Redbee 
Тендеры и лиды
Информация
Разбираем, что такое GEO продвижение, зачем нужна оптимизация сайта под нейросети и какие методы помогают брендам попадать в ответы ИИ-систем.
Еще недавно путь пользователя в интернете выглядел просто: человек вводил запрос в поисковую строку, изучал список сайтов в выдаче и самостоятельно выбирал подходящий вариант. Сейчас все чаще первый ответ формирует нейросеть: она анализирует несколько источников, объединяет информацию и предлагает готовый результат. В этой ситуации компания может оказаться в поле зрения пользователя или полностью исчезнуть из его сценария поиска.
Я, управляющий партнер маркетингового агентства Redbee Сергей Королев, расскажу, что такое гео, как работает geo продвижение, почему продвижение в нейросетях становится отдельным направлением для бизнеса и какие подходы включает оптимизация сайта под нейросети.
GEO (Generative Engine Optimization, оптимизация для генеративных систем) — направление digital-маркетинга, которое помогает брендам становиться заметными в ответах нейросетей. Если объяснять простыми словами, что такое гео, то это работа над тем, чтобы искусственный интеллект, например Яндекс с Алисой, GigaChat, ChatGPT или Perplexity, выбирал компанию как источник информации при ответах на вопросы пользователей.
Рядом с термином GEO часто используют понятие AEO (Answer Engine Optimization, оптимизация под системы ответов). Эти подходы имеют много общего: оба направлены на то, чтобы информация о компании могла использоваться в готовых ответах AI-систем.
При этом geo продвижение не отменяет классическое SEO. Поисковая оптимизация по-прежнему влияет на позиции сайта в традиционной выдаче, количество переходов и качество органического трафика. GEO решает другую задачу: помогает бренду попасть непосредственно в текст ответа, который формирует нейросеть.
SEO помогает пользователю найти сайт через поисковую систему, а GEO работает на следующем уровне, когда пользователь уже получает готовый ответ от AI.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13731 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Изменение пользовательских привычек постепенно влияет на маркетинговые стратегии компаний. Люди все чаще обращаются к нейросетям и встроенным помощникам, чтобы получить быстрый ответ без самостоятельного изучения десятков страниц.
Российский рынок развивается в том же направлении. По данным StatCounter, в середине 2026 года основную долю поискового рынка России сохраняет Яндекс, а Google занимает вторую позицию. При этом Яндекс активно развивает возможности Алисы в поиске и чатах. Для бизнеса это означает, что проверять видимость бренда необходимо не только в классическом поиске, но и в новых форматах взаимодействия пользователя с информацией.
Количество переходов из AI-сервисов также увеличивается. Компании начинают замечать, что нейросети становятся дополнительным источником пользователей и потенциальных клиентов. При этом многие бренды пока не занимаются GEO-направлением, поэтому конкуренция за присутствие в ответах ИИ остается ниже, чем в традиционном SEO.
Компании, которые начинают ИИ продвижение заранее, получают возможность сформировать устойчивую связь между категорией товара или услуги и собственным брендом. Чем больше таких связей закрепляется в информационном поле, тем сложнее новым участникам рынка изменить уже сформировавшиеся рекомендации нейросетей.
Чтобы понять, как попасть в выдачу ии, важно разобраться, каким образом формируется итоговый ответ. Нейросеть не просто ищет страницу по введенной пользователем фразе, как классический поисковик. Она проходит несколько этапов: анализирует запрос, изучает связанные темы, находит подходящие источники и собирает из них единый текст.
Хотя разные AI-поисковики используют собственные алгоритмы, общий принцип работы можно представить следующим образом:
Формирование запроса. Пользователь задает вопрос в свободной форме. В отличие от обычного поискового запроса, он может содержать сразу несколько условий, уточнений и требований.
Разделение задачи на части (Fan-out). Система анализирует исходный запрос и разбивает его на несколько связанных вопросов. Это помогает изучить тему с разных сторон и найти больше релевантной информации.
Поиск информации (Retrieval). Нейросеть обращается к доступным источникам: страницам сайтов, публикациям, базам данных и другим материалам, которые могут содержать нужные сведения.
Оценка найденных источников. Полученная информация сравнивается по качеству, релевантности и соответствию запросу. После этого система выбирает материалы, которые подходят для подготовки ответа.
Создание итогового ответа. Искусственный интеллект объединяет данные из выбранных источников и формирует готовый текст. Если система поддерживает ссылки или цитирование, пользователь также видит материалы, которые использовались при подготовке ответа.
Главная особенность такого подхода заключается в том, что модель работает не только с первоначальной формулировкой пользователя. Она анализирует целый набор связанных вопросов, которые возникают при обработке запроса.
Для контент-стратегии это означает, что одной страницы под конкретный ключевой запрос уже недостаточно. Чтобы нейросеть чаще выбирала сайт как источник, материал должен подробно раскрывать тему, отвечать на дополнительные вопросы и учитывать разные сценарии поиска.
При оптимизации контента под AI важно учитывать два разных уровня:
1. Вероятность упоминания бренда.
На этом этапе модель оценивает, какие компании вообще связаны с определенной темой. Здесь влияют узнаваемость бренда, количество публикаций, отзывы, обсуждения и другие сигналы из цифрового пространства.
2. Вероятность выбора конкретного источника.
После того как бренд оказался среди возможных вариантов, система определяет, какие страницы использовать для подготовки ответа. Здесь уже важны структура сайта, качество материалов, актуальность информации и удобство извлечения данных.
Получается, что хорошо подготовленная страница повышает вероятность попасть в цитируемые источники, но сама по себе не гарантирует упоминание компании. Сначала бренд должен иметь заметное присутствие в интернете, а затем его отдельные материалы могут использоваться как источник информации.
GEO оптимизация сайта включает комплексную работу сразу с несколькими направлениями: технической подготовкой ресурса, созданием контента, развитием репутации и внешнего присутствия компании.
Нейросети воспринимают страницы иначе, чем обычный пользователь. Для них важно, насколько четко организована информация и насколько легко определить смысл каждого блока.
Поэтому оптимизация сайта под нейросети начинается с базовых SEO-задач. Поисковые системы и AI-модели лучше работают с ресурсами, где есть понятная структура, корректные заголовки и техническая доступность страниц.
Большую роль играет микроразметка Schema.org. Форматы Product, FAQ, HowTo, NewsArticle помогают системе понять, какие данные представлены на странице и как их можно использовать. Дополнительно учитываются логичная структура заголовков H1–H4, скорость загрузки, мобильная адаптация и доступность сайта для поисковых роботов.
Техническая часть также включает стандартные элементы: корректный sitemap.xml, отсутствие ограничений для краулеров и стабильную работу страниц. Если система не может получить доступ к информации, даже качественный контент не станет источником для AI-ответа.
Подход к созданию материалов меняется вместе с развитием AI-поиска. Если раньше основное внимание уделялось отдельным ключевым словам, то сейчас важнее понимать реальные вопросы пользователей.
Люди обращаются к нейросетям с развернутыми запросами: они сравнивают продукты, уточняют особенности, спрашивают о преимуществах и недостатках. Поэтому контент должен отвечать на такие сценарии.
Лучше всего работают структурированные материалы с конкретной информацией: цифрами, характеристиками, сроками, примерами и сравнением вариантов. Нейросетям проще использовать отдельные смысловые блоки, таблицы, списки и FAQ-разделы, чем длинные тексты без четкой структуры.
Полезно раскрывать тему комплексно: создавать материалы вокруг группы связанных вопросов, а не ограничиваться одной страницей под один поисковый запрос. Такой подход повышает вероятность того, что AI выберет сайт как надежный источник информации.
Продвижение в нейропоиске требует больше времени, чем запуск рекламной кампании, однако его эффект формируется постепенно и сохраняется после завершения активных работ. Если нейросети начинают связывать определенную категорию с конкретным брендом, такие ассоциации могут продолжать работать в ответах ИИ длительное время.
Как показывает практика агентства Redbee, начинать ИИ продвижение стоит с диагностики видимости бренда в нейросетях. Такой анализ помогает определить, как часто компания появляется в ответах AI-систем по целевым запросам, какие конкуренты уже занимают это место и какие направления требуют доработки. После этого можно выстроить комплексную стратегию: улучшить техническую базу сайта, подготовить контент и усилить репутацию бренда. Такой подход позволяет бизнесу занять позиции в нейроответах раньше, чем рынок станет более конкурентным.
