Как оптимизация для генеративных движков (GEO) переписывает правила поиска

За последние 20 лет SEO было главным инструментом для онлайн-видимости в поисковиках: оптимизация ключевых слов, ссылки, контент, опыт пользователя. В 2025 году поисковое поведение стремительно меняется: браузерный поиск уступает место платформам на базе LLM (больших языковых моделей), которые интегрируются напрямую в браузеры и устройства. В результате монополия Google на поисковый трафик подвергается угрозе, а рынок SEO ($80+ млрд) переживает фундаментальный сдвиг. В материале разбираем, что именно изменилось и как бизнесу адаптироваться к новым условиям.

В чем отличия GEO (Generative Engine Optimization) от SEO

GEO — это оптимизация контента для генеративных ИИ-платформ, цель которой — сделать так, чтобы информация о вашем бренде, продукте или сам сайт стали источником для ответов, которые формирует искусственный интеллект, и вы стали максимально заметны в новой экосистеме AI-поиска.

• В классическом представлении SEO строился на ссылках и позициях в поисковой выдаче. GEO же фокусируется на том, чтобы контент был легко понят и использован искусственным интеллектом при формировании ответов.
• В новой парадигме важно не просто попасть в ТОП поисковой выдачи, а быть среди тех, кого ИИ упомянет в ответе или будет использовать для выполнения пользовательских запросов. И речь не только об информационных запросах, но и о коммерческих. Так, ведущие браузеры уже встраивают в свой интерфейс ИИ-агента, который может совершать конверсии за пользователей: выбирать товары по нужным критериям, подбирать и заказывать авиабилеты, бронировать столики в ресторанах.
• Запросы становятся длиннее (в среднем 23 слова против 4 раньше), сессии глубже (6 минут), а ответы — более персонализированными и контекстуальными. Раньше люди были ограничены форматом поисковых систем и чаще вводили короткие, лаконичные фразы. Сейчас, когда пользователи обращаются к ИИ, они формулируют запросы так, как если бы общались с человеком: подробно, с деталями, уточнениями и контекстом. Это позволяет получать более персонализированные и релевантные ответы.

Пример:

Короткий запрос: 

«купить ноутбук онлайн» 

Длинный запрос:

«Посоветуй ноутбук для работы с графикой и программированием, чтобы был лёгкий, с хорошей батареей и стоил до 100 тысяч рублей.» 

Переход от SEO к GEO меняет не только способы оптимизации, но и саму логику монетизации и оценки эффективности.

Монетизация: от рекламы к подпискам

• Раньше (SEO): поисковики зарабатывали на рекламе в результатах поиска. Бизнесы боролись за клики, чтобы конвертировать трафик в продажи.
• Сейчас (GEO): Цель работы LLM — формирование новой пользовательской привычки — чтобы человек искал и получал ответы прямо в интерфейсе ИИ, а не кликал по сайтам. платформы на базе LLM (ChatGPT, Perplexity). Следующий этап — модель подписки (или платные расширения): когда привычка закрепится, часть аудитории перейдет на платные тарифы или будет монетизирована иначе (например, через рекламу или расширенные функции).

Новые метрики: не клики, а цитирования

• SEO-метрики: позиции в выдаче, клики, CTR, время на сайте.
• GEO-метрики:

• • Частота упоминаний — как часто ваш бренд/продукт цитируется в ответах.
  • Тональность — позитивный, нейтральный или негативный контекст.
  • Источники цитирования — какие сайты и авторы упоминаются вместе с вами.

Что это значит для бизнеса:
Теперь важно не просто привлечь клик, а стать источником для ответов ИИ. Например, если пользователь спрашивает о «лучших CRM для малого бизнеса», и ИИ цитирует ваш обзор — это повышает узнаваемость бренда даже без перехода на сайт.

Как адаптироваться к новым требованиям (и новые ли они)

1. Фокусироваться на смысле и полноте раскрытия темы. LLM-системы, встроенные в поисковики, умеют анализировать, «рассуждать» и синтезировать информацию из разных источников. От создателей контента это требует более глубокого, структурированного и экспертного раскрытия тем. С одной стороны, это новшество, с другой — усиление уже существующей тенденции качественного SEO: делать тексты, привлекательные для поисковиков, но также полезные и удобные для людей.
2. Ассоциации и связи между источниками: модели строят «карты» взаимосвязей между темами. Если ваш контент часто упоминается не только на сайте, но и в других авторитетных источниках по смежным темам, вероятность быть процитированным в AI-ответах возрастает.
3. Оптимизация под естественный язык: контент должен быть написан понятно и иметь четкую структуру, чтобы его было легко «встроить» в ответ ИИ.
   4. Важность авторитетности и доверия: LLM-системы приоритезирует источники, которые считаются надежными и экспертными, а не те, что просто хорошо ранжируются по SEO-метрикам.
4. Обновляемость и релевантность: для моделей с доступом к актуальным данным (например, через RAG — Retrieval-Augmented Generation) важна свежесть информации и регулярное обновление контента.

Как создать контент, который будет использовать ИИ

Все просто — нужно создавать качественный контент, а не ориентироваться исключительно на точность и повторяемость ключевых слов. Это хорошая новость для тех, кто уже давно пишет тексты для людей, и повод задуматься, если вы все еще ориентируйтесь на количество вхождений.

• Структура. Текст разбит на логические блоки, содержит заголовки, списки, таблицы, выделенные ответы на частые вопросы. Такой формат помогает модели быстро находить и «вычленять» ключевую информацию.

• Ясность формулировок. Используются чёткие, однозначные предложения без лишней «воды» и сложных оборотов. Чем проще и прямее изложен факт, тем выше шанс, что LLM выберет его для ответа.
• Контекст и полнота. Предложения не должны быть «оторваны» от контекста. Например, если в тексте написано «Она играет ключевую роль…», модель не поймёт, о чём речь, если не указано, что «она» — это, например, «разработка данных».
• Только значимая информация. Избыточная или повторяющаяся информация мешает модели выделить главное и может снизить качество ответа.
• Машиночитаемые форматы. Всё чаще для генеративных моделей создают специальные версии контента в формате Markdown или через отдельные файлы (например, llms.txt), чтобы облегчить чтение и обработку информации ИИ.
• Фактическая насыщенность. LLM лучше используют тексты, где есть конкретные факты, определения, инструкции, а не только общие рассуждения.

Вместо:
“Мы предлагаем лучшие услуги на рынке, потому что у нас большой опыт и команда профессионалов.” 

Лучше для LLM (и для пользователя тоже):
“Наша компания работает с 2010 года, реализовала более 500 проектов и имеет команду из 30 сертифицированных специалистов.”

Пример контента, который в равной степени ориентирован на пользователей и на LLM-модели:

Как выбрать детские джинсы: советы эксперта

При выборе детских джинсов обратите внимание на следующие параметры:

• Материал: натуральный хлопок гипоаллергенен и безопасен для детей.

• Размер: джинсы должны хорошо сидеть, не сковывать движения, иметь запас по длине.

• Качество пошива: проверьте швы, фурнитуру, отсутствие торчащих ниток.

• Возврат и обмен: уточните условия возврата — это важно, если размер не подойдёт.

Экспертное мнение: «Для активных детей лучше выбирать джинсы с добавлением эластана — они более эластичны и долговечны. Покупайте в магазинах с прозрачной политикой возврата.»

Частые вопросы

— Можно ли стирать детские джинсы в машине?
Да, но используйте деликатный режим и не превышайте температуру 40°C.

— Как выбрать размер?
Ориентируйтесь на таблицу размеров производителя и учитывайте рост ребенка.

! Текст структурирован, содержит экспертные советы, ответы на частые вопросы, чёткие рекомендации и легко «встраивается» в ответы ИИ. В нем нет избыточных повторов ключевых слов, он написан для реальной помощи пользователю и для того, чтобы быть процитированным в генеративных ответах.

Если вы и так писали качественные, полезные и грамотные тексты для людей с учетом SEO, то примерно такими они у вас и были. Так что совсем новыми эти требования назвать нельзя. Но если кто-то еще продолжал размещать на сайтах тексты плохого качества без реальной пользы для читателя, то можно не рассчитывать, что ваш контент будет цитироваться ИИ.

Как сформировать стратегию GEO: работа с «памятью» языковых моделей и примеры подходов

Новые условия требуют не только усиления работы с контентом, но и создания стратегии GEO. И здесь важно обратить внимание на то, как языковые модели (LLM) «запоминают» и используют информацию о вашем бренде при формировании ответов.

Вот как можно на это повлиять:

• Добивайтесь единообразия при описании продукта, бренда

Везде используйте одинаковое описание компании, миссии, преимуществ — на сайте, в соцсетях, в пресс-релизах. Это снижает риск искажений при генерации ответов. Следите, чтобы новые материалы соответствовали бренд-гайдам.

• Укрепляйте авторитетность и доверие

Собирайте упоминания на авторитетных ресурсах. Чем чаще ваша компания цитируется в СМИ, отраслевых порталах, исследованиях, тем выше шанс, что LLM выберет именно вашу информацию для ответа.

Публикуйте уникальные данные. Делитесь собственными исследованиями, кейсами, статистикой — такие данные LLM воспринимают как подтверждение экспертности.

• Проводите техническую оптимизацию

Следите за структурой сайта. Используйте правильную разметку, schema.org, метаданные. Это помогает LLM понять структуру и смысл вашего контента.

Обновляйте и синхронизируйте информацию: исключите устаревшие описания, противоречия между страницами и платформами.

• Мониторьте и корректируйте «память» LLM

Используйте GEO-инструменты (ниже рассказываем о конкретных сервисах). Анализируйте тональность и источники: исследуйте, где и как ваш бренд упоминается, и работайте с этими площадками для улучшения репутации.

• Работайте с отзывами и пользовательским контентом

Стимулируйте создание отзывов и экспертных мнений. LLM часто используют пользовательские отзывы и независимые обзоры как источник информации для генерации ответов. Чем больше качественных отзывов, тем выше шансы быть процитированным.

• Расширяйте присутствие в разных форматах

Публикуйте контент на различных площадках. Блоги, соцсети, профессиональные форумы, видео — чем шире охват, тем больше вероятность, что LLM увидит и использует ваш контент.

Эти пункты имели вес для продвижения сайтов еще до появления LLM-моделей, однако бизнес часто фокусировался на контентной составляющей, а работа с отзывами, цитируемостью, публикация экспертного контента могли отодвигаться на второй план. Теперь же, чтобы преуспеть в новых реалиях, игнорировать эти аспекты не получится.

Как убедиться, что вы на верном пути

В сфере GEO уже появились специализированные платформы, которые не только измеряют, но и помогают влиять на то, как бренд «запоминается» и цитируется искусственным интеллектом в генеративных поисковых системах.

• Profound — позволяет отслеживать, как часто и в каком контексте бренд упоминается в ответах ИИ, анализировать тональность и источники цитирования, а также получать рекомендации по улучшению позиций в генеративных платформах.

• Goodie — делает акцент на сравнительном анализе видимости бренда и конкурентов, рассчитывает специальные метрики для GEO и помогает оптимизировать контент под новые поисковые форматы.

• Ahrefs Brand Radar — отслеживает, как бренд представлен в AI Overviews Google, сравнивает с конкурентами и показывает динамику изменений по ключевым словам и регионам.

• Semrush AI Toolkit — интегрирует мониторинг упоминаний бренда в AI, SEO и социальных сетях, предоставляет рекомендации для повышения видимости и авторитетности.

Табл.1. Сравнительная таблица инструментов.

Выводы

GEO — пока экспериментальная область, как SEO в начале 2000-х: с каждым обновлением моделей правила игры могут меняться. При этом некоторые тактики GEO уже понятны (например, быть упомянутым в источниках, которые цитируют LLM), другие — предмет догадок (приоритетность журналистских материалов перед соцсетями).

Важно отметить: требования к ИИ во многом совпадают с требованиями качественного SEO. Ведь современное SEO ориентировано не просто на количество ключевых слов, а на создание полезного, понятного и удобного контента. Более того, оно выходит за рамки текстов, фокусируясь на развитии присутствия бренда в сети.

Поэтому GEO не заменяет SEO, но требует внедрения новых метрик и инструментов: больше внимания на цитирование, аналитика для AI-ответов, создание контента, который ИИ будет использовать как источник. Это не вопрос выбора, а необходимость для сохранения видимости в мире, где 40% поисковых запросов уже обрабатываются генеративными моделями.

При подготовке материала использована информация с сайта: https://a16z.com/geo-over-seo/

Автор: Денис Мещеряков (руководитель SEO-отдела в Ant-Team.ru)