GEO и AEO: зачем и как сайту попадать в ответы нейросетей

Актуальность работы AI в поисковой выдаче

Бурное развитие AI-технологий меняет поведение пользователей. Теперь они часто задают запросы не только в поисковых системах, но и в интерфейсах нейросетей ChatGPT, Perplexity, DeepSeek, Gemini и многих других.

Поисковые системы внедрили генеративный поиск в основные алгоритмы формирования ответов: верхнюю часть результатов выдачи в Яндекс занимает «Поиск с Алисой» и «Google Overviews». «Режим ИИ» с более глубоким раскрытием вопроса доступен прямо из выдачи.

По многим запросам обзоры от ИИ запускаются автоматически (без перехода на вкладку «Режим ИИ) – например:

Пользователи могут получить исчерпывающий ответ прямо в результатах поисковой выдачи без необходимости перехода на конкретные сайты и самостоятельного изучения информации.

Благодаря готовым ответам нейросетей на выдаче поисковиков пользователи получают:

• глубокое понимание запроса;
• быстрое формирование ответа;
• высокую степень персонализации.

Клика на сайт может и не произойти, пользователь взаимодействует с контентом по сценарию zero click («нулевой клик»). Позиции сайта в результатах выдачи уже не являются главным показателем видимости, поскольку поисковые системы формируют нулевую выдачу из AI-сводок.

Текущая ситуация на рынке в 2025 году:

• AI Overviews от Google запускаются как минимум в 18 % от всех поисковых запросов.
• Даже там, где ИИ ответы не встроены прямо в выдачу, CTR обычных сайтов упал более чем на 40%.
• По данным Яндекс, в июне 2025 года аудитория Алисы составила более 43 млн человек.
• ChatGPT достиг примерно 800 миллионов еженедельных активных пользователей.

Разница SEO и GEO/AEO

SEO (Search Engine Optimization) — это комплекс мер по повышению видимости сайта в выдаче поисковых систем по целевым запросам. Цель — занять высокие позиции в результатах органической выдачи поисковиков.

GEO (Generative Engine Optimization) — это оптимизация контента под нейросети. Цель — сделать так, чтобы генеративные текстовые модели (ChatGPT, Perplexity, Gemini и т.д.) упоминали бренд или продукт в своих ответах, использовали контент со страниц сайта и ссылались на него.

AEO (Answer Engine Optimization) – это оптимизация сайта под прямые ответы нейросетей в поисковиках, попадание в блоки «Обзор от ИИ» (AI Overviews) в Google, «Поиск с Алисой» в Яндекс. Цель – чтобы нейросеть сформировала готовый ответ на основе контента с сайта.

Разница в подходах

1. Классическое SEO работает давно и в целом хорошо изучено. Методики продвижения в GEO и AEO формируются прямо сейчас. Популярных нейросетей много, у каждой своя технологическая база. Алгоритмы закрыты и постоянно меняются.

2. Популярные запросы для SEO можно узнать в открытых источниках (например, https://wordstat.yandex.ru), а затем оптимизировать контент под конкретный запрос. Информация о промптах, которые задают пользователи нейросетей по определенной теме, недоступна.

3. Несмотря на персонализацию поисковой выдачи, ее результаты более стабильны, чем у нейросетей. LLM-модели формируют уникальные ответы для разных пользователей. Вариативность ответов в GEO выше, чем в SEO. 

Пример SEO. Результаты поисковой выдачи Google по запросу «услуги транспортной логистики»:

Пример GEO. Ответ на запрос формируется в интерфейсе нейросети GigaChat:

Пример AEO. Google дает ответы в блоках «Вопросы по теме», «Обзор от ИИ» со ссылками на сайты-источники:

Голосовые ассистенты и GEO/AEO

Отдельным каналом генеративных ответов становятся голосовые ассистенты. Пользователи всё чаще формулируют запросы устно — в формате живой речи, а не поисковых ключей. Такие запросы длиннее, контекстнее и почти всегда имеют форму вопроса или задачи.

В отличие от классической поисковой выдачи, голосовой ассистент обычно озвучивает один готовый ответ, а не предлагает список ссылок. Это усиливает эффект zero click и повышает ценность попадания сайта в первоисточник ответа.

Важные особенности голосовых запросов в разрезе GEO/AEO:

• разговорная формулировка и естественный язык;
• сильная зависимость от контекста и уточнений;
• ориентация на быстрый, однозначный ответ;
• приоритет структурированных данных и FAQ-блоков;
• повышенное значение локальных и прикладных интентов.

Для сайтов это означает необходимость адаптации контента под сценарии устного взаимодействия:

• формулировать подзаголовки в виде вопросов;
• давать краткий прямой ответ сразу после заголовка;
• использовать списки, таблицы, определения;
• закрывать один конкретный интент в одном блоке;
• избегать расплывчатых формулировок и «воды».

С точки зрения GEO/AEO голосовые ассистенты усиливают тренд на оптимизацию не под страницу целиком, а под фрагменты ответа, которые нейросеть может безопасно и однозначно озвучить пользователю.

Различия AI-ответов в поиске Яндекс и Google

По данным исследования маркетингового агентства MOAB на одинаковом пуле запросов блоков AI Overviews (50,2%) больше, чем нейроответов Алисы (39,7%).

Факт наличия нейроответа в Яндекс и Google часто пересекается, но содержание ответа может быть разным. Источники в Яндекс и Google сильно разнятся.

У каждой поисковой системы свои трастовые источники – например:

• Яндекс – ru.wikipedia.org, Дзен;
• Google – YouTube, Google Translate, Reddit.

Яндекс Алиса и «Поиск с Алисой» в контексте GEO/AEO

В российском сегменте ключевую роль в генеративном поиске играет Яндекс, а точкой контакта пользователя с ИИ становится Поиск с Алисой. В этом режиме Алиса формирует развернутый ответ прямо в поисковой выдаче, опираясь на данные из индекса Яндекса и собственные алгоритмы синтеза текста.

Естественно, что при голосовом общении и информационном интенте пользователь взаимодействует не с набором ссылок, а с уже готовым ответом. Алиса агрегирует информацию из нескольких источников, выбирает наиболее релевантные фрагменты и выстраивает их в логичную структуру.

А вот запросы с полукоммерческим интентом могут очень сильно и выгодно выделить ваш сайт среди конкурентов.

В результате анализа AI даже небольшое изменение поискового запроса может привести к изменению выдачи (значительному или незначительному). Например, в случае на скриншотах, Алиса, вероятно, решила, что некоторые компании достаточно дорогие, и не должны фигурировать в ответе по уточненному запросу:

С точки зрения GEO/AEO важно учитывать несколько особенностей работы Алисы:

• ответы почти всегда имеют разговорную, «человеческую» форму;
• приоритет отдается источникам с четкой структурой и понятными формулировками;
• хорошо считываются блоки «вопрос–ответ», списки, таблицы, инструкции;
• Алиса активно использует трастовые русскоязычные источники;
• бренд или сайт может быть упомянут даже без прямого клика пользователя.

Для попадания в «Поиск с Алисой» контент должен быть удобен не для сканирования глазами, а для синтеза ответа. Алиса фактически «пересказывает» страницу, поэтому ей критично:

• наличие коротких прямых ответов на вопросы;
• логическая завершенность каждого смыслового блока;
• отсутствие противоречий и размытых формулировок;
• актуальность данных и совпадение фактов с внешними источниками.

Отдельно стоит учитывать, что Алиса часто используется в голосовом формате — через смартфоны, умные колонки и автомобили. В таких сценариях пользователь получает один финальный ответ, и, если сайт стал его источником, он выигрывает максимальную долю внимания без необходимости перехода по ссылке.

Оптимизация под Алису — это не частный случай SEO, а полноценный элемент GEO/AEO-стратегии для российского рынка.

Для кого подойдет GEO/AEO

К нейросетям люди всё чаще обращаются с такими вопросами как:

• «Как приготовить спагетти болоньезе?»,
• «Какой недорогой ноутбук выбрать для учебы?»,
• «Куда поехать на новогодние каникулы?» и т.д.

В частности, такие запросы бывают брендовыми и репутационными – например:

• «лучшие агентства недвижимости спб»,
• «недорогой итальянский ресторан в Москве»,
• «самые мощные игровые ноутбуки 2025».

В ответах будут упоминаться конкретные продукты, бренды и сайты, что открывает новые возможности для коммуникации с целевой аудиторией.

Какой контент предпочитают нейросети

При выборе сайта в качестве источника информации для ИИ важно:

• Глубокое раскрытие темы и интента запроса.
• Простые, четкие, конкретные формулировки без воды.
• Акцент на фактах, коротких ответах и цитируемости.
• Достоверные источники и экспертные комментарии.

Метод Query Fan-Out

Рекомендуется раскрывать тему по принципу Query Fan-Out. Он заключается в том, что исходный запрос разбивается на множество более мелких подтем. Например, если в Google задается запрос «Здоровые веганские планы похудения с меню и программами упражнений для женщин 40+», то AI Overviews для анализа разобьет его на подзапросы вида:

• «здоровое веганское меню»,
• «здоровое похудение для женщин после 40 лет»,
• «программы упражнений для женщин старше 40 лет»,
• «комплекс упражнений для похудения для женщин»,
• «веганское меню для похудения».

ИИ собирает данные для каждого подзапроса и затем синтезирует их в единый ответ. Таким образом, чтобы страница попала в число источников в ответ нейросети по исходному запросу, нужно стремиться полностью раскрыть в контенте все эти аспекты (подтемы).

По каким запросам продвигаться

Стоит делать акцент на создание материалов, которые будут отвечать на запросы:

• вопросительные информационные (пример «Куда сдать старые автомобильные шины?»);
• сравнительные (пример «Что лучше – шипы или липучки на зиму?»);
• запросы-рекомендации (пример «лучшие китайские шипованные шины»);
• проблемно-решающие (пример «Как сбросить ошибку давления в шинах?»);
• пошаговые инструкции, гайды (пример «Как поменять колесо самостоятельно?»).

По запросам со смешанным интентом (когда человек хочет купить, но сначала изучает информацию – пример «зимние шипованные шины для кроссовера») для попадания в ответы нейросетей сайт должен занимать высокие позиции в поисковых системах – в частности, присутствовать в ТОП-20 результатов выдачи. Однако LLM оценивают страницы не просто по позициям в поисковой выдаче, а по тому, насколько удобно считывать с них информацию для ответа.

По коммерческим транзакционным запросам вида «купить шины ikon autograph ice» поисковые системы предпочитают не цитировать контент, а дают ссылки на наиболее авторитетные сайты – маркетплейсы, федеральные сети гипермаркетов и т.д. Здесь выбор определяется широтой ассортимента, лучшими ценами, быстрой доставкой и другими коммерческими факторами, а также трастом домена.

Алгоритм GEO-продвижения

1. Выбор запросов. Подбираем запросы с учетом не только ключевых фраз, но и интента (сравнение, решение проблемы и т.д.).

2. Анализ текущей ситуации. Оцениваем, какие бренды и сайты упоминаются в каких нейросетях на данный момент по выбранным запросам.

3. GEO-аудит. Проводим аудит сайта на предмет технических факторов и готовности контента для использования нейросетями.

4. Устранение всех недостатков по результатам GEO-аудита. Исправляем технические недостатки и важные проблемы контента.

5. Составление ТЗ на доработки под конкретные запросы. Определяем, что должно присутствовать в контенте (например, блок «Вопросы по теме», график, таблица и т.д.).

6. Внесение доработок (создание нового контента или корректировки существующего). Публикуем новый материал или дорабатываем текущую страницу.

7. Мониторинг. После внесения доработок и индексации страницы проверяем факт ее появления в AI-блоках поисковых систем и ответах нейросетей.

Практические рекомендации

Генеративные модели используют результаты поиска (Алиса – Яндекс, Gemini – Google, ChatGPT – Bing). Поэтому если страница не проиндексирована поисковыми системами, то в ответы нейросетей она также не попадет.

Рассмотрим основные группы факторов для GEO-продвижения.

Техническая готовность сайта

• Корректный файл robots.txt. Сайт должен быть доступен для индексации ботами нейросетей.
• Индексация. Сайт должен присутствовать индексах поисковых систем Яндекс, Google, Bing. Для мониторинга его нужно зарегистрировать в панелях Яндекс.Вебмастер, Google Search Console, Bing Webmaster Tools.
• Наличие файла LLMs.txt. Рекомендуется создать служебный файл, который представляет собой «карту» приоритетных страниц, предназначенных для использования нейросетями.
• Скорость загрузки: оптимизированные изображения, кэширование и легкий код. Нужно стремиться к показателю LCP не более 3-4 секунд для мобильных устройств.
• Микроразметка Schema.org. Наиболее приоритетно наличие микроразметки FAQPage, Article, HowTo, Organization, BreadcrumbList, Product.
• Статичность контента. Текст должен загружаться без JavaScript.
• Структурированная информация. На странице должны быть блоки «вопрос-ответ», нумерованные и маркированные списки, таблицы, цитаты.
• Корректная семантическая верстка. Должна соблюдаться иерархия заголовков <h1>-<h4>, уместно употребляться теги <table>, <article>, <strong> и т.д.

Контент и структура

• Структурная предсказуемость. На всех типовых страницах контент должен быть оформлен единообразно и так, чтобы LLM было легко извлекать из него данные. Например, на всех карточках товара предпочтительно оформить характеристики таблицей вида «Название: значение», а не абзацем текста.
• Кластерная структура контента. Рекомендуется создавать серии статей, которые будут связаны между собой по смыслу. Каждая статья должна полностью раскрывать отдельную подтему и закрывать определенный интент пользователя. Смысловые связи между материалами должны быть отражены внутренней перелинковкой.
• Фактологические смыслы, экспертиза. Нужно стремиться к уникальной ценности в контенте: предоставлять кейсы, результаты исследований, экспертные комментарии.
• Информативные ответы с фактами, цифрами и определениями, а не общие описания. Когда это уместно, стоит формулировать вопросы в подзаголовках h2-h3 и давать ответы в тексте сразу после подзаголовка.

Доверие к источнику

• EEAT-факторы. Для AI-моделей важны экспертный контент, достоверность информации, отзывы, кейсы, ссылки на исследования и т.д.
• Информация об экспертах. В EEAT-тематиках важно указание на сайте профессиональной биографии, фото эксперта, описания компетенций, привязка авторов к статьям.
• Юридическая информация. На сайтах услуг и интернет-магазинов должны быть указаны адрес, контакты, реквизиты, политика конфиденциальности.
• Свежесть контента. Для обновления старых материалов можно переписать введение, добавить 2-3 абзаца и вывод, обновить дату.

Сила бренда и внешние факторы сайта

• Упоминаемость бренда. Нужно делать публикации на авторитетных внешних ресурсах, освещать события и достижения, давать экспертные комментарии в СМИ. Упоминание бренда в авторитетном издании положительно влияет даже без активной ссылки на сайт.
• Репутация. О бренде должны быть позитивные отзывы на внешних площадках – геосервисах, отзовиках и т.д. Он должен присутствовать в рейтингах и сравнениях.
• Авторитетность сайта, ссылочная масса. На сайт должны ссылаться авторитетные площадки: СМИ, отраслевые издания, тематические рейтинги и т.д.
• Актуальность и достоверность информации на внешних ресурсах. Чтобы минимизировать галлюцинации нейросетей, нужно чтобы во всех источниках факты о бренде совпадали.

Сервисы для мониторинга присутствия в AI-блоках

Среди российских инструментов по состоянию на конец 2025 года мы выделяем:

ПиксельТулс – сервис оценки видимости бренда и сайта в ИИ-поиске

GPTFox – сервис для анализа упоминаний бренда в ответах нейросетей

С помощью данных сервисов можно подобрать запросы (а также загрузить собственные), а затем провести мониторинг присутствия сайта или бренда по ним в AI-ответах.

Кроме того, существуют различные зарубежные сервисы для аналитики:

• Otterly.ai показывает, по каким запросам сайт попадает в AI-ответы.
• Ahrefs фиксирует, в каких темах и по каким промптам сайт упоминается в AI Overviews, ChatGPT и Perplexity.
• SE Ranking (AI Overviews Tracker) показывает, какие ключевые запросы запускают генеративные ответы в Google AI Overviews, и есть ли среди источников анализируемый сайт.
• LLMrefs показывает частоту цитирования бренда в разных нейросетях (ChatGPT, Perplexity, Copilot).
• SemRush AI Visibility учитывает упоминания сайта в ответах ChatGPT, Google AI Overviews, Google AI Mode и Perplexity.

Пример того, как сервис Otterly.ai проверяет, насколько сайт оптимизирован под нейросети:

Трафик на сайт из генеративных систем можно увидеть в Яндекс.Метрике, в отчете «Источники, сводка» -> «Переходы по ссылкам на сайтах» – например:

Что даст сайту попадание в AI-блоки

• Присутствие в готовых ответах поисковой выдачи. У пользователей меняется поведение: они привыкают к ответам нейросетей на поиске и уже не хотят самостоятельно изучать большое количество ссылок. Попадание в такие ответы для сайта – самый короткий путь коммуникации с аудиторией.
• Усиление репутации, повышение узнаваемости бренда. Поскольку нейросети часто формируют ответы по репутационным запросам, они упоминают бренд в числе лучших, и такие рекомендации запоминаются целевой аудиторией.
• Заинтересованных посетителей сайта. Те, кто переходит по ссылкам из блоков нейросетей, как правило, очень заинтересованы в источнике информации и потенциально могут конвертироваться в заказчика.
• Закрепление как надежного источника для ИИ. Если генеративная модель обучится на контенте с определенного сайта, она будет и дальше ссылаться на него. В связи с активным развитием ИИ можно прогнозировать рост трафика с данного канала в будущем.

GEO – это развитие SEO

SEO остается фундаментом: по-прежнему определяющее значение имеют техническое состояние сайта, индексация, структура, внешние ссылки. GEO – надстройка, которая помогает сайту попасть в генеративные ответы.

SEO дает основу для видимости сайта в поисковой выдаче, а GEO/AEO расширяет охват для счет ИИ-ответов.

Хотите оставаться в тренде видимости поисковых систем, но нет времени разбираться ? Компания Utlab предлагает услугу комплексного продвижения SEO/GEO/AEO. Мы уже используем техники продвижения в ответах ИИ для наших клиентов, и готовы помочь вам не терять ценный органический трафик и ваши онлайн продажи!