Поисковая оптимизация *

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».

Каталог на 50 000 товаров, а в индексе поисковиков – 3000. Знакомая картина? Чаще всего причина не в качестве контента, а в том, как реализована навигация по страницам категорий.

Пагинация и бесконечный скролл – одна из тем, на которой я видел больше всего потерянного трафика у e-commerce проектов.

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

Привычная логика уже не такая привычная. SEO разрастается до GEO: SEO + PR + репутационный маркетинг. Сегодня: почему конкретные нейросети ChatGPT, Алиса, Gemini и другие выбирают одни источники и игнорируют другие. Поговорим о факторах присутствия в ответах конкретных ИИ-систем.

Вся деятельность сотрудников должна быть нацелена на достижении установленных руководителем (владельцем) результатов в определенные сроки. А что происходит при практической реализации намеченных планов? Что препятствует или способствует такой деятельности сотрудников? Это, конечно, риторический вопрос, так как ответ давно известен – это деятельность самого руководителя (владельца) компании, т.е. то, как он организует работу свою и сотрудников и имеется ли у него понимание что и как надо делать, чтобы получать максимально возможный при имеющихся условиях результат.

Попробуем разобраться, какие признаки отражают появление несоответствий между произошедшими в деятельности компании изменениями (появление новых задач, оптимизация бизнес-процессов, применение более современных орудий труда, технологии и др.) и существующей системой управления, которая уже начинает тормозить ее развитие. Система управления должна обеспечивать осуществление производственной деятельности компании наиболее оптимальным способом и при изменении этой деятельности необходимо оперативно ее подстраивать для достижения намеченных результатов. Если своевременно этого не делать, то несмотря на применение самых современных технологий и оборудования добиться максимального эффекта от их внедрения будет затруднительно.

1.  Соответствие имеющихся в компании трудовых ресурсов поставленным задачам.

Самым главным и ценным ресурсом, который целеустремленно ищет и собирает любой руководитель (владелец) компании, являются сотрудники, которые предоставляют свой труд (знания, опыт и компетенции) для выполнения намеченных задач. Руководитель (владелец) компании формулирует задачи и требования к руководителям верхнего и среднего уровней управления и к отдельным специалистам, которые должны будут реализовывать эти задачи. К сотрудникам (исполнителям) нижнего уровня управления требования обычно определяют руководители функциональных подразделений (среднего уровня управления).

Привычная модель интернет-поиска постепенно меняется. Все чаще люди получают ответы напрямую из нейросетей, минуя сайты. По данным hh.ru, 58% пользователей в России, которые используют нейросети, доверяют им именно поиск информации. Даже в классических поисковых системах роль ИИ усиливается: по данным BrightEdge, доля zero-click запросов (когда пользователь не переходит на сайт) достигает 77–85% для информационных запросов.

В этих условиях традиционное SEO уже не гарантирует видимость. Возникает новая задача — оценивать присутствие бренда в ответах нейросетей.

Из статьи click.ru вы узнаете: 

Два одинаковых товара, одинаковая цена, одинаковая позиция в выдаче. Но у одного сниппета – звёздочки рейтинга, цена, статус «В наличии», а у другого – голый title и серый текст. Кликают на первый. Всегда.

Разница между ними – структурированные данные (machine-readable описание контента страницы по стандарту Schema.org). И если Вы разработчик, который отвечает за e-commerce проект, эта разница – Ваша прямая зона ответственности.

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 – https://t.me/seo_and_sem. В этом руководстве – конкретные шаги, рабочий код и грабли, на которые наступают почти все.

Помните времена, когда интернет был медленным, а страницы грузились почти мгновенно благодаря простой вёрстке? Это краткий, но суровый факт о росте веса сайтов: если в 2015 году средняя страница «весила» около 1.5 мегабайт, то сегодня средний вес веб-ресурса 2026 года часто превышает 6–8 МБ.

Тяжёлые сайты стали индустриальной нормой, и это подчёркивает актуальность проблемы для бизнеса и пользователей. Клиенты уходят, не дождавшись рендера, так как бесконечная загрузка контента их утомляет, а серверы перегружаются. Сегодня мы расскажем ключевые причины технологической деградации и дадим практическое решение, где главным инструментом спасения станет грамотная оптимизация интерфейса.