Как создавать контент, который «задевает» AI (ChatGPT, Perplexity и т. д.)

Чтобы контент «цеплял» AI-модели, его нужно писать не как текст, а как источник знаний: с чёткими ответами, определёнными сущностями, логичной структурой и без противоречий. LLM не «читают» тексты — они извлекают факты, причинно-следственные связи и экспертные паттерны. Именно под это и нужно оптимизировать контент.

Почему AI вообще обращает внимание на ваш контент?

AI-модели используют сайты как источники для формирования ответов, а не как страницы для трафика.

Системы вроде OpenAI (через ChatGPT) или Perplexity AI анализируют миллионы страниц, чтобы найти фрагменты знаний, которые можно встроить в ответ пользователю. Контент либо пригоден для этого, либо нет — позиции в классическом поиске здесь вторичны.

Читайте также «Что такое AI Overviews в Google и как они влияют на SEO»

Как AI «читает» контент?

AI воспринимает текст как набор смысловых блоков, а не как сплошной материал.

LLM разбивает страницу на чанки: каждый заголовок + абзац = потенциальный ответ. Дальше модель оценивает:

• есть ли чёткий ответ на вопрос;
• нет ли противоречий в формулировках;
• совпадает ли терминология;
• выглядит ли источник экспертным.

Тексты без структуры или с «лирикой» выбрасываются из анализа.

Читайте также статью «Роль схем и структурированных данных в видимости для AI»

Какой контент «цепляет» AI?

Контент, который можно цитировать без переписывания.

AI охотно использует материалы, где абзац уже звучит как готовый ответ. Например: определение, объяснение процесса, список условий, логические «потому что».

Признаки такого контента:

• один вопрос → один чёткий ответ;
• минимум эпитетов;
• отсутствие «продающих» формулировок;
• факты и объяснения, а не обещания.

Читайте также «Как оптимизировать контент юридической компании, чтобы попасть в ответы ChatGPT»

Структура, которую «любят» LLM

Структура важнее объёма.

Оптимальная модель страницы:

1. Вопрос или тезис (H2).
2. Короткий ответ (1–2 предложения).
3. Развёрнутое объяснение (3–5 предложений).
4. При необходимости — пример или последствия.

Такие блоки легко встраиваются в AI-ответы без потери смысла.

Почему «SEO-тексты» часто не работают для AI?

Потому что они написаны для ранжирования, а не для понимания.

Классические SEO-тексты:

• перегружены ключевыми словами;
• избегают конкретики;
• содержат «воду» ради объёма.

LLM воспринимают это как шум. Такой контент может ранжироваться, но не используется в ответах.

Цена ошибки: сайт есть в топе, но AI игнорирует его как источник.

Подробнее про SEO для ChatGPT

Как писать так, чтобы AI доверял?

Доверие AI = консистентность + экспертность + логика.

AI обращает внимание на:

• одинаковые формулировки услуг и терминов по всему сайту;
• отсутствие противоречивых дат, цифр и тезисов;
• наличие причинно-следственных связей;
• чёткое позиционирование экспертности.

Разные формулировки одной и той же услуги снижают «AI Trust».

Почему важно писать без «маркетингового шума»?

AI не понимает эмоциональных обещаний — только факты.

Фразы типа «лучший сервис», «уникальный подход», «гарантированный результат» не имеют информационной ценности. Для LLM это маркеры рекламы, которые снижают ценность источника.

Как создавать контент-кластеры под AI?

Одна страница — одна роль. Кластер — полная картина темы.

Отдельная страница отвечает на один ключевой вопрос. Совокупность страниц покрывает тему полностью. Так AI начинает воспринимать сайт как topical authority, а не как случайный источник.

Как проверить, «LLM-friendly» ли ваш контент?

Если абзац можно вынести из текста и он не потеряет смысл — вы на правильном пути.

Самопроверка:

• можно ли процитировать абзац без дополнительных пояснений;
• понятно ли определение без контекста страницы;
• нет ли ссылок типа «как мы писали выше».

Частые ошибки при создании контента для AI

AI «наказывает» не ошибки, а путаницу.

Критические ошибки:

• одна страница — много разных интентов (намерений пользователей);
• разные определения одного термина;
• смешивание информационного и продающего контента;
• отсутствие чётких выводов.

Вывод

Контент, который «цепляет» AI, — это структурированные знания, а не тексты ради трафика. Модели вроде ChatGPT или Perplexity не выбирают «красивые» страницы — они выбирают логичные, чёткие и экспертные. Именно такие сайты становятся источниками ответов в новой экосистеме поиска.

Владислава Рыкова

Эксперт в юридическом маркетинге. Руководитель маркетингового агентства MAVR.

Бизнес-степень «Мастер делового администрирования» (MBA).