Практическое руководство по GEO: какой контент выбирают ИИ-ассистенты

Вы вроде пишете нормальные, полезные статьи, а Алиса и ChatGPT их как будто не видят. Дело в том, что раньше можно было попасть в поиск за счет ключевых слов и релевантности. А теперь в ответ попадает то, откуда удобно взять кусок смысла: факты, цифры, короткие выводы, понятная структура.

GEO, это как раз про такую упаковку контента. В этом руководстве Инна Сидоренко, SEO Senior WSS, рассказывает, какие форматы ИИ выбирает в первую очередь и что поправить в подаче, чтобы материалы попадали в ответы и цитировались.

Что такое GEO и чем оно отличается от SEO: новая реальность поиска

Представьте: пользователь спрашивает у нейросети не «купить беговые кроссовки Москва», а «посоветуй удобные кроссовки для асфальта, если у меня плоскостопие».

Классический краулер, который десятилетиями был нашим главным «клиентом» в SEO, в таких запросах помогает меньше. Он хорошо находит страницы по словам и сигналам релевантности, но не умеет собирать осмысленный ответ из источников.

Здесь включается GEO, оптимизация под генеративный поиск. По сути, это оптимизация не только под робота, который сканирует страницы, но и для «мозга» за ним: генеративных моделей (LLM) и ИИ-ассистентов вроде Алисы, ChatGPT или нейровыдачи Google. Эти системы выбирают источники, которым можно доверять, и берут из них факты, данные и рекомендации для ответа.

В чем принципиальная разница?

Простая аналогия:

• SEO — это витрина на оживленной улице (поисковой выдаче). Вас должны заметить и зайти.
• GEO — это стать поставщиком знаний для гида по этой улице (ИИ-ассистента). Когда турист (пользователь) спросит у гида совета, тот порекомендует именно ваш магазин, потому что доверяет вашему ассортименту и экспертизе.

Важнейший момент: GEO не отменяет SEO, а надстраивается над ним.

Базовое SEO (скорость сайта, доступность для краулеров, чистая структура) — это технический фундамент. Если ваш сайт тормозит, перегружен JavaScript или закрыт от индексации, то нейросеть физически не сможет его прочитать и проанализировать. Не будет фундамента — не будет и GEO.

👉 Прежде чем создавать контент для нейросетей, задайте себе не вопрос «под какие ключи?», а вопрос «на какой экспертный вопрос мой материал дает самый полный и структурированный ответ?».

Какие ИИ-платформы бывают и как под них оптимизироваться

Однако мир генеративного ИИ неоднороден. Запросы пользователей могут обрабатываться разными системами, каждая из которых имеет свои приоритеты и доверяет разным источникам данных.

Но чтобы эти платформы обратили на вас внимание, контент должен соответствовать особым критериям. Условно их можно разделить на две группы: поисковые гиганты со встроенным ИИ и специализированные нейросети.

Поисковые гиганты: где ваша основная аудитория

Здесь правила задают Яндекс и Google. Их ИИ неразрывно связан с классическим поиском и их собственными экосистемами.

• Поиск с Алисой и YandexGPT доверяют прежде всего себе. Нейросеть формирует ответ, анализируя данные из своей же вселенной: Поиска, Маркета, Карт, отзывов и оценок сайта. Ваша главная задача для попадания в ее рекомендации — максимально полное и актуальное присутствие во всех этих сервисах. Карточка в Яндекс Бизнесе или товары в Маркете — все это прямые сигналы для ИИ.
• Google AI Overview (нейровыдача Google) черпает информацию со всего интернета, но со своими приоритетами. Исследования показывают, что его модель Gemini активно учитывает упоминания в профессиональных сетях (LinkedIn), на платформах вроде YouTube, Reddit и Quora, а также наличие наград и попаданий в авторитетные списки. Для локального бизнеса неизменно критичным остается безупречный профиль в Google Business.

Специализированные нейросети: как стать источником, а не точкой назначения

Эти платформы — самостоятельные центры принятия решений. Пользователь может получить готовый ответ, не заходя на сайты, поэтому ваша цель — стать для них достоверным источником данных.

• Perplexity — это «answer engine» для исследований. Его особенность — работа в реальном времени и обязательное цитирование источников. Почти половина всех его отсылок приходится на Reddit, что говорит о его ориентации на живые обсуждения и мнения сообществ. Чтобы попасть в его поле зрения, вам нужна экспертная активность в профильных форумах и на площадках вроде Quora или Yelp.
• ChatGPT, хотя и использует для поиска Bing, имеет собственные предпочтения. Почти 50% его цитирований приходится на Википедию, а еще значительная часть — на Reddit. Это указывает на его тягу к структурированным, «каноническим» данным и активным обсуждениям. Поэтому стратегия должна включать работу над статьей в Википедии (если она уместна) и участие в экспертных дискуссиях на тематических форумах.
• GigaChat от Сбера сфокусирован на русскоязычном контексте. Он обучен на корпусе отечественных текстов и отлично понимает местную специфику. Для него особенно весомы публикации в российских СМИ, на отраслевых платформах (VC.ru, Habr) и активность в рунет-соцсетях. Для B2B-сектора это одна из ключевых площадок.
• Голосовые помощники (та же Алиса, Siri) обрабатывают совершенно иной тип запросов — разговорный, с естественными формулировками. Оптимизация под них требует прямых ответов на вопрос в первом абзаце, использования разговорной лексики и локальных привязок для бизнеса с физическим присутствием.

Факторы, влияющие на попадание в ИИ-выдачу

Оптимизация под алгоритмы генеративного ИИ не сводится к подбору ключевых слов. Нейросети оценивают контент и его источники по качественным признакам, которые можно и нужно формировать. Это, например, E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитетность, доверие) и активность в цифровом пространстве.

E-E-A-T

Нейросети обучены приоритизировать информацию от проверенных экспертов, а не случайных авторов. Алгоритмы анализируют не только текст, но и его контекст: кто написал, насколько этому источнику можно доверять, какие другие авторитетные площадки на него ссылаются.

Как это внедрить на практике:

• Сделайте экспертов видимыми. У каждой статьи, особенно в экспертных блогах, медицине, финансах или юриспруденции, должен быть указан реальный автор с профилем (ФИО, должность, фото, ссылки на соцсети, образование, опыт). Обязательный технический шаг: разметьте информацию об авторе с помощью микроразметки Person или Author (schema.org).
• Используйте сигналы первого лица. Контент, основанный на реальном опыте («В этой статье я, как архитектор с 10-летним стажем, разберу…»), нейросеть оценивает выше, чем обезличенную теорию.
• Создавайте цифровую репутацию за пределами сайта. Активно работайте над тем, чтобы бренд упоминался в одном контексте на авторитетных ресурсах (отрасли, СМИ, отзовиках). Нейросеть, встречая устойчивую связь «Бренд X = надежный застройщик» в разных источниках, начинает воспринимать ее как факт.

Активность и шеринг

Для нейросети тишина вокруг вашей статьи — сигнал о ее нерелевантности. Активное обсуждение и распространение контента генерирует сигналы вовлеченности.

Как построить эффективную схему распространения (на примере B2B):

• Публикация глубокого исследования на отраслевой платформе (VC.ru, Habr).
• Анонсирование ключевых тезисов в релевантных Telegram-каналах.
• Обсуждение практических аспектов в профессиональных сообществах (TenChat).
• Создание адаптированной версии для широкой аудитории в Дзене. Важный нюанс: ценность представляют именно обсуждения в тематических сообществах, а не шеринг ради шеринга.

Структурированность и ясность контента

Если E-E-A-T и активность отвечают на вопрос «почему доверять», то структура контента отвечает на вопрос «как извлечь». Нейросетям требуется мгновенно понимать суть текста.

• Иерархия заголовков (H1-H4) как карта для ИИ. Четкое следование иерархии превращает статью в понятную для машины схему.
• Активное использование списков и таблиц. В таком виде факты извлекаются алгоритмами с максимальной точностью.
• Создание специальных смысловых блоков. Выделение выводов, инструкций или разбора ошибок в обособленные блоки служит для ИИ сигналом о повышенной важности.
• FAQ-блок — идеальный формат для диалога с ИИ. Это готовый набор пар «вопрос-ответ». Для максимального эффекта разметьте его микроразметкой FAQPage (schema.org).

Такой подход превращает ваш контент в удобный для машинного анализа источник фактов.

Заключение: GEO — это продолжение SEO

Оптимизация под генеративный ИИ не отменяет SEO. Поиск все так же пытается выбрать лучший ответ, полезный и достоверный.

Что изменилось кардинально — так это «язык», на котором мы должны общаться с алгоритмами. Если раньше мы говорили с ними на языке ключевых слов, то теперь разговор ведется на языке экспертизы, структуры и цифровой репутации.

Следующий шаг обычно не требует перезапуска с нуля. Лучше посмотреть на текущую SEO-базу под новым углом и провести аудит.

Полезно проверить три вещи.

• Во-первых, доверие. Насколько понятно, кто автор, почему ему можно верить, и есть ли подтверждения опыта и качества.
• Во-вторых, доступность. Может ли система нормально прочитать страницу и быстро разобрать ее на смысловые блоки.
• В-третьих, релевантность. Там ли опубликован контент и в таком ли формате, который ИИ-платформы чаще берут в ответы, а аудитория реально использует.

GEO делает безупречную техническую основу обязательным стартом для выхода на уровень смысловой оптимизации. Если база в порядке и три опоры собраны, контент начинает работать в двух режимах. Он ранжируется в органике и чаще попадает в генеративные ответы. В итоге выигрывается не только клик, но и место в самой рекомендации.