Аргументы, которые используют для продвижения текстов, созданных большими языковыми моделями (LLM) для локального SEO, часто не выдерживают критики. Автор статьи на Search Engine Journal сравнивает их с “астрологией” для “кошек”.
Идея в том, что если вы можете убедить кого-то в ценности текста о кошках, используя определенные доводы, то те же самые доводы сработают и для продвижения LLM-текстов. Это поднимает вопросы о реальной эффективности многих методик, которые сегодня продаются как “революционные” для GEO-маркетинга.
Основная мысль: методы оценки качества и пользы LLM-текстов для локального поиска часто поверхностны. Они фокусируются на общих, легко применимых к любой теме аргументах, вместо того чтобы глубоко анализировать специфику контента и его влияние на целевую аудиторию в конкретном регионе.
Это важно для всех, кто работает с AI в маркетинге. Потребители подобных услуг рискуют потратить бюджет на решения, которые не принесут реальной пользы. Компании, использующие AI для создания контента, должны требовать более глубокого анализа и доказательств эффективности, а не полагаться на общие рассуждения.
Проблема не в самих LLM. Технологии мощные. Проблема в том, как мы их оцениваем и применяем. Если подходы к тестированию и валидации не меняются, мы рискуем повторять старые ошибки с новыми инструментами.
Редакция считает: рынку нужен более трезвый взгляд на возможности AI в SEO и GEO. Вместо слепой веры в “магию” LLM, стоит сосредоточиться на проверенных методах оценки контента, адаптированных под новые реалии.