#7-Правка текста поста

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdateHtml';

'#layouts_templates_updateHtml';

Правка кода HTML в тексте

<p class="lead">Мы годами отслеживали клики и позиции в поисковой выдаче. Но в эпоху больших языковых моделей и ИИ-поиска измеряем ли мы то, что действительно важно?</p>
<p>SEO-команды строили дашборды вокруг знакомого набора метрик более двух десятилетий: клики, позиции, показы, показатель отказов, количество ссылок и т.д. Эти KPI питали стратегии, отчеты и... продвижения по службе.</p>
<p>Но что происходит, когда интерфейс между вашей аудиторией и брендом больше не включает страницу результатов поиска?</p>
<p>По мере того как поиск фрагментируется на ИИ-чат интерфейсы, умных помощников и ответы без кликов, происходит сейсмический сдвиг. Старые KPI &ndash; созданные для синих ссылок и браузерных сессий &ndash; становятся реликвиями. И хотя многие из них все еще имеют ценность, появляется новый класс сигналов производительности, который лучше соответствует тому, как информация извлекается, ранжируется и представляется современными системами ИИ.</p>
<div class="alert alert-warning">
<h5>Важно понимать</h5>
<p class="mb-0">Это не просто переоснащение аналитики. Это переопределение того, что означают "видимость" и "авторитет" в поисковой среде, где доминируют RAG (retrieval-augmented generation), эмбеддинги, векторные базы данных и большие языковые модели.</p>
</div>
<p>Пришло время начать отслеживать то, что действительно будет иметь значение завтра, а не только то, что имело значение вчера.</p>
<h2>Старый SEO-дашборд: знакомый, но исчезающий</h2>
<p>Традиционные SEO-метрики развивались вместе с поисковой выдачей. Они отражали производительность в мире, где каждый поиск приводил к списку из 10 синих ссылок, и цель состояла в том, чтобы быть одной из них. Общие KPI включали:</p>
<ul class="list-group list-group-flush mb-4">
<li class="list-group-item">Органические сессии</li>
<li class="list-group-item">Кликабельность (CTR)</li>
<li class="list-group-item">Средняя позиция</li>
<li class="list-group-item">Показатель отказов и время на сайте</li>
<li class="list-group-item">Страниц за сессию</li>
<li class="list-group-item">Количество обратных ссылок</li>
<li class="list-group-item">Domain Authority (DA) &ndash; проприетарная метрика от Moz</li>
</ul>
<p>Эти метрики были полезны, особенно для оценки производительности кампаний или бенчмаркинга. Но у всех них была одна общая черта: они были optimizированы для пользователей-людей, навигирующих по интерфейсу Google, а не для машинных агентов или ИИ-моделей, работающих в фоновом режиме.</p>
<h2>Что изменилось: новый стек для поиска</h2>
<p>Мы вошли в эпоху поиска, опосредованного ИИ. Вместо просмотра результатов пользователи теперь задают вопросы и получают синтезированные ответы от платформ вроде ChatGPT, CoPilot, Gemini и Perplexity. Под капотом эти ответы питаются совершенно новым стеком:</p>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<div class="card mb-3">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Технологический стек ИИ-поиска</h5>
<ul class="mb-0">
<li>Векторные базы данных</li>
<li>Эмбеддинги</li>
<li>BM25 + RRF ensemble re-rankers</li>
<li>LLM (GPT-4, Claude, Gemini)</li>
<li>Агенты и плагины для ИИ-задач</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="alert alert-info"><strong>Ключевое отличие:</strong> В этой среде ваш контент не "ранжируется" &ndash; он извлекается, анализируется и, возможно (если повезет), цитируется.</div>
</div>
</div>
<h2>12 новых KPI для эпохи генеративного ИИ</h2>
<div class="alert alert-secondary">
<p class="mb-0"><strong>Важное замечание:</strong> Это всего лишь мои идеи. Отправная точка. Соглашайтесь или нет. Используйте их или нет. Полностью ваш выбор. But если это заставит людей думать и говорить в этом новом направлении, работа была проделана не зря.</p>
</div>
<div class="row">
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-primary text-white">
<h5 class="mb-0">1. Частота извлечения фрагментов</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Как часто модульный блок контента извлекается в ответ на запросы.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> "Фрагменты" отражают то, как RAG-системы сегментируют контент, а "частота извлечения" количественно определяет видимость в LLM.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-primary text-white">
<h5 class="mb-0">2. Оценка релевантности эмбеддингов</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Оценка схожести между эмбеддингами запроса и контента.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> Основано на векторной математике; отражает соответствие поисковому намерению.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-success text-white">
<h5 class="mb-0">3. Коэффициент атрибуции в ИИ-ответах</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Как часто ваш бренд/сайт цитируется в ИИ-ответах.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> Основано на атрибуции в журналистике и аналитике, теперь адаптированной для ИИ.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-success text-white">
<h5 class="mb-0">4. Количество ИИ-цитирований</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Общее количество ссылок на ваш контент в LLM.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> Заимствовано из академической среды. Цитирования = доверие в ИИ-средах.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-info text-white">
<h5 class="mb-0">5. Коэффициент присутствия в векторном индексе</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Процент вашего контента, успешно проиндексированного в векторных хранилищах.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> Объединяет SEO "покрытие индекса" с логикой векторных БД.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-info text-white">
<h5 class="mb-0">6. Оценка уверенности извлечения</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Оценка вероятности модели при выборе вашего фрагмента.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> Основано на вероятностной оценке, используемой в решениях модели.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-warning text-dark">
<h5 class="mb-0">7. Вклад в RRF-ранжирование</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Насколько ваш фрагмент влияет на финальные переранжированные результаты.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> Взято непосредственно из моделей Reciprocal Rank Fusion.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-warning text-dark">
<h5 class="mb-0">8. Покрытие ответов LLM</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Количество различных запросов, которые помогает решить ваш контент.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> "Покрытие" &ndash; метрика планирования, теперь адаптированная для полезности LLM.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-secondary text-white">
<h5 class="mb-0">9. Успешность краулинга ИИ-моделями</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Сколько вашего сайта ИИ-боты могут успешно проиндексировать.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> Новый взгляд на классическую диагностику краулинга, примененный к GPTBot и др.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-secondary text-white">
<h5 class="mb-0">10. Оценка семантической плотности</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Богатство смысла, взаимосвязей и фактов на фрагмент.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> Вдохновлено академической "семантической плотностью" и адаптировано для ИИ-извлечения.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-dark text-white">
<h5 class="mb-0">11. Присутствие в zero-click поверхностях</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Ваше появление в системах, которые не требуют ссылок для предоставления ответов.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> "Zero-click" встречается с "видимостью поверхности" &ndash; отслеживание экспозиции, а не трафика.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 mb-4">
<div class="card h-100">
<div class="card-header bg-dark text-white">
<h5 class="mb-0">12. Машинно-валидированный авторитет</h5>
</div>
<div class="card-body">
<p><strong>Что это:</strong> Мера авторитета, оцениваемого машинами, а не ссылками.</p>
<p class="mb-0"><strong>Почему так называется:</strong> Мы переосмысливаем традиционный "авторитет" для эпохи LLM.</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
<h2>Визуализация изменений KPI и позиционирование рабочего процесса</h2>
<p>Эволюция метрик производительности показывает четкий тренд: традиционные SEO-KPI, такие как кликабельность (CTR), средняя позиция и показатель отказов, постепенно снижают свою релевантность перед лицом ИИ-систем обнаружения.</p>
<p>Параллельно ИИ-нативные KPI, такие как частота извлечения фрагментов, оценка релевантности эмбеддингов и коэффициент атрибуции ИИ, показывают резкий рост, отражая растущее влияние векторных баз данных, LLM и retrieval-augmented generation (RAG).</p>
<div class="alert alert-info">
<h5>Точка перехода</h5>
<p class="mb-0">Переломный момент около 2025&ndash;2026 годов подчеркивает текущий поворот в том, как измеряется производительность, когда ИИ-опосредованные системы начинают затмевать традиционные модели, основанные на ранжировании.</p>
</div>
<h2>Где каждый KPI живет в современном поисковом стеке</h2>
<p>Традиционные SEO-метрики были созданы для конца цепочки &ndash; что ранжировалось, на что кликали. Но в эпоху генеративного ИИ производительность измеряется не только тем, что появляется в результате поиска. Она определяется на каждом уровне пайплайна ИИ-поиска: как краулится ваш контент, как он фрагментируется и эмбеддится, извлекается ли он вектором запроса, и цитируется ли он в итоге или анализируется в машинно-генерированном ответе.</p>
<h3>Распределение KPI по уровням стека:</h3>
<div class="row">
<div class="col-md-6 mb-3">
<div class="card">
<div class="card-header">
<h5>Подготовка контента</h5>
</div>
<div class="card-body">
<ul class="mb-0">
<li>Успешность краулинга ИИ-моделями</li>
<li>Оценка семантической плотности</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-md-6 mb-3">
<div class="card">
<div class="card-header">
<h5>Индексация и эмбеддинги</h5>
</div>
<div class="card-body">
<ul class="mb-0">
<li>Коэффициент присутствия в векторном индексе</li>
<li>Оценка релевантности эмбеддингов</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-md-6 mb-3">
<div class="card">
<div class="card-header">
<h5>Пайплайн извлечения</h5>
</div>
<div class="card-body">
<ul class="mb-0">
<li>Частота извлечения фрагментов</li>
<li>Оценка уверенности извлечения</li>
<li>Вклад в RRF-ранжирование</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-md-6 mb-3">
<div class="card">
<div class="card-header">
<h5>Генерация ответов и атрибуция</h5>
</div>
<div class="card-body">
<ul class="mb-0">
<li>Покрытие ответов LLM</li>
<li>Коэффициент атрибуции в ИИ-ответах</li>
<li>Количество ИИ-цитирований</li>
<li>Присутствие в zero-click поверхностях</li>
<li>Машинно-валидированный авторитет</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
</div>
<h2>Тактическое руководство по созданию нового дашборда</h2>
<p>Эти KPI не появятся в GA4 &ndash; но дальновидные команды уже находят способы их отслеживать. Вот как:</p>
<h3>1. Анализируйте ИИ-трафик отдельно от веб-сессий</h3>
<p>Используйте серверные логи или CDN вроде Cloudflare для идентификации GPTBot, Google-Extended, CCBot и др.</p>
<div class="alert alert-light"><strong>Инструменты:</strong> Logflare, Splunk</div>
<h3>2. Используйте RAG-инструменты для мониторинга извлечения фрагментов</h3>
<p>Запускайте тесты в LangChain или LlamaIndex для симуляции и мониторинга извлечения фрагментов.</p>
<h3>3. Проводите сравнения эмбеддингов</h3>
<p>Для понимания семантических пробелов используйте инструменты для работы с эмбеддингами и векторным поиском.</p>
<h3>4. Отслеживайте упоминания бренда</h3>
<p>Мониторьте упоминания вашего бренда в Perplexity, You.com, ChatGPT и других ИИ-платформах.</p>
<h3>5. Контролируйте краулабельность ИИ-ботами</h3>
<p>Проверяйте robots.txt на доступ для GPTBot, CCBot и Google-Extended.</p>
<h3>6. Аудит контента на фрагментируемость</h3>
<p>Используйте семантический HTML, структурируйте контент и применяйте разметку Schema.org.</p>
<div class="alert alert-success">
<h5>Ключевая рекомендация</h5>
<p class="mb-0">Вам не нужно отказываться от каждой классической метрики за одну ночь, но если вы все еще отчитываетесь по CTR в то время, как ваши клиенты получают ответы от ИИ-систем, которые никогда не показывают ссылку, ваша стратегия не синхронизирована с рынком.</p>
</div>
<h2>Заключение: нельзя оптимизировать то, что не измеряешь</h2>
<p>Мы вступаем в новую эру обнаружения &ndash; эру, формируемую больше извлечением, чем ранжированием. Самые умные маркетологи не просто адаптируются к этой реальности.</p>
<p><strong>Они ее измеряют.</strong></p>
<div class="alert alert-primary mt-4">
<p class="mb-0">Будущее SEO не в том, чтобы занимать первые позиции в поисковой выдаче, а в том, чтобы быть источником знаний, который ИИ-системы считают авторитетным, релевантным и достойным цитирования.</p>
</div>

Краткое название: KPI в эпоху генеративного поиска

Полное название 12 новых ключевых показателей эффективности для эпохи генеративного поиска на основе ИИ

Активен Редактировать название и описание

Название

Стандартный редактор Смотреть

Полное название и описание

Полное название (Заголовок)

Описание

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!