Это полный цикл статей про GEO:
- Что такое GEO — Generative Search Engine — и как устроена поисковая оптимизация в эпоху генеративных ИИ
- Как подружить контент сайта с генеративной выдачей — практические рекомендации для редакций
- В чём разница между традиционным SEO и GEO
- Оптимизация контента сайта под GEO: тактика и метрики эффективности ← вы здесь
- Инструменты аналитики и методы оптимизации под GEO
При SEO специалисты обычно проводят исследование ключевиков, пишут контент под них, улучшают технические аспекты сайта (скорость, мобильность, разметку), наращивают ссылки, следят за аналитикой позиций и трафика.
GEO добавляет новые элементы в этот процесс:
- Исследование ИИ-ответов: нужно узнавать, что уже отвечает ChatGPT или SGE по вашей теме. Анализ так называемых AI Overview – как ИИ формулирует ответы, какие сайты часто цитирует – становится новым полем аналитики. Это сродни анализу сниппетов или «люди также спрашивают», но для AI.
- Keyword-ресёрч трансформируется: фокус на длинных естественных фразах, на вопросах и даже на популярных подсказках чатботов. Ваша контент-стратегия должна учитывать, какие проблемы и вопросы задаёт аудитория в разговорной манере. Например, вместо сухого «купить электровелосипед 2024» люди могут спросить: «Какой электровелосипед лучше для ежедневных поездок по городу?». Контент должен содержать ответ и на такой вопрос, причём явно, чтобы ИИ его выделил.
- Подстройка стиля и структуры контента. Если SEO-шники последних десятилетий гонялись за обратными ссылками и «ключами», то GEO-оптимизаторы уделяют больше внимания самому тексту. Практика показывает, что чёткая структура (заголовки, списки, шаги), разделение на смысловые блоки, вводные фразы типа «в итоге», «для сравнения» помогают LLM извлечь знания. В одном эксперименте, отмечает SEO-специалист Крис Лонг, generative search чаще подтягивал контент, оформленный как списки или таблицы, чем сплошной текст. Поэтому новая оптимизация – это в некотором роде редактура под ИИ: делать текст более «parse-friendly» для модели. О конкретных рекомендациях мы подробно поговорим в следующем разделе.
- Отслеживание присутствия в ответах. Вместо (или наряду с) мониторингом позиций в SERP, теперь важно отслеживать Reference Rate – частоту, с которой ваш бренд/сайт упоминается ИИ в ответах. Появляются инструменты, которые массово запускают запросы к LLM и фиксируют, упомянут ли ваш сайт, с каким сообщением, каким тоном. Уже существуют стартапы и функции в известных сервисах: Ahrefs запустил Brand Radar для отслеживания упоминаний бренда в AI-обзорах, Semrush внедрил инструменты для анализа видимости в генеративных платформах. Новые платформы – Profound, Goodwrite, Daydream – предлагают даже активное влияние на LLM: например, методом fine-tuning они пытаются «научить» модель чаще упоминать заданный бренд, или генерируют тысячи запросов, чтобы понять, где компания фигурирует. Это только зарождающаяся индустрия GEO-тулов, которая обещает стать не менее сложной, чем экосистема SEO-инструментов.
Метрики успеха
В SEO мы привыкли к таким метрикам, как позиция в выдаче, объем органического трафика, CTR (кликабельность сниппета), количество показов.
С появлением генеративных ответов эти метрики нужно пересматривать. Если ИИ-ассистент ответил пользователю без перехода на сайт, классический «клик» может не состояться — но бренд всё равно получил экспозицию (пользователь увидел название ресурса или услышал, откуда информация).
Для GEO предлагаются новые метрики:
- Импрессия в ответе и доля голоса в AI. Например, исследователи из Microsoft описывают показатель «Word Count» — доля слов ответа, взятая из вашего источника. Чем больше часть сгенерированного ответа опирается на ваш контент, тем выше ваш «вклад» и вероятность, что пользователь обратит внимание.
- Другой показатель — Reference Rate, упомянутый выше, – частота, с которой модель ссылается на ваш сайт при множестве разных запросов.
- Можно говорить и об аналоге CTR — Coefficient of AI Clicks, это вероятность, что пользователь кликнет на вашу ссылку из AI-обзора.
Пока Google не даёт статистику по SGE (и неизвестно, будет ли делиться этими данными), поэтому измерять эффективность GEO приходится косвенно. Тем не менее, теперь важны не только клики, но и то, как часто ваш бренд используется моделью в ответах.
В конечном счёте, GEO успех — это когда на вопрос пользователя ИИ отвечает, учитывая вашу информацию, а идеально — рекомендуя вашу компанию (например, «Лучшим решением может быть сервис X от [Ваша компания]…»).
Отметим, что традиционный поисковый трафик пока никуда не делся, и конверсия с него измеряется по-старому. Но постепенно маркетологи будут отчитываться не только о посетителях с поиска, но и о «упоминаниях в моделях» – например, сколько раз виртуальные ассистенты советовали наш продукт. Такая метрика отражает присутствие бренда в поле зрения ИИ, что становится новой формой узнаваемости.
В следующей статье мы расскажем, какими инструментами отслеживать упоминания брендов и покажем методы генеративной оптимизации.