Оптимизация сайта под нейросети (GEO): что это

Автор

Пранджал Аггарвал, Вишвак Мурахари, Танмай Раджпурохит, Ашвин Калян, Картик Нарасимхан, Амит Дешпанде (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan, Deshpande), 2023 (KDD 2024)

Уровень

401 · Экспертный

Подходит

стартап, малый и средний бизнес, растущая компания

Время на внедрение

Полдня, чтобы замерить исходный уровень по 15 вопросам и переписать 3 страницы; повторный замер — через несколько недель

Что понадобится

10–20 вопросов, которые покупатель задал бы AI-ассистенту · доступ к robots.txt и к страницам, которые должны отвечать на эти вопросы · источник для каждой цифры и цитаты, которые вы собираетесь добавить

GEO (generative engine optimization) — это правка страницы, после которой AI-системы цитируют её заметнее. Термин пришёл из статьи Пранджала Аггарвала, Вишвака Мурахари, Танмая Раджпурохита, Ашвина Каляна, Картика Нарасимхана и Амита Дешпанде. Её выложили на arXiv в ноябре 2023 года и представили на конференции KDD 2024. Маркетологи применяют GEO к поиску ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode и Алисе AI от Яндекса, и почти любой разговор о GEO начинается с этой статьи.

Где GEO вмешивается в работу AI-системы?

Генеративная система сначала подбирает страницы, потом языковая модель пишет по ним ответ и указывает источники. Авторы называют такие системы генеративными и рассматривают как «чёрные ящики»; этот подход известен как генерация с дополнением выборкой (retrieval-augmented generation). Ни подбор страниц, ни модель вы изменить не можете. Менять можно только текст своей страницы, и именно это делает GEO.

Как в статье измеряли видимость?

Измеряли, какая часть ответа построена на вашей странице. Авторы собрали GEO-bench: 10 000 запросов, разделённых на обучающую, проверочную и тестовую выборки по 8000, 1000 и 1000, из девяти наборов данных по 25 областям. К каждому запросу приложен текст пяти лучших результатов Google. Около 80% запросов — информационные.

Тестовая система брала эти пять результатов и передавала их gpt-3.5-turbo, а та писала ответ; на каждый запрос делали по пять ответов. Для каждого запроса языковая модель переписывала один из источников по выбранному приёму, а авторы сравнивали его долю в ответе до и после. Метрик было две. Первая — число слов ответа, привязанных к вашей ссылке, с поправкой на позицию (position-adjusted word count): чем ниже позиция, тем меньше вес. Вторая — субъективное впечатление, то есть оценка модели по семи признакам, среди которых релевантность и вероятность клика.

Какие приёмы сработали?

Лучше всего сработали цитаты, статистика и ссылки на источники, а набивка ключевыми словами не сработала. В статье проверили девять приёмов против неизменённой страницы, у которой общий балл по первой метрике был 19,3.

Лучший приём обошёл исходный уровень на 41% по первой метрике и на 28% по второй. Авторы сообщают, что цитаты, статистика и ссылки на источники дали от 30 до 40% по первой метрике и от 15 до 30% по второй, а правки читаемости добавили ещё 15–30%. Более авторитетный тон значимого прироста не дал, а набивка ключевыми словами принесла мало или ничего.

На Perplexity.ai картина повторилась. Quotation Addition подняла первую метрику с 24,1 до 29,1, Statistics Addition подняла субъективное впечатление с 24,7 до 33,9, а набивка ключевыми словами опустила первую метрику до 21,9. Лучший приём зависел и от темы: ссылки на источники помогали в вопросах о фактах, статистика — в запросах о праве, государстве и мнениях, цитаты — в темах про людей и общество, объяснения и историю. Лучше всего сработало сочетание правок читаемости и статистики: больше чем на 5,5% выше любого одиночного приёма на выборке из 200 запросов.

Почему сильнее всего выросли страницы из нижней части выдачи?

Если оптимизировать все источники, страница на пятом месте в Google выигрывает намного больше, чем первая. В таблице 2 статьи Cite Sources подняла видимость источников на пятой позиции на 115,1%, а источник на первой в среднем потерял 30,3%. Авторы видят в этом шанс для небольших сайтов: раз система читает содержимое страницы, обратные ссылки на неё должны значить меньше.

Относиться к этому нужно осторожно. Загружали только пять лучших результатов, переписывала тексты модель, а влияние на позиции в поиске, как пишут сами авторы, они не проверяли.

Чего GEO не объясняет?

Он показывает, как используется страница, которая уже оказалась перед моделью, но не как она туда попадает. Обзор Мартинеса (Martinez) 2026 года по 45 исследованиям GEO приходит к выводу: исходный прирост сохраняется, когда источник уже в контексте; тематическая релевантность и положение в контексте — самые воспроизводимые рычаги; универсальные приёмы переносятся плохо; ни одна техника не показала устойчивого долгосрочного влияния на то, найдут ли вас. Это взгляд одного автора, так его и стоит взвешивать.

Ссылки в ответах тоже работают неточно. Лю, Чжан и Лян (Liu, Zhang, Liang) выяснили, что в четырёх коммерческих системах в среднем лишь 51,5% предложений ответа полностью подтверждались приведёнными ссылками. Поэтому цифры, которые вы добавляете, должны быть верными: система может повторить их, указав ваше имя.

Что говорят сами системы?

Google пишет, что GEO — это по-прежнему SEO. Google просит оригинальный контент, страницы, доступные для обхода, и удобство страниц для пользователя (page experience); специальная разметка для AI-функций не нужна, а Поиск не использует llms.txt. Условия попадания в AI Overviews и AI Mode такие же, как для сниппета в Поиске.

Другие системы публикуют правила для своих роботов. OpenAI пишет, что от OAI-SearchBot зависит, появится ли сайт в ответах поиска ChatGPT, а GPTBot связан с обучением. Perplexity рекомендует пускать PerplexityBot, а Anthropic использует Claude-SearchBot для поиска. Анализ Vercel трафика роботов в конце 2024 года показал, что GPTBot, ClaudeBot и PerplexityBot не выполняют JavaScript. Для русскоязычных рынков Яндекс пишет, что Нейро отдаёт предпочтение страницам, которые хорошо ранжируются в его Поиске, а в Вебмастере есть отчёт о видимости в Алисе AI.

Более поздние исследования добавляют и другие сигналы. Чэнь (Chen) и соавторы выяснили, что AI-поиск заметно чаще опирается на заработанные упоминания в медиа, чем на страницы самих брендов. Поэтому заработанные медиа и линкбилдинг входят в план GEO. Чжан (Zhang) и соавторы нашли, что влиятельные страницы содержат определения, цифры и сравнения, которые легко извлечь.

С чего начать

Начните с вопросов покупателей, фиксированного тестового списка и страниц, которые должны на них отвечать. Работа над сущностями и E-E-A-T, которая стоит за этими страницами, определяет, поверит ли им кто-нибудь. Собственные данные из оригинального исследования дают системам то, что можно процитировать. Как измерять результат, описано в материале про долю голоса в AI-ответах, а как цитирование влияет на клики — в стратегии zero-click поиска. В данных Pew Research о браузинге люди кликали на ссылку в выдаче в 8% визитов, когда была AI-сводка, и в 15%, когда её не было. План Growth Lab начинается с вопросов покупателя, а затем выбирает, какие страницы исправлять первыми.

Как применять: Оптимизация сайта под нейросети (GEO): что это по шагам

1. Составьте список вопросов. Соберите 10–20 вопросов, которые покупатели задают перед выбором поставщика: цена, риски, сравнение, как всё устроено. Берите их из звонков в отдел продаж, обращений в поддержку и запросов из Search Console. Результат: фиксированный список вопросов, который вы потом прогоните ещё раз.
2. Зафиксируйте исходный уровень. Задайте каждый вопрос в ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode и, для русскоязычных рынков, в Алисе AI. Повторите каждый вопрос пять раз: ответы от запуска к запуску меняются. Отметьте, цитируется ли ваш домен и какая именно страница. Результат: таблица «цитируют / не цитируют» по каждой системе.
3. Уберите препятствия для доступа. Проверьте, что robots.txt пускает нужных поисковых роботов, например OAI-SearchBot, PerplexityBot и Claude-SearchBot, и что ответ лежит в HTML страницы, а не прячется за JavaScript. Результат: список исправленных препятствий.
4. Перепишите страницы, которые должны отвечать. На каждой странице дайте ответ в первых строках, добавьте цифры с источником и цитаты с именем того, кто это сказал, а к каждому утверждению поставьте ссылку на первоисточник. Результат: обновлённые страницы, где каждый добавленный факт можно проверить.
5. Отшлифуйте язык. Уберите воду, сократите предложения, исправьте неуклюжие фразы. По данным статьи, правки читаемости сами по себе повышали видимость. Результат: страницы, которые постороннему человеку достаточно прочитать один раз, чтобы пересказать или процитировать.
6. Прогоните тест заново и сравните. Когда системы переобойдут страницы, повторите пятикратный тест на тех же вопросах и сравните с исходным уровнем. Результат: таблица «до и после» и решение, какие правки повторить на других страницах.

Примеры

Стоматологическая клиника

Иллюстративный пример. На странице про имплантацию написано, что имплантаты «доступны и служат долго». В новой версии указан собственный диапазон цен клиники по этапам, названный по имени лечащий врач объясняет сроки приживления, а ссылка ведёт на памятку для пациентов от органа здравоохранения. Это медицинский контент, поэтому каждую цифру перед публикацией проверяет клиницист.

Платёжный провайдер

Иллюстративный пример. На странице про чарджбэки приведены сроки споров платёжной системы со ссылкой на её правила, медианное время расчёта у самого провайдера с датой замера и цитата руководителя отдела рисков о том, какие доказательства выигрывают споры. Страница отвечает на вопрос, который мерчант вводит в ассистента.

Компания, которая делает ПО для бизнеса

Иллюстративный пример. На странице сравнения вместо «быстрее аналогов» стоит таблица проверенного времени импорта, метод теста и дата, а ещё цитата клиента, названного по имени, с его разрешения. Каждое утверждение ведёт на документацию, которая его подтверждает.

Когда применять

Подключайте GEO, если покупатели вашего рынка просят у AI-ассистентов рекомендации и объяснения, если у вас уже есть страницы, которые заслуживают цитирования, и если вы можете подтвердить источниками факты, которые добавляете.

Когда не применять

Не используйте GEO как короткий путь для слабых страниц, не выдумывайте ради него цифры и цитаты и не заменяйте им базу: индексацию и доступность для роботов. Если ваша аудитория не пользуется AI-ассистентами для поиска, потратьте время на обычный поиск и на контент для продаж.

Частые ошибки

• Набивают ключевые слова. В тесте статьи такая страница набрала меньше, чем неизменённая, а на Perplexity она оказалась примерно на 10% ниже исходного уровня.
• Добавляют цифры и цитаты, которые нечем подтвердить. Системы ссылаются неточно, а неверная статистика на странице про здоровье или финансы — риск при любом ассистенте.
• Судят по одному запуску. В статье для каждого запроса брали по пять ответов, потому что один ответ слишком шумный.
• Закрывают поискового робота и ждут ссылок или прячут ответ в JavaScript, который AI-роботы не выполняют.
• Принимают цитирование за трафик. Когда появляется AI-сводка, люди кликают иначе, поэтому считайте и визиты с обращениями, а не только ссылки.

Вопросы и ответы

Что такое GEO, оптимизация под генеративные системы?

GEO — это правка страницы так, чтобы AI-системы цитировали её заметнее. Термин ввели Аггарвал и соавторы: они дали определение генеративным системам, собрали тестовый набор GEO-bench и проверили девять приёмов работы с текстом. В их постановке эксперимента видимость выросла максимум примерно на 40%.

Чем GEO отличается от SEO?

По словам Google, ничем: оптимизация под его AI-функции — это тот же SEO, и в его руководстве сказано, что ни дополнительных технических требований, ни разметки, ни специальных текстовых файлов для ИИ не нужно. В статье GEO рассматривают как отдельную задачу, потому что модель, пишущая ответ по источникам, реагирует на другие правки, чем алгоритм ранжирования.

Как оптимизировать сайт под нейросети?

Проверьте, что поисковые роботы каждой системы могут загрузить ваши страницы и что ответы лежат в HTML. Затем давайте ответ в начале страницы, добавляйте цифры с источниками и цитаты с именами и проверяйте результат по фиксированному списку вопросов. Лучшими правками в статье оказались цитаты, статистика и ссылки на источники.

Работает ли набивка ключевых слов в AI-поиске?

Нет. В тестах Аггарвала и соавторов страница с набивкой набрала 17,7 балла против 19,3 у неизменённой по метрике «слова с поправкой на позицию», а на Perplexity оказалась примерно на 10% хуже исходного уровня. Лучше сработали факты с источниками и ясный текст.

Как попасть в ответы Яндекс Нейро и Алисы AI?

Яндекс сообщает, что Нейро опирается на страницы, которые хорошо ранжируются в Поиске Яндекса и отвечают на вопрос, а сайт может отказаться от этого правилом для YandexAdditional. В Вебмастере есть отчёт о видимости сайта в Алисе AI. Для этого отчёта Яндекс советует экспертный, полезный, оригинальный и подробный контент.

Источники

1. Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization (arXiv 2311.09735, KDD 2024)
2. GEO project page, Generative Engine Optimization
3. GEO-optim, GEO code repository
4. Hugging Face, GEO-optim geo-bench dataset
5. Google Search Central, Guide to optimizing for generative AI features on Google Search
6. Google Search Central, AI features and your website
7. Google Search Central, Creating helpful, reliable, people-first content
8. OpenAI, Overview of OpenAI crawlers
9. Perplexity, Perplexity crawlers
10. Anthropic, Does Anthropic crawl data from the web
11. Vercel, The rise of the AI crawler
12. Pew Research Center, Google users are less likely to click on links when an AI summary appears
13. Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
14. Liu et al., Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
15. Liu, Zhang and Liang, Evaluating Verifiability in Generative Search Engines
16. Kumar and Lakkaraju, Manipulating Large Language Models to Increase Product Visibility
17. Chen et al., Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search
18. Kumar and Palkhouski, AI Answer Engine Citation Behavior: An Empirical Analysis of the GEO16 Framework
19. Zhang et al., From Citation Selection to Citation Absorption
20. Martinez, Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of GEO (2023-2026)
21. Yandex Webmaster blog, Yandex launched Neuro: how it works
22. Yandex Webmaster blog, Site visibility in Alice AI answers

Обновлено 15 октября 2026

Илья ПушинОснователь PUSHERS & COO Fintech ServiceИлья строит операционные системы для растущих компаний в медицине и финтехе. С 2021 года руководит трансграничными платежами в ARBI Exchange, лицензированном обменнике в Таиланде, включая KYC, AML и выход в новые юрисдикции.Об автореLinkedIn