Протестировали GEO на себе и и нашли формулу для извлекаемого контента (кейс о том, как SEO-агентство покоряет AI-выдачу и крупные LLM's)
Когда-то SEO было прямой дорогой к клиенту: занял позицию — получил клик — привёл пользователя на сайт. Сегодня мы всё чаще оказываемся в ситуации, где маршрут, что называется, перестроен.
Для SEO же это означает новый вызов: «как подняться в топ-10» — здорово, но базово. «Как попасть в ответ ассистента», где пользователь решает свою задачу, не уходя ни в какие страницы — вот, что сейчас волнует поисковых обывателей.
С чего вдруг?
Дабы тут ещё раз не вдаваться в СВЕРХОБЪЁМНЫЕ подробности — оставляю линк на подробную поясняющую статью.
Если вкратце, классическое SEO приобретает новую реальность — и как только мы это поняли, сразу взялись тестировать на себе. AI изменил пользовательское поведение, даже в такой уверенной экосистеме, как поисковая выдача. ИИ-подсказки в поиске Google или Яндекс, ответы в чат-ботах, краткие «пересказы» поверх выдачи — это теперь новая норма и бизнес-боль. Когда пользователь спрашивает «что выбрать», «как сделать», «к кому обратиться» — он видит ОДИН составной ответ, в котором ИИ сам собирает факты и рекомендует компании. Кликов меньше, но ценность попадания в ответ выше, чем место в традиционном списке сайтов.
ИИ цитирует доверенные источники — чтобы стать им мы решили влиять на генеративные алгоритмы через контент и структуру сайта. И вы тоже можете обучить ИИ на своём бренде — напишите мне в личку и мы определимся, подходит ли ваш бренд сейчас для GEO продвижения и с чего вам стоит начать)
И вот главная развилка для бизнеса
- Ранжируешься — но не виден. Хорошие позиции в классике не гарантируют присутствия в AI-ответах. Модели опираются не только на страницы сайта, но и на «контекст вокруг бренда» (упоминания в авторитетных источниках, структурированность фактов, цитируемость экспертов) и качество контента (статьи и польза от них). И самое сложное здесь: понять работу ИИ-алгоритмов, учесть принцип других алгоритмов (поисковых) и интегрировать эти знания в бизнес-стратегию сайта.
- Контента больше — внимания меньше. Генеративные инструменты ускорили производство текстов, но вместе с этим куча нерелевантного мусора. ИИ отбирает лучшее по и понятное по смыслу — то, что легко извлечь и вставить в рекомендацию.
- Меняются метрики. Трафик и позиции уже не отражают картину полностью. Появляются новые ориентиры: доля присутствия бренда в AI-ответах, тональность этих упоминаний, рост брендовых поисков и конверсий при том же или меньшем объёме кликов.
И всё это при том, что Яндекс сам не поспевает за тем, чтобы организовать отслеживание изменений. Можно сказать, что ответ на тренд опережает сам тренд, потому что seo-шники уже двигаются на ощупь, изучают, когда сам Яндекс даже не предоставил возможность отслеживать генеративный трафик и, тем более, не предоставил никаких поясняющих сведений, как можно вообще повлиять на эту историю.
Есть и преимущества — и в долгосроке они значат даже больше: ПЕРВЕНСТВО В НИШЕ. Потому что, выдача станет полностью автоматизированной, алгоритмы будут брать за источник вас, потому что обучились на вашем бренде — а конкуренты будут только осваивать инструмент. Есть амбиции к лидерству в своей нише — пишите в личку)
GEO (Generative Engine Optimization): оптимизация через контент
Если упростить, GEO отвечает на вопрос: что должно быть в информационном поле, чтобы ИИ принял нас за авторитет, доверился и включил в свой ответ.
Речь не только о сайте. Это структура знаний о бренде: сущностях, связанных объектах, экспертности, репутации, последовательном внешнем трафике и так далее. Подробнее тут. В кейсе же мы мы рассмотрим именно контентную geo-оптимизацию (однако, держим в голове, что важны seo + репутационный маркетинг + pr).
Фокус на извлекаемость: насколько легко машинам найти, понять и идентифицировать нас правильно.Мы: собрали темы, подготовили статьи под реальные интенты, выстроили общую структуру, связку и проверили, как это отражается в нейро-выдаче. Параллельно столкнулись с трудностями и необходимостью для пула гипотез, зато теперь мы можем смело заявить: мы можем нащупать эту границу между seo и geo.
Ключевая мысль: SEO никуда не исчезает, но адаптируется.
Что мы покажем дальше в кейсе: Как мы выбирали темы и запросы, какие инструменты использовали, как ставили и проверяли гипотезы, сколько это заняло времени и к каким практическим выводам пришли — вплоть до планов на светлое будущее. Это будет пошаговый разбор того, что действительно двигает GEO-показатели в 2025 на нашем скромном примере (Seo Performance Agency).
Делаем раз, делаем GEO (процесс)
Те, кто решил делать своими руками и в авангарде рынка располагают пока что только базовым/глубоким SEO-знанием, а также логикой и, неожиданно, мозгами. Итак, как работает генеративная оптимизация в реальных условиях — обозреваем.
С чего начали
Взяли наш сайт с базовым SEO-фундаментом (техническая часть + контентная база были в порядке). Тут важно: если сайт находится далеко за ТОПом, а значит слабо оптимизирован — GEO за такое не возьмётся.
Определили тематику: запросы, связанные с целевыми продуктовыми запросами. С высоким клиентским интересом, в нашем случае, один из запросов — сайт на движке WordPress. Акцент был на низкочастотники, чтобы не так амбициозно, но зато эффективно, поскольку площадки с бОльшим весом и охватом сложно перебить из-за конкуренции.
Под отобранные ключи написали статьи. Для ТЗ использовали собственную технологию ГАР.
Результат первого захода
Из пяти статей, подготовленных под запросы, четыре попали в нейро-выдачу. То есть ИИ начал использовать их при формировании ответа. В классическом SEO это выглядело бы как «ранжирование выше конкурентов».
Где же НО? А, вот…
- Рост показов ≠ рост переходов. Когда статья появляется в AI-ответе, пользователь может получить всё нужное прямо там. Кликов меньше, но бренд попадает в поле зрения. То есть, растёт узнаваемость. Это тоже метрика, но без мгновенного результата (на долгосрок).
- Нужен «нормальный» сайт. Уже упоминали, но продублируем. Даже если текст релевантный, без технически подкованной и структурированной площадки (архитектура, перелинковка, метаданные) ИИ не возьмёт его в ответ.
- Контент внутри должен быть выстроен. Важно не только написать статью, но и сделать её понятной для машины: чёткие подзаголовки, списки, блоки с определениями.
- Вы никак пока что не отследите эффективность такого трафика. У Яндекс.Метрики нет реффера, который бы его показал. Да и в целом, узнаваемость бренда отследить проблематичнее. Прямо вручную берёте и вбиваете свой вопрос (в разных формулировках и нейросетях, ибо ответы будут разные). Кстати, проверьте. прямо сейчас))
- Из инструментов вам нужно мало — но только потому, что их как таковых НЕТ (только базовые сеошные). Только знания и логика — вот ваши инструменты. И все, чтобы фиксировать взаимосвязи и формировать новые гипотезы. Нужна помощь в том, чтобы разобраться — буду рад пообщаться в личке)
Кстати о гипотезах: как проверяли
Чтобы фиксировать то, как отрабатывают ИИ-алгоритмы, мы пошли по пути мини-сплит-тестов и шаг за шагом проверяли отдельные элементы.
1. Разметка и структура
- На части статей внедрили FAQ-блоки с чёткими вопросами и короткими ответами («Что такое X?», «Как сделать Y?»). ИИ чаще выбирал именно эти куски, потому что их проще было извлекать.
- Добавили микроразметку schema, а точнее FAQPage и Article. В классическом SEO это помогает сниппетам, а в GEO мы заметили, что модель чаще цитирует такие материалы.
- В тексте усилили логическую иерархию: H2 → H3 → списки. Всё как и в SEO))
2. Внутренняя перелинковка
- Связали новые статьи с «якорными» страницами, например, с запросом по WordPress, внутри сайта.
- Проверяли, будет ли ИИ использовать контент статьи отдельно или подтягивать связанный материал (оказалось, что ссылки на сильные тематические страницы повышали шанс попасть в ответ).
3. Формулировки и стиль подачи
- Тестировали: длинные абзацы vs. короткие тезисы. В генеративных ответах почти всегда брались именно тезисные куски, поэтому в них надо было вместить максимум информации.
- Делали ключи именно максимально естественными, будто сам человек вводил (вопросы «как…», «почему…») против сухих формулировок/строгих ключей. Модели охотнее брали именно живую, поскольку она наиболее релевантна.
- Каждый блок — это ответ на конкретный вопрос (чёткость и структурированность в подаче материала).
4. Обновления и корректировки
- На одной группе статей делали лёгкие правки (переписывали заголовки, добавляли списки), на другой — серьёзные доработки (добавление исследований, внешних источников, статистики + полностью обновлённая структура). В ответах ИИ использовал перепрошитые статьи, которые учитывали, в целом, все вышеперечисленные гипотезы.
- Смотрели, как быстро изменения подхватываются: в среднем 5–10 дней после апгрейда страница уже попадала в новые генеративные блоки.
5. Типы ответов
- Проверяли, влияет ли формат на разные выдачи: короткие справки, разъяснительные блоки, пошаговые инструкции. Самым цитируемым оказался формат «пошагового алгоритма» и «определение + пояснение».
6. Усиление экспертности через цитаты и исследования
- В статьи добавляли ссылки на внешние исследования и цитаты отраслевых специалистов. В классическом SEO это помогает E-E-A-T, а в GEO эффект оказался тоже заметным: модели выше ранжируют по авторитетным источникам (доверие).
7. Семантическая насыщенность
- Мы проверяли, как влияет глубина семантики: простое вхождение ключевых слов против раскрытия темы через LSI и сопутствующие понятия. Вывод: для текстов, где вокруг основного запроса выстраивалась буквально целая сеть понятий, увеличивалась вероятность попадания в реальные пользовательские запросы. Модели явно ценят контекст и тематическую полноту (как и пользователи).
8. Авторство и доверие к контенту
- Добавляли «человека» к материалу: подпись автора, указание должности, иногда краткое био. Для SEO это давно обязательная часть, но мы проверили — влияет ли на GEO. И да: статьи с явным автором чаще цитировались в AI-выдаче, чем безымянные и неличные.
9. TL;DR и списки в начале
- В некоторых статьях тестировали сжатые блоки-резюме: («Кратко: …»), 2–3 предложения о сути материала перед основным текстом. Проверяли, будет ли ИИ забирать его в генеративные ответы. Оказалось, что именно TL;DR чаще всего подтягивается в нейро-выдачу: этакий description. Модель использует его как готовое определение или вводное.
Сроки
На подготовку и запуск ушло около двух недель, ещё неделя ушла на тест гипотез. Это быстрый цикл: уже через три недели стало ясно, что гипотезы/стратегия работает, а главное, понимание: как можно влиять на алгоритмы.
Выводы и инсайты: что показал эксперимент с GEO
1. GEO ≠ SEO, но без SEO GEO не работает
Еще раз (уже третий): без технически исправного сайта, нормальной структуры и семантики даже качественные статьи не вытягиваются в AI-ответы. GEO усиливает SEO и наоборот.
2. Попасть в AI-ответы можно уже сейчас
Да, генеративные подсказки ещё не покрывают все запросы, потому что это не запросы, а целые проблематики, которые встраиваются в естественную формулировку ответа (их очень много). И если их точно подобрать, то эффект будет, что мы и увидели: часть статей уже цитируется в нейро-выдаче, и это даёт эффект узнаваемости. Фактически это новый «топ выдачи»: вместо кликов по ссылке на сайт — место в готовом ответе ассистента и голове клиента (известность).
3. Важнее не количество контента, а его извлекаемость
ИИ видит не только текст, но и его структуру, особенно его структуру. Там, где мы добавляли FAQ, чёткие определения и логичные списки — вероятность попасть в AI-ответ росла.
4. Репутация и авторитетность начинают играть главную роль
Ссылки на исследования, цитаты экспертов, публикации в тематических источниках — всё это заметно повышает шанс на индексирование.
Даже показатели трафика и CTR уже не дают полной картины. Важнее понимать:
— как часто бренд упоминается в AI-ответах;
— в каком контексте он упоминается;
— растёт ли доля брендовых запросов после таких упоминаний.
Моя личка, если у вас возникли вопросы))
5. Что дальше?
Для себя мы определили следующий шаг — системно выводить бренд по репутационным запросам. Это логичное продолжение: если пользователи спрашивают ИИ не только «SEO для WordPress», но и «какое агентство может помочь», важно, чтобы ему попались именно мы.
Ах, да) Мы уже и это сделали с большими LLM's:
Но неохваченных запросов всё так же много. Поэтому, дерзаем) Главное, что эксперимент подтвердил: GEO — это уже реальность, и она требует новых стратегий. Те, кто первым займёт место в AI-ответах, получат преимущество в узнаваемости и доверии на годы вперёд.
Вам может быть полезно знать:
1. Мою личку
2. Линк на подробную обзорную статью "Будущее поискового трафика (GEO): как стать брендом, который цитирует AI"
3. Мой канал про SEO/GEO/AI/Системный маркетинг — подписывайтесь, там много актуалочки для бизнеса в контексте рыночных изменений
4. Сайт нашей команды Seo Performance Agency