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?
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.
Но что происходит, когда интерфейс между вашей аудиторией и брендом больше не включает страницу результатов поиска?
По мере того как поиск фрагментируется на ИИ-чат интерфейсы, умных помощников и ответы без кликов, происходит сейсмический сдвиг. Старые KPI – созданные для синих ссылок и браузерных сессий – 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.
Важно понимать
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.
Пришло время начать отслеживать то, что действительно будет иметь значение завтра, а не только то, что имело значение вчера.
Старый SEO-дашборд: знакомый, но исчезающий
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:
- Органические сессии
- Кликабельность (CTR)
- Средняя позиция
- Показатель отказов и время на сайте
- Страниц за сессию
- Количество обратных ссылок
- Domain Authority (DA) – проприетарная метрика от Moz
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.
Что изменилось: новый стек для поиска
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:
Технологический стек ИИ-поиска
- Векторные базы данных
- Эмбеддинги
- BM25 + RRF ensemble re-rankers
- LLM (GPT-4, Claude, Gemini)
- Агенты и плагины для ИИ-задач
12 новых KPI для эпохи генеративного ИИ
Важное замечание: 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.
1. Частота извлечения фрагментов
Что это: Как часто модульный блок контента извлекается в ответ на запросы.
Почему так называется: "Фрагменты" отражают то, как RAG-системы сегментируют контент, а "частота извлечения" количественно определяет видимость в LLM.
2. Оценка релевантности эмбеддингов
Что это: Оценка схожести между эмбеддингами запроса и контента.
Почему так называется: Основано на векторной математике; отражает соответствие поисковому намерению.
3. Коэффициент атрибуции в ИИ-ответах
Что это: Как часто ваш бренд/сайт цитируется в ИИ-ответах.
Почему так называется: Основано на атрибуции в журналистике и аналитике, теперь адаптированной для ИИ.
4. Количество ИИ-цитирований
Что это: Общее количество ссылок на ваш контент в LLM.
Почему так называется: Заимствовано из академической среды. Цитирования = доверие в ИИ-средах.
5. Коэффициент присутствия в векторном индексе
Что это: Процент вашего контента, успешно проиндексированного в векторных хранилищах.
Почему так называется: Объединяет SEO "покрытие индекса" с логикой векторных БД.
6. Оценка уверенности извлечения
Что это: Оценка вероятности модели при выборе вашего фрагмента.
Почему так называется: Основано на вероятностной оценке, используемой в решениях модели.
7. Вклад в RRF-ранжирование
Что это: Насколько ваш фрагмент влияет на финальные переранжированные результаты.
Почему так называется: Взято непосредственно из моделей Reciprocal Rank Fusion.
8. Покрытие ответов LLM
Что это: Количество различных запросов, которые помогает решить ваш контент.
Почему так называется: "Покрытие" – метрика планирования, теперь адаптированная для полезности LLM.
9. Успешность краулинга ИИ-моделями
Что это: Сколько вашего сайта ИИ-боты могут успешно проиндексировать.
Почему так называется: Новый взгляд на классическую диагностику краулинга, примененный к GPTBot и др.
10. Оценка семантической плотности
Что это: Богатство смысла, взаимосвязей и фактов на фрагмент.
Почему так называется: Вдохновлено академической "семантической плотностью" и адаптировано для ИИ-извлечения.
11. Присутствие в zero-click поверхностях
Что это: Ваше появление в системах, которые не требуют ссылок для предоставления ответов.
Почему так называется: "Zero-click" встречается с "видимостью поверхности" – отслеживание экспозиции, а не трафика.
12. Машинно-валидированный авторитет
Что это: Мера авторитета, оцениваемого машинами, а не ссылками.
Почему так называется: Мы переосмысливаем традиционный "авторитет" для эпохи LLM.
Визуализация изменений KPI и позиционирование рабочего процесса
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.
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).
Точка перехода
Переломный момент около 2025–2026 годов подчеркивает текущий поворот в том, как измеряется производительность, когда ИИ-опосредованные системы начинают затмевать традиционные модели, основанные на ранжировании.
Где каждый KPI живет в современном поисковом стеке
Традиционные SEO-метрики были созданы для конца цепочки – 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.
Распределение KPI по уровням стека:
Подготовка контента
- Успешность краулинга ИИ-моделями
- Оценка семантической плотности
Индексация и эмбеддинги
- Коэффициент присутствия в векторном индексе
- Оценка релевантности эмбеддингов
Пайплайн извлечения
- Частота извлечения фрагментов
- Оценка уверенности извлечения
- Вклад в RRF-ранжирование
Генерация ответов и атрибуция
- Покрытие ответов LLM
- Коэффициент атрибуции в ИИ-ответах
- Количество ИИ-цитирований
- Присутствие в zero-click поверхностях
- Машинно-валидированный авторитет
Тактическое руководство по созданию нового дашборда
Эти KPI не появятся в GA4 – но дальновидные команды уже находят способы их отслеживать. Вот как:
1. Анализируйте ИИ-трафик отдельно от веб-сессий
Используйте серверные логи или CDN вроде Cloudflare для идентификации GPTBot, Google-Extended, CCBot и др.
2. Используйте RAG-инструменты для мониторинга извлечения фрагментов
Запускайте тесты в LangChain или LlamaIndex для симуляции и мониторинга извлечения фрагментов.
3. Проводите сравнения эмбеддингов
Для понимания семантических пробелов используйте инструменты для работы с эмбеддингами и векторным поиском.
4. Отслеживайте упоминания бренда
Мониторьте упоминания вашего бренда в Perplexity, You.com, ChatGPT и других ИИ-платформах.
5. Контролируйте краулабельность ИИ-ботами
Проверяйте robots.txt на доступ для GPTBot, CCBot и Google-Extended.
6. Аудит контента на фрагментируемость
Используйте семантический HTML, структурируйте контент и применяйте разметку Schema.org.
Ключевая рекомендация
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.
Заключение: нельзя оптимизировать то, что не измеряешь
Мы вступаем в новую эру обнаружения – эру, формируемую больше извлечением, чем ранжированием. Самые умные маркетологи не просто адаптируются к этой реальности.
Они ее измеряют.
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.