Поисковая оптимизация *

Одной из главных задач любой компании является быть более конкурентоспособной, чем другие компании, занимающиеся аналогичным бизнесом. Для этого существует достаточно много способов, которые пытаются реализовать руководители компаний. Однако эти разные способы объединяет одно – они касаются главным образом повышению эффективности операционных процессов и производительности труда участвующих в них сотрудников.

Однако деятельность компании не ограничивается только операционными процессами. Мало кто обращает внимание на процессы управления, без которых деятельность любой компании вообще невозможна (см. Рис. 1).

Bing Webmaster Tools постепенно прокачивает отчет AI Performance. На SEO Week в Нью-Йорке Кришна Мадхаван показал новые функции, часть которых Microsoft уже начала выкатывать. 

Bing — слишком крупный игрок, чтобы отмахиваться от его продуктовой логики. По официальным данным Microsoft, Bing имеет около 155 млн среднемесячных пользователей в ЕС. Глобальные оценки с учетом интеграций в Windows и AI-инструменты показывают аудиторию на уровне 0,9-1 млрд. пользователей в месяц. По данным Яндекса, озвученным на конференции «День Поиска 2026», на сервис приходится 70% поисковых запросов в России, поиском ежемесячно пользуются более 110 млн уникальных пользователей, а быстрые ответы Алисы AI в Поиске получают 46,5 млн пользователей в месяц. 

Вывод очевиден: Bing достаточно велик, чтобы его подход к GEO и AI-выдаче внимательно разбирать, а Яндексу стоило бы быстрее приходить к такой же прозрачной аналитике для вебмастеров. 

На самих слайдах интересно не то, что Bing сказал слово GEO (и они признали вслед за Google). Интересно, в какой форме он это показывает. Там уже виден каркас будущей аналитики: рекомендации, темы, намерения, доля цитирования. Ровно вокруг этих сущностей и будет строиться нормальная работа с присутствием в AI-ответах.

AI‑поиск всё сильнее меняет правила игры. Раньше мы боролись за позиции в Google, теперь всё чаще боремся за то, чтобы бренд попал в ответ ChatGPT, Perplexity, Gemini или Google AI Overviews.

И здесь у SEO‑специалиста возникает неприятный, но важный вопрос:
AI‑системы действительно выбирают лучшие источники — или просто те, которые чаще, понятнее и удобнее подсовывают им информацию?

Два эксперимента SE Ranking дают на это очень интересный ответ.

В первом исследовании команда проверяла, как AI‑generated контент работает в обычном Google‑поиске. Во втором — создала полностью фейковый бренд и посмотрела, сможет ли он получить видимость в AI‑ответах.

Спойлер: да, сможет. Но не всё так просто.

В этой статье разберём, почему разговор о факторах ранжирования Google всё чаще заходит в тупик, если представлять их как список из title, ссылок, скорости, контента и поведенческих сигналов.

Современный поиск работает сложнее. Страница проходит не один фильтр, а несколько слоёв оценки: доступность, индексирование, понимание запроса, понимание документа, качество, спам‑фильтры, сниппеты, медиа, ссылки, локальный контекст и пользовательское взаимодействие.

SEO давно привыкло работать через семантику, интенты, структуру H1-H2, FAQ и анализ конкурентов. Это всё ещё нужно. Но для сложных запросов этого всё чаще недостаточно.

Причина простая: пользователь вводит одну фразу, но за ней часто стоит не один вопрос, а цепочка подзадач. Поисковая система пытается понять не только буквальный запрос, но и то, какие уточнения, сравнения, ограничения, риски и доказательства нужны человеку для нормального ответа.

Google прямо описывает AI Mode как режим для сложных и многочастных вопросов, а в материалах о AI Mode говорится о query fan‑out — подходе, при котором система запускает несколько связанных поисков по подтемам, чтобы собрать более полный ответ. Google также указывает, что специальных требований для попадания в AI Overviews и AI Mode нет: базовые SEO‑практики остаются актуальными, но формат потребления контента меняется.

У Яндекса похожий сдвиг виден через качество контента и новые поисковые интерфейсы. В марте 2025 Яндекс сообщил, что обновил алгоритмы определения качественного контента и снизил количество низкокачественных источников на первой странице выдачи, включая материалы, созданные с помощью ИИ. В мае 2025 в Поиске появился режим рассуждений и развёрнутые ответы с изображениями, видео и ссылками на источники на базе технологий Алисы.

Я фронтенд-разработчик, и в одном из своих пет-проектов на React-сервисе с цветовыми палитрами мне нужно было сделать функционал фильтров, токенов поиска и поиска по названию, где пользователь мог бы выбрать цвет, задать стиль палитры, отфильтровать по количеству цветов и вводить текстовый запрос.

Получилось создать удобный интерфейс, в котором всё меняется мгновенно и без перезагрузок, как и ожидается от современного приложения.

Про GEO и AEO, эпоха AI-поиска и инструментов

Каждый месяц быстрые ответы Алисы AI в Яндекс Поиске видят 46,5 млн человек. Это больше, чем аудитория большинства федеральных медиа. При этом большинство российских компаний до сих пор либо не знают, попадают ли они в эти ответы вообще, либо ищут какую-то особую «оптимизацию под Алису» - и теряют время впустую.

Пользовательское поведение в поиске меняется. Раньше человек открывал Google или Яндекс, вводил запрос, видел список ссылок и переходил на сайт. Сейчас всё чаще сценарий выглядит иначе: пользователь задаёт вопрос нейросети, получает готовый структурированный ответ и может вообще никуда не переходить.

Для бизнеса это создаёт новую задачу: важно быть не только в поисковой выдаче, но и в ответах AI-сервисов. Если нейросеть рекомендует конкурента, а ваш бренд не упоминает, часть спроса проходит мимо вас.

Именно эту задачу решает GEO — Generative Engine Optimization, то есть оптимизация контента и присутствия бренда под генеративные поисковые системы и нейросети.

Эта статья подготовлена по мотивам доклада Владимира Назарова — руководителя агентства поискового маркетинга Head Promo и эксперта в GEO-продвижении. Доклад прошёл в рамках конференции GEO 2026 и был посвящён тому, как бизнесу попасть в ответы ИИ, какие источники используют нейросети и почему продвижение сайта в ИИ уже становится важной частью поискового маркетинга. В презентации доклада отдельно разобраны формула GEO, исследования по источникам, различия между AI-системами и практический кейс продвижения вымышленного автодилера в ответах нейросетей.

Половина «AI-рерайтеров» в рунете – это чатГПТ под красивым интерфейсом с наценкой 300%. Еще часть – биржи копирайтинга, маскирующиеся под нейронку. Ну и SEO-синонимайзеры 2012 года, которые живы до сих пор, потому что заказчики всё ещё проверяют уникальность на text.ru. Разобрала 24 инструмента, прогнала через одну новость, посчитала штампы и нашла глюки. Расскажу, кто что собой представляет и за что платить не надо.

Ноль. Именно столько раз GPTBot, ClaudeBot и PerplexityBot обратились к файлу llms.txt на тысяче доменов за месяц. Не «мало». Не «редко». Ноль. Эти цифры – не из теоретической статьи, а из аудита CDN-логов, который провёл Флавио Лонгато, LLM Optimization / SEO Strategist в Adobe. И они рушат красивую историю о «новом стандарте для AI-SEO».

Я Пётр Гришечкин, эксперт в области SEO. Последние 15 лет я проектирую системы кратного роста трафика для крупнейших сайтов. И последнее время пишу всякие околоSEO статьи – заходите в мой канал.

Сегодня разберём, стоит ли тратить время на llms.txt, что реально показывают серверные логи и куда направить усилия, чтобы AI-системы действительно видели ваш контент.

Рынок потихоньку обретает опору вновь. 

Semrush выкатывает одни из первых внятных исследований про механику AI-ответов: какая логика отбора, какие используются источники и критерии контента.

Сегодня много статистики с моими комментариями)

Один из наших пользователей недавно пришёл к нам со знакомой проблемой: поиск внезапно стал заметно медленнее, хотя внешне ничего явно не ломалось.

Сервис работал, ошибок в логах не было, загрузка CPU выглядела нормально, но пользователи уже начали жаловаться, что поиск тормозит.

Так обычно и проявляются проблемы с поиском в продакшене. Не как драматичный сбой, а как медленное, ползучее ухудшение. Чуть больше трафика здесь, чуть больше индексации там, и прежде чем вы это заметите, производительность уже просела.

К тому моменту, когда пользователи это замечают, настоящая проблема нередко копится уже несколько часов. Без хорошей видимости остаётся только гадать: система перегружена? Одна таблица съедает ресурсы? Или незаметно что-то идёт не так?

Вот почему мониторинг важен. С ним расплывчатое «поиск стал медленным» превращается в проблему, которую можно диагностировать и исправить.

Знаете, можно много долго спорить о том, что вот там умеют делать, а наши ничего не умеют. Но подход Яндекса к формированию поисковой выдачи мне всегда импонировал больше, нежели у Гугла. В Гугле всегда была война бюджетов - кто больше потратит денег на ссылки, тот и получит верхние позиции. Да, есть ещё огромная охапка других факторов - доменные, технические, текстовые, коммерческие и прочие. Но ссылочный всегда важнее. У ООО “Рога” в 3 раза больше ссылочный бюджет или просто больше возможностей получить ссылки на свой сайт, чем у ООО “Копыта”? При общем равенстве остальных параметров, у меня для “Копыт” плохие новости. 

Разговоры об ИИ в маркетинге часто сводятся к тому, что нейросети заменят людей. На практике картина гораздо сложнее. Наталия Михалева, директор по развитию click.ru, рассказала, где нейросети действительно дают эффект, а где ожидания сильно расходятся с реальностью.

Самый неприятный тип инцидента — когда база данных не падает полностью, а просто начинает работать медленнее.

Пользователи замечают это сразу. Жалобы начинают поступать. Технически всё по-прежнему работает, но явно что‑то не так.

И обычно самое сложное здесь не заметить проблему, а понять, что на самом деле происходит.

Начиная с Manticore Search 24.4.0, компактизация RT-таблиц использует более эффективную модель выполнения. Вместо последовательного слияния пар чанков оптимизация теперь поддерживает два важных улучшения:

Вместо объёмной теории, которой в интернете и так достаточно, держите чеклисты! Ниже представлены чеклисты по оптимизации сайта под SEO и GEO (AI-режим поиска) в виде таблиц: поэтапно, без воды, с приоритетами и инструментами проверки. Скопировать таблицы в Excel / Markdown можно на сайте.

Шесть месяцев назад органический трафик блога держался на отметке 23 000 визитов в месяц. После системного UX/UI рефакторинга с учётом SEO правок он вырос до 76 000. Не за счёт новых статей, не за счёт ссылочного бюджета, а за счёт порядка: в структуре, интерфейсе и техническом фундаменте сайта.

Я Пётр Гришечкин, последние 15 лет проектирую системы кратного роста трафика для крупных сайтов. Делюсь разными разборами в своём канале.

Ниже – разбор того, что именно было сделано, в какой последовательности и что реально повлияло на результат.

Почему тексты нейросетей часто вызывают раздражение даже без явных ошибок. Разбираю типичные проблемы ИИ-контента и расскажу, как я правлю такие тексты, чтобы их можно было нормально читать.

Классический SERP («10 синих ссылок») перестаёт быть главной формой ответа, а роль «первого экрана» берут на себя генеративные блоки, которые сразу объясняют, сравнивают и делают выводы.

В Google эта логика материализовалась в AI Overviews — блоке, который генерирует краткий ответ и прикрепляет ссылки на источники, оставаясь над органической выдачей (то есть формально «не заменяя» сайты, но фактически переупорядочивая внимание пользователя). В официальном описании подчёркивается, что AI Overviews — не «чатбот поверх веба», а часть поисковой системы: используется кастомная модель Gemini, работающая вместе с существующими системами ранжирования и Knowledge Graph, а сами обзоры рассчитаны на «сложные вопросы», которые раньше требовали нескольких запросов.

Важно, что даже «архитектура ответа» меняется: Google описывает query fan-out — генерацию нескольких связанных поисков по подтемам и источникам данных, чтобы собрать более полный ответ и подобрать разнообразные ссылки для поддержки. Это прямо влияет на то, как контент «находится» машиной: система не просто ищет одну страницу под один запрос, а компилирует мозаику из фрагментов.

Расширение функции показывает, что это не эксперимент «для отдельных стран». По данным блога Google, в октябре 2024 AI Overviews начали развёртываться более чем в 100 странах и на нескольких языках, а аудитория — «более 1 млрд пользователей ежемесячно».