SEO-тексты остаются важным элементом продвижения сайта, но в 2025 году для успешного ранжирования необходимо учитывать изменения в алгоритмах поисковых систем и использовать нейросети.
Что такое SEO-тексты и как они влияют на продвижение
Современный SEO-текст — это уникальный и качественный контент на сайте, который отвечает и на запросы пользователей, и оптимизирован под поисковые системы. Основная особенность заключается в том, что такие тексты имеют ключевые слова, с помощью которых поисковики будут ранжировать контент в выдаче.
Тенденции SEO в 2025 году
В 2025 году поисковые алгоритмы меняются и добавляются различные факторы ранжирования, поэтому SEO-специалистам приходится адаптироваться к новым технологиям и изменяющимся потребностям пользователей и алгоритмам поисковиков.
SEO-тексты не являются основным способом продвижения для таких сайтов, как большие агрегаторы (интернет-магазины, каталоги) и сайты услуг. Для таких сайтов больше всего подойдет использование ключевых и LSI-слов в разных блоках контента. Тут большое значение имеет компоновка элементов и распределение зависимых слов на странице. Однако, такие текстовые описания могут использоваться в каталогах для облегчения SEO-оптимизации.
Если говорить про информационные ресурсы, то здесь текстовая оптимизация играет большую роль. Качественные описания, свежие новости и подробные экспертные статьи — залог успешного продвижения информационного ресурса.
Роль нейросетей в SEO
Нейросети становятся неотъемлемой частью SEO-стратегий. Поисковые системы всё активнее используют ИИ для улучшения качества поиска и понимания намерений пользователей. С увеличением объёма контента, созданного с помощью искусственного интеллекта, поисковые системы разрабатывают методы для его идентификации. Низкокачественные или неоригинальные ИИ-тексты могут негативно влиять на позиции сайта в выдаче. Поэтому важно правильно обращаться с инструментом, чтобы достичь положительных результатов.
Признаки сгенерированного нейросетью контента
Рассмотрим основные признаки сгенерированного текста:
- Повтор контента. ИИ не идентифицирует повторы в тексте так, как это делает человек. Нейросети часто пишут одну и ту же информацию, меняя формулировки или структуру текста, но смысл остается тем же.
- Применение шаблонов. Искусственный интеллект часто использует шаблонные синтаксические структуры, которые составлены грамматически правильно, однако очень редко используются людьми.
- Обобщенность. Поверхностная и обобщенная информация без личных примеров и экспертности свидетельствует о сгенерированном контенте.
- Неестественность. В текстах, созданными нейросетями, часто можно заметить несвойственные формулировки, частое использование причастных и деепричастных оборотов или же использование заглавных букв, где это не требуется.
Однако это далеко не все критерии, по которым можно определить сгенерированный искусственным интеллектом текст. Очень важно перепроверять тексты, корректировать их и добавлять в них больше экспертности.
Полезные приемы для создания качественного контента с помощью ИИ
Для более качественного создания контента с помощью искусственного интеллекта, существует ряд интересных приемов:
1. Роль
Для создания уникального и качественного текста, необходимо назначить роль для искусственного интеллекта. Например: «Представь что ты писатель», «Ты рецензент с опытом работы 5 лет», «Ты журналист» и др.
Важно!
Ни в коем случае нельзя использовать роли «SEO-специалист» и «Копирайтер», так как это не даст ожидаемого результата.
2. Цель
Четкое техническое задание важно не только для человека, но и для искусственного интеллекта. Поэтому необходимо обозначить все основные требования к тексту:
- Структура текста
- Что это за текст (стиль, тип, для какой цели)
- Что должно быть в тексте
- Чего быть не должно
Важно!
Языковые модели не понимают количественных метрик, поэтому использовать их нет смысла. При ограничении в количестве символов или ключевых запросов, ИИ часто не соблюдает их.
3. Zero-One-Few-shots
Прием, в котором мы пишем промт и ожидаемый для него результат. При использовании такого промта, мы покажем какой именно результат мы ожидаем от нейросети.
Zero-Shot (без примеров). Модель получает только инструкцию, но не видит ни одного примера:
One-Shot (один пример). Модель получает один пример перед выполнением задачи:
Few-Shots (несколько примеров). Модель получает несколько примеров перед тем, как отправить результат:
4. Chain of thoughts
Более новые языковые модели используют так называемую «цепочку мыслей», которая в основном скрыта для пользователей (в новой языковой модели DeepSeek в режиме «глубокого размышления» можно увидеть как это работает.). Суть в том, что мы просим нейросеть показывать всю цепочку рассуждений, чтобы мы могли отследить каждый шаг и вовремя исправить ошибки и неточности. Перед этим необходимо попросить «думать» искусственный интеллект шаг за шагом.
Важно!
На английском языке работает намного лучше.
5. Мета-эксперт
Один из самых эффективных приемов для генерации качественного контента. Суть мета эксперта заключается в том, что мы собираем результаты от разных ролей языковой модели и в итоге получаем хороший результат. Как это работает:
- Задаем модели несколько ролей: эксперт по теме, писатель, редактор, маркетолог.
- Задаем роль мета-эксперта.
- Просим собрать мнения всех экспертов, а после — написать текст.
- Самих экспертов можно приглашать последовательно, например первый эксперт напишет текст, второй проверит его тематику, третий оптимизирует текст с помощью ключевых слов.
6. Reverse prompting
Обратный промтинг — это способ создания промта по уже имеющимся данным (результатам). Например, можно скинуть понравившуюся статью и попросить ИИ написать промт, который сможет выдать нам текущий результат.
7. Ask before the answer
Ask before the answer — спроси прежде чем ответить. Интересный прием, который позволит добиться более уникального контента. Суть данного приема заключается в том, чтобы ИИ сам дал нам список необходимых вопросов, на которые мы должны ответить. Таким образом, текст получится наиболее экспертным и будет отвечать на запросы пользователей.
Полезные советы
Для более качественного создания контента, рекомендуем следующее:
- Использование LLM. Large language models — это большие языковые модели. Чем больше модель, тем лучше результат.
- Генерация на английском языке. Основная проблема языковых моделей состоит в том, что большинство контента (около 50%) в Интернете на английском языке. Поэтому для более качественного и релевантного контента лучше всего генерировать на английском языке, а после переводить на необходимый язык. С переводом искусственный интеллект справляется отлично.
- Использование баз знаний. Если тематика очень специфична, и нейросети не могут создать экспертный контент, то в таком случае необходимо использовать различные базы знаний и «скормить» их языковой модели. Есть разные источники, где можно взять эти базы. Например, в YouTube можно включить расшифровку текста и скопировать его в файл. В видео часто имеется необходимая информация, которую можно предоставить нейросети.
Подведем итоги
Использование искусственного интеллекта для написания SEO-текстов — это мощный инструмент, который может значительно упростить процесс создания контента. Однако, нейросети — это помощник, а не замена эксперта. Оптимальные результаты достигаются при сочетании автоматизации и человеческого контроля.
Хотите, чтобы ваш сайт занимал топовые позиции в поисковых системах? В Qmedia мы знаем, как провести SEO-оптимизацию, которая повысит видимость вашего бизнеса и привлечет целевую аудиторию.
Наша команда поможет вам:
- Разработать стратегию, которая выведет ваш сайт в топ-10 поисковой выдачи.
- Создать уникальный контент, который привлечет и удержит внимание пользователей.
- Оптимизировать техническую часть сайта.
Давайте вместе добьемся впечатляющих результатов! Свяжитесь с нами, и мы сделаем ваш бизнес заметным.
