Что меняется в информационном SEO и как это влияет на попадание в ответы ИИ

Информационное SEO переживает заметную трансформацию за последние годы. Если раньше его эффективность измерялась в позициях и трафике из классической выдачи, то сегодня это влияет и на присутствие в генеративных ответах. Яндекс Алиса, Google AI Overview, ChatGPT и другие системы все чаще перехватывают информационные запросы еще до клика по сайтам.

При этом важно сразу зафиксировать ключевой момент: речь не идет о «смерти SEO». Напротив, генеративные ответы строятся поверх классической поисковой выдачи. Именно поэтому GEO-оптимизация сайта становится надстройкой над привычным SEO, а не его заменой.

Почему именно информационное SEO сильнее всего подпадает под влияние ИИ

В коммерческом поиске уже хорошо заметен сдвиг: значительная часть запросов, которые формально считаются коммерческими, по факту имеют информационную природу. Пользователь хочет понять:

• что это за продукт или услуга;

• какие бывают варианты;

• чем они отличаются;

• на что обратить внимание при выборе;

• какие ошибки допускают чаще всего.

Нейросети отвечают именно на эти вопросы. Они не продают напрямую и не подсказывают «где купить», а формируют понимание. В результате именно качественный информационный контент становится главным источником для генеративных ответов и определяет, какой бренд пользователь увидит первым – еще до перехода в органическую выдачу.

GEO как продолжение, а не замена классического SEO

Важно понимать механику. Генеративные системы не работают в вакууме. В большинстве случаев они:

1. Ориентируются на документы из SERP.

2. Отбирают наиболее релевантные и авторитетные источники.

3. Извлекают из них фрагменты для формирования ответа.

Отсюда ключевой принцип: все, что усиливает информационное SEO – позиции, релевантность, структурированность, доверие к источнику – автоматически повышает шансы попасть в ответы ИИ. GEO не отменяет SEO-базу, а усиливает требования к ее качеству.

SEO-работы, которые одновременно усиливают GEO

Внутренняя перелинковка и тематические кластеры

В классическом SEO перелинковка распределяет вес страниц, увеличивает глубину просмотра и помогает пользователю логично двигаться по теме.

Для ИИ хорошо связанный кластер решает другую задачу: он явно показывает, какая страница является хабовой и где находится наиболее полное раскрытие темы.

Алгоритмам проще взять один сильный материал как базовый источник, чем собирать ответ из разрозненных страниц без явной иерархии.

Pillar-страницы и полное покрытие темы

В информационном SEO давно работает модель: большой гид + сеть дочерних материалов, которые закрывают узкие вопросы.

Для генеративных ответов такие pillar-страницы особенно ценны. Четкая структура по блокам – «что это», «виды», «как выбрать», «частые вопросы» – фактически дает готовый каркас, из которого удобно извлекать фрагменты для ответа без дополнительной интерпретации.

Микроразметка и структурированные данные

Микроразметка Schema.org: Article, FAQPage, HowTo, Product и другие типы традиционно используется для расширенных сниппетов и повышения CTR страниц в поиске.

Но есть и второй эффект: структурированные данные делают контент проще для восприятия ИИ. JSON-LD явно подсказывает, где вопрос-ответ, где шаги инструкции, где характеристики. Это снижает порог для попадания материала в нейроответы и обзоры.

Структура текста: заголовки, списки, таблицы

Для SEO это фактор читабельности, снижение отказов и шанс попасть в быстрые ответы.

Для ИИ – готовые логические блоки. Каждый H2 или H3 превращается в законченный смысловой фрагмент, списки и таблицы можно вставлять в ответ почти без редактирования. Именно поэтому хорошо структурированные тексты цитируются заметно чаще.

Регулярные обновления и расширение материалов

Обновление данных, примеров и кейсов давно считается базовой практикой информационного SEO.

В контексте ИИ это приобретает дополнительный смысл: свежие формулировки лучше совпадают с тем, как пользователи задают вопросы ассистентам «здесь и сейчас». Обновленные статьи чаще попадают в пул источников для актуальных AI-ответов.

E-E-A-T и авторство

Блоки об авторе, реальный опыт компании, кейсы, прозрачные контакты, упоминания в медиа усиливают доверие к контенту.

Для генеративных систем такие сигналы особенно важны в чувствительных темах – финансы, медицина и юридические вопросы. В этих зонах ИИ отдает приоритет источникам с понятной экспертизой и подтвержденным опытом.

Core Web Vitals и техническая чистота

Быстрая загрузка самого большого элемента страницы (LCP), стабильная верстка и минимальный лишний JS остаются фундаментом SEO.

Но и здесь появляется второй уровень: в сценариях, когда нейросети фактически сканируют HTML-страницы и извлекают релевантные куски. Чем проще страница загружается и индексируется, тем выше шанс, что нужный фрагмент вообще попадет в пул кандидатов для ответа.

Параметры Core Web Vitals

Метрики: от трафика к присутствию в ответах ИИ

Классические показатели никуда не исчезают: трафик, CTR, глубина просмотра, время на странице, вовлеченность по-прежнему важны.

Но поверх них появляется слой GEO-метрик с долей запросов:

• по которым в принципе есть AI-ответ;

• где в этом ответе фигурирует бренд или домен.

Это меняет фокус оценки эффективности: отсутствие клика больше не всегда означает отсутствие результата. Если вашего сайта все еще нет в ответах ИИ, проверьте ошибки по чеклисту.

Как мы добиваемся цитируемости в ИИ на примере Аспро.Cloud

На практике попадание в AI-ответы не решается отдельным трюком или настройкой. Мы увидели эффект только тогда, когда начали системно работать с качеством информационного контента и его архитектурой.

Что мы сделали

В первую очередь мы сфокусировались на глубокой проработке материалов. Каждая статья должна закрывать интент запроса полностью, а не формально. Мы добавили явные маркеры доверия: авторство, описание экспертизы команды, даты обновления, ссылки на источники данных и реальные примеры из практики. Это сделало контент более понятным не только для пользователей, но и для генеративных систем.

Дальше работали в связке классического SEO и GEO. Выстроили тематические кластеры, усилили внутреннюю перелинковку, выделили хабовые страницы и привели структуру текстов к логике «вопрос – ответ – детализация». Параллельно шла работа с технической частью: чистый HTML, стабильная верстка, корректная микроразметка и регулярные обновления контента.

Результаты

Результат оказался заметен не только в органике, но и в AI-выдаче. По данным Ahrefs, сейчас сайт Аспро.Cloud получает около 168 переходов в месяц из Google AI Overviews. Это именно внешняя оценка трафика, которая может отличаться от данных в Google Search Console, но позволяет отследить динамику и вклад отдельных страниц.

Пример попадания Аспро.Cloud в быстрые ответы Google

Также фиксируется цитируемость в поисковых ответах Яндекс Алиса, которая дополнительно дает порядка 15 визитов.

Пример попадания Аспро.Cloud в быстрые ответы Яндекс

По данным того же Ahrefs, такие ссылки имеют высокий доменный рейтинг около 90 и выше. При этом мы видим, что переходы из AI-ответов часто показывают более высокую вовлеченность и конверсию. Пользователи приходят уже с базовым пониманием темы и ищут не общий ответ, а детали, примеры и практику. Это подтверждает, что работа с информационным SEO сегодня напрямую влияет не только на позиции, но и на присутствие бренда в ответах ИИ.

Что это меняет для команды контента

Специалист по информационному SEO теперь работает не только с SERP, но и с «слоем ИИ». Материалы нужно проектировать так, чтобы ими одинаково удобно пользовались люди, поисковые алгоритмы и генеративные модели.

На первый план выходят:

• работа с тематическими кластерами и архитектурой сайта;

• аналитика GEO-метрик и мониторинг присутствия бренда в AI-ответах;

• использование AI-инструментов для исследования формулировок запросов.

При этом важно подчеркнуть: базовый набор SEO-работ остается тем же. Меняется не фундамент, а требования к качеству и целостности контента.

Оригинал статьи на SEOnews