19 августа мне написал человек, который искал, кому в Яндексе предложить сотрудничество по речевым технологиям. Он вежливо представился, рассказал про опыт и спросил, занимаюсь ли я SpeechKit и продуктами Алисы.
Я ответил, что к Яндексу, к счастью, отношения не имею и предложил написать непосредственно в Яндекс. В ответ получил прекрасное объяснение: мой Telegram ему посоветовала сама Алиса AI.
Тут стало интереснее. Я попросил скриншот.
На нём Алиса уверенно распределила направления, команды и контакты. В строке про Yandex SpeechKit рядом с адресом поддержки оказался мой Telegram: @pimenov, который, по версии ответа, «часто упоминается как контакт по SpeechKit». Рядом была ссылка на pimenov.ai.
Так за один поисковый ответ Алиса устроила меня работать в Яндекс. Без собеседования, оффера и моего согласия.
Откуда Алиса взяла эту идею
Причину я узнал сразу. На моём сайте есть подробное руководство Yandex SpeechKit — синтез и распознавание речи от Яндекса.
Оно появилось не ради поискового трафика. Когда я решил озвучить pimenov.ai, SpeechKit оказался самым понятным способом быстро запустить синтез речи. Я разобрался с сервисом, сделал аудиоверсии материалов и, как обычно, оформил накопленный опыт в отдельное руководство.
Позже мы заменили облачный синтез Яндекса собственной локальной системой. Эту часть истории я описал в статье «Как мы научили Mac mini читать весь мой сайт моим голосом». Руководство по SpeechKit при этом осталось на сайте и продолжило жить своей жизнью.
В ежедневной статистике я видел, что Яндекс часто показывает эту страницу в поиске. Точных данных о том, как Алиса построила конкретный ответ, у меня нет. Но на скриншоте рядом с рекомендацией видна ссылка на pimenov.ai, а официальная справка Яндекса объясняет: Алиса AI обращается к релевантным страницам из Поиска и строит ответы со ссылками на источники.
Вероятная цепочка выглядит так: человек спросил, куда обратиться по SpeechKit; Алиса нашла заметное руководство по теме; внизу страницы увидела автора и ссылку на его Telegram; затем слишком смело превратила автора материала в контакт компании.
То есть тему и экспертизу она распознала правильно. Место работы придумала сама.
Практический GEO-кейс, которого я не планировал
Сейчас многие предлагают GEO, или оптимизацию материалов для генеративных ответов. Обещание звучит заманчиво: сделать так, чтобы ChatGPT, Алиса и другие ИИ советовали именно вас.
У меня получился буквальный пример такого результата. Я не заказывал GEO-продвижение и не писал специальный текст «для нейросетей». Я опубликовал подробный материал по узкой теме, добавил личный практический контекст, связал его с другими страницами сайта и оставил понятное авторство с контактом. Спустя время в ответе поискового ИИ появилась рекомендация моего контакта со ссылкой на pimenov.ai.
Случай хорошо показывает и сильную, и слабую сторону генеративного поиска. Полезная страница действительно может привести автора прямо в ответ ИИ. Одновременно модель способна достроить связь, которой в источнике нет.
Сам Яндекс пишет, что при выборе источников для Алисы учитываются экспертность, полезность, оригинальность и содержательность. Google в актуальном руководстве по генеративному поиску формулирует похожую мысль ещё прямее: базовые методы SEO остаются фундаментом, а отдельные GEO-«хаки» часто не нужны.
Это подтверждает довольно скучный, зато практичный вывод. Чтобы попасть в ответы ИИ, сначала нужно стать хорошим источником для людей и поиска.
Что можно повторить на своём сайте
Мой случай нельзя превратить в гарантию: ответы Алисы меняются, зависят от запроса и могут отличаться даже в разные часы. Но сам подход воспроизводим.
- Выберите одну конкретную задачу.
Не пишите материал «про всё». Руководство по SpeechKit отвечает на понятный набор вопросов о синтезе и распознавании речи.
- Добавьте собственный опыт.
Пересказ документации легко заменить другим пересказом. Реальный сценарий, ограничения и результат дают странице отличимый контекст.
- Назовите автора и его роль точно.
Контакт без ясного пояснения может привести к такому же комическому назначению на чужую должность. Если вы не представляете компанию, лучше написать это прямо.
- Сделайте страницу доступной поиску.
У неё должны быть постоянный адрес, ясный заголовок, нормальная структура и ссылки на связанные материалы.
- Связывайте знания между собой.
Старое руководство, новый практический кейс и последующие обновления вместе дают поиску больше контекста, чем один изолированный текст.
- Проверяйте, как ИИ вас описывает.
Само упоминание ещё не победа. Важно, чтобы система правильно поняла вашу компетенцию, отношение к продукту и способ связи.
Последний пункт в моём случае оказался особенно наглядным. Алиса нашла нужного человека по теме, но неверно объяснила, почему к нему стоит обращаться. Для владельца сайта это хороший повод проверить подписи, биографию, контакты и формулировки рядом с ними. Для пользователя — напоминание перепроверять рекомендации ИИ по первоисточникам.
Я хотел просто озвучить сайт
Вся история началась с очень бытовой задачи: дать читателям возможность слушать материалы. Для этого я освоил SpeechKit, написал руководство, позже собрал локальную озвучку и пошёл дальше.
А руководство осталось. Его находили люди, показывал Яндекс, а затем прочитала Алиса и сделала собственный карьерный вывод.
Получился редкий случай, когда эффект GEO можно увидеть без отчёта агентства и красивой презентации. Есть вопрос пользователя, конкретный ответ ИИ, ссылка на источник и живой человек, который пришёл по этой рекомендации.
Так что теперь у меня есть практический кейс попадания в ответы Алисы. И короткое уточнение к нему: в Яндексе я всё-таки не работаю.
Следующий шаг
Статья: Сайт будущего будут читать не только люди. Его будут читать ИИ — подробнее о том, почему экспертный сайт становится источником для поисковых и генеративных систем.
Связанные материалы
- Статья: Как мы научили Mac mini читать весь мой сайт моим голосом
- Блог: AI SEO — это по-прежнему ссылки. Просто теперь их читают не только поисковики
- База знаний: Yandex SpeechKit — синтез и распознавание речи от Яндекса
Если вы развиваете экспертный сайт и хотите понять, как сделать его полезным источником для поиска и ИИ, этот случай можно разобрать применительно к вашей структуре и материалам.
Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov