Выход новой книги Эрика Энжа, написанной в соавторстве с Адрианом Риднером, вызвал вопросы о том, пытается ли автор «реанимировать» умирающее SEO в эпоху нейросетей. Однако авторы утверждают, что классическая оптимизация не исчезла, а изменилась до неузнаваемости. Старые принципы остаются фундаментальными, а задача новой книги — показать, как опираться на накопленный опыт и встроить генеративный ИИ в рабочие процессы, не теряя трафик и репутацию. Книга дополняет предыдущие труды Энжа, объясняя, как использовать LLM для усиления качества контента, технической чистоты сайта и понимания интентов пользователей, а не для замены специалиста.
Структура руководства делится на три части: основы, применение и продвинутый уровень. В разделе основ авторы опираются на данные, полученные благодаря утечке внутренней документации Google и показаниям сотрудников в ходе антимонопольного расследования. Они приводят пример системы NavBoost, которая обучена на кликах пользователей за последние 13 месяцев и различает «хорошие» и «плохие» клики, что опровергает прежние заявления поисковика о том, что клики не влияют на ранжирование напрямую. Вторая часть посвящена практическому применению ИИ для масштабирования контента, генерации схем, hreflang и правил .htaccess, а также для создания кастомных ассистентов, таких как «технический аудитор» или «редактор», настроенных на проверку соответствия принципам E-E-A-T.
В части о продвинутом уровне рассматриваются технологии RAG (поиск фактов во внешней базе знаний перед ответом) и работа агентов, которые самостоятельно собирают данные и готовят отчеты, требуя контроля на ключевых точках. Особое внимание уделено рискам: авторы предупреждают, что ИИ склонен к галлюцинациям, ошибкам и нарушению авторских прав, приводя примеры контента, который Google понижает в выдаче. Это требует внедрения процессов валидации и тестирования, иначе сайт рискует превратиться в источник низкокачественного контента. В заключение подчеркивается, что ИИ не заменяет SEO-специалиста, а усиливает его, освобождая время для стратегии, при этом роль человеческого надзора и проверки экспертами-предметниками (SME) становится критически важной.
