Задайте вопрос в ChatGPT, Perplexity, Gemini или Copilot, и через несколько секунд вы получите ответ. Кажется, что это происходит без усилий. Но на самом деле за кулисами идёт настоящая борьба.

На этом этапе ваш контент сталкивается с десятками конкурентов. Каждый фрагмент текста в индексе стремится стать тем самым, который модель выберет. Для SEO-специалистов это новый фронт. Если раньше всё вращалось вокруг позиции на странице поисковой выдачи, то теперь битва происходит внутри системы выбора ответа. И если вы хотите сохранить видимость, необходимо понимать, как она работает.

Этап выбора ответа

Это не про краулинг, индексацию или векторные базы данных – всё это происходит раньше. Этап выбора ответа начинается после того, как пользователь задаёт вопрос. Система уже имеет разрезанный на блоки, встроенный и сохранённый контент. Теперь ей нужно найти кандидатов, оценить их и решить, какие из них попадут в генерацию.

Современные AI-системы поиска используют одинаковую структуру из трёх стадий (в четырёх шагах):

• Извлечение (retrieval)
• Переранжирование (re-ranking)
• Проверка ясности и структуры (clarity checks)

Каждая стадия имеет вес. У разных платформ свои пропорции, но исследования позволяют нам выстроить базовую модель, которая отражает суть процессов.

Базовая модель

Если бы вы создавали собственную LLM-систему поиска, пришлось бы распределить веса между этапами так, чтобы их сумма была равна единице. Один из возможных вариантов:

• Лексическое извлечение (ключевые слова, BM25) – 0,4
• Семантическое извлечение (эмбеддинги, смысл) – 0,4
• Переранжирование (оценка cross-encoder) – 0,15
• Ясность и структура – 0,05

Эти пропорции не являются точной копией систем ChatGPT или Gemini, но дают рабочую основу. В разных платформах эти «ручки» настроены по-разному, но ингредиенты в целом одинаковые.

Что это значит для SEO

Перераспределение весов напрямую влияет на то, какой контент будет выбран:

• Лексика (40%) – если в тексте нет тех слов, которыми реально пользуется аудитория, вы даже не попадёте в пул кандидатов.
• Семантика (40%) – связанный и плотный по смыслу текст выигрывает у разрозненного и поверхностного.
• Переранжирование (15%) – чётко структурированные ответы поднимаются вверх.
• Ясность (5%) – короткие и «поднимаемые» абзацы становятся решающим фактором в спорных случаях.

Примеры

Zapier

Справочные материалы Zapier отличаются чистотой и ориентацией на ответ. Запрос вроде «Как подключить Google Sheets к Slack» возвращает точные шаги, которые легко вынести в ответ. Их тексты сильны и по лексике, и по семантике, и по структуре. Именно поэтому контент Zapier так часто попадает в выдачу ИИ-систем.

Маркетинговый блог

А вот длинная статья про «лайфхаки командной продуктивности» проигрывает. Слова есть, но они размазаны по тексту, а ответ на вопрос скрыт в середине статьи. В итоге – слабые позиции на всех этапах выбора ответа.

Волатильность между платформами

В отличие от классического SEO, где Google и Bing в итоге давали схожие результаты, LLM-системы сильно отличаются друг от друга. Один и тот же вопрос в Perplexity, Gemini и ChatGPT может дать совершенно разные ответы. Это отражает различия в весах, которые каждая система задаёт своим «ручкам».

Для SEO это значит, что универсальной оптимизации больше нет. Контент может хорошо работать в одной системе и плохо в другой. И этот фактор придётся учитывать.

Следующий слой: верификация

Сегодня выбор ответа – последний барьер перед генерацией. Но уже появляется следующий слой – проверка фактов (verification). Исследования показывают, что модели способны критиковать собственные ответы и повышать точность. В будущем верификация будет решать, останется ли ваш контент в числе финалистов.

Заключение

Это не просто «старое SEO в новой упаковке». Это новый этап. Сегодня мы можем лучше видеть механику процессов, потому что исследования становятся открытыми. Но мы также сталкиваемся с нестабильностью, ведь разные платформы работают по своим правилам.

Мой совет как SEO-специалиста: сохраняйте сильное лексическое совпадение, формируйте плотные семантические кластеры, отвечайте прямо и ясно, делайте текст структурированным и лёгким для извлечения. Только так можно выстоять в «ножевой схватке» внутри Answer Engine – и в будущем пройти тест на верификацию.