Анализ 1 200 AI Overviews, чтобы понять, какие фрагменты контента попадают в ответы AI (оригинал публикации исследования)
В последнее время много говорят о GEO, но было интересно разобраться на практике: что именно заставляет AI выбирать один фрагмент страницы, а другой игнорировать?
Была взята случайная выборка из 1 200 AI-ответов за последние две недели и сравнили три параметра:
🟣длину extractable passages;
🟣глубину контента;
🟣позиции страниц в традиционной выдаче Google.
Результат оказался интересным.
📌 Средняя длина фрагмента, который цитировался AI, составила 317 слов.
Это примерно в два раза меньше, чем типичный long-form материал.
Страницы, которые чаще попадали в AI-ответы, обычно имели:
🔹 понятные H2/H3;
🔹 короткие абзацы;
🔹 структурированную подачу;
🔹 информацию, которую легко быстро извлечь.
И здесь возникает интересный парадокс.
А теперь самое интересное.
📊 71% страниц, которые находились в топ-10 Google, также попадали в AI Overviews.
Для страниц за пределами топ-10 этот показатель упал до 23%.
Это показывает достаточно сильную связь между традиционным SEO и AI visibility.
Но зависимость далеко не абсолютная.
Были и несколько случаев, когда страница занимала, например, 6 позицию в Google, но вообще не попадала в AI Overview.
Поэтому просто "быть в топе Google" уже недостаточно.
Получается, сегодня недостаточно просто создать большой экспертный материал.
Нужно сделать так, чтобы отдельные части этого материала можно было легко извлечь, понять и процитировать.
Текущий вывод:
Для AI важнее не то, сколько вы написали, а насколько легко из вашего материала получить точный ответ.
И, похоже, именно здесь проходит одна из ключевых границ между классическим SEO и GEO.
В последнее время много говорят о GEO, но было интересно разобраться на практике: что именно заставляет AI выбирать один фрагмент страницы, а другой игнорировать?
Была взята случайная выборка из 1 200 AI-ответов за последние две недели и сравнили три параметра:
🟣длину extractable passages;
🟣глубину контента;
🟣позиции страниц в традиционной выдаче Google.
Результат оказался интересным.
📌 Средняя длина фрагмента, который цитировался AI, составила 317 слов.
Это примерно в два раза меньше, чем типичный long-form материал.
Но сама длина не была определяющим фактором.
Некоторые фрагменты длиной всего 150 слов получали цитирования, потому что в них сразу содержалась вся необходимая информация без "воды".
Еще один важный фактор - структура.
Страницы, которые чаще попадали в AI-ответы, обычно имели:
🔹 понятные H2/H3;
🔹 короткие абзацы;
🔹 структурированную подачу;
🔹 информацию, которую легко быстро извлечь.
И здесь возникает интересный парадокс.
Очень глубокий и качественный материал может проигрывать просто потому, что его сложнее быстро "прочитать" модели.
А теперь самое интересное.
📊 71% страниц, которые находились в топ-10 Google, также попадали в AI Overviews.
Для страниц за пределами топ-10 этот показатель упал до 23%.
Это показывает достаточно сильную связь между традиционным SEO и AI visibility.
Но зависимость далеко не абсолютная.
Были и несколько случаев, когда страница занимала, например, 6 позицию в Google, но вообще не попадала в AI Overview.
Поэтому просто "быть в топе Google" уже недостаточно.
Главный сигнал - clarity
Самым стабильным фактором оказались не длина и даже не глубина контента.
Понятность.
Лучше всего работали фрагменты, в которых AI мог получить ответ на вопрос буквально за 1-2 предложения.
Получается, сегодня недостаточно просто создать большой экспертный материал.
Нужно сделать так, чтобы отдельные части этого материала можно было легко извлечь, понять и процитировать.
Текущий вывод:
Для AI важнее не то, сколько вы написали, а насколько легко из вашего материала получить точный ответ.
И, похоже, именно здесь проходит одна из ключевых границ между классическим SEO и GEO.