Як створити контент для AI відповідей

Уже сьогодні GPT дає невеликий приріст трафіку, але його основна сила — в дуже високій частці конверсії. Всі бачать у такому контенті майбутнє — адже в SEO ми йдемо не тільки за трафіком, а й за продажами. Левова частка бізнесів не заробляє на рекламі, вона її подає. І тому актуальність проблеми висока.

AI трафік поки що не може похвалитися величезними показниками продажів, але він може продемонструвати високі показники коефіцієнта конверсії. Він подекуди в 7 разів більший, ніж в органічного трафіку!

Нехай і в Ecommerce органіка і GPT дають невеликий розкид. Причина — аудиторія все одно ще “гуглить” і шукає ціну, але це ненадовго. Важливо, за якими запитами ви ловите “трафік”. На жаль, ці дані відстежити не можна, але можна дізнатися, за якими сторінками користувачі “приходять” на ваш сайт в аналітиці. Такі сторінки — на вагу золота. У цій статті я постараюся розповісти, як GPT шукає контент і виводить у результатах відповідей.

Як працює пошук у GPT?

Коли ви задаєте запит, GPT використовує внутрішню модель, тобто знання, отримані в процесі навчання на величезних обсягах текстів. Це охоплює більшу частину випадків — приблизно 85-95% усіх відповідей. У цій зоні він спирається на узагальнену статистику, закономірності та факти, засвоєні до червня 2024 року (на момент системи GPT 4o).

Якщо інформація застаріла, залежить від актуальних подій або вимагає локальної специфіки (наприклад, розклад заходів, ціни, наявність товарів, свіжі закони тощо), GPT запускає пошук в інтернеті — але тільки якщо ви дозволили, або явно ввімкнули інструмент вебпошуку. У цих випадках внутрішня модель відправляє пошуковий запит, аналізує результати і формує відповідь.

Що стосується пошукових систем — під час активації вебінструменту використовується пошуковий агрегатор із доступом до основних джерел (включно з Google, Bing та ін.). Однак запити не надсилаються безпосередньо від імені GPT до конкретних пошукових систем. Це проксірується через спеціально налаштовану інфраструктуру OpenAI.

Іноді в результатах відповіді він не виводить джерела даних. Так буває, у досить простих відповідях.

Разом пошук запускається, якщо тематика контенту:

• відсутня в базі AI з якихось причин;
• досить локальна;
• потребує актуальних даних.

Як GPT будує пошуковий запит?

За замовчуванням основний текст запиту — англійська мова. Чому? Та тому що вона дає максимальне охоплення релевантних і первинних джерел (документація, офіційні блоги, міжнародні ЗМІ). Та й алгоритми пошукових систем (зокрема Google) точніше ранжують англомовні результати з технічних, професійних і навчальних тем.

Але локальна мова теж можлива (російська, українська, польська), коли питання стосується локального законодавства, новин, кейсів, локальних інструментів.
Друга причина — коли контент, що шукають, переважно створюється російською (наприклад, нішеві галузі, регіональні ринки). Я поставив запити, за якою схемою він би шукав новини в Одесі, і ось що він мені відповів.

Ви можете попрактикуватися, просто налаштувавши промт так:

<Тут ваш промт, наприклад які новини в Одесі за сьогодні
потім після цього виведи мені текст пошукових запитів, які ти відправляв у пошукову шину OpenAI>

Також практикується і гібридний підхід. Формується 2 паралельні запити — англійською та локальною мовою. Далі порівнюються SERP за структурою і глибиною контенту.

Формування пошукового запиту здійснюється за принципом семантичної релевантності та наміру користувача (search intent). Основний упор — на точне формулювання завдання.

Алгоритм побудови запиту такий:

• Нормалізація термінів: усунення омонімів, використання індустріальних синонімів.
• Уточнення сутностей: додавання специфічних атрибутів — геолокації, часових рамок, галузевих термінів.
• Тип запиту:
  • інформаційний (how, what, why, guide, comparison);
  • навігаційний (офіційні сайти, регламенти, специфікації);
  • транзакційний (API доступ, завантаження, інструменти, шаблони).
• Модифікатори якості:
  • site:gov, filetype:pdf, intitle:, inurl: — для звуження вибірки за форматом і джерелом.
  • негативні оператори -example, -reddit — для відсікання нерелевантних шумів.

Загальна схема запиту має такий вигляд:

[головна сутність] + [уточнення / модифікатори] + [фільтри / оператори]

Я попросив його розписати приклади, і ось що він мені видав:

Якщо необхідно знайти останні зміни в алгоритмі Google за E-E-A-T, система побудує запит вигляду:
google E-E-A-T update site:developers.google.com OR site:searchenginejournal.com after:2024-01-01

Якщо я запитав його, що вибрати Canonical або Noindex — він би шукав так:

canonical tag vs noindex site:moz.com OR site:developers.google.com after:2023-01-01

Тобто використовується логіка розширеного пошуку, про яку я писав у статті “Секрети пошуку Google“

Навіщо GPT шукає за конкретним сайтом (site:)? Він вирішує, коли тема потрапляє в ці три критерії:

• Потрібно отримати офіційну думку (наприклад, Google, Meta, Microsoft).
• Сайт містить експертні або структуровані матеріали, які простіше фільтрувати за його внутрішнім контентом.
• Треба обійти зовнішні інтерпретації та SEO-шум.

Але нас цікавить найчастіше другий варіант — коли він шукає по всьому інтернету.

А це спрацює у трьох випадках:

• Тема нішева, маловідома або нова — і невідомо, хто її висвітлював.
• Потрібне різноманіття поглядів (думки, кейси, порівняння).
• Важливо оцінити інформаційний шум і рівень конкуренції за запитом.

Де відбувається запит?

Найцікавіше — що GPT не використовує жодної пошукової системи. Про це мало хто говорить, але факт залишається фактом — запит надсилається не безпосередньо в пошуковик, а в пошукову шину OpenAI.

Вона:

• Отримує результати з одного або декількох агрегованих джерел (зокрема Google, Bing, DuckDuckGo та ін.).
• Відбирає від 3 до 10 результатів за запитом.
• Видаляє нерелевантні або потенційно небезпечні сторінки.
• Підіймає в пріоритеті офіційні, авторитетні джерела (наприклад, gov-сайти, провідні ЗМІ тощо).

І тут нюанс — щоб наш контент ранжувався за подібною логікою побудови запитів і в ТОП 10 у перелічених нижче пошукових системах.

У видачі фільтрується певна вибірка за подібними запитами:

• Топ 5 результатів — обов’язковий аналіз. Знаходження контенту в ТОП 5 буде нашою метою.
• 6-10 позиції — якщо запит рідкісний, нішевий або вимагає альтернативних думок. Тут якщо у видачі як треба важко щось знайти.
• >10 позиції — аналізуються тільки за явного дефіциту релевантного контенту (long-tail queries). Таке майже не буває у звичайних запитах.

Як відбираються результати пошуку?

На цьому моменті лінкбілдерам напружитися. Та й контент-мейкерам — теж.

Пріоритет для “вивчення” матеріалу йде на такі види сайтів.

• Офіційні домени — *.gov, *.edu, *.org, сайти компаній-розробників, стандартизаційних організацій (W3C, ISO, IETF).
• Профільні ЗМІ — Search Engine Land, Moz, Ahrefs, SEMrush, SEJ. (якщо брати мою тематику).
• Форуми/StackOverflow/GitHub — у разі технічних питань.
• Тематичні блоги — тільки за умови перехресної валідації з першоджерелами.

Наявність вашого авторського контенту на подібних майданчиках — мастхев.

Але що робити, якщо тематика в цьому напрямку — не розкрита?

Що важливо для якості контенту в GPT?

Звісно, жарти про те, звідки тягне GPT відповіді, у SEO фахівців уже давно на слуху. Левова частка російських сайтів для України — це вже не норма, а якийсь кошмар.

Але якщо в запиті, звісно, вказувати країну, то так — він намагатиметься вибирати конкретні сайти цієї країни.

Я запитав GPT, за якою логікою він “фільтрує” результати, і ось що дізнався.

• Дата публікації — не старше 12 міс. для технологічних тем.
• Авторство — потрібно, щоб було прописано ім’я експерта або вказано організацію (у мікророзмітці Schema.org).
• Високий авторитет домену (так, у нього є база метрик, він за нею звіряється).
• Структура і метадані — тут абетка: чітко прописаний H1, ієрархія H2-H3, наявність таблиць і цитат вітається.
• Вихідні посилання на офіційні джерела. Так, ті самі, які ніхто не любить у себе ставити.

Як GPT інтерпретує знайдені результати?

Якщо ви думали, що він знайшов ваш URL і тут все ок — я вас засмучу. Перше, що він робить, це аналізує сніпет: якщо він точно відповідає на запит — цей сайт буде відкрито.

Важливе зауваження. OpenAI та аналогічні LLM-системи не “бачать” сніпети безпосередньо з Google у реальному часі.

Запит направляється в пошукову систему (наприклад, Bing або Google Custom Search API). Потім повертається JSON із полями:

• title
• snippet або description
• url

Тобто коректне прописування вже може гарантувати потрапляння вашого URL у його відповідь, якщо ваші метадані і навіть URL (ЧПУ) відображають:

• повноту відповіді,
• відповідність питанню,
• унікальність / повторюваність серед інших фрагментів у видачі.

Модель читає саме цей фрагмент (snippet), як основне джерело першого контакту з інформацією.

Прописувати і перевіряти метадані можна в нашому інструменті Unmiss Website Audit, де можна переглянути сніппет і відредагувати ваші метадані.

Цікавий факт. Якщо сніпет містить високорелевантну і завершену відповідь, модель швидше пропустить цей URL, як уже “відпрацьований” — не буде відкривати — а просто врахує це як відповідь. Але якщо сніппет частково релевантний, але містить незавершеність, питання або недомовленість, модель з великою ймовірністю відкриє сайт, щоб дочитати і “зрозуміти до кінця”.

Робіть сніппет досить релевантним, але залишайте в ньому прогалину в знаннях, особливо для складних або експертних тем.

Потім відбувається семантичний парсинг контенту і даних. Система здатна агрегувати дані з кількох джерел для створення синтезу інформації. У підсумку якщо інфа застаріла або суперечлива, виводиться мітка: “потребує підтвердження”, дані ігноруються в аналізі.

Семантичний парсинг — це не просто аналіз тексту, а багаторівнева інтелектуальна обробка інформації, спрямована на:

• отримання правдивих, перевірених фактів;
• створення зв’язної картини на основі фрагментів із різнорідних джерел;
• забезпечення гнучкості та адаптивності під час автоматичного ухвалення рішень (наприклад, у системах рекомендацій або аналітики трендів).

Розберемо, як відбувається сам парсинг контенту і даних:

1. Спочатку контент очищається від розмітки, HTML-тегів, JS і неінформаційного шуму.
2. Потім проводиться лематизація, видалення стоп-слів, приведення до єдиного формату (дати, числа, одиниці виміру).

Для цього застосовуються технології Named Entity Recognition (NER), Part-of-Speech Tagging (POS), Dependency Parsing, Semantic Role Labeling (SRL).

Навіщо вони потрібні? Щоб визначити ключові сутності: імена, компанії, продукти, категорії, побудувати зв’язки між об’єктами (хто що зробив, коли і з яким результатом) і розпізнати тональність, контекст, рівень вірогідності.

Як обирати тему для GPT відповідей?

З огляду на все перераховане вище, вам потрібно буде освоїти логіку побудови запитів у вашій ніші. Це складно, але загалом потребує лише трохи часу. Завдання — зібрати всі хвости запитів і спробувати “згенерувати” за ними запити для пошукових систем.

• Перевірте топ 5 SERP за ключовим запитом: чи є незакриті питання, застарілі дані або відсутність локального кута.
• Шукайте теми, де GPT робить вимушений вебпошук (брак знань після червня 2024 р.)

Я рекомендую освоїти наш простий інструмент генератора запитів.

Як приклади можуть бути такі запити:

• High-intent long-tail: “як вибрати {продукт} 2025”, “кроки впровадження {технологія} в Україні”. Також сюди потрапляють завжди нові релізи, зміни стандартів, локальні кейси — те, що не закріпилося в базі LLM. Це завжди буде “гуглитися”.
• Готові ключові слова просто перевіряємо у видачі та дивимося, що є там. У майбутньому я доопрацюю інструмент і це можна буде зробити в кілька кліків.

Дивіться, чи є контент. Якщо він є — пропускайте запити. Якщо його немає або він сміттєвий — це наша тема для матеріалу.

Нагадую, запити додаємо за гібридним методом: англійською мовою та локальною. Сформулюйте і англійську, і російську/українську версію ключової фрази; переконайтеся, що обидві відображають ту саму сутність.

Далі одразу структуруйте тему одразу під майбутні підзаголовки. Використовуйте micro-outline (H2-H3-H4) ще до написання тексту і намагайтеся, щоб кожен H2 відповідав на конкретний під-intent (гайд, порівняння, добірка, чекліст). Тут чудово підійде будь-який майдмап сервіс для роботи.

Далі переходимо до метаданих. І тут нам допоможе наш калькулятор заголовків.

• Title — включіть головну сутність + уточнення дії/цінності + рік, якщо релевантно. Намагайтеся витримати довжину в 61 символ.
• Description — коротко дайте відповідь на intent і залиште “недомовленість”, щоб LLM перейшла на сайт.
• H1 — повторює тему, але без шаблонних слів “Гайд”, “огляд”. Тобто просто головний ключ.

Інші моменти, які зобов’язані бути присутніми на сторінці:

• OG-теги / Twitter Cards — дублюйте Title + емоційний заклик, додайте релевантне зображення 1200×630 px.
• Schema.org Article — обов’язково вказати author, datePublished, headline, publisher.logo.
• OG мікророзмітка для автора та інших елементів.

URL теж намагаємося робити простіше простого — коротко, без стоп-слів, латиниця, дефіс-розділювач. Пам’ятайте про семантичну передбачуваність: нехай за URL одразу зрозуміло, що шина ШІ тут знайде, і уникайте аморфних /blog/post-123.

Що робити з роком? Для щорічних тем використовуйте /topic-2025/. Не забуваємо потім робити редирект 301 зі старого /topic-2024/. Для вічнозелених матеріалів — без року і з датою оновлення в Schema.org. Ну і не забуваємо оновлювати матеріал щорічно.

Про рівень вкладеності URL — максимум 3 рівні вкладеності. Тобто папка, підпапка, сторінка. Далі не потрібно поглиблювати структуру URL.

/seo/technical/canonical-vs-noindex

Логічна ієрархія допомагає LLM зрозуміти контекст “батько > дочірній матеріал”.

Також важливо, щоб тут уже було враховано локаль — префікс мови /uk/, /ru/, або піддомен uk.example.com, щоб GPT вибрав потрібну локаль під час запиту.

Дотримуючись цієї схеми, ви максимізуєте шанс потрапити в ті 3-10 результатів, які GPT-шина справді переглядає, а не тільки показує в сніпеті.

Результати

За належного рівня якості контенту, правильного прописування метаданих ваші сайти зростатимуть і даватимуть результати в ШІ-відповідях завжди.

Незалежно від ніші, чи то виробництво, чи то медицина, чи то ще щось.

У медичній ніші за належної якості контенту і семантичного опрацювання сторінок можна домагатися справді величезних результатів з мінімальними зусиллями, адже для цього вам не потрібні посилання з бірж або краудмаркетинг, а лише ювелірна робота з контентом і правильний PR.