Информационный запрос

Происхождение и история термина

Класс ввёл Андрей Бродер (IBM Research) в статье «A taxonomy of web search» (ACM SIGIR Forum, 2002) ^[1]. Он описал цель информационного запроса так: «find information assumed to be available on the web in a static form» — найти сведения, которые, как предполагается, уже есть в вебе в статичном виде ^[1]. По ручному разбору 400 запросов из суточного лога AltaVista информационных оказалось 48%; оценку по опросу пользователей (около 39%) Бродер пометил в таблице знаками «??», то есть как неуверенную ^[1].

Дэниел Роуз и Дэнни Левинсон (WWW 2004) разложили информационную цель на подтипы и насчитали 61,3–63,0% информационных запросов в трёх выборках AltaVista примерно по 500 запросов ^[2]. Бернард Янсен, Даниэлла Бут и Аманда Спинк (2008) автоматически классифицировали 1 523 793 запроса поисковика Dogpile за 6 мая 2005 года; информационными признаны 80,6% ^[3]. Учебник Маннинга, Рагхавана и Шютце «Introduction to Information Retrieval» (2008) закрепил класс в академическом курсе информационного поиска ^[4].

В русскоязычной инженерной практике класс описывал, например, Поиск Mail.ru: руководитель группы обработки запросов Михаил Долинин в 2013 году назвал информационный класс «самый широкий в смысловом плане» ^[6]. Когда именно термин «информационный запрос» вошёл в русскоязычное SEO, по найденным первичным источникам установить не удалось. Общая история понятия интента изложена в статье Поисковый интент.

Суть и механизм

Что отличает информационную цель. Человек хочет что-то узнать, понять или научиться чему-то. Ему не важно, на каком сайте окажется ответ (в отличие от навигационного запроса), и он не собирается выполнять действие на странице (в отличие от транзакционного).

Ответ может быть на одной странице или на многих. На узкий вопрос часто отвечает один абзац. По широкой теме, как пишут Маннинг и соавторы, «there is typically not a single web page that contains all the information sought» — обычно нет одной страницы со всеми нужными сведениями, и пользователь собирает их из нескольких ^[4]. Отсюда частая для этого класса картина: несколько переходов из выдачи и уточняющие запросы.

«Статичность» — условность. Бродер уточнял, что под статичной формой понимает документ, который не создаётся в ответ на запрос пользователя ^[1]. Сегодня граница размыта: генеративные системы как раз составляют ответ под конкретный запрос (см. раздел о практике).

Как это учитывают поисковики. Google пишет, что для релевантной выдачи сначала нужно понять, что человек ищет, — «the intent behind your query» ^[7]. Вес факторов ранжирования не фиксирован: по запросам о текущих новостях свежесть материала значит больше, чем по запросам о словарных определениях ^[7]. Оба примера — информационные запросы, но с разными требованиями к странице. Яндекс в справке предупреждает: если алгоритм решит, что страница не отвечает на запросы, её позиции могут понизиться ^[13]. Внутренние классификаторы запросов поисковики публично не раскрывают; в изученных официальных материалах их описаний нет.

Виды и классификации

Подтипы по Роуз и Левинсону (2004)

Самая подробная научная классификация внутри информационного класса принадлежит Роуз и Левинсону ^[2]. Формулировки целей ниже даны в переводе; английские примеры взяты из статьи, а русские примеры и вывод о формате добавлены для пояснения и в статье отсутствуют.

Доли подтипов в выборках AltaVista 2004 года (исторические данные): ненаправленные — 22,7–31,3%, locate — 24,3–25,9%, направленные — 2,7–7,3%, советы — 2,0–5,0%, списки — 2,1–2,9% ^[2]. Заметно, что широкие однословные темы и поиск «где взять» составляли основную массу информационных запросов.

Информационный и коммерческий — не взаимоисключающие оси

В российской SEO-практике запросы часто делят на информационные и коммерческие, как будто это две противоположности. В научной литературе коммерческое намерение рассматривают как отдельное измерение. Х. Дай и соавторы (WWW 2006) назвали его «another independent dimension of search intention» — ещё одним независимым измерением поверх трёх классов Бродера ^[5]. В их таблице «digital camera» — информационный и одновременно коммерческий запрос, а «San Francisco» — информационный некоммерческий ^[5]. Человек, который читает о фотоаппаратах, ищет сведения, но уже думает о покупке. Подробнее — в статье Коммерческий запрос.

Граница с соседними типами

• Locate. У Роуз и Левинсона это подтип информационной цели ^[2], а в российской практике запрос вроде «где купить … в [город]» обычно относят к коммерческим и геозависимым (см. Геозависимый запрос). Здесь классификации расходятся, и это нужно учитывать, сравнивая данные разных источников.
• List. Пользователю нужна сама выдача как список сайтов ^[2]; такой запрос близок к навигационному, только цель — не один сайт, а несколько (см. Навигационный запрос).
• Транзакционный запрос предполагает действие: скачать, купить, заказать (см. Транзакционный запрос).

Отраслевые деления

Поиск Mail.ru относил к информационному классу новости, справочные запросы по фактам и терминам, поиск мнений и отзывов, ответы на вопросы ^[6]. В отраслевой практике встречаются и другие деления — новостные, справочные, «как сделать», обзорные и сравнительные запросы. Единого стандарта для них нет; это рабочие ярлыки (отраслевое деление).

Как применяется на практике

Место в семантическом ядре и воронке

В отраслевой практике информационные запросы относят к верхней и средней части воронки: человек ещё изучает тему и не готов к покупке. Под них создают справочные разделы, блоги, базы знаний. Такие страницы собирают охват, получают ссылки и через внутреннюю перелинковку ведут читателя к коммерческим разделам. Широкую тему обычно оформляют как Тематический кластер (pillar page): обзорная страница-хаб для ненаправленного запроса и отдельные страницы под узкие вопросы и инструкции (см. Хаб-страница, Внутренняя перелинковка). Это описание сложившейся практики, а не результат исследований; польза для конкретного сайта зависит от тематики и спроса.

Разобранные примеры

1. «в каком году основан Эрмитаж» — закрытый направленный вопрос. Уместна страница, где ответ (год) стоит в первом абзаце, а дальше идёт контекст. По такому вопросу поисковик может показать краткий ответ прямо в выдаче (быстрый ответ Яндекса по определению — «краткий информативный ответ на запрос пользователя» ^[12]), и тогда часть людей не перейдёт на сайт.
2. «как пересадить орхидею» — совет. Человеку нужны шаги, материалы, типичные ошибки. Подходит инструкция с нумерованным списком; карточка товара или каталог горшков ответит хуже, хотя ссылка на них уместна в тексте.
3. «фотосинтез» — ненаправленный запрос из одного слова. Цель неизвестна: школьнику нужно определение, студенту — схема процесса. Уместна обзорная статья с определением в начале, оглавлением и ссылками на подробные страницы.
4. «где купить рассаду томатов в Барнауле» — locate. Формально информационный по Роуз и Левинсону ^[2], но выдача по такому запросу обычно коммерческая и локальная; справочная статья о рассаде здесь, скорее всего, не подойдёт.

Быстрые ответы и расширенные сниппеты

Яндекс. Быстрый ответ, по справке Яндекс Вебмастера, содержит «краткий информативный ответ на запрос пользователя» и формируется автоматически из проиндексированных страниц ^[12]. Источниками служат интернет-энциклопедии, научно-популярные и тематические сайты, сайты вопросов и ответов ^[12]. Вероятность попасть в быстрый ответ, по справке, выше, если информация на странице тщательно структурирована, а изложение качественное и грамотное ^[12]. Чтобы контент страницы не показывался в быстрых ответах с YandexGPT, справка предлагает запретить страницу для YandexAdditional или YandexAdditionalBot в robots.txt; изменение учитывается за 2–14 дней ^[12]. Страница справки обновлена 06.02.2024.

Google. Расширенный сниппет (featured snippet) — блок, в котором формат обычного результата перевёрнут: сначала описание, затем ссылка ^[8]. Системы Google сами решают, подходит ли страница для такого блока; пометить страницу как расширенный сниппет нельзя ^[8]. Отказаться можно правилом nosnippet (убирает все сниппеты), уменьшением max-snippet (снижает вероятность расширенного сниппета, но не гарантирует отказ) и атрибутом data-nosnippet для отдельных фрагментов текста ^[8].

Генеративные ответы

Яндекс. Генеративный ответ в поиске Яндекса сейчас называется «Алиса AI в Поиске» ^[15]; в мае 2025 года Яндекс объявил о внедрении в Поиск технологий Алисы: «она унаследует и расширит возможности Нейро» ^[17] — так назывался прежний сервис («Поиск с Нейро»), справка которого по-прежнему открыта ^[16]. По справке, Алиса AI анализирует запрос, изучает релевантные страницы из Поиска и составляет на их основе ответ, в котором, как правило, есть ссылки на эти страницы ^[15]. В выдаче такой ответ появляется, «когда алгоритмы определяют, что вопрос требует развернутого ответа» ^[15]. Справка «Поиска с Нейро» указывает, что сервис умеет отвечать на сложные вопросы, для которых нужно изучить сразу несколько тем ^[16]. Такие вопросы близки к открытым и ненаправленным информационным запросам по Роуз и Левинсону.

Google. AI Overviews показываются, только когда системы Google считают их дополнением к классическому поиску, поэтому по многим запросам их нет ^[9]. Дополнительных требований для появления в AI Overviews и AI Mode нет: страница должна быть проиндексирована и пригодна для обычного сниппета ^[9]. Ограничить показ контента можно теми же правилами nosnippet, data-nosnippet, max-snippet и noindex ^[9].

Сравнение: Google и Яндекс

Как измерить или проверить

Формулы для «информационности» запроса нет. Проверка складывается из двух задач.

1. Определить тип запроса. Основной способ — посмотреть на выдачу: какие страницы и спецблоки в ней уже есть. Общий чек-лист приведён в статье Поисковый интент. Для информационного класса полезно знать признаки, которыми пользовались Янсен и соавторы в автоматической классификации: вопросительные слова («how to», «what is»), формулировки на естественном языке, «информационные» слова вроде «list», длина запроса больше двух слов, просмотр пользователем нескольких страниц выдачи, а также то, что запрос не подходит под признаки навигационного или транзакционного ^[3]. Точность их классификатора при сверке с ручной разметкой составила 74% ^[3] — то есть примерно для каждого четвёртого запроса признаки давали неверный ответ. Поэтому маркеры годятся для первичной сортировки большого списка, но не для окончательного решения.

2. Оценить, как работают информационные страницы. Базовые метрики — показы, клики, CTR и позиции:

• В Яндекс Вебмастере, в «Аналитике поисковых запросов», показ — это появление ссылки на сайт в выдаче по запросу, клик — переход из выдачи, CTR — отношение кликов к показам в процентах; есть также средняя позиция и средняя позиция клика ^[14].
• В Google Search Console аналогичные данные даёт отчёт «Эффективность»: клики, показы, CTR (клики, делённые на показы) и средняя позиция ^[11]. Переходы из AI-функций Google учитываются в этом отчёте в общем поисковом трафике, тип поиска «Веб» ^[9].

На практике информационные страницы оценивают не только по прямым конверсиям: их задача — охват, ответы на вопросы и переходы во внутренние разделы. Если по информационным запросам при хороших позициях CTR низкий, одна из возможных причин — ответ уже показан в выдаче: в исследовании Pew Research Center (США, март 2025 года) при наличии ИИ-сводки пользователи переходили по обычной ссылке в 8% посещений страницы выдачи, без неё — в 15% ^[18]. Переносить эти цифры на Яндекс и российскую аудиторию нельзя: сопоставимых российских измерений найти не удалось.

Ошибки, ограничения и спорные вопросы

Определять тип только по маркерам. «Как» и «что» встречаются и в коммерческих запросах («как заказать …»), а многие информационные запросы состоят из одного слова без вопросительных маркеров («фотосинтез»). Даже формальные правила дают заметную долю ошибок ^[3].

Считать «информационный» синонимом «некоммерческого». Научная классификация допускает коммерческие информационные запросы ^[5]. Обзор моделей фотоаппаратов — информационная страница, но аудитория у неё с покупательским намерением.

Отвечать на информационный запрос коммерческой страницей и наоборот. Если выдача состоит из статей и инструкций, карточка товара под такой запрос, скорее всего, не подойдёт; если в выдаче каталоги — справочная статья тоже проиграет. Подробнее — в Поисковый интент; о конкуренции нескольких страниц сайта за один запрос — в Каннибализация запросов.

Поиск без кликов. Насколько часто ответы в выдаче достаются именно информационным запросам, открытые данные показывают только частично. В Google ИИ-сводки особенно часто появлялись по запросам, начинавшимся с вопросительных слов, и по длинным запросам ^[18]; по данным сервиса Semrush, большинство запросов с AI Overview в 2025 году относились к информационным, хотя их доля снижалась ^[19]. Яндекс в справках описывает условия иначе: ответ Алисы AI показывается, когда вопрос требует развёрнутого ответа ^[15], а в справке о быстрых ответах перечня типов запросов, по которым они появляются, нет ^[12]. Сопоставимых открытых данных о доле информационных запросов среди ответов Яндекса найти не удалось. Данные Pew Research Center (браузинг 900 взрослых в США, март 2025 года) ^[18]:

• ИИ-сводка появилась в 18% поисковых запросов Google в выборке, в 60% запросов, начинавшихся с вопросительных слов («who», «what», «when», «why»), в 36% запросов с существительным и глаголом (полным предложением) и в 53% запросов из 10 и более слов — против 8% для запросов из одного-двух слов;
• клик по обычной ссылке — 8% посещений выдачи со сводкой против 15% без неё; по ссылке внутри самой сводки кликнули в 1% посещений;
• сессия завершалась на странице выдачи в 26% случаев при сводке и в 16% без неё.

По данным сервиса Semrush (уровень 3, выборка более 10 млн ключевых слов из базы сервиса), доля информационных запросов среди запросов с AI Overview снизилась с 91,3% в январе 2025 года до 57,1% в октябре 2025 года ^[19]. Методика определения интента в публикации не описана, поэтому цифры — иллюстрация тенденции, а не измерение. Сопоставимых российских данных о влиянии генеративных ответов Яндекса на клики в открытых источниках найти не удалось.

Качество и достоверность. Google предлагает авторам вопросы для самопроверки: даёт ли материал оригинальную информацию, исследование или анализ; описывает ли тему существенно, полно или исчерпывающе; понятно ли, кто, как и зачем создал материал («Who, How, and Why») ^[10]. Для тем, способных серьёзно повлиять на здоровье, финансовую стабильность или безопасность людей либо на благополучие общества (YMYL), Google придаёт ещё больший вес сильным сигналам E-E-A-T ^[10]. Информационные запросы о здоровье и деньгах требуют повышенной точности и ссылок на первичные источники (см. YMYL-тематики, E-E-A-T).

Спор о долях. Цифры 39% (оценка Бродера по опросу), 48% (лог AltaVista) ^[1], 61–63% (ручная разметка AltaVista) ^[2] и 80,6% (автоклассификация лога Dogpile 2005 года) ^[3] получены на разных поисковиках, в разные годы и разными методами. Сводить их в «средний процент» или выдавать за современную долю информационных запросов в Яндексе или Google некорректно. Различаются и сами определения: у Роуз и Левинсона в информационный класс входит locate, который многие практики сочли бы коммерческим ^[2].

Частые вопросы

Связанные термины

• Поисковый интент
• Поисковый запрос
• Коммерческий запрос
• Навигационный запрос
• Транзакционный запрос
• Быстрый ответ в выдаче
• Семантическое ядро
• Тематический кластер (pillar page)
• Яндекс Нейро
• Google AI Overviews