Как стать автором
Обновить

Как генеративная оптимизация (GEO) меняет SEO рынок

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров3K
Автор оригинала: Zach Cohen

Всем привет!
Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.

У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.

Давно ждал аналитику от Andreessen Horowitz (a16z) про влияние AI на SEO. Конечно в обзоре речь про глобальный рынок, но эти тренды мы давно видим в поиске Нейро от Яндекcа, кстати на год раньше чем у Google.
Если совсем коротко — традиционное SEO поощряет точность и повторение, а генеративные движки отдают предпочтение контенту, который хорошо организован, легко поддается анализу и насыщен смыслом (а не просто ключевыми словами).
Но если подумать... то ничего для SEO рынка не меняется, кто хорошо и системно вел работу по этому направлению у него и так уже все выстроено и учтено = есть понимание что такое хороший контент, какая структура удобна для пользователя, как строить контент-план и пр. Просто добавляется еще один инструмент/канал анализа GPT-чаты.
Еще одну мысль «накидывают» a16z, с которой не могу согласиться — рынок GEO с точки зрения инструментов анализа отличается от SEO и нас ждет один игрок монополист. Все это произойдет за счет автоматизация AI агентов, который в итоге будут заменять маркетологов (GEO = AI везде = маркетологи тоже будут AI). Уверен, что замена маркетолога нас ждет очень не скоро, подробно на эту тему писал в статье «AI-агенты в реальном мире: почему они не работают и как это исправить» → следовательно как и с SEO надо будет возиться и разбираться как анализировать, кто конкурент, какой контент готовить и как. Одно понятно точно — контента нужно будет еще больше 😅


Более двух десятилетий SEO был основным методом обеспечения видимости в интернете. Он породил целую индустрию специалистов по работе с ключевыми словами, сервисов продажи ссылок, оптимизаторов контента и инструментов аналитики, а также фрилансеров и агентств для работы с ними. Но в 2025 году поиск начал смещаться от традиционных браузеров к платформам LLM. С объявлением Apple о том, что AI-нативные поисковые системы, такие как Perplexity и Claude, будут встроены в Safari, монополия Google на распространение под вопросом. Фундамент рынка SEO объемом более 80 миллиардов долларов только что дал трещину.

Появляется новая парадигма, движимая не рейтингом страниц, а языковыми моделями. Мы входим во второй акт поиска: генеративную оптимизацию (GEO).

От ссылок к языковым моделям

Традиционный поиск строился на ссылках. GEO строится на языке.

В эпоху SEO видимость означала высокое место на странице результатов. Рейтинги страниц определялись индексированием сайтов на основе соответствия ключевым словам, глубины и широты контента, ссылок, вовлеченности пользователей и многого другого. Сегодня, когда LLM, такие как GPT-4o, Gemini и Claude, выступают в качестве интерфейса для поиска информации, видимость означает появление непосредственно в самом ответе, а не высокое место на странице результатов.

По мере изменения формата ответов меняется и способ поиска. AI-нативный поиск становится фрагментированным по платформам, таким как Instagram, Amazon и Siri, каждая из которых работает на разных моделях и с разными намерениями пользователей. Запросы длиннее (в среднем 23 слова против 4), сеансы глубже (в среднем 6 минут), а ответы различаются в зависимости от контекста и источника. В отличие от традиционного поиска, LLM запоминают, рассуждают и отвечают персонализированным, мульти-источниковым синтезом. Это фундаментально меняет то, как контент обнаруживается и как его необходимо оптимизировать.

Длина запросов ChatGPT
Длина запросов ChatGPT

Традиционное SEO поощряет точность и повторение; генеративные движки отдают предпочтение контенту, который хорошо организован, легко поддается анализу и насыщен смыслом (а не просто ключевыми словами). Фразы вроде «в итоге» или форматирование в виде маркированных списков помогают LLM эффективно извлекать и воспроизводить контент.

Также стоит отметить, что рынок LLM принципиально отличается от традиционного поискового рынка по бизнес-модели и стимулам. Классические поисковые системы, такие как Google, монетизировали пользовательский трафик через рекламу; пользователи платили своими данными и вниманием. В отличие от этого, большинство LLM являются платными, основанными на подписке сервисами. Это структурное изменение влияет на то, как контент ссылается: у поставщиков моделей меньше стимулов показывать сторонний контент, если он не дополняет пользовательский опыт или не укрепляет ценность продукта. Хотя возможно, что рекламный рынок в конечном итоге появится поверх интерфейсов LLM, правила, стимулы и участники, вероятно, будут сильно отличаться от традиционного поиска.

Тем временем, одним из появляющихся сигналов ценности в интерфейсах LLM является объем исходящих кликов. ChatGPT, например, уже генерирует реферальный трафик на десятки тысяч различных доменов.

Количество уникальных доменов, получающих реферальный трафик от ChatGPT
Количество уникальных доменов, получающих реферальный трафик от ChatGPT

От ранжирования к релевантности модели

Теперь речь идет не только о коэффициенте кликабельности, но и о коэффициенте упоминаемости: как часто ваш бренд или контент цитируется или используется в качестве источника в ответах, сгенерированных моделью. В мире, где результаты всё чаще генерируются искусственным интеллектом, GEO (генеративная оптимизация) означает оптимизацию под те источники, которые выбирает сама модель, а не просто под то, появляетесь ли вы в традиционном поиске и на каком месте. Этот сдвиг меняет само понятие видимости бренда и подходы к оценке его эффективности.

Уже сейчас новые платформы, такие как Profound, Goodie и Daydream, позволяют брендам анализировать, как они появляются в ответах, генерируемых ИИ, отслеживать настроения в результатах модели и понимать, какие издатели влияют на поведение модели. Эти платформы работают путем тонкой настройки моделей для отражения языка запросов, актуального для бренда, стратегического внедрения ключевых слов SEO и массового запуска синтетических запросов. Результаты затем организуются в понятные панели мониторинга, которые помогают маркетинговым командам отслеживать видимость, последовательность сообщений и конкурентную долю голоса.

Компания Canada Goose использовала один из таких инструментов, чтобы понять, как большие языковые модели (LLM) упоминают бренд — не только с точки зрения характеристик продукции, таких как тепло или водонепроницаемость, но и узнаваемости самого бренда. Основной вывод заключался не столько в том, как пользователи находят Canada Goose, сколько в том, упоминает ли модель этот бренд спонтанно. Это стало показателем неосознанной узнаваемости в эпоху искусственного интеллекта.

Такой мониторинг становится столь же важным, как и традиционные SEO-панели. Инструменты, такие как Brand Radar от Ahrefs, теперь отслеживают упоминания бренда в обзорах ИИ, помогая компаниям понять, как их представляют и запоминают генеративные движки. Semrush также предлагает специальный набор инструментов для ИИ, разработанный для помощи брендам в отслеживании восприятия на генеративных платформах, оптимизации контента для видимости ИИ и быстрого реагирования на появляющиеся упоминания в ответах LLM, что является признаком того, что традиционные игроки SEO адаптируются к эпохе GEO.

Мы видим появление нового вида бренд-стратегии: той, которая учитывает не только восприятие публики, но и восприятие в модели. То, как вы закодированы в уровне ИИ, является новым конкурентным преимуществом.

ChatGPT теперь приводит 10% новых регистраций на @vercel.
— Guillermo Rauch, основатель и CEO Vercel (облачная платформа для веб-разработки, 4+ млн сайтов)

Конечно, GEO все еще находится на экспериментальной стадии, как и SEO в ранние дни. С каждым крупным обновлением модели мы рискуем переучиваться (или разучиваться), как лучше всего взаимодействовать с этими системами. Подобно тому, как обновления поискового алгоритма Google когда-то заставляли компании спешить, чтобы противостоять колеблющимся рейтингам, поставщики LLM все еще настраивают правила, согласно которым их модели ссылаются на информацию. Появляются новые подходы к работе: некоторые тактики GEO хорошо изучены (например, упоминание в исходных документах, на которые ссылаются LLM), в то время как другие предположения более спекулятивны, например, отдают ли модели приоритет журналистскому контенту над социальными сетями, или как предпочтения меняются с разными наборами данных для обучения.

Уроки эпохи SEO

Несмотря на свой масштаб, SEO так и не породило монополистического победителя. Инструменты, которые помогали компаниям с SEO и исследованием ключевых слов, такие как Semrush, Ahrefs, Moz и Similarweb, были успешными сами по себе, но ни один из них не охватил весь спектр (или не развивался за счет поглощений, как Similarweb). Каждый занимал свою нишу: анализ ссылок, мониторинг трафика, аналитика ключевых слов или технические аудиты.

SEO всегда было фрагментированным. Работа распределялась между агентствами, внутренними командами и фрилансерами. Данные были неточными, а рейтинги были условными, а не проверенными. Google владел алгоритмическими ключами, но ни один поставщик никогда не контролировал интерфейс. Даже на своем пике крупнейшие игроки SEO были поставщиками инструментов. У них не было пользовательской вовлеченности, контроля над данными или сетевых эффектов, чтобы стать центрами, где концентрируется SEO-деятельность. Данные о кликстримах — записи ссылок, по которым пользователи переходят при навигации по веб-сайтам — возможно, являются самым четким окном в реальное поведение пользователя. Однако исторически эти данные были непомерно трудны для доступа, заперты за провайдерами интернет-услуг, SDK, расширениями браузеров и брокерами данных. Это делало построение точных, масштабируемых аналитических данных почти невозможным без глубокой инфраструктуры или привилегированного доступа.

GEO меняет это.

Как упоминаться: появление инструментов GEO

Карта рынка GEO
Карта рынка GEO

Это не просто изменение инструментов, это возможность для платформы. Самые привлекательные GEO-компании не остановятся на измерении. Они будут тонко настраивать свои собственные модели, обучаясь на миллиардах неявных запросов в различных областях. Они будут владеть циклом — аналитика, творческий вклад, обратная связь, итерации — с дифференцированными технологиями, которые не просто наблюдают за поведением LLM, но и формируют его. Они также найдут способ собирать данные о кликах и объединять источники данных от первого и третьего лица.

Платформы, которые выиграют в GEO, выйдут за рамки анализа бренда и обеспечат инфраструктуру для действий: генерирование кампаний в режиме реального времени, оптимизация для памяти модели и ежедневные итерации по мере изменения поведения LLM. Эти системы будут операционными.

Это открывает гораздо более широкие возможности, чем просто видимость. Если GEO — это способ, которым бренд обеспечивает свое упоминание в ответах ИИ, то это также способ, которым он управляет своими текущими отношениями с уровнем ИИ. GEO становится системой учета для взаимодействия с LLM, позволяя брендам отслеживать присутствие, производительность и результаты на всех генеративных платформах. Владейте этим уровнем, и вы владеете бюджетом за ним.

В этом и состоит монополистический потенциал: не просто предоставление аналитических данных, а становление каналом. Если SEO было децентрализованным, смежным с данными рынком, то GEO может быть противоположным — централизованным, управляемым API и встроенным непосредственно в рабочие процессы бренда. В конечном итоге, GEO само по себе, пожалуй, самый очевидный способ проникновения, особенно по мере того, как мы видим изменение в поведении поиска, но в конечном итоге это действительно способ проникновения в перформанс-маркетинг в более широком смысле. Те же принципы бренда и понимание пользовательских данных, которые обеспечивают GEO, могут обеспечить рост маркетинга. Именно так строится большой бизнес, поскольку продукт способен тестировать несколько каналов, итерировать и оптимизировать их. ИИ позволяет создать автономного маркетолога.

Время имеет значение. Поиск только начинает меняться, но рекламные бюджеты движутся быстро, особенно когда есть арбитраж. В 2000-х это был Google AdWords. В 2010-х — движок таргетинга Facebook. Сейчас, в 2025 году, это LLM и платформы, которые помогают брендам понять, как их контент усваивается и на него ссылаются эти модели. Другими словами, GEO — это конкуренция за то, чтобы попасть в сознание модели.

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
GEO убьет SEO?
23.53% Да4
58.82% Нет10
17.65% Любые ИИ не ОК, да и SEO тоже так себе3
Проголосовали 17 пользователей. Воздержались 3 пользователя.
Теги:
Хабы:
+2
Комментарии3

Публикации

Работа

Ближайшие события