Глоссарий AI-поиска

AI Overview (ранее Google SGE) — это AI-генерируемая сводка ответа, отображаемая в верхней части поисковой выдачи Google. Она создаётся моделью Google Gemini на основе контента ранжирующихся страниц и представляет синтезированный ответ со ссылками на источники — без необходимости для пользователя переходить на какой-либо сайт.

AI search (AI-поиск) — это поисковая технология, в которой модели искусственного интеллекта, как правило большие языковые модели (LLM), генерируют естественные ответы на вопросы вместо того, чтобы выдавать список ссылок. К примерам относятся ChatGPT Search, Google AI Overviews, Perplexity и Microsoft Copilot.

AI search monitoring — это систематическое отслеживание видимости бренда, цитирований и упоминаний в AI-поисковых системах и чат-ботах — включая ChatGPT, Gemini, Perplexity и Google AI Overviews — с целью отслеживания динамики и выявления возможностей оптимизации.

AI visibility (AI-видимость) — это способность бренда или бизнеса быть упомянутым, рекомендованным или процитированным AI-поисковыми системами, такими как ChatGPT, Gemini, Perplexity и Google AI Overviews, когда пользователи задают релевантные вопросы.

Answer Engine Optimization (AEO) — это дисциплина, оптимизирующая контент и цифровое присутствие для того, чтобы быть выбранным в качестве ответа — или процитированным как источник — AI-движками ответов, такими как ChatGPT, Gemini, Perplexity и Google AI Overviews, в отличие от традиционного SEO, оптимизирующего кликовое ранжирование в поисковой выдаче.

Brand visibility в AI (видимость бренда в искусственном интеллекте) — это степень и характер упоминания, описания или рекомендации конкретного бренда AI-моделями поиска и чат-ботами. Это составной KPI, включающий citation rate, анализ тональности и качество контекста.

CAVIS (Conversational AI Visibility Intelligence System) — это фреймворк для систематической симуляции и анализа AI-видимости, разработанный CitationLab AS. CAVIS структурирует симуляции AI-поиска вокруг реальных пользовательских ситуаций вместо простых ключевых слов и создаёт количественно измеримые метрики видимости для разных AI-моделей.

ChatGPT SEO — это стратегии и техники повышения вероятности того, что ChatGPT упомянет или порекомендует конкретный бренд, сайт или источник в своих ответах — либо через оптимизацию обучающих данных, либо через прямой веб-поиск (ChatGPT Search), либо путём влияния на индексацию контента.

Систематическая работа по увеличению количества и качества упоминаний бренда в AI-генерируемых ответах.

Citation rate — это доля релевантных AI-поисковых запросов, в ответах на которые упоминается или цитируется конкретный бренд, сайт или источник. Это ключевой KPI для AI-видимости, рассчитываемый как: (число ответов с упоминанием) / (общее число запущенных промптов) × 100.

E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) — это рамка оценки качества и достоверности контента, используемая Google и AI-моделями. Сильные сигналы E-E-A-T повышают вероятность того, что контент будет включён в AI-ответы и займёт высокие позиции в поиске.

Entity SEO — это оптимизация цифрового присутствия вокруг сущностей — именованных, отчётливых понятий, таких как люди, места, организации и концепты — так, чтобы поисковые системы и AI-модели могли их идентифицировать и связывать с релевантными знаниями в своих графах знаний.

Gemini SEO — это оптимизация контента и присутствия для того, чтобы быть процитированным моделью Google Gemini — включая Google AI Overviews, Google Search и Gemini Assistant. Поскольку Gemini тесно интегрирован с поиском Google, Gemini SEO сильно пересекается с традиционным SEO.

Generative Engine Optimization (GEO) — это дисциплина цифрового маркетинга, оптимизирующая контент и цифровое присутствие для включения в ответы, генерируемые моделями генеративного AI. GEO и AEO часто используются как синонимы, но GEO делает особый акцент на самой стратегии производства контента, а не на технической оптимизации.

Knowledge graph (граф знаний) — это структурированная база данных, представляющая сущности (людей, места, концепты, организации) и связи между ними. Google Knowledge Graph и внутренние представления AI-моделей — это графы знаний, которые влияют на то, какая информация отображается в поиске и AI-ответах.

LLM-citation (цитирование в LLM) возникает, когда большая языковая модель (Large Language Model) явно упоминает, ссылается на или рекомендует конкретный источник, бренд или сайт в ответе, сгенерированном пользователю — либо как атрибутированный источник, либо как рекомендацию, либо как часть фактического утверждения.

LLM training data (обучающие данные) — это огромные текстовые корпуса, на которых обучаются большие языковые модели — включая веб-страницы, книги, академические статьи и базы данных. Присутствие в этих источниках — фундамент того, чтобы бренд упоминался LLM без live-поиска.

Стандартизированный текстовый файл в корневой директории, предоставляющий AI-краулерам контекстную информацию о содержании и структуре сайта.

Perplexity SEO — это оптимизация контента и авторитета сайта специально для того, чтобы быть процитированным Perplexity AI — поисковой системой, сочетающей live-поиск в сети и синтез на основе LLM для предоставления ответов со ссылками на источники. Perplexity явно цитирует свои источники и тем самым даёт прямой трафик по ссылкам.

Prompt visibility — это степень, в которой бренд, продукт или источник появляется в ответах AI-моделей на конкретные промпты (вопросы или инструкции), релевантные предложению компании. Это измеряется путём систематического запуска репрезентативных промптов и фиксации упоминаний.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это архитектура AI, в которой модель извлекает релевантные документы из внешней базы знаний и использует их как контекстную основу для генерации ответа — вместо того чтобы полагаться исключительно на обучающие данные.

Search grounding — это техника, при которой AI-модель дополняет своё внутреннее знание из обучения за счёт получения контента из сети в реальном времени, чтобы давать более актуальные и точные ответы. Модель ищет в сети, извлекает релевантные тексты и использует их как основу (ground truth) для ответа.

Степень тематической экспертизы и глубины контента, которую сайт имеет в определённой предметной области, с точки зрения поисковых систем и AI-моделей.

Zero-click search — это поисковый запрос, при котором пользователь получает ответ прямо на странице результатов поиска — через featured snippets, AI Overviews, информационные блоки или AI-движки ответов — не переходя на какой-либо сайт. Доля zero-click-запросов в эпоху AI-поиска резко растёт.