Чем GEO/LLMO отличается от SEO: практический гид для бренд‑команд в России с чек‑листом

В России всё чаще решение о покупке начинается не с выдачи, а с диалога: «посоветуй сервис», «какой банк лучше для ИП», «чем заменить ушедший бренд». И если раньше бренд‑команды боролись за позиции в поиске, то теперь важна ещё и видимость в ответах ChatGPT, Gemini, Perplexity и других ассистентов. GEO/LLMO не заменяет SEO — оно добавляет новый слой: борьбу за то, как именно вас перескажет языковая модель.

Главное отличие — формат результата. SEO оптимизирует страницу под клики и места в выдаче. GEO/LLMO оптимизирует вероятность того, что бренд будет упомянут, правильно описан и рекомендован в сформулированном ответе. Пользователь может вообще не увидеть ссылку: он увидит тезис, список «топ‑5», сравнение, цитату или пошаговую инструкцию — и именно там бренд либо присутствует, либо исчезает.
Второе отличие — «что считается успехом». В SEO метрики понятны: трафик, позиции, CTR, конверсии, видимость по запросам. В GEO/LLMO ключевые метрики другие: доля голоса в ИИ (share of voice), частота и качество упоминаний, корректность фактов (название, продукты, цены, география), роль в ответе (рекомендован/нейтрально упомянут/не упомянут), тональность и наличие конкурентов рядом. Бренд может быть «на первом месте в SEO» и при этом в ответах LLM регулярно уступать более понятным или лучше описанным конкурентам.
Третье — механика ранжирования и доверия. Поисковик во многом опирается на технические сигналы, ссылочное, поведение. LLM опирается на корпус источников и то, что она считает авторитетным и однозначным. Для бренд‑команды это означает: побеждает не тот, у кого больше ключей в тексте, а тот, у кого меньше противоречий, больше внятных формулировок, больше «цитируемых» фрагментов и шире присутствие в релевантных каналах (медиа, обзоры, справочники, FAQ, документация, исследования, кейсы).
Четвёртое — скорость обратной связи. SEO часто требует недель и месяцев, чтобы увидеть эффект. В LLM изменения могут проявляться быстрее или, наоборот, «не проявляться» из‑за источников, на которых модель обучалась или которые она предпочитает. Поэтому без регулярной валидации вы работаете вслепую. Здесь и появляется практическая роль llmSpot: платформа собирает ответы по вашим темам на нескольких LLM‑площадках, показывает, где и как вы упоминаетесь, сравнивает с конкурентами и подсказывает, какие контент‑пробелы закрывать и в каких каналах это разумнее публиковать, чтобы ускорить PR‑эффект.

1) Зафиксируйте «каркас бренда»: единое написание, категории, ключевые продукты, УТП, география, ограничения — без расхождений между сайтом, профилями и пресс‑материалами.
2) Соберите карту интентов: не только «купить», но и «выбрать», «сравнить», «как сделать», «ошибки», «альтернативы», «для кого подходит».
3) Проверьте фактологию в LLM: как вас описывают, с кем сравнивают, какие мифы повторяют.
4) Измеряйте долю голоса в ИИ по темам и сегментам, а не «в целом по бренду».
5) Найдите контент‑пробелы: где в ответах есть конкуренты, но нет вас — и почему.
6) Делайте контент «цитируемым»: короткие определения, таблицы сравнения, критерии выбора, чек‑листы, ответы на возражения, примеры использования в России (с реальными условиями и регуляторикой).
7) Усильте дистрибуцию: не ограничивайтесь блогом. Нужны отраслевые медиа, экспертные колонки, справочные страницы, партнёрские материалы, PR‑выходы — там, откуда модели чаще «черпают уверенность». Такие решения как llmSpot помогают подобрать форматы и каналы, чтобы PR для LLM не был лотереей.

8) Настройте мониторинг и алерты: новые вопросы, изменения тональности, внезапный рост конкурента в рекомендациях.
9) Подключите бенчмаркинг: сравнивайте себя с 3–5 ближайшими альтернативами, иначе улучшения будут незаметны.
10) Введите регулярный цикл «проверка → корректировка → публикация → повторная проверка» как часть бренд‑операций, а не разовый эксперимент.