Олег Черников

Спасибо!

Да, пока только трафик на сайт с последующей воронкой в вашей аналитике. Сейчас более надёжного инструмента нет.

а что Вам тут оказалось полезным и главное применимым?

Коллеги это всё прекрасно написано с выводами и примерами но не тратьте деньги на инструменты, обещающие «позиции в ИИ» или «AI-видимость». Это просто маркетинговая "шумиха", для компаний доверяющих красивым дашбордам без прозрачной методологии.

Проведите сами эксперименты, почитайте исследование от Rand Fishkin и Gumshoe где он показывает простую, но жёсткую правду: если вы 100 раз зададите один и тот же запрос ChatGPT, Claude или Google AI вы получите 100 разных списков брендов. Порядок, состав, даже количество рекомендаций всё случайно. Вероятность увидеть один и тот же список дважды менее 10*%. А вероятность получить его в том же порядке менее 1%.

В таких условиях любой «ранкинг» иллюзия. Вы не можете оптимизировать то, что принципиально непостоянно. И вы не можете строить KPI на метрике, которая зависит от внутренней «температуры» модели, а не от качества вашего контента или репутации бренда.

Да, можно измерять процент упоминаний сколько раз ваш бренд появился среди сотен ответов ИИ. Это имеет статистический смысл, но только при условии:
- вы запускаете сотни повторных запросов,
- используете разнообразные формулировки (реальные люди не пишут одинаково!),
- публикуете методологию и сырые данные для независимой проверки.

Без этого вы просто платите за генерацию иллюзии контроля. Особенно болит, когда такие инструменты продаются как «аналог SEO-позиций», будто бы ИИ-поиск это просто новый Яндекс/Google и там "Клондайк". Это не так.

ИИ не ранжирует он импровизирует. И доверять его рекомендациям как объективной оценке в бизнесе трата ресурса.

Если вы всерьёз рассматриваете такие инструменты требуйте от поставщиков:
- Публичную валидацию методики,
-Доступ к сырым данным,
-Чёткое разделение между «цитированием» и «рекомендацией»,
-Интеграцию с реальными бизнес-метриками (лиды, конверсии, LTV), а не только с «видимостью».
Пока этого нет оставайтесь в SEO. Там хотя бы понятно, что работает, а что просто красивый дашборд.

Что-то мне подсказывает что в трудовой нет 32 записей, или ошибаюсь?🤔

Все мы немного такие друзья

Статья эффектно подаёт AEO как «новую религию», но игнорирует главное: AEO не генерирует конверсии, которые можно измерить и оптимизировать, а значит упражнения ради упражнений.

Статья хорошо описывает эволюцию мышления дизайнера: от «красиво» к «работает». Это важный сдвиг, и автор правильно ставит во главу угла ЦА, конкурентов и структуру — а не визуал.

Однако есть серьёзное упущение: нигде не показано, что сайт действительно принёс клиенту результат. Где метрики? Где сравнение «до/после»? Сколько выросла конверсия? На сколько увеличилось количество заявок? Без этого — это методология, но не доказательство эффективности.

Кроме того, подход, описанный в статье, — это базовый уровень UX/UI и conversion-driven design, сложившийся ещё в 2010-х. Ничего нового: анализ ЦА, конкуренты, прототипирование, адаптив — это must-have, а не конкурентное преимущество.

Главная проблема современных сайтов — не в дизайне, а в отсутствии интеграции с маркетинговыми и аналитическими системами (CRM, воронки, сквозная аналитика). Без этого даже самый «правильный» сайт остаётся изолированным артефактом — красивым, но слепым к реальному поведению пользователей.

Вывод: статья полезна для начинающих, но для бизнеса важен не процесс, а измеримый вклад сайта в рост выручки. А этого в публикации нет

Идея использовать AEO/GEO для выхода на зарубежный рынок звучит перспективно особенно для B2B и SaaS с ограниченным бюджетом. Но статья сильно перегружена оптимизмом и почти не содержит главного: доказательств, метрик и реальных ограничений.

Во-первых, заявлять, что «в 2026 году половина трафика пойдёт через ИИ» это спекуляция. Трафик-прогнозы (5-50%) спекулятивны без ссылок на инструменты. CPC $3-15 для B2B SaaS плюс минус да, но ROAS 3:1 сомнительно.

Во-вторых, упущен ключевой момент: AEO/GEO работают только при наличии уже работающего SEO-фундамента. Если ваш сайт не в индексе, не имеет EEAT-сигналов и не цитируется в авторитетных источниках ИИ просто не найдёт вас ни сейчас, ни через год.

В-третьих, «выход без бюджета» миф. Писать экспертный англоязычный контент с кейсами, таблицами и разметкой это не дешевле рекламы, если делать качественно. Особенно если нанимать нэйтив-редакторов и экспертов по EEAT.

И наконец: нет ни одного измеримого кейса. Сколько компаний реально вышли на рынок США через AEO? Сколько лидов пришло из ChatGPT за последние 6 месяцев? Какой CAC? Без этого это вдохновляющий пост, а не стратегия.

Статья обобщает актуальные тренды SEO 2026 года и "страдает" от двух ключевых проблем:

1) Отсутствие измеримых метрик и кейсов. Автор упоминает E-E-A-T, нейроответы, мультимедиа и не показывает, как именно это влияет на позиции или трафик. Где цифры? Где сравнение «до/после» внедрения структурированной разметки, или гостевых публикаций? Камон, мы все любим факты. Без этого рекомендации звучат как общие советы, а не руководство.

2) Завышенный акцент на "экспертность" при игнорировании технической базы. Да, контент важен но если сайт грузится 5 секунд, имеет блокеры, или неадаптирован, никакой "авторитет" не спасёт. Техническое SEO не этап, а фундамент. Стоило уделить ему больше места, особенно в части рендеринга JS SPA сайтов и индексации.

Сильно вызывает вопросы трактовка "SEO выгоднее рекламы" без контекста: для ниш с низкой конкуренцией возможно, а попробуйте в в B2B или e-commerce с CPI > 10 тыс. руб. окупаемость SEO может идти годами.