Граундинг в AI — це підхід, за якого мовна модель (наприклад, ChatGPT, Gemini, Perplexity або Google AI Overviews) звертається до реальної, актуальної інформації з інтернету, а не покладається лише на базу знань, отриману під час навчання.
Граундинг потрібен не для кожного запиту, але коли він використовується, AI формує відповіді на основі авторитетних і свіжих джерел. І, що цікаво, на такі обґрунтовані (grounded) відповіді все ще можуть впливати класичні, перевірені часом SEO-стратегії, звісно, якщо їх правильно допрацювати.
Про це розповідав Марк Вільямс-Кук (Mark Williams-Cook), директор з digital-маркетингу в Candour та засновник AlsoAsked, під час свого виступу на SEO-конференції Collaborator.
У цій статті розбираємо, які запити запускають граундинг, як він впливає на SEO та як насправді працюють дослідження ключових слів і контент-стратегії в епоху AI.
Ключові тези
- Граундинг означає, що AI використовує актуальні джерела з інтернету для формування відповіді, а не лише дані зі своєї бази знань.
- Лише на обґрунтовані (grounded) AI-відповіді можна впливати через SEO, необґрунтовані (non-grounded) відповіді не можуть бути оптимізовані.
- Найчастіше граундинг вмикається для порівнянь, оглядів і тем, де важлива свіжа інформація.
- Під час граундингу AI фактично виконує реальні пошукові запити, подібні до пошуку в Google або Bing.
- Щоб впливати на обґрунтовані (grounded) відповіді, важлива видимість у надійних джерелах загалом, а не лише позиції власного сайту.
Граундинг в AI: що це і як працює
Граундинг в AI відбувається тоді, коли модель (наприклад, ChatGPT, Gemini тощо) звертається до реальних і актуальних даних з інтернету, а не лише до власної бази знань, отриманої під час навчання. За допомогою Retrieval-Augmented Generation (RAG) AI знаходить, аналізує та інтегрує зовнішні дані у відповіді, формуючи обґрунтовані (grounded), точні, актуальні й контекстно релевантні AI-відповіді.
Фокус на граундинг AI та SEO підвищує ваші шанси потрапити до відповідей, які генерує штучний інтелект.
SEO в епоху AI: правила оптимізації
Почнімо з порівняння класичних пошукових систем і AI-пошуку. Раніше шлях користувача виглядав просто:
Користувач → Google-пошук → Перелік результатів
Щоб потрапити в цей список і бути видимими для своєї аудиторії, SEO-спеціалісти оптимізували сайти під:
- ключові слова;
- позиції в пошуку;
- трафік;
- кліки.
Нова реальність така: мільйони користувачів оминають класичний пошук і звертаються до ChatGPT, Claude чи інших AI-моделей. AI-пошук додає ще один рівень до знайомого сценарію:
Користувач → AI-модель → пошукова система → вебсторінки → згенерована відповідь
І тут ключовий момент:
AI-моделі не замінюють пошукові системи. Вони залежать від них.
Коли AI не впевнений у власних знаннях, він запускає реальні пошукові запити на фоні. Ці запити спираються на індекси Google або Bing. Саме це і називається граундингом.
Хоча спосіб формування запитів і отримання відповідей змінився, базові принципи залишилися незмінними:
- позиції в пошуку все ще мають значення;
- посилання все ще мають значення;
- свіжий контент усе ще має значення.
Пошук ключових слів в епоху AI: що змінилося
Класичний пошук ключових слів будувалося навколо коротких, точних фраз із вимірюваним пошуковим обсягом (search volume). Сьогодні ця модель дає збій з трьох причин:
- користувачі не просто шукають щось, а фактично спілкуються з AI-моделями;
- AI-відповіді персоналізовані й адаптуються до контексту та деталей конкретної людини;
- пошуковий інтент розкривається через ланцюжок запитань, а не один окремий запит.
Приклад:
Замість того щоб вводити запит на кшталт «найкращі авто у 2026 році», користувач тепер формулює думку так:
«У мене є сім’я з п’ятьма дітьми, ми щовихідних їздимо в короткі поїздки, а влітку подорожуємо автомобілем. Яке бюджетне авто варто купити, щоб воно було комфортним для коротких і довгих поїздок — з багажем і без нього?»
Користувачеві більше не потрібно спрощувати своє мислення, годинами гортати пошук, читати огляди й порівняння. Зараз достатньо детально описати ситуацію, а всю роботу за нього зробить AI.
Відповідно, завдання SEO-спеціаліста більше не полягає в тому, щоб вгадати, що саме людина напише в пошуковому рядку. Набагато важливіше зрозуміти, які запити запускає AI після того, як розібрався з потребою користувача.
Тому сьогодні оптимізація працює не лише в межах пошукового рядка, а на рівні логіки діалогу між користувачем і AI.
Покроковий гайд з оптимізації під генеративний пошук
Крок 1: Почніть з основних ключових слів
Попри всі зміни, які AI-моделі принесли в SEO, оптимізація все ще починається з класики:
- ключові слова, які ви вже відстежуєте;
- теми, з якими ви вже працюєте.
Сприймайте їх як якорі, а не як фінальні відповіді.
Повернімося до автомобільної теми, яку ми вже згадували. Основні ключові слова можуть бути таким:
- сімейні автомобілі;
- найкращі сімейні автомобілі;
- найкращі сімейні автомобілі у 2026 році.
Самі по собі вони занадто загальні й слугують лише відправною точкою для подальшої роботи.
Крок 2: Побудуйте персонажів та «людиноорієнтовані» ключові слова
Розуміння цільової аудиторії, її потреб, уподобань і болів сьогодні важливіше, ніж будь-коли, адже AI-відповіді залежать від того, хто саме ставить запитання.
Батьки п’ятьох дітей, які постійно подорожують, не отримають аналогічної поради, що й водій-одинак, який пересувається лише містом. Людина, яка шукає бюджетне авто, не звертатиме уваги на шкіряний салон чи хромовані елементи.
Саме тому не варто оптимізувати універсально, «для всіх». Натомість визначте кілька реалістичних профілів користувачів, враховуючи:
- їх досвід;
- цілі;
- обмеження;
- цінності.
До прикладу:
Далі попросіть AI допомогти вам переформулювати основні ключові слова під кожного персонажа. Ми звернулися до ChatGPT і зробили це для персонажа «Велика сім’я». Результат показано на скриншоті нижче:
На скриншоті показано, як AI переписує загальні ключові слова (family vehicles, best family vehicles тощо) з урахуванням потреб персонажа «Велика сім’я з 5 дітьми». Запити перетворюються на природні, людиноорієнтовані формулювання — із зазначенням кількості пасажирів, рядів сидінь, практичності та сценаріїв використання.
Один ключ може перетворитися на десятки природних запитів.
Крок 3: Складіть список поширених запитань
Важливо знаходити питання, які люди ставлять у реальному житті та на платформах на кшталт Reddit, адже саме так формулюються запити до AI-моделей. Наприклад, користувач, який шукає доступне авто для великої родини, найімовірніше запитує:
- Які автомобілі комфортно вміщують 7–8 пасажирів?
- Які мінівени найкраще підходять для великих сімей?
- Які повнорозмірні SUV мають просторий третій ряд?
Щоб спростити формування переліку частих запитань, можна скористатися інструментом People Also Asked (PAA). Він дає змогу налаштовувати пошук за країною, містом, мовою та навіть глибиною видачі. Ми використали його для запиту «авто для великої сім'ї» («vehicle for a big family»).
На скриншоті показано карту запитів з інструмента AlsoAsked для теми big family vehicle. Він демонструє, як один базовий запит розгалужується на десятки уточнювальних питань: про кількість пасажирів, розмір авто, тип кузова, комфорт і практичність.
Як бачите, інструмент генерує типові запитання та показує, що користувачі зазвичай запитують далі. Це надзвичайно зручно, адже дозволяє побачити, як інтент розвивається, а не зводиться до одного пошуку.
Крок 4: Знайдіть потенційні промпти
Ви можете використати будь-яку AI-модель, щоб зібрати список потенційних промптів, передавши їй основні ключові слова, персони користувачів, питання з PAA.
Таким чином можна легко отримати тисячі потенційних промптів. Звучить вражаюче, правда? Але більшість із них не має реальної цінності. Ключове тут — не кількість, а розуміння, на які саме запитання AI шукає відповіді в інтернеті.
Крок 5: Розділіть обґрунтовані (grounded) та необґрунтовані (non-grounded) відповіді
Саме на цьому етапі більшість помиляється в AI SEO.
Як ми вже зазначали вище, існує два типи AI-відповідей: обґрунтовані (grounded) та необґрунтовані (non-grounded). Щоб швидко зрозуміти різницю між ними, зверніть увагу на порівняльну таблицю нижче:
Якщо запит не є обґрунтованим (grounded), оптимізувати його — марна трата часу.
Щоб швидко відфільтрувати необґрунтовані (non-grounded) запитання зі списку ключових слів і FAQ, можна скористатися інструментом QDG Classifier від Dejan AI. Він чітко показує, куди варто інвестувати час і зусилля, а що не дасть результату.
Просто вставте свій список у поле, натисніть кнопку «Classify» — і ви миттєво побачите, які запити є grounded (обґрунтованим), а які ні:
Підсумки
AI-моделі не знають відповідь на будь-які запитання. Деякі промпти змушують їх звертатися до зовнішніх джерел і шукати інформацію в інтернеті.
Ці фонові пошуки дуже схожі на звичайні запити в Google і в багатьох випадках на них можна впливати за допомогою трохи прокачаних, але добре знайомих SEO-прийомів.
Саме тут оптимізація під AI знову звертається до класичного SEO:
- ви знаходите реальні запити;
- бачите, що за ними ранжується;
- оптимізуєте контент під ці результати.
Та сама гра. Інша точка входу.
