Краткое введение
Evertune Research проанализировала поведение больших языковых моделей при цитировании веб-страниц и обнаружила устойчивую зависимость от листиклов. Исследование охватило шесть LLM — ChatGPT, Copilot, Gemini, Google AI Mode, Google AI Overview и Perplexity — и включало подборку самых часто цитируемых URL за март и апрель.
Основные детали новости
Для анализа взяли по 6 000 самых цитируемых URL на каждую модель — теоретически это могло бы дать 36 000 ссылок, но в итоге получилось около 25 000 уникальных страниц. Ключевая находка: примерно половина этих уникальных URL оказались листиклами, а среди почти 400 миллионов цитирований 63% указывали на страницы со списками.
Листиклы проявились устойчиво во всех моделях, но с заметными различиями по плотности:
- Доля листиклов в списке самых цитируемых URL по моделям варьировала от 40% до 65% (Copilot — на низком конце, Gemini — на высоком).
- Большинство листиклов были ранжированными списками — от 71% до 86% всех листиклов в разрезе моделей.
- Институциональные, сильно датализированные рейтинги составляли лишь 1.4%–4.7% от общего объема листиклов.
По источникам лидировали корпоративные сайты, earned media и партнерские/affiliate-домены. Пример: Forbes регулярно попадал в тройку главных источников листиклов у каждой модели, несмотря на то, что на домене встречаются как чисто редакционные материалы, так и партнерские сегменты (Forbes Advisor и Forbes Vetted).
Дополнительные факты
Анализ перекрытий показал, что модели на базе Gemini демонстрируют наибольшую схожесть в списках цитируемых URL: Google AI Mode и Google AI Overview имеют более половины общих наиболее цитируемых страниц, а Gemini разделяет значительную часть топов с обеими сервисами Google. Perplexity делился более чем 20% своих URL с этими моделями, ChatGPT — более 15% с каждой, тогда как Copilot пересекался с другими моделями лишь на уровне 4%–6%.
Структура и формат страниц, которые наиболее часто цитируют LLM, тоже показали общие черты. В совокупности цитируемые страницы обычно имеют длину от 1 000 до 2 000 слов, среднюю длину предложения около 18 слов, частые внутренние и внешние ссылки и четкую иерархию заголовков (H2, H3).
При этом предпочтения моделей различаются: Copilot склонен к более коротким материалам (в среднем ~964 слова и 24 параграфа), а Gemini предпочитает более развёрнутые тексты (~1 977 слов и 53 параграфа).
Исследователи дают важное предупреждение для тех, кто планирует ставить листиклы в основу стратегии: Google уже сигнализировал о борьбе с самоопромащающими размещениями и рекламными листиклами. Плюс есть риск столкнуться с регулированием — например, правило FTC запрещает представлять управляемые сайтами обзоры как независимые.
Почему это важно для SEO
Выводы Evertune имеют прямое отношение к видимости бренда в AI-поиске и традиционном SEO. Вот что важно учитывать специалистам:
- LLM отдают предпочтение структурированному, конкретному контенту. Листиклы работают потому, что отвечают на конкретные запросы и легко парсятся моделями. Это значит, что списки — эффективный формат для попадания в выдачу LLM, но они должны быть честными и полезными, а не коммерчески замаскированными обзорами.
- Традиционное SEO продолжает играть роль в AI-видимости. Страницы, хорошо ранжирующиеся в человеческом поиске, чаще попадают в цитаты моделей, особенно у Gemini-подобных систем.
- Учитывайте поведенческие особенности целевой модели. Если цель — повысить цитируемость в Copilot, делайте компактные информативные обзоры; для Gemini готовьте более развернутые материалы с плотной структурой.
- Технические элементы имеют значение: структуру заголовков, частые релевантные ссылки, оптимальную длину статьи (как правило, до 2 000 слов), наличие изображений и списков стоит включать в стандарт создания страниц для GEO-стратегии.
Для SEO-специалистов это исследование — напоминание о том, что AI-видимость достигается сочетанием контентной дисциплины и традиционных SEO-практик. Формат списков — сильный инструмент, но использовать его нужно аккуратно, соблюдая правила платформ и законодательства.
