В течение многих лет SEO было в первую очередь работой по оптимизации контента под поиск Google: ключевые слова, структура страницы, обратные ссылки, техническая оптимизация. Однако с появлением генеративных ИИ и поисковых систем, использующих retrieval-системы, правила игры начали меняться.
Сегодня поисковые системы всё чаще становятся системами ответов, а не просто каталогами ссылок.
И это приводит к формированию нового слоя оптимизации — AI Retrieval Optimization.
Что происходит с поиском?
И Google, и Bing, и новые AI-поисковики (Perplexity, You.com, OpenAI Search) используют Retrieval-Augmented Generation (RAG) — когда ИИ не просто «придумывает ответ», а ищет и отбирает источники, затем формирует итоговый ответ.
Раньше:
Поисковик → серп → пользователь сам читает сайты.
Сейчас:
Поисковик → нейросеть → готовый ответ + набор источников.
То есть конкуренция становится не за клик, а за то, чтобы стать источником для вывода в AI-ответе.
Новый стек оптимизации состоит из 4 уровней
| Уровень | Что это значит | Что делать на практике |
|---|---|---|
| 1. Традиционное SEO | Классика: ключевые слова, структура, мета-теги, скорость | Не прекращать — это фундамент |
| 2. Контент, ориентированный на ответы | Пишем так, чтобы ИИ мог легко извлечь факт и ссылку | Структурируем текст, используем FAQ-блоки и микроразметку |
| 3. Правильные источники данных для Retrieval | Делаем сайт понятным для поисковых ИИ-моделей | Используем схемы данных, JSON-LD, структурированные списки |
| 4. Оптимизация для AI-агентов и чат-поиска | Чтобы ИИ не просто «читал» сайт, а выбирал его как базовый источник | Поддерживать экспертность, авторитетность, прозрачность |
Почему теперь важен формат контента, а не просто текст?
ИИ выбирает сайты не так, как человек:
ИИ любит:
- Чёткие определения (что это / зачем / как работает)
- Списки и таблицы
- Прямые ответы на вопросы
- Открытые данные
- Логичную иерархию заголовков
- Стандартизированные блоки (FAQ, How-to, Comparison)
ИИ не любит:
- «Воду» и длинные вступления без смысла
- Слишком рекламные тексты
- Размытые или неструктурированные материалы
Пример: оптимизация статьи под AI Retrieval
Плохо:
Наш сервис может быть полезен многим. Он включает много услуг и может помочь улучшить бизнес.
Хорошо:
| Вопрос | Чёткий и извлекаемый ответ |
|---|---|
| Что делает сервис? | Автоматизирует бронирование и управление расписанием |
| Для кого? | Для салонов красоты и медцентров с записью клиентов |
| Почему это важно? | Сокращает время на ручную работу и снижает риск ошибок |
AI сможет взять такие данные сразу, без интерпретации.
Как изменится роль SEO-специалиста?
Раньше задача была:
«Сделать сайт заметным в Google».
Теперь задача:
«Сделать сайт источником данных для любой ИИ-системы».
Новые навыки, которые становятся обязательными:
| Навык | Почему важен |
|---|---|
| Структурирование знаний | ИИ читает смысл, а не декор |
| Работа с схемами данных (Schema.org) | Делает сайт «понятным» для моделей |
| Построение экспертного авторитета (E-E-A-T) | ИИ отдаёт приоритет надёжным авторам |
| Умение писать «ответный» контент | Побеждает не тот, кто длиннее — а тот, кто конкретнее |
Ключевой вывод
SEO не умирает — оно эволюционирует.
Мы больше не оптимизируем только для поиска Google.
Теперь мы оптимизируем для:
- Google SGE
- Bing Copilot
- Perplexity AI
- ChatGPT Search
- Claude Search
- AI-ассистентов пользователей (Siri, Copilot, Alexa Next)
Тот, кто первым начнёт адаптировать контент для AI Retrieval, получит не просто трафик, а статус рекомендованного источника — а это новый уровень видимости.