Как попасть в ответы ChatGPT и Gemini? Часть 2: гайд по созданию контента, который выбирают нейросети

После недавних ограничений ChatGPT на консультирование по гемблингу многие решили, что шансов попасть в AI-ответы у iGaming-сайтов больше нет. Но это не так. ИИ по-прежнему использует ресурсы из ниши — просто только те, которые дают нейтральную, фактологическую и образовательную информацию. Именно поэтому вопрос структуры, глубины и достоверности контента стал критически важным. 

В первой части этого материала мы уже обсудили механизмы отбора ответов в ИИ-поиске. Во второй — вместе с Алексеем, менеджером продукта в Serpzilla, разбираемся, как создавать контент, который ChatGPT и Gemini готовы цитировать даже в такой чувствительной тематике, как гемблинг.

Как попасть в ответы ChatGPT и Gemini

С чего стоит начинать оптимизацию под ИИ-поиск? Есть ли базовые принципы, схожие с классическим SEO?

Оптимизацию под ИИ-поиск лучше начинать с тех же основ, что и в SEO, но с корректировкой фокуса.

1. Структурируйте информацию так, чтобы ее было легко понять модели. ИИ не ориентируется на тайтлы и формальные SEO-элементы, а анализирует сам текст, его логику и то, насколько полно и понятно раскрыта тема.
2. Старайтесь закрыть топ-интенты пользователей, а не только ключевые запросы.
3. Обеспечьте сильный E-E-A-T-профиль: факты, опыт, кейсы, подписи экспертов, ссылки на исследования.
4. Приведите сайт к чистой технической базе: скорость, мобильность, отсутствие мусора в коде.
5. Развивайте ссылочный профиль, чтобы создавать здоровую экосистему вокруг бренда.

Так что классическое SEO остается базой, а ИИ-поиск просто делает его более строгим.

Как влияет стиль и структура текста — короткие абзацы, выделения, списки, подзаголовки — на вероятность попасть в ИИ-ответ? Правда ли, что очень важно структурировать контент, чтобы нейронке было проще считать его со страницы?

Да, это правда. Структура, на мой взгляд, один из ключевых факторов. 

Модели работают через chunking, то есть они разбивают страницу на смысловые блоки. Чем чище структура, тем легче модели вытащить отсюда верный, актуальный кусок для ответа.

Работают особенно хорошо:

• короткие абзацы по 2–4 строки;
• нумерованные списки;
• таблицы с четкими сравнениями, в том числе через прозрачные формулировки из разряда «X значит Y», «A работает так: …», «Разница между B и C в том, что …»;
• подзаголовки, отражающие конкретные вопросы.

То есть важно и то, что вы пишете, и как вы это делаете. ИИ просто никогда не берет хаотичный текст в ответы, потому что не считывает его как информативный.

Что важнее — доменная авторитетность или релевантность конкретной страницы?

В ИИ-поиске оба фактора можно назвать определяющими, но вот что важно:

• если домен сильный, модели чаще доверяют новым материалам оттуда;
• если страница супер релевантна, но домен слабый — модель может ее учитывать, но не в качестве главного источника.

Получается, оптимальная комбинация выглядит как тематическая релевантность + внешние сигналы доверия. Именно тут важны аккуратные тематические ссылки. 

В этом отлично помогает Serpzilla. Платформа позволяет собирать цитируемость именно в вашей нише, а не абстрактно закупать ссылки, которые в итоге не дают нужных сигналов доверия ни поисковым системам, ни ИИ-моделям.

Какие метрики или инструменты можно использовать, чтобы отслеживать появление сайта в ИИ-ответах?

Сейчас нет единой официальной метрики, как в классическом SEO, поэтому в основном используют сочетание инструментов и косвенных сигналов. 

В первую очередь это сервисы, которые парсят AI Overviews и фиксируют, какие сайты попадают в ответы моделей. Плюс внутренние инструменты: рост прямого трафика без явного источника, скачки брендовых запросов и вообще всплески интереса к вашим информационным страницам.

Из метрик обычно смотрят три вещи:

1. Частоту появления в AI-блоках по вашим ключевым темам.
2. Частоту цитирования страниц — AI Citation Frequency.
3. Динамику ссылочного доверия — потому что модели активно опираются на историю цитируемости.

Последний пункт особенно важен, потому что модели смотрят на то, насколько сайт встроен в свою тематику. Это можно отследить и по ссылочному окружению. В Serpzilla это хорошо видно через фильтры по тематичности доноров, отчеты по новым доменам, распределение ссылок по страницам и общую оценку качества площадок. 

Когда растет доля релевантных сайтов, появляются новые тематические домены, и на информационные страницы начинают ссылаться чаще. Это значит, что вокруг бренда формируется здоровая ссылочная экосистема. Именно подобные сигналы ИИ-модели трактуют как признак надежного источника и начинают чаще поднимать такие страницы в ответы.

Есть ли уже примеры успешных кейсов, когда гемблинг-бренду удалось попасть в выдачу ИИ? Как это повлияло на трафик и узнаваемость в моменте и в перспективе? 

Да, есть, причем довольно интересные.

ИИ модели действительно могут включать в выдачу гемблинг-сайты, но есть нюанс. Важно, чтобы контент не выглядел как промо. ИИ никогда не поднимет прямую рекламу казино или агрессивный оффер. Речь в успешных кейсах всегда идет о нейтрально-информационных форматах.

Когда бренд появляется в AI-ответах, эффект в основном такой:

• краткосрочный рост трафика за счет резкого увеличения видимости;
• рост прямых запросов («бренд + отзывы», «бренд + что это?»). Кстати, это хороший косвенный сигнал попадания в AI-ответы;
• долгосрочный рост узнаваемости, особенно если бренд фигурирует в аналитических справках — модели любят ссылки на первичные источники данных.

У нас есть кейсы, где после попадания в ИИ-ответы через подобный контент бренд видел рост органики на 20–40% в течение месяца — за счет резкого повышения уровня узнаваемости. Позже это приводило к росту брендовых запросов и конверсий.

Какие типы гемблинг-контента AI охотнее включает в ответы — аналитика, статистика, справочные материалы?

Как я уже сказал, ИИ действительно предпочитает информационные форматы в отличие от коммерческих. Лучше всего модели работают со:

• справочными материалами — правила игр, RTP, волатильность, механики;
• аналитикой — сравнения провайдеров, статистика по играм, данные по механикам;
• историческими и образовательными материалами — например, эволюция провайдеров;
• объективными обзорами механик — как работают, чем отличаются.

Гораздо хуже включаются в ИИ ответы обзоры конкретных казино, бонусные офферы, акции, тексты с CTA и так далее. То есть ИИ избегает всего, что выглядит как продвижение или конкретный оффер, поэтому формат аналитики всегда выигрывают.

Недавно OpenAI обновили правила ChatGPT, и теперь эта сеть не консультирует по вопросам гемблинга. Какие проблемы в связи с этим появятся в продвижении гемблинг-сайтов через ИИ? Можно ли обойти эти блокировки, и если да, то как?

Основная проблема — это, конечно, искусственное сужение видимости контента. Модель будет стараться избегать прямых ответов, что уменьшает шанс попасть в AIO.

Но полностью выпасть можно только при агрессивном тоне и продвижении откровенно коммерческих форматов контента. Вот что можно делать, чтобы оставаться на виду:

• фокусироваться на информационном, образовательном контенте;
• выносить коммерцию на отдельные страницы, чтобы основной материал не заражался сигналами продвижения;
• усиливать сайт как источник аналитики, а не как условное казино-партнерку;
• использовать внешние качественные ссылки, чтобы модель видела сайт как инфоресурс.

Так что обойти запреты напрямую невозможно, да и делать этого не нужно. Простая смена story angle отлично работает.

Как AI определяет грань между «информированием» и «потенциально опасным продвижением» в гемблинг-контенте?

ИИ уже неплохо научился распознавать интенцию текста, то есть дело далеко не всегда только в нише. Если смотреть глазами модели, вот главные «красные флаги», которые считываются как опасное продвижение:

• обещания выигрыша, легких денег;
• эмоциональные триггеры: срочность, эксклюзивность, выгода;
• отсутствие disclaimers и легального контекста;
• ссылки, ведущие на конкретные казино;
• CTA вроде «играй», «получи бонус», «начни сейчас».

По сути это те же триггеры, за которые обычно банят трафик. ИИ работает по тем же принципам, то есть видит агрессивное давление и автоматически относит материал к небезопасному продвижению.

А вот если вы держите материал в нейтральном информационном поле, модель воспринимает его как safe educational content, и спокойно использует в ответах.

Как адаптировать стратегию под ИИ-поиск

Как вы адаптируете контент-стратегию под ИИ — создаете отдельные материалы, меняете структуру или подход к ключевым словам? И что выгоднее с точки зрения стратегии: переписывать уже созданный контент и вкладываться в его адаптацию под ИИ или создавать новый? 

Мы адаптируем контент под ИИ в основном через изменение самой логики подачи материала. 

В первую очередь усиливаем структуру: даем четкие подзаголовки, пишем короткие абзацы, добавляем таблицы, различия и объяснения. 

Во-вторых, смещаем акцент с ключевых слов на семантическую полноту. 

В-третьих, стараемся следить за тем, чтобы материал был максимально нейтральным и фактологическим, особенно в чувствительных тематиках.

Что касается стратегии переписать или создать новое, то тут мы смотрим на потенциал страницы. Если материал сам по себе силен — хорошо ранжируется, уже получает ссылки, но просто написан в старой манере, — его выгодно адаптировать. Такие страницы часто начинают попадать в ИИ-ответы быстрее. 

Если же текст слабый — поверхностный, устаревший или слишком коммерческий — проще создать новый. 

Какие ошибки чаще всего совершают компании, пытаясь попасть в ИИ-ответы?

Многие ошибки становятся просто продолжением тех же проблем, о которых я уже упомянул. Это, например, попытка работать с ИИ как с классическим SEO: добавлять ключи, переписывать метатеги, раздувать текст.  

Другая распространенная ошибка — создание слишком поверхностного контента. Компании пишут короткие справки, а модели выбирают те страницы, где тема раскрыта до конца. И тут снова важен упор на семантическую полноту.

Также часто встречается попытка продвигать коммерцию как бы между строк. Об этом я уже тоже говорил: намеки на оффер снижают шансы попасть в ИИ-ответ, особенно в гемблинг нише. И последнее — недооценка внешних сигналов доверия. 

Недавно OpenAI анонсировали ChatGPT Atlas. Как вы считаете, насколько сильно агентские браузеры повлияют на ИИ-поиск: усилят его, повлияют ли на распределение трафика, или ничего критически не изменится?

Агентские браузеры скорее всего усилят роль ИИ-поиска, но я не думаю, что они обрушат классическую выдачу. Они заберут часть рутинных запросов и перераспределят трафик в пользу сайтов, у которых контент легко парсить и цитировать. Но какой-то революции не будет, ведь тот же Atlas будет работать поверх уже существующих источников. 

Перспективы развития ИИ-поиска

Как вы видите будущее SEO-специалистов через 2–3 года, если ИИ станет основным интерфейсом поиска информации?

Это вопрос, который я сам часто себе задаю. Пока вижу так: меньше будет работы про позиции и больше про удобство для алгоритма. 

Нужно будет фокусироваться на том, как структурировать контент, закрывать интенты, создавать материалы, которые легко цитировать, и так далее. Появится и отдельный пласт задач по работе с доверительными сигналами — тематическое окружение, качество ссылок, чистота профиля.

Что, на ваш взгляд, станет новым показателем успеха контента в ИИ-поиске, если классические метрики вроде CTR или позиций утратят значение?

Думаю, новым KPI будет частота появления в ИИ-ответах и стабильность цитирования страниц моделями. К этому добавятся косвенные сигналы, которые мы немного разобрали выше: рост брендовых запросов, увеличение прямого трафика без явного источника и расширение тематического ссылочного окружения. 

Если бы нужно было сформулировать 3 совета SEO-специалистам — что делать уже сегодня, чтобы не потеряться в эпоху ChatGPT и Gemini, — что бы вы посоветовали?

Вот мой простой топ-3:

1. Переходите от ключей к смысловым системам. Работайте не с отдельными запросами, а с тематическими кластерами и полным раскрытием интентов.
2. Делайте контент удобным для цитирования. Различия, определения, мини-выводы, чистые списки и таблицы делают ваши страницы яснее и проще для парсинга. Тексты должны давать готовые фрагменты, которые ИИ может встроить в ответ без переписывания.
3. Следите за окружением сайта. Тематические ссылки, высокое качество доноров и отсутствие токсичных площадок модели трактуют как сигнал доверия. Даже очень сильный контент без поддерживающей экосистемы будет попадать в ИИ-ответы реже.