Что такое Neural Search Optimization и NSO-контент

NSO (англ.: Neural Search Optimization) — оптимизация нейронного поиска или оптимизация под нейронный поиск (нейропоиск). Процесс оптимизации цифрового контента для корректной интерпретации нейросетевыми поисковыми и аналитическими системами. 

NSO-контент — это текст, видео, статичные изображения и метаданные, оптимизированные таким образом, чтобы, попав в датасет* нейросетей, интерпретироваться в заданной отправителем (человеком, разместившим такую информацию) тональности (позитив, нейтрал, негатив). 

* Датасет (от английского dataset) — это набор данных, который используется для обучения, тестирования и проверки моделей машинного обучения, в том числе нейросетей. 

Задача NSO-контента при попадании в датасеты нейросетей увеличивать вероятность:

• корреляции предмета информирования с заданной тональностью (позитив, негатив, нейтрал);
• акцента на конкретных аспектах при анализе или генерации ответов.

В отличие от SEO, NSO ориентирован на опосредованное влияние на пользователя через обучение ИИ, а не на прямое взаимодействие с ним (с пользователем).

Что понимается под тональностью позитив, нейтрал и негатив.

Позитивная тональность.

Три примера контента, оптимизированного под нейропоиск (Neural Search) так, чтобы ИИ-модели корректно интерпретировали эмоциональную окраску, как позитивную:

1. Описание продукта (e-commerce)

Текст:

«Этот умный фитнес-браслет — идеальный помощник для здорового образа жизни! Он точно отслеживает пульс, мягко напоминает о движении и радует стильным дизайном. Пользователи в восторге от его долгой работы без подзарядки!»

NSO-метки:

• Ключевые слова с позитивной семантикой: «идеальный», «здоровый», «восторге», «радует».
• Структурированные данные: reviewSentiment: "positive" в JSON-LD.

2. Новостной заголовок в СМИ

Текст:

«Учёные совершили прорыв в лечении диабета: новый метод безопасен и эффективен! Клинические испытания показали 90% успеха, даруя надежду миллионам пациентов».

NSO-метки:

• Эмоциональные триггеры: «прорыв», «безопасен», «надежда», «успеха».
• Контекстные связи: связь с сущностями «медицинское открытие» и «позитивные исследования» в векторе embedding’а.

3. Отзыв о сервисе (корпоративный блог)

Текст:

«Сервис доставки ХХХMarket — это восхитительно быстро и удобно! Овощи всегда свежие, курьеры улыбаются, а приложение понятное даже бабушке. Рекомендуем всем, кто ценит качество!

NSO-метки:

• Усилители тональности: «восхитительно», «улыбаются», «ценит качество».
• Разметка для ИИ: микроформат Rating 5/5 + тональный тег <meta sentiment="positive">.

Как это работает в нейропоиске?

BERT-ранжирование улавливает контекстную позитивность через embedding’и, а
генеративные модели (ChatGPT) используют эти данные для ответов в похожей тональности:

• «ХХХMarket получает восторженные отзывы за скорость и качество!»
• Агрегаторы (типа Google SGE) выделяют такой контент в «позитивные рекомендации».
• Для негативного NSO-контента применяются обратные приёмы — например, «вызывают опасения» вместо «радуют».

Негативная тональность.

Примеры того, как можно оптимизировать текст, изображения и структурированные данные, чтобы нейросети корректно интерпретировали критику, предупреждения или недовольство.

1. Негативный отзыв о товаре (e-commerce)

Текст:

«Этот смартфон разочаровал: батарея садится за 3 часа, экран бликует, а камера смазывает фото. За такие деньги — полный провал. Не рекомендую!»

NSO-метки:

• Ключевые слова с негативной семантикой: «разочаровал», «провал», «не рекомендую».
• Разметка: reviewSentiment: "negative" (schema.org) + микроформат Rating 1/5.

Как это влияет на нейропоиск?

• Поисковые ИИ (например, Google SGE) помечают контент как «критику» и реже рекомендуют в топ.
• Генеративные модели (ChatGPT) при запросе «проблемы с [модель телефона]» включают этот отзыв в выборку.

2. Критическая новость в СМИ

Текст:

«Новый закон о налогах вызвал волну возмущения: эксперты предупреждают о рисках для малого бизнеса. Чиновники игнорируют жалобы, что может привести к коллапсу рынка». 

NSO-метки:

• Эмоциональные маркеры: «возмущения», «рисках», «игнорируют», «коллапс».
• Контекстные связи: связь сущностей «закон» и «критика» в векторном пространстве.

Как это влияет на ИИ: 

• Системы семантического анализа (BERT) классифицируют текст как «негативный» и ассоциируют закон с проблемами.
• В RAG-поиске (Retrieval-Augmented Generation) такой контент будет всплывать при запросах типа «почему закон о налогах плох».

3. Жалоба на сервис (соцсети/форумы)

Текст:

«Доставка ХХХExpress — кошмар! Заказ опоздал на 2 часа, еда холодная, а поддержка грубит. Больше ни копейки этой компании!»

NSO-метки:

• Усилители тона: «кошмар», «грубит», «никогда больше».
• Структурированные данные json: type: "Complaint", severity: "High", about: "ХХХExpress"

Как такой негатив используют нейросети?

• Модели sentiment-анализа (например, VADER) присваивают тональность «резко негативная».
• Агрегаторы отзывов автоматически понижают рейтинг компании.

Нейтральная тональность. 

Примеры NSO-контента с нейтральной тональностью для нейропоиска.

Нейтральный контент не содержит эмоциональной окраски и подаётся в формате «только факты». Он важен для обучения ИИ объективному анализу, особенно в новостях, научных статьях и технических описаниях.

1. Техническое описание продукта (e-commerce)

Текст:

«Смартфон Model X оснащён 6.5-дюймовым AMOLED-экраном, процессором Snapdragon 8 Gen 2 и батареей 4500 мАч. Поддерживает 5G и зарядку 30 Вт. Вес — 198 грамм».

NSO-метки:

• Отсутствие оценочных слов: только характеристики.
• Разметка: description: технические параметры, sentimen: neutral.

Как это влияет на нейропоиск?

• Поисковые ИИ (Google SGE) классифицируют текст, как «информационный» и показывают в ответ на прямые запросы («характеристики Model X»).
• Генеративные модели (ChatGPT) пересказывают данные без искажений.

2. Научная новость в СМИ

Текст:

«Исследование Роскосмоса подтвердило наличие водяного льда в кратерах Луны. Данные получены с помощью спектрометра ХХХ. Учёные планируют дальнейший анализ».

NSO-метки:

• Фактология: глаголы «подтвердило», «получены», «планируют» без эмоций.
• Связи сущностей: «Роскосмос» + «исследование» + «вода на Луне».

Как это влияет на ИИ:

• Системы вроде perplexity.ai используют такой контент для ответов на запросы типа «есть ли вода на Луне» без добавления гипотез.
• Алгоритмы новостных агрегаторов (Google News) помещают материал в раздел «Факты», а не «Мнения».

3. Инструкция (корпоративный сайт)

Текст:

«Для подключения принтера: 1) Установите драйвер с диска, 2) Подсоедините USB-кабель, 3) Выберите устройство в настройках печати. Контакты поддержки: [support@company.com])».

NSO-метки:

• Чёткая структура: нумерованный список, минимум прилагательных.
• Разметка: type: HowTo, textPurpose: instruction.

Почему это важно?

Голосовые ассистенты (Алиса, Siri) зачитывают такие инструкции дословно. Поисковики ранжируют их выше по запросам типа «как подключить принтер [модель]».

Пример запроса, где нужна нейтральность:

«Побочные эффекты препарата X». ИИ должен выдать список без оценок («возможна головная боль», а не «опасный симптом!»).

Резюмируя тему с тональностью контента, оптимизированного для нейропоиска (NSO-контент) можно сказать следующее:

• негативная и позитивная тональности служат в основном для целей позиционирования и решают репутационные задачи;
• нейтральная тональность NSO-сообщений служит для насыщения базы нейросетей знаниями о компании, персоне или событии, не преследуя цель формирования определённого отношения пользователя к ним через нейросеть.

Применение терминов Neural Search Optimization и Neural Search Optimizated Content

Термины NSO и NSO-контент я сформулировал в 2024 году после консультации со специалистами в области SEO и носителями языка.

Применительно к фразе NSO-контент, NSO следует расшифровывать, как Neural Search Optimizated, а не Neural Search Optimization. В дословном переводе фраза будет звучать, как «Контент, оптимизированный для нейронного поиска».

В свою очередь, термин Neural Search Optimization (оптимизация для нейропоиска) подходит для описания задач в сфере продвижения в нейросетях.

Зачем нам скорее нужно прийти к единому термину?

На данный момент в российском сегменте интернета (да и в западном тоже) единого термина нет. Так, специалисты российской компании BotFAQtor (анализ трафика сайта и блокировка ботов) предлагают термин AEO (answer engine optimization).

«AEO (answer engine optimization) — это продвижение контента под нейровыдачу в поисковых системах», — расшифровывают свой термин в BotFAQtor.

На их сайте есть достаточно полный сравнительный анализ отличительных черт SEO и AEO. Из этого сравнения видно, что термин AEO соответствует описанию NSO. Однако он излишние, на мой взгляд, усложнён.

Answer engine optimization дословно переводится, как «Оптимизация движка ответов». По моему мнению, такая формулировка весьма специфична. Это затруднит её понимание клиентами компаний, которые будут оказывать соответствующие услуги. В свою очередь, это приведёт к тому, что заказчику (бизнес, отдельный специалист, развивающий свой личный бренд или общественный деятель) будет сложнее запомнить, как называется нужная ему услуга, чтобы искать её в интернете.

Исходя из моей практики продаж такого рода услуг, термин NSO (Neural Search Optimization) лучше запоминается заказчиками (среди которых есть и крупнейшие высокотехнологичные компании из РФ), т. к. он им понятен.

Термин NSO (Neural Search Optimization) созвучен с SEO (Search Engine Optimization), что наилучшим образом даёт заказчику понимание задач и результатов, стоящих перед подрядчиком. Тем более что предлагать такого рода услуги, скорее всего, начнут SEO-специалисты, т. к. это близкая для них деятельность. Хотя они и не смогут обойтись без навыков проактивного пиар и контент-маркетинга, это не входит в круг обозреваемых здесь вопросов, поэтому я расскажу об этом в следующих статьях (подписывайтесь на мой: Telegram, VK).