Содержание:
Искусственный интеллект в интернете — не новое явление. Google использует ИИ еще с 2015 года, когда появился алгоритм RankBrain — самообучающаяся модель, способная распознавать намерения пользователя и предлагать результаты, наиболее релевантные по смыслу, а не только по ключевым словам.
Но этот алгоритм и другие остаются «под капотом», то есть пользователь видит поисковую строку и, как обычно, получает список ссылок на странице выдачи. Весь интерактив представлен разве что поисковыми подсказками и блоком «похожие запросы».
В этом году поисковики заговорили о взаимодействии пользователя с искусственным интеллектом напрямую.
Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) способен создавать новый уникальный контент на основе алгоритмов машинного обучения. Грубо говоря, нейросети скармливают много единиц контента какого-то типа, чтобы она научилась создавать собственный подобный контент. Это может быть текст, изображения, музыка или даже видео.
Долгое время ИИ был предметом интереса разработчиков, ученых и крупного бизнеса, пока не появился ChatGPT — чат-бот, с которым кто угодно может просто поболтать, попросить написать текст или сделать перевод, создать контент-план или придумать сценарий.
Сеошники увидели возможность для быстрого создания огромного количества контента, но искусственный интеллект не только помогает заполнять сайты бесплатными статьями, но, кажется, совсем скоро изменит работу всего интернета.
Генеративный поиск Google
В мае 2023 года Google продемонстрировал экспериментальный поиск с генеративным искусственным интеллектом, который по сути превращает привычный поиск в диалог с нейросетью.
Вместо панели знаний или быстрых ответов, к которым привыкли пользователи, поиск выдает блок с текстом, который сгенерировал ИИ под конкретный запрос, и ссылками на релевантные материалы. Если хочется что-то уточнить, не нужно искать заново, достаточно задать дополнительный вопрос в том же блоке.
Простой запрос «блютус-колонка для вечеринки в бассейне» показывает краткую инструкцию о том, как их выбрать, ссылки на три гайда по выбору и несколько вариантов самих колонок.
Это достаточно простой запрос. В демонстрации есть более сложный — «что лучше для семьи с детьми до трех лет и собакой — Брайс‑Каньон или Арчес». На этот запрос поиск показывает небольшое описание обеих локаций и тоже сопутствующие ссылки. Ниже есть список возможных дополнительных вопросов: «Сколько дней провести в Брайс-Каньоне с детьми?» и «Сколько нужно дней в Арчес для детей?»
Прабхакар Рагхаван, старший вице-президент Google, который курирует поиск, говорит о том, что в интернете есть огромное количество полезной информации, но собрать ее воедино сложно, приходится делать много запросов и сохранять где-то результаты. Новый поиск должен помочь пользователями с запросами вроде «Спланируй мне семидневный отпуск», когда слишком много вводных и одного универсального ответа во всей выдаче нет.
Посмотрите промо-видео, чтобы узнать, что предлагает поиск:
Пока этот эксперимент работает только в США и до России доберется нескоро, а у пользователей, которые участвуют в тестировании, уже есть первые претензии. Например, Google показывает ссылки на нерелевантный контент, а по некоторым запросам выдает не уникальный только что сгенерированный текст, а фрагмент статьи с какого-то сайта.
В любом случае, такие обновления очень симптоматичны — поиск двигается в сторону персонализации и захвата внимания пользователя на страницах выдачи.
Кроме того, в этом же году Google анонсировал чат-бота Bard. Пока он тоже работает в экспериментальном режиме и только на английском языке, но скоро, видимо, начнет конкурировать с ChatGPT.
Поиск с ИИ в Bing
Что-то похожее умеет Bing от Microsoft. В феврале 2023 года он неожиданно перестал быть аутсайдером и раньше Google показал интегрированный ИИ, основанный на разработке компании OpenAI. Поиск выдает не просто список ссылок, а блок чат-бота с ответом на запрос со ссылками на релевантные статьи и вопросами, которые пользователь может дополнительно задать.
Можно перейти в чат-бот и спросить там. Он напишет ответ и даст список ссылок на источники.
Получается, что как минимум с простыми запросами можно не открывать кучу ссылок и не выискивать информацию — поиск подберет ответ на индивидуальный запрос, а если что-то нужно уточнить, можно открыть источники.
ChatGPT для создания контента
Поиск становится умнее, но контента, который ему приходится обрабатывать, все больше и больше. Агентство Orbit Media ежегодно проводит исследование деятельности блогеров и задает им вопросы о том, как они создают и продвигают контент. В 2023 году опрошенные делают публикации еженедельно или несколько раз в месяц — по 24% на каждый вариант ответа. В основном это статьи вроде «how to», списки и большие гайды. 80% сообщили, что блог приносит им продажи.
А 71% опрошенных говорят, что среди других источников для них особенно важен поисковый трафик:
Статьи длиной 500-5000 слов без проблем может генерировать бесплатный ChatGPT 3.5. У сайта 173 миллиона пользователей за апрель 2023. По запросу «как написать статью в chatgpt» Google выдает огромное количество контента на английском:
На русском меньше, но тоже внушительно:
А еще появилось множество сервисов, которые с переменным успехом определяют, кто создал текст — ИИ или человек. Не будем приводить примеры, просто посмотрите на количество результатов на эту тему в выдаче:
Мы не можем сказать точно, сколько человек использует чат-ботов и другие средства, чтобы создавать статьи или посты в соцсети, но можем предположить, что много.
Если четко понимать, каким должен быть результат, вдумчиво составить промпты и генерировать текст по частям, написать статью с помощью ChatGPT довольно просто. Версия 4 с доступом в интернет пишет тексты до 25000 слов, которые легко и приятно читать, и выглядят они убедительно. Значит ли это, что скоро поисковая выдача будет забита статьями, которые сгенерировала нейросеть?
У нейросетей при создании контента есть преимущества:
Экономия — вместо нескольких авторов можно нанять условно одного, который будет генерировать тексты и править их, если потребуется;
Широкий охват семантики — можно создавать статьи под любое количество ключей. Для маленьких и молодых сайтов это потенциальная возможность попасть на первую страницу выдачи хоть по каким-то;
Возможности для тестирования — за небольшое время можно нагенерировать много похожего контента для размещения на разных площадках и в соцсетях и смотреть, откуда больше отдачи. Таким же образом можно тестировать лендинги;
Делегирование рутинных задач — нейросеть может создать тысячи шаблонных текстов, например, описания товаров в интернет-магазине, мета-теги или комментарии;
В конце концов, не обязательно полностью поручать создание контента ИИ. Можно использовать его для генерирования идей или написания черновиков с последующими правками от редактора.
Есть и существенные минусы:
Для интерпретации мета-описаний, количества ключевых слов и других технических аспектов все еще нужен квалифицированный специалист, как и для проверки информации;
ИИ может создать уникальный оптимизированный контент, но в любом случае это будет переработка уже существующего и никаких новых знаний из него получить нельзя. В отличие от человека, ИИ не может поделиться личным опытом, провести исследование или проанализировать какое-то явление. Это значит, что польза для читателя будет невысокой, не считая ответов на простые вопросы;
ИИ не способен на уникальное творчество. Генеративные модели двигаются в этом направлении, но для творчества необходим жизненный опыт и способность переживать эмоции, что доступно только человеку. Создать иллюстрацию, обработать уже существующее изображение или сделать фоновую музыку для видео ИИ при этом может вполне успешно;
Большая часть сгенерированного нейросетью контента останется незамеченной, потому что читать одинаковые статьи на одни и те же темы не интересно. Это уже происходит со статьями, которые заказывают у копирайтеров на биржах с оплатой за тысячу знаков, просто будет еще больше статей, которые никто не прочитает.
Изменения в работе поисковых систем
Мы не знаем наверняка, как изменится поиск через год-два, но можем сделать несколько предположений исходя из того, как ИИ набирает популярность, и как развиваются поисковые системы.
Google в целом не против генерации контента с помощью ИИ, но при условии, что он будет отвечать требованиям E-E-A-T. То есть статьи, созданные исключительно для привлечения трафика, какое-то время могут работать, но в итоге все равно станут получать отказы и понижение в выдаче или даже повлекут за собой санкции. Пока кажется, что без участия человека выйти в топ все равно не получится, сколько статей ни создавай.
Чтобы избавить пользователей от необходимости копаться в выдаче, Google и Bing интегрируют ИИ в поиск, это уже меняет пользовательский опыт. Что еще может поменяться?
Внутренняя и внешняя оптимизация
Возможно, внутренняя оптимизация перестанет играть такую важную роль. Если в выдаче будет много похожего контента одинакового качества, поисковые системы могут начать ориентироваться на реакции пользователей — цитирование и поведенческие факторы страниц. Таким образом, конкурировать с крупными сайтами с высоким рейтингом будет еще сложнее.
Приоритет для новой информации
Первая страница выдачи обычно занята в целом хорошим, но одинаковым контентом от самых крупных и авторитетных в своей сфере ресурсов. Кто-то собрал максимум информации по какой-то теме в лонгрид, а другие скопировали, чтобы не отставать и тоже попасть в топ. Если пользователь прочитал пару таких статей, можно сказать, что он прочитал все, и ему незачем продолжать поиск. Чтобы найти что-то специфическое, нужно пересматривать несколько страниц выдачи и собирать информацию по крупицам. Проблема похожего контента существует не только для пользователей, но и для Google.
Еще в 2020 году компания подала заявку на патент алгоритма, который оценивает, как много уникальной информации содержится в статье. Таким образом предполагается ранжировать статьи не только по качеству и достоверности, но и по новизне, а следовательно, ценности, которую материал несет читателю.
Выдача будет персонифицированной — в основе результатов лежат предыдущие поиски пользователя. Если он не нашел ответ и уточнил запрос, ему не покажут еще десяток похожих статей, а предложат что-то новое.
В иллюстрации цифры 401, 402 и 403 представляют серию поисков. В столбце «а» показаны документы, которые пользователь не просмотрел, а столбец «b» — ресурсы, которые он просмотрел в предыдущем поиске.
По мере того, как пользователь уточняет поисковый запрос, каждый из этих документов получает оценку прироста информации. Документы, которые не просматриваются, но содержат дополнительную информацию, остаются в результатах поиска.
Возможно, эта концепция уже используется в экспериментальном поиске, о котором шла речь в начале статьи.
Авторы важнее ресурсов
В концепции E-A-T недавно появилась еще одна буква E — experience. Для Google важна не только экспертность автора, но и его опыт. В руководстве для асессоров Google есть отдельный раздел с инструкцией, как оценить, достаточно ли у автора опыта для написания статьи.
Возможно, на результаты ранжирования в еще большей степени будет влиять не только достоверность контента и рейтинг площадки, но и персональные заслуги его автора. Пока речь идет в основном о сайтах категории YMYL, но возможно, что опыт и компетенции автора станут фактором ранжирования для других типов статей. Посты из социальных сетей уже попадают в выдачу наравне со статьями на сайтах.
Перетягивание трафика в поисковые системы
Эксперименты и обновления поисковиков нацелены на то, чтобы давать ответы прямо в выдаче. Когда появились быстрые ответы, сеошники были недовольны тем, что теперь пользователям незачем будет переходить на сайты.
Кажется, поисковые системы продолжают работать в этом направлении. Будет еще больше «нулевых кликов», то есть переходов на сайты, принадлежащие им самим — YouTube, карты, вкладка с изображениями. Получается, что труд создателей контента поисковик использует, чтобы показать несколько предложений прямо в выдаче.
У Bing в ответах есть ссылки на источники, то будут ли пользователи по ним переходить, когда уже узнали у чат-бота все, что хотели? С простыми запросами вроде «как варить гречку», скорее всего, так и будет. В сложных темах, где невозможно разобраться за пару минут, пользователи все равно будут переходить на сайты, но конкуренция станет выше.
Какой контент теперь создавать
Пока что поиск выглядит примерно так, как мы привыкли, нейросети через раз дают неверные и нерелевантные ответы, а изученные факторы ранжирования работают ожидаемым образом. Одномоментных изменений не будет, но получить гору трафика только за счет большого количества статей с нужными ключами, как это делали раньше, вряд ли получится.
1. Создавайте экспертный контент
Проведите собственное исследование или рассказывайте о своем опыте и частных случаях, которые могут заинтересовать читателей. Можно опровергнуть популярное мнение, описать нетипичный способ использования какого-то продукта или просто найти то, чего не хватает в статьях из топ-10 и рассказать об этом у себя.
2. Копайте глубже
Если собственной экспертизы нет, можно переработать уже существующую информацию, но подать ее новым образом. Вместо того, чтобы из трех «полных руководств» склеить «самое полное руководство», напишите что-нибудь новое. Возьмите тезисы из топа выдачи (вы от них все равно никуда не денетесь) и распишите подробнее, детальнее, с примерами и собственными результатами работы.
3. Развивайте другие источники трафика
Мы не знаем, как поменяется поиск, но не стоит полагаться только на органические переходы, даже если сейчас их большинство. Развивайте соцсети, аккаунты на блог-платформах и в разных сообществах, где пользователи смогут вас найти, если SEO перестанет давать результаты.
4. Не зацикливайтесь на оптимизации
Когда вы анализируете выдачу по ключевым словам и ищете релевантные страницы конкурентов, вы находите похожий контент. Не удивительно, потому что конкуренты один за другим уже проделали то же самое до вас. В итоге каждый имеет список ключевых слов, количество символов и изображений и другие параметры текста, основанные на статьях друг друга. Напишите все, что думаете и знаете по теме, не сосредотачиваясь на количестве заголовков и вхождениях. Если вам есть, что сказать, статья получится хорошей.
Искусственный интеллект в поиске — это будущее, которое уже наступило. Пока поисковые системы проводят тестирования и отладку инструментов, у сеошников есть время для собственных экспериментов. Кто-то переработает контент-стратегию, а кто-то успеет заработать на дешевом трафике или придумает новые сценарии использования привычных инструментов. Как думаете, что поменяется в SEO?
