Олег Чеховский

Как сделать, чтобы нейросеть назвала вашу компанию: разбор документации платформ и исследований

Как сделать, чтобы нейросеть назвала вашу компанию: разбор документации платформ и исследований

Клиент всё чаще спрашивает не «Яндекс», а Алису или ChatGPT: «Кого выбрать для интернет-магазина?» Нейросеть отвечает сама и называет несколько компаний. Если вашей среди них нет, человек вас просто не увидит. Борьба за такое упоминание называется GEO (Generative Engine Optimization): это работа над тем, чтобы сайт попадал в источники ответов нейросетей.

Дальше разберём по порядку, как нейросеть выбирает источники, что для этого реально работает и что можно сделать самому. Опираемся на документацию платформ и опубликованные исследования, а не на догадки.

Почему это важно

Когда над результатами Google появляется ИИ-сводка, по обычным ссылкам кликают заметно реже: по данным Pew Research Center (США, июль 2025), 8 визитов из 100 против 15 без сводки. Ответ читают прямо в выдаче. Значит, мало занять место в поиске: нужно попасть в то, из чего собирается ответ.

Рядом с GEO встречаются термины AEO (оптимизация под прямой ответ на вопрос) и AIEO (общее название для видимости бренда в ИИ-ассистентах). Границы условные, приёмы почти общие. Все три усиливают SEO, а не заменяют его.

Откуда взялись GEO и llms.txt

Термин появился совсем недавно. 16 ноября 2023 года шесть исследователей опубликовали работу «GEO: Generative Engine Optimization». Первый автор, Пранджал Аггарвал (Pranjal Aggarwal), из Индийского института технологий в Дели (IIT Delhi), ещё трое авторов из Принстонского университета в США. Они описали, как авторы сайтов могут повышать частоту появления своего контента в ответах поисковиков на основе больших языковых моделей, и проверили это на собственном наборе тестов GEO-bench. Работу приняли на конференцию KDD 2024, которая прошла в августе 2024 года в Барселоне. Лучшие приёмы подняли видимость в ответах до 40%.

Меньше чем через год, 3 сентября 2024 года, Джереми Ховард (Jeremy Howard), известный специалист по машинному обучению, предложил другую идею: класть на сайт файл llms.txt. Это краткое описание сайта в формате Markdown с ссылками на главные страницы, которое лежит в корне сайта и предназначено для ИИ-агентов. Стандартом он пока не стал, потому что область только формируется. Google пишет, что сейчас для его ИИ-функций такие файлы не нужны, но их уже применяют крупные компании, например Anthropic, Stripe и Intel.

Так за два года появилась новая область: сначала научное определение и измерения, потом практические инструменты для сайтов.

Откуда нейросеть берёт ответ

Во всех системах с источниками схема похожа:

  1. Нейросеть получает запрос.
  2. Ищет подходящие страницы.
  3. Берёт из них фрагменты.
  4. Пишет ответ и ставит ссылки.

Отсюда первое условие: страница должна находиться поиском и быть понятной без лишней работы. Платформы подтверждают это:

  • Яндекс. Алиса AI строит ответы по самым релевантным и качественным страницам, а они обычно стоят в Поиске высоко.
  • Google. Для ИИ-сводок нет отдельных требований: страница должна быть в индексе и разрешать показ своих фрагментов.
  • ChatGPT. В ответах его поиска показываются сайты, открытые для робота OAI-SearchBot. Если его запретить, сайта там не будет.

Что работает: данные исследований

Приёмы внутри текста. Авторы той самой работы проверили разные приёмы на тестовых запросах. Лучше всего сработали цитаты, цифры и ссылки на источники в тексте: видимость в ответах выросла на 30–40%. Набивка ключевыми словами не помогла, а в Perplexity ухудшила результат. Эксперименты проводились в 2023–2024 годах, так что это ориентир, а не закон.

Упоминания за пределами сайта. В исследовании Ahrefs на 75 тысячах брендов связь видимости в Google AI Overviews с упоминаниями бренда в интернете оказалась втрое сильнее, чем с обратными ссылками (0,66 против 0,22 по шкале до 1). Но это совпадение, а не доказанная причина: известные бренды могли просто чаще и упоминаться, и показываться.

Свежесть. Анализ 17 млн цитат показал: страницы, на которые ссылаются ИИ-ассистенты, в среднем на 25,7% свежее, чем в обычной выдаче.

Что можно сделать уже сейчас

  1. Проверить robots.txt. Поисковых роботов ИИ (OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot, директива YandexAdditional) часто закрывают заодно с роботами для обучения моделей вроде GPTBot. Это разные роботы, их настраивают отдельно. Если закрыть и тех и других, сайт пропадёт из ответов.
  2. Отдавать текст сразу в HTML. На конец 2024 года основные ИИ-роботы не выполняли JavaScript, поэтому каталог, который рисуется только в браузере, они могут не увидеть.
  3. Начинать раздел с прямого ответа, а подробности давать ниже. Цифры сопровождать ссылкой на источник: это тот самый приём, который сработал в исследовании.
  4. Добиваться упоминаний на сторонних площадках: отраслевые СМИ, рейтинги подрядчиков, каталоги, отзывы. Описание компании везде делать одинаковым.
  5. Обновлять содержание страниц, а не только дату: новые цифры, актуальные условия, свежие примеры.
  6. Сделать llms.txt (по желанию): краткое описание сайта и главных страниц для ИИ-агентов. Лучше, чтобы он собирался автоматически и оставался свежим.
  7. Измерять результат. В Яндекс Вебмастере есть отчёт «Видимость сайта в Алисе AI». Переходы из ChatGPT видны в Метрике: он добавляет к ссылкам метку utm_source=chatgpt.com. Раз в месяц полезно проверять ответы нейросетей на 10–15 реальных вопросов клиентов.

Чего делать не стоит: массово генерировать страницы без пользы для людей (Google относит это к злоупотреблению масштабированным контентом) и делать разметку или скрытые блоки «только для нейросетей». Данные в разметке должны совпадать с тем, что видит посетитель.

Итог

Гарантировать упоминание в ответе нейросети не может никто, платформы этого и не обещают. Но шансы повышают понятные, полные и актуальные тексты, доступность сайта для роботов и упоминания компании за пределами её собственного сайта. Эти же вещи помогают и людям.

Полный разбор с источниками и чек-листом: https://astrio.ru/research/geo-aeo-aieo-kak-popast-v-otvety-ii

Олег Чеховский, директор ASTRIO. Веду курсы по ИИ в рамках национального проекта «Кадры».

#geo #geoпродвижение #generativeengineoptimization #aeo #aieo #оптимизацияподнейросети #видимостьвИИ #llms #llmstxt #ответынейросетей #иипоиск #генеративныйпоиск #нейросети #искусственныйинтеллект #ии #llm #seo #продвижениесайта #контентмаркетинг #digitalмаркетинг #интернетмаркетинг #бренд #упоминаниябренда #chatgpt #алиса #алисаai #яндекс #google #googleai #perplexity #аналитика #исследование #чеклист #astrio