# Итан Смит о тактиках вывода продуктов в рекомендации ChatGPT

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=iT7kq-R3Gjc
Канал: Lenny's Podcast
Опубликовано: 14.09.2025

---

Искусственный интеллект радикально меняет привычный ландшафт поисковой оптимизации, вынуждая компании адаптироваться к эпохе диалоговых интерфейсов. В новом выпуске подкаста Ленни Рачитски основатель агентства Graphite Итан Смит подробно объясняет концепцию оптимизации под поисковые движки на базе ИИ (AEO) и делится тактическими механиками вывода продуктов в рекомендации ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity. Основываясь на масштабных исследованиях, эксперт развенчивает мифы о гибели Google, доказывает неэффективность полностью автоматизированного контента и дает пошаговый план работы с новым каналом привлечения клиентов.

## 🔄 Вторая великая эволюция: от SEO к оптимизации ответов
[[JUMP:5:02]]

Итан Смит начал свой путь в поисковой оптимизации в 2007 году, специализируясь на программном SEO и коммерческих движках вроде Nextag, Shopping.com и PriceGrabber. По его воспоминаниям, в те годы отрасль позволяла массово генерировать целевые страницы на автопилоте, пока Google не внедрил алгоритм Panda и сопутствующие обновления для борьбы со спамом, что превратило SEO из индустрии поискового замусоривания в работу над качеством. Нынешнюю волну популярности ИИ-ассистентов эксперт классифицирует как второе по значимости изменение в истории индустрии, ключевая особенность которого заключается в переходе к суммаризации поисковой выдачи и обработке совершенно новых типов пользовательских сигналов.

Для описания процессов продвижения в нейросетях используются два термина: AEO (Answer Engine Optimization) и GEO (Generative Engine Optimization). По мнению Смита, обе аббревиатуры описывают один и тот же процесс — обеспечение видимости продукта в ответах языковых моделей. Сам гость предпочитает термин AEO, аргументируя это тем, что понятие «генеративный» слишком широко и включает работу с изображениями или видео, тогда как «оптимизация под движки ответов» точнее отражает фокус на текстовых рекомендациях.

## 📊 Феномен трафика из ChatGPT и роль кликабельности
[[JUMP:7:25]]

Ведущий подкаста Ленни Рачитски поделился неожиданным наблюдением: в настоящее время ChatGPT генерирует для его платной рассылки больше реферального трафика, чем социальная сеть Twitter. Итан Смит подтвердил этот тренд, отметив, что у компаний-клиентов агентства Graphite резкий рост переходов из языковых моделей начал фиксироваться с января текущего года. По словам эксперта, этот переломный момент обусловлен двумя факторами:

* Глобальным ростом адаптации и использования ИИ-сервисов массовой аудиторией.
* Существенным изменением интерфейсов ИИ-ответов, которые стали гораздо более кликабельными за счет внедрения карт, товарных каруселей и интерактивных карточек со ссылками.

Глава ChatGPT Ник Терли в недавнем интервью Ленни советовал маркетологам не зацикливаться на AEO и просто создавать качественный контент, заявляя, что система сама найдет лучшее. Итан Смит частично не согласен с этой позицией. По его мнению, оптимизировать можно абсолютно любую систему, включая алгоритмы и людей, если понимать базовые правила игры. 

Смит считает, что Терли своей рекомендацией преследовал две цели: защитить продукт от волны поискового спама и предупредить, что команда ИИ оперативно выявляет манипуляции и блокирует их на уровне алгоритмов. Прямое замусоривание ChatGPT не является долгосрочной стратегией, точно так же, как в свое время агрегаторы товаров потеряли огромные объемы трафика из-за жестких санкций Google.

## 🎯 Стратегия продвижения в AEO: работа с высокочастотными и длинными запросами
[[JUMP:10:53]]

Подход к оптимизации в AEO коренным образом отличается от классического SEO в зависимости от типа поисковых запросов. Итан Смит разделяет их на две категории: «голова» (высокочастотные запросы) и «хвост» (низкочастотные запросы).

При обработке высокочастотных тем (например, «какой конструктор сайтов лучший») традиционное SEO нацелено на вывод конкретного URL на первое место в результатах выдачи. В мире ИИ ситуация иная: языковая модель не просто берет первую ссылку, а агрегирует и обобщает информацию из множества источников цитирования. Чтобы победить в AEO, бренд должен упоминаться как можно чаще на разных сторонних ресурсах, формирующих доказательную базу нейросети.

Это открывает уникальное окно возможностей для молодых компаний. В классическом поиске Google стартапам на ранних стадиях Итан Смит категорически не рекомендует заниматься SEO, так как у них нет авторитета домена (Domain Authority), а его наработка требует времени и крупных инвестиций уровня раундов Series A/B. В AEO стартапы могут выигрывать мгновенно: если бренд запущен недавно (например, в рамках батча Y Combinator) и о нем активно пишут в блогах, на Reddit или снимают видео, он может попасть в ответы ChatGPT уже на следующий день.

Вторая зона отличий — низкочастотный «хвост» запросов, который в ИИ-интерфейсах оказался беспрецедентно глубоким. Итан Смит приводит статистику поисковых систем:

* Средняя длина поискового запроса в Google составляет около 6 слов.
* Средняя длина промпта в Perplexity достигает порядка 25 слов.

Пользователи общаются с ИИ в формате непрерывного диалога, задавая детализирующие и уточняющие вопросы, которые никогда раньше не вводились в поисковую строку Google, поскольку классический поиск не умеет работать с подобным контекстом. Длинный хвост SEO, потерявший эффективность в Google из-за изменения алгоритмов, вернулся в чат-боты, позволяя закрывать уникальные микро-намерения пользователей.

## 🔀 Различия в AEO для B2B, электронной коммерции и стартапов
[[JUMP:38:36]]

Инструменты и подходы AEO сильно зависят от специфики бизнеса компании. Итан Смит выделяет три ключевых паттерна:

### 1. Специфика сегмента B2B (бизнес для бизнеса)
В B2B-запросах ответы ИИ-моделей чаще всего остаются некликабельными, предоставляя текстовую выжимку без явных кнопок перехода. Вследствие этого оценку эффективности нельзя строить на стандартной аналитике переходов последнего клика (last-touch referral traffic). Смит рекомендует использовать специализированные системы отслеживания упоминаний и внедрять опросы клиентов на этапе после конверсии с вопросом: «Как именно вы о нас узнали?». Кроме того, цикл принятия решений в B2B длинный и требует в среднем до 50 точек касания с брендом до заключения сделки, например, на покупку дорогостоящего софта для управления персоналом.

### 2. Специфика сегмента Commerce (электронная торговля и маркетплейсы)
В отличие от B2B, потребительские запросы (например, «лучший телевизор для небольшой квартиры») генерируют внутри чат-ботов богатые интерактивные модули. Для успешных рекомендаций критически важными становятся технические факторы:

* Правильная разметка структурированных данных (Rich Snippets и Schema.org) на сайте продавца.
* Общее количество и тональность пользовательских отзывов на независимых площадках.
* Наличие актуальных цен и статусов доступности товара для корректного отображения в карточках.

### 3. Специфика ранних стадий бизнеса (стартапы)
Для молодых проектов рекомендации Смита однозначны: полностью игнорировать классические среднечастотные SEO-стратегии. Стартапам следует сфокусироваться исключительно на двух вещах — максимизации внешнего цитирования (off-site citation) и наполнении контента ответами на узкие длинные вопросы пользователей.

## 👥 Оптимизация на внешних площадках: Reddit, YouTube и медиагиганты
[[JUMP:15:53]]

Поскольку ИИ-движки строят свои ответы на основе внешних источников, Graphite разделяет стратегию AEO на внутреннюю (on-site) и внешнюю (off-site). Внешнее цитирование включает работу с пользовательским контентом (UGC), видеоплатформами и крупными медиаиздательствами.

Особое место в экосистеме AEO занимает платформа Reddit, выступающая одним из главных доверенных источников для современных языковых моделей. Маркетологи с «хакерским» типом мышления часто пытаются автоматизировать этот канал: создают сотни фейковых аккаунтов, программно публикуют комментарии, накручивают рейтинг доверия и продвигают свой продукт. Итан Смит предупреждает, что этот путь неэффективен: алгоритмы Reddit и модераторы сообществ быстро вычисляют спам, блокируют учетные записи и удаляют сообщения.

В кейсе Webflow была применена честная контент-стратегия: штатные сотрудники компании заходили в тематические ветки, открыто писали свои имена, должности и давали развернутые, профессиональные ответы на технические вопросы пользователей. Смит подчеркивает, что для попадания в цитаты ИИ компании не нужны 10 000 комментариев — достаточно пяти качественных, глубоких и честных ответов в ключевых тредах, которые превосходно масштабируются за счет авторитета площадки.

Процесс отбора источников жестко контролируется ИИ-платформами. По мнению Смита, инженеры ChatGPT и Google сознательно настраивают свои поисковые алгоритмы на приоритетное ранжирование контента из Reddit, Quora и Twitter, так как поисковая оценка подтверждает высокую ценность и аутентичность живых пользовательских мнений.

Помимо соцсетей, ключевыми узлами цитирования выступают:

* **Медиаконгломераты:** Например, Dotdash Meredith (владелец Good Housekeeping, Allrecipes, Investopedia). Итан Смит называет Dotdash самой успешной SEO-компанией всех времен, чьи материалы чаще всего цитируются нейросетями в потребительском секторе. В ряде коммерческих ниш упоминание можно купить напрямую через партнерские программы (например, в Forbes Advisor), что является дорогим, но быстрым и контролируемым способом получить цитату в ИИ.
* **Видеохостинги (YouTube и Vimeo):** В B2B-сегменте создание роликов под узкие технические запросы (например, «ИИ-модули для обработки платежей через API») представляет собой огромную свободную нишу. Большинство авторов делают видео про путешествия, еду или индустрию красоты, оставляя сложные высокодоходные корпоративные темы без качественного видеоконтента, который ИИ охотно берет в качестве первоисточника.

## ⚙️ Техническая изнанка: RAG против обучения моделей и защита данных
[[JUMP:20:21]]

Для понимания механики оптимизации критически важно разделять базовое обучение нейросети и технологии динамического поиска. Итан Смит объясняет, что архитектура ИИ-ответов разделена на два слоя:

1.  **Основная модель (Core Model):** Обучается на огромных массивах исторических данных (Common Crawl). Когда пользователь спрашивает столицу Калифорнии, модель выдает слово «Сакраменто» на основе механизма прогнозирования следующего токена. Попытки повлиять на саму модель через создание миллионов фальшивых страниц бессмысленны, а эффект от этого проявится в лучшем случае через год.
2.  **Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation):** Поисково-адаптивная генерация. Бот в реальном времени запускает веб-поиск, находит релевантные цитаты и на их основе формирует итоговое резюме для пользователя.

Вся текущая деятельность в области AEO сфокусирована исключительно на слое RAG, так как именно он поддается оперативному контролю и оптимизации.

В Graphite также исследовали степень пересечения результатов ИИ-поиска с классической выдачей Google. По результатам анализа тысяч запросов, пересечение источников цитирования ChatGPT и первой страницы Google составило всего около 35%. При этом поисковик Perplexity продемонстрировал гораздо большую схожесть с традиционным поиском — совпадение его ссылок с Google достигло 70%.

Владельцы сайтов могут гибко управлять доступом ИИ к своему контенту через файл `robots.txt`. Итан Смит рекомендует разделять роботов для обучения и роботов для поиска: можно запретить использовать контент для тренировки будущих моделей, но обязательно оставить доступ поисковым RAG-ботам, иначе компания полностью лишится трафика, уступив место конкурентам. Для автоматизации этого процесса Graphite сейчас разрабатывает специальное приложение для платформы Webflow.

## 🧪 Пошаговый план внедрения AEO и проведение контролируемых экспериментов
[[JUMP:28:58]]

Чтобы запустить системную работу с AEO, Итан Смит предлагает пошаговый тактический план из шести этапов:

1.  **Сбор и трансформация запросов.** Необходимо взять данные из систем контекстной рекламы (Paid Search) — свои и конкурентов. Например, если вы конкурируете с Deel, нужно выгрузить ключевые фразы, на которые они делают самые высокие рекламные ставки. Полученные коммерческие ключи загружаются в ChatGPT с промптом: «Преврати эти поисковые фразы в развернутые вопросы пользователей».
2.  **Подключение трекера.** Вопросы загружаются в специализированные трекеры для фиксации базовой доли голоса (Share of Voice) и среднего ранга упоминаний. На рынке существует около 60 подобных утилит, Graphite строит собственное решение, но Смит советует выбирать самый бюджетный инструмент, закрывающий базовые потребности.
3.  **Анализ текущих цитат.** Изучите, какие типы страниц (списки, обзоры категорий, статьи) ИИ-движки выбирают в качестве источников по вашей теме прямо сейчас.
4.  **Создание посадочных страниц на своем сайте.** Разработайте целевые страницы, которые не просто отвечают на главный вопрос, но подробно закрывают все сопутствующие и уточняющие подтемы (Follow-up questions). Чем детальнее прописан контент, тем выше вероятность занять место в RAG-выдаче.
5.  **Запуск внешней оптимизации.** Реализуйте точечные стратегии для каждой группы внешних ресурсов: начните писать экспертные комментарии на Reddit, запишите узконишевые видео для YouTube или привлеките профильные партнерские блоги.
6.  **Формирование команды.** Задачи AEO распределяются между классической SEO-командой (внутренняя текстовая и техническая оптимизация) и контент-маркетологами или комьюнити-менеджерами, которые берут на себя ручную дистрибуцию на внешних площадках и видеоплатформах.

Особый упор Смит делает на проведение чистых экспериментов, поскольку большая часть советов по AEO и SEO в блогах является недостоверной информацией, которую люди бездумно копируют без проведения аналитики. Для проверки гипотезы берется массив из 200 вопросов:

* **Контрольная группа (100 вопросов):** Контент и внешние ссылки вообще не меняются. Это необходимо, так как выдача ИИ обладает высокой волатильностью и постоянно пересчитывает распределение вероятностей ответов.
* **Тестовая группа (100 вопросов):** Проводится активное вмешательство — пишутся комментарии на Reddit, создаются видео или закупаются упоминания у партнеров.

Через несколько недель результаты сравниваются. Если графики тестовой группы пошли вверх, а контрольная осталась на месте, методика считается рабочей. Смит подчеркивает, что в маркетинге критически важна воспроизводимость (reproducibility) экспериментов: тактика должна доказывать свою эффективность раз за разом на разных массивах данных.

## 📉 Крах ИИ-контента и угроза циклической деградации моделей
[[JUMP:51:32]]

После релиза ChatGPT интернет наводнила волна низкокачественного контента, полностью сгенерированного нейросетями без участия человека. Команда Graphite провела масштабное исследование эффективности ИИ-текстов в поиске. Для этого они проанализировали тысячи поисковых выдач Google и ChatGPT, пропустив найденные URL через детектор ИИ от Surfer SEO. Погрешность детектора (false positive rate) предварительно измерили на 100 000 архивных веб-страниц из Common Crawl, созданных до запуска современных языковых моделей — ложноположительный результат составил всего 8%, что подтвердило высокую точность инструмента.

Результаты исследования показали, что лишь 10–12% контента, который реально ранжируется в топе Google и попадает в цитаты ChatGPT, создано искусственным интеллектом. Остальные 90% приходятся на тексты, написанные людьми или созданные в глубоком соавторстве с ИИ при жестком человеческом редактировании (AI-assisted content). Полностью автоматический контент без редакторского контроля в долгосрочной перспективе не работает.

Причина этого кроется в защитных механизмах поисковых систем. Если бы ИИ-контент работал, владельцы сайтов перестали бы платить авторам, и интернет заполнился бы миллиардами дешевых компиляций. В таком сценарии Google превратился бы в «поисковик по ответам ChatGPT», потеряв смысл своего существования. Точно так же в 2007 году Google жестко зачистил выдачу от товарных поисковых движков, заявив, что пользователи должны попадать напрямую на страницы товаров, а не в другие поисковые системы внутри поиска.

Более того, Итан Смит предупреждает об опасности феномена «коллапса моделей» (Model Collapse). Когда нейросеть заставляют обрабатывать веб-страницы, которые сами являются продуктом генерации ИИ предыдущего поколения, возникает бесконечный цикл производных от производных (derivatives of derivatives). Происходит стремительное уничтожение принципа «мудрости толпы» (wisdom of the crowd), согласно которому усредненное мнение большой группы независимых людей всегда точнее и качественнее ответа любого отдельного эксперта.

В качестве аналогии Смит приводит опрос о лучшем вкусе мороженого: среди тысяч разнообразных человеческих мнений всегда есть палитра вкусов, но если запустить бесконечный цикл самообучения ИИ на собственных текстах, разнообразие сожмется до одной безальтернативной точки, и модель начнет категорически утверждать, что существует только ванильное мороженое.

## 📑 Скрытая точка роста: оптимизация справочных центров
[[JUMP:1:00:42]]

Один из самых недооцененных и эффективных рычагов в AEO — это правильная техническая настройка базы знаний и справочного центра компании (Help Center Optimization). Поскольку пользователи в чат-ботах непрерывно выспрашивают специфические детали («есть ли у этого софта интеграция с конкретным сервисом?», «поддерживает ли продукт этот язык?»), именно справочные статьи идеально закрывают подобные промпты.

Для оптимизации базы знаний Итан Смит дает три ключевые рекомендации:

* **Архитектура URL:** База знаний должна располагаться строго внутри папки на основном домене (subdirectory, например, `site.com/help`), а не на отдельном поддомене (`help.site.com`). По техническим причинам поддомены ранжируются поисковыми системами и ИИ-ботами значительно хуже.
* **Внутренняя перелинковка:** Необходимо настроить плотную сеть внутренних перекрестных ссылок (internal cross-linking) между справочными статьями для лучшей индексации RAG-роботами.
* **Наполнение глубокого хвоста:** Справочники компаний обычно покрывают только самые популярные вопросы, оставляя редкие кейсы без внимания.

Смит приводит личный пример: ему требовалось собирать аудиозаписи отделов продаж, анализировать их тональность и выгружать отчетность в аналитическую систему Looker. На его прямой вопрос ИИ ответил, что ни один сервис транскрибации не имеет прямой интеграции с Looker, но задачу можно решить связкой: Otter.ai -> интеграция через Zapier -> база данных BigQuery -> визуализация в Looker. Ни у одной из компаний не было официальной справочной статьи под этот редкий сценарий. Тот бренд, который создаст страницы под подобные микро-кейсы, станет единственным эксклюзивным источником цитирования для ИИ во всем вебе.

## ⚡ Блиц-опрос: книги, экстремальный спорт и философия «осознанной практики»
[[JUMP:1:03:16]]

В финальной части беседы Итан Смит поделился личными источниками продуктивности, профессиональными ориентирами и философией работы.

Топ-3 книг, которые эксперт рекомендует регулярно:

1.  *«Эмоциональный интеллект»* (Дэниел Гоулман) — книга аккумулирует фундаментальные психологические исследования 1980-х годов, помогающие выстраивать глубокие коммуникации с людьми и эффективнее настраивать механики роста в маркетинге.
2.  *«Психология влияния»* (Роберт Чалдини) — классический разбор психологических триггеров и фреймворков убеждения, необходимых для построения конверсионных сценариев.
3.  *«Как измерить всё, что угодно»* (Дуглас Хаббард) — руководство по оцифровке неочевидных бизнес-процессов. В качестве примера приводится оценка мастерства дирижера оркестра не через опросы, а через замер длительности и интенсивности оваций зала в конце выступления.

В свободное время Смит совмещает увлечение агрессивными видами спорта (UFC, документальные фильмы о Майкле Джордане «Последний танец» и расследования о Лэнсе Армстронге) со зрелищными альпинистскими проектами Алекса Хоннольда и Джимми Чина. Этот контраст отражает его подход к бизнесу: сочетание предельной агрессивной интенсивности в исполнении задач с дзен-craftsmanship (высоким ремесленным мастерством) и удержанием состояния потока (flow state).

Главным профессиональным кредо Итан Смит считает концепцию из книги Малкольма Гладуэлла «Гении и аутсайдеры» о 10 000 часах практики. По мнению гостя, победа на рынке куется не за счет объема мозга или врожденной гениальности, а благодаря осознанной, целенаправленной и максимально интенсивной ежедневной практике.

Своим самым запоминающимся кейсом Смит называет продвижение платформы MasterClass по запросу «салат баттерхед» (butter lettuce). На старте проекта авторитет домена MasterClass значительно уступал кулинарным гигантам уровня Allrecipes и кулинарным ресурсам Марты Стюарт, однако за счет безупречной технической проработки деталей команде Graphite удалось обойти исторических лидеров выдачи и вывести рецепты платформы в топ.