Что происходит с вопросом до того, как вы увидите ответ
Между вопросом и готовым текстом ответа система делает несколько шагов. Пользователь не видит ни одного.
Сначала система решает, чего человек хочет: понять тему, сравнить варианты или уже купить. Дальше она формулирует несколько поисковых запросов вокруг исходного вопроса. Английское название приема - query fan-out, по-русски - «разбиение запроса» и «подзапросы». Каждый подзапрос уходит в поисковый индекс, и здесь системы расходятся. Часть опирается на Google, часть работает с другими движками, часть подключает сразу несколько; состав меняется, поэтому проверять его стоит на своей нише, а не запоминать раз и навсегда. Из выдачи по каждому подзапросу отбираются фрагменты страниц. Ответ собирается уже из них.
Google описывает этот порядок в документации: AI Overviews и AI Mode запускают несколько связанных поисков по подтемам и по разным источникам данных, а затем сшивают найденное в один текст.
Человек спрашивает, сколько стоит починить крышу. Система ищет отдельно стоимость материалов, отдельно расценки на работу, а дальше срок службы кровли, признаки повреждения и чем ремонт отличается от полной замены. Пять поисков вместо одного, и каждый со своей выдачей.
Сколько подзапросов приходится на один вопрос, единой цифры нет. Открытые оценки расходятся сильно: где-то два-четыре поиска, где-то десяток и больше. Разброс объясним. Системы устроены неодинаково, вопросы разной сложности, а единой методики подсчета не существует: можно фиксировать только первую волну запросов, а можно добавлять и уточняющие, которые система задает, когда материала не хватило. Опираться стоит на порядок величины, а не на конкретное число.
Разбиение включается не на каждый вопрос. Когда система уверена в фактическом ответе - адрес компании или дата события, - она отвечает из того, что уже знает, и в поиск не идет вовсе. Дополнительные поиски запускаются там, где ответ зависит от свежих данных или где нужно сравнить варианты. Коммерческие темы попадают в эту зону почти целиком.
Отсюда два следствия, и оба неудобные.
Первое. В ответ можно попасть без страницы под исходный вопрос, если вы закрываете одну из веток - подтем, по которым система вела поиск. Статья про срок службы кровли попадет в ответ о стоимости ремонта, хотя про деньги в ней ни слова.
Второе. Сильной страницы по главному запросу мало. В открытых разборах больших массивов выдач видно одно и то же: меньше половины адресов, процитированных в сводках Google, ранжируются в топ-10 по тому запросу, который видел пользователь. Остальные пришли из подзапросов. Если соседние ветки темы закрыты конкурентами, вас в ответе не будет, как бы вы ни стояли по основному ключу.
Как система отбирает источники внутри ChatGPT, мы разбирали в статье как попасть в ответы ChatGPT, а сборку сводки в поиске Google - в материале как попасть в AI Overviews. Разбиение случается раньше, на уровне самого вопроса. С такими ответами работает GEO.
Почему подзапросы не совпадают с ключевыми словами
Подзапрос пишет машина, а не человек. Это меняет и формулировку, и весь способ подбора.
Первое отличие - длина и форма. В поисковой строке люди пишут коротко, обрывками. В чат-системе вопрос задают целиком, с условиями и оговорками, и получается он в разы длиннее. Дальше система превращает его в развернутые формулировки, близкие к речи: не «крыша ремонт цена», а вопрос с уточнением материала и площади.
Второе отличие серьезнее. Подзапрос заметно расходится с исходным вопросом: система его переписывает, добавляет условия, которых человек не называл, и уводит часть поисков в соседние темы. Она достраивает контекст за пользователя: раз спрашивают про ремонт, значит понадобятся сроки, гарантия и признаки того, что чинить уже поздно.
Пример из B2B. Человек спрашивает, как выбрать подрядчика, и не называет ни одного стандарта. Система при этом уходит искать требования регуляторов, отраслевые сертификаты и отчеты аналитических агентств: для нее это признаки того, что подрядчику можно верить. Такие ветки видны в карте подзапросов и не видны нигде больше.
Третье. Значительная часть машинных формулировок не имеет спроса со стороны людей. Их никто не вводит руками, поэтому в Wordstat и в планировщике запросов таких строк нет и не будет. Инструмент частотности отвечает на вопрос, сколько человек набрало фразу за месяц. Он не показывает, какие формулировки система сгенерирует сама.
Подбор по частотности из-за этого показывает только вершину: несколько десятков формулировок с внятным спросом. Ниже лежит масса машинных, у каждой нулевая частотность и ненулевой вес в ответе, и ни в одном отчете по спросу их не увидеть.
Косвенно это заметно в отчетах вебмастера. Там все чаще попадаются длинные разговорные строки по восемь-двенадцать слов, у которых нет частотности, зато есть показы. Часть таких строк - следы машинных поисков, а не запросы людей.
В подзапросах часто появляется год. Страницы с годом в заголовке точнее совпадают с такой формулировкой и чаще попадают в цитаты.
Классический подбор при этом никуда не девается. Частотные запросы показывают, где спрос уже есть и откуда придут люди из обычного поиска, а карта подзапросов - чем система дополняет вопрос от себя. Наборы пересекаются частично, и вести приходится оба. Семантика отвечает за трафик из поиска, карта - за цитаты в ответах.
Сбор вопросов у людей - другая задача. Формулировки клиентов берутся из отзывов, переписки с поддержкой и подсказок поиска. Этот процесс мы разбираем в статье промпты вместо ключей. Дальше с вопросом работает система, уже без участия человека.
Набор подзапросов нестабилен
Разовая проверка показывает меньше, чем от нее ждут. Один и тот же вопрос, заданный в Perplexity с разницей в час, дает другой набор подзапросов и другие источники в ответе. Так системы и работают, сбоя в конкретном аккаунте тут нет. Набор зависит от времени суток, от свежести того, что попало в индекс, и от самой системы.
Системы вдобавок опираются на разные поисковые индексы. Выдача по подзапросам в основном повторяет результаты того движка, к которому обращается конкретная модель, поэтому карта, снятая с одной системы, не переносится на другую механически. Там, где движок общий, наборы источников похожи. Там, где разный, расходятся заметно.
Ответ еще и подстраивается под человека. Регион, язык, история диалога, а в части продуктов и то, что система помнит о пользователе, - все это влияет на формулировки поисков. Два человека, задавшие один вопрос в одну и ту же минуту, получат ответы разной сборки.
Что из этого следует для замера. Один прогон не доказывает ни того, что вы попали в ответ, ни обратного. Работает серия - фиксированный набор из двадцати-сорока промптов по теме, повтор раз в месяц, отметка о том, кто процитирован. Через три-четыре цикла видно тенденцию, а не случайные колебания.
И условия прогона придется фиксировать: регион, язык, аккаунт, время, включен ли режим поиска. Без этого два замера несравнимы, а любой вывод о росте видимости повисает в воздухе.
Угадать конкретный подзапрос нельзя, да и незачем. Стратегия проще: закрыть тему настолько плотно, чтобы попадать при любом варианте разбиения. Тогда меняющийся набор поисков работает на вас, потому что почти всегда найдется ветка, где у вас лучший ответ.
У нестабильности есть и приятная сторона. Промах сегодня не выбивает вас из темы: следующий набор поисков зацепит вашу страницу, если она закрывает соседнюю ветку. Место в таком ответе никто не занимает насовсем.
Гнаться за всеми системами сразу смысла нет. Карту снимают по трем-четырем, чтобы увидеть разброс, а в постоянный замер оставляют две-три, где спрашивает ваша аудитория. Для русскоязычного рынка это будет один набор, для англоязычного другой, и карты у них разойдутся по формулировкам и по составу источников.
Как собрать карту подзапросов по своей теме
Карта - обычный файл на несколько десятков строк. Собирается за вечер и дальше остается рабочим документом.
Начните с главных вопросов. Пять-семь штук, теми словами, которыми спрашивает клиент, а не теми, которыми пишет отдел маркетинга. Если формулировки расходятся, берите клиентские.
Дальше прогоните каждый вопрос через три-четыре системы: по одной разброса не видно. Выписывайте, какие ветки раскрылись в ответе: что это такое, чем отличается от альтернативы, цена, сроки, требования и ограничения, риски, примеры, кому подходит, что делать дальше. Ветка - это тема, под которую система нашла отдельный кусок текста, а не конкретная фраза.
Заодно отмечайте, какие страницы цитируются по каждой ветке и какой фрагмент из них забрали. Это дает больше, чем сам список веток: видно, какой длины ответ считается достаточным, с какого места страницы его берут и чем чужой абзац сильнее вашего.
Соседние формулировки доберите из поиска. Блок похожих вопросов в выдаче дает готовый набор соседей по теме и сразу показывает, какие страницы уже отвечают на них коротко и по делу. Как эти блоки устроены, мы писали в статье про нулевую позицию.
Спросите у самих моделей. Рабочая формулировка: «какие подвопросы нужно закрыть, чтобы ответ на этот вопрос был полным». Подвопросы в такой выдаче - те же ветки, просто названные словами модели. Список выходит заметно шире вашего. Там, где система показывает свои поисковые запросы, выписывайте их дословно - это самый точный материал из доступных.
Часть веток диктуют конкуренты. Задайте вопрос так, будто выбираете между двумя компаниями в вашей нише, и посмотрите, по каким признакам система их сравнивает: гарантия, сроки, наличие лицензии, отзывы на сторонних площадках. Каждый такой признак - отдельная ветка, которую кто-то уже закрыл текстом, а вы нет.
Сведите все в одну таблицу. Пять колонок: ветка, формулировка подзапроса, есть ли у вас страница, закрыта ли на ней ветка, кто цитируется по ветке сейчас. Последняя колонка важнее остальных: она превращает карту в список задач.
В конце отметьте пустые места. Их две категории: ветки, где у вас нет ничего, и ветки, где у вас что-то есть, но цитируют конкурента. Первые дешевле, вторые дают больше - там ведь уже понятно, чего не хватает.
По объему: карта на одну тему - это тридцать-пятьдесят строк. Больше не нужно, ветки начнут дробиться до различий, которых нет. Обновлять имеет смысл раз в квартал, а еще после каждой крупной публикации в теме - своей или чужой.
Приоритет расставляйте по двум признакам сразу: насколько ветка близка к деньгам и насколько дешево ее закрыть. Ветка про цену с пустой страницей всегда идет первой, даже если формально спрос по ней меньше, чем по определениям.
Про инструменты. Генераторы подзапросов существуют, платные и бесплатные, часть выложена в открытый доступ. Они экономят время на черновом списке, но не заменяют работу с самими системами: генератор дает вероятные формулировки, а прогон показывает, какие источники по ним выигрывают.
Что закрывать одной страницей, а что разными
Решать приходится до того, как автор сядет писать, а не после публикации.
Отдельная страница нужна ветке, у которой есть своя формулировка вопроса и свой набор фактов. Такую ветку можно объяснить человеку, ни разу не сославшись на основную тему. Сравнение технологий, требования к монтажу - каждая такая ветка тянет на самостоятельный материал.
Упомянуть ветку мало, чтобы считать ее закрытой. Нужен прямой ответ на вопрос, две-три цифры или условия рядом с ним и пример, по которому видно, что автор эту работу делал. Абзац из общих слов ветку не закрывает, хотя формально тема в тексте есть.
Раздела внутри страницы хватает там, где ответ короткий и вне основной темы не имеет смысла. «Сколько занимает выезд мастера» - три предложения. Отдельная страница под такой вопрос соберет пару визитов в месяц и размоет тему.
Ошибка в одну сторону: гигантская страница на всю тему. Формально там есть все, фактически ни одна ветка не раскрыта настолько, чтобы ее захотелось процитировать. Такая страница проигрывает узким материалам конкурентов по каждому подзапросу отдельно.
Ошибка в другую сторону: десяток тонких страниц под каждую формулировку. Они конкурируют между собой, делят внутренний вес и путают систему. Страница под отдельный промпт почти всегда проигрывает материалу, который закрывает несколько связанных вопросов сразу и держит их вместе.
Пример. Обслуживание оборудования, в карте девять веток. Цена, сроки, гарантия и состав работ собираются в одну страницу услуги: клиент читает их подряд, и по отдельности они не работают. Две ветки со сравнением технологий уходят в отдельные материалы, там свой вопрос и своя фактура. Три ветки про типовые поломки становятся разделами в базе знаний, ближе к поддержке, чем к продаже.
Ветки, разведенные по разным страницам, надо связать ссылками. Страница без входящих ссылок внутри сайта хуже обходится роботами, а источники система берет только из индекса. Три-четыре ссылки с соседних материалов по теме дают больше, чем перелинковка ради перелинковки.
Если тонкие страницы уже наплодились, склеивать лучше сразу: один материал с раскрытыми разделами, редиректы с остальных. Половинчатый вариант, когда старые остаются висеть без ссылок, оставляет системе несколько слабых кандидатов вместо одного сильного.
Еще одно следствие, неудобное для привычной схемы. Фрагмент для ответа берется с любой страницы сайта. Карточка товара, раздел поддержки, блок вопросов, инструкция по эксплуатации - все это источники наравне со статьями блога. Схема «один запрос - одна посадочная» в такой картине не работает. Сайт отвечает целиком, а не отдельной страницей.
Что меняется в техзадании автору
Старое техзадание описывает страницу через список ключей. Новое описывает ее через список веток.
Блок техзадания по одной ветке умещается в пять строк:
- заголовок раздела - формулировка вопроса теми словами, которыми его задает клиент
- первые два-три предложения - готовый ответ, без разгона и вводных
- факты, обязательные к упоминанию: цифра, срок, условие, ограничение
- источник каждой цифры - названием или ссылкой, иначе цифру придется снять
- соседние ветки, которых нужно коснуться хотя бы абзацем
Отдельный пункт про самостоятельные разделы. Раздел должен читаться вырванным из статьи, потому что так его и заберут. Если абзац начинается со слов «как мы говорили выше», в ответ он не попадет никогда.
Соседние ветки автор закрывает даже тогда, когда основная тема другая. Абзац про сроки в статье про цену выглядит отступлением, но это еще один шанс попасть в ответ.
Из шаблона уходят плотность вхождений, точные формы и минимальный объем как самоцель. Вхождения перестали работать вместе с позициями, а объем без ответов на вопросы дает длинную страницу, которую никто не цитирует.
Логику автору тоже придется объяснить, иначе правки вернутся с формулировкой «так суше». Раздел пишется как ответ на вопрос, а не как часть связного рассказа. Текст, где мысль разворачивается тремя абзацами и вывод приходит в конце, человек читает с удовольствием, а система забирает редко. Ей нужен кусок, который держится сам по себе.
Подзапросы в текст дословно не переносятся. Это темы для раскрытия, а не фразы для вставки: механическая подстановка машинных формулировок дает текст, который человек не дочитает.
Приемка тоже меняется. Раньше текст проверяли по вхождениям и объему, теперь - по веткам: пройдите карту сверху вниз и отметьте, где текст дает ответ, а где только намекает. Спорные места быстрее проверить прогоном: скормите черновик модели и попросите ответить по нему на вопросы из карты.
Правила уровня абзаца - длина куска, порядок предложений, что делает фрагмент пригодным для цитаты - разобраны в статье про чанки и извлекаемый ответ.
Как проверить покрытие
Та же карта работает и на проверке. Первый способ: через месяц после публикации прогоните тот же набор вопросов заново и отметьте в карте, по каким веткам появились цитаты, а по каким источники не изменились. Ветки, где вас так и не видно, разбирайте отдельно: там либо ответ спрятан в середине длинного текста, либо тему держит источник с другим уровнем доверия.
Второй способ занимает пять минут. Дайте модели ссылку на свою страницу и попросите перечислить вопросы по теме, на которые она не отвечает. Список получится честнее, чем при внутреннем аудите: система оценивает текст ровно так, как потом будет его разбирать.
Оба способа бесполезны без записи. Лог замера - пять колонок: дата, система, промпт целиком, кто стоит в первых трех источниках, ссылка на сам ответ. Десять минут на прогон, зато через квартал у вас история, а не ощущения.
Сроки тут зависят от того, когда страницу проиндексируют. Пока страница не попала в индекс поисковика, откуда система берет источники, в ответах ее не будет, сколько ни ждите. Поэтому проверка покрытия начинается с банального: страница в индексе, на нее ведут внутренние ссылки, она открыта поисковым роботам без ограничений.
Бывает и так, что по ветке цитируют не сайты компаний, а агрегаторы, маркетплейсы или форумы. Своей страницей эту ветку не забрать, и переписывать текст бессмысленно. Работа переносится туда: карточка на площадке, отзывы, ответы в обсуждении. Отметьте такие ветки в карте отдельным признаком, чтобы каждый квартал не начинать спор заново.
Отдельно про результат. Переходов по таким цитатам может не быть вовсе: ответ закрывает вопрос на месте, и человеку незачем открывать источник. Считать надо иначе: доля веток, где вы процитированы, число систем, которые вас называют, и сдвиг по брендовым запросам. Как это замерять и в чем фиксировать, мы разбирали в статье про измерение видимости в нейросетях.
Коротко
- Вопрос уходит в поиск не целиком: система дробит его на подзапросы и собирает ответ из фрагментов, найденных по каждому
- Единого числа подзапросов нет: открытые оценки расходятся от двух-четырех поисков до десятка и больше, потому что методики подсчета разные
- Больше половины ссылок в сводках Google приходит не из выдачи по вопросу пользователя, а из подзапросов
- Подбор по частотности показывает только вершину: у машинных формулировок спроса нет, и в Wordstat они не попадают
- Набор подзапросов меняется при каждом прогоне, поэтому одиночная проверка ничего не доказывает, а серия из двадцати-сорока промптов раз в месяц - доказывает
- Карта подзапросов работает рядом с обычной семантикой: ключи отвечают за трафик из поиска, ветки - за попадание в ответы и за структуру техзадания
Об авторе
Марат Аксанов, сооснователь GEO-агентства HITZ. Занимается видимостью брендов в ответах нейросетей: замеры цитирования, разбор источников, перестройка контента под ответы генеративных систем.
Об агентстве
HITZ - GEO-агентство, работаем с рынками Казахстана и Узбекистана. Ведем видимость брендов в ChatGPT, Perplexity, Gemini и Алисе: замеряем цитирование, находим пустые ветки в теме и закрываем их контентом. Подробнее об услуге - на странице GEO.
Частые вопросы
Чем подзапросы отличаются от обычной семантики?
Подзапросы формулирует система, а не человек. Из-за этого у большинства таких формулировок нулевая частотность: их никто не набирает вручную, и в инструментах подбора они не появляются. Отличается и форма - подзапрос развернутый, ближе к устной речи, часто с условиями, которых не было в исходном вопросе. Обычная семантика показывает спрос людей, карта подзапросов - поведение системы.
Почему по одному и тому же вопросу источники меняются?
Потому что меняется набор подзапросов. Один вопрос, повторенный через час, дает другие поисковые формулировки, а значит и другую выдачу, из которой собирается ответ. На это влияет время, свежесть индекса и сама система: модели обращаются к разным поисковикам. Вывод по одному прогону делать нельзя, нужна серия замеров по фиксированному набору вопросов.
Нужна ли отдельная страница под каждый подзапрос?
Нет, и это частая ошибка. Десяток узких страниц под отдельные формулировки конкурируют между собой и делят внутренний вес. Отдельная страница оправдана там, где у ветки свой вопрос, свой ответ и своя фактура. Остальное закрывается разделом внутри существующего материала: заголовок с формулировкой вопроса, ответ в первых предложениях, факты следом.
Как собрать карту подзапросов без платных инструментов?
Прогоните пять-семь главных вопросов через три-четыре системы и выпишите, какие ветки раскрылись в ответах. Доберите соседние формулировки из блока похожих вопросов в поисковой выдаче. Отдельно спросите у моделей, какие подвопросы нужно закрыть для полного ответа. Сведите все в таблицу с колонками «ветка», «страница», «кто цитируется». Времени уйдет вечер, денег ноль.
Яндекс тоже дробит запрос на подзапросы?
Да, механика та же. Нейро и поисковые ответы Алисы собираются из фрагментов разных источников, найденных по нескольким запросам. Отличается набор источников: опора идет на индекс Яндекса, поэтому в ответах чаще оказываются площадки, которые он хорошо знает. Карту подзапросов для русскоязычной аудитории имеет смысл снимать отдельно, а не переносить с англоязычных систем.
Сколько подзапросов система создает на один вопрос?
Единого числа нет. Простой вопрос дает два-четыре поиска, сложный - десяток и больше. Разброс в открытых оценках объясним: системы устроены по-разному, сложность вопросов не совпадает, а методики подсчета учитывают либо только первую волну запросов, либо еще и уточняющие. Планировать стоит по порядку величины, а не по конкретной цифре.