Оптимизация сайтов под нейровыдачу. Как увеличить AI-видимость бренда: советы экспертов

Поиск информации больше не работает как раньше. Скорее всего, вы уже ищите ответы на вопросы не в Гугле или Яндексе, а в нейросетях или используете нейропоиск в поисковиках. 

По данным исследования «Сетки», уже 86% россиян, чья сфера деятельности связана с интеллектуальной работой, используют в профессии ChatGPT и другие нейросети. Поэтому сейчас важно уделять внимание не только SEO, но и GEO — оптимизации сайта под нейросети.

Мы собрали исследования по теме AI-поиска и делимся информацией о том, как прокачать GEO и AEO, то есть оптимизировать контент под искусственный интеллект.

AEO, GEO — что это такое

Так как поиск изменился, теперь контент нужно оптимизировать не только под поисковики, но и под ИИ. Есть два типа оптимизации: GEO и AEO.

GEO — оптимизация контента под генеративные модели вроде ChatGPT, Claude, Gemini или DeepSeek. Они генерируют ответы, используя авторитетные источники, базы данных, изучая отраслевые премии и награды компаний. Задача GEO-оптимизации — сделать так, чтобы контент стал частью ответа нейросети.

AEO — оптимизация контента под поисковые системы и голосовых помощников, где важна структурированность для прямого ответа. Цель AEO — дать короткий и емкий ответ. Так, например, отвечает Алиса или Нейропоиск в Яндексе.

AEO-ответы могут быть собраны из одного или нескольких источников и сопровождаются ссылками на те из них, которые послужили основой для ответа. 

Вот пример того, как работает AEO-оптимизация: в Trueconf написали подборку о мессенджерах, Алиса взяла ее за основу ответа, но продукт компании в ИИ-ответ не попал. Зато есть ссылка и можно получить переход на сайт ↓

Отличие GEO и AEO от SEO

Допустим, вы хотите узнать, как делать уборку в квартире. 

• Вы вводите в поисковик запрос, получаете список сайтов, которые можно изучить. Так работает SEO.
• Вы пишите в нейросеть запрос, алгоритм изучает источники в интернете и базах знаний, а затем выдает пошаговый план уборки. Чаще всего ссылок на источники в ответах нет. Так работает GEO.
• Вы вводите в поисковик запрос, получаете краткий ответ — менее развернутый, чем у нейросетей — и ссылки на источники. Так работает AEO.

Основные различия в подходах к оптимизации, отмеченные компанией Writesonic ↓

Факторы ранжирования в GEO

В компании First Page Sage из США, которая специализируется на SEO-оптимизации сайтов, провели исследование и изучили алгоритмы нейросетей. Если кратко, то вот вес разных типов источников ↓

Упоминания в авторитетных рейтингах

Когда ИИ генерирует ответ, он прогнозирует слова, предложения и абзацы, которые, скорее всего, появятся следующими. ИИ «изучает» много авторитетных источников по теме, а дальше объединяет знания из этих источников в текст.

ИИ формирует рекомендации продуктов и услуг, изучая рейтинги компаний в конкретной отрасли. Google уже вложил огромные средства в проверку авторитетности веб-сайтов и их ранжирование. Алгоритмы Google формируют базу данных, которую генеративные ИИ используют для формирования своих ответов.

Единственным исключением является Claude, который редко ищет информацию в Интернете. Эта нейросеть в основном полагается на традиционные сборники вроде энциклопедий и справочников.

Награды и аккредитации

Если на сайте упоминается награда или аккредитация компании и веб-страница, на которой указана эта информация, воспринимается нейронкой как заслуживающая доверия, это повышает вероятность рекомендации. Поэтому при создании контента о продукте будет не лишним упоминать, какие награды вы получали.

Онлайн-отзывы

ChatGPT, Gemini и Perplexity при генерации ответа опираются на онлайн-отзывы с платформ Amazon, Better Business Bureau, Glassdoor, TrustPilot, Capterra и CNet.

Социальное настроение

Социальное настроение — это то, как о компании отзываются в новостных статьях, социальных сетях и на форумах. Хотя сейчас этот фактор относительно малозначим — его использует только ChatGPT, — в First Page Sage ожидают, что его вес в будущем увеличится.

Примеры клиентов и данные об использовании продукта

Один из важных аспектов оптимизации сайта под нейросети — это демонстрация примеров клиентов и данных об использовании продукта. Например, если вы участвуете в исследованиях, публикуете кейсы, совместные рекламные кампании с крупными брендами, ИИ воспринимает компанию и ее продукт надежными.

Точно также полезны данные других компаний об использовании продукта или размере клиентской базы, они являются индикатором авторитетности. Сейчас два чат-бота на основе ИИ — ChatGPT и Claude — используют этот фактор для формирования своих рекомендаций.

Авторитет веб-сайта в Google

Google присваивает доменам и страницам сайтов рейтинг авторитетности, известный как PageRank, то есть устанавливает числовое значение, отражающее относительную значимость страницы в интернете.

Страницы с большим количеством качественных обратных ссылок считаются более важными и получают более высокий рейтинг PageRank. То есть для повышения авторитетности сайта в Google важно регулярно публиковать полезный контент с обратными ссылками на сайт на других площадках. Этому фактору уделяет много внимания Gemini.

Обзоры популярных платформ

Gemini и Perplexity используют онлайн-отзывы с популярных платформ, таких как Google Business Profiles (GBP), Yelp, TripAdvisor и Angie’s List, чтобы составить рекомендации по региональным запросам.

Традиционные базы данных и каталоги

Все нейросети с генеративным ИИ обучают языковые модели, используя базу авторитетных текстов вроде Википедии, Британской энциклопедии, New York Times и Wall Street Journal. Они также используют бизнес-базы данных и каталоги: Hoovers, Bloomberg и IBISWorld — например, Claude использует эти источники для составления бизнес-рекомендаций.

Как работают рекомендательные алгоритмы нейросетей 

В First Page Sage также изучили особенности алгоритмов каждой нейросети. Рассказываем про основные принципы работы рекомендательных систем, которые помогут понять, как оптимизировать ваш сайт для их алгоритмов.

• Упоминания в авторитетных списках 41%
• Награды, аккредитации 18%
• Онлайн-отзывы 16%
• Примеры использования и данные клиентов 14%
• Социальные настроения 11%

Рекомендательный алгоритм ChatGPT в основном опирается на поиск в Bing — находит списки, обзоры и каталоги — и предоставляет собственные рекомендации на основе этих источников. Иногда он активно использует результаты поиска Bing, занимающие первое место в рейтинге. 

А как на практике. Мы повторили тест First Page Sage. Для этого попросили ChatGPT посоветовать лучшие CRM в России в 2025 году. Судя по списку, который выдал ChatGPT, он черпал информацию из:

• статьи «Первый Бит» — 2 место в выдаче Bing;
• статьи «Деломатики» — 3 место в выдаче Bing;
• рейтинга Startpack — 6 место в выдаче;
• статьи на DTF — 9 место в выдаче.

По данным First Page Sage, ChatGPT сканирует первые 5–10 результатов поиска, проверяет их авторитетность. Дальше ищет общие элементы, которые занимают высокие места в списках. 

Если продукт упоминается часто, ChatGPT приходит к выводу, что он является одним из лучших, поэтому добавляет его в подборку. Если в списках с высоким рейтингом на разных сайтах есть противоречия, ChatGPT переходит к поиску наград, онлайн-обзоров, и, в меньшей степени, примеров клиентов, данных об использовании, измеряет социальные настроения. 

Например, когда в First Page Sage спросили: «Какие газонокосилки дешевле 1000 долларов самые лучшие?», ChatGPT ответил, что выбрал 3 модели, основываясь главным образом на обзорах New York Times и Consumer Reports.

Первые результаты поиска Bing по этому запросу сильно отличаются от представленного списка. В Bing списки сформированы партнерскими программами, поэтому их не использовали для создания рекомендаций. За газонокосилки не предусмотрено никаких наград, поэтому чат-бот перешел к следующему по значимости фактору — отзывам. 

В First Page Sage полагают, что на выбор моделей повлияло количество рекомендаций по каждой из 5 газонокосилок на крупных сайтах за последние 2–3 года. Этот порядок коррелировал с количеством упоминаний, зафиксированных в инструментах мониторинга.

Мы тоже решили протестировать ChatGPT и задали такой вопрос: «Какой вертикальный пылесос выбрать до 10 000 рублей». Попросили также рассказать, как именно нейросеть выбирала товары. 

Оказалось, что ChatGPT анализировал репутацию и частоту появления моделей в российских магазинах бюджетного сегмента: Wildberries, Ozon, М.Видео, DNS, Ситилинк. Затем изучал отзывы покупателей, технические параметры. То есть чат-бот также не опирался на рейтинги сайтов.

Google Gemini

Общий поиск

• Упоминания в авторитетных списках: 49%
• Авторитетность сайта в Google: 23%
• Награды, аккредитации: 15%
• Онлайн-отзывы: 13%

Локальный поиск

• Отзывы о местном бизнесе: 38% 
• Упоминания в авторитетных списках: 29%
• Онлайн-отзывы: 19%
• Авторитет сайта Google Business Profile: 14%

Алгоритм рекомендаций Google Gemini похож на ChatGPT, но больше опирается на продукты Google:

• Google Website Authority — оценка качества контента. Включает анализ факторов E-E-A-T: Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness — опыт, экспертность, авторитетность, надежность.
• Google Business Profile Authority — оценка авторитетности бренда в Google Business Profile. 
• Google Local Reviews — отзывы пользователей в Google Business Profile.

Алгоритм Gemini ищет информацию на первой странице результатов поиска Google, дальше выдает набор рекомендаций из этих результатов со ссылками на каждый сайт рядом с ответом.

А как на практике. В First Page Sage Google Gemini попросили назвать ведущие компании по разработке программного обеспечения на заказ, и он ответил следующее.

В отличие от ChatGPT, Gemini не так сильно опирается на первое место в результатах поиска, а ищет компании, которые присутствуют в нескольких высокорейтинговых списках или каталогах. 

Gemini уделяет больше внимания компаниям, отмеченным наградами. Он рекомендует их, даже если эти компании не представлены в нескольких списках или каталогах. 

И, наоборот, Gemini не рекомендует компании с низким рейтингом (меньше 3,5 звезд), даже если эта компания присутствует в нескольких высокорейтинговых списках или каталогах и отмечена наградами. 

Мы также попробовали поискать информацию в Gemini. Ввели запрос «Лучшие интеграторы CRM в России» и получили такой список ↓

Первые два места заняли интеграторы из списка лидеров CRM Rating. Скорее всего потому, что они набрали больше 300 баллов в этом рейтинге и попали в другие рейтинги, например, от Digital Developer.

На третьем и четвертом местах интеграторы из «Рейтинга Рунета» Notamedia и Loyalty Labs. Обе компании занимают первые места сразу в нескольких рейтингах.

По данным First Page Sage, при поиске товаров Gemini действует аналогичным образом. Например, когда эксперты компании спросили его, какие увлажняющие средства для лица лучше всего подходят для сухой кожи, почти все рекомендации были взяты из второго сайта в результатах поиска — обзорной статьи на People.com. 

Примечательно, что запрос «лучший крем», под которым подразумевали «самый эффективный», он интерпретировал как «самый популярный».

В соответствии с этой новой интерпретацией все три рекомендуемых увлажняющих средства были лидерами продаж по объему продаж согласно отраслевым данным и получили хорошие отзывы (4+ звезды).

Gemini использует другой алгоритм рекомендаций для локальных коммерческих запросов. Например, вы просите порекомендовать сантехника в определенном городе. Gemini будет обращать внимание не столько на упоминания в авторитетных списках, сколько будет оценивать рейтинг в профиле компании Google. Gemini также учитывает отзывы, опубликованные не в Google, а например, на Yelp, TripAdvisor и Angie’s List.

Perplexity

Общий поиск

• Упоминания в авторитетных списках: 64%
• Онлайн-отзывы: 31%
• Награды, аккредитации и аффилированность: 5%

Локальный поиск

• Отзывы о местном бизнесе: 39%
• Упоминания в авторитетных списках: 34%
• Онлайн-отзывы: 27%

Во многих отношениях у Perplexity самый простой алгоритм рекомендаций. Практически все коммерческие запросы — это рекомендации из рейтингов и статей, которые занимают первые пять мест в результатах поиска Google по аналогичному запросу. 

Perplexity выбирает из 2–3 списков, упорядочивает свои рекомендации на основе онлайн-отзывов и, в меньшей степени, выбирает компании, отмеченные наградами, связанные с авторитетными брендами.

Как и Gemini, он использует отдельный алгоритм для рекомендации местных компаний, полагаясь на списки с высоким рейтингом. Но Perplexity уделяет большое внимание отзывам с Google, Yelp, TripAdvisor, Time Out, Eater и других авторитетных сайтов-отзовиков. 

А как на практике. Мы решили протестировать несколько запросов в Perplexity. Вот, что нейросеть выдает по запросу «Лучшие CRM-системы в России в 2025 году» ↓

Алгоритм Perplexity выбрал несколько сайтов из топа: Craftum, 42clouds, OkoCRM, Revvy, Kickidler. В подборку добавил решения, которые встречались в нескольких статьях.

Claude AI

• Базы данных и каталоги: 68%
• Награды, аккредитации и членство: 19%
• Примеры использования и данные клиентов: 13%

Среди остальных чат-ботов на основе генеративного ИИ Claude выделяется тем, что имеет ограниченный доступ к интернету. Большинство его рекомендаций берутся из традиционных бизнес-баз данных, таких как Bloomberg и Hoovers.

Он упорядочивает свои рекомендации на основе информации о наградах, аккредитациях, членстве, списках клиентов, данных об использовании и популярности компаний, которые ИИ считает релевантными запросу. 

А как на практике. В First Page Sage спросили у Claude кто лучшие турагентства в США. Бот отдал предпочтение компаниям, работающим около 50 лет, а не более молодым, но высокорейтинговым турагентствам.

Мы тоже захотели получить список турагентств от Claude AI. Хотя запрос был о лучших компаниях в России, чат-бот порекомендовал несколько федеральных и несколько московских агентств.

Посмотрим, кого выбрал Claude AI:

• Coral Travel — турфирма основана в 1995 году.
• Tez Tour — компания работает с 1994 года.
• Anex Tour — агентство основано в 1996 году.
• Интурист — компания работает с 1929 года.
• Библио Глобус — турфирма основана в 1994 году.

В списке Claude AI нет компаний-новичков, у большинства стаж примерно 30 лет, а у Интуриста — почти 100 лет.

Рекомендации: как понравиться нейросетям и ИИ

В маркетинговом агентстве Amsive совместно с компанией Profound изучили работу систем искусственного интеллекта и собрали советы, которые помогут компаниям попасть в ответы нейросетей. Мы добавили рекомендации еще нескольких компаний, чтобы вы максимально увеличили эффективность GEO.

Указывайте точный URL

Если несколько источников содержат URL-адреса типа /best-corporate-card, а ваш — /best-corporate-credit-card-comparison-2025, то более точный и соответствующий запросу адрес будет процитирован с большей вероятностью. 

❌https://XXX/posts/top-10-servisov-dlya-biznesa-i-finucheta

✔️https://XXX/posts/finansovyi-uchet-dlya-biznesa-v-top-10-luchshih-servisov-finucheta-v-2025-godu

❌https://XXX/posts/luchshie-kofemashiny—reyting

✔️https://XXX/posts/luchshie-kofemashiny-2024-goda-reyting-25-modeley-dlya-doma

Указывайте год

Добавление текущего года в заголовки, метаописания и даже URL может увеличить шансы на цитирование в нейросетях.

Отвечайте на поисковые запросы напрямую

Структурируйте контент, отвечая на распространенные вопросы по теме максимально точно. Используйте простые заголовки, например «Что такое…», «Как…» и «Почему…», чтобы помочь пользователям найти ответы. Старайтесь задать вопрос и тут же дать ответ.

С этой целью в статьи можно добавлять в статьи разделы FAQ. Четкий ответ на вопрос, который пользователь может задать чат-боту, повышает шансы на то, что ИИ использует именно ваш ответ.

Именно такие ответы с данного сайта использовал Google Gemini ↓

Используйте фреймворк EEAT

Во WRITER отмечают, что фреймворк E-E-A-T подходит не только для SEO-оптимизации. Он полезен и для GEO. E-E-A-T — это концепция, которая отображает подход к созданию контента, основанный на четырех факторах:

1. Expertise — экспертность. Для GEO, как и для SEO, важно, чтобы автор разбирался в теме, о которой пишет. Например, написать медицинскую статью должен человек с медобразованием, а не обычный копирайтер. А в биографии автора на сайте нужно указать его образование и опыт работы. Также полезно добавлять ссылки на исследования или цитаты экспертов.
2. Experience — опыт. В материале должны быть примеры, кейсы, реальные фото, отзывы клиентов. Так ИИ с большей долей вероятности будет считать ваш сайт надежным источником информации.
3. Authoritativeness — авторитетность. Алгоритмы нейросетей будут считать сайт авторитетным, если другие крупные площадки, издания упоминают его и ссылаются на него. Важны и прямые ссылки, и просто упоминания компании в статьях, обзорах, рейтингах. 
4. Trustworthiness — надежность. Для улучшения этого фактора на сайт добавляют информацию о компании, биографии авторов, ссылки на исследования.

Оптимизируйте сайт

Еще несколько советов от WRITER:

• Проверьте файл robots.txt, чтобы убедиться, что он разрешает собирать данные с сайта роботам с искусственным интеллектом. Сейчас появляется все больше сервисов с ИИ, поэтому важно контролировать, каким из них предоставлять доступ к контенту.
• Подумайте над внедрением llms.txt. Это новый стандарт, который помогает системам искусственного интеллекта лучше понимать контент вашего сайта. Файл llms.txt, размещенный в корне сайта, помогает краулерам LLM понять тематику страниц. То есть это аналог файла sitemap.xml, только он ориентирован именно на нейросети.
• Используйте JavaScript по минимуму для критически важного контента. Некоторые системы искусственного интеллекта сталкиваются с трудностями при отображении контента на JavaScript. Они пропускают важную информацию, видимую только после выполнения JavaScript.
• Используйте правильные коды статуса HTTP, чтобы помочь краулерам понять, когда контент перемещен или когда его больше не существует.

Создавайте образ компании в медиа

В AIMultiple подчеркивают, что можно использовать уникальные термины, чтобы попасть в ответы нейросетей. Команда приводит такой пример: Рэнд Фишкин, соучредитель SparkToro, в биографии назвал себя «разработчиком отличного программного обеспечения для исследования аудитории». 

Теперь в результатах поиска по запросу «отличное программное обеспечение для исследования аудитории» появляется именно компания SparkToro. Но по похожему запросу «отличные инструменты для исследования аудитории» нейросеть уже не называет компанию SparkToro.

Стремитесь попасть в известные каталоги и базы данных

В First Page Sage считают, что нужно добавлять информацию о компании и ее продуктах в каталоги и базы данных. Большинство LLM проходят подготовку на основе авторитетных, заслуживающих доверия источников знаний. Сначала языковые модели обучаются на источниках вроде «Британской энциклопедии» или классической литературы. 

Дальше большая часть обучения проходит на менее авторитетных, но все же общепризнанных источниках: Wikipedia, Bloomberg. Если описания компании добавлены в такие каталоги, это повышает вероятность получения рекомендаций от ChatGPT, Gemini и Perplexity. Для Claude AI это один из важнейших факторов при формировании ответов.

Публикуйте достижения вашей компании

В начале 2024 года исследователи First Page Sage начали замечать: когда чат-боты на основе генеративного ИИ рекомендуют группу компаний, они упорядочивают список частично на основе репутационных характеристик. К ним относятся размер компании и клиентской базы, статистика использования продукта. 

ИИ использовал статьи-списки и каталоги как основной источник для первоначальной группы рекомендаций. Затем он выстраивал компании в таком порядке, чтобы на первые места попали бренды с лучшей — по его мнению — репутацией. Поэтому, если добавляете компанию в рейтинги, списки, каталоги, базы данных и на другие платформы, опишите ее достижения, награды.

Как отслеживать видимость в нейросетях и ИИ

Проще всего использовать сервисы, которые проанализируют AI-видимость автоматически. Ниже пара примеров.

Peec AI

Peec AI — зарубежный сервис AI-аналитики. Здесь анализируют упоминания компаний на AI-платформах. Можно отслеживать не только видимость и частоту цитирования своего продукта, но и те же параметры для продукта конкурентов. 

Сервис собирает данные из:

• ChatGPT
• Gemini
• Claude 
• Perplexity
• AI Overviews (Google)

Pixel Tools

Pixel Tools — российский аналог сервиса Peec AI. Здесь анализируют упоминание компании в нейросетях и то, какую оценку ИИ выдает бренду — положительную или отрицательную. Есть инструменты для контроля трафика из нейросетей и видимости по группам промптов.

Сервис собирает данные из:

• ChatGPT
• YandexGPT
• Deepseek
• Claude
• Perplexity