GEO-продвижение: попадание сайта в ответы нейросетей
Аудит и план работ — 10 рабочих дней
Агентство «СТК-Промо» оказывает услугу GEO-продвижения: добиваемся, чтобы нейросети — Яндекс Нейро, Алиса, ChatGPT, Perplexity, GigaChat — называли вашу компанию в своих ответах. Стоимость — от 45 000 ₽ в месяц, первые изменения в ответах видны через 2–3 месяца. Ведём работы в связке с SEO: нейросети ищут по поисковому индексу, поэтому видимость в поиске остаётся фундаментом, а GEO надстраивается сверху и даёт попадание в сам ответ.
GEO-продвижение (Generative Engine Optimization) — это работы, после которых нейросети начинают рекомендовать вашу компанию в ответах пользователям. Когда клиент спрашивает у Алисы, ChatGPT или Яндекс Нейро «кому заказать» или «что выбрать», модель называет несколько компаний. Задача GEO — сделать так, чтобы среди них были вы, а не только конкуренты.
С какими нейросетями мы работаем?
Поиск изменился: пользователь получает ответ, а не список сайтов
Раньше человек вводил запрос, получал десять ссылок и выбирал сам. Сейчас он спрашивает нейросеть «какие натяжные потолки лучше для кухни и сколько это стоит» и получает готовый ответ — уже с рекомендациями, ценами и парой названий компаний. По ссылкам он при этом чаще всего не переходит: ответ его устроил. Это и называют zero-click поведением — по данным исследования SparkToro, в 2026 году 68% поисковых запросов в Google заканчиваются без единого клика, и AI Overviews, Google SGE и Яндекс Нейро только усиливают эту тенденцию.
Для бизнеса это меняет правила игры. Быть в топ-10 больше недостаточно, потому что до топ-10 пользователь может просто не дойти. Нужно попасть в сам ответ — именно этим занимаются GEO (Generative Engine Optimization) и смежные с ним AEO (Answer Engine Optimization) и AIO (Artificial Intelligence Optimization).
Нейросеть собирает его не из воздуха. Она разбивает вопрос на подзапросы (query fan-out), ищет по каждому из них в обычном поисковом индексе через retrieval-augmented generation (RAG), вытаскивает из найденных страниц конкретные фрагменты и синтезирует из них ответ. Попадает туда не тот сайт, который выше в выдаче по классическим ключевым словам и LSI-фразам, а тот, у которого есть чёткий, проверяемый фрагмент текста под конкретный подзапрос, размеченная сущность (entity) и структурированные данные — schema.org, FAQPage, HowTo.
GEO решает три задачи. Первая — чтобы на сайте были такие фрагменты. Вторая — чтобы модель могла до них добраться, извлечь и процитировать: для этого нужны индексация, доступ ИИ-краулерам и llms.txt. Третья — чтобы у модели были основания вам доверять: это E-E-A-T, авторство и упоминания на внешних площадках.
Как нейросеть находит и выбирает источники
Ответ нейросети выглядит как единый текст, но собирается в несколько этапов: найти подходящие страницы, выбрать из них лучшие фрагменты, сжать их и написать ответ. Каждый этап должен работать быстро и дёшево — запросов миллионы в день, — поэтому система постоянно экономит и отбрасывает всё, что обрабатывать долго или непонятно. Сайт может выпасть на любом этапе, а не только на последнем.
RAG — нейросеть ищет, а не вспоминает⌄
RAG (Retrieval-Augmented Generation — «генерация, дополненная поиском») — схема, по которой работают ИИ-поисковики: сначала найти документы по теме вопроса, потом написать ответ на их основе.
Сущности и триплеты — как модель понимает, о ком речь⌄
Из найденного текста модель извлекает сущности (entity — «сущность») — объекты реального мира: компанию, услугу, товар, город. Факты о них поисковые системы записывают в виде триплетов — троек «объект — свойство — значение»: «монтаж — занимает — один день», «гарантия — составляет — 10 лет».
Поиск по смыслу — почему важна чёткая тема страницы⌄
Нейросеть ищет не по словам, а по смыслу: каждый текст превращается в набор чисел — вектор, и похожие по смыслу тексты оказываются рядом. Сравнить вопрос со всеми страницами интернета слишком долго, поэтому поиск идёт приблизительно — ANN (Approximate Nearest Neighbor, «приблизительный поиск ближайших соседей»): система просматривает только самые вероятные области и пропускает остальные.
Отбор по фрагментам — почему структура важнее объёма⌄
Современные системы оценивают не страницу целиком, а её отдельные фрагменты. Например, подход MUVERA (Multi-Vector Retrieval Algorithm — «алгоритм многовекторного поиска») от Google Research сначала быстро отбирает кандидатов по упрощённому описанию фрагментов и только потом сравнивает их подробно.
Сжатие найденного — почему в ответ попадает конкретика⌄
Перед тем как написать ответ, система сжимает найденный текст, чтобы работать быстрее. Метод ReFrag от компании Meta (REFRAG: Rethinking RAG based Decoding — «переосмысление генерации ответа в RAG») оставляет в полном виде только самые информативные фрагменты, остальные передаёт модели в сжатом виде.
Вывод
Нейросеть выбирает не лучший сайт, а лучший фрагмент текста — тот, который легко найти, понять и превратить в факт. Поэтому в GEO (Generative Engine Optimization — оптимизация под генеративный ИИ-поиск) мы работаем с отдельными абзацами: каждый отвечает на один вопрос и содержит проверяемый факт. Плюс техническая доступность, чтобы текст вообще дошёл до модели, и внешние упоминания, чтобы ей было на что опереться.
Подробнее о том, как это устроено, — в статье «Как нейросеть отбирает сайты для ответа: разбираем RAG».
Что меняется, если вы в ответах нейросетей
Чем GEO отличается от обычного SEO
GEO не заменяет SEO и не работает без него. Модели ищут по тому же поисковому индексу, и страница, которой нет в выдаче, не попадёт и в ответ. Правильная модель — не «переходим с SEO на GEO», а «добавляем к SEO слой работ под генеративную выдачу». Если у вас уже есть продвижение, GEO встраивается в него надстройкой.
Что входит в услугу
Бесплатный аудит AI-видимости
Почему СТК-Промо
Что вы получите
Кому подходит GEO
GEO даёт больше всего там, где выбор сложный и человек задаёт вопросы, а не ищет конкретный товар. Если ваши клиенты спрашивают «как выбрать», «что лучше», «сколько будет стоить в моём случае», «на что обратить внимание» — вы в этой категории.
Стоимость GEO-продвижения
Популярные вопросы
GEO заменит SEO?⌄
Как измеряется результат GEO?⌄
Для ИИ-поиска нет точной семантики, как в SEO: не существует статистики запросов вроде Wordstat, и люди формулируют запросы нейросетям очень по-разному. Поэтому мы собираем карту промптов (промпт — запрос, который пользователь вводит в нейросеть) — как можно больше вопросов разных типов:
Количество здесь важнее точности формулировок. Ответы нейросетей меняются от раза к разу, поэтому видимость по 5 промптам ничего не значит: компания могла случайно попасть в ответ или случайно из него выпасть. На 150 промптах случайные колебания усредняются, и получается результат, на который можно опираться.
Каждый промпт из карты прогоняем 3–5 раз в шести чат-нейросетях: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, GigaChat и DeepSeek. Отдельно проверяем видимость в ИИ-ответах поисковых систем: в Яндексе (Нейро и Алиса), Google (AI Overviews — ИИ-обзоры над выдачей — и AI Mode, ИИ-режим поиска) и Bing (Copilot — ИИ-помощник Microsoft в поиске). По каждой системе считаем:
Первый замер делаем до начала работ. Это baseline — исходная точка, с которой сравниваются все следующие замеры. Так видно, стало лучше или хуже и в каких типах запросов.
В Яндекс Метрике отслеживаем переходы из приложений и сайтов нейросетей по рефереру — адресу, с которого посетитель пришёл на сайт.
Почему нужно прогонять один промпт несколько раз?⌄
В чём разница между GEO, AEO и AIO?⌄
Это три названия для пересекающихся задач. Они появились у разных команд примерно в одно время и отличаются в основном акцентом.
GEO (Generative Engine Optimization) — оптимизация под генеративные поисковые системы, то есть под ИИ-ответы внутри поиска. По подходу GEO ближе всего к SEO (Search Engine Optimization — классическая поисковая оптимизация): работа идёт с сайтом и поисковым индексом, потому что генеративные ответы собираются из того, что нашёл поисковик. Для большинства бизнесов это основная часть работ.
AEO (Answer Engine Optimization — «оптимизация под системы ответов») нацелена на готовый ответ как таковой, причём в любом виде. Главное здесь — формат: короткий прямой ответ в начале раздела, вопросы в подзаголовках, разметка вопросов и ответов FAQPage. Эти приёмы работают и за пределами ИИ: они же дают блоки быстрых ответов в обычной выдаче и ответы голосовых помощников.
AIO (Artificial Intelligence Optimization — «оптимизация под искусственный интеллект») — самое широкое и наименее формализованное направление: присутствие бренда везде, где ИИ говорит о компании, включая чат-боты без поиска. Сюда входит то, на что сайт напрямую не влияет: упоминания в СМИ, присутствие в справочниках и энциклопедиях, отзывы на внешних площадках. Если о компании в интернете почти ничего нет, первый результат даёт именно этот слой.
Строгой границы между терминами в индустрии нет, а состав работ во многом совпадает. Поэтому важно не название услуги, а то, закрывает ли она все три слоя.
