Что такое GEO (Generative Engine Optimization)

Критические отличия SEO от GEO

Когда пользователь вводит запрос в обычный Google, алгоритм ранжирует страницы по релевантности ключевых слов, авторитету домена и другим сигналам. Ваша задача — быть одной из лучших в списке.

Когда пользователь спрашивает ChatGPT или получает AI Overview, происходит совсем другое. Языковая модель использует технику под названием RAG (Retrieval-Augmented Generation — поисково-дополненная генерация). Она:

1. Извлекает релевантные фрагменты из базы данных (интернета)
2. Проверяет их надёжность по критериям доверия
3. Синтезирует ответ, объединяя информацию из нескольких источников
4. Указывает источники, которым доверила

Ключевая разница: поисковый движок выбирает целые страницы, а LLM выбирает фрагменты контента и бренды как источники информации.

Как работают генеративные движки: механика ранжирования в эпоху ИИ

Концепция «Источников истины»

Генеративные движки не являются поисковыми машинами в классическом смысле. Они работают как интеллектуальные ассистенты, которые обучены выбирать надёжные источники и синтезировать из них ответы. Представьте себе профессиональную библиотекаря, которая знает авторов и издательства в своей области и сначала обращается к самым авторитетным из них, когда нужно найти ответ.

Исследование Princeton показало, что при оптимизации контента по определённым параметрам видимость в генеративных движках можно увеличить на 40%. Однако эта оптимизация работает совсем по-другим правилам.

Роль структурированных данных и контекста

Языковые модели анализируют информацию на нескольких уровнях:

Семантический уровень: LLM понимают не отдельные ключевые слова, а весь контекст. Если вы пишете про «лучшие кроссовки для марафона», модель должна увидеть, что это не просто список товаров, а глубокий гайд с советами специалистов.

Уровень авторитета: Модели обучены выбирать информацию, которой заслуживают доверия. Это определяется по E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) и по упоминаниям вашего бренда на авторитетных сайтах, в СМИ, на Википедии.

Структурный уровень: Контент, оформленный в виде структурированных данных (Schema.org), RAG-системы обрабатывают быстрее и точнее. Таблицы, списки, JSON-LD разметка — всё это сигналы для ИИ.

Платформы и их приоритеты

Разные генеративные движки источники выбирают по-разному:

• ChatGPT доверяет энциклопедическому контенту — Wikipedia составляет почти 8% всех цитирований
• Google AI Overviews предпочитают баланс между профессиональным контентом и социальным обсуждением
• Perplexity часто цитирует Reddit и сообщества, где реальные люди делятся опытом

Это означает, что стратегия GEO должна быть платформо-специфичной. Контент для ChatGPT пишется иначе, чем контент для Perplexity.

5 стратегий GEO-продвижения: как попасть в ответ нейросети

1. Цитаты и Статистика — язык доверия для ИИ

Языковые модели обучены распознавать закономерности, которые сигнализируют о надёжности. Согласно исследованию GEO-bench, добавление статистики и цитирования повышает видимость на 40%+.

Это не магия. Это логика: если вы говорите «65% маркетологов используют AI» — это звучит аргументированно. Если вы просто пишете «многие маркетологи используют AI» — это шум.

Практика: Для каждого утверждения ищите данные:

• Исследования авторитетных компаний (Gartner, McKinsey, IDC)
• Собственные исследования и опросы
• Статистику из государственных источников
• Примеры и кейсы с конкретными числами

Чем больше уникальных данных в вашем контенте, тем выше вероятность, что ИИ выберет именно вас как источник для ответа.

2. Структурирование (Списки и Таблицы) — форма для парсинга

LLM обрабатывают неструктурированный текст, но существенно быстрее и точнее работают с организованной информацией. Таблицы, маркированные списки, пошаговые инструкции — это не просто удобство для человека, это сигналы для алгоритма.

Практика структурирования:

• Используйте заголовки (H2, H3) для логической иерархии
• Разбивайте длинные абзацы на списки из 3-5 пунктов
• Создавайте сравнительные таблицы там, где это уместно
• Применяйте Schema.org разметку (Article, FAQ, HowTo) для явного указания структуры

Пример: Вместо «В выборе CRM-системы важны скорость работы, удобство интеграции и цена» напишите:

Критерии выбора CRM-системы:

• Скорость работы — время загрузки интерфейса < 2 секунд
• Интеграции — поддержка не менее 50 сервисов
• Цена — от $50/месяц за базовый план

Второй вариант LLM обработает как структурированный набор фактов, а не как мнение.

3. Понятный язык и прямые ответы — принцип «Вопрос → Ответ»

Генеративные движки обучены извлекать ответы на конкретные вопросы. Если ваш контент начинается с лирического вступления в две страницы, прежде чем вы дадите ответ, модель потратит больше «умственных ресурсов» на поиск релевантного места. Лучше — вставить ответ в начало.

Практика:

• Начните с прямого ответа на вопрос заголовка
• Используйте простые предложения (средняя длина — 15-20 слов)
• Избегайте жаргона или объясняйте его
• Один абзац — одна идея

Пример: ❌ «Когда мы говорим об оптимизации веб-сайтов, важно понимать, что это не просто вопрос включения ключевых слов в текст, но и целый набор методов, которые используются для повышения видимости...» ✅ «Оптимизация веб-сайта — это набор методов для повышения видимости в поисковых системах. Основные компоненты: ключевые слова, структура контента, скорость загрузки и обратные ссылки.»

4. Авторитетность бренда (Brand Mentions) — упоминания на авторитетных ресурсах

Исследования показывают сильную корреляцию между упоминаниями вашего бренда на авторитетных сайтах и цитированием в AI Overviews (корреляция 0.664). Бренды в топ-25% по веб-упоминаниям получают в 10+ раз больше размещений в AI Overviews.

Это не обратные ссылки в классическом SEO смысле — это brand mentions — просто упоминания вашей компании, даже без активных ссылок.

Практика:

• Работайте с PR: размещайте новости в авторитетных СМИ и деловых публикациях
• Попадайте на Википедию (в статьи по вашей тематике)
• Участвуйте в интервью экспертов на известных платформах
• Получайте упоминания в исследовательских отчётах
• Развивайте отношения с инфлюенсерами и аналитиками в вашей нише

5. Техническая разметка (Schema.org) — паспорт для робота

Schema.org — это словарь семантических меток, которые помогают LLM понять структуру вашего контента. Хотя AI-модели могут работать и без явной разметки, Schema.org значительно повышает точность интерпретации.

Основные схемы для GEO:

• Organization — информация о вашей компании (логотип, название, контакты)
• Article — метаданные статьи (автор, дата публикации, издатель)
• FAQ — вопросы и ответы (полезно для информационных запросов)
• HowTo — пошаговые инструкции
• Person — профиль автора (для E-E-A-T)

Эта разметка говорит LLM: «Это статья, написанная экспертом Иваном Петровым, опубликованная 20 декабря 2025, издатель — авторитетный сайт SportNews».

Какой контент выигрывает в GEO?

На основе анализа того, какие форматы чаще всего цитируют генеративные движки, выделяются несколько победных моделей: Сравнительные обзоры («Лучшие X для Y»)

«Лучшие инструменты для социального прослушивания», «Топ 5 CRM для стартапов» — этот формат LLM любят, потому что он структурирован и содержит объективное сравнение. Ключевое условие: сравнение должно быть на основе данных, а не просто мнения.

Гайды Step-by-Step

Пошаговые инструкции хорошо работают для информационных запросов. Используйте HowTo Schema, четко нумеруйте шаги, указывайте предполагаемое время выполнения.

Глоссарии и определения

Когда пользователь спрашивает «Что такое GEO?», генеративный движок ищет чёткое, компактное определение. Глоссарии — это краткие дефиниции с примерами, которые LLM легко включить в свой ответ.

Исследования и оригинальные данные

Собственные исследования, опросы, анализ данных — это контент, которого нет больше нигде. Генеративные движки приоритизируют такой контент, потому что он аутентичен и добавляет новую информацию в экосистему.

AI Overviews на практике: почему падает CTR и кто выигрывает

Статистика влияния:

В сентябре 2025 года компания Seer Interactive опубликовала исследование, которое потрясло сообщество:

• CTR упал на 61% для запросов с AI Overviews (с 1.76% до 0.61%)
• Платные клики упали на 68% (с 19.7% до 6.34%)
• Но бренды, упомянутые в AI Overview, получили на 35% больше органических кликов и 91% больше платных кликов

Это парадокс, который объясняет суть GEO: прямой трафик по ссылке упал, но качество трафика из AI-цитирования выше. Пользователь, который прочитал ваше имя в ответе ИИ и затем перешёл на сайт, уже знает о вас и его намерение более четко.

Рост и масштаб

• AI Overviews достигают 1.5 миллиардов пользователей в месяц (200+ стран) по состоянию на конец 2025
• 13-19% всех поисков содержат AI Overview
• Наибольший рост в вертикалях: развлечения (528%), рестораны (387%), путешествия (381%)

Это означает, что игнорировать GEO теперь нельзя. Даже если сейчас AI-трафик для вас незначителен, через год-два это может быть 20-30% всего органического трафика.

Умрёт ли классическое SEO?

Нет. SEO и GEO будут работать в связке, но для разных типов запросов.

Когда работает SEO:

• Навигационные запросы («Перейти на сайт компании X»)
• Транзакционные запросы («Купить кроссовки Nike»)
• Локальные запросы (с картами и отзывами)

Для этих целей пользователи кликают по ссылке в поисковой выдаче. Здесь SEO сохранит свою роль.

Когда доминирует GEO:

• Информационные запросы («Как выбрать кроссовки?»)
• Исследовательские запросы («Какие новые методы маркетинга в 2025?»)
• Вопросы мнения («Лучшие инструменты для X»)

Для этих целей пользователи предпочитают сразу получить синтезированный ответ от ИИ, а не кликать по 3-5 ссылкам.

Таблица: Распределение типов запросов