Оригінальне дослідження GEO: Як АІ-моделі обирають джерела

Вступ

Одне з найпоширеніших питань у генеративній оптимізації пошукових систем (GEO) є оманливо простим:

«Як саме моделі штучного інтелекту вибирають джерела, які використовувати?»

Не те, як вони ранжують сторінки. Не те, як вони узагальнюють інформацію. Не те, як вони зупиняють галюцинації.

А більш глибоке, стратегічне питання:

Що робить одну марку або веб-сторінку «гідною включення», а іншу — невидимою?

У 2025 році ми провели серію контрольованих експериментів GEO на декількох генеративних двигунах — Google SGE, Bing Copilot, Perplexity, ChatGPT Browsing, Claude Search, Brave Summaries і You.com — щоб проаналізувати , як LLM оцінюють, фільтрують і вибирають джерела перед генерацією відповіді.

Ця стаття розкриває перше оригінальне дослідження внутрішньої логіки генеративного відбору доказів:

• чому моделі вибирають певні URL-адреси

• Чому деякі домени домінують у цитуваннях

• як двигуни оцінюють надійність

• які структурні сигнали мають найбільше значення

• роль чіткості сутності та фактичної стабільності

• як виглядає «придатність джерела» в міркуваннях LLM

• чому певні галузі неправильно інтерпретуються

• чому деякі бренди вибираються у всіх пошукових системах

• що насправді відбувається під час пошуку, оцінки та синтезу

Це фундаментальні знання для всіх, хто серйозно ставиться до GEO.

Частина 1: П'ятиступеневий процес відбору моделі (що насправді відбувається)

Кожен протестований генеративний двигун дотримується надзвичайно схожого п'ятиетапного процесу під час відбору джерел.

LLM не просто «читають веб». Вони сортують веб.

Ось послідовність, яка є спільною для всіх основних двигунів.

Етап 1: Побудова вікна пошуку

Модель збирає початковий набір потенційних джерел, використовуючи:

• векторні вбудовування

• API пошуку

• агенти перегляду

• внутрішні графіки знань

• попередньо навчені веб-дані

• багатомоторний змішаний пошук

• пам'ять попередніх взаємодій

Це найширший етап, на якому більшість веб-сайтів відфільтровуються миттєво.

Спостереження: Сильне SEO ≠ сильний пошук. Моделі часто вибирають сторінки з посереднім SEO, але сильною семантичною структурою.

Етап 2: Фільтрування доказів

Після пошуку джерел моделі негайно виключають ті, що не відповідають вимогам:

• структурна чіткість

• фактична точність

• сигнали про надійність авторства

• послідовний брендинг

• правильні визначення сутностей

• актуальна інформація

Саме на цьому етапі в нашому наборі даних було відкинуто ~60–80% відповідних сторінок.

Що є найбільшою перешкодою тут? Непослідовні або суперечливі факти в екосистемі бренду.

Етап 3: Зважування довіри

LLM застосовують до решти джерел кілька евристичних методів оцінки надійності.

Ми визначили сім основних сигналів, що використовуються в різних системах:

1. Довіра до суб'єкта

Чіткість уявлення про те, що являє собою бренд, чим він займається і що означає.

2. Узгодженість у мережі

Факти повинні збігатися на всіх платформах (сайт, LinkedIn, G2, Wikipedia, Crunchbase тощо).

3. Походження та авторство

Перевірені автори, прозорість та надійні метадані.

4. Актуальність

Моделі значно знижують рейтинг застарілих, непідтримуваних сторінок.

5. Історія цитування

Якщо пошукові системи цитували вас раніше, вони, швидше за все, цитуватимуть вас знову.

6. Перевага першоджерела

Оригінальні дослідження, дані або первинні факти мають значну перевагу.

7. Якість структурованих даних

Послідовна схема, канонічні URL-адреси та чітка розмітка.

Сторінки з декількома сигналами довіри постійно перевершували за результатами ті, що мали традиційну силу SEO.

Етап 4: Контекстне мапування

Модель перевіряє, чи ваш контент:

• відповідність намірам

• відповідність сутності

• підтримує ланцюжок міркувань

• вносить унікальне розуміння

• уникає надмірності

• уточнює неоднозначність

Саме тут модель починає формувати «ментальну карту»:

• хто ви

• як ви вписуєтеся в категорію

• яку роль ви відіграєте у відповіді

• чи додаєте ви інформацію чи повторюєте її

Якщо ваш контент не додає нової цінності, він виключається.

Етап 5: Рішення про включення до синтезу

Нарешті, модель приймає рішення:

• які джерела цитувати

• на які посилатися непрямо

• які використовувати для глибокого міркування

• які виключити повністю

Цей етап є безжально селективним.

Зазвичай лише 3–10 джерел виживають достатньо довго, щоб вплинути на остаточну відповідь — навіть якщо на початку модель знайшла понад 200.

Генеративна відповідь будується на основі переможців цього випробування.

Частина 2: Сім основних моделей поведінки, які ми спостерігали в різних моделях

З 12 000 тестових запитів по понад 100 брендах неодноразово виявлялися такі закономірності.

Поведінка 1: Моделі віддають перевагу «канонічним сторінкам» над блогами

У всіх пошукових системах ШІ послідовно віддавав перевагу:

• Про сторінки

• Сторінки з визначенням продукту

• Сторінки з описом функцій

• Офіційна документація

• Часті запитання

• Ціни

• Документація API

Вони розглядалися як надійні артефакти, що є «джерелом істини».

Блог-пости мали кращі результати лише в таких випадках:

• вони містили дослідження з першоджерел

• вони містили структуровані списки

• вони роз'яснювали визначення

• вони надали практичні рамки

В іншому випадку канонічні сторінки перевершували їх у співвідношенні 3:1.

Поведінка 2: Пошукові системи довіряють брендам з меншою кількістю, але кращими сторінками

Великі веб-сайти часто показували гірші результати, оскільки:

• вміст суперечив старішому вмісту

• застарілі сторінки підтримки все ще мали рейтинг

• факти змінювалися з часом

• назви продуктів змінилися

• старі статті знижували зрозумілість

Невеликі, добре структуровані сайти мали значно кращі результати.

Поведінка 3: Актуальність є надзвичайно сильним показником

Пошукові системи миттєво знижують рейтинг:

• застаріла статистика

• застарілі визначення

• старі описи продуктів

• незмінені сторінки

• розбіжності у версіях

Оновлення однієї канонічної сторінки з фактами збільшило включення в генеративні відповіді протягом 72 годин у всіх наших тестах.

Поведінка 4: Моделі віддають перевагу брендам із сильним слідом

Бренди з:

• сторінка Вікіпедії

• об'єкт Вікіданих

• послідовна схема

• відповідність описів у різних веб-сайтах

• єдине визначення бренду

вибиралися набагато частіше.

Моделі інтерпретують послідовність як довіру.

Поведінка 5: Моделі віддають перевагу первинним джерелам

Пошукові системи надають великого значення:

• оригінальні дослідження

• власні дані

• опитування

• бенчмарки

• офіційні документи

• документація з першоджерел

Якщо ви публікуєте оригінальні дані:

Ви стаєте еталоном. Конкуренти стають похідними.

Поведінка 6: Мультимодальна чіткість впливає на вибір

Моделі все частіше вибирають джерела, візуальні матеріали яких можуть бути:

• зрозумілі

• витягнуті

• описані

• перевірені

Скріншоти та відео продукту мають значення. Чіткі візуальні елементи мали значення в 40% випадків вибору.

Поведінка 7: Пошукові системи безжально карають за неоднозначність

Найшвидший спосіб бути виключеним:

• непослідовні назви продуктів

• нечіткі ціннісні пропозиції

• перекриваються визначення категорій

• нечітке позиціонування

• кілька можливих інтерпретацій

Штучний інтелект уникає джерел, які викликають плутанину.

Частина 3: 12 найважливіших сигналів у виборі джерел (за рейтингом спостережуваного впливу)

Від найбільшого до найменшого впливу.

1. Чіткість сутності

2. Фактична узгодженість у різних джерелах

3. Актуальність

4. Цінність першоджерела

5. Структуроване форматування контенту

6. Стабільність канонічного визначення

7. Чисте вилучення (можливість сканування + швидкість завантаження)

8. Надійне авторство

9. Високоякісні зворотні посилання (графік авторитетності)

10. Мультимодальне вирівнювання

11. Правильне розміщення в категорії

12. Мінімальна неоднозначність

Це нові «фактори ранжування».

Частина 4: Чому деякі бренди з'являються в усіх пошукових системах (а інші — ні в жодній)

Серед понад 100 брендів кілька постійно домінували:

• Складність

• Клод

• ChatGPT

• SGE

• Bing

• Brave

• You.com

Чому?

Тому що ці бренди мали:

• послідовні графіки сутностей

• кришталево чіткі визначення

• потужні канонічні хаби

• оригінальні дані

• сторінки продуктів із стабільними фактами

• єдине позиціонування

• відсутність суперечливих тверджень

• точні профілі третіх сторін

• довгострокова стабільність фактів

Видимість, незалежна від пошукової системи, походить від надійності, а не від масштабу.

Частина 5: Як оптимізувати вибір джерела (практичний метод GEO)

Нижче наведено метод, виведений на основі всіх досліджень.

Крок 1: Створіть канонічні сторінки фактів

Визначте:

• хто ви

• що ви робите

• як ви працюєте

• ким ви не є

• назви та визначення продуктів

Ці сторінки необхідно регулярно оновлювати.

Крок 2: Зменшіть внутрішні суперечності

Аудит:

• назви продуктів

• описи

• особливості

• заяви

Пошукові системи суворо карають за невідповідності.

Крок 3: Публікуйте знання з першоджерел

Приклади:

• оригінальні статистичні дані

• щорічні галузеві показники

• звіти про результати діяльності

• технічні аналізи

• дослідження поведінки користувачів

• інформація про категорії

Це значно покращує включення штучного інтелекту.

Крок 4: Посилення профілів об'єктів

Оновлення:

• Вікідані

• Графік знань

• LinkedIn

• Crunchbase

• GitHub

• G2

• соціальні біографії

• розмітка схеми

Моделі ШІ об'єднують їх у графік довіри.

Крок 5: Структурування всього

Використання:

• пункти

• короткі абзаци

• заголовки H2/H3/H4

• визначення

• списки

• порівняння

• модулі питань і відповідей

LLM аналізують вашу структуру безпосередньо.

Крок 6: Щомісяця оновлюйте ключові сторінки

Актуальність корелює з:

• включення

• точність

• вага довіри

• синтез ймовірність

Застарілі сторінки тонуть.

Крок 7: Створіть чіткі сторінки порівняння

Моделі люблять:

• плюси і мінуси

• розбивка функцій

• прозорі обмеження

• чіткість порівняння

Контент, зручний для порівняння, отримує більше цитувань.

Крок 8: Виправте неточності ШІ

Подавайте виправлення якомога раніше.

Моделі швидко оновлюються при натисканні.

Частина 6: Майбутнє вибору джерел (прогнози на 2026–2030 роки)

На основі поведінки, спостережуваної у 2024–2025 роках, ці тенденції є безсумнівними:

1. Графіки довіри стають офіційними системами рейтингу

Моделі будуть підтримувати власні рейтинги довіри.

2. Контент з першоджерел стане обов'язковим

Пошукові системи припинять цитувати похідний контент.

3. Пошук за об'єктами замінить пошук за ключовими словами

Сутності > ключові слова.

4. Підписи походження (C2PA) стають обов'язковими

Непідписаний контент буде понижений у рейтингу.

5. Мультимодальний вибір джерел досягає зрілості

Зображення, відео, діаграми стають першокласними доказами.

6. Агенти будуть самостійно перевіряти заяви

Агенти з перегляду будуть перевіряти вас двічі.

7. Вибір джерел стає змаганням за чіткість

Неоднозначність стає фатальною.

Висновок: GEO — це не про рейтинг, а про вибір

Генеративні двигуни не «рейтингують» сторінки. Вони вибирають джерела для включення в ланцюжок міркувань.

Наше дослідження показує, що вибір джерел залежить від:

• чіткість

• структура

• фактична стабільність

• узгодженість сутностей

• оригінальне бачення

• актуальність

• послідовність

• походження

Бренди, які з'являються в генеративних відповідях, не є тими, що мають найкраще SEO. Це ті, які роблять себе найбезпечнішими, найяснішими та найавторитетнішими джерелами для міркувань ШІ.

GEO — це процес становлення таким надійним джерелом.