Представьте консультанта, который обещает сделать так, чтобы незнакомые люди чаще советовали ваш ресторан за ужином. Он не знаком с этими людьми, не присутствует за столом и не знает, сколько ужинов вообще состоялось. Зато раз в месяц приносит красивый график: вероятность рекомендации выросла на двадцать три процента. Первым вопросом, вероятно, будет: откуда взялось число? Но стоит заменить слово «люди» на «нейросети», и тот же график начинает выглядеть как технологический прорыв.
В этом и состоит очарование нового рынка продвижения в ИИ. Он предлагает психологически приятную сделку: мир становится непонятнее, но за определённую сумму нам возвращают ощущение контроля. У услуги появляется аббревиатура, у неопределённости — тариф, у руководителя — возможность сказать на совещании, что компания уже занимается будущим.
Проблема возникает в тот момент, когда ощущение контроля принимают за сам контроль.
Новая вывеска
на старой улицеНовая вывеска
на старой улице
Генеративный поиск действительно меняет способ получения информации. Человек может попросить сравнить варианты, объяснить различия и учесть обстоятельства, которые прежде пришлось бы раскладывать на несколько запросов. Отрицать значение этого изменения было бы нелепо. Но новый способ предъявления ответа ещё не доказывает появления самостоятельного способа воздействовать на выбор источников.
Google прямо объясняет, что его генеративные поисковые функции опираются на основные системы поиска и оценки качества. В его терминологии оптимизация для таких функций остаётся SEO. Это не мнение человека, которому жалко расставаться со старой профессией. Это описание системы её владельцем — в официальном руководстве Google Search Central.
Есть и неудобная для критиков деталь: закрытость алгоритма сама по себе ничего не доказывает. Обычный поиск тоже не выдаёт каждому желающему исходный код ранжирования. Тем не менее технически исправный сайт и полезный материал могут повысить его видимость. Влиять на вероятность возможно, даже не распоряжаясь результатом. Именно поэтому спор следует вести о доказательствах, а не о существовании чёрного ящика.
Точность до второго
знака после запятойТочность до второго
знака после запятой
Предположим, сервис мониторинга задаёт модели сто вопросов и в тридцати ответах находит вашу компанию. Через месяц таких ответов становится сорок. На экране появляется рост видимости. Арифметика безупречна. Интерпретация только начинается.
Кто выбрал вопросы? Насколько они похожи на реальные обращения покупателей? Сколько людей задаёт каждый из них? Почему вопрос, который возникает раз в год, имеет тот же вес, что и вопрос, который возникает ежедневно? Не было ли название компании уже подсказано в формулировке?
Если эти обстоятельства неизвестны, перед нами доля упоминаний в искусственно составленном наборе проверок. Это полезный исследовательский показатель. Но назвать его долей присутствия бренда в реальном спросе — всё равно что оценивать популярность ресторана, опросив людей возле его гардероба.
Однако же точность замера ещё не означает достоверности его объяснения.
Цифра с десятичной дробью не становится достовернее от количества знаков. Иногда она лишь помогает скрыть, насколько приблизительно определён сам предмет измерения.
Что на самом
деле показывают инструментыЧто на самом
деле показывают инструменты
У технического контроля здесь несколько уровней, и каждый отвечает только за свой участок. Серверные журналы позволяют увидеть обращения роботов. Проверка robots.txt и защитных настроек помогает обнаружить ограничения доступа. Но визит робота ещё не означает, что материал принят в индекс, использован при ответе или показан потенциальному клиенту. Посещение кухни ресторанным критиком не равнозначно звезде в путеводителе.
Системы веб-аналитики фиксируют распознаваемые переходы и последующие действия на сайте. Они полезны для оценки пришедших пользователей. Но по ним нельзя восстановить все ответы, в которых бренд упоминался без клика. Отсутствие перехода не доказывает отсутствия влияния; наличие перехода не доказывает, что именно выполненная оптимизация его вызвала.
Сервисы мониторинга отправляют запросы через доступные интерфейсы и анализируют ответы: ищут название, ссылки, соседние бренды, иногда оценивают тональность. Их результат зависит от набора вопросов, повторов, настроек и способа доступа. Ответ через API нельзя автоматически считать точной копией того, что увидит человек в пользовательском приложении.
Такие инструменты вполне пригодны для наблюдения. Но наблюдательный прибор не становится пультом управления только потому, что его интерфейс напоминает кабину самолёта.
Платформа тоже
не выдаёт причинностьПлатформа тоже
не выдаёт причинность
Утверждать, что сами платформы вообще не предоставляют данных, было бы неверно. Microsoft развивает отчётность о цитировании в ИИ-ответах, Google описывает измерение генеративной видимости в Search Console. Однако отчёт о показах или цитатах и объяснение механизма выбора — разные вещи.
Наличие статистики не открывает внешнему специалисту внутренние веса, полный состав рассмотренных источников и причины отказа от каждого из них. Тем более оно не показывает, что случилось бы с тем же пользователем в тот же момент, если бы страницу не изменили.
Поэтому ограничения возникают с двух сторон. Независимые инструменты видят доступные им проверки. Собственные отчёты платформ показывают доступные показатели внутри определённых продуктов. Ни те ни другие сами по себе не устанавливают причинную связь между редактурой страницы и приростом бизнеса.
Успех, который
невозможно опровергнутьУспех, который
невозможно опровергнуть
Представим, что после публикации новых материалов упоминаний стало больше. Это может быть эффект работы. А может быть результат обновления модели, изменений поискового индекса, публикации в стороннем источнике или исчезновения конкурента. Последовательность событий не равна объяснению причин.
Чтобы говорить об улучшении, нужно заранее определить, что именно должно измениться и по сравнению с чем. Нужны сопоставимые замеры, сохранённая история проверок, по возможности контрольные темы или страницы. Нужны и условия, при которых гипотеза будет признана не подтвердившейся.
Если рост объявляется успехом, падение объясняется изменчивостью алгоритмов, а отсутствие изменений — накопительным эффектом, такая конструкция не может проиграть. Именно поэтому она ничего не доказывает. Утверждение, совместимое с любым исходом, обладает замечательной коммерческой устойчивостью и крайне скромной познавательной ценностью.
При этом неизмеренное улучшение вполне может существовать. Репутация, доверие и запоминаемость не перестают действовать из-за несовершенства отчётности. Но из невозможности точно измерить эффект не следует право заявлять, что он установлен. Неопределённость допускает гипотезу. Она не выдаёт сертификат результата.
Когда показатель
становится декорациейКогда показатель
становится декорацией
Есть ещё один парадокс. Как только целью становится упоминание в ответе, появляется соблазн улучшать именно упоминание. Подбирать удобные вопросы, создавать тексты под тестовый набор, считать любое соседство с брендом достижением. Тогда система отчётности начинает описывать собственную настройку вместо поведения рынка.
У бизнеса между тем другая задача. Ему нужны покупатели, которым подходит предложение, доверие к компании и причины предпочесть её альтернативам. Упоминание может помогать этим задачам, мешать им или не иметь никакого значения.
Что остаётся после
удаления магииЧто остаётся после
удаления магии
Остаётся довольно содержательная работа: доступный сайт, достоверные сведения, понятная структура, оригинальные данные, профессиональные объяснения и репутация, подтверждаемая внешними источниками. К этому добавляются особенности конкретных поисковых интерфейсов и аккуратные эксперименты с измерением видимости.
Это современное SEO в связке с редакционной работой, аналитикой и развитием бренда. Отдельное название может быть удобным обозначением специализации. Доказательством отдельной технологии оно не является.
Самый важный вопрос к продвижению в ИИ звучит поэтому довольно старомодно: откуда мы знаем, что стало лучше? Если ответ сводится к графику, происхождение которого нельзя проверить, перед нами пока улучшение презентации. Улучшение бизнеса ещё предстоит доказать.
Литература и источникиЛитература и источники
- Google Search Central. Optimizing your website for generative AI features on Google Search. Официальное руководство о связи генеративного поиска с SEO, технических требованиях, качестве материалов и измерении видимости. Относится к системам Google; не описывает устройство всех ИИ-платформ.
- Microsoft Bing. AI Performance — Bing Webmaster Tools. Документация по показателям присутствия контента в ИИ-ответах. Полезна для понимания того, какие наблюдения доступны владельцу сайта и почему их нельзя автоматически приравнивать к доказанному эффекту оптимизации.
- Microsoft Bing. Webmaster Guidelines. Рекомендации по SEO и GEO. Microsoft использует термин GEO, одновременно указывая, что такая работа не гарантирует использования материалов и цитирования в ИИ-ответах.
- OpenAI. Searching the web with ChatGPT. Официальное описание поиска ChatGPT и условий доступности сайта для поискового робота. Разграничивает возможность включения сайта в поиск и гарантированное размещение.
- Hernán, M. A., Robins, J. M. Causal Inference: What If. Методологическая основа для различения наблюдаемой связи и причинного эффекта. Объясняет роль сравнений, допущений и контрфактического вопроса: что произошло бы без вмешательства. Полный текст доступен бесплатно на сайте автора. Chapman & Hall/CRC, 2020.
- Strathern, M. Improving ratings. Исследование культуры оценивания и показателей. Помогает понять, почему стремление улучшить формальный рейтинг способно вытеснять содержательную цель деятельности. European Review, 1997, 5(3), 305–321.
- Sutherland, R. Alchemy. Дополнительное чтение о восприятии ценности, поведении потребителей и ограничениях рациональных объяснений маркетинга. Книга расширяет контекст статьи, но не является исследованием эффективности GEO. Ebury Publishing, 2019.