Кейс: Как "инжиниринг релевантности" дал буст в 661%...

Кейс: Как "инжиниринг релевантности" дал буст в 661% видимости в ChatGPT

Для одного нашего клиента из автоиндустрии мы увидели, что его видимость в AI-поиске выросла в 2 раза, а если конкретнее, присутствие в ChatGPT взлетело на 661%, а в AI Overviews — на 330%, сообщает Майк Кинг.

Такой выхлоп мы получили благодаря процессу, который называем "инжиниринг релевантности" (relevance engineering).

Он необходим, потому что простое попадание в топ-10 классической выдачи дает лишь один шанс из четырех появиться в AI Overview.

Инжиниринг релевантности — это сплав AI, контент-стратегии, digital PR, UX и информационного поиска.

В отличие от традиционного SEO, которое часто сводится к работе по чеклисту, это процесс из четырех частей, заточенный под новую экосистему AI-поиска.

Во-первых, мы ревьюим контент с прицелом на извлекаемость и читабельность для AI.

Во-вторых, мы ресерчим семантику и скрытый интент, чтобы найти гэпы, фокусируясь на "синтетических запросах" — неявных и явных потребностях юзера, которые LLM экстраполирует из одного промпта.

В-третьих, мы перестраиваем и дополняем контент, чтобы сделать его многомерным.

Это значит, что он существует на разных каналах и в разных форматах, а не только на сайте, включая видео, аудио и UGC-платформы.

Это критически важно, потому что AI тянет данные из всей этой экосистемы.

Сам контент оптимизируется так, чтобы его было легко извлечь: с высокой плотностью доказательств, четкими и проверяемыми утверждениями и структурой, разбитой на небольшие, сфокусированные абзацы или "чанки" для улучшения показателей релевантности.

Наконец, мы тестируем и дорабатываем все с помощью AI-симуляции, используя те же эмбеддинги, что и у Gemini или OpenAI, чтобы спрогнозировать, как изменения отработают по разным промптам и запросам, еще до выкатки на прод.

@MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/5772...