Какво научихме от 10 000 генеративни отговора през 2025 г.

Въведение

През 2025 г. генеративното търсене най-накрая премина прага. То престана да бъде експеримент и се превърна в основния начин, по който стотици милиони хора взаимодействат с информацията.

За да разберем как тази промяна променя откриването, проведохме едно от най-големите независими GEO проучвания до момента:

10 000 генеративни отговора, анализирани в 7 основни търсачки в продължение на 4 месеца в 5 категории запитвания за над 100 марки.

Тази статия обобщава най-важните изводи – какво правят генеративните търсачки, как избират източниците, какви модели се очертават, кои марки печелят или губят и какво означава това за бъдещето на оптимизацията.

Това е окончателният доклад за „състоянието на генеративните отговори“ за 2025 г.

Част 1: Общ преглед на проекта – какво тествахме

Сред 10 000 генеративни отговора проследихме:

• честота на включване

• модели на цитиране

• поведение на разсъждение

• видове халюцинации

• отклонение на фактите във времето

• генеративна предразсъдъчност

• мултимодално влияние

• структури на отговорите

• класификация на обекти

• доминиране на ниво категория

Запитванията бяха от 5 групи:

1. Информационни

Определения, начини на действие, обяснения, факти.

2. Транзакционни

Сравнения, избор на продукти, доставчици на услуги.

3. На ниво марка

„Какво е X?”, „Кой притежава X?”, „X срещу Y”.

4. Мултимодални

Изображения, екранни снимки, диаграми, видеоклипове.

5. Агентно

Многоетапни работни процеси, инструкции за проучване, запитвания за използване на инструменти.

Включени двигатели:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Търсене

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Този набор от данни е най-ясната досега снимка на това как се изграждат отговорите на изкуствения интелект в реалния свят.

Част 2: 10-те най-важни заключения (резюме)

Ето най-важните изводи, преди да се впуснем в подробности:

1. Генеративните отговори се пишат, като се използват много малко източници – обикновено 3–10.

2. Яснотата на субекта е най-силният предиктор за включване.

3. Оригиналните данни бяха цитирани много по-често от всяко друго съдържание.

4. Остарелите страници бяха изключени почти изцяло.

5. Каноничните дефиниции определяха начина, по който се описваха марките.

6. Мултимодалните активи повлияха на избора на марки.

7. Халюцинациите намаляха, но грешките в класификацията се увеличиха.

8. Съвместимостта в интернет силно повлия на оценката на доверието.

9. Агентите модифицираха отговорите въз основа на многоетапно разсъждение.

10. SERP-първите SEO фактори едва ли предсказваха генеративната видимост.

Нека разгледаме подробностите.

Част 3: Находка № 1 — Моделите използват много по-малко източници, отколкото се очаква

Въпреки че извличат десетки или стотици страници:

Генеративните отговори обикновено се изграждат от 3–10 избрани източника.

Това е еднакво за:

• кратки отговори

• дълги обяснения

• сравнения

• многоетапно разсъждение

• агентни работни потоци

Ако не сте един от 3–10 източника, които преминават филтрирането, вие сте невидими.

Това е най-голямата промяна от ерата на SERP:

Видимост ≠ класиране. Видимост = включване.

Част 4: Находка № 2 – Яснотата на субекта беше най-силният предсказващ фактор за видимостта

Марките с най-добра видимост в различните търсачки споделяха една обща черта:

AI можеше да отговори на въпроса „Какво е това?“ с пълна увереност.

Наблюдавахме три нива на яснота на субекта:

Ниво 1 — Кристалноясна Последователна, недвусмислена, канонична. Тези марки доминираха в генеративната видимост.

Ниво 2 — Частичноясно Някои несъответствия. Тези марки се появяват от време на време.

Ниво 3 –Неясно Противоречиви описания. Тези марки бяха почти напълно изключени.

Яснотата на обектите побеждава:

• обратни връзки

• рейтинг на домейна

• дължина на съдържанието

• гъстота на ключовите думи

• възраст на домейна

Това е фактор №1 в целия ни набор от данни.

Част 5: Находка № 3 — Оригиналните данни превъзхождат всички други видове съдържание

Генеративните двигатели предпочитаха предимно:

• собствени проучвания

• статистика

• бенчмаркове

• бели книги

• изследователски доклади

• резултати от проучвания

Всяко съдържание, което не съществуваше никъде другаде.

Марките с оригинални данни имаха:

• 3–4 пъти по-високи проценти на включване

• 5× по-стабилни цитирания

• риск от халюцинации, близък до нула

Двигателите искат доказателства от първи източник, а не преписано SEO съдържание.

Част 6: Констатация № 4 — Актуалността беше по-важна от авторитета

Това беше изненадващо дори за нас:

Търсачките последователно понижаваха рейтинга на остарелите страници, дори ако те произхождаха от домейни с висока авторитетност.

Актуалността имаше огромно значение.

Страница, актуализирана през последните 90 дни, се представяше по-добре:

• по-високи DR конкуренти

• по-дълго съдържание

• повече свързани страници

• по-стари вечно актуални ръководства

Моделите интерпретират актуалността = достоверност.

Част 7: Откритие № 5 — Каноничните дефиниции определят как AI ви описва

Наблюдавахме пряка връзка между:

• форматът на каноничната страница на марката

• формулировката, използвана в генеративните резюмета

Простите, структурирани дефиниции се появяват надеждно в отговорите дословно.

Това означава:

Можете да оформите начина, по който генеративната мрежа ви описва —

като оформяте каноничните си дефиниции.

Това е новата „оптимизация на фрагменти“.

Част 8: Откритие № 6 — Мултимодалните активи изиграха неочаквана роля

Генеративните двигатели все по-често използват:

• скриншоти

• примери за потребителски интерфейс

• изображения на продукти

• диаграми

• видеоклипове

като подкрепящи доказателства.

Марките с:

• последователен дизайн

• добре осветени изображения

• визуализации с анотации

• видео демонстрации

се появяват по-често и се описват по-точно.

Визуална яснота = генеративна яснота.

Част 9: Констатация № 7 — Халюцинациите са намалели, но грешките в класифицирането са се увеличили

Халюцинациите намаляха значително във всички търсачки.

Но се появи нов проблем:

Грешни класификации — AI поставя марките в грешната категория.

Примери:

• наричане на SaaS платформата „инструмент“, а не „пакет“

• погрешно определяне на нивата на продуктите

• объркване на конкурентите

• сливане на характеристиките на две марки

• объркване на компанията майка с продукта

Тези грешки почти винаги се дължат на:

• слаби канонични данни

• непоследователно наименование на продуктите

• остарели страници за поддръжка

Марките, които актуализираха дефинициите си ежемесечно, имаха значително по-ниски проценти на неправилна класификация.

Част 10: Констатация № 8 — Съвместимостта в цялата мрежа имаше голямо значение при избора

Проверени търсачки:

• LinkedIn

• Уикипедия

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• социални профили

• схема

• отзиви от трети страни

един спрямо друг.

Ако фактите съвпадаха → доверието се увеличаваше. Ако фактите противоречаха → се стигаше до изключване.

Съвместимостта в интернет беше сред петте най-важни фактора за класиране.

Част 11: Констатация № 9 — Агентното разсъждение подпомагаше някои марки и вредеше на други

Агентските запитвания са многоетапни инструкции:

„Проучи X, сравни доставчиците, обобщи опциите и препоръчай най-добрата“.

Наблюдавахме следното:

Марките с добре структурирани сравнения бяха избирани по-често.

Търсачките искаха:

• плюсове и минуси

• прозрачно ценообразуване

• ясно позициониране

• списъци с примери за употреба

• разбивка на функциите

Марките, които скриваха слабости или неясни характеристики, бяха изключени.

Част 12: Находка № 10 — Силата на SEO не предсказваше генерираната видимост

Това е най-ясното откритие от всички:

Марките с висок SEO рейтинг често се представяха зле в генеративните отговори.

Защо?

Защото генеративната видимост зависи от:

• яснота

• последователност

• авторитет

• актуалност

• оригиналност

• надеждност

• структурирани данни

—не от класирането по ключови думи.

Видяхме марки с:

• DR 20 превъзхожда DR 80

• Сайтовете с 100 страници превъзхождат сайтовете с 10 000 страници

• фокусираните домейни превъзхождат широките

Генеративните двигатели награждават съгласуваността, а не обема.

Част 13: Вторични констатации, които заслужават внимание

Освен 10-те най-важни заключения, открихме и няколко допълнителни модели:

1. Двигателите наказват двусмислените продуктови екосистеми

Ако имате прекалено много припокриващи се продукти, яснотата се срива.

2. Дългите параграфи се представят зле

Структурираното съдържание се предпочиташе последователно.

3. Моделите награждават съдържанието, което поставя „определението на първо място“

Започнете с отговора → след това разширете.

4. Моделите не харесват остарели екранни снимки

Старият потребителски интерфейс объркваше мултимодалното разпознаване.

5. Двигателите предпочитат отделни марки пред семейства марки

Връзките между родителски и дъщерни марки често се размиват или сливат.

6. Двигателите значително понижиха рейтинга на партньорските сайтове

Липса на оригиналност = изключване.

7. Авторитетът на домейна имаше значение само за доверието, а не за включването

Това беше един от сигналите, но не и определящият.

Част 14: Информация на ниво индустрия от 10 000 отговора

Най-силна генеративна видимост

• SaaS

• финанси

• здравна информация

• киберсигурност

• аналитика

• инструменти за разработчици

Тези индустрии имаха ясни дефиниции и структурирана документация.

Най-слаби

• хотелиерство

• пътуване

• домашни услуги

• креативни агенции

• местни доставчици на услуги

Тези индустрии страдаха от неяснота и непоследователно наименование.

Част 15: Какво могат да направят марките с тези прозрения (резюме, ориентирано към действие)

1. Укрепете каноничните си дефиниции

Това определя как AI ви описва.

2. Публикувайте оригинални проучвания

Това увеличава видимостта на генерирането.

3. Поддържайте строга последователност в цялата мрежа

Това повишава доверието и включването.

4. Актуализирайте основните страници ежемесечно

Актуалността не е по избор.

5. Създавайте съдържание, което се сравнява лесно

Агентите обичат структурираните разбивки.

6. Поддържайте мултимодално съгласуване

Вашите изображения, екранни снимки и потребителски интерфейс са от значение сега.

7. Елиминирайте противоречията

AI наказва двусмислието повече от търсачките.

8. Дайте приоритет на яснотата на обектите

Това е основата на GEO.

Заключение: Генеративните отговори разкриват нова информационна икономика

Данните от 10 000 генеративни отговора потвърждават едно нещо:

Влизаме в икономика на отговорите, а не в икономика на връзките.

Видимостта вече не зависи от:

• класации

• обратни връзки

• обем на ключовите думи

• SERP повърхности

Тя зависи от:

• яснота

• факти

• структура

• актуалност

• оригиналност

• съгласуваност на субекта

• мултимодално разбиране

• последователни идентичности в интернет

Генеративните двигатели не награждават най-големите сайтове. Те награждават най-ясните, най-надеждните и най-структурираните.

Това, което научихме от 10 000 генеративни отговора през 2025 г., е просто:

Ако искате видимост в ерата на изкуствения интелект, трябва да се оптимизирате за начина, по който мисли изкуственият интелект — а не за начина, по който хората кликваха.