GEO и SEO: чем отличается продвижение в нейросетях

Клиент больше не всегда начинает с поисковой строки. Он спрашивает нейросеть: «кому заказать внедрение CRM», «какой подрядчик сделает интеграцию с 1С», — и получает список из трёх-четырёх компаний. Если вас в этом списке нет, разговор закончился до того, как человек увидел ваш сайт.

Этим занимается GEO — generative engine optimization. Разберём, чем работа отличается от привычного продвижения, что на неё влияет и как понять, где вы сейчас.

Главное отличие — за что идёт борьба

Инструменты пересекаются: структура страницы, разметка, скорость, доступность текста нужны и там, и там. Расходятся цели и метрики — поэтому отчёт о позициях ничего не говорит о том, называют вас нейросети или нет.

Две разные механики ответа

Путаница в разговорах о GEO чаще всего из-за того, что модели отвечают двумя способами.

По памяти. Модель отвечает тем, что усвоила при обучении. Сайт здесь влияет косвенно: он должен был попасть в данные обучения, а компания — упоминаться в источниках, которые туда вошли. Быстро повлиять нельзя, зато видно, знает ли модель о вас вообще.

С поиском в момент запроса. Ассистент ищет в интернете и собирает ответ из найденного, обычно со ссылками. Здесь сайт влияет напрямую: если страница доступна, читается и отвечает на вопрос, она попадает в выборку. Это та часть, на которую работы по сайту действуют за недели.

Поэтому проверять нужно обе: по памяти модели — спрашивая её напрямую, с поиском — через ассистентов с доступом в интернет.

Что влияет на попадание в ответ

• Текст в коде страницы. Если содержимое рисуется скриптом, а в HTML пусто, читать нечего — ни краулеру, ни модели.
• Доступ для AI-краулеров. В robots.txt их часто закрывают заодно с остальными: GPTBot, PerplexityBot, YandexBot и прочие. Решение имеет право на жизнь, но принимать его стоит осознанно.
• Разметка Schema.org. Организация со ссылками на профили, услуги с ценами, статьи с автором и датами, блоки вопросов и ответов. Это то, из чего модель понимает, что вы за компания.
• Страницы-ответы. Текст, который прямо отвечает на вопрос, а не подводит к нему тремя абзацами о важности цифровизации.
• Внешние упоминания. Каталоги, отзывы, публикации, профили. Это вне сайта, но именно оттуда модель берёт подтверждение, что компания существует.

Как это измерить

Замер устроен просто: берутся вопросы, с которыми клиенты приходят к модели, каждый задаётся несколько раз, и записывается, кого назвали и каким по счёту. Повторять нужно потому, что ответы нестабильны — один и тот же вопрос в разные дни даёт разные списки. Названы в двух прогонах из трёх — сигнал, один раз — совпадение.

Дальше тот же набор вопросов прогоняется после работ, и сравнение показывает движение. Без замера до начала работ разговор о результате превращается в обмен впечатлениями.

Что показал наш собственный замер

Мы собрали четырнадцать вопросов, с которыми к нам приходят клиенты: кому заказать внедрение Битрикс24, кто настраивает обмен с 1С, кто дорабатывает коробочную версию, кто сделает B2B-портал. Прогнали через две модели по два раза — двадцать восемь ответов.

Нас не назвали ни разу. При том, что сайт в порядке технически, у него больше шестисот страниц в индексе, есть llms.txt и разметка.

Зато видно, кого называют: «Первый Бит» — двадцать одно упоминание, дальше axelot.ru, redmadrobot.ru, agima.ru, websoft.ru, it-solution.ru. То есть модели отвечают именами, которые чаще встречаются во внешних источниках: публикациях, рейтингах, обзорах. Техническая исправность сайта в это не конвертируется автоматически.

Вывод, который мы сделали для себя и который честно переносим на клиентские проекты: работы по сайту — обязательная часть, но одна она отвечает за меньшую половину результата. Вторая половина — присутствие компании во внешних источниках, и это отдельная работа.

С чего начать

1. Проверить, читается ли сайт: отдаётся ли текст в HTML, пускает ли robots.txt AI-краулеров, есть ли разметка. Это видно за минуту экспресс-аудитом.
2. Снять замер до работ: вопросы ниши через модели, с повторами.
3. Починить техническую часть: разметка организации и услуг, блоки вопросов с разметкой, авторы и даты у статей, llms.txt.
4. Написать страницы-ответы на вопросы, по которым вас не называют.
5. Повторить замер через месяц и сравнить.

Первые три шага и повторный замер мы делаем как отдельную услугу. Тексты и внешние упоминания остаются на стороне компании — это не та работа, которую можно сделать за заказчика незаметно.

Чего ждать не стоит

Гарантий попадания в ответы не существует. Любой, кто их даёт, продаёт то, чем не управляет: состав ответа зависит от обучения модели и от того, какие источники она подтянет. Трафик из AI-ответов тоже меньше поискового — часть вопросов закрывается прямо в ответе, без перехода. Ценность в другом: вы попадаете в короткий список, из которого человек выбирает, кому написать.

И ещё одно. Если сайт закрыт от AI-краулеров сознательно — например, вы не хотите, чтобы на вашем контенте учились, — это нормальное решение. Просто оно означает, что в ответах вас не будет, и лучше знать об этом заранее.