Made on
Tilda
В этой статье я дал вам один инструмент (отвертку), а в телеграм канале лежит много пользы, инструментов и видео.
Срез мнений SEO-профессионалов: доля респондентов, считающих фактор главным (апрель 2024).
Ниже — перечень факторов с долей респондентов. Шкала — относительная, от лидера (36,3%) до минимальных значений.
Generative AI in search Генеративный ИИ в поиске (например, Google AI Overviews, SearchGPT и др.)
36,3%AI-generated content Контент, созданный ИИ (массовая генерация статей через ChatGPT и аналоги)
23,8%Generational changes in internet use Смена поколений и паттернов поиска (TikTok, YouTube вместо Google)
15,8%E-E-A-T and trusted sources Опыт, экспертность, авторитетность и надежность; доверенные источники
8,7%New search algorithm breakthroughs Новые прорывы в алгоритмах (включая обновления ядра)
7,3%SERP features Функции выдачи: виджеты, блоки ответов, карты и др.
2,8%Knowledge graph & entities Граф знаний и работа с сущностями (семантический поиск)
2,4%Structured data Структурированные данные (микроразметка)
1,1%Other Другое
1,8%Главный источник турбулентности — искусственный интеллект: изменения в поиске и массовое производство контента. Поведение аудитории и доверие к источникам становятся критичнее, чем отдельные технические «фишки».
Интерпретация результатов: что усиливать в стратегии, а что держать «в порядке по умолчанию».
Вывод: если стратегия не учитывает попадание в ответы нейросетей (AI Overviews и аналоги) и не использует ИИ для ускорения работы, конкурентное отставание станет заметным в горизонте года. Классическая модель «текст под ключи» теряет роль основного драйвера.
Вывод: люди все реже «гуглят» классическим способом. Важно усиливать присутствие там, где аудитория реально ищет: TikTok, YouTube Shorts, Telegram, маркетплейсы и другие нативные площадки — вместо зависимости от одной позиции в поиске.
Вывод: в эпоху массовой генерации текстов поисковики усиливают внимание к источнику и репутации. Важно показывать, что за контентом стоит реальный эксперт: развивать авторов, подтверждать опыт, укреплять репутацию компании и прозрачность.
Вывод: структурированные данные, граф знаний и SERP-функции важны, но редко дают преимущество сами по себе. Техничка должна быть «идеальной по умолчанию», а рост чаще приходит через контент-стратегию, дистрибуцию и бренд.
Соберите «пакет доверия» (авторы, кейсы, источники), настройте производство контента с ИИ-ускорением, и перераспределите усилия на площадки, где аудитория ищет ответы, а не только на классическую выдачу.
США, 2024. Доля респондентов по вариантам ответа.
Вопрос: является ли контент, созданный ИИ, лучше, чем контент, созданный человеком.
Much better Намного лучше
9,0%Somewhat better Немного лучше
9,9%Similar quality Одинакового качества (неотличимо)
24,2%Slightly worse Немного хуже
23,1%Much worse Намного хуже
24,2%Don’t care Мне всё равно, кто это сделал (человек или ИИ)
9,6%Агрегированные показатели на основе ответов респондентов.
18,9% считают ИИ-контент лучше (9,0% «намного лучше» + 9,9% «немного лучше»).
33,8% либо не различают качество (24,2%), либо им всё равно, кто сделал контент (9,6%).
47,3% считают ИИ-контент хуже (23,1% «немного хуже» + 24,2% «намного хуже»).
Два параллельных наблюдения из разных опросов.
В опросе SEO-специалистов крупнейшие угрозы эффективности SEO связаны с ИИ: «генеративный ИИ в поиске» (36,3%) и «ИИ-контент» (23,8%).
В опросе потребителей 47,3% считают ИИ-контент хуже, чем контент человека; 33,8% — нейтральны; 18,9% — считают лучше.
Позиционирование на начало 2026 года: фрагментация рынка, усиление новых игроков и практическая схема работы с несколькими моделями.
Ключевые наблюдения из описанного среза: изменение долей, появление сильных альтернатив и рост специализации.
Описывается как «дизраптор»: сильные результаты в логике и коде, акцент на доступности и низкой стоимости; упоминается открытость (open-source) для ряда моделей/решений.
Отмечается как крупный игрок с широкой пользовательской базой в Азии и потенциалом влияния на глобальные паттерны потребления ИИ-инструментов.
Gemini усиливается за счет экосистемы Android; Perplexity забирает долю сценариев «поиска ответов» у классического поиска и чат-ботов.
Model Ensembling: использование нескольких моделей в роли независимых советников для улучшения качества решений.
Разные данные обучения и политики модерации могут приводить к отличающимся акцентам в ответах. Сопоставление вариантов повышает полноту картины.
Рекомендация по роли: использовать более доступные модели для черновиков (структура, код, аналитика), а более дорогие — для финальной редакции и подачи.
Сверка фактов и логики между моделями снижает риск ошибок. В описании также упоминается архитектурный акцент MoE (Mixture of Experts) для задач логики и математики.
Ролевая раскладка для учебных задач и рабочих кейсов: стратегия, аналитика, критика.
ChatGPT: общая рамка, креатив, объяснения, сценарии коммуникаций.
DeepSeek: структура, код, проверка логики гипотез, работа с таблицами и расчетами.
Claude или Gemini: поиск слабых мест в плане, альтернативные углы, проверка аргументации и структуры.
Одна задача → ответы 2–3 моделей → сравнение → финальный вариант с единым тоном и проверкой фактов.
Ось X: позиция сайта в обычной выдаче Google (Топ-5, 6–10, 11–20, 21+). Ось Y: частота ссылок нейросети на сайты из каждой группы позиций.
Ниже — сводная визуализация по четырем группам позиций. Значения приведены в процентах, как в описании.
ChatGPT (o4, o4-mini) Указанные доли по группам: Топ-5 — 5,0%; 21+ — 89,4%.
21+: 89,4%Perplexity Sonar Указанная доля по группе: Топ-5 — 27,2%.
Топ-5: 27,2%Google Gemini Указанный диапазон по группе 21+: 60–70% (в описании). Топовые позиции: 16–18% (в описании).
21+: 60–70%Google AI Overview Указанный диапазон по группе 21+: 60–70% (в описании). Топовые позиции: 16–18% (в описании).
21+: 60–70%Ключевые наблюдения, сформулированные нейтрально и привязанные к числам.
ChatGPT (o4, o4-mini) концентрирует ссылки на группе 21+. Perplexity Sonar заметно чаще ссылается на Топ-5. У Google (Gemini, AI Overview) указана смешанная модель: часть ссылок из «топа» и значительная доля из 21+.
По этому графику зона «21+» может быть критичной для попадания в ответы отдельных моделей, тогда как для других моделей сохраняется значимость Топ-5.
Формат «что делать» без оценочных формулировок: соответствие типа контента поведению модели.
Фокус на классических признаках авторитетности и заметности в верхней выдаче: свежие данные, новости, источники и цитируемость; ориентир — высокая доля ссылок из Топ-5 (27,2%).
Приоритет «глубоких» источников: узкие гайды, лонгриды, ответы на редкие вопросы и уникальные данные; ориентир — высокая доля ссылок из группы 21+ (89,4%).
Комбинация: часть источников из «топа» (в описании 16–18%) и высокая доля из 21+ (в описании 60–70%). Практически это означает важность и базовой SEO-гигиены, и глубокой экспертности материалов.
Группировка задач по уровню доверия: задачи с более высоким доверием (44–55%) и задачи с низким доверием (23–31%). Значения — доля респондентов, готовых доверить задачу ИИ.
Ниже — распределение по задачам. Для удобства они разделены на две зоны по уровню доверия.
Collate product information Собрать информацию о товаре перед покупкой
55%Provide product recommendations Рекомендации, что купить
50%Support with written communications Помощь с письмами и текстами
44%Handle customer services Поддержка клиентов (чат-боты)
44%Finance & Stocks Финансы и инвестиции
27–31%Medical diagnosis Медицинская диагностика
25%Legal advice Юридические советы
23%Короткие факты, прямо вытекающие из значений на графике.
В наборе задач наблюдается разница между «покупательскими/коммуникационными» сценариями (44–55%) и «высокорисковыми» сценариями (23–31%).
Поддержка клиентов имеет уровень доверия 44%, что означает, что более половины респондентов не выражают готовность доверить эту функцию ИИ.
Сводка по четырем темам, упомянутым в серии: SEO, восприятие ИИ-контента, глубина источников и зоны доверия.
В опросе SEO-профессионалов крупнейшие угрозы эффективности SEO связаны с ИИ: «генеративный ИИ в поиске» — 36,3% и «ИИ-контент» — 23,8%.
США, 2024: 47,3% считают ИИ-контент хуже; 33,8% нейтральны; 18,9% считают лучше.
По описанию графика: ChatGPT (o4, o4-mini) ссылается на сайты с позиций 21+ в 89,4% случаев; Perplexity Sonar берет из Топ-5 — 27,2%; Google (Gemini, AI Overview) — 21+ в диапазоне 60–70%.
Готовность доверить ИИ выше в рутинных сценариях (44–55%) и ниже в высокорисковых сценариях (23–31%).
Мир, 2025. Доля респондентов по задачам автоматизации (в %). Список приведен сверху вниз по убыванию доли.
Формулировки: английский термин + русский перевод. Полосы масштабированы относительно максимального значения (14,3%).
Content generation Генерация контента (написание текстов)
14,3%Analytics Аналитика и отчетность
12,6%SEO audits Технические SEO-аудиты (поиск ошибок на сайте)
10,6%Rank tracking Отслеживание позиций
8,5%Landing page optimisation Оптимизация посадочных страниц (LPO)
7,4%Content audits Аудит существующего контента
7,1%Keyword research Сбор семантики (подбор ключевых слов)
7,1%Link building Линкбилдинг (построение ссылочной массы)
6,9%Schema / structured data Микроразметка (schema.org)
5,4%Internal linking Внутренняя перелинковка
5,0%Backlink analysis Анализ обратных ссылок
3,3%Other Другое
3,0%None of the above Ничего из вышеперечисленного
8,8%Только агрегаты и сравнения, которые следуют из списка значений.
Генерация контента (14,3%) имеет более высокую долю, чем линкбилдинг (6,9%) и внутренняя перелинковка (5,0%).
Нейтральные формулировки для разных ролей без обращения по имени и без разговорных вставок.
14,3% респондентов планировали автоматизировать генерацию контента. На этом фоне ценность создает не «нажатие кнопки», а редактура, уникальные данные и контроль качества результата.
Суммарно 23,2% приходится на аналитические задачи (12,6%) и SEO-аудиты (10,6%). Это основание переводить сбор отчетности и аудит в режим «по кнопке» и перераспределять время команды на гипотезы и рост.
Линкбилдинг (6,9%) — ниже по доле автоматизации, чем контент и аналитика. В рамках этого списка он остается заметной задачей, но не лидирующей по планам автоматизации.
Действия сформулированы как направления работ, соответствующие категориям из графика.
Закрывать задачи «Analytics» (12,6%) и «SEO audits» (10,6%) инструментами и шаблонами, чтобы сбор данных и технические проверки занимали минимум ручного времени.
Для «Content generation» (14,3%) использовать ИИ как слой черновика, а итог доводить редактором: уточнения, примеры, уникальные данные, проверка фактов.
Для «Internal linking» (5,0%) и «Content audits» (7,1%) закладывать правила обновлений и связности материалов (тематические кластеры, ссылки между релевантными страницами).