Словарь AI-поиска

Атрибуция источника — видимая связь между утверждением в AI-ответе и названным источником: подписью, карточкой или ссылкой. Она показывает заявленное происхождение информации, но сама по себе не доказывает, что источник поддерживает каждое слово ответа.

Граф знаний — структура, где узлы представляют сущности или значения, а рёбра — типизированные отношения между ними. Это общий способ организации знаний; он не равен панели Google, файлу JSON-LD или базе ссылок и не означает, что конкретная платформа приняла все заявленные сайтом связи.

Индексируемость — техническая пригодность URL и его содержимого для включения в индекс конкретной поисковой системы. Она требует доступности и отсутствия блокирующих директив, но не гарантирует фактическое индексирование, ranking, retrieval или показ пользователю.

Sitemap — машиночитаемый список канонических URL сайта, обычно в XML, который помогает поисковой системе обнаруживать и планировать обход. Он может передавать дату существенного изменения, но не гарантирует crawling, индексирование, ranking или попадание URL в AI-ответ.

Краулер — автоматизированный клиент, который запрашивает URL для обнаружения, обновления или другого документированного назначения. Совпадение User-Agent недостаточно для подтверждения личности робота, а успешный запрос доказывает только получение ответа сервером — не индексирование, retrieval или цитирование.

Answer model — рабочее обозначение генеративной части answer engine, которая превращает запрос и доступный контекст в текст ответа. Термин не означает, что исследователь знает точную модель: интерфейс может менять модели, применять маршрутизацию и постобработку. В отчёте нужно указывать известную модель, режим и степень уверенности, а неизвестное оставлять неизвестным.

Search surface — это конкретный интерфейс и режим взаимодействия, в котором наблюдается результат поиска: например, обычная выдача, AI-ответ, чат или карта. У одной платформы может быть несколько поверхностей с разными источниками и правилами. Поэтому метрику нельзя называть просто «видимостью в Google» без фиксации поверхности, режима, локали и даты.

Query fan-out — разложение исходного вопроса на несколько связанных поисковых подзапросов, результаты которых затем объединяются для ответа. Подзапросы могут уточнять аспекты, сущности или временные границы; их наличие нельзя надёжно вывести только из длинного ответа или большого списка ссылок.

Режим поиска — это выбранный способ обработки запроса: классическая выдача, AI-ответ, чат с веб-доступом или другой явно названный режим. Упоминание, ссылка, цитата и рекомендация — разные поля. Один ответ может содержать все четыре события, но одно не заменяет другое. Источник, который был показан рядом, не обязательно был причиной формулировки. Особенно важно отделять название режима от предположения о внутреннем пайплайне.

AI recommendation — ответ, в котором система советует сущность как подходящую для задачи пользователя. Рекомендацию нужно отделять от нейтрального упоминания и рекламы. Упоминание, ссылка, цитата и рекомендация — разные поля. Один ответ может содержать все четыре события, но одно не заменяет другое. Источник, который был показан рядом, не обязательно был причиной формулировки. Публикуйте такое различие рядом с числом, чтобы читатель понимал его смысл.

Свежесть контента — степень, в которой страница соответствует актуальному состоянию своего предмета на указанную дату. Она требует пересмотра изменившихся фактов, источников и ограничений; автоматическая смена dateModified без содержательной правки создаёт лишь видимость свежести.

Структурированные данные — машиночитаемая разметка, которая явно описывает сущности, свойства и отношения видимого содержимого страницы; на вебе часто используется JSON-LD со словарём schema.org. Разметка помогает интерпретации, но не гарантирует crawling, индексирование, rich result или цитату AI.

Сущность — различимый объект, о котором можно хранить устойчивые факты и связи: организация, человек, продукт, место или понятие. Для сайта важно последовательно называть сущность и явно показывать её отношения, но это не гарантирует создание записи в чужом графе знаний.

AI mention — наблюдаемое появление сущности в тексте ответа или его структурированном представлении. Это не место в рейтинге и не доказательство перехода. Упоминание, ссылка, цитата и рекомендация — разные поля. Один ответ может содержать все четыре события, но одно не заменяет другое. Источник, который был показан рядом, не обязательно был причиной формулировки. Слово «видимость» не заменяет эту операционную запись.

AEO — редакционная и техническая работа над тем, чтобы страница ясно и доказательно отвечала на конкретный вопрос. Термин описывает практику, а не отдельный алгоритм, файл или тип schema.org.

AI citation — наблюдаемая ссылка или атрибуция источника в конкретном ответе AI. Это свойство ответа и выборки, а не обещание, что страницу всегда покажут.

AI SEO — применение устойчивых поисковых принципов к поверхностям с генеративными ответами: доступность, индексируемость, полезный контент, ясные сущности и проверяемые источники. Отдельной обязательной «AI-разметки» Google не требует.

AI-видимость — наблюдаемое появление бренда, страницы или сущности в ответе AI-системы. Упоминание, рекомендация, ссылка и переход — разные исходы; один бот-визит и один удачный ответ не измеряют видимость в целом.

AIO — широкое и неустоявшееся обозначение оптимизации для AI-интерфейсов. Перед использованием нужно прямо указать, идёт ли речь о поиске, ответах, продуктовой функции, рекламе или автоматизации процессов.

Answer engine — редакционный термин для системы, которая получает вопрос, извлекает контекст и формирует ответ. Это не универсальный официальный класс продуктов и не гарантия источников.

GEO — практика, которая делает публичную информацию доступной, понятной и проверяемой для генеративных поисковых систем. Это не официальный стандарт платформ и не способ гарантировать упоминание или ссылку.

Grounding — привязка сгенерированного ответа к предоставленным или найденным данным, которые можно использовать для проверки утверждений. Хороший grounding требует соответствия между конкретным тезисом и доказательством; наличие списка ссылок рядом с ответом этого соответствия не гарантирует.

RAG, или retrieval-augmented generation, — архитектурный подход, при котором система сначала извлекает релевантный контекст из внешнего корпуса, а затем передаёт его модели для формирования ответа. RAG не означает автоматически открытый веб, свежие данные, точные факты или видимые цитаты.

Retrieval — этап, на котором система по запросу выбирает из доступного корпуса документы или фрагменты для дальнейшего ранжирования либо генерации ответа. Он происходит после того, как контент стал доступен системе, и не равен crawling, индексированию, цитированию или показу ссылки.

robots.txt — публичный файл правил обхода по адресу /robots.txt, где владелец сайта задаёт директивы для именованных User-Agent и путей. Он управляет добровольно соблюдаемым crawling, но не служит авторизацией, не гарантирует удаление URL из индекса и не скрывает сам адрес.