Чем GEO отличается от SEO и куда в этой схеме встаёт AEO: 142 источника у Алисы против двух у ChatGPT

Я задал десять одинаковых вопросов Алисе и ChatGPT. Про пресс-релизы, репутацию, выбор подрядчика — обычные деловые запросы на русском.

Алиса собрала ответы из 142 источников. ChatGPT — из двух.

Это не «одна нейросеть умнее другой». Это про то, что три буквенных сочетания, которые сейчас продают под одним соусом, означают три разные вещи, и работать с ними надо по-разному.

За последний месяц в Яндексе 98 раз спросили «чем geo отличается от seo», 89 раз — «чем aeo отличается от seo», 380 раз искали связку «geo aeo». Ещё двенадцать человек честно спросили «aeo расшифровка». Значит объяснение нужно.

SEO — оптимизация под поисковую выдачу. Цель: чтобы ваш сайт стоял выше в списке ссылок. Работает там, где человек ищет, куда пойти. Пример русского запроса: «pr агентство москва». Человек хочет список сайтов и сам выберет.

AEO — оптимизация под прямой ответ. Цель: чтобы движок вытащил ваш кусок текста и показал его как готовый ответ, часто вообще без перехода на сайт. Работает там, где у вопроса есть один короткий правильный ответ. Пример: «что такое пресс-релиз». Человеку нужен факт, а не десять вкладок.

GEO — оптимизация под генеративный ответ. Цель: чтобы модель, собирая ответ из нескольких источников, взяла ваш материал и назвала вас. Работает там, где ответ не факт, а суждение. Пример: «посоветуй агентство по продвижению в нейросетях». Человеку нужна рекомендация с обоснованием.

Разница между вторым и третьим — принципиальная, и её почти всегда смазывают. AEO — это про извлечение: движок берёт ваш текст и цитирует. GEO — это про синтез: модель читает пятнадцать источников и пишет свой текст, а вас упоминает или не упоминает. В первом случае вы поставщик цитаты. Во втором — один из голосов, из которых лепится чужое мнение.

Я больше года измеряю, из чего собираются генеративные ответы на деловые запросы. База на 21 августа 2026 года: 671 замер, 489 ответов со ссылками, 6 649 цитирований, 766 уникальных доменов. Регион Москва, пул деловой — за весь интернет не отвечаю, за этот срез отвечаю.

Двадцать первого августа я взял десять запросов из этого пула и задал их ChatGPT — в тот же день, в тех же формулировках. Во временном чате, без памяти аккаунта, чтобы модель не подмешивала мой контекст. И без принудительного включения веб-поиска: так, как получает обычный человек, который просто открыл чат и спросил.

Вот что вышло.

«Как выбрать агентство по продвижению в нейросетях» — Алиса 14 источников, ChatGPT ноль.

«Как попасть в ответы нейросетей» — 14 против нуля.

«GEO продвижение через публикации» — 16 против нуля.

«Как написать пресс-релиз» — 14 против нуля.

«Как разместить пресс-релиз в СМИ» — 11 против нуля.

«Куда отправить пресс-релиз» — 12 против нуля.

«Репутация компании в интернете» — 14 против нуля. ChatGPT вместо ответа переспросил, какую именно компанию проверить.

«Личный бренд руководителя» — 16 против нуля.

«Как попасть в РБК со своей статьёй» — 14 против одного. Единственный источник — сайт РБК.

«Как проверить подрядчика перед сделкой» — 17 против одного. Единственный источник — ФНС.

Итого: 142 источника против двух. И оба источника ChatGPT — не медиа, а первоисточники: сайт издания и государственный реестр.

Вывод «ChatGPT не видит русский веб» был бы неправдой, и я его не делаю.

Если принудительно включить веб-поиск, ChatGPT источники находит. В отдельном прогоне на тех же темах он цитировал ashmanov.com, Workspace, Digital Impuls, ARGEO и РБК Компании — вполне русские площадки. А на вопрос про отличие GEO от SEO ушёл в arXiv, Princeton University и Axios, то есть в англоязычную академию.

Точная формулировка такая: по умолчанию на русские запросы этой тематики ChatGPT в веб не ходит и отвечает из памяти модели. Не потому что не может — потому что не считает нужным.

Для бизнеса разница между «не может» и «не считает нужным» невелика: результат один. Ваша публикация на его дефолтный ответ не влияет.

Алиса собирает ответ из того, что опубликовано. ChatGPT по умолчанию — из того, что запомнил при обучении.

Отсюда два разных горизонта. На Алису публикация влияет в течение дней: вышел материал — он может попасть в источники уже на этой неделе. На память модели публикация влияет в течение месяцев и только если её достаточно много и в достаточно заметных местах, чтобы она попала в следующий обучающий корпус.

Поэтому обещание «выведем вас в нейросети» без уточнения, в какие именно, ничего не означает. Это два разных проекта с разными сроками и разной ценой.

Попадание в генеративный ответ — не достижение, а состояние, которое надо удерживать.

Я посчитал по всему корпусу, как меняется состав источников у одного и того же запроса от замера к замеру. 447 пар подряд идущих измерений:

Совпадение состава источников — медианно 50%. Половина ответа обновляется.

Каждый третий вчерашний источник к следующему замеру исчезает — медиана 30%.

Треть доменов появляется в слоте ровно один раз за всё время наблюдения и больше не возвращается.

Устойчиво держатся 9% доменов. Медианный домен присутствует в своём слоте 22% дней.

Это меняет то, как надо читать отчёт агентства. Скриншот «мы в ответе нейросети» без даты и без ряда замеров рядом — не результат. Через два дня там может быть кто угодно другой.

Единственная закономерность, которую я нашёл в данных, простая.

Домен, который встречается в одном слоте, присутствует там медианно 12,5% дней. Домен, который встречается в четырёх и более слотах, — 39,4% дней. Втрое выше.

Не «качество контента», не «авторитетность» — а количество разных вопросов, на которые вы отвечаете. Модель охотнее возвращается к источнику, который она уже использовала в соседнем ответе.

Состав устойчивого ядра это подтверждает. Там энциклопедии, правовые справочники и отраслевые блоги-объяснялки. Новостей нет ни одной. Вечнозелёный разбор держится, инфоповод — нет.

Отсюда практический вывод для контент-плана, и он неочевидный: не берите один узкий вопрос на материал. Берите вопрос вместе с соседями — сколько стоит, от чего зависит цена, как проверить результат, чем один вариант отличается от другого. Один материал, четыре вопроса, и он цепляется в нескольких местах сразу. Именно так в RUPR Agency мы планируем публикации: сначала смотрим, из чего собран ответ по кусту запросов, и только потом решаем, о чём писать.

SEO — чтобы нашли ваш сайт. Работает, если человек ищет, куда пойти.

AEO — чтобы процитировали ваш кусок текста. Работает, если у вопроса есть один короткий ответ.

GEO — чтобы вас назвали в чужом ответе. Работает, если человек просит совет или сравнение.

И четвёртое, чего в трёхбуквенных схемах обычно нет: проверьте, в какой именно нейросети вы собираетесь появиться. Задайте свои пять рабочих запросов Алисе и ChatGPT в один день и сравните, из чего собраны ответы. У меня на десяти запросах вышло 142 против двух. У вас в вашей нише может выйти иначе — но пока вы этого не измерили, вы платите за поверхность, которую не видели.

В следующий раз разберу вторую половину этой истории: что происходит с публикацией после выхода — на какой день она попадает в источники, сколько там держится и почему выпадает. Подписывайтесь, чтобы не пропустить.

Вы проверяли, что нейросети отвечают о вашей компании — и совпадает ли ответ у разных?