- Партнерки
- Статьи
- Блоги
- Работа
- Сервисы
- Агентские кабинеты
- Ещё
- История арбитража
- ТОП ТРАФИК ТУТ🎯
ИИ-блоки в поиске Яндекса уже заметно меняют привычную механику органической выдачи. Пользователь может получить развернутый ответ еще до перехода на сайт, а рядом с текстом Алиса показывает источники, на которых основан ответ. Поэтому для владельцев сайтов и SEO-специалистов становится важным не только занять позицию в классической выдаче, но и понять, по каким признакам страницы попадают в число источников для ИИ.
Ниже — переработанный разбор исследования Ильхома Чакканбаева (тг канал: @seopulses) и Георгия Шилова (тг канал: @seodad). Авторы изучили более 10 миллионов поисковых запросов и сопоставили появление ИИ-блоков с характеристиками страниц, которые Яндекс использовал в качестве источников. Результаты позволяют отделить параметры, которые действительно часто встречаются у таких страниц, от факторов, значение которых, по этой выборке, оказалось значительно слабее ожидаемого.
Основу выборки составили более 10 миллионов запросов. Около 7 миллионов были взяты из базы популярных запросов keys.so. Дополнительно исследователи сформировали тематические наборы на основе референсных информационных и коммерческих сайтов: для каждого направления выгружались запросы, по которым такие проекты находились в ТОП-10. После объединения массивов дубли были удалены.
По каждому запросу фиксировались два ключевых параметра:
· появляется ли в поисковой выдаче блок с ИИ-ответом;
· какие URL Яндекс показывает в этом блоке как источники информации.
Такой подход позволил анализировать не отдельные кейсы, а массовую выборку и сравнивать характеристики тысяч страниц, которые уже были процитированы Алисой.
В исследовании рассматривались два сценария. Первый — условно offline: ответ уже подготовлен и появляется практически сразу после загрузки выдачи. Второй — online: Алиса собирает информацию по текущему запросу и формирует ответ на ходу, используя найденные источники.
По распределению запросов видно, что генерируемые в момент обращения ответы встречаются очень часто. Это важно для SEO: источник может подбираться не только из заранее закрепленного набора страниц, а непосредственно во время обработки запроса.
В общей выборке ИИ-ответы Яндекса появлялись примерно в 52,9% запросов. Для сравнения, в приведенном авторами сопоставлении с Google AI Overviews доля запросов с ИИ-блоком составляла 39,6%. Иными словами, уже на момент исследования более половины проверенных запросов в Яндексе могли сопровождаться отдельным ответом Алисы.
и. Среди информационных запросов максимальная доля была зафиксирована в тематике еды — около 81,6%. Далее заметно ниже располагались красота, финансы и лайфстайл, а в строительной тематике ИИ-ответы встречались реже всего из рассмотренных информационных направлений. В коммерческом сегменте лидировали запросы, связанные с аптеками, тогда как минимальная доля в выборке приходилась на косметику.
Один из наиболее важных выводов исследования — наличие страницы в классическом ТОП-10 не является обязательным условием для попадания в источники ИИ-ответа. Сопоставление органических позиций с URL, которые цитировала Алиса, показало, что заметная доля источников находится за пределами первой десятки.
позиция и видимость в ИИ-блоке связаны не напрямую. Высокая позиция в обычной выдаче может повысить вероятность быть замеченным системой, но сама по себе не гарантирует цитирование. И наоборот, страница, которая не входит в первую десятку, все равно может оказаться подходящим источником для отдельного смыслового фрагмента ответа.
Авторы связывают это с механизмом Query fan-out — разветвлением исходного запроса на несколько более узких подзапросов. ИИ не обязательно ищет одну страницу, которая полностью отвечает на исходную формулировку. Система может разбить тему на составные вопросы, подобрать источники для каждого из них и затем собрать единый ответ. Поэтому релевантная страница по узкому аспекту темы способна стать источником даже без высокой позиции по исходному запросу.
При анализе объема контента исследователи увидели два заметных диапазона. Первый — страницы примерно на 1–2 тысячи символов: сюда попадали каталоги, карточки фильмов, музыки, исполнителей и другие относительно компактные форматы. Второй выраженный кластер — материалы порядка 10 тысяч символов, прежде всего большие статьи, рейтинги и лонгриды.
Из этого нельзя сделать вывод, что существует универсальная «правильная» длина текста. Однако выборка показывает, что полноценное текстовое раскрытие темы характерно для значительной части источников. Для сложного информационного запроса короткого формального описания часто недостаточно: странице требуется содержательный ответ на основной вопрос и связанные с ним уточнения.
Одного большого объема недостаточно. В источниках ИИ-ответов часто встречалась четкая структура с заголовками нескольких уровней. Особенно распространены H2 и H3. По данным исследования, только примерно четверть изученных страниц ограничивалась одним H1 без развитой внутренней иерархии.
Практический смысл очевиден: заголовки делят материал на смысловые блоки и помогают системе быстрее выделять фрагмент, который отвечает на конкретный подзапрос. То же касается списков и таблиц — форматов, где факты и признаки отделены друг от друга и представлены в легко извлекаемой форме.
Распределение по спискам и таблицам в выборке выглядело следующим образом:
· 7,26% страниц одновременно содержали таблицу, маркированный и нумерованный списки;
· 25,47% не использовали ни таблиц, ни списков;
· 67,27% имели хотя бы один из этих структурных элементов.
Таким образом, большая часть источников использовала хотя бы один формат структурирования данных. Это не доказывает прямую причинно-следственную связь, но подтверждает, что хорошо организованный текст значительно типичнее для страниц, которые попадают в ИИ-ответы.
В классическом SEO ссылочный профиль часто рассматривают как один из важных сигналов. Однако в этой выборке выраженной зависимости между количеством ссылок или высоким DR и попаданием в ИИ-ответы обнаружено не было.
Среди доменов, которые использовала Алиса, много сайтов с DR в диапазоне 1–20. По количеству внешних ссылок также преобладали относительно скромные значения: большая часть проектов находилась в диапазоне от 0 до 100 ссылок. Это показывает, что для цитирования ИИ не обязательно обладать очень сильным ссылочным профилем.
Похожая картина наблюдалась и по общему масштабу проектов. В выборке присутствовало много небольших сайтов. По данным keys.so значительная часть доменов имела до 100 переходов в день, то есть ориентировочно до 3000 кликов в месяц по методике сервиса. Крупные проекты также встречались, но не составляли подавляющее большинство источников.
Показатель ИКС подтверждал тот же вывод: у большой части сайтов он не превышал 80. Следовательно, для появления в источниках Алисы необязательно быть крупным брендом с огромной аудиторией. Небольшой тематический ресурс также может быть выбран, если его конкретная страница хорошо отвечает на нужный вопрос.
Исследователи отдельно измеряли скорость ответа сервера как показатель, связанный с общей скоростью загрузки страницы. Среди источников оказалось немало URL с ответом от двух секунд и больше, а отдельная крупная группа превышала пять секунд.
Поэтому в рамках этого исследования скорость не проявилась как фактор, который заметно отделяет попавшие в ИИ-блок страницы от остальных. Это не означает, что производительность сайта можно игнорировать вообще: она важна для пользователей и классического SEO. Но именно как признак попадания в ответы Алисы выраженной зависимости в выборке не обнаружено.
Сам факт наличия отзывов показал слабую связь с появлением сайта в ИИ-ответах. Гораздо интереснее выглядело распределение по тональности: среди источников чаще встречались сайты, у которых доля положительных отзывов составляла 70% и более.
То есть репутационный сигнал может иметь значение не как формальная отметка «отзывы есть», а как общий фон доверия к компании или ресурсу. В практической работе это аргумент в пользу системной работы с качеством сервиса и обратной связью, а не простого наращивания количества отзывов.
Еще один распространенный вопрос — помогает ли Schema.org и другая микроразметка попадать в ИИ-ответы. По данным исследования, явной зависимости обнаружено не было. Даже популярные типы разметки встречались у источников с разной частотой и не демонстрировали заметного роста видимости в ИИ-блоке.
Микроразметка остается полезной для поисковых систем и расширенных элементов выдачи, но рассматривать ее как отдельный «пропуск» в ответы Алисы по этой выборке оснований нет.
Отдельная часть исследования посвящена изменению кликов после появления ИИ-ответа. Логика достаточно понятна: если сайт находился в ТОП-е, но не был указан среди источников нового блока, часть пользователей могла получить ответ выше органических результатов и не перейти на страницу.
В данных действительно наблюдалось снижение трафика в таких ситуациях, причем наиболее чувствительными были страницы с высокими позициями. Но когда сайт одновременно сохранял присутствие в ТОП-е и попадал в список источников Алисы, картина менялась: во многих случаях фиксировался рост переходов. ИИ-блок, таким образом, может как отбирать часть кликов у классической выдачи, так и создавать дополнительную точку входа для ресурса, который оказался процитирован.
Если перевести результаты исследования в практические действия, основной акцент стоит делать не на попытке найти один «секретный» фактор, а на качестве самого материала. Страница должна быть удобна для разбиения на смысловые фрагменты и содержать конкретные ответы на вопросы, которые могут возникать вокруг основной темы.
В первую очередь имеет смысл:
· раскрывать тему глубоко и охватывать связанные вопросы, а не ограничиваться коротким SEO-текстом;
· использовать логичную иерархию H2–H3, где каждый раздел отвечает на отдельный аспект запроса;
· оформлять перечисления списками, а сопоставимые данные — таблицами, если такой формат действительно уместен;
· создавать отдельные содержательные блоки под узкие пользовательские подзапросы;
· следить за репутацией компании и долей положительной обратной связи;
· не считать отсутствие ТОП-10, высокого DR или огромного ИКС автоматическим препятствием для попадания в ИИ-ответ.
При этом важно не превращать найденные корреляции в жесткие правила. Исследование показывает, какие признаки часто встречались у уже выбранных источников, но алгоритм Яндекса постоянно развивается и использует множество сигналов. Поэтому оптимальная стратегия — не подгонять страницу под отдельный показатель, а делать ее максимально понятной, структурированной и полезной для конкретного поискового намерения.
Главный вывод исследования состоит в том, что ИИ-выдача Яндекса не является простым продолжением классического ТОП-10. Алиса может брать информацию с небольших сайтов, со страниц без мощного ссылочного профиля и даже с URL, которые не входят в первую десятку по исходному запросу. На первый план выходит способность страницы дать содержательный и хорошо структурированный ответ на конкретный вопрос или один из его подзапросов.
Среди наиболее характерных признаков источников — достаточный объем полезного текста, развитая структура с подзаголовками, использование списков и таблиц, а также благоприятный репутационный фон. При этом высокая скорость загрузки, большое количество ссылок, высокий ИКС и наличие микроразметки в рамках рассмотренной выборки не показали такой же выраженной связи с попаданием в ИИ-ответы. Для SEO это означает, что работа с контентом становится еще важнее: страницу нужно проектировать не только под позицию в выдаче, но и под возможность быть понятным и удобным источником для генеративной системы.
YouTube 
Telegram 
Website 
0 
Удалось как то налить им, 900~ фтд где-то вышло. До сих пор даже капает. Может чуть позже еще вернусь снова по ревшаре полить, а то в кейсах у коллег уж больно сладкие RD, надо проверить.
Ребята аффы написали вчера говорят вернуться траф дать)) ну отзыв попросили оставить, мне в целом не сложно, но вот как есть)