Данные 100 запросов доказывают: Perplexity требует семантическую плотность на 30% выше Google

Полевые данные доказывают: контенту под Гугл не хватает семантического веса, чтобы триггерить цитации в LLM, раскрывает Амори Дюваль.

Анализ 100 запросов подтверждает, что генеративные движки требуют более жесткой лексической оптимизации для извлечения и ранжирования сущностей.

Аудит маппит точные дефициты плотности по главным моделям в сравнении с базой Гугла.

Gemini требует на +6% больше вхождений ключей, Claude нужно +9%, а ChatGPT запрашивает +16% сверху.

Интегрированные в поиск модели выкатывают более жесткие пороги: Bing просит +20%, тогда как Perplexity бьет рекорды с +30%.

При этом LLM фильтруют эту семантическую накачку через строгую линейность парсинга.

Оптимизация, зашитая в футеры или блоки FAQ, убивает видимость.

Модели считают плотность смысла последовательными тирами, отдавая огромный вес первым 100–200 словам.

Такое поведение парсера форсит семантическую заливку в начале страницы и жестко режет за свалки ключей в конце документа.