#3-Клод Соннет 3.7 — ведущий LLM по AI SEO. Правка

Покупки в ChatGPT

Google объяснил ранжирование посадочных страниц

Идентификатор ссылки (англ.)	pokupki-v-chatgpt
Время обновления:	29-04-2025 в 12:09:08
Статус:	Активен

Описание

Идентификатор ссылки (англ.)	google-obyasnil-ranzhirovanie-posadochnykh-stranits
Время обновления:	27-08-2025 в 15:18:39
Статус:	Активен

Описание

'#50. Контент : content';

'Content_ContentController_actionUpdate_';

'#content_content_update';

Клод Соннет 3.7 — ведущий LLM по AI SEO. Правка

Активен

Почистить кэш контентов Экспресс-правка Разметка ред. Summernote ред. Quill ред. CKEditor ред. Trumbowyg ред. Imperavi ред. Jodit

Контент.

Полное название

Описание (мета-тег description)

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!

Текст

Claude Sonnet 3.7 &mdash; самая производительная модель большого языка (LLM) &mdash; она превосходит конкурентов, таких как Google Gemini, Meta Llama и X Grok. Это согласно новому отчету SEO-агентства Previsible AI SEO Benchmark.
По цифрам. Claude Sonnet 3.7 &laquo;показал лучшие результаты по всем направлениям&raquo;, получив оценку 83%. Но эта оценка не дотягивает до оценки SEO-специалистов (которые набрали 89%).
Средний показатель LLM:
85% по контентным заданиям. 79% &mdash; по техническому SEO . 63% &mdash; по SEO для электронной коммерции.
Вот как оценили другие языковые модели:
Perplexity: 82% Близнецы 2.5: 81% ЧатGPT 4o: 79% ChatGPT o3-mini: 78% Copilot: 78% DeepSearch: 78% Gemini 2.0: 71% Lama 4: 71% Groc 3: 71%
Почему это важно. ИИ становится лучше в решении различных рутинных задач SEO (например, генерация контента, сопоставление ключевых слов). Однако настоящая ценность в SEO исходит от человеческого опыта: стратегическое планирование, техническое исполнение, междисциплинарное сотрудничество и креативное решение проблем. Слишком большая опора на LLM может подвергнуть бренды дорогостоящим ошибкам SEO и видимости в поиске.
Персонализация помогает. Интересным открытием стало то, что добавление персоны к подсказке (например, &laquo;вы эксперт по SEO&raquo;) повышает производительность в среднем на 2,8%.
Что не помогает. Разрешение LLM использовать веб-поиск привело к снижению производительности в среднем на 3,2%. Кроме того, глубокое исследование привело к снижению производительности в среднем на 5,7%.
О данных. Previsible создал набор из 50 вопросов SEO-теста, охватывающих ключевые категории, такие как контент, техническое SEO и электронная коммерция. Каждый вопрос имел объективно правильные ответы, основанные на устоявшихся передовых методах, и был независимо оценен несколькими экспертами SEO для обеспечения согласованности.
Тест измеряет точность &ndash; так, оценка 83% означает, что модель ответила правильно на 83% вопросов. Все модели были протестированы в разных режимах (например, с и без SEO-персон, доступом к веб-поиску), чтобы оценить, как различные функции влияют на производительность.
Между строк. Основной недостаток использования LLM для SEO? ИИ вероятностный &mdash; он предсказывает, но не знает.
&laquo;Пока [модели] не будут надежны на 99%+, на них нельзя слишком сильно полагаться. Лучше всего использовать их для того, в чем они хороши, например, для создания брифов по контенту или выявления возможностей внутренних ссылок с помощью встраивания&raquo;, &mdash; считает Дэвид Белл, соучредитель Previsible SEO.
Что дальше. Previsible планирует вскоре обновить свой AI SEO Benchmark.