Связаться с директором
Время работы:
Ежедневно
с 10 до 19
с 10 до 19
Поисковые системы всё чаще отвечают на запрос сами, показывая ответ с помощью ИИ прямо в выдаче. GEO-продвижение помогает страницам сайта чаще попадать в ИИ-ответы.
В этой статье вы узнаете, что такое GEO-продвтижение, по каким правилам Яндекс и Google отбирают источники для нейроответов, что менять в контенте и технической части сайта, а также узнаете как измерить присутствие в ИИ-ответах.
Начало статьи будет идеальным местом для того, чтобы предложить вам подписаться на мой ТГ канал. Там много авторского контента про SEO и актуальные технологии, а главное — честно, без купюр и манипуляций мнением. Ссылка вот — https://t.me/seomikhaylov
GEO (Generative Engine Optimization) – оптимизация сайта и контента под ИИ-ответы. Фактически это набор действий, направленный на попадание страницы в блоки ИИ в поисковой выдаче, а также в ответы чат-ботов.
Цель SEO – высокая позиция в списке страниц в выдаче. Цель GEO – попадание в текст ответа нейросети в качестве источника со ссылкой или упоминанием бренда.
Результаты GEO измеряют не по позициям, а по доле запросов с упоминанием сайта в ответах, а также по количеству переходов из ИИ-блоков.
GEO не заменяет SEO и наоборот. Яндекс и Google формируют нейроответы на основе поискового индекса и результатов ранжирования, поэтому страница сначала должна нормально индексироваться и ранжироваться, и только затем у неё появляется шанс попасть в ответ. GEO – надстройка над поисковой оптимизацией, а не её замена.
По данным Яндекса, быстрые ответы Алисы покрывают около 36% запросов, а их ежемесячная аудитория – 48,3 миллиона пользователей.
Ситуация в Google аналогична – по данным Pew Research Center, при наличии ИИ-ответа в выдаче Google пользователи кликали по обычным результатам в 8% случаев против 15% без него.
Исследование Ahrefs на 300 000 ключевых слов выявило снижение CTR первой позиции при показе ИИ-блока в Google на 34,5% по данным за март 2025 года, а при повторном замере на декабрь 2025 года – уже на 58%.
По данным Seer Interactive, страницы, которые цитируются внутри ИИ-ответов, получают на 35% больше органических кликов, чем страницы без упоминания. Присутствие в ответе не возвращает трафик к прежнему уровню, но смягчает падение и даёт упоминание бренда до клика.
С мая 2025 года генеративные ответы в Яндексе формирует Алиса на базе YandexGPT – она заменила прежнюю технологию Нейро.
Для генерации ответа система выполняет несколько поисковых запросов, отбирает страницы из результатов ранжирования и генерирует на их основе текст со ссылками на источники. Под поисковой строкой ответ появляется в виде быстрого ответа, а с помощью кнопки можно перейти в диалог и задать уточняющие вопросы.
Попадание в ответ Алисы привязано к позициям в органической выдаче. Вероятность попадания в ответ снижается примерно с пятой позиции и падает почти до нуля за пределами ТОП-10.
Позиция в топе – необходимое условие, но не достаточное. Из топа Яндекс выбирает не все страницы для формирования ИИ-ответа.
В апреле 2026 года Яндекс опубликовал в справке для вебмастеров принципы отбора контента для генеративных ответов и назвал их ЭПОС:
Яндекс подчёркивает, что те же принципы влияют и на ранжирование в обычном поиске. На практике это означает, что отдельной оптимизации под Алису в отрыве от качества контента не существует, но требования к глубине и оригинальности материалов выросли.
На начальном этапе нужно собрать GEO-ядро. Для этого необходимо выделить из семантики запросы, по которым Яндекс показывает нейроответы. Чаще всего это информационные и вопросительные формулировки:
Затем выдачу по ним нужно проверить вручную в режиме инкогнито или с помощью сервисов мониторинга.
На следующем этапе предстоит классическое SEO, так как для попадания в нейровыдачу сначала нужно вывести страницы в ТОП. Поэтому необходимо проработать технические параметры, перелинковку, поведенческие факторы и т.д.
Отдельное внимание необходимо уделить контенту на странице. Каждый смысловой блок должен отвечать на один конкретный вопрос и читаться автономно, без контекста соседних абзацев. Прямой ответ размещается в первом абзаце раздела, детали и оговорки – ниже. Данные оформляются списками и таблицами, у статьи указываются автор, его должность и дата обновления.
Дополнительно желательно добавить то, чего нет у конкурентов. Например, собственные цифры, кейсы или результаты замеров. Оригинальность – один из четырёх критериев ЭПОС, поэтому компиляция чужих материалов не соответствует этому критерию.
Работа с контентом не завершается после публикации. Далее необходимо регулярно обновлять материалы, так как нейросеть опирается на актуальные данные. Поэтому статья со статистикой двухлетней давности проигрывает свежей, а значит, ключевые страницы следует дополнять новыми цифрами и вопросами из поисковых подсказок.
В апреле 2026 года в Яндекс Вебмастере появился инструмент «Видимость сайта в Алисе AI» в разделе «Эффективность».
Инструмент показывает долю упоминаний сайта среди источников, которые Алиса использует для ответов, динамику по месяцам, примеры запросов и список сайтов той же тематики, которые чаще других попадают в генеративную выдачу. Инструмент работает только как аналитика и на ранжирование не влияет.
ИИ-ответы или AI Overviews в Google – блок с сгенерированным ответом над обычной выдачей, который был запущен в мае 2024 года.
ИИ-режим или AI Mode – отдельный диалоговый режим поиска, где вместо списка ссылок пользователь общается с ИИ. Режим появился в марте 2025 года, а на конференции Google I/O в мае 2026 года стал работать на базе модели Gemini 3.5 Flash для всех пользователей во всех странах, где режим доступен, включая Россию.
По данным Google, сегодня ИИ-режимом пользуются более миллиарда человек в месяц, а средний запрос в нём втрое длиннее обычного поискового.
Оба формата работают по одной схеме:
Из-за подзапросов страница может попасть в ответ по формулировке, по которой она не ранжируется напрямую, но при этом лучше остальных отвечает на запрос.
15 мая 2026 года Google опубликовал в Search Central первое официальное руководство по оптимизации под генеративные функции поиска.
Отдельной дисциплины GEO с точки зрения Google не существует – генеративные функции работают на тех же системах ранжирования и качества, поэтому оптимизация под них – это то же SEO. Для попадания в ИИ-ответы страница должна быть проиндексирована и доступна для показа со сниппетом, дополнительных технических требований нет.
Google прямо указывает, что файл llms.txt, специальная «разметка для ИИ» и Markdown-версии страниц для попадания в ИИ-ответы не нужны.
Основной упор делается на контент, который нельзя создать исключительно с помощью генерации. К нему относятся собственный опыт, оригинальные данные, кейсы и авторская точка зрения. Модель собирает ответ из многих источников, но место в ИИ достаётся страницам, которые добавляют информацию, а не повторяют её.
Базовые действия для продвижения в Google совпадают с действиями для продвижения в Яндексе – страница должна попасть в ТОП, и при этом контент должен быть структурован по принципу «один блок – один вопрос», а прямой ответ должен быть в начале раздела.
Но из-за Query fan-out есть несколько нюансов. Тему стоит закрывать кластером – хаб-страница плюс материалы по подтемам, связанные ссылками. Подзапросы расходятся по подтемам, а каждая страница кластера получает собственный шанс на цитирование.
ИИ-ответы чаще появляются на длинных вопросительных запросах. Поэтому в GEO-ядро под Google включают развёрнутые вопросы, а не только короткие частотные ключи.
Микроразметка Schema.org остаётся полезной для понимания структуры страницы, хотя обязательной для ИИ-функций не является. Главное правило – разметка должна соответствовать видимому контенту.
Показы и клики из ИИ-ответов и ИИ-режима учитываются в общих отчётах Google Search Console, отдельного фильтра по ИИ-блокам в отчётах нет.
Косвенный признак попадания в нейроответы – рост показов при падении кликов по конкретным запросам. Для точечной проверки цитирования используется ручной просмотр выдачи и сторонние сервисы мониторинга ИИ-ответов.
Управлять показом контента в ИИ-функциях Google можно только стандартными средствами – nosnippet, data-nosnippet, max-snippet и noindex. Эти же директивы ограничивают обычные сниппеты, то есть запретить использование контента в ИИ-ответах без потерь для классической выдачи не получится.
Базовый принцип GEO-продвижения в Яндексе и Гугле схож, но есть принципиальные различия:
| Параметр | Яндекс | |
| Связь с позициями | До 90% источников из ТОП-10 | Есть, но подзапросы расширяют пул источников |
| Критерии качества | ЭПОС – экспертность, полезность, оригинальность и содержательность | E-E-A-T – опыт, экспертность, авторитетность и доверие |
| Инструмент мониторинга | «Видимость сайта в Алисе AI» в Вебмастере | Общие отчёты Search Console без отдельного фильтра |
При продвижении в ИИ-ответах Яндекса приоритет лучше отдавать выводу страниц в ТОП-5 и глубине контента. При продвижении в Google важнее кластерное покрытие темы и работа с длинными запросами.
Присутствие в нейроответах в Яндексе не гарантирует присутствия в Google и наоборот. Поэтому работы ведутся параллельно.
Чат-боты с доступом к Интернету – ChatGPT, Perplexity, Gemini, GigaChat и другие, при ответах с поиском опираются на индексы поисковых систем и собственные краулеры.
Отдельной технологии продвижения в ассистентах и ИИ чат-ботах нет, так как работают те же факторы. Важны позиции в поиске, на который опирается ассистент, упоминания бренда на площадках с высоким доверием и полнота контента.
Для ассистентов и чат-ботов особую роль играют внешние упоминания. Большинство ИИ-моделей формируют рекомендации из того, что встречается в обзорах, сравнениях и обсуждениях, поэтому публикации на профильных площадках вроде vc.ru и Хабра и присутствие в отраслевых рейтингах влияют на частоту упоминания бренда в ответах.
Проверить текущее состояние можно вручную, для этого достаточно задать ассистентам 10 вопросов, по которым клиенты ищут продукт, и зафиксировать, какие бренды и источники попадают в ответы.
Классические метрики SEO для GEO не подходят, так как позиция в топе не равна трафику. На практике чаще всего ориентируются на следующие метрики:
Замеры имеют смысл на дистанции от трёх месяцев – состав источников в нейроответах нестабилен и меняется от недели к неделе, поэтому выводы делаются по динамике за период, а не по разовой проверке.
Да, но шансы минимальные. На сайты вне ТОП-10 приходится около 10% источников в ИИ-ответах, а вероятность попадания в них резко падает после пятой позиции.
Чаще всего нет, так как официальный гайд Google от 15 мая 2026 года прямо говорит, что llms.txt и специальная разметка для ИИ-функций не требуются. В справке Яндекса файл не упоминается.
Файл может использоваться отдельными чат-ботами, но строить на нём всю стратегию ИИ-продвижения не стоит.
ИИ-ответы в Google – статичный блок с ответом над обычной выдачей. ИИ-режим – отдельный диалоговый режим, где поиск работает как чат-бот, то есть запоминает контекст, отвечает на уточнения и выполняетнесколько циклов поиска для ответа на один вопрос. Но требования к контенту у них общие.
Если страницы уже в ТОПе, первые попадания в нейроответы возможны в течение нескольких недель после доработки контента. Если позиций в ТОП-10 нет, то сроки определяются классическим SEO и обычно составляют от трёх до шести месяцев.
В Google использование контента ограничивается с помощью директив nosnippet, data-nosnippet, max-snippet или noindex, но они же ограничат обычные сниппеты и видимость в поиске.
Полный запрет для ИИ-краулеров настраивается в robots.txt по именам ботов. Актуальный список ботов публикуется в документации каждой платформы.
Микроразметка не является обязательным условием ни в Яндексе, ни в Google. При этом разметка помогает системам понимать структуру и сущности страницы, поэтому корректная разметка для статей остаётся частью базовой оптимизации.
Часть кликов всё равно теряется – по ссылкам внутри ИИ-ответов Google переходят примерно в 1% случаев. Но цитируемые страницы получают на 35% больше органических кликов, чем нецитируемые при том же ИИ-блоке, кроме того, сайт получает упоминание бренда. В результате попадание в ИИ-блок снижает потери трафика от нейросетей, а не устраняет их полностью.
