Оставить заявку
Нажимая кнопку "Отправить", вы принимаете условия политики конфиденциальности и даете согласие на обработку персональных данных
Оставить заявку
GEO-гайд 2026: продвижение бренда в ответах нейросетей ✨
как продвигать бренд в ответах нейросетей (AI Overviews / ChatGPT / Perplexity / Claude / Gemini) + метрики, “prompt-injection” (безопасно), обогащение данных, 2 типа запросов, zero-click 🚀
Видео версия RUTUBE
Видео версия YouTube
| 👋 Привет! Я Андрей Цай 🚀 Я — Андрей Цай, предприниматель, digital-маркетолог и основатель Dojo Media — агентства, которое делает сайты, GEO/SEO и digital-решения для клиентов из 🇷🇺/🇪🇺/🇺🇸/🇰🇷 и не только. 👀 Интересуюсь: – биохакингом и ЗОЖ 📈 – созданием агентов/ботов и микросервисов на Linux 💻 – видеоиграми и тем, как они развивают предпринимательское мышление 🎮🧠 🌱 Сейчас учусь: – как прокачать себя в зале без ущерба для сна – делать лекции, после которых студенты не залипают в телефон 🤓 💞️ Открыт к коллаборациям: – по SEO/GEO – по AI-агентам/Telegram-ботам 🤖 – по стартапам на стыке digital, контента и автоматизации – по обмену инсайтами про маркетинг, сон и креатив 📫 Связь: – Telegram @andrei7685 – или через сайт агентства |
AI Overviews
Генеративные ответы Google, которые заменяют классическую выдачу краткой AI-сводкой прямо в поиске.
Что такое GEO (Generative Engine Optimization)
GEO - продвижение бренда в ответах нейросетей🔥🤖
Чтобы ваш бренд упоминали и цитировали в ответах ChatGPT, Google AI Overviews❓, Perplexity, Gemini, Алисы.
• Фокус не на трафик, а на присутствие в ответе (zero-click реальность) 😶🌫️
• Цель: стать каноничным источником для AI в своей категории 🧠
• Работает через: сущности (entities), цитируемый контент, консенсус источников, структуру данных 🧩
GEO ≠ SEO:
• SEO → позиции и клики
• GEO → упоминания, цитаты, влияние на решение 🎯
Кому GEO критически необходим в 2026 🎯🤖
- 💻 IT / SaaS / Tech-компании
- Клиенты спрашивают AI: “лучший софт / CRM / AI-сервис”
- AI формирует short-list подрядчиков
- GEO = быть в этом списке ✅
- 🏥 Фарма / Производители лекарств / MedTech/клиники
- Запросы: “как работает препарат”, “чем отличается”, “безопасность” "лучшее лекартсво от насморка"
- AI часто отвечает без клика (zero-click) 😶🌫️
- GEO = контроль формулировок, корректность и доверие 🛡️
- 🏭 Производство / Промышленность / B2B-оборудование
- Длинный цикл сделки, сложные решения
- AI используют для: первичного ресёрча и сравнения поставщиков
- GEO = попадание в раннюю стадию выбора 🔩
- 💼 Консалтинг / Агентства / Проф-услуги
- Запросы: “как выбрать подрядчика”, “лучшие компании”
- Решение строится на экспертности
- GEO = “эксперт по умолчанию” 🎓
- 🧬 DeepTech / AI / R&D-компании
- Нишевые, сложные темы
- AI часто берёт знания из памяти, а не из поиска ⚠️
- GEO = встроиться в “картину мира” модели 🧠
- 🌍 Компании с международным рынком
- AI - универсальный интерфейс поиска
- GEO масштабируется быстрее локального SEO
- GEO = глобальная видимость без рекламы 🌐
Андрей цай DOJO MEDIA
👉 GEO нужен тем, у кого клиенты думают, сравнивают и спрашивают нейросети —
а это почти весь B2B/B2C. 🚀 в IDE
Но с появлением ai овервью теперь это нужно всем.
а это почти весь B2B/B2C. 🚀 в IDE
Но с появлением ai овервью теперь это нужно всем.
AI Overviews coverage растёт
McKinsey: примерно ~50% всех поисковых запросов уже включают AI-сводки в 2025 и ожидается рост до ~75% к 2028.
Zero-click (зеро-клик) — это ситуация, когда пользователь получает ответ и не переходит ни на один сайт 😶🌫️
Почему это важно для бизнеса:
Трафик ↓, влияние через ответы ↑
Если бренд не упомянут в ответе, его нет в выборе 😬
GEO решает задачу присутствия без клика 🎯
Как следствие растет доля ваших бренд запросов
Zero-click реальность: почему трафик ≠ влияние 😶🌫️
Что происходит в 2026:
• Когда появляется AI-summary, кликов по обычным результатам меньше: 8% vs 15% (почти в 2 раза) по данным Pew (март 2025).
• CTR по инфо-запросам с AI Overviews падал на ~61% (исследование Seer Interactive, апдейт 2025).
• “Zero-click” в новостных запросах: 56% → 69% за год (май 2024 → май 2025) по данным Similarweb (как минимум для news-категорий).
GEO - это “маркетинг влияния в ответах”, а не “SEO ради клика” 😎
AI Overviews в поиске 2026 🥰
-
CTR падает при наличии AI-ответа
Топ-результат теряет около –34.5% CTR при AI summary 😬 -
Общий органический CTR после SGE
Фиксировали падение около –30% YoY (при росте показов) -
Zero-click ускоряется
Оценки по рынку — около 60% поисков заканчиваются без клика (в целом тренд усиливается) 🫥 -
Ключевой парадокс GEO
AI может цитировать источники, которых нет в топ-100 классической выдачи → “цитируемость ≠ ранжирование” -
Метрика “Citation SOV” (доля цитирования) становится важнее “позиции”
Citation SOV = ваши цитаты / все цитаты в кластере запросов (%) -
Метрика “AI Answer Inclusion Rate”
% запросов, где вы внутри ответа, даже без ссылки ✅
| Как GEO меняет экономику поиска Пользователи всё чаще получают готовый ответ прямо в поисковой выдаче благодаря AI Overviews. Это радикально меняет поведение: кликов становится меньше, но влияние ответов на решение - выше. • CTR топ-1 при наличии AI Overviews падает примерно на –34.5% 📉 • В США, когда показывается AI-summary, люди кликают по обычным результатам 8% vs 15% (почти в 2 раза реже) 🫥  • При этом показы растут, а CTR падает: +49% impressions YoY и –30% CTR (эффект AI Overviews) ⚡ • B2B покупатели уже в AI: 89% B2B buyers используют generative AI в процессе выбора поставщика ✅ Влияние смещается из клика в ответ. Если бренда нет внутри AI-ответа, он выпадает из выбора. Зато если бренд стабильно присутствует в ответах, растёт доля брендовых запросов и доверие на входе в воронку. |
GEO — это контроль нарратива
а не борьба за позиции
(но позиции тоже есть)
(но позиции тоже есть)
Главная модель мира GEO: 2 типа запросов 🤖
- Тип A “Parametric”
(из внутренней памяти модели)• Ответ строится из параметров модели (обученные знания), без обязательного веб-поиска.
• Риск: устаревание/галлюцинации (если тема новая/нишeвая).  - Тип B “Retrieval / RAG”
(с подтягиванием источников из внешних данных/веба)• Система делает retrieval (поиск/индексация/партнёрские базы/новости/документы), затем генерирует ответ. 
• Именно тут чаще появляются цитаты/ссылки → один из ключей к GEO.
Галлюцинации ИИ (Context Drift) 🤖⚠️
- Пока это просто LLM с датасэтом
- Контекст переполнен → модель «забывает» факты
- Домысливание вместо цитирования источников
- Фейковые ссылки / бренды / цифры
- Рост ошибок: +30–60% при длинных сессиях (по данным eval-тестов LLM)
- Особенно критично для GEO / YMYL / B2B
GEO 🎯
- Нужны короткие, атомарные факты❓
- Структура + сущности > длинные тексты
- Быть цитируемым источником, а не «мнением»
Атомарный факт
Это минимальная, самодостаточная единица знания, выраженная в одном чётком утверждении, которое можно напрямую извлечь, проверить, процитировать и встроить в AI-ответ без дополнительного контекста.
| OpenAi https://status.openai.com/ |
Для Parametric-ответов важнее “быть частью канона” (встречаемость бренда в авторитетных источниках).
Для RAG-ответов важнее “быть лучшим источником для цитирования” (структура, ясность, сущности, доказательства).
Персонализация
Пока не везде
Влияет на выдачу в некоторых темах например здоровье
эволюция ai с точки зрения GEO
Эволюция GEO 🦖 👶🏿 🤖 👾
GPT оболочки
ai в поиске
Контекст ADS
Агенты выбирают бренды и делают покупки
Покупки через агента возможно самая 🔥🔥🔥 тема 2027+ годов
Внутренний поиск RAG+ Классическое SEO это мои наблюдения за COMET/ATLAS
Hidden Prompt Layer 🤖
- 🔒 Ты его не видишь: перед ответом ИИ переписывает твой запрос
- 🧠 Системный промт добавляет:
- роль модели
- формат ответа
- правила безопасности
- приоритеты источников
- 🔄 Один и тот же вопрос ≠ один и тот же ответ
- зависит от ниши, риска, пользователя, истории диалога
- 🎯 Для брендов:
- ИИ чаще выбирает безопасные, авторитетные, часто упоминаемые бренды
- 📊 Эффект GEO:
- до 30–50% вариаций ответов — из-за внутренних промтов (оценка по LLM-тестам)
- 🚪 Вывод:
- ты оптимизируешься не под запрос,
- а под то, как ИИ его переформулирует ⚡
Длинные промты и диалоги = новая норма поиска 🎙️
оптимизация не под короткий запрос,
а под длинный диалог + evolving intent ⚡
оптимизация не под короткий запрос,
а под длинный диалог + evolving intent ⚡
- 🧵 Запрос ≠ один вопрос
часто это цепочка из 5–20 сообщений - 🧠 Контекст накапливается
ИИ учитывает весь диалог, а не последний вопрос - 🎙️ Голос = сверхдлинные промты
голосовые запросы в 2–4 раза длиннее текстовых 📈 - 🛒 Выбор = диалог
сравнение, сомнения, уточнения → многошаговый сценарий - 🔄 Ответ формируется итеративно
бренд может появиться не сразу, а на 3–7 шаге -
❌ Нативно — пока нет метрикаи под упоминания в длинных диалогах предлагаю назвать метрику "tsay rate"
Обновление датасетов основных публичных ИИ-моделей
Большинство ИИ не обновляют данные в реальном времени — только при новом релизе модели 📉
Частота обновлений — редкая и нерегулярная (обычно крупные версии несколько раз в год)
Live-данные могут появляться через RAG / подключение к веб-поиску, но это не обучение 📊
Частота обновлений — редкая и нерегулярная (обычно крупные версии несколько раз в год)
Live-данные могут появляться через RAG / подключение к веб-поиску, но это не обучение 📊
GEO
как бренд попадает в ответы 🧠
- LLM выбирает:
1. Каким источникам доверять (авторитет/консенсус/повторяемость)
2. Кого упомянуть (сущности, лидеры категории, “кто обычно подходит”)
3. Что процитировать (самые “цитируемые” куски: определения, списки, шаги, сравнения, кейсы)
- Тебе нужно стать
✅ каноничным (entity❓+ консенсус)
✅ цитируемым (структура, факты, “кусочки для вставки”)
✅ проверяемым (источники, цифры, доказательства)
Entity в GEO
Это структурированное представление бренда или продукта в “картине мира” нейросети, включающее: кто вы, чем занимаетесь, для кого, в какой категории и с какими отличиями.
GEO-метрики
-
Видимость в ответах• AI Mention Rate — % промтов/запросов, где бренд упомянут
• Citation Rate — % ответов, где бренд/сайт цитируется/ссылается
• Overview Visibility — % запросов, где бренд появляется в блоке AI-ответа -
Доля голоса в категории• Citation Share of Voice (SOV) — твои цитаты/упоминания ÷ все цитаты/упоминания в кластере (в %)
• Competitor Displacement — на сколько процентных пунктов бренд вытеснил конкурентов из AI-ответов -
Zero-click экономика• Zero-click Displacement Rate — доля потенциальных кликов, которые «перехватил» AI-ответ (в %)
• Click Yield from Citations — CTR/сессии только по тем URL, которые AI реально цитировал (отдельно от SEO) -
Качество присутствия• Sentiment Distribution (позитив/нейтрал/негатив в %)
• Message Pull-Through — % ответов, где нейросеть повторяет твою ключевую формулировку (value prop/категория/ICP)
• Entity Accuracy — % ответов, где верно: кто вы, чем отличаетесь, для кого, кейсы (точность описания бренда нейросетью)
-
Тех-метрики для масштабирования• Prompt Coverage — сколько кластеров/интентов покрыто (шт + рост % MoM)
• Source Attribution Rate — % ответов, где AI отдаёт ссылку на ваш домен
Инструменты для отслеживания GEO-метрик
Semrush AI Overview tracking / nimt.ai / aiclicks.io
Контент, который AI цитирует: формат-паттерны ✍️
Цель — делать фрагменты для вставки ( ai любит “готовые блоки”):
- Определение (1–2 строки): “X — это …, используется когда …”
- Списки: “7 критериев выбора…”, “5 ошибок…”
- Процедуры: “Шаг 1–2–3”, чек-листы
- Сравнения: таблица “подходит/не подходит” (B2B особенно любит)
- Кейсы: контекст → действие → результат (в %, срок, бюджет)
- FAQ по интентам: “как выбрать”, “сколько стоит”, “сроки”, “риски”
- Сущности (Entities): единая терминология (название продукта/категории/методологии) везде одинаково
Статьи без форматирования имеют минимум цитирования в ИИ.
Entity-слой: как “вшить” бренд в категорию 🧩
Твоя задача — чтобы модель считала: “этот бренд естественно относится к теме”.
Сделай “Entity Pack”:
• Одна каноничная формулировка: кто вы + ICP + category + outcome
• Синонимы категории (как вас ищут)
• Список use-cases (10–30 сценариев)
• Кейсы с цифрами (B2B: ROI/сроки/конверсия)
• Публичные упоминания: интервью, подкасты, гостевые колонки, каталоги, комьюнити (там, где AI реально “учится миру”)
Обогащение базы данных моделей
У вас есть 2 пути!
Важно: ты не можешь (на самом деле можешь) напрямую “залить данные в модель”, но можешь увеличить вероятность попадания в:
• обучающие корпуса/переиндексацию,
• retrieval-источники (веб/партнёрские источники/медиа/комьюнити/вики-подобные базы).
Рабочие рычаги:
• Digital PR + экспертность (публикации в авторитетных нишевых медиа)
• Стандартизированные страницы: “/about”, “/pricing”, “/case-studies”, “/integrations”, “/security”, “/glossary”
• Структурирование фактов (таблицы, определения, FAQ) → легче извлекать
• Консенсус-сигналы: одинаковые факты о вас на 10+ независимых площадках
Промт инъекции
С точки зрения LLM это не совсем легально, но есть и легальные пути 🤓
Вы дообучаете LLM "глубоким общением"
Абсолютно легальный путь промт инекции
Приходит с следующим обновлением а они бывают очень редко
Промт инъекции
Как связанны эти 3 фото?
OpenClaw ферма
я этого не говорил но по факту это утра ПФ с возможностю инъекции (бывший clawbot бывший Moltbot 3 раза за неделю поменять название это исскуство)
# Works everywhere. Installs everything. You're welcome. 🦞
curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash
curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash
Prompt-injection: как использовать (и не уйти в “хакинг”) 🛡️
Prompt injection — #1 риск для LLM-приложений по OWASP (актуально 2026).
Смысл: “внешний текст” (страница/док/комментарий) может попытаться переписать или повлять на инструкции модели.
Как это связано с GEO (2 применения)
1. Brand safety: конкуренты/спам могут пытаться подсунуть модели “инструкции” против вашего бренда.
2. Ваши собственные AI-агенты (внутри компании): если вы строите RAG-бота для продаж/саппорта, он уязвим без защиты.
- Разделяйте: инструкции vs данные (явная разметка контента, фильтрация источников)
- Делайте allowlist источников для RAG-агентов
- Логируйте “какие документы повлияли на ответ”
- Проводите adversarial testing (проверки атаками) 
(Важно: “инъекции” — это не инструмент продвижения бренда. Это риск-категория и тема доверия/безопасности.)
Особенности платформ
без сравнения, только “что учитывать” 🧭
- Яндекс Алиса (поиск + ассистент)Работает в 2 режимах:
- Внутренняя БД Яндекса (knowledge / накопленные данные)
- Web-retrieval (поиск + генерация)
Алиса часто:
• пересказывает, а не цитирует напрямую ❌
• использует обобщённые формулировки (“эксперты считают…”)
Критично:
• иметь чёткие entities (кто вы / категория / чем отличаетесь)
• повторяемость формулировок на разных площадках
Хорошо заходит:
• FAQ
• инструкции
• “что выбрать / как работает / чем отличается” - Яндекс GPT (YandexGPT)Используется:
• в Алисе
• в поиске
• в B2B-продуктах Яндекса (чат-виджеты, API)
• Может вообще не ходить в интернет, если запрос “общий” ⚠️
Поэтому:
• если бренда нет в обученной картине мира → вас не существует
Yandex сильнее, чем Google, опирается на:
• русскоязычные источники
• Яндекс-экосистему (Дзен, Маркет, Справочник, отзывы)
Андрей Цай DOJO MEDIA
🔑 GEO-вывод для Яндекса
Различия между SEO и GEO в Яндексе ещё сильнее, чем в Google.
Нужно:
• закрепить бренд как каноничную сущность
• добиться консенсуса (одинаковое описание на 5–10 источниках)
• работать с экосистемой Яндекса, а не только сайтом
Каке метрики использовать:
• AI Mention Rate в Алисе (%)
• Entity Accuracy❓ (верно ли Алиса описывает бренд, %)
• Zero-click Visibility (есть ли бренд в ответе, даже без ссылки)
Entity Accuracy
(кол-во корректных описаний бренда ÷ общее кол-во ответов с упоминанием бренда) × 100%
Особенности платформ
без сравнения, только “что учитывать” 🧭
- Google AI Overviews / AI ModeМаксимально усиливает zero-click → фокус на visibility-метриках и “быть источником в summary”.
- ClaudeЧасто отвечают “из памяти”, но в режиме поиска/инструментов переходят к retrieval → важно иметь цитируемые страницы + PR-след.
- Perplexity-тип опытаПочти всегда “ответ + источники” → GEO выигрывает тот, у кого лучшие первичные страницы под интент (определения/гайды/кейсы).
- Gemini (экосистема Google)Сильная связка с поиском/оверью → всё, что усиливает “быть достойным источником”, становится критично.
ChatGPT и поиск: как он реально работает 🔍🤖
без сравнения, только “что учитывать” 🧭
-
Что важно знать- ChatGPT не имеет собственного поискового движка
- Для веб-поиска ChatGPT использует Microsoft Bing ✅
- Это официально подтверждено OpenAI и Microsoft
-
- GEO ≠ только Google/Яндекс
- Для ChatGPT критично:
- индексация в Bing
- авторитетные англоязычные источники
- структурированные страницы (FAQ, списки, определения)
- 🔄 Два режима работы ChatGPT1️⃣ Без поиска (parametric mode)
- Ответ из внутренней памяти модели
- Интернет не используется
- Часто: общие вопросы, объяснения, “что такое…”
- GEO-вывод: если бренда нет в “картине мира” модели → вас не существует 😬
- С поиском (Browse / Retrieval mode)
- ChatGPT делает запросы в Bing 🌐
- Затем синтезирует ответ и может дать ссылки
- сравнения
- актуальные данные
- “лучшие компании / сервисы / решения”
- GEO-вывод: важно быть доступным и цитируемым для Bing, а не только для Google 🎯
- 🛠️ Основные инструменты Bing
- Bing Webmaster Tools (аналог Google Search Console)
- индексацию
- поисковые запросы
- клики и показы
-
- 🛠️ Основные инструменты Bing
URL Submission API- быстрая индексация (минуты–часы) ⚡
- критично для GEO-контента
- мгновенно сообщает Bing (и партнёрам), что контент обновился
- работает быстрее Google 🏎️
📊 Почему Bing важен именно сейчас
Доля Bing в США: ~7–9% поиска 📈
Но через ChatGPT/Bing Chat → реальное влияние больше, чем доля рынка 😎
ChatGPT = новый интерфейс к Bing
GEO-вывод: если вы не в Bing, вас не видит ChatGPT ❌
Но через ChatGPT/Bing Chat → реальное влияние больше, чем доля рынка 😎
ChatGPT = новый интерфейс к Bing
GEO-вывод: если вы не в Bing, вас не видит ChatGPT ❌
Как работает Bing Search
-
Пользователь спрашивает ChatGPTChatGPT активирует Bing Search API,
Bing возвращает документы ChatGPT:- извлекает фрагменты
- синтезирует ответ
- иногда даёт ссылки
- 🔑 GEO-оптимизация под BingБыстро индексировать:
- FAQ
- comparison pages
- “best / top / how to choose”
- чёткие определения (1–2 абзаца)
- списки и таблицы
- IndexNow
- URL Submission API
Отчет AI Performance в Bing Webmaster Tools
с данными о том, как контент отображается в Copilot, ИИ-сводках Bing и некоторых партнерских интеграциях
Впервые вы можете понять, как часто ваш контент цитируется в генеративных ответах, с четкой информацией о том, какие URL'ы упоминаются и как меняется активность цитирования с течением времени.
Этот релиз — первый шаг к инструментам генеративной оптимизации (GEO) в инструментах Bing Webmaster Tools, помогающий издателям понять, как их контент участвует в процессах, управляемых ИИ.
Этот релиз — первый шаг к инструментам генеративной оптимизации (GEO) в инструментах Bing Webmaster Tools, помогающий издателям понять, как их контент участвует в процессах, управляемых ИИ.
Андрей цай Dojo media
⚠️ Типичная ошибка
“Мы оптимизируемся под Google — этого достаточно” ❌
Реальность:
GEO = Google + Bing + Яндекс + UGC
Иногда в ответах ИИ появляются странные, неизвестные источники
Такое часто связано с тем, что модели опираются на ранние, низкокачественные датасеты или неотфильтрованную "паутину" контента. Это обсуждается маркетологами и SEO-специалистами на форумах и в профессиональных сообществах (например, на Reddit, где специалисты делятся опытом локального SEO и гео-таргетинга)
вероятно, отсылка к первым датасэтам и старым моделям, которые включали данные с низкой проверяемостью, что отражается в несоответствии источников высокой экспертизе на январь 2026 года такие ответы еще есть, более того в консолидированных источниках это не редкость наша теория в том что модель пытается брать 5-10 источников а когда их меньше 5 то приходится брать трэш.
вероятно, отсылка к первым датасэтам и старым моделям, которые включали данные с низкой проверяемостью, что отражается в несоответствии источников высокой экспертизе на январь 2026 года такие ответы еще есть, более того в консолидированных источниках это не редкость наша теория в том что модель пытается брать 5-10 источников а когда их меньше 5 то приходится брать трэш.
E-E-A-T +40–70% в GEO 🧠
Experience — личный опыт → приоритет в ответах 📌
Expertise — глубина и точность, а не «вода» 🔍
Authoritativeness — кто ты в нише, а не просто сайт 🏷️
Trust — источники, факты, консистентность 🔒
Усиление E-E-A-T = +40–70% шансов быть процитированным 📈
GEO-вывод: модели выбирают людей и бренды, не страницы 🥋
Expertise — глубина и точность, а не «вода» 🔍
Authoritativeness — кто ты в нише, а не просто сайт 🏷️
Trust — источники, факты, консистентность 🔒
Усиление E-E-A-T = +40–70% шансов быть процитированным 📈
GEO-вывод: модели выбирают людей и бренды, не страницы 🥋
llms.txt фейк?
Нет подтверждённых кейсов, где добавление этого файла само по себе резко улучшило позиции сайта в ответах ИИ или увеличило трафик . Крупные платформы (OpenAI, Google и др.) не объявили поддержку стандарта, а Google прямо заявил об игнорировании . Практические эксперименты и логи показывают, что большинство LLM-ботов не обращаются к llms.txt или делают это эпизодически . Таким образом, рассчитывать на приоритет в выдаче ChatGPT или Perplexity только из-за наличия llms.txt не приходится.
С другой стороны, llms.txt – это простая и низкозатратная мера, которая может помочь в долгосрочной перспективе. Создание файла занимает минимум времени , а навредить сайту он не может (поисковики его просто игнорируют, и на ранжирование в Google/Yandex он не влияет ). Зато, по мере роста доли генеративного поиска, структурирование информации под нужды ИИ станет всё более важным. Эксперты отмечают параллель: схема.org и микроразметка в первые годы тоже не давали мгновенного эффекта, но те, кто внедрил их заранее, получили преимущество.
Рекомендация: вы можете внедрить llms.txt в качестве эксперимента и шага на будущее, но не ожидайте мгновенного роста видимости.
С другой стороны, llms.txt – это простая и низкозатратная мера, которая может помочь в долгосрочной перспективе. Создание файла занимает минимум времени , а навредить сайту он не может (поисковики его просто игнорируют, и на ранжирование в Google/Yandex он не влияет ). Зато, по мере роста доли генеративного поиска, структурирование информации под нужды ИИ станет всё более важным. Эксперты отмечают параллель: схема.org и микроразметка в первые годы тоже не давали мгновенного эффекта, но те, кто внедрил их заранее, получили преимущество.
Рекомендация: вы можете внедрить llms.txt в качестве эксперимента и шага на будущее, но не ожидайте мгновенного роста видимости.
Апдейты платформ 2026
что учитывать для попадания в AI Overviews
- Google (AI Overviews)• В 2026 AI Overviews стали чаще и цитируют больше источников (тренд на “проверку консенсусом”) → важно иметь “повторяемость фактов” на нескольких авторитетных площадках 📌
• В AI-цитатах сильно растут UGC-источники (форумы/Reddit) → это меняет PR-стратегию: “не только СМИ, но и комьюнити” 💬 - OpenAI / Anthropic / Perplexity• Усиливается retrieval-логика (когда ассистент ходит в источники) → победят страницы, которые легко “вытащить кусками”: определения, списки, FAQ, таблицы ✅
• Тех-тренд: llms.txt / “AI-friendly docs” как слой для LLM-краулинга (особенно для дев-доков) 🧾 - Яндекс (Алиса / YandexGPT)• Яндекс активно развивает генеративные ответы в экосистеме → стратегия похожа: структура + сущности + авторитет + распределение на площадках Рунета 🇷🇺
• Важно: Яндекс может тянуть из своих источников/баз + веб → те же 2 режима запроса (внутренняя БД vs web retrieval) 🔀
Рабочие стратегии и “хаки” (без криминала) 😄
"Consensus beats originality": Al чаще цитирует то, что подтверждено несколькими независимыми источниками → делай "мульти-публикацию" ключевых тезисов (PR + гостевые + комьюнити)
- UGC-GEOучастие в обсуждениях (Reddit/форумы/Stack-сообщества) даёт шанс попасть в AI-ответы, потому что AI любит “живые” Q&A 🧠
- Тех-хаки (white-hat):llms.txt + чистые Markdown-версии важных страниц
• FAQ schema / HowTo schema
• “Answer-first блоки” в начале страниц (TL;DR) - Reputation GEO: если AI путает факты о брендепубликуешь корректные “каноничные” страницы + добиваешься повторяемости на внешних площадках 🛡️
Порог входа в GEO 🚪
В 2026 зайти в GEO всё ещё относительно легко ⚡
Ниши без экспертизы → быстрый вход (low-competition) 🟢
Экспертные ниши (медицина, финансы, юр) высокий порог 🔴
Модели усиливают E-E-A-T → ноунеймам сложнее ❌
Early-movers получают +30–60% Share of Voice 🥇
окно открыто, но закрывается неравномерно ⏳
Ниши без экспертизы → быстрый вход (low-competition) 🟢
Экспертные ниши (медицина, финансы, юр) высокий порог 🔴
Модели усиливают E-E-A-T → ноунеймам сложнее ❌
Early-movers получают +30–60% Share of Voice 🥇
окно открыто, но закрывается неравномерно ⏳
GEO — это не тренд. Это новая точка входа к клиенту 🚀
Реальность 2026:
До 60% запросов = zero-click 😶🌫️
89% B2B-покупателей используют AI при выборе подрядчика 🤖
AI решает, кого показать, ещё до захода на сайт ⚠️
Если вас нет в AI-ответах — вас нет в выборе
GEO = контроль над тем,
как нейросети рассказывают о вашем бизнесе 🧠