GEO и ИИ-поиск: как на самом деле работают рекомендации нейросетей

GEO сегодня обсуждают все — от маркетологов до предпринимателей.

«Как попасть в ответы ChatGPT?»
«Что нужно, чтобы Perplexity поставил мой сайт в карточку?»
«Есть ли рабочая формула выхода в ИИ-выдачу?»

И на этом фоне постоянно появляются новые схемы, инфоцыгане делятся «секретными чек-листами попадания в рекомендации».

Чтобы разобраться, что из этого правда, а что — миф, я собрала материал о том, как устроены два механизма: ИИ-поиск внутри поисковиков и рекомендации LLM в чатах. И что на самом деле влияет на выбор нейросети.

Примеры: Google (AI Mode / SGE), Яндекс поиск с Алисой.

Здесь нейросеть выступает в роли помощника: формирует расширенный ответ и подтягивает ссылки на страницы, которые ей удобно цитировать. Это не чат и не рекомендация «от себя» — это встроенный механизм поисковика.

Логика похожа на «умный сниппет»: модель берёт короткие фрагменты, проверяет их и вставляет в блок ответа. Чем структурированнее страница, тем выше шанс туда попасть.

Рекомендации от ChatGPT, Perplexity, Gemini, GigaChat — уже другой процесс.

Когда человек пишет: «Какие турагентства возят из Петербурга в Карелию?» или «Где заказать индивидуальную экскурсию в Эрмитаж?», нейросеть отвечает как консультант. Она может назвать конкретные компании, если сайт выглядит надёжным, понятным и сфокусированным. Это не SEO, не выдача и не реклама.

Места в рекомендациях не продаются: модель подбирает то, что проще всего объяснить и подтвердить.

Вот базовые принципы, которые мы видим в работе каждый день — и которые подтверждаются всеми исследованиями.

1. Чёткие формулировки услуг. Без «команд профессионалов», «высочайшего качества» и «уникальных решений». Нужно ясно назвать то, чем вы занимаетесь.

2. Структура важнее длины. Короткий ответ в начале, понятные блоки и заголовки. Модели ориентируются на форму, а не на объём.

3. Конкретика вместо общих слов. Факты, этапы, сроки, примеры. Поверхностность ИИ считывает мгновенно.

4. Узкая специализация лучше широких списков. Если компания делает всё подряд, модель считает её источником низкой точности.

5. Актуальность. Свежие формулировки и регулярные обновления повышают доверие.

А вот чего точно не существует (хотя это продают очень убедительно): «схем попадания в рекомендации ChatGPT», «гарантированного GEO», «секретных триггеров для ИИ», «оптимальной длины текста» или «правильного числа ключей».

Почему этого нет? Потому что нейросети не работают по фиксированным правилам ранжирования. Они не удерживают «места» в выдаче, не продают позиции и каждый раз формируют ответ заново. У LLM нет стабильных сигналов, которыми можно управлять чек-листом или хитрой оптимизацией: модель выбирает те страницы, которые проще прочитать, интерпретировать и встроить в ответ.

Именно поэтому места в рекомендациях невозможно гарантировать и нельзя купить. Никаких скрытых «кнопок» здесь нет — только контент, с которым модели удобно работать.

Не существует «секретных инструментов GEO» и «гарантированных рекомендаций ChatGPT». Есть страницы, которые удобно цитировать. И страницы, которые неудобно.