#3-Правка черновика

'#99. Черновики : draft';

'Tools_DraftController_actionUpdateHtml';

'#layouts_templates_updateHtml';

Правка кода HTML в тексте

<p>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.</p>
<p>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.</p>
<h2>Этап выбора ответа</h2>
<p>Это не про краулинг, индексацию или векторные базы данных &ndash; 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.</p>
<p>Современные AI-системы поиска используют одинаковую структуру из трёх стадий (в четырёх шагах):</p>
<ul>
<li>Извлечение (retrieval)</li>
<li>Переранжирование (re-ranking)</li>
<li>Проверка ясности и структуры (clarity checks)</li>
</ul>
<p>Каждая стадия имеет вес. У разных платформ свои пропорции, но исследования позволяют нам выстроить базовую модель, которая отражает суть процессов.</p>
<h3>Базовая модель</h3>
<p>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:</p>
<ul>
<li>Лексическое извлечение (ключевые слова, BM25) &ndash; 0,4</li>
<li>Семантическое извлечение (эмбеддинги, смысл) &ndash; 0,4</li>
<li>Переранжирование (оценка cross-encoder) &ndash; 0,15</li>
<li>Ясность и структура &ndash; 0,05</li>
</ul>
<p>Эти пропорции не являются точной копией систем ChatGPT или Gemini, но дают рабочую основу. В разных платформах эти &laquo;ручки&raquo; настроены по-разному, но ингредиенты в целом одинаковые.</p>
<h3>Что это значит для SEO</h3>
<p>Перераспределение весов напрямую влияет на то, какой контент будет выбран:</p>
<ul>
<li><strong>Лексика (40%)</strong> &ndash; если в тексте нет тех слов, которыми реально пользуется аудитория, вы даже не попадёте в пул кандидатов.</li>
<li><strong>Семантика (40%)</strong> &ndash; связанный и плотный по смыслу текст выигрывает у разрозненного и поверхностного.</li>
<li><strong>Переранжирование (15%)</strong> &ndash; чётко структурированные ответы поднимаются вверх.</li>
<li><strong>Ясность (5%)</strong> &ndash; короткие и &laquo;поднимаемые&raquo; абзацы становятся решающим фактором в спорных случаях.</li>
</ul>
<h2>Примеры</h2>
<h3>Zapier</h3>
<p>Справочные материалы Zapier отличаются чистотой и ориентацией на ответ. Запрос вроде &laquo;Как подключить Google Sheets к Slack&raquo; 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.</p>
<h3>Маркетинговый блог</h3>
<p>А вот длинная статья про &laquo;лайфхаки командной продуктивности&raquo; проигрывает. Слова есть, но они размазаны по тексту, а ответ на вопрос скрыт в середине статьи. В итоге &ndash; слабые позиции на всех этапах выбора ответа.</p>
<h2>Волатильность между платформами</h2>
<p>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 &laquo;ручкам&raquo;.</p>
<p>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.</p>
<h2>Следующий слой: верификация</h2>
<p>Сегодня выбор ответа &ndash; последний барьер перед генерацией. Но уже появляется следующий слой &ndash; 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.</p>
<h2>Заключение</h2>
<p>Это не просто &laquo;старое SEO в новой упаковке&raquo;. 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.</p>
<p>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 &laquo;ножевой схватке&raquo; внутри Answer Engine &ndash; и в будущем пройти тест на верификацию.</p>

Краткое название: Заглянем внутрь Answer Engine и посмотрим

Полное название Заглянем внутрь Answer Engine и посмотрим, как GenAI выбирает победителей

Черновик 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!