Что это такое GEO и AEO: разбор новой SEO-услуги

В SEO-сообществе последние полгода не утихают споры о GEO и AEO. Одни называют это будущим поискового маркетинга, другие — очередным хайпом для выкачивания денег из клиентов. После полугода изучения этого направления и анализа предложений российских агентств готов поделиться своим разбором: что на самом деле представляет собой эта услуга, зачем она нужна и стоит ли в неё вкладываться.

❗ Важное
Учитывайте, что данный текст это то как я понимаю происходящее и то как мы в РА Ковалевы оказываем эту услугу. У других может быть совсем иной подход. В том числе с втиранием нереалистичной дичи.

Определения

GEO (Generative Engine Optimization) — это создание и оптимизация контента для попадания в ответы генеративных нейросетей типа ChatGPT, Perplexity, Claude в качестве источника. Цель простая: получить трафик из нейросетей. 

AEO (Answer Engine Optimization) работает чуть иначе — это оптимизация контента для прямых ответов в поисковых системах и голосовых помощниках. Сюда входят расширенные сниппеты, голосовой поиск, нейроответы в выдаче поисковиков.

Еще есть AIO, LEO, LLMEO и множество еще всяких страшных аббревиатур. Сути это не меняет.

Три уровня нейросетевого поиска: где можно влиять, а где пока нет

Первый уровень — нейроответы в поисковых системах. Google AI Overviews, ЯндексНейро — работают как надстройки над классическим поиском. Здесь всё относительно понятно: нужны хорошие позиции в органике, качественный контент, техническая оптимизация. Исследование Ahrefs показало, что 70% источников для AI Overviews берутся из топ-10 обычной выдачи. То есть старые добрые SEO-методы по-прежнему работают.

Второй уровень сложнее — режим поиска в нейроботах. Когда ChatGPT включает веб-поиск или Perplexity ищет актуальную информацию, это уже другая история. Мы до сих пор даже не уверены, каким именно поиском пользуется ChatGPT. 

Здесь влиять можно, но методы отличаются от классического SEO и они все сплошь экспериментальные. Нейросети лучше понимают структурированную информацию, предпочитают авторитетные источники, особенно ценят свежесть данных. Но алгоритмы выбора источников остаются чёрным ящиком.

Илья Карбышев. SEO-эксперт: 

Мы до сих пор даже не уверены, каким поиском пользуется ChatGPT. У OpenAI договор с Microsoft, и раньше мы предполагали что ChatGPT ищет в Bing’е, но были эксперименты, которые показывали, что ChatGPT искал через Google. 

Третий уровень — самый важный и сложный. Это глубокое обучение модели, информация, которая изначально заложена в нейросеть при тренировке. Повлиять на неё прямо сейчас невозможно — модели обучаются месяцами на терабайтах данных. Но вот ключевой момент, который многие упускают: то, что вы делаете сегодня, формирует данные для обучения следующих поколений нейросетей.

Контент, который создаётся сейчас, через год-два может попасть в обучающие выборки новых версий GPT, Gemini или YandexGPT. Если бренд будет статистически значимым — иметь много упоминаний где-либо и быть чётко связан с определенным контекстом, то у него есть шансы быть показанным в генерациях нейростей. Именно поэтому работать с GEO/AEO имеет смысл начинать уже сейчас, даже при минимальных текущих объёмах трафика.

Из чего состоит услуга

Проанализировал предложения десятка крупных российских агентств и выделил стандартную структуру услуги GEO/AEO. Большая часть работ — это хорошо знакомые методы, адаптированные под новые каналы получения информации.

Техническая составляющая занимает примерно пятую часть всех усилий. Сюда входит настройка robots.txt и создание специального llms.txt для ИИ-краулеров, внедрение Schema.org разметки с акцентом на FAQPage, HowTo, LocalBusiness, оптимизация скорости загрузки сайта и структурирование контента в «ИИ-читаемом» формате и так далее.

UPD: мне скинули информацию.

Джон Мюллер (Google) в июне 2025 года прямо заявил:«На данный момент ни одна AI-система не использует llms.txt.»

Так что пока этот файл скорее всего может быть не оказывает никакого влияния.

Основной блок работ — контентная стратегия, на которую приходится почти половина усилий. Создание экспертных материалов, структурирование информации в формате вопрос-ответ, активное использование цифр, статистики, конкретных фактов. При этом важно писать материалы с чёткими ответами на вопросы, которые нейросеть сможет легко извлечь и процитировать.

Четверть работ отводится PR-деятельности и внешним размещениям. Подбор и публикации на авторитетных внешних площадках, работа с отраслевыми СМИ, планомерное увеличение количества упоминаний бренда в экспертном контексте, участие в рейтингах и обзорах. 

Небольшая часть усилий тратится на мониторинг и аналитику — отслеживание упоминаний в нейросетях, анализ конкурентов в ИИ-ответах, настройку специальных сегментов для AI-трафика.

И только около 5% составляют действительно новые подходы — специфическая разметка для ИИ-краулеров, шерринг-кнопки в нейросети, скрыте или открыте промпты в теле контента и так далее. 

Получается интересная ситуация: многие агентства продают как революционную услугу то, что на 90% состоит из уже знакомых инструментов. Конечно, есть своя специфика и нюансы, но кардинально новых методов пока не так много.

Что получают при заказе GEO/AEO

Начну с главного: трафик из нейросетей пока очень скромный. По данным, которые удалось собрать от коллег и клиентов, информационный ресурс с 300 тысячами визитов в месяц получает от 500 до 3000 переходов из нейросетей. Коммерческие сайты показывают ещё более скромные цифры: 300 — 2000 переходов в месяц. Есть примеры и с десятками тысяч переходов из нейросетей, но как правило, это новостные и информационные проекты.

В процентном соотношении это составляет 0,5-3% от общего органического трафика. Для сравнения: социальные сети обычно дают 5-15% трафика большинству сайтов, Яндекс.Дзен в лучшие времена приносил 3-5%. В такой парадигме — GEO не выгодная услуга. Если бы не одно НО, как и всякая история с PR и контент-маркетингом это приносит дополнительные профиты:

• Внутренние охваты аудитории внутри площадок где размещается контент
• Переходы со сторонних площадок на ваш сайт (это и доп трафик и хорошие поведенческие для SEO
• Трафик из поисковых систем по информационным ключам от размещенного контента. Попадание в нейроответы частично нивелирует потеряю самого поискового трафика по информационным ключам. 
• Размещаясь на разных ресурсах мы получаем дополнительные места в выдаче.
• Прочие профиты PR-характера: охваты, упоминания бренда
• Влияние на EEAT-факторы, особенно если мы публикуем контент от имени человека, который является лицом компании.

Другими словами, если вы ранее не занимались контент-маркетингом и PR, или занимались несистемно, то это отличный способ начать

Еще есть важный нюанс, который частично оправдывает инвестиции в это направление. Качество трафика из нейросетей заметно выше среднего. Пользователи, которые переходят по ссылкам из ИИ-ответов, показывают больше времени на сайте, выше глубину просмотра и лучшую конверсию в целевые действия. Это логично — они уже получили предварительную информацию от нейросети и приходят на сайт более мотивированными. Плюс доверие ответам выше чем результатам поиска или клику на рекламе. Ответ нейросети воспринимается как совет. 

Согласно западным исследованиям:

ChatGPT показывает более высокую эффективность в отправке пользователей на внешние ресурсы:

• Пользователи ChatGPT в 2,3 раза чаще переходят на внешние сайты
• Более качественный трафик: клики из ChatGPT конвертируются в 6,8 раз лучше, чем органический трафик из Google
• В отдельных случаях ChatGPT-трафик составляет 4% от общего объёма, но обеспечивает 22% конверсий

Слабые стороны услуги 

Главная проблема GEO/AEO — сложность измерения результатов. В отличие от классического SEO, где есть понятные метрики вроде позиций в выдаче и органического трафика, здесь всё намного запутаннее. Даже в обычной поисковой выдаче мы часто не понимаем, что дает конкретная позиция из-за персонализации, динамических блоков, региональных факторов. А в случае с чатами ситуация ещё сложнее.

Мы можем только вбивать тестовые запросы в ChatGPT и смотреть, упоминает ли он наш бренд в ответах. Но эти запросы синтетические — их формулировки далеки от того, как реальные пользователи общаются с нейросетями. Люди не пишут ChatGPT «пластиковые окна москва», как в Wordstat. Они формулируют сложные, контекстные вопросы.

Вторая серьёзная проблема — гиперперсонализация ответов. Если у пользователя в ИИ-агенте включена память, система обучается на истории его запросов и выдаёт персонализированные результаты. То, что вижу я, может кардинально отличаться от того, что увидите вы на тот же запрос. Как в таких условиях проверить объективную, усреднённую выдачу? Практически никак, потому что единой выдачи просто не существует.

Третья проблема касается гарантий результата. Никто пока не знает точно, как работают алгоритмы выбора источников в нейросетях, и не может гарантировать попадание в ответы ИИ. Даже в классическом SEO, которому уже много лет, нет стопроцентных гарантий. А здесь мы имеем дело с экспериментальной областью, где алгоритмы постоянно меняются, а принципы работы остаются коммерческой тайной разработчиков.

Спасибо Илье Карбышеву за систематизацию претензий к услуге GEO
Подписаться на Илью можно тут: https://t.me/karbyshev_seo

Кому GEO/AEO подходит и стоит ли вкладываться

GEO и AEO имеет смысл рассматривать, если у вас есть бюджет для экспериментов без гарантированного ROI в ближайшие полгода-год. Это направление больше подходит для информационных ниш, где компания может создавать экспертный контент и рассчитывает на долгосрочную перспективу. Важно понимать, что это дополнение к основной маркетинговой стратегии, а не её замена.

Не стоит связываться с GEO/AEO при ограниченном бюджете — в таком случае лучше сосредоточиться на проверенном классическом SEO. Также это направление не подходит тем, кто ожидает быстрых результатов, работает в узкокоммерческих нишах или нуждается в гарантированных и легко измеримых результатах.

Услуга нужная и перспективная, будет развиваться по мере роста популярности нейросетей. Пробовать стоит, изучать принципы работы — тоже. Но важно помнить: пока никто не знает наверняка, как это работает в масштабе, и не может дать железных гарантий результата.

Механика услуги в целом понятна: создавать качественные, достоверные источники информации о бренде, продукте или услуге везде, где это возможно, чтобы название компании попадало в ответы нейросетей. На выходе клиент получает дополнительные охваты, упоминания, формирование брендовой истории в интернете и потенциальный трафик из нейросетей, который пока небольшой, но может вырасти в будущем.

Глобальная задача GEO/AEO — оставить достаточно следов в интернете и в правильных местах, чтобы стать заметным для алгоритмов, которые формируют ответы искусственного интеллекта.

❓ Часто задаваемые вопросы о GEO и AEO

Что такое GEO (Generative Engine Optimization)?

GEO — это оптимизация контента для генеративных нейросетей (ChatGPT, Perplexity и др.) с целью попасть в их ответы как источник информации. Цель GEO — привлечение трафика из нейроответов и формирование присутствия бренда

Чем GEO отличается от AEO (Answer Engine Optimization)?

GEO нацелен на генеративные модели (ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek и пр.), которые создают ответы, используя обучающие выборки и актуальные источники. AEO — это оптимизация под поисковые системы (Google AI Overviews, Яндекс.Нейро) и голосовых помощников, где важна структурированность для прямого ответа (сниппеты, голосовые результаты).

Почему GEO и AEO важны для бизнеса?

К 2026 году до 25% традиционного поискового трафика сместится в нейросетевые сценарии. Попадание в AI-ответы повышает доверие к бренду и увеличивает конверсию в 2-3 раза по сравнению с обычным органическим трафиком.

Какие метрики используются для оценки эффективности GEO/AEO?

Прямых метрик в Google Search Console или Яндекс.Вебмастере пока нет. Основные показатели: количество упоминаний бренда в AI-ответах, рост LLM-трафика, поведенческие показатели (время на сайте, глубина просмотра), конверсии AI-пользователей и рост брендовых запросов.

Нужно ли создавать отдельные статьи под GEO, или достаточно оптимизировать существующие?

Идеально — комбинированный подход: улучшить существующие статьи, если необходимо,  и создать новые материалы, заточенные под конкретный интент, то есть группу ключевых слов