GEO vs SEO: как меняется оптимизация текстов в эпоху ИИ-поиска

Каждый четвертый россиянин уже пользуется нейросетями ежедневно, а 17% людей говорят, что при поиске информации им достаточно ответа искусственного интеллекта и они не кликают по ссылкам в выдаче. Для владельцев сайтов и SEO-специалистов это значит одно: методы продвижения в поисковиках надо менять. В частности, просто качественные тексты больше не гарантируют сайту рост трафика. Теперь нужно оптимизировать их под ИИ-поиск. В этой статье мы разбираем, что такое GEO, как меняется роль контента, что делать с оптимизацией текстов в 2026 году и как click.ru может в этом помочь.

SEO, GEO, AEO: анатомия отличий

До появления нейросетей главным понятием в сфере работы с поисковиками было SEO. Сложная и трудоемкая, но понятная и предсказуемая работа. Сегодня же поиск раскололся на три измерения, и каждое требует своего подхода.

SEO (Search Engine Optimization) — оптимизация для поисковых систем). Его задача в том, чтобы попасть в топ выдачи Google или Яндекса. Для этого нужно учитывать десятки факторов, среди которых скорость загрузки сайта, ссылочная масса, микроразметка, внутренняя структура и др. Проблема в том, что одного SEO сегодня уже мало, так как из-за появления AI-ответов кликабельность ссылок выдаче падает.

AEO (Answer Engine Optimization) — оптимизация под ответы Поиска с Алисой и Google AI Overview. Алгоритмы подбирают материалы из индекса поисковика, нейросеть анализирует их и собирает один структурированный ответ со ссылками на источники. Это zero-click-поиск, или поиск с нулевым кликом: пользователь получает ответ сразу, не переходя на сайты. Задача AEO — сделать так, чтобы фрагмент вашего текста попал в число этих источников.

Примеры ответов Яндекса и Google на один вопрос

GEO (Generative Engine Optimization) — оптимизация под генеративные нейросети). Имеются в виду самостоятельные ИИ-чаты вроде Алиса AI, ChatGPT, Perplexity, Gemini и др. В их основе лежат языковые модели, которые опираются на свою внутреннюю базу знаний и собственные алгоритмы рассуждений. Важное отличие ИИ-чатов в том, что чаще всего они не ставят ссылки на источники информации. Задача GEO — сделать так, чтобы данные о бренде и его продуктах были встроены в «базу знаний» языковой модели и нейросеть цитировала их в диалоге с пользователем даже без ссылки.

Получается, что на практике SEO, AEO и GEO — не конкуренты, а три измерения одной реальности поиска, в которой мы все сегодня находимся. SEO остается фундаментом, без которого сайт не найдут поисковики и нейросети, а AEO и GEO отвечают за видимость в двух главных местах для работы с ИИ.

Как ИИ работает с текстом и почему это важно для оптимизации

Раньше поисковые алгоритмы в основном искали совпадения по ключевым словам. Языковые модели же оценивают общий смысл текста, поэтому сначала стоит разобраться, как именно ИИ «читает» материалы в интернете.

Шаг 1. Разбивает текст на маленькие части

ИИ не смотрит текст целиком, он режет его на фрагменты, которые называются чанками. Размеры одного чанка варьируется 128 до 515 токенов (≈96-380 русских слов) для поиска фактов, но может достигать 1024 токенов (≈770 слов) для сохранения контекста. Умные системы стараются резать аккуратно: по границам абзацев, не ломая списки и не разрывая предложения.

Почему это важно. В текстах, которые часто цитируют нейросети, каждый чанк самодостаточен. На практике это значит, что, если выхватить блок из середины и прочитать отдельно, он должен быть понятен без соседних абзацев. Для такого эффекта лучше писать по правилу «Один абзац = 1 мысль». У каждого смыслового блока лучше делать свой подзаголовок.

Шаг 2. Формирует иерархию элементов

ИИ сканирует HTML-код страницы и хорошо распознает разметку и дополнительные семантические сигналы, включая разметку Schema.org. Заголовки помогают определить основные и второстепенные разделы материала, списки — выделить перечисления, таблицы — распознать структурированные данные. Schema.org дополняет эту картину, указывая, где находится статья, информация об авторе, организации, товаре, вопросах и ответах или других объектах.

Почему это важно. При оптимизации контента важно не только писать качественные тексты, но и правильно размечать их на уровне кода. Заголовки должны оформляться через H1–H6, списки — через ul и ol, таблицы — через table, а ключевые сущности страницы по возможности описываться с помощью Schema.org. Чем больше информации о структуре и содержании страницы получает ИИ, тем меньше ошибается при ее интерпретации.

Шаг 3. Извлекает и анализирует сущности и факты

На этом этапе ИИ определяет ключевые сущности, упомянутые на странице: компании, бренды, людей, продукты, технологии, места, даты и др. Одновременно он извлекает связанные с ними факты, характеристики и взаимосвязи.

Почему это важно. Для GEO/AEO недостаточно просто упоминать важные термины и бренды. Необходимо раскрывать их в контексте, показывать связи между объектами, приводить характеристики, цифры и подтвержденные факты. Чем точнее и полнее описаны сущности на странице, тем проще ИИ использовать этот контент как источник информации при формировании ответа.

По итогам такого «чтения» ИИ оценивает, насколько страница помогает удовлетворить запрос пользователя и какой фрагмент лучше взять для ответа.

Что нужно менять в текстах: практические рекомендации

Из-за особенностей работы нейросетей процесс и результат подготовки контента придется пересмотреть. Давайте разберем, на что стоит направить усилия в первую очередь.

1. Создавать качественные авторские материалы

У понятия качества несколько составляющих. С одной стороны, базой для ИИ-выдачи в любом случае является поисковик, а он ценит полезные и оригинальные материалы (например, у Google есть специальные рекомендации по качеству текстов). С другой, качественные тексты логичны, последовательны и структурированы, поэтому нейросетям легко брать информацию из них.

Что касается авторства, то свежие исследования (например, «Факторы, влияющие на цитирование» от Geouseo) подтверждают: нейросети действительно отдают приоритет материалам с указанием реального автора-человека. При этом они анализируют совокупность сигналов: имя, должность, публичный цифровой след, упоминания в других источниках. Если автор везде представлен одинаково, модель «узнает» его как реальную сущность и больше доверяет материалу. Анонимный текст не дает ИИ такой зацепки.

С точки зрения цитируемости хорошо работают следующие типы контента:

• кейсы, то есть истории о проектах с реальными результатами, цифрами и сроками;
• глубокие обзорные статьи, раскрывающие максимум аспектов одной темы;
• практические пошаговые руководства и инструкции;
• списки, подборки и рейтинги, в которых информация уже разложена по полочкам и сделаны выводы;
• сравнения продуктов или услуг по конкретным критериям.

2. Отвечать на конкретные вопросы по теме

Современный ИИ-поиск все сильнее смещается в сторону диалога. Пользователь уже не вводит короткие ключевые слова. Запросы становятся похожими на живые вопросы: «Как выбрать…», «Почему не работает…», «Чем отличается…», «Что лучше…» и т. д. По данным Google, рост длинных и разговорных запросов связан именно с развитием генеративной выдачи.

В таких условиях выигрывают материалы, имеющие вопросно-ответную форму. И это не про блок FAQ, а про логику всей статьи. Практика показывает три устойчивых тренда:

• суть текста должна быть отражена в первых 40-60 словах;
• каждый тематический блок должен закрывать отдельный пользовательский запрос;
• статья в целом должна покрывать целый кластер связанных вопросов, а не одну узкую тему, то есть максимально полно охватывать тему.

3. Структурировать тексты и следить за логикой

Из-за уже упомянутого выше чанкинга лучше дробить материал на небольшие смысловые фрагменты, каждый из которых отражает одну мысль. При этом каждому такому блоку объемом примерно 100-380 слов нужен свой подзаголовок. Важно соблюдать их иерархию: H1 — тема всей статьи, H2 — крупные разделы, H3 — блоки внутри разделов. Без этого ИИ может перепутать, что к чему относится.

Наконец, если информацию можно представить в виде нумерованного, маркированного списка или таблицы, лучше сделать именно так. Нейросети парсят структурированные данные и выделяют из них сущности гораздо эффективнее, чем сплошной текст.

4. Писать кратко и понятно

Здесь все просто: для поиска более оптимальны короткие чанки, потому что они позволяют нейросети быстрее понять суть и ответить на запрос пользователя. Исходя из их размера в токенах можно вывести следующую оптимальную длину единиц текста:

• предложение — 12-20 слов;
• абзац — 30-60 слов (2-4 предложения, отражающие одну мысль);
• смысловой блок — 100–380 слов (2-6 абзацев, тематически единый фрагмент с подзаголовком).

При этом не стоит делить текст искусственно. Если для раскрытия темы нужно три развернутых абзаца, пусть они будут. Важно, чтобы каждый логический кусок был завершен, не содержал воды и лишних деталей.

Еще один важный момент: сложные термины в текстах для широкой аудитории необходимо использовать по минимуму, а если без них нельзя, стоит давать краткое определение в том же абзаце.

5. Не забывать про техническую оптимизацию

Даже самый качественный и структурированный текст не будет прочитан нейросетью, если техническая сторона не позволяет ИИ-боту до него добраться. Под оптимизацией здесь мы подразумеваем 3 аспекта.

1. Доступность страниц для ИИ-роботов. Первое правило GEO/AEO — не блокировать доступ. В файле robots.txt нужно разрешить обход основным AI-краулерам: GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended.

2. Корректный HTML-код блоков. Ключевые смысловые блоки должны быть видны в исходном коде страницы. Этот совет кажется банальностью, но, к сожалению, есть масса сайтов, на которых встречаются следующие ошибки:

• заголовки оформлены через <p><b> вместо <h1>-<h6>, то есть визуально заголовок крупный и жирный, но с точки зрения кода заголовком он не является;
• после <h2> сразу идет <h4>, а <h3> пропущен, что нарушает логику вложенности;
• обычный текст размечен как заголовок (например, тегами <h6>), чтобы быть более заметным.

Важна корректная разметка в коде

3. Разметка Schema.org. Это полезный инструмент, но с оговорками. Согласно многим исследованиям (например, Does Structured Data Improve GEO Performance от NP Digital), большинство цитируемых ИИ страниц имеют такую разметку. Однако это не доказывает, что Schema.org напрямую повлияла на попадание в ответы нейросети. Скорее всего, разметку имеют сайты, которые в целом лучше оптимизированы и содержат полезный контент. Таким образом, разметку стоит реализовать, но только после того, как создан качественный текст.

Есть один вопрос, который пока остается дискуссионным: нужен ли сайту llms.txt — файл, который объясняет нейросети структуру его страниц? С одной стороны, в сети есть кейсы, где наличие этого документа повлияло на цитируемость. С другой, представитель Google заявил, что необходимости в нем нет и базовые вещи (доступность для краулеров, чистая структура, качественный контент) сейчас важнее. Таким образом, самым верным решением будет тестирование размещения этого документа в каждом конкретном случае.

Пример содержания файла. Источник

Классическое SEO в 2026 году: что по-прежнему эффективно

Есть вещи, которые работали 5 лет назад, работают сегодня и будут работать завтра.

Отсутствие технических ошибок. На сайте не должно быть битых ссылок, ошибок сервера (5xx), бесконечных редиректов, страниц, случайно закрытых в robots.txt, и дублей одного и того же контента по разным адресам.

Страницы с ошибками в Google Search Console

Просмотр ошибок в Яндекс Вебмастере

Скорость, стабильность, мобильность. Сайт должен отображаться быстро и корректно, особое внимание нужно уделять телефонам. У Google есть конкретные требования, называемые Core Web Vitals (ключевые веб-показатели), Яндекс демонстрирует скорость на отдельной шкале в Вебмастере.

Учет поведенческих факторов. Алгоритмы Яндекса оценивают не просто клик, а всю сессию: сколько времени пользователь провел на странице, листал ли до конца, переходил ли по внутренним ссылкам, вернулся ли в выдачу. Google не отстает и также учитывает поведенческие сигналы, в частности время пребывания на странице и возвраты в выдачу.

Грамотная ссылочная стратегия. По данным Ahrefs, брендовые упоминания в сети имеют сильную корреляцию с видимостью в AI-ответах. При этом массовая закупка ссылок становится даже опасной: в Google появилась SpamBrain — ИИ-система обнаружения спама. За неестественные ссылки могут последовать санкции.

Учет факторов E-E-A-T (опыт, экспертность, авторитет, доверие). Несмотря на то, что это понятие напрямую относится только к Google, его составляющие важны для обеих поисковых систем. Под ним понимается комплекс требований: реально существующий бизнес, реальные авторы материалов на сайте, внешние подтверждения репутации, живой опыт экспертов и клиентов компании.

Как совмещать GEO и SEO в одной стратегии

Качественная SEO-оптимизация и цитируемость в ИИ связаны. Например, по данным исследования NP Digital, у сайтов с SEO-трафиком 21-25% от общего трафика фиксируется наивысшая доля GEO-трафика — 0,35%. Из этой ситуации следует 2 вывода:

1. Ресурсы с малой долей органики получают минимальную отдачу в GEO;
2. Когда доля SEO-трафика превышает 25%, рост цитируемости в ИИ останавливается и нужно переключать ресурсы с классического SEO на GEO-оптимизацию.

График из исследования с корреляцией SEO и GEO

Вот как может выглядеть стратегия продвижения, если у сайта пока низкий трафик.

Этап 1. Создавать поисковую базу. Сначала нужно уделить внимание работе с семантикой, технической оптимизации и созданию качественного контента — всему тому, что десятилетиями работало в SEO. Делать все это лучше с оглядкой на то, что любят нейросети (структура, чанки, вопросно-ответная форма), но концентрироваться прежде всего на требованиях поисковиков.

Этап 2. Наращивать параллельно. Когда поисковый трафик становится ощутимой частью общего (≈15-20%), каждое улучшение в SEO продолжает приносить GEO-прирост. На этом этапе можно усилить активность, если до этого она была фрагментарна, а также системно отслеживать метрики:

• видимость бренда (Brand Visibility) — процент ответов ИИ, в которых упоминается бренд, от общего числа проанализированных запросов;
• доля голоса (Share of Voice или AI SOV) — доля упоминаний бренда среди конкурентов;
• тональность — распределение упоминаний по эмоциональной окраске: позитивные, нейтральные или негативные;
• AI-трафик — переходы с платформ ИИ на сайт.

Этап 3. Смещать приоритеты. Наступает момент, когда дальнейшее наращивание SEO-трафика перестает увеличивать цитируемость в нейросетях. На этом этапе следует продолжать мониторить метрики, а также детальнее работать с контентом:

• перестраивать ключевые материалы в вопросно-ответную форму;
• создавать страницы со сравнениями и рейтингами продуктов (это один из самых цитируемых форматов);
• наращивать экспертное присутствие на авторитетных площадках (VC.ru, Sostav, Хабр, Дзен, РБК, Коммерсантъ, ТАСС, Ведомости, отраслевые ресурсы).

Читайте также:

«Видимость сайта в Алисе AI» в Яндекс Вебмастере: обзор нового инструмента

Как упростить продвижение с помощью click.ru

Продвижение сайта требует десятка разных операций. Многие из популярных инструментов для этого доступны в маркетплейсе click.ru. Например:

• для сбора семантики и кластеризации запросов — Rush Analytics, Key.so, Labrika и др.;
• для SEO-аналитики и создания GEO-контента — Seometry;
• для сквозной аналитики и коллтрекинга — Roistat, Callibri, Calltouch;

Оплачивать все эти сервисы можно бонусами, которые начисляются за рекламные расходы через click.ru. Фактически, при активном использовании платформы маркетинговые инструменты можно приобретать со скидкой или вовсе бесплатно.

Вот как это работает:

1. Пользователь участвует в партнерской программе click.ru: ведет рекламу клиентов через платформу и получает вознаграждение. Часть вознаграждения начисляется бонусами на счет маркетплейса;

2. Пользователь оплачивает полезные сторонние сервисы с маркетплейса бонусами из расчета 1 бонус = 1 рубль. Некоторые сервисы в маркетплейсе отмечены значком кешбэка. За оплату таких инструментов часть суммы возвращается на счет.

Вопросы и ответы

Какие типы контента нейросети цитируют чаще всего?

Списки и подборки занимают первое место по частоте цитирования. Далее идут пошаговые инструкции, сравнения продуктов и глоссарии с определениями. Форматы без четкой структуры цитируют редко.

Нужно ли полностью переписывать все старые статьи под GEO/AEO-требования?

Это не обязательно. Можно обновить самые посещаемые страницы, не переписывая их полностью, а улучшив «извлекаемость» информации. В частности:

• проверить техническую доступность для AI-ботов;
• проверить корректность кода;
• перестроить структуру материалов под ответы на вопросы;
• обновить устаревшие данные, добавить больше фактов и цифр;
• указать авторство статей.

Можно ли обойтись совсем без сайта для GEO/AEO?

В целом да, но с оговорками. Внешние площадки, на которых присутствует ваш бренд, могут цитироваться нейросетями. Но есть 2 нюанса:

1. через чужие площадки можно разместить лишь ограниченный объем информации (несколько статей, а не, например, каталог товаров или прайс-лист);

2. не будет контроля над переходами и аналитикой. Даже если нейросеть поставит ссылку, она поведет человека на внешнюю площадку, а не на сайт бренда.