Конец эпохи Google: AI Mode заменит привычный поиск

Представьте: завтра вы открываете Google и видите совсем другой интерфейс. 

Вместо привычных 10 синих ссылок AI-ответы на ваши вопросы. Звучит, как фантастика?

Это уже реальность. Google официально объявил: AI Mode скоро станет основным способом поиска. Это означает конец эпохи, которая длилась 25 лет.

Проблема в том, что большинство сайтов до сих пор оптимизированы под старый Google. Пока одни спорят, нужны ли эти изменения, другие уже адаптируют свои стратегии под новую реальность.

Google готовит революцию: AI Mode заменит обычный поиск

Логан Килпатрик, главный менеджер по продуктам в Google DeepMind, Gemini и всех AI-продуктов Google, заявил, что Google AI Mode «скоро» станет основным режимом для Google Search. Он сказал это после того, как Google 5 сентября 2025 года начал переводить пользователей на интерфейс AI Mode с сайта google.com/ai.

Все движется не в том направлении, как мы думали пару лет назад

ОБНОВЛЕНИЕ: В воскресенье, 7 сентября 2025 г., Робби Стейн, вице-президент по продуктам Google Search, сказал, что не стоит слишком много значения придавать этому событию.

Тем не менее, мы знали, что AI Mode станет будущим Google Search. Сундар Пичай говорил, что AI Mode будет встроен в основной поиск еще некоторое время назад. Лиз Рид, глава Google Search, заявляла, что AI Mode – это будущее Google Search.

Так что эта новость не должна удивлять. Но мы сомневаемся, что AI Mode в его нынешнем виде станет «основным» в Google Search. Подозреваем, что увидим какое-то объединение AI Mode и Google Search вместе.

Как работает AI Mode в Google

Главное отличие: старый Google показывал список ссылок, новый – готовый ответ.

Алгоритм работы AI Mode

1. Понимание пользователя. AI Mode изучает вас: что искали раньше, где находитесь, какое устройство. Создает ваш «цифровой портрет».
2. Расширение запроса. Ваш вопрос «Что такое йога?» превращается в десятки связанных запросов: «польза йоги», «виды йоги», «как начать заниматься». Это называется query fan-out.
3. Умный поиск. Система ищет информацию не только по вашим словам, но и по всем связанным темам. Собирает материалы с разных сайтов.
4. Сравнение через рассуждения. AI сравнивает тексты между собой, как учитель проверяет сочинения. Выбирает лучшие отрывки не по количеству ключевых слов, а по смыслу.
5. Персональный ответ. Система создает ответ специально для вас. На тот же вопрос другого человека поисковик может дать другой ответ.
6. Проверка фактов. AI проверяет свой ответ по найденным источникам. Если что-то не сходится, то исправляет.

Что это означает:

• Сайты теперь соревнуются не за позицию в списке, а за попадание в готовый ответ.

• Важен не рейтинг страницы, а качество отдельных абзацев.

• AI может использовать ваш контент, даже если вы не в топ-10.

• Трафик может упасть, но узнаваемость бренда вырастет через цитирования.

Простыми словами: Google превратился из библиотекаря в консультанта, который читает книги за вас и дает готовые ответы.

Новый подход: от ключевых слов к сущностям

Мы в агентстве строим экспертность не по отдельным запросам, а по темам. Google смотрит не на количество ключевиков, а на то, насколько полно вы раскрываете тему.

На изображении ниже представлено, как в Rush Agency мы размечаем сущности в текстах. В этом нам помогает наша собственная AI разработка.

Пример: для темы «Margin Trading» мы покрываем связанные понятия Short selling, Leverage, Credit default swap. Даже если в них нет слова «margin», Google понимает связь. Аналогично для темы Yoga мы говорим о Blood Pressure, Mental Health и т.д.

Работа с сущностями

Сущность – это понятие, которое Google знает и может связать с другими. Нельсон Мандела, Лондон, йога – все это сущности.

Мы используем три способа связать сущности:

• Микроразметка – показываем Google, что статья о йоге связана с Википедией.

• Внутренние ссылки – логично связываем статьи между собой.

• RDF-связи – строим предложения типа «Mark Singleton знает о Hatha Yoga».

Пример работы с сущностями для подготовки контента

Пример RDF связей

Анализ дополнительных интентов

Вместо одного ключевика ищем все вопросы пользователей по теме. Для «йоги» это может быть история, техники, польза для здоровья, тренеры.

Применение модели EAV при создании контента также помогает сделать его более полезным для ИИ. Каждая сущность имеет атрибуты и их значения. Важно не просто использовать сущности в тексте, а применять их вместе со своими атрибутами и их значениями.

Например:

• Сущность: Москва.

• Атрибут: Население.

• Значение: 12 миллионов.

Так мы создаем контент, который отвечает на все вопросы по теме, а не только на один запрос.

Результат: Google видит ваш сайт как эксперта в теме, а не набор страниц с ключевиками.

Как нужно создавать контент, который побеждает конкурентов

1. Изучаем ваш бизнес. Разбираем ваш продукт и находим главные темы сайта. Для брокера это CFD Trading, Forex Strategy. Для интернет-магазина – категории товаров. Без понимания бизнеса делать семантическое SEO бесполезно.
2. Строим карту тем. Для каждой главной темы собираем связанные сущности. Например, для CFD Trading находим Pin Risk, Margin Call, Leverage. Получается план контента на основе реальных связей, а не случайных ключевых слов.
3. Проверяем связи через ИИ. Измеряем, насколько темы связаны между собой. Используем те же технологии, что и Google. Темы с высокой релевантностью (от 0.75) получают приоритет в плане.
4. Решаем структуру контента. Темы с высокой косинусной релевантностью (от 0.85) объединяем в одну статью. Остальные делаем отдельными материалами. Связываем их внутренними ссылками и разметкой.
5. Создаем техзадания:

• анализируем, какие сущности используют конкуренты;

• находим упущенные темы, которых у них нет;

• строим связи между сущностями;

• прописываем все дополнительные вопросы пользователей по теме;

• готовим полное техническое задание для автора или AI-агента.

Результат: контент, который Google, AI Mode и другие LLM, например ChatGPT считают экспертным. Ваши статьи попадают в топ и в AI-ответы.

Оригинал статьи на SEOnews

Источник