Поисковая оптимизация *

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».

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.