Классификатор разговоров ИИ, просачивающихся в Search Console. Семь видов: от ответов людей и сравнительных вопросов до ботов-трекеров и подсказок агентов.

В начале августа оптимизатор по имени Анастасия Куру заметила в своем отчете Search Console запросы, которые не были похожи на поисковые запросы: “Да.” «Да, продолжай». “Да, цены”

<стр>Она опубликовала скриншот и спросила Джона Мюллера, отслеживает ли Search Console то, что люди говорят ИИ.

Изображение предоставлено: Сугантан Моханадасан <п>Search Console включает обзоры AI и данные режима AI в общий отчет о производительности, а документация Google объясняет этот механизм. Последующий вопрос в режиме AI считается совершенно новым запросом, и все в ответе приписывается ему. Когда кто-то говорит ИИ «да, продолжай!» и ваша страница появляется в ответах, Search Console фиксирует показ вашей страницы по запросу “да, продолжайте”

Изображение предоставлено: Сугантан Моханадасан <п>Никто ему не ответил. <стр>Этот пост – мой ответ. <п>Я извлек каждый из этих фрагментов из своих собственных данных Search Console за 16 месяцев, выяснил, что они бывают семи узнаваемых типов, и встроил классификатор в свой бесплатный MCP Search Console, чтобы вы могли запустить его на своем сайте с помощью одной подсказки. Их сортировка делает утечку полезной.

<п>Все сводится к четырем идеям. <ол>

Новый отчет Google об искусственном интеллекте скрывает запросы, но запросы попадают в отчет, который вы уже используете.

Утекшие фрагменты делятся на семь типов, и классификатор может отсортировать каждый из них.

<ли>То, что вы видите, это пол. Большая часть разговора идет о показах, которые Google анонимизирует.

Соединенные с экспортом нового отчета Генеративного ИИ, фрагменты превращаются в изображение на уровне страницы.

Я обнаружил на своем сайте 1127 запросов и 20300 показов за 16 месяцев по сравнению с миллионами обычных показов. Маленький, и каждая его строка — это то, что было сказано или проведено в реальном сеансе.

В отчете, который все просили, отсутствуют запросы

Google запустил отчеты о производительности генеративного искусственного интеллекта в июне, и по состоянию на 11 августа они доступны для всех. В отчете показано, как часто ваши страницы появляются в обзорах AI и режиме AI. Он имеет пять представлений данных. Показы, страницы, страны, устройства, даты.

Запросы и клики – это две вещи, которые он не учитывает,, а также нет поддержки API. На всякий случай я проверил эту последнюю часть на своей территории. Параметр типа API Search Analytics по-прежнему заканчивается на googleNews, измерение searchAppearance не возвращает ничего, связанного с ИИ, а схема массового экспорта BigQuery не имеет столбца AI. Кнопка экспорта в пользовательском интерфейсе — единственный способ покинуть Google эти данные.

<п>Итак, в отчете сообщается, насколько у вас есть видимость ИИ, но отказывается сказать, почему. (Думаю, мы все знаем, почему, лол) Между тем, обычный отчет о производительности, который вы читали годами, все время собирал фрагменты разговоров ИИ. Никто их не фильтрует, потому что официально это просто запросы.

Идея 1: отчет о запросе является частью журнала разговоров

Режим AI выглядит как чат-бот. Ниже каждое сообщение обрабатывается как поиск Google, включая последующие действия, и Google объединяет все это в тип веб-поиска вместе с классическими 10 синими ссылками. Ваш отчет о запросе теперь содержит две разные вещи. Поисковые запросы, набранные людьми, и фрагменты разговоров людей с моделью, которая случайно показала вашу страницу.

<п>Данные о местоположении доказывают, что это второе. Мой сайт показывает среднюю позицию 4,5 по запросу “да.” В открытой сети такое ранжирование невозможно; “да” принадлежит песням и грамматическим сайтам. В ответе ИИ это имеет смысл, поскольку в документации Google говорится, что ссылки в обзоре ИИ наследуют положение всего блока, а ссылки в режиме ИИ учитываются по тем же правилам, как только они прокручиваются в поле зрения. Позиция 4.5 в ответном слове означает, что моя ссылка находится внутри блока ответа, а не на странице результатов.

В этом и есть утечка. Вопрос в том, можно ли отличить эти фрагменты от обычных запросов в масштабе.

Идея 2: Фрагменты бывают семи видов

Я извлек запросы из своей собственности за 16 месяцев и классифицировал все, что не могло быть напечатанным поиском. Вышло семь видов, и каждый из них имеет разное происхождение.

Примечание: По понятным причинам я не включил все свои запросы, а только образец. Когда вы запустите это в своей учетной записи GSC, вы получите все свои данные.

Артефакты ответа

<п>Голые ответы: “да” “конечно” «действительно?»,” «Покажи мне». Человек ответил ИИ в середине разговора; ответ был обработан как поиск, и в ответе появилась ваша страница. Позиции здесь берутся из блока ответов, а не со страницы результатов.

Изображение предоставлено: Suganthan Моханадасан

Последующие развороты

Сравнения в середине разговора: “а как насчет повторной отправки?,” «А как насчет Близнецов?» “как насчет по-китайски?” У человека есть ответ, и он просит ИИ проверить альтернативу, и альтернатива, которую он называет, является той, которая его волнует.

Изображение предоставлено: Suganthan Моханадасан <ч3>Вопросы для разговора <п>Вопросы, адресованные кому-то, а не набранные в поле поиска: “можете ли вы сделать джейлбрейк мета-raybans” «Как мне это продать?» «Это бесплатно?» Раздача — это грамматика, которая работает только со слушателем, для которой есть отдельный раздел ниже.

Изображение предоставлено Сугантаном Моханадасан

Зонды-трекеры

Синтетические подсказки от инструментов видимости ИИ, запускаемые по расписанию. Две подписи в моих данных. Запрашивает окончание “. мое местоположение — США». и подсказки в форме «оценить [компанию] по [фасету].” Никто не ищет одно и то же предложение каждый день в течение двух месяцев, так что это программное обеспечение.

Изображение предоставлено Сугантаном Моханадасан

Агентские доспехи

<п>Полные инструкции машины, записанные целиком: “поиск в Интернете… возвратите 3 наиболее релевантных результата, которые вы действительно нашли … не придумывайте результаты или URL-адреса.” Где-то инженер написал шаблон подсказки, а Google подал его в виде запроса.

Изображение предоставлено Сугантаном Моханадасан

Вставленные строки

Сообщения об ошибках и заголовки электронных таблиц ищутся как есть, людьми или конвейерами. Мои данные включают полный заголовок столбца CSV трекера рейтинга в виде одного запроса.

Изображение предоставлено Сугантаном Моханадасан

Длинные Без рубрики

<п>Десять или более слов без других маркеров. Некоторые из них — цитируемые предложения, некоторые — агенты, некоторые — люди. Классификатор отправляет их на рассмотрение, а не на предположения, что является достаточной степенью достоверности для этого сегмента.

Изображение предоставлено Сугантаном Моханадасан

Классификатор представляет собой лестницу проверок, применяемых по порядку, и запрос останавливается на первом совпадении.

Возьмите “а как насчет повторной отправки?” Его нет в списке ответов, поэтому он проходит первую ступень. Он соответствует второму, центральному, «а как насчет?» за которым следует короткое существительное. Классификация завершена, и строка расскажет мне все остальное.

<п>Стоимость одного показа моего поста в рассылке, позиция 10, один клик. Где-то кто-то спрашивал ИИ об инструментах новостной рассылки, спросил “а как насчет повторной отправки?” получил в ответ мою самостоятельную установку и перешел по ссылке. Это среднее решение человека, и в запросе указывается альтернатива, которая его интересовала.

Во всем этом нет никакого машинного обучения. Шаблоны представляют собой тщательно подобранный список, который каждый может прочитать и с которым не согласиться, и в этом вся суть. Любая классификация объяснима.

<х3>Чем это отличается от запроса с длинным хвостом?

Очевидным возражением против всего этого является то, что длинные запросы существовали до появления ИИ. [как получить не предоставленные ключевые слова в Google Analytics] состоит из девяти слов, и никто не сказал их чат-боту. Разделение сводится к тому, кому адресован запрос.

<стр>Когда я впервые показал это своему соучредителю Энди, это был его вопрос.

Запрос с длинным хвостом — это подробный запрос, никому не адресованный. У него есть своя тема и собственные инструменты.

Разговорный вопрос адресован кому-то, и его выдают четыре сигнала.

<таблица> <тр> ~60><сильный>Сигнал Пример из моих данных Почему это не может быть длинным хвостом

<тело> <тр>

Инструктирование помощника “дайте мне шаг за шагом” Никто не указывает окно поиска

<тр>

Контекст от первого лица “я использую lmstudio” Вы не информируете Google о своих настройках

<тр>

Висячие местоимения “это бесплатно”, “работает ли это” “Это” не имеет референта в запросе. Говорящий живет в разговоре

<тр>

Вежливость “пожалуйста, уточните” Никто не говорит “пожалуйста” в поле ввода

<п>Любой из этих четырех, любой длины, и запрос является диалоговым.

Сама по себе длина является слабым сигналом, поэтому его помещают в карантин.

Десять или более слов с вопросительным синтаксисом классифицируются как разговорные, поскольку типизированные запросы составляют в среднем два-четыре слова и почти никто не печатает 11.

<стр>Десять или более слов без других маркеров отправляются в стопку отзывов, а не в претензию. И все, что содержит девять слов или меньше и не содержит ни одного сигнала, рассматривается как обычный поиск, поэтому непредставленный выше запрос никогда не попадает в набор данных.

Один телл подтверждает границу, и я пока его не использую. Повторение. Эта не предоставленная строка имела 1853 показа на моем сайте, потому что тысячи людей вводят один и тот же запрос с длинным хвостом.

Разговорные строки почти никогда не повторяются; В большинстве случаев я использую от одного до трех впечатлений, потому что нет двух людей, которые одинаково формулируют продолжение. Показания на строку в качестве печатного или устного сигнала — это очевидная вторая версия этого классификатора.

Что показывают мои данные за 16 месяцев

<стр>Начнем с временной шкалы. Артефакты ответов на моем сайте по месяцам. Ноль показов с апреля по ноябрь 2025 года. Первое мерцание в декабре. Затем в марте 2026 года класс включается, и с тех пор он показывает от 20 до 30 показов в месяц.

Изображение предоставлено Сугантаном Моханадасан

Совет: Перейдите в Search console → Результаты поиска → Добавить фильтр → Запрос → Выберите пользовательский.

Добавьте это регулярное выражение → ^(да|да|ок|окей|конечно)[?!.,]*$

<с>Вы можете увидеть все артефакты.

Класс запроса, который не существовал в течение восьми месяцев, а затем стал постоянным, представляет собой изменение поведения с датой. “Yes” имеет 110 показов, шесть кликов и среднюю позицию 4,5 в окне. Шесть человек ответили искусственному интеллекту Google, а затем перешли на мой сайт со своей страницы “да.”

Поворотные пункты совпадают с моими сообщениями один в один. [а как насчет Клода] загляните в мое руководство по WebMCP.

[а что насчет xcode?] нажмите на пост Xcode. [а как насчет Wayback Machine] загляните в Путеводитель по Wayback.

<стр>Каждый из них — читатель, который просит ИИ сравнить что-то с тем, что описано на моей странице. <п>Диалоговое ведро — самое большое, и у него есть подпись. 559 запросов, 8834 показа, 13 кликов.

Это соотношение и есть то, как выглядят ответы, прочитанные внутри.

Моя самая большая отдельная строка: [поддерживают ли сканеры AI, такие как gptbot, согласование контента для уценки] при 2998 показах, а моя любимая строка: [какие инструменты мониторинга поиска AI позволяют мне объединить данные сеанса ga4, данные кликов GSC и показатели цитирования AI в одном анализе, чтобы я мог понять весь поиск картинка?].

<п>Шестьдесят пять показов, когда кто-то спрашивал у ИИ категорию продуктов, которую я создавал, пока они спрашивали.

<п>А еще есть машины.

124 моих запросов — это трекеры с 2902 показами, а матрица фасетов, предназначенная для моего обзора Roam, выполнялась ежедневно в течение 59 дней подряд.

Агент использует в общей сложности 2181 показ, и один из них был запущен примерно 2160 раз за пять дней в июле, погода в Дубае сразу же указана в списке выше.

<п>При каждом запуске в результатах появлялось мое демонтаж ChatGPT, предположительно потому, что пост посвящен поиску источников в Интернете. Я до сих пор не знаю, чей это был прибор для проверки галлюцинаций. Если это было ваше, то погода в Дубае жаркая. (Сегодня 41 градус, тьфу)

Три ряда для дороги. Кто-то вставил CSV-заголовок трекера с полным рейтингом, 17 столбцов, и по запросу он получил 146 показов.

Кто-то еще вставил И существует единственное впечатление для [вы не дали мне ссылку], пользователя, жалующегося на ИИ, записанного Google и поданного против моего поста в Wayback.

<стр>Google зафиксировал человека, проигравшего спор с роботом, ха-ха. Классика!

Идея 3: Вы видите кончик

Прежде чем запустить это на своем сайте, обратите внимание на основное ограничение. Google анонимизирует редкие запросы, а разговоры почти по определению представляют собой редкие строки. Никто не формулирует продолжение так, как вы. Таким образом, фрагменты, которые сохраняются в отчете, являются повторяющимися, а большая часть пула разговоров скрыта.

<п>Мой экспорт в BigQuery показывает, что за последние 59 дней 57,7% моих веб-показов вообще не содержали строки запроса. 454 720 анонимизированных против 333 651 видимых. 1127 классифицированных запросов — это видимая вершина этого пула. Прочитайте каждое число в этом посте как слово.

3 небольших предостережения перед запуском

Классификатор оценивает то, как выглядит запрос, а не то, что имел в виду человек. [Готов ли агент] выглядит как висячее местоимение, направленное на помощника, и, вероятно, так оно и есть, но кто-то, возможно, намеренно напечатал это в моем руководстве по готовности агента. Отдельные строки являются свидетельством, а не статистикой.

<п>Обзоры ИИ и режим ИИ нельзя разделить на уровне запроса. Google сообщает об обоих результатах веб-поиска, поэтому фрагмент говорит о том, что разговор произошел, а не о том, на какой поверхности он состоялся.

И библиотека шаблонов английская. Разговорный запрос на тамильском или немецком языке обрабатывается только в том случае, если он нарушает длину или подпись инструмента. Единственный испанский образец в моих данных был пойман его “. мое местоположение — Испания.” суффикс, а не его слова. Многоязычная модель, представленная в конце этого поста, создана для того, чтобы восполнить этот пробел. Он еще не вышел.

Запустите его на своем сайте

Классификатор — genai_conversation_queries, бесплатный инструмент в моей MCP Search Console, выпущенный сегодня как v2.4.0.

Если у вас еще нет MCP, его можно настроить с помощью одной команды.

npx -y настройка suganthan-gsc-mcp

Мастер регистрирует вас в Google, проверяет соединение с помощью живого вызова, позволяет вам выбрать ваш объект из списка и записывает для вас конфигурацию Claude. Полное руководство по установке охватывает Claude Desktop, Claude Code и ручные маршруты со скриншотами. Это бесплатное приложение с открытым исходным кодом, сервер работает на вашем компьютере, поэтому ваши данные перемещаются между вами и Google и не проходят ни через какие другие серверы.

Если вы уже используете его, конфигурация по умолчанию запускает сервер через npx, который выбирает последнюю опубликованную версию.

<п>Перезапустите Клода, и вы используете версию 2.4.0. Если вместо этого вы установили пакет One-Click Desktop Bundle, загрузите новый со страницы выпусков.

<п>В любом случае, следующий шаг – одно предложение.

Запустите genai_conversation_queries на моем сайте

Один вызов пропускает ваши запросы за 16 месяцев через фильтр регулярных выражений Google, классифицирует каждое совпадение по лестнице, прикрепляет целевые страницы и возвращает семь сегментов с ежемесячной временной шкалой артефактов. BigQuery не требуется; нет никаких новых разрешений, кроме уже предоставленного вами доступа к консоли поиска, и ваши данные передаются в Google и обратно, как и любой другой инструмент на сервере.

<п>Если вы используете версию MCP BigQuery, в версии 4.1.0 добавляется gsc_genai_conversation_queries, тот же классификатор, который используется при массовом экспорте. У этого двойника нет ограничений на количество строк API, что важно на больших сайтах, и он сообщает об анонимном разделении, так что вы получаете свой собственный процент айсбергов рядом с вашими фрагментами.

Совет Джона Мюллера (новый)

Я проснулся от приятного комментария Джона Мюллера к моему сообщению об этом в LinkedIn. Он предложил настроить экспорт данных BigQuery, потому что это может привести к большему количеству таких запросов.

Изображение предоставлено Сугантаном Моханадасан

Он прав в отношении крупных сайтов, и причина в том, какой объем данных передает каждый маршрут из Search Console. Экспорт пользовательского интерфейса останавливается на уровне 1000 строк в таблице. API идет гораздо глубже, но обрабатывает около 50 000 строк в день для каждого типа поиска. Массовый экспорт вообще не имеет ограничения по строкам. В больших свойствах хвост, который API отбрасывает, находится там, где живут эти фрагменты, поскольку диалоговые строки редки и почти никогда не повторяются.

<п>На участке моего размера маршруты совпадают. Я проверил 14 августа. В мой самый загруженный день за последние четыре недели было зарегистрировано 988 различных видимых запросов, что составляет около 2% от дневного потолка API. Классификатор обнаружил 625 запросов диалога через API против 621 через экспорт, причем экспорт задерживается только потому, что данные прекращаются двумя днями ранее. Небольшие объекты недвижимости получают одинаковые ответы в обоих случаях. Если у вас большой, запустите двойник BigQuery, о чем говорил Джон.

Бассейн из Идеи 3 в любом случае остаётся вне досягаемости. Анонимные показы экспортируются в виде строк без строки запроса, поэтому BigQuery сообщает вам, насколько велик скрытый пул, и сохраняет строки при себе.

Если вы уже связали свой ресурс Search Console с BigQuery, вы можете использовать мой MCP для получения всех запросов с одним и тем же приглашением.

Вы можете получить доступ к моему BigQuery MCP здесь.

Идея 4: Добавьте экспорт отчета генеративного ИИ

<п>Инструмент, который вы только что запустили, показывает, о чем спрашивают люди. Отчет «Генеративный ИИ» показывает, насколько ваша видимость находится в ответах ИИ, страница за страницей. Присоединившись к ним, вы получите оба номера для каждой страницы.

Для объединения требуется одно ручное действие, и вот почему. Google до сих пор не предоставляет эти данные через API, который я проверял ранее в этом посте, поэтому у инструмента нет возможности их получить. Кнопка экспорта в пользовательском интерфейсе — единственный способ.

<стр>Пять шагов, около двух минут.

Изображение предоставлено: Suganthan Моханадасан <ол>

В Search Console откройте «Производительность», затем «Генераторный искусственный интеллект».

<ли>Установите диапазон дат на полные 16 месяцев.

Нажмите «Экспорт» в правом верхнем углу и выберите «Загрузить CSV». Он загружается в формате zip.

<ли>Разархивируйте. Файл, необходимый для присоединения, — Pages.csv, ваши AI-показы на странице.

Прикрепите Pages.csv к чату Клода, где вы запустили инструмент, и спросите.

Сопоставьте этот экспорт с результатами моего genai_conversation_queries. Для каждого странице, покажите ее впечатления от ИИ рядом с фрагментами, записанными на ней Google.

Теперь на каждой странице есть два номера. Насколько его видимость связана с функциями ИИ, и какие фактические фрагменты разговоров Google записал с его помощью.

Изображение предоставлено: Suganthan Моханадасан <п>Перекрытие дает вам подсказку направления, которую я больше нигде не видел. (Мы все знаем, что все инструменты SEO скоро волшебным образом придумают эту идею, LOL.)

Артефакты ответов и сводные данные происходят именно из режима AI, потому что именно там происходят последующие разговоры, в то время как при экспорте обзоры AI и режим AI учитываются вместе. Таким образом, страница с высокой видимостью ИИ и богатыми фрагментами склоняется к разговорам в режиме ИИ, а страница с высокой видимостью ИИ и отсутствием фрагментов склоняется к разовым цитатам из обзора ИИ. Это вывод, а не измерение, но это единственный разбивочный материал, который Google не может предоставить.

Когда Google добавит API для этого отчета, я обновлю MCP, чтобы полностью автоматизировать этот процесс.

Что делать с тем, что вы нашли

<п>Каждая корзина требует разного ответа, а две из них вообще хотят, чтобы вы ничего не делали.

Последующие действия по пивотам представляют собой инструкции по содержанию. [а как насчет повторной отправки?] в моем сообщении в информационном бюллетене означает, что сравнение, которое хотят читатели, отсутствует в сообщении. Написание раздела «Повторная отправка» отвечает на вопрос, который люди уже задают ИИ о моей странице.

Разговорные вопросы с показами и без кликов показывают, какие страницы читаются внутри ответов. Для них настройка заголовка мало что дает, потому что человек никогда не видит заголовок. В ответ ИИ входит отрывок, отвечающий на вопрос, первый абзац под заголовком, таблица, названный факт. Это та часть, над которой нужно работать, и к этому же выводу я прихожу, изучая ChatGPT в этом исследовании.

<п>Артефакты ответа — это коррозия и предупреждение. Они доказывают, что страницы живут в многоходовых диалогах, и если их оставить, они разрушят наивный анализ. Инструмент подсказки ключевых слов, который не знает об этом классе, в конечном итоге порекомендует оптимизировать запрос «да». Исключите машинные ковши, зонды и жгуты из любого анализа возможностей и рассматривайте артефакты как сигнал, а не как требование.

И зонды сами по себе заслуживают минуты вашего внимания. Если вы используете ИИ-трекер видимости, некоторые из этих ежедневных подсказок принадлежат вам и регистрируются независимо Google, что делает вашу консоль поиска бесплатным аудитом того, что на самом деле запускает ваш трекер. Если вы его не запускаете, третьи лица каждый день изучают темы, по которым вы ранжируетесь, и вы можете наблюдать, как они это делают. <п>Это общий смысл всех семи ведер. Это подсказки из реальных сеансов, когда искусственный интеллект Google обращался к вашим страницам. Каждый инструмент разветвления запросов, включая мой, генерирует синтетические вопросы и надеется, что они похожи на реальность. Это реальность, маленькая выборка, полы и все такое. Используйте его как руководство к тому, как люди формулируют вещи в вашем контенте, а не как набор объемных данных.

Ответ на вопрос

<стр>Росс спросил, как мы реконструируем Search Console, записывая ответы людей на режим искусственного интеллекта. <стр>Ответом оказалась библиотека шаблонов, строгий порядок проверок и открытие, что в записи участвуют не только люди.

Он также включает в себя собственное оборудование индустрии искусственного интеллекта, датчики слежения и средства агентирования, отображаемые в отчетах о запросах каждого.

<п>Запустите инструмент, прочитайте свои фрагменты и посмотрите, что говорит ваш сайт в отрывках, которые продолжает выбирать ИИ. Разговоры уже происходят. Google тратит минуты.

Почему Google не показывает данные по запросам или кликам

Я знаю, что это небольшой набор данных с утекшими фрагментами. Несмотря на это, <сильный>кликов почти нет, несмотря на приличные показы и очень хорошие средние позиции.

Это отвечает на вопрос, почему Google не включает это в отчеты о генеративном ИИ.

Сомневаюсь, что они когда-нибудь это добавят, но только время покажет.

Изображение предоставлено Сугантаном Моханадасан

Многоязычная модель

<п>Список шаблонов имеет края. Он работает только на английском языке и на границе разговорного запроса и обычного длинного делает догадки на основе правил. Обе задачи требуют машинного обучения, а не большего количества регулярных выражений, поэтому я уже обучил модель.

Он понимает языки, которые не могут использовать шаблоны, включая [не могли бы вы мне это показать], и обрабатывает пограничные случаи, которые предполагают правила. (Не спрашивайте, что это такое, потому что я представляю немца, вежливо спрашивающего меня, хочу ли я кофе.)

Изображение предоставлено: Сугантан Моханадасан

Я пока не выпускаю его. В настоящее время он обучается на реальных и синтетических данных.

Например, на сайте рецептов [можно ли заморозить вареную курицу] это обычный поиск, похожий на беседу. Поэтому я тестирую его на других нишах и сначала делаю его лучше.

План — это бесплатный инструмент, в который вы помещаете экспортированные данные и возвращаете свои корзины, при этом классификация выполняется в вашем браузере, поэтому ваши запросы никогда не покидают ваш компьютер. (Как обычно, с уважением к вашей конфиденциальности.)

Это произойдет, когда я буду доволен результатом.

Этот пост был первоначально опубликован на Suganthan.