Как попасть в выдачу Алисы и другие AI-ответы. GEO SEO (generative SEO), SEO ИИ и Яндекса в России: AI SEO, ASEO и LLM — руководство по выдаче GPT, нейросетей и поисковой выдаче, быстрый путь в топ выдачи в 2025

Чем отличаются GEO SEO (generative SEO), AI SEO и LLM-подход, как устроена выдача Алисы, Яндекса, GPT и выдача ИИ в целом, и что должно быть на сайте, чтобы попасть в поисковую выдачу и занять топ выдачи. Разбираем ключевые факторы отбора, реальные сроки, риски, рабочие форматы контента и пошаговые действия.

Содержание:

Сегодня один и тот же запрос может провести тебя по разным сценариям ответа. Яндекс и Google — классика: ссылки и блоки. Алиса — коротко и по делу. GPT — развёрнутый ответ с примерами. А нейросети в целом — готовое знание + релевантные дополнения.

Понимание различий — это контроль точек входа в трафик.

Это привычная SERP: ссылки со сниппетами, карты, видео, быстрые ответы и реклама. Пользователь выбирает, а сайты воюют за его внимание и видимость алгоритмов поисковиков. И воюют теперь не только с сайтами-конкурентами и рекламой, но ещё и ИИ. Об этом как раз дальше)

Короткий голосовой или экранный ответ, чаще всего — один, но «лучший». Цель — сразу дать человеку однозначный ответ на вопрос.

Ответ, который собирает модель семейства GPT в чатах и сервисах. Это уже сформулированное объяснение, нередко с примерами и иногда со ссылками на источники.

Это всё, что связано с AI-результатами: карточки-резюме, ассистенты, чат-модели. Суть одна — вместо списка ссылок ты получаешь готовую выжимку.

Когда человек задаёт вопрос, ИИ и поисковики действуют по одной логике — найти, понять и показать самое полезное. Разница только в том, как именно они определяют «полезное».

1. Яндекс и классическая выдача.

Алгоритм анализирует тысячи сигналов: соответствие текста запросу, скорость загрузки, качество ссылок, поведение пользователей. Итог — привычный список ссылок, сниппетов, карт, видео. Сайт получает видимость, если страница быстро открывается, отвечает по сути, структурно и заслуживает доверия.

2. Алиса и голосовые ассистенты.

Алиса не даёт «список сайтов» — она выбирает один короткий, уверенный ответ. Для этого система берёт фрагменты из проверенных источников (обычно лидеров поисковой выдачи или экспертных площадок), объединяет их и формирует компактную справку или инструкцию. Если ваш текст структурирован — шанс попасть в голосовой ответ выше.

3. GPT, Copilot, Perplexity и другие модели. Здесь всё глубже: модель анализирует множество источников, вычленяет совпадающие смыслы, проверяет согласованность фактов и формирует свой текстовый ответ. Источники, из которых берутся данные, могут быть названы прямо (со ссылками) или не указаны, но всё равно влияют на итоговый ответ. Главные критерии для моделей:

В общем, выдача ИИ очень связана с классикой (поисковой выдачей). Например, Алиса или YaGPT подтягивают информацию с тех же страниц, что уже ранжируются в Яндексе. Поэтому техническая оптимизация сайта + понятный формат контента = двойной эффект: вы растёте и в поиске, и в генеративных ответах.

Я знаю, что вы подумали... «Ну вот и отлично, стало ещё непонятнее». Поэтому постараюсь ещё раз, подробнее и простыми словами)

SEO

Результат работ виден в обычном списке ссылок (сайтов) Яндекса и Google, именуемой поисковой выдачей. Ваша страница поднимается выше, сниппет выглядит понятнее, человек кликает и попадает на сайт. Чтобы так оно и случилось, текст на странице должен быть релевантным (отвечать на запрос пользователя) и на понятном языке, а страница быстро открывалась, не ломала логику пути и не раздражала.

Представьте витрину на оживлённой улице: чем яснее надпись и аккуратнее оформление, тем больше людей она заинтересует.

Считать успех просто: выросли позиции, стало больше переходов из поиска, выросли заявки или продажи.

AI SEO / ASEO.

Это результат в виде короткой подсказки над ссылками или голосового ответа Алисы. Пользователь задаёт вопрос — и сразу получает небольшой, но точный пласт информации: список шагов, вопрос-ответ, «что это» в двух предложениях.

Вы заранее готовите такие кусочки: короткие ответы на типовые вопросы, простые инструкции «1–2–3», мини-справки без лишней воды. Человек должен понять главное о вашем сайте, даже если не зашёл.

Чтобы попасть сюда, контент нужно готовить заранее:

Считать результат можно по тому, как часто ваши краткие ответы показываются и сколько людей из них всё же переходят на сайт или совершают целевое действие.

GEO SEO (Generative Engine Optimization).

Результат виден прямо в ответе ИИ (GPT, Perplexity, Deepseek и т.п.). Человек читает готовый развернутый текст, а внутри — ваше упоминание или ссылка как на один из источников.

Чтобы ИИ вшил вас в своё объяснение, материалы должны быть удобными для цитирования. Подойдут:

Измеряется это просто: сколько раз модели упомянули ваш бренд в ответах, как часто рядом появляется ссылка, и сколько людей пришли из этих упоминаний к вам.

LLMO (оптимизация под большие языковые модели).

Это уже глубже, про доверие: модели начинают чаще брать ваш материал в разные ответы, потому что он выглядит надёжным и авторитетным источником.

Что для этого важно:

Эффект похож на сарафанку: если один раз вас процитировали и всё сошлось, дальше цитируют чаще.

Считать результат можно по стабильности: по соседним темам и похожим запросам модель снова и снова подтягивает ваши материалы, а вы фиксируете эти попадания и рефералы.

В своём телеграм канале Мятов | е-Бизнес (seo, ai, 100k в день) я регулярно пишу про ИИ + рассказываю как бизнес может это применить. Подписывайтесь)

Мы провели анализ рынка и его предложений и пометили, что полезно знать клиенту, планирующему продвигать бренд через GEO.

Ниже — что обещают, какие бюджеты/сроками и какие тонкости.

Remarka — https://remarka.agency/seo/geo

Пиксель-плюс — https://pixelplus.ru/ai-seo/

Ашманов — https://www.ashmanov.com/seo-prodvizhenie/generative-optimization/

Ожгибесов Agency — https://ozhgibesov.agency/services/geo-prodvizhenie-v-ai/

IQ Максима — https://iq-maxima.ru/services/prodvizhenie-v-neyrosetyakh/

GEOSEO — https://geoseoagency.ru/

Если обобщить всё по агентствам, то картина такая: почти все обещают продвижение «в нейросетях» или «AI-SEO», но работают пока по классической логике — через SEO, без чёткой (по крайней мере заявленной) этапности и понимания ритма/сроков. Средний чек — от 70 до 150 тыс. ₽ в месяц. Формулировки красивые, но без цифр, кейсов: нет наглядных результатов и продающего коммерческого предложения. Что касается измеряемости результатов — вопросов нет: попадание в AI-ответы практически никак нельзя сейчас измерить. Отчасти из-за того, что это бренд, но ещё и у сами поисковиков нет для этого инструментов.

Если выбираете подрядчика — просите показать разобрать план примерный, реальные кейсы выведения в нейро-выдачу и отчёты «было / стало» с датами и скринами. А также смотрите на то, как менеджер разбирается в продукте, интересуется целями вашего бизнеса и старается возможности и того и другого сопоставить. Без этого оценить предложение просто неэффективно.

Что ещё мы заметили по итогам анализа:

У нас хорошие новости: мы наконец довели до ума продукт по GEO и теперь готовы продвигать клиентов!! После того, как мы долгое время анализировали предложения (и продолжаем), мы такое же долгое время тестировали продукт и вот, какие критерии определили:

Тест продукта мы, конечно же, начали с себя.

Для начала мы свой сайт с !нормальной технической базой! и существующими материалами — дополнили/улучшили контентом удобным для извлечения ИИ и усилили «цифровой след» бренда вне сайта.

Подробнее:

И вам устроим попадание в выдачу ИИ — оставляйте заявку на сайте Seo Performance Agency!

Нейросети забирают в ответ то, что легко извлечь, проверить и сослаться. Задача — превратить знания о продукте в удобные кирпичики (самое наглядное сравнение) и дать моделям причины вас выбрать. Ну или выбрать то, как вас выберет модель. Сложно? Обращайтесь в Seo Performance Agency — покажем, что важно конкретно в вашей нише. Итак, 7 шагов, простые действия и контрольные точки.

01. Согласование запросов

Определяем 10–20 коммерчески ценных формулировок: как это спрашивают люди (естественные вопросы).

Делим на кластеры: «что это», «как сделать», «чем сравнить», «кому довериться».

— Результат: приоритизированный список запросов и цели на спринт (какие ответы хотим занять).

02. Анализ ниши

Смотрим, чьи фрагменты модели уже цитируют: какие форматы используются (шаги, таблицы, определения), какие бренды упоминаются.

— Результат: понимание логики работы моделей + готовый пул гипотез.

03. Работа с брендом

Наводим порядок: единые название/описание/контакты, короткая страница «об авторе/компании», внешние упоминания (статьи, каталоги, рейтинги).

— Результат: бренд выглядит цельно и узнаваемо, источникам есть куда ссылаться.

04. Контент под AI-выдачу

Делаем акцент на вставляемые блоки:

«Определение + когда применять» (2–3 строки),

«Шаги 1–2–3»,

«Сравнение по критериям» (таблица),

«Кейс “было/стало”» (3 факта),

FAQ на микро-вопросы.

— Результат: готовые отрывки, которые удобно забрать в ответ.

05. Техническая оптимизация

Приводим страницы в порядок: понятные заголовки (H2/H3), быстрый загруз, чистая навигация, внутренняя перелинковка от новых материалов к «якорным» страницам.

— Результат: страница быстро открывается и логично читается как человеком, так и моделью.

06. Тестирование гипотез

Запускаем мини-эксперименты: короткие тезисы vs. длинные абзацы, наличие/отсутствие FAQ, таблица vs. список, определение сверху vs. внизу, к концу. Фиксируем, что реально попало в ответы.

— Результат: набор работающих паттернов именно в вашей теме.

07. Доработка и масштабирование

Закрепляем удачные форматы, переносим их на соседние запросы, наращиваем внешние упоминания. То, что не сработало за спринт, перерабатываем или снимаем.

— Результат: стабильные появления бренда в генеративных ответах.

Неделя 1: согласование запросов → анализ ниши + формулировка гипотез → выпуск 2–3 материалов под ИИ-алгоритмы + проверка качества/состояния сайта/бренда.

Неделя 2: ещё 2 материала + внутренняя перелинковка → первые внешние публикации/упоминания → фиксация попаданий (скрины, формулировки, даты).

Неделя 3: доработка по результатам тестов → тиражирование удачных форматов на соседние кластеры.

Эта логика и есть короткий путь в генеративные ответы: сначала — точечные попадания, затем — аккуратные эксперименты и расширение на соседние темы. Обращайтесь к нам, в Seo Performance Agency — мы покажем, какой у вас есть потенциал.

Когда SEO становится генеративным, классические метрики уже не дают полной картины. Важно смотреть не только на позиции и трафик, но и на видимость бренда внутри ответов ИИ — насколько часто модели вас цитируют, упоминают или подтягивают фрагменты вашего контента.

Но не только свои метрики надо отслеживать, но и понимать, кого модели уже выбирают вместо вас.

Задайте ключевые запросы в:

📌 Фиксируйте повторяемость: если один и тот же домен встречается в разных темах, значит, модель доверяет ему как эксперту.

Проанализируйте цитируемые страницы:

💡 Это простые, но критические признаки, по которым модели решают, брать ли фрагмент.

Попробуйте вводить:

«Какие сайты чаще всего цитируются в ответах при запросе [тема]?»

«Покажи примеры источников, на которые ссылаются при генерации ответа о [тема].»

«Сравни структуру статьи [URL конкурента] и [URL моего сайта] и объясни, почему первая может чаще попадать в ИИ-ответы.»

Эти промпты помогают быстро увидеть смысловые отличия: где у конкурентов сильнее логика, где проще объяснения или лучше структура.

1) Огромные тексты без «короткого смысла».

Когда на странице только длинные абзацы, модели не понимают, что взять в ответ. Им нужны маленькие, законченные куски.

Что делать: в начале сделайте блок «Кратко» на 2–3 предложения (что это, когда применяют, главный вывод). Ниже добавьте список шагов «1–2–3» и маленькую таблицу «вариант — когда подходит». Тогда у ИИ есть готовые фрагменты, которые он может вставить в свой ответ.

2) Пишете о себе, а не отвечаете на вопросы людей.

Фразы типа «мы лидеры рынка» бесполезны. Пользователь спрашивает «как выбрать», «сколько стоит», «в чём разница».

Что делать: соберите реальные вопросы из подсказок поиска, чатов поддержки и писем клиентов. Под каждый вопрос — отдельный короткий абзац-ответ. Чем проще формулировка, тем выше шанс, что модель её возьмёт.

3) Нет «следа бренда» за пределами сайта.

Если о вас нигде не сказано, модели не уверены, что вам можно доверять.

Что делать: проверьте, что название, описание и контакты везде одинаковые (сайт, каталоги, карточки, соцсети). Опубликуйте 2–3 заметки на внешних площадках по теме (обзор, комментарий эксперта, мини-кейс) со ссылкой на ваш материал. Подтвердите свою личность для ИИ.

4) Кейсы без цифр и дат.

Модели, как и люди, любят факты.

Что делать: опишите кейс в четырёх строках: задача → что сделали (коротко) → было/стало (конкретные числа и даты) → чему это учит. Такой формат легко цитируется.

5) Сложные заголовки и много «воды».

Что делать: перепишите заголовки как вопросы пользователя: «Как выбрать X», «Когда использовать Y», «Чем Z отличается от…». В тексте — короткие предложения, одна мысль на абзац.

6) Нет понятной структуры на странице.

Что делать: разбейте материал: H2 — большие подтемы, под ними H3 — детали, внутри — списки. Добавьте блоки «Определение», «Шаги», «Сравнение», «FAQ». Ну а кто не любит структуру))

7) Игнорируются уточняющие мелочи.

Покрыли основной вопрос, а типовые уточнения пропустили: сроки, риски, диапазоны цен.

Что делать: сделайте маленький FAQ из 5–7 вопросов: «Сколько занимает по времени?», «Какие риски и как их снизить?», «Какая вилка цены и от чего зависит?». Эти куски часто попадают в ответы.

8) Медленная, тяжёлая страница.

Если сайт грузится долго или на нём сложно ориентироваться, модели берут такие источники реже.

Что делать: сожмите картинки, уберите лишние скрипты, упростите меню. Свяжите похожие статьи внутренними ссылками (перелинковка) — так модель видит тему целиком.

9) «Только сайт».

Если никто вне вашего домена вас не цитирует, доверия меньше.

Что делать: вынесите ключевые тезисы (темы) вовне: одна гостевая статья, один комментарий эксперта в отраслевой подборке, одна карточка/каталог — со ссылкой на первоисточник у вас. Это повышает шанс попасть в ответ.

10) Тексты без автора.

Безымянные материалы вызывают подозрение у моделей (и людей).

Что делать: подпишите автора, укажите должность/экспертизу, добавьте короткое био и ссылку на профиль. Так повышается шанс цитирования.

Как собрать всё вместе: в начале короткое объяснение, далее шаги, затем таблица сравнения, после — FAQ и мини-кейс. В конце — чек-лист и ссылки на источники.

Попадание в ответ — это про видимость прямо в выдаче. Клики могут быть ниже, зато растёт узнаваемость и доверие: бренд звучит в рекомендации ИИ-ассистента. Поэтому рядом с классическими метриками просто добавляем новые: факт появления в ответах (скрин и дата), динамика бренд-поиска и заявок (если повезёт).

Иногда модель берёт не самый удачный фрагмент. Это решается аккуратной подачей: короткое объяснение в начале, «когда подходит/когда не подходит», дата обновления и маленький кейс с цифрами. Чем яснее формулировки, тем точнее цитата.

Бывает путаница с брендом — если в сети разные названия и описания. Проверьте: одинаковые данные на сайте, в карточках и каталогах, плюс пара внешних публикаций со ссылкой на первоисточник.

Ответы ИИ могут забирать часть кликов из органики, но это не проблема, если развести цели: часть тем делаем под глубину и трафик, часть — под извлекаемость и упоминание в ответе. Так канал работает шире.

Алгоритмы меняются — поэтому мы предусмотрительно работаем спринтами: наблюдаем, что берут модели в нашей теме, раз в неделю вносим лёгкие правки и масштабируем то, что сработало. Спокойный, но уверенный ритм в Seo Performance Agency))

Вопрос 1. Какой потенциал у трафика из нейросетей в ближайшие пару лет? Это новая эпоха поиска или просто дополнение?

Трафик действительно утекает в ИИ — пользователи всё чаще получают ответы прямо в нейросетях. Но замены поиску не произойдёт: сами поисковики уже адаптируются, добавляя генеративные блоки и голосовые ответы. По сути, это не конкуренция, а новый слой экосистемы. Да, часть SEO-трафика перетечёт в AI-каналы, но для бизнеса это скорее ещё один способ присутствовать в выдаче, чем альтернатива.

Вопрос 2. В каких случаях ответы ИИ заменят переходы на сайт, а где — нет?

Нейросети закрывают типовые, короткие запросы: «что такое», «как сделать», «сколько длится». Всё, где нужен однозначный ответ — уйдёт в AI. Но там, где запрос сложный, с нюансами, рисками или требует примеров, — сайт остаётся ключевым. Глубокие статьи, кейсы, калькуляторы, конфигураторы, авторский опыт — всё это невозможно свернуть в один абзац. ИИ подскажет, а контент на сайте объяснит и убедит.

Вопрос 3. Если ИИ отвечает сам, как бизнесу перестроить стратегию?

Здесь фокус смещается: не только лидогенерация, но и узнаваемость бренда внутри AI-инструментов. Когда пользователи видят, что ИИ упоминает ваш бренд как источник, это работает как новая форма доверия. По сути, мы начинаем строить брендовое SEO внутри нейросетей — то, что позже вернётся в прямые запросы и заявки.

Вопрос 4. Что с ROI: GEO-оптимизация будет дороже или дешевле классического SEO?

На старте дороже — потому что нужно перестроить контент под новую структуру. Но дальше, когда алгоритмы «привыкают» к вашим форматам и начинают регулярно цитировать, стоимость контакта с пользователем падает. Фактически GEO — это надстройка над SEO, которая со временем становится эффективнее классического продвижения по кликам.

Вопрос 5. Какие риски вы видите в ставке на трафик из ИИ?

Те же, что и в SEO: меняющиеся алгоритмы, фильтры, контроль доступа к данным. Из новых рисков — галлюцинации моделей (искажённые цитаты) и отсутствие прозрачности, почему ИИ выбрал тот или иной источник. Поэтому важно усиливать бренд и авторитетность: чем больше доверия к источнику, тем меньше вероятность, что ИИ «перепутает» контекст.

Вопрос 6. Что бизнесу сделать прямо сейчас, чтобы протестировать канал?

Вопрос 7. Появятся ли новые роли и навыки в командах?

Да, уже появляются: AI-стратеги, промпт-инженеры, специалисты по GEO/LLMO. Фактически это эволюция SEO-специалиста — с фокусом на работу с моделями и смысловыми структурами контента.

Вопрос 8. Как измерять успех присутствия в нейросетях?

Нужны новые метрики:

Это аналог «трафика, позиций и конверсий» для генеративной среды.

Вопрос 9. Как должна измениться контент-стратегия?

Фокус на экспертности, достоверности и структуре. ИИ цитирует не тот, кто пишет больше, а тот, кто пишет ясно, с фактами, датами, ссылками и авторством. Короткие выводы, FAQ, таблицы, кейсы — обязательная часть современного контента.

Вопрос 10. Как интегрировать работу с нейросетями в маркетинговую воронку?

Это верхняя часть воронки — первая точка контакта с брендом. GEO-видимость подогревает интерес, SEO помогает раскрыть тему, контекстная реклама догоняет, а SMM закрепляет доверие. Не конкуренция, а связка каналов, где каждый усиливает другой.

Если коротко (а нам так и надо) — генеративная выдача не отменяет SEO, а дополняет его. Чтобы бренд начал появляться в ответах нейросетей, важно понять механику и начать работать системно.

1. Выдача ИИ — это результат структуры и доверия. Чем понятнее подача и сильнее бренд, тем чаще вас цитируют.

2. Классическое SEO остаётся базой. Без технического фундамента, скорости и индексации ИИ просто не увидит ваши материалы.

3. Контент должен быть «извлекаемым». Короткие определения, шаги, таблицы, FAQ и кейсы «было/стало» — то, что модели охотно берут в ответы.

4. GEO/LLMO — это про бренд, а не только про трафик. Главная цель — узнаваемость и присутствие в ИИ, которое конвертируется в доверие и брендовые запросы.

5. Метрики меняются. Позиции и клики дополняются показателями: упоминания, цитирования, AI-видимость, частота повторов.

6. Не ждите быстрых результатов. Первые упоминания приходят через 2–4 недели, но устойчивое присутствие формируется за несколько месяцев.

7. Работает не масштаб, а системность. Регулярные спринты, мелкие правки/гипотезы и наблюдение за реакцией моделей дают больше, чем редкие «большие» апдейты.

8. Самый сильный фактор — авторитет. ИИ выбирает тех, кому доверяют пользователи. Поэтому важны имя автора, экспертность и консистентность данных.

В заключение, хочу сказать следующее

Поиск меняется: ассистенты и нейросети всё чаще дают готовый ответ, а не список ссылок. Это не значит, что SEO всё. Это лишь новый вызов и новая возможность для нас, для клиентов.

К классике добавляется GEO/LLMO: как мы делали контент удобным для поисковиков, теперь делаем его удобным для цитирования ИИ.

Этот инструмент ещё показал не все свои плюшки — это 100%. Но в этом материале мы постарались изложить доступные наработки: как отличать обещания от работы, какие форматы контента «берут» модели, как ускорять попадания в ответы и чем мерить результат без магии в условиях ограниченного инструментария.

Риски тоже управляемы: ЛОГИКА, экспертность и умение работать с гипотезами творят реальные успехи. Двигают рынок.

Если нужна практическая реализация — обращайтесь к нам в Seo Performance Agency. Запускаем быстро и с понятными результатами на выходе!)