Механика работы ИИ

Самая важная глава курса. Пока вы не понимаете, как ИИ физически собирает ответ, любые рекомендации по GEO выглядят как набор суеверий. После этой главы каждое требование к контенту становится очевидным.

№	Урок	Ключевые концепции
2.1	Query Fanout: разбивка на подзапросы ↗	Веер из 10–15 масок, разговорные промты, закрытие всего веера микро-интентов.
2.2	RAG: обогащение контекста поиском ↗	Пул 20–50 кандидатов, чанкинг, эмбеддинги, отбор 3–5 фрагментов, grounding.
2.3	Консенсус: подтверждение из разных мест ↗	Повторяемость сигнала, веса модели против поискового слоя, 5–10 глубоких материалов.
2.4	Триплеты: Сущность — Связь — Значение ↗	Граф знаний, H1 = сущность, H2 = свойство, абзац = значение, запрет местоимений.
2.5	Зависимость от позиций в ТОП-10 ↗	Позиция как Tier-1 фактор, обрыв после 10-й строки, ТОП-20 Яндекса для Алисы.