GEO (LLMO) продвижение бренда: необходимость или просто новый модный тренд?

Разберем подробнее что это, есть ли в этом смысл и как с этим работать компаниям в 2026 году.

Если коротко, под GEO‑продвижением (Generative Engine Optimization, также LLMO) понимают работу над тем, чтобы ваш бренд, продукты и экспертные материалы чаще и уместнее появлялись в ответах LLM‑систем — ChatGPT, YandexGPT и других. Речь не о «позициях» среди ссылок, а о вероятности вхождения бренда в сам ответ модели: рекомендации, списки альтернатив, разборы «что выбрать», цитаты из ваших материалов.

Важно понимать, что поиск в LLM сильно отличается от классического. Пользователи формулируют не «купить X», а «что посоветуете…», «как выбрать…», «что делать, если…». Модель не показывает десяток ссылок, а синтезирует единый ответ на основе множества источников. В этом ответе она может упомянуть ваш бренд, привести фрагмент статьи или кейса, дать ссылку на первоисточник. Такой формат сокращает путь до решения: человек приходит к вам не из холодного клика, а потому что увидел вас как релевантную рекомендацию под свою задачу или проблему. В результате контакт чаще оказывается «тёплым», а намерение — более сформированным.

На рынке РФ начинает появляться все больше сервисов контроля видимости бренда в LLM‑системах (ChatGPT, YandexGPT и др.). Вот некоторые из них:
1. llmSpot
2. gptfox
3. Пиксельплюс
4. Metricore

- собирают ответы LLM по заданным темам/вопросам и фиксируют, где и как упоминается бренд;- измеряют долю упоминаний по платформам (ChatGPT, YandexGPT, Gemini, Perplexity и др.);- анализируют формулировки: корректность фактов, тональность;- неткорые показывают источники, на которые опираются модели, и сравнение с конкурентами.

Важно: большинство сервисов сегодня закрывают именно мониторинг и алертинг. Однако давайте посмотрим, достаточно ли этого?

Когда мы говорим про рост видимости в LLM здесь хорошо работает аналогия с Яндекс.Директом. В контекстной рекламе эффективность всегда строилась на узких, нишевых запросах. Чем точнее был пойман запрос — тем дешевле обходилась реклама и тем выше был отклик. С контентом для LLM-сервисов логика ровно такая же: модели гораздо охотнее «поднимают» тот кусок текста, который максимально совпадает с реальным вопросом пользователя.

При этом меняется сама логика поиска. Классический Google опирался на ссылки и домены. AI‑поиск понимает контекст: кто вы, как о вас пишут, чем реально помогаете. Когда пользователь спрашивает: «Лучшее детсткое питание для детей с аллергией?», ChatGPT не выдаёт список ссылок, а собирает позицию из Википедии, блогов, СМИ, форумов, кейсов. В результате трафик приходит более «тёплый»: по наблюдениям в отдельных проектах вовлечённость растёт до 72,5%, а время на сайте увеличивается.

Отсюда ключевой вывод: не «проталкивать» бренд, а давать модели прозрачные основания упоминать вас — узкие практические руководства, сравнения, чек‑листы, данные и кейсы, оформленные так, чтобы их легко было процитировать. Логика «вопрос → конкретный ответ» и работа с нишевыми формулировками запроса создают видимость в LLM. Поэтому просто писать большие экспертные статьи уже недостаточно. Важно, чтобы каждая статья была встроена в экосистему «вопрос → конкретный ответ». По сути, мы создаём расширенный раздел FAQ, только не на 10 вопросов, а на сотни. Каждая публикация, будь то на сайте, в блоге или даже на внешних площадках, должна быть построена так, чтобы закрывать конкретный пользовательский запрос.

Именно такие тексты LLM видят и ранжируют выше, потому что их проще цитировать в ответах. Чем ближе материал к живой проблеме и чем глубже он её раскрывает, тем больше вероятность, что бренд окажется в выдаче. По сути, выигрывает не тот, кто написал «самую экспертную статью вообще», а тот, кто сумел разбить экспертизу на десятки прикладных ответов под конкретные ситуации пользователей.

1 Площадка: чем более авторитетный ресурс, тем выше «вес» ответа в глазах LLM.

2 Скорость: выигрывают не те, кто пишет «медленно и красиво», а те, кто умеет быстро выявлять вопросы, по которым их бренд невиден, и оперативно закрывать эти пробелы публикациями.Здесь и начинается новый уровень игры. Нужно не просто быстро штамповать тексты, а понимать, под какие сотни реальных вопросов их писать, чтобы бренд становился видимым в разных LLM.

Практически это сводится к двум шагам: найти реальные вопросы, где бренда нет, и быстро закрыть их контентом, который удобно цитировать LLM. В нашем сравнении перечисленных выше решений, по публичным описаниям на момент подготовки материала, пока только llmSpot совмещает мониторинг с производственным контуром, который помогает оперативно отрабатывать десятки ЛЛМ‑адаптированных материалов под ключевые запросы клиентов.

Что это даёт на практике:
- закрытие контент‑пробелов под конкретные вопросы (FAQ, инструкции, сравнения, чек‑листы);
- выравнивание фактологии на сайте и внешних площадках (карточки продукта, медиакиты, репозитории данных);
- структурирование материала под парсинг LLM (чёткие заголовки - чёткие ответыъ);
- дистрибуция и PR на авторитетных ресурсах, чтобы у моделей были надёжные цитируемые источники;
- регулярная валидация: повторные прогоны промтов и контроль динамики ответов.
Работа строится как цикл: диагностика → приоритизация вопросов и площадок → обновление/публикация → дистрибуция → проверка в LLM → итерации. Измерение видимости — только старт, цель — системное исправление контента и контекста, из которого модели собирают ответы.

За счёт этого маркетинг-команда выпускает не единичные «общие» статьи, а сериями закрывает конкретные вопросы, повышая вероятность упоминаний бренда в ответах моделей. Далее — цикл исправления и валидации.

Классическое SEO и PR продвижение живо, но центр тяжести уже смещён в сторону AI‑поиска, это уже не просто модные словечки — фактически это новый формат продвижение бренда в сети. Преимущество получат команды, которые сейчас налаживают GEO/LLMO‑процесс: выявляют пробелы видимости, закрывают их цитируемым контентом и обеспечивают присутствие на авторитетных площадках. При такой дисциплине уже через 6 месяцев первые обращения начнут приходить не из рекламных кликов, а из ответов самих моделей — «по рекомендации ChatGPT» (и его аналогов). Измеряйте видимость, приоритизируйте вопросы, быстро публикуйте и проверяйте — это самый короткий путь к стабильному потоку тёплого спроса.