Звіт про стан оптимізації LLM у 2025 році

Вступ

• 2025 рік виявився переломним для пошуку контенту на основі LLM. Великі LLM загального призначення (хмарні) залишаються домінуючими, але ми також спостерігали різке зростання спеціалізованих моделей, LLM на пристроях та вертикальних двигунів.

• Мультимодальні можливості — текст, зображення, відео, навіть інтерфейс користувача + введення даних — тепер є стандартом у багатьох провідних двигунах, що підвищує планку для багатства контенту, структурованих даних та готовності до різних форматів.

• Пошук і виявлення більше не обмежуються лише рейтингом; вони стосуються рекомендацій, довіри до об'єктів та машиночитаності. Оптимізація LLM (LLMO) перетворилася на повноцінну дисципліну, що поєднує SEO, інформаційну архітектуру, схеми, стратегію об'єктів та готовність до AI.

• Відкриті LLM демократизували доступ до високоякісних інструментів штучного інтелекту та даних SEO, даючи можливість невеликим командам створювати власні «SEO-двигуни».

• Переможцями у 2025 році стануть бренди, які розглядають свій контент як дані: структуровані, перевірені, узгоджені з об'єктами та оптимізовані для різних моделей — хмарних LLM, агентів на пристроях та вертикальних двигунів.

1. Ландшафт LLM у 2025 році — які моделі та платформи домінували

Тип моделі/платформи	Ключові сильні сторони	Спостережувані слабкі сторони / обмеження
Великі хмарні LLM (GPT-4/4o, Gemini, Claude тощо)	Широкі знання, глибина міркування, мультимодальність (текст + зображення + ранні відео), багате узагальнення та генерація. Відмінно підходять для контенту загального призначення, планування, стратегії, широкого охоплення тем.	Галюцинації все ще є ризиком, особливо в нішевих сферах. Іноді надмірно узагальнюють; покладаються на відсікання навчальних даних. Високий рівень надлишкових результатів для контенту великого обсягу.
Вертикальні / спеціалізовані / відкриті LLM (наприклад, LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen, нішеві моделі)	Ефективність, економічність, легкість налаштування, висока продуктивність при обробці запитів, специфічних для певної галузі (наприклад, технічне SEO, юриспруденція, фінанси), локальний контроль. Менше галюцинацій у вузьких галузях.	Більш вузька база знань, обмежена генералізація поза основною областю, обмежена підтримка мультимодальності (відео, складні медіа все ще наздоганяють). Потребують ретельного налаштування та обслуговування даних.
LLM на пристрої / моделі Edge-AI (мобільні, настільні, вбудовані)	Приватність, персоналізація, низька затримка, офлайн-обробка, пряма інтеграція з контекстом/даними користувача. Відмінно підходять для первинної фільтрації, персоналізації на рівні користувача та локального пошуку.	Дуже обмежена глибина знань; залежність від локального кешу або невеликого обсягу даних; обмежені оновлення; слабша глобальна пам'ять; потребує добре структурованого, однозначного контенту для аналізу.
Мультимодальні / мультиформатні двигуни	Розуміють і генерують текст, зображення, відео, аудіо, інтерфейс користувача — забезпечують багатші формати контенту, кращі резюме, індексацію візуального контенту та ширші формати SEO, що виходять за межі простого тексту.	Більш складні в оптимізації, вимагають більш багатого виробництва активів (зображення, відео, схеми, метадані), підвищують виробничі витрати, вимагають більш суворих стандартів якості та автентичності, щоб уникнути галюцинацій або неправильного тлумачення.

Висновок: 2025 рік — це вже не світ єдиної моделі. Оптимізація повинна враховувати багатомодельну, багатоформатну екосистему. Щоб досягти успіху, контент повинен бути гнучким, структурованим і різноманітним за медіа.

2. Ключові тенденції та зміни в оптимізації LLM цього року

🔹 Багатоформатний контент стає обов'язковою умовою

• Сторінки, що містять лише текст, залишаються актуальними, але AI-двигуни все частіше очікують зображень, діаграм, відеофрагментів, вбудованих метаданих, структурованих схем та альтернативних форматів.

• Бренди, що оптимізують різні типи медіа, отримали кращу видимість у більшій кількості каналів (AI-резюме, пошук за зображеннями, мультимодальні огляди, відповіді з великою кількістю відео).

🔹 Структуровані дані + моделювання об'єктів = основна інфраструктура SEO

• Розмітка схеми (JSON-LD), чітке найменування об'єктів, структуровані формати даних — все це стало так само важливим, як заголовки та використання ключових слів.

• Моделі почали сильно покладатися на чіткість сутностей, щоб розрізняти схожі бренди або продукти — бренди без чітких структурованих метаданих все частіше отримували неправильні атрибути або повністю опускалися в результатах штучного інтелекту.

🔹 Відкриті та внутрішні моделі демократизують доступ до даних та ШІ

• Невеликі та середні команди все частіше покладаються на відкриті LLM для побудови власної інфраструктури SEO/аналітики даних — трекери рейтингу, екстрактори сутностей, аудит контенту, аналіз зворотних посилань, власні парсери SERP.

• Це зменшує залежність від дорогих платформ, доступних лише для підприємств, і вирівнює правила гри.

🔹 Штучний інтелект на пристроях та з пріоритетом конфіденційності змінює особисті відкриття

• LLM на пристроях (телефони, інтегровані в ОС помічники) почали впливати на пошук раніше, ніж хмарний пошук, — це означає, що контент повинен бути готовим до локального ШІ (чітким, лаконічним, однозначним), щоб вижити в цьому першому етапі.

• Персоналізація, конфіденційність та контекст, специфічний для користувача, тепер є факторами, що визначають, чи буде ваш контент взагалі показаний користувачеві.

🔹 Контроль якості контенту, управління та етичне використання штучного інтелекту тепер є основними дисциплінами

• Зі зростанням масштабів генерації ШІ зростає і ризик: галюцинації, дезінформація, неправильна атрибуція, плутанина з брендами.

• Міцні системи контролю якості, що поєднують людський нагляд, структуровані аудити даних, перевірку фактів, прозорість щодо допомоги ШІ — це те, що відрізняє авторитетні бренди від шуму.

• Етичні практики щодо контенту ШІ стали сигналом довіри до бренду, впливаючи на рекомендації та видимість, що базуються на ШІ.

3. Як виглядатиме «хороша» оптимізація LLM у 2025 році

У світі з декількома моделями «оптимізований контент» має такі характеристики:

• ✅ Структура, придатна для машинного зчитування: схема, JSON-LD, добре відформатовані заголовки, вступ з відповіддю на першому місці, чіткі сутності.

• ✅ Готовність до різних форматів: текст та зображення, інфографіка, за бажанням відео, HTML + метадані + альтернативний текст, оптимізація для мобільних пристроїв.

• ✅ Висока фактична та цитована цілісність: точні дані, правильне зазначення авторства, регулярні оновлення, узгодженість посилань, прозорість авторів.

• ✅ Чіткість та узгодженість сутностей: однакові назви брендів/продуктів скрізь, узгоджені внутрішні посилання, канонізація, усунення неоднозначності за потреби.

• ✅ Вбудована сегментація аудиторії: версії або рівні контенту для різних рівнів знань (початковий, середній, експертний), різних намірів користувачів, різних випадків використання.

• ✅ Контроль якості та управління: редакційний нагляд, перевірка людьми + ШІ, дотримання етичних норм, врахування питань конфіденційності, прозорість щодо написання за допомогою ШІ.

• ✅ Зворотні посилання та зовнішній консенсус: авторитетні посилання, зовнішні згадки, незалежна перевірка — життєво важливі для надійності як для людей, так і для штучного інтелекту.

Бренди, які відповідають цим критеріям, мають значно вищу «стійкість видимості» — вони добре працюють у пошукових системах, хмарних LLM, агентах на пристроях та вертикальних AI-двигунах.

4. Ризики та виклики в масштабі

Незважаючи на прогрес, оптимізація LLM у 2025 році все ще несе значний ризик:

• ⚠️ Фрагментація моделей — оптимізація для однієї моделі може погіршити продуктивність інших. Те, що працює для хмарної LLM, може заплутати моделі на пристроях і навпаки.

• ⚠️ Витрати на виробництво — створення багатоформатного, багатосхематичного, високоякісного контенту вимагає значних ресурсів (зображення, відео, метадані, контроль якості, оновлення).

• ⚠️ Ризик галюцинацій та дезінформації — особливо в нішевих або технічних сферах; недбалий контент, створений за допомогою штучного інтелекту, все ще поширює помилки.

• ⚠️ Навантаження на обслуговування даних — структуровані дані, сторінки об'єктів, зовнішні цитати, графіки знань — все це потребує обслуговування; застаріла інформація шкодить надійності.

• ⚠️ Конкурентна гонка озброєнь — у міру того, як все більше брендів переходять на LLMO, середній рівень підвищується; контент низької якості втрачає пріоритетність.

5. Що показують дані (внутрішні та зовнішні сигнали 2025 року)

На основі агрегованих кейсів від SEO-команд, маркетингових аудитів, відстеження цитувань на основі штучного інтелекту та показників ефективності у 2025 році:

• 🎯 Сторінки, оптимізовані для читабельності LLM + структуровані дані, продемонстрували 30–60% зростання появи в блоках відповідей на основі ШІ, віджетах з резюме та генеративних оглядах порівняно з традиційним контентом.

• 📈 Бренди з багатоформатним контентом (текст + зображення + схема + FAQ) мали вищий «багатомодельний відгук» — вони послідовно з'являлися в різних LLM, агентах на пристроях та вертикальних пошукових інструментах.

• 🔁 Цикли оновлення контенту скоротилися — високопродуктивний контент потребував більш частих оновлень (оскільки LLM швидко засвоюють нові дані), що змушувало команди переходити на постійні робочі процеси оновлення.

• 🔐 Відкриті LLM + внутрішні інтелектуальні конвеєри значно знизили витрати — деякі невеликі команди замінили дорогі корпоративні інструменти самостійно розміщеними системами з відкритою моделлю, досягнувши 70–80% подібних результатів за значно менших витрат.

Ці сигнали сильно сприяють інвестуванню в надійну оптимізацію LLM, а не в часткові, одноразові зусилля.

6. Прогнози: куди рухається оптимізація LLM у 2026–2027 роках

• 🔥 Агентні пошукові системи та AI-агенти будуть домінувати в більшості взаємодій — це означає, що контент, орієнтований на відповіді, багатий на дані та орієнтований на завдання, буде перевершувати традиційний контент, заснований на рейтингу.

• 🌍 Мультимодальне та міжформатне індексування стане стандартом — візуальні елементи, відео, аудіо, кліпи інтерфейсу користувача, діаграми стануть такими ж індексованими та рейтинговими, як і текст.

• 🏠 Штучний інтелект на пристроях та з пріоритетом конфіденційності буде фільтрувати великі обсяги пошукового трафіку, перш ніж вони потраплять у хмару — локальне SEO та локальна оптимізація штучного інтелекту стануть більш важливими.

• 🧠 Вертикальні/доменно-специфічні LLM стануть важливішими — спеціалізовані моделі для ніш (охорона здоров'я, право, програмне забезпечення, фінанси) винагороджуватимуть глибоко точний, вертикально-орієнтований контент.

• 📊 Аналітика SEO в режимі реального часу + контроль якості контенту на основі штучного інтелекту стануть стандартом — постійні аудити стану та надійності контенту (схема, точність, узгодженість об'єктів) будуть вбудовані в робочі процеси.

• 🤝 Гібридні SEO-команди (люди + ШІ) будуть перевершувати команди, що складаються виключно з людей або виключно з ШІ, — балансуючи масштаб з судженням, креативністю, дотриманням етичних норм та досвіду в галузі.

7. Стратегічні рекомендації для маркетологів та SEO-команд

Якщо ви хочете бути лідером у 2026 році, вам слід:

1. Ставтеся до контенту як до даних, а не просто як до маркетингового тексту.

2. Інвестуйте в створення контенту в різних форматах (текст, зображення, відео, таблиці даних).

3. Створюйте та підтримуйте структуровані дані + ідентичність об'єктів: схеми, сторінки об'єктів, канонічні назви, послідовні внутрішні посилання.

4. Використовуйте відкриті LLM для доповнення, а не заміни вашого набору інструментів SEO.

5. Налаштуйте робочі процеси контролю якості з урахуванням штучного інтелекту, поєднуючи редакційну перевірку з аудитом на основі штучного інтелекту.

6. Створіть постійні канали оновлення контенту — LLM швидко обробляють і посилаються на свіжі дані.

7. Надавайте пріоритет прозорості, цитуванням, точності — адже AI-двигуни високо оцінюють сигнали довіри.

8. Оптимізуйте для багатомодельної видимості, а не тільки для однієї домінуючої пошукової системи.

Висновок

2025 рік ознаменує перехід SEO від алгоритмічної оптимізації до інтелектуальної оптимізації.

Ми більше не конкуруємо лише за допомогою ключових слів і зворотних посилань. Тепер ми конкуруємо за допомогою моделей — їхніх навчальних даних, механізмів міркування, рівнів пошуку, представлення знань.

Перемагають ті бренди, які розглядають свій контент не як статичні веб-сторінки, а як живі дані — структуровані, машиночитані, перевірені, багаті на медіа та оптимізовані для різноманітної екосистеми LLM, агентів та вертикальних двигунів.

Якщо SEO в 2010-х роках полягало в тому, щоб перемогти алгоритми, то SEO в 2020-х роках полягає в тому, щоб завоювати довіру інтелекту — штучного та людського.

Звіт про оптимізацію LLM за 2025 рік — це не ретроспектива. Це дорожня карта. І шлях уперед належить тим , хто будує масштаб, ясність, надійність — та інтелект.