#3-Новые ИИ-модели становятся хуже в SEO: что с этим делать. Правка

Новая структура SEO в эпоху искусственного интеллекта

Google AI Mode отправляет трафик по 69% запросов

Идентификатор ссылки (англ.)	the-new-structure-of-ai-era-seo
Время обновления:	10-12-2025 в 09:55:02
Статус:	Активен

Описание

Идентификатор ссылки (англ.)	google-ai-mode-sends-traffic-on-69-of-transactional-queries
Время обновления:	11-12-2025 в 09:56:35
Статус:	Активен

Описание

'#50. Контент : content';

'Content_ContentController_actionUpdate_';

'#content_content_update';

Новые ИИ-модели становятся хуже в SEO: что с этим делать. 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

<p>Привет, я Иван Захаров. В этой статье разберу свежие данные бенчмарков, которые показали: новые модели ИИ неожиданно хуже справляются с SEO-задачами. Да, вы правильно поняли &ndash; обновления теперь не гарантируют улучшений. Более того, в ряде случаев точность падает почти на 10%.</p>
<h2>Миф &laquo;новее = лучше&raquo; больше не работает</h2>
<p>Еще год назад всё было просто: ждём новую версию модели &ndash; получаем прирост качества. Но эта логика сломалась.</p>
<p>Мы провели собственный SEO-бенчмарк, протестировав новые флагманы &ndash; Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro и ChatGPT-5.1 Thinking. Результаты оказались тревожными: впервые за всю эпоху генеративного ИИ новые модели показывают худшие результаты, чем предыдущие.</p>
<h3>Среднее падение точности на SEO-задачах</h3>
<ul>
<li><strong>Claude Opus 4.5</strong>: 76% (против 84% у 4.1)</li>
<li><strong>Gemini 3 Pro</strong>: 73% (минус 9% по сравнению с 2.5 Pro)</li>
<li><strong>ChatGPT-5.1 Thinking</strong>: 77% (на 6% ниже стандартного GPT-5)</li>
</ul>
<p>Важно понимать: это не ошибка и не случайность. Это следствие того, что новые модели были оптимизированы совсем под другие цели.</p>
<h2>Диагноз: &laquo;агентный разрыв&raquo;</h2>
<p>Почему компании выпускают модели, которые хуже справляются с SEO? Потому что теперь их обучают не под формат &laquo;задал вопрос &ndash; получил точный ответ&raquo;, а под глубокое рассуждение и автономные агентные сценарии.</p>
<h3>Что происходит внутри моделей:</h3>
<ul>
<li><strong>Глубокое рассуждение</strong>: модели начинают &laquo;переосмысливать&raquo; простые задачи и усложняют там, где не нужно.</li>
<li><strong>Огромные контексты</strong>: модели ждут, что им будут скармливать кодовые базы, а не один URL.</li>
<li><strong>Жёсткие правила безопасности</strong>: некоторые технические запросы ИИ теперь может ошибочно воспринимать как попытку взлома &ndash; особенно в Claude и Gemini.</li>
</ul>
<p>Мы имеем дело с &laquo;агентным разрывом&raquo;: модели пытаются мыслить как агенты, а SEO-задачи в большинстве случаев требуют простой, структурной логики.</p>
<h2>Что делать: перестать просто писать промпты и начать проектировать систему</h2>
<p>Эра &laquo;сырых&raquo; промптов завершилась. Базовый интерфейс чата больше не справляется с критичными задачами. Чтобы вернуть прежнюю точность &ndash; а в идеале превзойти её &ndash; нужно менять подход.</p>
<h3>1. Уходите от чата &ndash; переходите к рабочим процессам</h3>
<p>Не используйте модели прямо &laquo;из коробки&raquo;. Перенесите повторяющиеся задачи в так называемые &laquo;контекстные контейнеры&raquo;.</p>
<h4>Инструменты:</h4>
<ul>
<li>Custom GPTs (OpenAI)</li>
<li>Claude Projects (Anthropic)</li>
<li>Gemini Gems (Google)</li>
</ul>
<h3>2. Жёстко задавайте контекст (облегчённый RAG)</h3>
<p>Падение точности особенно заметно в стратегических вопросах. Без контекста модели начинают &laquo;дрейфовать&raquo; и выдавать абстрактные советы.</p>
<ul>
<li>Не просите модель &laquo;создать стратегию&raquo;.</li>
<li>Загрузите в среду бренд-гайд, исторические данные, правила компании, методологию.</li>
</ul>
<p>Это заземляет выводы и снижает вероятность галлюцинаций.</p>
<h3>3. Используйте старые стабильные модели для технического SEO</h3>
<p>Для бинарных задач (статусы, схемы, каноникал и т.д.) новые &laquo;мыслящие&raquo; модели избыточны и часто ошибаются.</p>
<ul>
<li>Оставьте для таких задач предыдущие версии (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet).</li>
<li>Либо обучите маленькую модель под свои правила аудита.</li>
</ul>
<h2>Главные выводы</h2>
<ul>
<li><strong>Иногда нужно откатиться назад</strong>: старшие модели часто точнее новых.</li>
<li><strong>Эра one-shot запросов закончилась</strong>: без контекста новые модели ошибаются чаще.</li>
<li><strong>Контейнеризация &ndash; обязательна</strong>: любые повторяющиеся процессы нужно упаковывать в GPT/Project/Gem.</li>
<li><strong>Стратегия и техаудит страдают сильнее всего</strong>: перепроверьте автоматические процессы, работающие на новых API.</li>
</ul>
<h2>Стратегический взгляд вперёд</h2>
<p>С апреля мы повторяем одно и то же: больше нельзя использовать модели &laquo;как есть&raquo;, особенно в критичных задачах.</p>
<h3>Человеческое SEO важнее, чем когда-либо</h3>
<p>Переход от &laquo;чатов&raquo; к &laquo;агентам&raquo; не уменьшает роль специалиста &ndash; он делает её фундаментальной. Модели стали инструментами, а не решениями.</p>
<p>Чтобы добиться высокого качества, нужны специалисты, которые умеют:</p>
<ul>
<li>архитектировать системы на основе ИИ;</li>
<li>встраивать их в рабочие процессы;</li>
<li>контролировать, корректировать и направлять выводы моделей.</li>
</ul>
<p>Лучшие результаты в SEO будут у тех, кто не просто пишет промпты, а строит систему, задаёт правильные рамки и подаёт модели стратегический контекст.</p>
<p>Если система не выстроена правильно, модель провалится &ndash; независимо от версии.</p>