Claude Sonnet 3.7 — самая производительная модель большого языка (LLM) — она превосходит конкурентов, таких как Google Gemini, Meta Llama и X Grok. Это согласно новому отчету SEO-агентства Previsible AI SEO Benchmark.

По цифрам. Claude Sonnet 3.7 «показал лучшие результаты по всем направлениям», получив оценку 83%. Но эта оценка не дотягивает до оценки SEO-специалистов (которые набрали 89%).

Средний показатель LLM:

85% по контентным заданиям.
79% — по техническому SEO .
63% — по SEO для электронной коммерции.

Вот как оценили другие языковые модели:

Perplexity: 82%
Близнецы 2.5: 81%
ЧатGPT 4o: 79%
ChatGPT o3-mini: 78%
Copilot: 78%
DeepSearch: 78%
Gemini 2.0: 71%
Lama 4: 71%
Groc 3: 71%

Почему это важно. ИИ становится лучше в решении различных рутинных задач SEO (например, генерация контента, сопоставление ключевых слов). Однако настоящая ценность в SEO исходит от человеческого опыта: стратегическое планирование, техническое исполнение, междисциплинарное сотрудничество и креативное решение проблем. Слишком большая опора на LLM может подвергнуть бренды дорогостоящим ошибкам SEO и видимости в поиске.

Персонализация помогает. Интересным открытием стало то, что добавление персоны к подсказке (например, «вы эксперт по SEO») повышает производительность в среднем на 2,8%.

Что не помогает. Разрешение LLM использовать веб-поиск привело к снижению производительности в среднем на 3,2%. Кроме того, глубокое исследование привело к снижению производительности в среднем на 5,7%.

О данных. Previsible создал набор из 50 вопросов SEO-теста, охватывающих ключевые категории, такие как контент, техническое SEO и электронная коммерция. Каждый вопрос имел объективно правильные ответы, основанные на устоявшихся передовых методах, и был независимо оценен несколькими экспертами SEO для обеспечения согласованности.

Тест измеряет точность – так, оценка 83% означает, что модель ответила правильно на 83% вопросов. Все модели были протестированы в разных режимах (например, с и без SEO-персон, доступом к веб-поиску), чтобы оценить, как различные функции влияют на производительность.

Между строк. Основной недостаток использования LLM для SEO? ИИ вероятностный — он предсказывает, но не знает.

«Пока [модели] не будут надежны на 99%+, на них нельзя слишком сильно полагаться. Лучше всего использовать их для того, в чем они хороши, например, для создания брифов по контенту или выявления возможностей внутренних ссылок с помощью встраивания», — считает Дэвид Белл, соучредитель Previsible SEO.

Что дальше. Previsible планирует вскоре обновить свой AI SEO Benchmark.