За последние полгода я разговаривал с десятками владельцев сайтов, которые недоумевают: трафик падает, а видимых причин нет. Никаких санкций, никаких технических ошибок. Просто цифры ползут вниз, и непонятно, что с этим делать.

Проблема не в их сайтах. Проблема в том, что поисковые системы перестали работать как раньше.

Поиск больше не ищет страницы.

Я помню, как в 2015-м тестировал первые языковые модели для одного стартапа. Тогда это были игрушки — интересные, но бесполезные для реального поиска. Модели путались в контексте, выдумывали факты, не понимали нюансов.

Сегодня ситуация изменилась кардинально. Современные LLM обрабатывают запросы пользователей напрямую, и результат часто появляется прямо в поисковой выдаче — без необходимости куда-то кликать. Google тестирует AI Overviews, Perplexity собирает миллионы пользователей, Bing интегрировал GPT-4. Поиск превратился из навигатора в ассистента.

Для контент-индустрии это означает одно: посредник между пользователем и информацией — теперь не поисковая выдача, а нейросеть.

Как AI читает ваш контент.

Я потратил несколько месяцев на анализ того, как именно крупные языковые модели работают с веб-контентом. И вот что происходит технически:

Модель получает страницу целиком и разбивает её на семантические блоки — фрагменты текста, объединённые общим смыслом. Это не просто абзацы, а логически завершённые мысли. Дальше идёт поиск конкретных элементов: утверждений, аргументов, причинно-следственных связей, выводов. Модель не просто индексирует текст — она пытается понять, что именно автор утверждает.

Если в вашей статье нет чётких утверждений, если текст размыт и обтекаем, модели просто нечего извлечь. Ваш контент становится шумом.

Почему качественные SEO-тексты проигрывают.

Вот парадокс, который я наблюдаю постоянно: статьи, написанные по всем канонам классического SEO, часто оказываются самыми бесполезными для AI-поиска.

Причина проста. Старое SEO требовало нейтральности, полноты охвата, избегания спорных утверждений. Результат — тексты без позиции, без выводов, без точки зрения. "Рассмотрим разные подходы", "эксперты считают", "в целом можно сказать". Для человека это читабельно. Для языковой модели — пусто.

Нейросеть не может процитировать "в целом полезную информацию". Ей нужно конкретное утверждение, которое можно вытащить как ответ.

AI-контент создаёт новую проблему.

С распространением генеративных моделей появилась ещё одна беда: массовое производство одинакового контента. Я регулярно вижу статьи, которые написаны разными авторами на разных сайтах, но выглядят как клоны.

Одна и та же структура. Одни и те же формулировки. Одинаковые обобщённые выводы. Технически это разные тексты, но семантически — копии.

Для языковой модели это критично. Если утверждение встречается на сотне сайтов в одинаковой форме, модель воспринимает его как общее место и либо берёт самый авторитетный источник, либо игнорирует всех.

Что изменилось в определении "хорошей статьи".

Я веду небольшой эксперимент: отслеживаю, какие материалы чаще попадают в AI-ответы разных поисковиков. Паттерн устойчивый.

Побеждают тексты, которые отвечают на один конкретный вопрос, имеют авторскую позицию, используют прямые формулировки без оговорок, не боятся быть спорными, заканчиваются выводом, а не "итогами".

Обратите внимание: это почти противоположность классическим SEO-рекомендациям. Раньше советовали охватывать тему широко, быть нейтральным, избегать категоричности. Теперь это слабость.

Почему трафик падает даже у хороших сайтов.

Самый болезненный момент: даже качественные ресурсы теряют трафик, и это не временное явление.

Логика простая: если нейросеть ответила на вопрос пользователя прямо в поисковой выдаче, зачем кликать? Сайт превращается из точки входа в источник данных, который пользователь может даже не увидеть.

Я не говорю, что это справедливо. Я говорю, что это новая реальность, и спорить с ней бессмысленно.

Что делать владельцам контента.

После нескольких месяцев наблюдений и экспериментов у меня сформировался чёткий список действий.

Первое: пишите утверждения, а не описания. Забудьте про "в этой статье мы рассмотрим". Начинайте сразу с тезиса: "Старое SEO перестало работать по трём причинам". Языковая модель должна понимать с первого абзаца, что именно вы утверждаете.

Второе: делайте выводы после каждого крупного блока. Не заставляйте модель самой вытаскивать смысл из трёх абзацев текста. Дайте готовую формулировку.

Третье: сокращайте объём без жалости. Длина текста больше не коррелирует с качеством ранжирования. Плотность смысла на килобайт — вот что важно.

Четвёртое: пишите то, чего нет у других. Если вашу мысль можно найти на сотне других сайтов, она не добавляет ценности. Нейросеть возьмёт более авторитетный источник или проигнорирует всех.

Главное заблуждение.

Я постоянно слышу: "Нужно понять новый алгоритм, найти новые правила оптимизации, подстроиться под AI".

Это фундаментальное непонимание того, что произошло.

Дело не в новом алгоритме. Дело в том, что алгоритм теперь работает как читатель. Языковая модель оценивает текст примерно так же, как это делал бы образованный человек: кто это пишет, зачем, насколько убедительно, есть ли новая информация.

Вы не можете "оптимизировать" текст под человеческое восприятие техническими трюками. Вы можете только писать лучше.

Что дальше.

SEO как профессия не исчезнет. Исчезнет SEO как набор технических хитростей для манипуляции ранжированием.

Останется то, что всегда было важно: смысл, экспертиза, уникальная позиция, авторство.

Сайты постепенно превратятся из витрин для привлечения трафика в базы знаний, которые питают AI-системы. И главный вопрос для владельцев контента теперь не "как привлечь больше кликов", а "почему нейросеть должна процитировать именно меня".

Если ваш сайт начал терять позиции без видимых причин — возможно, он просто не адаптировался к тому, что поиск теперь читает, а не индексирует.