#3-Правка текста поста

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdateHtml';

'#layouts_templates_updateHtml';

Правка кода HTML в тексте

<p>Чтобы увеличить влияние вашего бренда в AI-поиске, стратегия LLM seeding должна стать основным элементом вашей работы.</p>
<p>Например, я спросил Perplexity: &laquo;Стоит ли Semrush в 2025 году?&raquo;</p>
<p>Система собрала данные примерно из 10 разных источников, синтезировала их и вернула один ответ.</p>
<p>Та же история внутри AI Overview от Google по тому же запросу: Google также синтезировал данные с разных сайтов.</p>
<p>Ни одна из систем не полагалась на одну страницу или топ-3 в Google. Они ссылались на контент о Semrush по всему интернету &ndash; наш сайт, сторонние публикации, YouTube и обсуждения в сообществах.</p>
<p>Внутри AI Visibility Toolkit от Semrush можно точно отследить, откуда берутся эти упоминания.</p>
<p>Это не случайно. Semrush появляется в результатах потому, что бренд представлен на множестве доверенных источников в формате, который AI легко парсить и цитировать. Именно это распределённое присутствие, а не одна высоко ранжированная страница, позволяет моделям упоминать нас.</p>
<p>Традиционное SEO всё ещё важно. Рейтинг создаёт доверие. Но одного рейтинга уже недостаточно для видимости в AI-ответах.</p>
<p>Некоторые бренды видны везде. Другие практически не замечаются &ndash; даже если они на первой странице поиска.</p>
<p>Если конкуренты цитируются, а вас нет, дело не в рейтингах. Дело в стратегическом присутствии на источниках, которым доверяют AI-системы. LLM seeding помогает это построить.</p>
<h3>Что такое LLM Seeding?</h3>
<p>LLM seeding &ndash; это практика публикации и распространения контента так, чтобы большие языковые модели &ndash; AI-системы вроде ChatGPT, Perplexity, AI Overview Google и других &ndash; могли легко находить, понимать и ссылаться на ваш бренд при ответе на вопросы.</p>
<p>Термин &laquo;seeding&raquo; (посев) отражает суть стратегии: вы &laquo;сеете&raquo; структурированную информацию о бренде на множестве доверенных веб-источников. Со временем, когда модели сталкиваются с вашим брендом регулярно в похожем контексте, они становятся уверенными в его цитировании &ndash; как семена, которые растут в видимость.</p>
<p>Цель &ndash; помочь AI понять, чем вы занимаетесь, кого обслуживаете и почему ваш бренд важен, чтобы AI рекомендовал вас при релевантных запросах.</p>
<h3>Как LLM находят и цитируют контент</h3>
<p>Когда вы задаёте вопрос AI, модель обращается к предобученным данным и процессу retrieval augmented generation (RAG).</p>
<p>Модель ищет по огромным наборам данных &ndash; веб-страницы, форумы, видео, отзывы, документацию &ndash; чтобы найти релевантную информацию. Затем она извлекает важные фрагменты и синтезирует ответ.</p>
<p>Модель быстро решает, какие источники доверять и цитировать. Она оценивает три сигнала: структуру, контекст и повторяемость.</p>
<ul>
<li><strong>Структура:</strong> контент должен быть легко парсируемым. Чёткие заголовки, таблицы, FAQ и структурированные секции помогают моделям быстро извлекать информацию. Несструктурированные текстовые массивы сложнее.</li>
<li><strong>Контекст:</strong> контент объясняет не только что вы предлагаете, но и для кого это нужно и какие проблемы решает. Модели используют это, чтобы сопоставить ваш бренд с релевантными запросами.</li>
<li><strong>Повторяемость:</strong> когда модель видит ваш бренд в нескольких источниках, она становится увереннее при цитировании. Постоянные упоминания на сторонних сайтах, в видео, отзывах и сообществах формируют шаблон для AI-ответа.</li>
</ul>
<p>Одиночное упоминание на вашем сайте весит меньше, чем регулярные ссылки на авторитетные внешние источники. Например, сообщество Reddit или Wikipedia цитируется чаще, чем официальный маркетинговый сайт.</p>
<h3>3-ступенчатая структура LLM Seeding</h3>
<p>LLM seeding строит доверие к цитированию через цикл публикации, распространения и закрепления истории бренда по вебу.</p>
<ol>
<li>
<h4>Публикация контента, достойного цитирования</h4>
<p>Начинайте с вашего основного источника &ndash; страницы правды, которую AI может проверить. Создавайте полезный и структурированный контент:</p>
<ul>
<li>Сравнительные руководства с чёткими критериями оценки</li>
<li>Детальные обзоры с объяснением применения и ограничений</li>
<li>FAQ в естественной вопросной форме</li>
<li>Оригинальные исследования с прозрачной методикой</li>
</ul>
</li>
<li>
<h4>Распространение через партнёрские сайты и сообщества</h4>
<p>После публикации сильного контента расширяйтесь за пределы своего домена:</p>
<ul>
<li>Сотрудничайте с авторами, которые могут делать обзоры или демонстрации</li>
<li>Публикуйтесь у отраслевых издателей</li>
<li>Поощряйте детальные отзывы клиентов на платформах вроде G2</li>
<li>Участвуйте в обсуждениях на Reddit или отраслевых форумах</li>
</ul>
<p>Каждый дополнительный доверенный источник с одинаковой информацией усиливает сигнал для AI.</p>
</li>
<li>
<h4>Закрепление через постоянное присутствие</h4>
<p>Важно не разовая кампания, а поддержка присутствия:</p>
<ul>
<li>Сохраняйте единый язык о продукте на всех каналах, чтобы AI мог распознавать ваш бренд</li>
<li>Продолжайте появляться в доверенных аудитории каналах</li>
<li>Обновляйте основной контент и распространяйте обновлённые версии</li>
</ul>
<p>Повторяемость создает доверие: из неопределённых упоминаний вырастают уверенные рекомендации.</p>
</li>
</ol>
<h3>LLM Seeding и SEO</h3>
<p>LLM seeding использует навыки традиционного SEO &ndash; создание контента, линкбилдинг, техническая оптимизация &ndash; но для нового &laquo;клиента&raquo;: AI-систем.</p>
<p>Рейтинг всё ещё важен &ndash; он создаёт доверие и помогает моделям находить ваш контент. Но высокий рейтинг не гарантирует упоминание.</p>
<p>Почти 90% цитат ChatGPT берутся с URL, находящихся ниже позиции 21 в Google. Качество и распределённое присутствие зачастую важнее позиции.</p>
<h3>Применение LLM Seeding на практике</h3>
<p>В течение месяца после запуска AI Visibility Toolkit мы увеличили долю голосов с 13% до 32% по ключевым запросам.</p>
<ol>
<li>
<h4>Создание продукта и публикация контента</h4>
<p>Мы сделали посадочную страницу для продукта с логичной структурой H2/H3, FAQ и чётким предложением ценности. Это стало каноническим источником для AI.</p>
</li>
<li>
<h4>Размещение структурированных материалов на сторонних ресурсах</h4>
<p>Мы публиковали статьи на доверенных сайтах отрасли, создавая таблицы сравнения и рекомендации по использованию продукта. Каждое упоминание усиливало сигнал AI.</p>
</li>
<li>
<h4>Создание видеообзоров и демонстраций</h4>
<p>AI может транскрибировать видео и анализировать их. Мы сделали видеообзоры и пошаговые руководства на YouTube, расширяя охват и для моделей, и для людей.</p>
</li>
<li>
<h4>Социальные сети и партнёрское распространение</h4>
<p>LinkedIn и X позволили быстро распространять повторяющиеся сообщения о продукте, усиливая понимание бренда.</p>
</li>
<li>
<h4>Отзывы клиентов</h4>
<p>Подробные отзывы на сторонних платформах вроде G2 дают моделям и людям точный контекст, кто пользуется продуктом и какие задачи решает. Это создаёт упоминания и рост доли голосов.</p>
</li>
</ol>
<h3>Отслеживание видимости</h3>
<p>LLM постоянно меняются, как и алгоритмы Google. Важно следить, как меняется присутствие вашего бренда и корректировать стратегию.</p>
<p>LLM seeding работает через постоянные усилия: публикуйте полезный контент, распространяйте его на доверенные источники и закрепляйте ваши сообщения с развитием бренда.</p>

Краткое название: LLM Seeding: стратегия AI-поиска для упоминаний и цитат

Полное название LLM Seeding: стратегия AI-поиска для упоминаний и цитирования

Активен Редактировать название и описание

Название

Стандартный редактор Смотреть

Полное название и описание

Полное название (Заголовок)

Описание

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!