SEO-эксперимент: как мета-описание влияет на ChatGPT и другие ИИ

2025-10-28 12:25:14 Время чтения 6 мин 467

В классическом SEO давно закрепился тезис: «мета-описание больше не имеет значения»: Google часто переписывает его, а на позиции оно не влияет.

Появление генеративных ИИ — ChatGPT, Perplexity и других — меняет правила игры. Французский SEO-специалист Дамьен Уланьон решил проверить, как description влияет на ответы ИИ.

Как проходил эксперимент

Дамьен изменил мета-описания на трех страницах:

  1. Страница 1 — профиль автора на сайте semjuice.com. Он добавляет в description фразу «Дамьен Уланьон, также известный как SERP1»
  2. Страница 2 (авторитетный SEO-сайт) — расширил описание: «Дамьен, он же SERP1 по мнению SEO-сообщества», плюс указал свой старый адрес проживания.
  3. Страница 3 (личный сайт) — оставил только профессиональную роль, без прозвища.

Для первых двух сайтов он запросил переиндексацию через Google Search Console. Личный сайт повторно не индексировал.

Запрос в Google по имени

У Дамьена Уланона никогда не было прозвища «SERP1»: оно было придумано, чтобы лучше представить тест и не искажать результаты.

Запрос на французском: «Какое прозвище у Дамьена Уланона»

Результаты

1. Semjuice.com

Google быстро переиндексировал страницу. Через несколько дней ChatGPT стал упоминать прозвище «Serp1» и связывать его с Дамьеном.

2. Авторитетный SEO-сайт

После обновления ChatGPT подтвердил прозвище и добавил уточнение: «так его называют в SEO-сообществе». Perplexity пошел дальше — воспроизвел даже старый адрес проживания из мета-описания.

Результат запроса на французском «Какое прозвище у Дамьена Уланона» в Perplexity

3. Личный сайт

Ничего не изменилось. Без переиндексации новые данные в поиске не появились, и нейросети не получили доступ к ним.

Дамьен также проверил, влияет ли мета-тег ключевых слов на поведение ИИ. Попытка добавить в него геолокацию или дополнительные данные не дала результатов: LLM игнорируют этот тег.

Нюанс: переписывание мета-описаний

Google иногда сам меняет мета-описания, и так произошло с Semjuice. ИИ продолжали упоминать «SERP1», но ссылались только на авторитетный сайт. После повторного обновления с индексацией и ChatGPT, и Perplexity снова стали использовать оба источника.

Подписывайтесь на наш ВК и Телеграм, чтобы узнавать последние новости SEO и нейросетей, а еще подсматривать новые фишки продвижения.

Что показал эксперимент

В отличие от традиционных поисковых роботов, генеративные ИИ не сканируют веб-страницы напрямую, они не читают файлы robots.txt или sitemap.xml. Вместо этого они используют уже проиндексированные данные, API партнеров или фрагменты контента из общедоступных источников.

ИИ отдает приоритет информации, видимой в результатах поиска. Если мета-описание отображается в выдаче Google, есть высокая вероятность, что ИИ его извлечет, интерпретирует и использует. Если мета-описание не попало в выдачу, даже при наличии в коде страницы, ИИ его фактически не увидит.

Практическое значение для SEO-специалистов

Иногда Google корректирует описания, но делает это не систематически. А когда мета-описание видно в выдаче, оно начинает работать на несколько фронтов:

  1. Мощный рычаг CTR — влияет на кликабельность ссылки.
  2. Элемент брендинга — формирует первое впечатление о компании.
  3. Источник для генеративного ИИ — влияет на ответы ChatGPT, Perplexity и других LLM.

Так что не стоит пропускать мета-описания только потому, что Google их переписывает.

Чтобы быстро создать качественное мета-описание для вашей страницы, а также тайтл и H1, можно воспользоваться этим генератором на основе ИИ.

Интерфейс генератора мета-тегов

Мета-описания выходят за рамки SEO

Эксперимент ясно показал, что мета-описание — это не только элемент SEO. Оно становится точкой соприкосновения между вашим контентом, пользователем и ИИ, который все чаще выступает посредником.

Мета-описание работает не только на поисковую выдачу, но и на базу знаний современных генеративных систем. А контент в мета-описании формирует UX и имидж бренда.

Скорее всего, в будущем мы увидим мета-описания, адаптированные специально для генеративных моделей.