Пространство запросов теперь бесконечно. Что это означает для того, как бренды укрепляют авторитет, получают выбор со стороны систем искусственного интеллекта и переосмысливают стратегию поиска.
<п>В течение последних нескольких десятилетий SEO было ориентировано на линейную видимость. Ваш веб-сайт ранжируется по большему количеству ключевых слов на более высоких позициях, что, в свою очередь, привлекает больше кликов, а также оценивается по общим возможностям в поиске (MSV) и по сравнению с вашими конкурентами.
Эта модель работала хорошо, поскольку поиск осуществлялся в рамках общей реальности, и даже с помощью “легкого прикосновения” персонализации, которую делал Google, была узнаваемая, в основном воспроизводимая страница результатов поиска. Эти критерии успеха были общеизвестны, повторяемы, масштабируемы и понятны, когда приобретались услуги SEO.
<п>Последний сдвиг Google в сторону персонального интеллекта является дальнейшим развитием изменений, которые мы наблюдаем на протяжении последних нескольких лет, благодаря растущей доступности и внедрению искусственного интеллекта. Даже до появления персонального интеллекта мы видели, что результаты, полученные всеми LLM, сильно различаются в зависимости от пользователя и редко повторяются. Это больше, чем просто наложение интерфейса искусственного интеллекта поверх поиска, это переход от общих результатов поиска в общей реальности к личному поиску, который используется по умолчанию.
Это превращает поиск в том виде, в каком мы его знаем, из “персонализированного поиска” основываться на привычках пользователей, учитывать память и формироваться пользователями’ общий цифровой след, предпочтения и опыт. <п>Для пользователей это формирует способ поиска и отходит от понятия «найди мне информацию». чтобы «найти мне решение». Поскольку поиск/поиск с помощью ИИ становится все более диалоговым, а путешествия становятся более мультимодальными, менее линейными, а пользователи имеют доступ к большему количеству информации, чем когда-либо прежде, мы эволюционируем от длинного хвоста к бесконечному хвосту.
От длинного хвоста до бесконечного хвоста
<п>За последние пару десятилетий мы говорили о поиске в основном по ключевым словам, обычно разделяя их на запросы с коротким и длинным хвостом, где поиск с коротким хвостом мог бы быть чем-то вроде “дешевый отдых” а запрос с длинным хвостом будет более конкретным, например “дешевый отдых для семей в Европе” Когда голосовой поиск начал набирать обороты, мы увидели сдвиг в сторону поиска на основе вопросов, что привело к тому, что вся экономика SEO была построена на контенте, ориентированном на вопросы, и открытиях на вершине воронки, основанных на информации.
Короткий хвост > Длинный хвост > Бесконечный хвост
Эта модель имела смысл, когда большинство поисковых запросов происходило в одном месте (строке поиска), но сегодня это уже не так, потому что люди теперь ищут через Google, TikTok, Instagram, социальные платформы и LLM. Это означает, что поиск стал мультимодальным и мультиплатформенным, выходя за рамки типизированных запросов в голосовые, изображения, видео и диалоговые подсказки, создавая фрагментированные, непредсказуемые и далекие от чистых, линейных путей, которые мы когда-то наметили, и то, что мы входим сейчас, — это то, что я называю бесконечным хвостом.
<п>В эпоху использования только ключевых слов пользователи действовали в четких границах и пытались выбрать правильные слова, потому что понимали, что система зависит от этих слов. Между тем, инструменты исследования ключевых слов отражают конечный, измеримый набор фраз, благодаря чему вселенная поисковых запросов кажется огромной, но в конечном итоге исчисляемой, что мы можем количественно оценить и смоделировать. Это именно тот фундамент, на котором была построена индустрия SEO.
<п>Поиск с помощью ИИ меняет эту динамику, устраняя многие из этих ограничений и переводя нас на взаимодействие на естественном языке, смешанные медиа-выходы и усовершенствование разговорной речи. Люди больше не чувствуют необходимости сжимать свои намерения в тщательно продуманные фразы и вместо этого могут выражать то, что они хотят, любым способом, который кажется естественным. Это соответствует принципам теории сбора информации, которая описывает пользователей как охотников, перемещающихся между патчами, постоянно взвешивающих усилия и вознаграждение. Когда трение снижается, исследование увеличивается, и ИИ резко снижает это трение, позволяя пользователям улавливать нюансы без тех же когнитивных затрат.
<п>Поскольку стоимость доработки/дополнительных усилий пользователя приближается к нулю, пользователи предполагают, что модель правильно их интерпретирует, и поэтому больше экспериментируют. По мере углубления персонализации трения уменьшаются еще больше. ИИ одновременно разгружает когнитивные усилия пользователя, формируя ответы, структурируя сравнения и собирая информацию из нескольких источников, так что пользователям больше не нужно открывать несколько вкладок, читать несколько статей и вручную сравнивать варианты, поскольку система может синтезировать и суммировать от их имени.
Исследование ключевых слов для «Бесконечного хвоста»
Если пространство запросов фактически бесконечно, исследование ключевых слов не может оставаться процессом построения фиксированного списка и попыткой ранжировать каждый термин индивидуально.
Традиционное исследование ключевых слов предполагало относительно стабильный спрос. Вы определили главные термины, расширили их до длинных, ответили на часто задаваемые вопросы, сгруппировали их в кластеры и соответствующим образом отобразили контент. Успех означал расширение охвата этой измеримой вселенной.
<п>Благодаря бесконечному хвосту вместо оптимизации по заранее определенному набору ключевых слов мы оптимизируем для расширения намерений и их удовлетворения.
<п>Заземляющие запросы служат уровнем проверки системы. Эти проверки основаны на надежных источниках, структурированных данных, обзорах и подтверждающих сигналах, чтобы уменьшить галлюцинации и риск. Если ваш бренд не имеет прочной основы с помощью четких сигналов сущности, глубокого тематического охвата, структурированной информации и заслуживающей доверия внешней проверки, вероятность его выбора снижается, когда системе необходимо обосновать свой ответ.
Исследование ключевых слов теперь распространяется в двух различных направлениях.
Во-первых, он переходит от экстрактивного к исследовательскому, и вместо простого сбора фраз мы изучаем, как разбиваются задачи, как шаг за шагом разворачиваются пути пользователя и где естественным образом разветвляются намерения. Мы сопоставляем проблемы и реальные варианты использования, проблемы, которые пользователи пытаются решить, а не просто поисковые запросы, которые они используют в качестве средства передвижения от А (проблемы) до Б (решения).
<п>Это также становится гораздо более ограниченным на уровне бренда. В вероятностной модели ранжирования авторитет имеет тенденцию группироваться вокруг четко определенных категорий. Вероятностная модель ранжирования — это модель, которая оценивает, насколько вероятно, что часть контента будет соответствовать определенному предполагаемому намерению, вместо того, чтобы присваивать ей фиксированную позицию для одного ключевого слова.
Попытка ранжироваться по всему, даже слабо связанному, в погоне за трафиком ослабляет ваши сигналы. Широкий, несфокусированный охват подрывает ваши позиции в рамках одного кластера намерений. Тогда стратегическим шагом будет сужение, а не расширение.
Затем вам нужно определить категорию, для которой вы хотите, чтобы она была выбором по умолчанию, а затем построить плотный, взаимосвязанный охват вокруг реальных вариантов использования в этом пространстве. Усильте ясность сущности, сигналы доверия и поведенческое подкрепление, чтобы механизмы заземления постоянно признавали вас надежным авторитетом – и именно здесь создание вашего бренда начинает усугубляться поиском с помощью ИИ.
На практике это означает отказ от вопроса о том, по скольким ключевым словам вы можете ранжироваться, и вместо этого сосредоточиться на том, насколько полно вы решаете определенный класс проблем и насколько последовательно система связывает ваш бренд с этим пространством решений. Затем вы чертовски продвигаете свою аудиторию и получаете преимущество в следующей волне персонализированного поиска.
В бесконечном хвосте рост трафика больше не происходит за счет регистрации небольших вариаций ключевых слов. Это происходит за счет увеличения вероятности того, что ваш бренд будет выбран по бесчисленным путям в рамках четко определенной области знаний.
