Новая философия SEO: в эпоху нейропоиска выживает наиболее приспособленный

Ещё недавно SEO-специалисты жили в мире, где поисковые алгоритмы подчинялись логике ссылок, ключевых слов и структуры страниц. Но с приходом нейропоиска правила меняются. Теперь запросы пользователей все чаще обрабатываются с помощью генеративных моделей (AI Overviews, Алиса AI и др.).

Сергей Бурлуцкий, Head of SEO в «Вебпрактик» и соорганизатор сообщества SEO RND, поделился своим видением будущего поисковой оптимизации, как она трансформируется в GEO и почему привычные уже так эффективно не работают.

Наша команда специализируется на SEO для финтеха и в качестве анализа видимости в AI поиске взяли несколько банков

Результат такой: 99 % запросов в Google, попавших в AI-ответ, уже были в топ-10 классической поисковой выдачи. В Яндекс таких запросов был 61%. При этом источников для ответов в этой поисковой системе больше, чем в Google. Скрин ниже – пример спарсенных источников для запроса "кредитная карта без процентов".

Делаем вывод, что традиционные работы по SEO по-прежнему важны, но теперь они лишь основа.

ИИ-системы формируют собственные блоки ответов, и именно там пользователи все чаще получают информацию. Задача SEO-специалиста — добиться присутствия бренда в этих блоках, а не только в стандартной SERP.

Сейчас основной фокус на оптимизации под генеративные движки (Google SGE, Яндекс Алиса AI и другие), которые формируют ИИ-ответы на основе релевантных источников. Если контент компании туда не попадает, ее попросту не существует для новой аудитории. Это факт, с которым надо смириться или работать с этим.

Чтобы бренд был видим для нейросетей, нужно пересмотреть базовую инфраструктуру сайта:

1. Проверить доступность ИИ-ботов

Убедитесь, что в robots.txt нет запрета для систем с нейросетевыми движками, а IP-адреса таких ботов не заблокированы хостингом. Не все ИИ-сервисы корректно читают JavaScript, поэтому важно адаптировать контент к статическому формату.

2. Настроить Bing Webmaster Tools и создать llms.txt

Сейчас идет много споров по эффективности файла llms.txt., но так как его можно создать очень быстро и силами младших специалистов, нужно пробовать его внедрить. Этот шаг позволит увеличить трафик из ИИ-источников без риска для сайта. Работа с Bing Webmaster Tools может дать новые гипотезы для продвижения ресурса. На скрине ниже пример сравнения ссылочного профиля с конкурентами.

3. Использовать паразитическое SEO

Размещение контента на авторитетных ресурсах помогает существенно наращивать упоминания бренда, что повышает шанс попасть в генеративные ответы даже без прямого визита на сайт.

Таким образом, SEO превращается в работу не только с сайтом, но и с экосистемой присутствия бренда в сети.

Наша команда стала искать и тестировать разные методы оценки видимости бренда в ИИ-поиске.Начали смотреть на внешние источники трафика в аналитикс, плюс появилась видимость в AI Overviews.

И через 1,5 месяца тестов и экспериментов с метриками, мы нашли то, что нам нужно.Для Google алгоритм выглядит так:

Рассмотрим на примере. Мы взяли топ-5 банков и сравнили их по одной семантике. Всего было 648 запросов. Данная таблица показывает, что из всей семантики отслеживая мы выбрали и рассчитали для каждого банка, сколько запросов выходит в данный сниппет. При это общая частотность получилась 187880.

Например, у vtb.ru доля видимости в AI-ответах составила 12,35 %, у alfabank.ru — 12,04 %, а у sberbank.com — 4 %.

Для Яндекса подход был схожим, но базировался на собственном парсере, который выгружал все AI-ответы по заданной семантике.

Далее из URL-адресов выделялись домены, суммировалась частотность и строился процент присутствия.

Для нашего примера в Яндексе поступили аналогичным образом, только запросов у нас в этой поисковой системе было в 10 раз больше – 6962. А общая частотность получилась 263527.

Таким образом мы можем создавать динамику видимости в AI поиска от месяца к месяцу или чаще, если потребуется.

По результатам анализа в августе–сентябре доля упоминаний в AI-блоках у всех банков изменилась: «Т-банк» вырос с 1,8 % до 2,6 %, «ВТБ» снизился с 12,3 % до 9,4 %. Эти колебания показывают, что ИИ-алгоритмы гораздо динамичнее классического поискового ранжирования.

Когда традиционный трафик падает, руководители часто воспринимают это как снижение эффективности SEO. Однако реальность другая: пользователи просто перестают кликать по ссылкам и получают ответы прямо в ИИ-блоках.

В этом контексте работа команды SEO превращается в исследовательскую деятельность: необходимо понять, где теперь живет пользователь, как он взаимодействует с ИИ-поиском и какие данные можно считать релевантными.

Привычные источники частотности вроде Wordstat больше не отражают реальную картину. Сервисы теряют точность, а данные о популярности запросов нельзя подтянуть массово.

Следующий шаг — создание методологии расчета “чистой” частоты с учетом данных из AI-блоков и других генеративных источников. Команда «Вебпрактик» планирует разработать собственный парсер для анализа ответов AI-систем и обновить документацию по аналитике, чтобы адаптировать процессы под новую эпоху поиска.

Generative Engine Optimization — это уже не просто новый технический термин, это новая философия развития. Она требует от агентств и специалистов способности мыслить шире: не позициями, а экосистемой присутствия бренда.

Теперь важно не просто попасть в топ, а стать частью доверенной информационной среды, из которой ИИ-сервисы черпают знания. Это заставляет SEO-команды и контент-маркетологов работать совместно, укреплять экспертизу и активно использовать внешние площадки для упоминаний бренда.