Information Gain (прирост информации)
Information gain (прирост информации) - это понятие из патента Google 2022 года (Information Gain Scores, US11354343B2), которое оценивает, сколько новой информации добавляет страница по сравнению с тем, что уже известно. Оно отражает дополнительную ценность, которую читатель получает от страницы после того, как уже прочитал другие топовые результаты. С 2024 года это стало распространённым подходом к интерпретации Core Update от Google и Helpful Content Update.
Information gain (прирост информации) - это понятие из патента Google 2022 года (Information Gain Scores, US11354343B2), которое оценивает, сколько новой информации добавляет страница по сравнению с тем, что уже известно. Оно отражает дополнительную ценность, которую читатель получает от страницы после того, как уже прочитал другие топовые результаты. С 2024 года это стало распространённым подходом к интерпретации Core Update от Google и Helpful Content Update.
Почему это важно
Если на первой странице результатов 10 постов и 9 из них говорят одно и то же, а 10-й идентичен им, пользователь не получает ничего. Google стремится уйти от такого дублирования, поощряя страницы, содержащие информацию, которой ещё нет в существующих результатах. В 2026 году, когда AI-поиск синтезирует множество источников в единый ответ, эффект ещё сильнее: у страниц, повторяющих общеизвестные факты, нет причин быть процитированными, тогда как страницы с уникальной информацией становятся кандидатами на цитирование.
Основная идея патента
Патент описывает такой сценарий:
- Пользователь вводит запрос.
- Поисковая система определяет топ-N документов.
- Она вычисляет "оценку прироста информации" (information gain score) для каждого - сколько новой информации несёт документ по сравнению с уже просмотренными документами.
- Она переупорядочивает результаты, отдавая предпочтение страницам с высоким приростом информации.
Ключевой момент в том, что Google смотрит не только на качество отдельного документа - он смотрит на отличие от существующих результатов. Отличный пост сам по себе всё равно может ранжироваться ниже, если вокруг него уже существует много похожего контента.
Как повысить information gain
Оригинальные данные: собственные данные опросов, статистика поведения пользователей, результаты внутренних экспериментов. Цифры, которых нет ни у кого другого, по своей природе обладают высоким приростом информации.
Личный опыт: конкретные детали реального использования, эксплуатации или развёртывания продукта. Именно здесь вступает в игру "Experience" (опыт) из E-E-A-T.
Кейсы: "Компания A применила эту стратегию и увеличила выручку на X%." Конкретные кейсы - это уникальная информация, которую невозможно скопировать.
Контраргументы и ограничения: когда каждый пост говорит "этот метод лучший", разбор "случаев, когда этот метод не сработал" даёт большой прирост информации.
Свежие обновления: когда в существующем материале используется статистика 2023 года, обновление до данных 2026 года создаёт прирост информации.
Синтез и сравнение: объединение множества источников в единый ресурс, между которыми читателю не приходится перескакивать.
Интервью: цитаты отраслевых экспертов или практиков дают пригодные для цитирования предложения, недоступные в публичных материалах.
Предоставленные инструменты: калькуляторы, чек-листы и шаблоны предлагают иное измерение ценности, чем контент только для чтения.
Признаки контента с низким приростом информации
Перефразированные топовые результаты: переписанный текст с той же структурой, содержанием и примерами, что и у существующих постов.
Фактические перечисления в стиле Wikipedia: повторяющиеся определения и история, которые всем уже известны.
AI slop: обобщённый контент, скомпонованный из существующих статей без новой информации.
Поверхностные списки: 21-й по счёту материал "10 способов сделать X" в нише, где уже есть 20 таких.
Что это значит для GEO
Когда AI-поиск читает множество источников и составляет ответ, он неявно оценивает, "у какого источника есть информация, которой нет у других", и отдаёт приоритет таким источникам для цитирования. Контент с высоким приростом информации выигрывает и в классическом ранжировании поиска, и в цитировании AI-поиском. Основная стратегия GEO в 2026 году - включить "хотя бы одно предложение, которого нет ни у кого другого".
Источники: