GEO и AEO оптимизация

Подробнее о работе с нейросетями

Если вы хотите попасть в быстрые ответы поисковых систем (Яндекс Алиса, Google AI Overview), а также в результаты выдачи LLM-моделей (ChatGPT, Perplexity, Deepseek), то мы составим стратегию и подробный контент-план для достижения данной цели и проведем ряд запланированных работ.

Зачем попадать в ответы ИИ?

Влиять и управлять результатами выдачи AI-сервисов важно, и вот почему:

• Повышение узнаваемости бренда и компании, доверия к нему, цитируемость, PR;
• Трафик на сайт. Особенно важно становится тем, что быстрые ответы ИИ уже сейчас забрали часть трафика на себя (пример, пользователь читает информацию в нулевых результатах выдачи, и уходит из нее, получив ответ, и не кликая ни на какие результаты платной или органической выдачи).
• Корректируя ответы нейросетей под более «конверсионные» промпты, вы следом за конверсионным трафиком получите и лиды. Например, прорабатывая такие направления как: лучший сайт по такой-то теме, рейтинг сервисов, ТОП-10 компаний, сравнение товаров/услуг и т.д.;
• Популярность нейросетевых ответов будет только возрастать, поэтому уже сейчас важно хотя бы на базовом уровне заниматься данной работой, повышать управляемость данного канала, прорабатывать гипотезы и отслеживать результаты. Благодаря этому в дальнейшей перспективе, когда тренд наберет обороты, вы будете «на коне», просто регулируя уже действующие рабочие процессы.

Методы управления и воздействия

Ключевые методы управления процессом, это:

• Контроль пула важных для ниши пропмтов, специально подобранных с учетом важности потенциального присутствия. Определение ТОП конкурентов, подсвечиваемых ИИ, а также ТОП источников, на которые данная интеллектуальная модель опирается и их ранжирование по частоте встречаемости.

• Детальная проработка данных источников. В частности, это проверка, можно ли на какие-то из них воздействовать, пытаясь добавлять упоминания о нашей компании. Например, есть платные рейтинги, куда можно добавиться за деньги, при этом оплату провести разовую, но попасть сразу в несколько популярных «источников» для AI, т.к. у рейтинга несколько категорий, и все они являются источниками данных. Вероятно, на какие-то источники можно попасть прямыми договоренностями или другими путями.
• Создание своих источников. Как у себя на сайте, так и на внешних ресурсах, которые LLM-модели часто используют. Здесь важно и классическое SEO — оптимизация текста и тегов, структурированность информации, EEAT факторы, авторство, наличие блоков FAQ, микроразметка, и прочие факторы. Пример, никто не мешает у себя на сайте создать некий рейтинг ТОП-10 компаний, оказывающих услуги по «ремонту холодильников». И пробовать завести данную статью в ТОП-10 поисковых систем классическим SEO, таким образом повышая вероятность ее использования в ИИ. *Например, классическая закупка статейных ссылок с трастовых ресурсов (даже через биржи типа Miralinks), также работает на повышение цитируемости в ИИ.
• Проработка сайта под Bing.com, как поисковой машины, используемой ЧатГПТ как основным онлайн источником. Пример, как минимум, это отдача данных из Google Search Console в Bing Webmasters Tools, а также проверка доступности сайта роботу Bing (отсутствие запретов в robots.txt).

• Уровень проработки шаблона статей на своем сайте. Таким образом, повысив шансы в целом стать источником по мене важным промптам. Но тем не менее также сработав на пиар и повышение узнаваемости компании.
• Можно пробовать «обучать» нейросети, выполняя роль внешнего ассессора, подводя ответы ИИ под нужные и удобные вам (упоминание компании, или ссылка на сайт), и ставя лайки (условно размечая результат как useful/helpful), делясь результатами, всячески форсить такие ссылки на нужные вам ответы. Метод пока в качестве гипотезы, но вполне вероятно, что он будет себя показывать как рабочий и модели будут чаще указывать на вашу компанию в схожих промптах других пользователей.

Вопрос-ответ

Существуют ли сервисы для работы с GEO / AEO?

Да. Например, мы используем Пиксель Тулз для этих целей. Также есть и другие сервисы, для разных целей оптимизации под нейросети и мониторинга: Ahrefs, SE Ranking и другие.

Классическое SEO больше не актуально?

Важно понимать, что GEO и AEO это, по факту, важный апгрейд классического SEO. Тут скорее наоборот, только благодаря базису от SEO можно сделать сайт или внешнюю статью значимыми для LLM-моделей, продумать шаблоны статейных материалов с точки зрения EEAT-факторов и пользовательского опыта, провести внутреннюю оптимизацию статьи и SEO-тегов Title, h1, Description и других. Применить правильную внутреннюю перелинковку. А так же, как было разобрано выше — один из методов влияния на источники для AI, это закупка статейных ссылок, но со статьями, написанными самостоятельно под присмотром SEO-специалиста. Умение отобрать такие трастовые площадки, которые с большей степенью вероятности попадут в ответы, правильно проверив их параметры траста, это так же задача классического поискового продвижения.

Как быстро можно попасть в ответы нейронок?

Если речь о добавлении информации о сайте в уже используемые ИИ статьи как источники, то это может произойти достаточно быстро. Для новых статей, зависит от управляемости источника по SEO (пример, не везде статья будет индексироваться полноценно, или можно править теги, и т.д.). Таким образом, если можно воздействовать лишь на ряд факторов, то задача выхода в ТОП-10 Яндекса, Google или Bing уже будет затруднена. А потом еще нужно стать тем, за кого зацепится AI. То есть тут процесс может затянуться на месяцы. Если же источник 100% управляемый , или мы используем свой сайт для размещения статей, то шанс быстрого вывода в ТОП-10 очень велик, и, особенно если заготовить сразу несколько материалов, сроки так же могут быть вполне сжатыми. Дальше уже зависит от самих моделей, пример, DeepSeek до сих пор имеет базу от середины 2023 года, и лишь при определенных настройках обращается к онлайн-источникам, сильно реже, чем более привычные в рунете Яндекс Алиса или Google AI Overview, а также ChatGPT и Perplexity.

Как узнать популярность тех или иных промптов?

С этим пока сложнее. Т.к. открытых данных типа Wordstat для промптинга нет. Но, контролируя большой пул достаточно целевых промптов, вы обязательно увидите те самые условные 5-10 сайтов, которые цитируются чаще всего. Таким образом будет понятно, на что уже точно стоит воздействовать напрямую. А также какого рода новые материалы точно стоит подготовить и разместить, для значительного повышения шанса попадания в нейро-выдачу. Далее можно контролировать трафик из ИИ-источников по той же Яндекс.Метрике. И, как дополнительный момент, остается важным нахождение в ТОП-10 по СЧ-ВЧ инфо-запросам (частоты которых вполне можно измерить). Т.к. длинные промпты и запросы поиск все равно будет разбивать на блоки мелких и агрегировать сайты, которые чаще в ТОП-10 по ним. Таким образом, опять приходим к важности классического SEO.