AI-SEO 2.0. Как попасть в ответы нейросетей

Не вокруг ключевого слова, не вокруг частоты, не вокруг объёма контента.

Если модель не понимает, что человек хочет получить, она не сможет выбрать подходящий фрагмент – и не будет использовать вашу страницу в объяснении.

В классическом SEO intent учитывался косвенно: через тип запроса или шаблон сниппета.

В AI-SEO intent стал первичным.

Модель не просто анализирует ввод. Она определяет структуру будущего ответа – и только после этого ищет фрагменты, которые под эту структуру подходят. Поэтому страница, идеально написанная с точки зрения содержания, может не попасть в AI-ответ по одной причине: она не соответствует намерению запроса.

1. Основные типы намерений (6–8, которые реально влияют на AI-ответы)

Почти любой запрос пользователя можно отнести к ограниченному набору базовых типов.

Модели ориентируются именно на них, а не на SEO-категории.

Intent 1 – Определение (Definition)

Пользователь хочет понять, что это такое.

Тип ответа:

– 1–2 абзаца,

– без истории и деталей,

– с акцентом на сути.

Примеры:

«что такое ребалансировка»,

«определение валовой прибыли».

Intent 2 – Механика / как работает (Mechanism)

Пользователь хочет понять устройство или процесс.

Тип ответа:

– пошаговое объяснение,

– логическая цепочка,

– прямые, простые формулировки.

Примеры:

«как работает кешбэк»,

«как формируется AI-обзор».

Intent 3 – Проблема → решение (Problem → Solution)

Пользователь ищет способ устранить затруднение.

Тип ответа:

– причины,

– последствия,

– варианты решения.

Примеры:

«почему не приходит смс от банка»,

«как исправить индексирование страницы».

Intent 4 – Сравнение (Comparison)

Пользователь выбирает между двумя вариантами.

Тип ответа:

– таблица или структурированный список,

– критерии выбора,

– чёткие различия.

Примеры:

«ИИС или вклад»,

«что лучше: VPS или shared hosting».

Intent 5 – Выбор (Choice)

Пользователь спрашивает «что выбрать», «какой лучше», «какой подходит».

Тип ответа:

– критерии,

– категории,

– ориентиры принятия решения.

Примеры:

«какой банк выбрать для ИП»,

«какая CRM подходит для небольших студий».

Intent 6 – Действие (Instruction)

Пользователь хочет выполнить задачу.

Тип ответа:

– последовательность шагов,

– минимум лишних деталей,

– конкретные действия.

Примеры:

«как оформить самозанятость»,

«как добавить сайт в Яндекс.Вебмастер».

Intent 7 – Локальная потребность (Local Intent)

Пользователь ищет решение в своём городе.

Тип ответа:

– геоконтекст,

– локальные критерии,

– список вариантов или рекомендации.

Примеры:

«лучшая стоматология в Казани»,

«куда подать документы на визу в Самаре».

Intent 8 – Разбор / анализ (Analytical Intent)

Пользователь хочет понять причины, закономерности, зависимости.

Тип ответа:

– структурированная аналитика,

– объяснение влияющих факторов,

– короткие выводы.

Примеры:

«почему падает SEO-трафик»,

«от чего зависит ставка по вкладам».

Таблица “Intent → Тип ответа → Что ищет AI”

2. Как AI формирует ответ под каждый intent

Зависимость прямая:

структура намерения → структура ответа → структура фрагментов, которые модель ищет.

Модель не выбирает «лучший» текст.

Она выбирает тот фрагмент, который точно подходит под форму, необходимую для данного intent.

Примеры

Для определения

Модель ищет короткий, точный абзац, содержащий суть без примеров и деталей.

Одна мысль – одно определение.