового краулера OAI-AdsBot, который будет проверять лендинги на спам и парсить контент.

**Числа / пример из полевого материала:**
- Вот вам статистика по активности ИИ-краулеров на базе 858 тыс. сайтов: ⏺ OpenAI — 81% визитов; ⏺ Anthropic — 16,6%; ⏺ Perplexity — 1,8%; ⏺ Gemini — 0,6%.
- Недавно я смеялся, что пойдем покупать рекламу в ChatGPT, когда цена упадет до 10 баксов.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Только еще меньше: от 3 до 5$ за клик. 😁 Они уже даже выкатили нового краулера OAI-AdsBot, который будет проверять лендинги на спам и парсить контент.

**Статус:** `official`; риск: `white`. Связанный подтверждающий контекст: [S09](#s09), [S10](#s10), [S11](#s11), [S12](#s12) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

**Внешние материалы, приложенные к исходному наблюдению:**
- https://developers.openai.com/api/docs/bots

> **Внутри COLLIDER.CLUB** особенно полезно сравнивать один и тот же набор промптов на проектах из разных вертикалей — AI search сильно меняет источники в зависимости от интента и категории.

## F031. В 2025 все вели себя ПЛОХ… хорошо 🤩 Подведем итоги года?

#country/global #engine/google-ai #engine/chatgpt #engine/google #task/citation #task/entity #task/content #task/measurement #task/automation #technique/structured-data #technique/social-distribution #technique/original-data #technique/multimodal #vertical/cross-vertical #evidence/unverified #risk/gray-or-black

**Суть.** В 2025 все вели себя ПЛОХ… хорошо 🤩 Подведем итоги года? Ну что, друзья, спешу поделиться итогами 2025 для SEO, ASO и PPC. В 2025 он стал общей частью стратегии продвижения. Кстати, 2025 показал, что микроразметка не влияет на AI Overviews. Но очень хорошо работает на юзерах, особенно QAPage — некий Mail ru стайл. 😎 Усиление EEAT, проверка актуальной информации в контенте, нулевые клики SERP — суровая реальность 2025 года. Он жестко уперся в нейросети, и отныне сайты нужно оптимизировать под них, развивая бренд через соцсети и блоги. С этим нужно быть аккуратным в 2026.

**Числа / пример из полевого материала:**
- В 2025 все вели себя ПЛОХ… хорошо 🤩 Подведем итоги года?
- Ну что, друзья, спешу поделиться итогами 2025 для SEO, ASO и PPC.
- В 2025 он стал общей частью стратегии продвижения.
- Кстати, 2025 показал, что микроразметка не влияет на AI Overviews.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Он жестко уперся в нейросети, и отныне сайты нужно оптимизировать под них, развивая бренд через соцсети и блоги.
- Но очень хорошо работает на юзерах, особенно QAPage — некий Mail ru стайл. 😎 Усиление EEAT, проверка актуальной информации в контенте, нулевые клики SERP — суровая реальность 2025 года.
- С этим нужно быть аккуратным в 2026.

**Статус:** `unverified`; риск: `gray-or-black`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S01](#s01), [S02](#s02), [S09](#s09), [S10](#s10) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F032. Как количественно оценить вашу невидимость в AI-поиске

#country/global #engine/google-ai #engine/perplexity #engine/google #task/citation #task/discoverability #task/entity #task/content #task/measurement #technique/structured-data #technique/original-data #technique/feeds #vertical/cross-vertical #evidence/field-report #risk/gray-or-black

**Суть.** Как количественно оценить вашу невидимость в AI-поиске По мере того, как AI-ассистенты становятся основным информационным слоем, наша традиционная SEO-видимость — уже не полная картина. Данные по фичам вроде гугловского AI Mode смешиваются в GSC с типом поиска "Web", что делает невозможным их изоляцию и отслеживание. Эти системы работают на гибридном поиске, смешивая lexical поиск (типа BM25) с semantic поиском (на векторах), используя методы вроде Reciprocal Rank Fusion (RRF). Для заданного набора запросов сравните топ-10 органических URL в Google с URL, которые цитирует AI-ассистент вроде Perplexity. На основе этих двух списков рассчитайте три диагностические метрики: — `Shared Visibility Rate` (SVR): Измеряет пересечение между топ-10 Google и цитатами ассистента. Чтобы продиагностировать наш перформанс в этом новом слое, можно заюзать ручной фреймворк для измерения расхождения между традиционной выдачей и AI-ассистентами. Если у конкурента высокий RCC, надо реверс-инжинирить их структуру контента и использование схемы.

**Числа / пример из полевого материала:**
- Для заданного набора запросов сравните топ-10 органических URL в Google с URL, которые цитирует AI-ассистент вроде Perplexity.
- На основе этих двух списков рассчитайте три диагностические метрики: — `Shared Visibility Rate` (SVR): Измеряет пересечение между топ-10 Google и цитатами ассистента.
- Высокий SVR (> 0.6) сигнализирует, что наш контент хорошо подходит обеим системам. — `Unique Assistant Visibility Rate` (UAVR): Показывает процент новых источников, которые ассистент находит вне топ-10 Google.
- Чтобы оптимизироваться под эти гибридные системы, структурируйте контент в лаконичные блоки "тезис-доказательство" по 200–300 слов.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Это создает гэп в видимости, где наш контент может быть показан, пересказан или проигнорирован AI-системами без какого-либо прямого фидбека в аналитике.
- Эти системы работают на гибридном поиске, смешивая lexical поиск (типа BM25) с semantic поиском (на векторах), используя методы вроде Reciprocal Rank Fusion (RRF).
- Чтобы продиагностировать наш перформанс в этом новом слое, можно заюзать ручной фреймворк для измерения расхождения между традиционной выдачей и AI-ассистентами.

**Статус:** `field-report`; риск: `gray-or-black`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S01](#s01), [S02](#s02), [S11](#s11), [S12](#s12) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F033. Доминирование Google в поиске сильно как никогда: совместное исследование Datos и SparkToro показало, что почти 60% поисковых запросов в США (58,5%) и ЕС (59,7%) завершились без к

#country/US #engine/google-ai #engine/chatgpt #task/local #technique/social-distribution #technique/original-data #technique/multimodal #vertical/local-services #evidence/field-report #risk/white

**Суть.** ​Доминирование Google в поиске сильно как никогда: совместное исследование Datos и SparkToro показало, что почти 60% поисковых запросов в США (58,5%) и ЕС (59,7%) завершились без кликов в 2024 году. Это означает, что пользователи часто либо завершали сессию (~37%), либо меняли запрос (~22%). Google продолжает генерировать значительный трафик на свои собственные ресурсы, такие как YouTube, Google Images, Google Maps и Google Flights - почти 30% кликов в США и чуть меньше в ЕС из-за регуляторных ограничений. Вопреки медийным нарративам о падении Google перед лицом ИИ-инструментов вроде ChatGPT или Bing, данные показывают, что объем поиска Google, доля рынка и количество поисковых запросов на пользователя находятся на историческом максимуме, с небольшим спадом летом 2023 года, вероятно, из-за сезонности. Однако трафик в открытый веб снижается: только 360 из 1000 поисковых запросов в США и 374 из 1000 в ЕС ведут на сайты, не принадлежащие Google или не платящие за рекламу Google. В исследовании использовались данные панели кликстрима Datos, представляющей разнообразную и статистически значимую выборку, хотя и с ограничениями, такими как минимальное покрытие iOS и потенциальное влияние блокировщиков рекламы на CTR платного поиска.

**Числа / пример из полевого материала:**
- ​Доминирование Google в поиске сильно как никогда: совместное исследование Datos и SparkToro показало, что почти 60% поисковых запросов в США (58,5%) и ЕС (59,7%) завершились без кликов в 2024 году.
- Это означает, что пользователи часто либо завершали сессию (~37%), либо меняли запрос (~22%).
- Google продолжает генерировать значительный трафик на свои собственные ресурсы, такие как YouTube, Google Images, Google Maps и Google Flights - почти 30% кликов в США и чуть меньше в ЕС из-за регуляторных ограничений.
- Вопреки медийным нарративам о падении Google перед лицом ИИ-инструментов вроде ChatGPT или Bing, данные показывают, что объем поиска Google, доля рынка и количество поисковых запросов на пользователя находятся на историческом максимуме, с небольшим спадом летом 2023 года, вероятно, из-за сезонности.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- В исследовании использовались данные панели кликстрима Datos, представляющей разнообразную и статистически значимую выборку, хотя и с ограничениями, такими как минимальное покрытие iOS и потенциальное влияние блокировщиков рекламы на CTR платного поиска.
- Для SEO-специалистов и digital-маркетологов это подчеркивает необходимость оптимизации под zero-click запросы и извлечения ценности из поисков без кликов.

**Статус:** `field-report`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S01](#s01), [S02](#s02), [S09](#s09), [S10](#s10) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F034. Алгоритм GIST использует Conflict Radius для отсева избыточных RAG-источников

#country/global #engine/google-ai #engine/gemini #engine/claude #task/citation #task/discoverability #task/indexing #task/entity #task/content #technique/structured-data #technique/entity-graph #technique/ugc #vertical/cross-vertical #evidence/unverified #risk/white

**Суть.** Алгоритм GIST использует Conflict Radius для отсева избыточных RAG-источников Внедрение Google протокола GIST (Greedy Independent Set Thresholding) знаменует разворот от "Ранжирования по авторитету" к "Выборке по разнообразию" для AI Overviews и SGE. Традиционные алгоритмы ранжируют документы по сигналам качества, но GIST решает проблему юнит-экономики: избыточность стоит дорого. Google не может позволить себе скармливать десять семантически идентичных "Небоскребов" (Skyscraper articles) в контекстное окно LLM. Вместо этого алгоритм определяет высокополезную "Seed Node" (например, топ-1 результат) и математически очерчивает вокруг нее Conflict Radius. Любой контент, попадающий внутрь этого радиуса — обычно с семантическим пересечением >85% — исключается из выборки для экономии токенов, независимо от траста домена. Этот механизм превращает десятилетнюю технику "Небоскреб" (переписать топ, но длиннее) в техническую уязвимость. Зеркаля структуру и энтити лидера рынка, вы добровольно помещаете свой контент в его Exclusion Zone, гарантируя невидимость в ответах AI.

**Числа / пример из полевого материала:**
- Любой контент, попадающий внутрь этого радиуса — обычно с семантическим пересечением >85% — исключается из выборки для экономии токенов, независимо от траста домена.
- Цель — семантическое пересечение <75%.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Алгоритм GIST использует Conflict Radius для отсева избыточных RAG-источников Внедрение Google протокола GIST (Greedy Independent Set Thresholding) знаменует разворот от "Ранжирования по авторитету" к "Выборке по разнообразию" для AI Overviews и SGE.
- Зеркаля структуру и энтити лидера рынка, вы добровольно помещаете свой контент в его Exclusion Zone, гарантируя невидимость в ответах AI.
- Успех больше не в том, чтобы быть лучше; он в Ортогональности — статистическом различии, создающем достаточную дистанцию от Seed Node для обоснования отдельного слота в выдаче.

**Статус:** `unverified`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S01](#s01), [S02](#s02), [S17](#s17), [S20](#s20) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

## F035. 41 вопрос SEO-агентству при выборе подрядчика

#country/global #engine/chatgpt #engine/perplexity #engine/gemini #engine/google #task/discoverability #task/indexing #task/content #task/measurement #task/automation #technique/ugc #technique/social-distribution #technique/original-data #technique/multimodal #technique/agentic #vertical/cross-vertical #evidence/observed #risk/white

**Суть.** 41 вопрос SEO-агентству при выборе подрядчика Про AI: 1. Приведите пример SEO-процесса в вашем агентстве до и после внедрения AI. Как отслеживаете переход клиентов на AI-поисковики (Gemini/ChatGPT/Perplexity)? Сравните ваш подход 2022-2023 годов с текущей AI-стратегией: что уже адаптировано, что в разработке? Стоит ли блокировать AI-ботов от краулинга сайта для защиты данных? Как ваше агентство реагирует на прогноз Gartner о снижении поисковых запросов и проверяет изменения поискового поведения? Как обеспечиваете аутентичность контента и вовлеченность аудитории при использовании AI?

**Числа / пример из полевого материала:**
- 41 вопрос SEO-агентству при выборе подрядчика Про AI: 1.
- Сравните ваш подход 2022-2023 годов с текущей AI-стратегией: что уже адаптировано, что в разработке?
- Про интегрированный поиск: 20.

**Практический вывод / гипотеза для теста:**
- Как ваше агентство реагирует на прогноз Gartner о снижении поисковых запросов и проверяет изменения поискового поведения?
- Как обеспечиваете аутентичность контента и вовлеченность аудитории при использовании AI?
- Чем стратегии оптимизации контента для языковых моделей отличаются от классического SEO?

**Статус:** `observed`; риск: `white`. Точные причинные выводы и цифры требуют независимой репликации. Связанный подтверждающий контекст: [S09](#s09), [S10](#s10), [S11](#s11), [S12](#s12) — эти источники подтверждают общую механику, но не обязательно конкретную цифру кейса.

**Внешние материалы, приложенные к исходному наблюдению:**
- https://www.seerinteractive.com/insights/seo-rfp-guide