Техническое SEO в 2025: как архитектура стала новым контентом

Почему в 2025 году ваш сайт может быть быстрым, соответствовать всем стандартам и при этом исчезнуть из поиска? Ответ в архитектуре, которую ИИ не просто читает, а на основе которой строит реальность. Об этом и не только — читайте в статье Demis Group.

Введение: конец эры скорости и начало эры архитектуры

В 2023 году вы оптимизировали LCP, в 2024 — разбирали FID и INP, а в 2025… ваш сайт может быть идеален по Core Web Vitals, но всё равно никто его не увидит. И не потому, что он медленный, а потому, что он непонятен.

Мы вступили в новую эпоху технического SEO, где миллисекунды больше не решают судьбу трафика, «быстрый сайт» — не преимущество, а условие допуска к игре, Googlebot больше не просто анализирует HTML, а строит внутреннюю модель вашего бизнеса. Здесь победит не тот, кто быстрее всех загружает изображения, а тот, кто построил наиболее осмысленную архитектуру знаний. Пора признать: скорость умерла. Да здравствует архитектура!

К 2025 году 87% сайтов в ТОП-10 Google уже соответствуют «хорошим» показателям Core Web Vitals. Разница между первым и десятым местом по скорости — не 500 мс, а 70, что ниже порога восприятия пользователя и ниже шума в алгоритме.
Именно поэтому Google больше не ищет «релевантные страницы». Он ищет доверенные источники знаний, которые его ИИ-агенты могут использовать без риска ошибиться. Perplexity, Gemini, Bing Copilot не кликают по ссылкам, а цитируют сущности. И если ваш сайт структурирован не как онтология, а как набор страниц с красивым UX — вы для них невидимы.

Например, пользователь спрашивает:

«Какой ноутбук с процессором Ryzen 7 8845HS и 32 ГБ ОЗУ продаётся в СПб с доставкой сегодня?»

И Google отвечает без единой ссылки. Откуда он взял данные?
Не с вашего сайта, хотя вы продаёте ноутбуки. Потому что ваш JSON-LD не описывает processorArchitecture, ваша иерархия категорий — плоская, а Googlebot не смог построить граф знаний вашей продукции.

Это и есть новая реальность SEO, но как к ней адаптироваться? Разбираемся вместе с руководителем группы поискового продвижения маркетингового агентства Demis Group — Григорием Пчелинцевым.

От индексации страниц к индексации смысла: как ИИ «читает» сайт 

Ещё в 2020-х поисковые системы работали по логике документальной индексации: бот переходил по ссылкам, анализировал HTML, извлекал текст и формировал представление о странице как о самодостаточном фрагменте контента. 

К 2025 году этот подход устарел. Современные поисковые системы, управляемые многоуровневыми ИИ-архитектурами, больше не индексируют страницы — они реконструируют семантические модели, строя внутренние представления знаний, основанные на структуре сайта, связях между сущностями и целостности онтологии. 

Googlebot перестал быть простым краулером и трансформировался в агента семантического сопоставления, чья задача — не просто обнаружить релевантный документ, а воссоздать у себя в памяти точную и непротиворечивую модель реальности, которую представляет сайт. Традиционная цепочка SEO — URL, контент, релевантность, позиция — более не работает. Google больше не ранжирует страницы, он ранжирует сущности и источники, которым его ИИ может доверять. 

Когда пользователь задаёт запрос, система сначала определяет, какие сущности в нём участвуют, затем анализирует, какие атрибуты должны иметь эти сущности в данном контексте, после чего ищет источники, которые предоставляют достоверные, структурированные и согласованные данные об их взаимосвязях. 

Только на финальном этапе, если это необходимо, принимается решение о том, стоит ли включать ссылку в выдачу. Всё чаще ответ формируется напрямую из данных, без открытия — и именно поэтому качество внутренней модели сайта становится критическим фактором видимости в поиске нового поколения. 

Процесс построения этой модели — скрытый, но крайне сложный. Он начинается с семантической сегментации, когда контент разбивается не на абзацы или заголовки, а на смысловые юниты: 

• характеристики,
• сравнения, 
• инструкции, 
• противопоказания. 

Современные модели, близкие по архитектуре к гипотетическим BERT-3D, применяют трёхмерное внимание, анализируя не только текст, но и структуру DOM, и внешние связи, чтобы понять, где заканчивается маркетинговый текст и начинается фактическая информация. 

Затем следует извлечение сущностей с контекстной дезамбигуацией: ИИ не просто находит слово «Apple», он определяет, о чём идёт речь — о компании, фрукте или бренде смартфонов — на основе анализа всего графа сайта, включая микроразметку, внутренние ссылки и историю обновлений. Этот процесс позволяет избежать ошибок интерпретации, которые раньше приводили к некорректным ассоциациям. 

На основе этих данных ИИ формирует локальный граф знаний сайта (Local Site Graph) — направленный ациклический граф, в котором узлами являются сущности (Product, Brand, Specification), рёбрами — отношения между ними (isPartOf, hasCharacteristic, compatibleWith), а веса рёбер и узлов отражают уровень доверия к данным, зависящий от их стабильности, уникальности и согласованности. Именно этот граф становится основой для всех решений по ранжированию, особенно в zero-click-выдачах. 

Разница между двумя сайтами может быть не в объёме контента, а в глубине модели: один может содержать тысячу URL с плоской категоризацией и дублями, другой — всего пятьсот сущностей, но с чёткой онтологией:

Device → CPU → Architecture → PerformanceTier и 1200 семантическими связями. 

Именно второй сайт Google будет использовать как источник в прямых ответах, даже если он не входит в топ-100 по классическим запросам. Поэтому архитектура в 2025 году куда важнее контента.

Посудите сами — информацию можно скопировать, перефразировать, автоматизировать. А вот структуру, логику связей, стабильность идентификаторов — нельзя. 

Исследования показывают, что сайты с логической иерархией, постоянными @id, явными отношениями в JSON-LD и семантически прозрачной навигацией индексируются в 2,3 раза быстрее и на 68% реже допускают ошибки интерпретации.

Более того, Google внедряет онтологическое ранжирование — оценку сайта по целостности и непротиворечивости его внутренней модели. Если на сайте Product не связан с Organization, или Рrice указан в трёх разных форматах без унификации, это снижает доверие к источнику, даже если текст релевантен. 

Всё это приводит к явлению, которое можно назвать семантической невидимостью: сайт технически доступен, соответствует Core Web Vitals, проиндексирован и может занимать высокие позиции в традиционной выдаче, но при этом не используется ИИ-агентами ни в одном direct answer. 

Причины такого явления:

• отсутствие стабильных идентификаторов сущностей;
• неявные связи; 
• игнорирование временной согласованности (например, availabilityStarts не обновляется); 
• плоская архитектура, мешающая построению иерархии. 

Такой сайт остаётся «вне игры» в новой реальности, где победитель определяется не по скорости загрузки, а по способности быть понятым. 

Для SEO-эксперта это означает фундаментальный сдвиг: вы больше не оптимизируете страницы, вы проектируете модель знаний. Главная задача — не просто попасть в индекс, а сделать так, чтобы ИИ мог безошибочно восстановить онтологию вашего бизнеса на основе структуры сайта. 

Именно поэтому в 2025 году архитектура становится главным вектором технического SEO, а сама дисциплина превращается в инженерию смысловых систем — точную, стратегическую и определяющую будущее видимости в цифровом мире.

Онтологии и графы знаний: техническое SEO как проектирование смысловых сетей

SEO больше не начинается с тегов и не заканчивается на <head>. Оно начинается с онтологической модели — фундаментального решения о том, какие сущности представляет ваш бизнес и как они связаны между собой. 

К 2025 году граница между «сайтом» и «базой знаний» окончательно стирается. Успешные цифровые платформы — от медицинских порталов до крупных маркетплейсов — перестраивают свою архитектуру вокруг формализованной онтологии, где каждая сущность имеет чёткое определение, стабильный идентификатор и семантические связи. Это уже не просто «для сниппетов», а язык, на котором ваш сайт разговаривает с ИИ, который строит реальность на основе ваших данных.

Представьте: 

Google не хранит ваши страницы. Он хранит ваш граф знаний — подмножество своего глобального Knowledge Graph. Когда ИИ-агент ищет информацию, он не переходит по ссылке — он запрашивает внутреннюю модель вашего сайта, построенную в процессе краулинга и семантического анализа. 

Если сайт не структурирован как граф, Google попытается воссоздать его самостоятельно. Но без чёткой онтологии это приводит к ошибкам интерпретации, фрагментации сущностей и, в конечном счёте, к снижению доверия.

Хотя schema.org остаётся минимальным общим знаменателем и используется более чем на 45 миллионах доменов, его базовых типов и свойств уже недостаточно для построения сложных, отраслевых моделей. Ведущие платформы переходят к расширенным онтологиям, интегрируя:

• кастомные типы и свойства, дополняющие стандарты schema.org;
• внешние онтологические ссылки — например, SNOMED CT в медицине или UNSPSC в B2B;
• версионирование онтологий, чтобы ИИ мог отслеживать эволюцию вашей модели во времени.

Такой подход позволяет ИИ не просто извлекать данные, а строить многомерные связи — например, между продуктом, его совместимостью, условиями эксплуатации и альтернативами. Вместо того чтобы видеть тысячи разрозненных страниц, ИИ воспринимает сайт как целостную систему знаний, где каждая сущность вписана в логическую структуру.

Для этого необходимо:

• Определить ядро бизнес-сущностей: Product, Service, Treatment, Event.
• Чётко задать иерархию типов через rdfs:subClassOf или schema:additionalType.
• Назначить стабильные @id на основе URN или UUID, независимые от URL.

Онтология не должна внедряться после запуска как «SEO-доработка». Она должна быть основой проектирования — влиять на CMS, API и URL-стратегию. В противном случае вы пытаетесь вставить несущие стены в уже построенный дом. Сайт с чёткой онтологией становится невидимым источником доверия: он чаще используется в zero-click-выдачах, быстрее адаптируется к новым типам запросов и цитируется ИИ-агентами, даже если пользователь никогда не переходит на него. 

JSON-LD 2.0 и семантический веб: язык будущего для ИИ-агентов

Если в 2020-х JSON-LD использовался в основном для улучшения сниппетов, то к 2025 году он превратился в основной интерфейс взаимодействия с ИИ-краулерами. Googlebot, Bing Copilot Agent, Perplexity Scraper — они больше не полагаются на текст в <p> или структуру <h1>. Они читают ваш script type="application/ld+json" как API, через который вы описываете реальность вашего бизнеса. И если этот API нестабилен, противоречив или неполон, ваш сайт исключается из семантической выдачи — даже если технически он соответствует всем стандартам.

JSON-LD 2.0, утверждённый W3C в 2023 году, — это не просто обновление спецификации. Это смена парадигмы в сторону динамических, вложенных и контекстно-зависимых графов знаний. Ключевые нововведения, уже используемые ИИ-агентами:

• @nest — позволяет описывать сложные объекты, такие как конфигурируемые продукты, как единое целое, а не как набор дублирующихся сущностей.
• @prefix — обеспечивает читаемость и стабильность URI, упрощая сопоставление в глобальном графе.
• @container: @set — устраняет неоднозначность при работе с множественными значениями.

Самый передовой подход — контекстно-адаптивный JSON-LD, при котором сайт отдаёт разные версии микроразметки в зависимости от агента, геолокации или времени. Для обычного пользователя — стандартная разметка. Для Google-ExtendedBot — расширенный граф с техническими характеристиками, совместимостью и альтернативами. Это не cloaking, а семантическая персонализация, при условии, что основные сущности остаются согласованными.

Критически важным становится переход от хрупких URL к IRI (Internationalized Resource Identifiers), таким как urn:yourshop:product:12345. Google отслеживает стабильность @id как метрику доверия: если идентификатор меняется при редизайне, сущность считается «неуверенной», и её вес в графе знаний снижается.

Ведущие компании внедряют семантический слой — отдельный уровень архитектуры, где:

• Все сущности управляются централизованно,
• JSON-LD генерируется из единой онтологии,
• Реализуется обратная связь от ИИ через аналитику ИИ-трафика.

Такой подход превращает микроразметку из тактического приёма в стратегическую систему доставки знаний. В будущем ИИ-агенты будут запрашивать JSON-LD напрямую, минуя HTML. И только те, кто уже построили этот канал коммуникации, останутся в центре семантической экосистемы.

Server-side rendering vs. Edge rendering: что лучше для ИИ-индексации?

До 2023 года выбор между SSR и CSR определялся скоростью загрузки для пользователя. К 2025 году этот критерий утратил решающее значение. Теперь ключевой вопрос: как точнее ИИ-агент восстановит смысловую модель сайта? 

Googlebot, Bing Copilot Agent и другие краулеры — не пользователи. Они не ждут анимаций, не прокручивают экран, не кликают по кнопкам. Их цель — получить чистые, структурированные данные с минимальным шумом. И от способа рендеринга напрямую зависит, насколько эффективно они это сделают.

Server-side rendering (SSR) остаётся стандартом для максимальной предсказуемости. Когда сервер отдаёт полностью сформированный HTML с встроенным JSON-LD, ИИ получает полный контент с первого запроса, стабильную структуру и единый источник истины. Это особенно важно в отраслях, где доверие к данным критично — медицина, финансы, образование. Однако SSR имеет ограничение: он одинаков для всех. Вы не можете адаптировать микроразметку под конкретного агента, что делает сайт понятным, но не оптимальным для ИИ.

Edge rendering меняет правила игры. Это возможность модифицировать контент на границе сети в зависимости от запроса. Именно здесь появляется новое измерение SEO: дифференцированная доставка контента для ИИ-агентов. 

Представьте: обычный пользователь получает интерактивный интерфейс, а Googlebot — ту же страницу, но с упрощённым DOM, расширенным JSON-LD 2.0 и удалёнными маркетинговыми блоками. Это происходит в реальном времени, без изменения основного кода.

Google уже использует множественные режимы краулинга:

• Classic Mode — для стандартной индексации.
• AI Extraction Mode — с фокусом на анализе связей и извлечении сущностей.
• Zero-Click Mode — для прямых ответов.

Edge rendering позволяет определять режим и адаптировать ответ, повышая семантическую плотность и ускоряя построение локального графа знаний. Главное условие — согласованность сущностей: @id, name, price должны совпадать, а дополнительные данные в edge-версии — быть исключительно в JSON-LD, без искажения видимого контента.

Передовые платформы уже строят две независимые цепочки доставки:

• User-Facing Path — с интерактивностью и UX-оптимизациями.
• AI-Facing Path — через edge, с минимизированным HTML и максимизированным JSON-LD.

Это уважение к разным способам восприятия: пользователь читает текст, ИИ читает граф. И в мире, где победитель определяется не по позиции в выдаче, а по доверию ИИ, именно edge rendering становится стратегическим преимуществом.

Архитектура как стратегия: как проектировать сайт для 2025

Техническое SEO больше не сводится к чек-листам и тактическим улучшениям. Это не про «вставить микроразметку» или «подогнать под Core Web Vitals». Это — проектирование цифровой платформы как доверенного источника знаний. То, что раньше называли SEO, теперь требует системного подхода: архитектура сайта должна строиться не вокруг CMS или UX, а вокруг модели реальности, которую он представляет ИИ.

«В 2025 году скорость — гигиенический минимум. Контент копируется за секунды. Что остаётся? Структура. 

Именно она определяет, станет ли ваш сайт источником доверия для ИИ или останется технически доступным, но семантически невидимым.

Всё начинается с одного простого, но фундаментального понимания: сайт — это не веб-страница. Это узел в глобальной сети знаний», — Григорий Пчелинцев.

Каждая сущность — Product, Service, Event — должна быть описана так, чтобы её можно было понять вне контекста. Без необходимости листать страницу или искать подсказки в навигации. Для этого нужна семантическая прозрачность.

Чтобы добиться её, придерживайтесь простых правил:

• У каждой сущности должен быть @id, @type, name, description, url.
• Связи между сущностями должны быть явными, а не скрытыми в тексте.

Это превращает текст в машиночитаемое утверждение. Только так ИИ сможет одинаково интерпретировать сущность в любом запросе, в любом контексте. А это — основа доверия.

Как построить архитектуру, которую поймёт ИИ

Чтобы сайт стал понятным для ИИ, нужно перестать думать в категориях меню и URL. Вместо этого — построить структуру на смысле.

Забудьте про плоские URL вроде /catalog/electronics/laptops/ryzen — это архитектура прошлого. Она создаёт иллюзию порядка, но мешает ИИ строить устойчивую модель знаний. Вместо этого переходите к постоянным идентификаторам, которые отражают онтологию:

• /entity/product/118492 — стабильный ID сущности;
• /ontology/device/computing/laptop — классификация по смыслу;
• /relation/compatible-with/gpu/rtx-4070 — явная семантическая связь.

Такой подход позволяет:

• Независимо развивать UX и семантический слой.
• Сохранять целостность графа знаний при редизайне.
• Интегрировать сайт в глобальный контекст без риска потерь.

Семантическая персонализация: один сайт, два контента

Нет смысла отдавать один и тот же JSON-LD всем подряд. Googlebot, Bing Copilot и Perplexity Scraper — это разные агенты с разными задачами. Умная стратегия — адаптировать микроразметку под агента.

Как это работает:

• Для Googlebot-AI/2.0 — отдаёте расширенный граф с @nest, compatibleWith, availabilityStarts.
• Для Bing-Copilot — акцент на price, inStock, deliveryLeadTime.
• Для Perplexity — структура, близкая к FAQ, чтобы упростить цитирование.

Это реализуется на edge-уровне (Vercel, Cloudflare, Deno) через middleware, который определяет тип агента и формирует нужную версию JSON-LD 2.0. 

Два пути доставки: пользователь vs. ИИ

Самый важный шаг — разделить путь данных от пути пользовательского опыта. Большинство сайтов пытаются угодить всем одним и тем же HTML. Но ИИ не ждёт анимаций и не кликает по кнопкам. Ему нужна чистая, структурированная информация без шума.

Ведущие платформы уже используют две цепочки доставки:

• Для пользователя: SPA/SSR, интерактивность, визуальные эффекты.
• Для ИИ-агентов: edge-рендеринг с минималистичным HTML, полным JSON-LD 2.0, без JS, рекламы и модальных окон.

Это ускоряет индексацию и повышает качество построения локального графа знаний. А значит — увеличивает шансы на попадание в zero-click-выдачи.

От тактики к системе: как думать в 2025

Чтобы выжить и выиграть, нужно изменить мышление:

• Онтология — не опция. Она должна быть основой проектирования, а не «доработкой».
• CMS должна строиться вокруг сущностей, а не шаблонов.
• URL-стратегия — согласована с долгосрочной политикой идентификации.
• Интеграция с Wikidata, SNOMED, UNSPSC — часть brand-стратегии, а не технического долгостроя.

Мониторинг тоже меняется:

• Следите за AI Citation Rate — как часто ИИ использует ваши данные.
• Анализируйте упоминания в Gemini, Copilot, Perplexity.
• Отслеживайте трафик из ИИ-источников, даже если ссылки на вас нет.

Заключение

SEO в 2025 — это не маркетинг. Это инфраструктура смысла. Это не про трафик. Это про участие в формировании реальности, которую видит ИИ.

Если вы не строите сайт как онтологию, не говорите на языке JSON-LD 2.0 и не адаптируете контент под агентов — вы рискуете быть технически безупречными, но полностью невидимыми для будущего.

Сегодня победит не самый быстрый. Победит тот, чья архитектура скажет ИИ:
«Здесь — правда. Здесь — порядок. Здесь — смысл».

Реклама. ООО “МАРКЕТИНГ И ОНЛАЙН ПРОДАЖИ”. ИНН 9705151710. erid: 2SDnjeimvqd