И SEO, и GEO стараются удовлетворить запрос человека максимально релевантным и полезным контентом. Просто делают это немного по-разному, дополняя друг друга.
GEO — новая практика работы с контентом, которая способствует попаданию в AI-саммари поисковых систем.
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 ← вы здесь
- Оптимизация контента под GEO: тактика и метрики эффективности
- Инструменты аналитики и методы оптимизации под GEO
Итак, сначала оценим сходство GEO и SEO
Сходство 1. Единая цель — полезный контент для пользователя
Поисковые алгоритмы Google находят наиболее подходящий ответ под запрос пользователя. Генеративные системы тоже стремятся давать верные и полезные ответы — а значит, им нужны лучшие источники. Для авторов это означает, что по-прежнему выиграет тот, кто предлагает самую ценную информацию.
Если вы делаете упор на качество и пользу для читателя, у вас хорошие шансы и на видимость в генеративном поиске, ведь ИИ-модели «тянут» контент с проверенных, удовлетворяющих пользователя страниц.
Сходство 2. Высокое качество контента — залог видимости
Алгоритмы ранжирования Google оценивают качество контента по принципу E-E-A-T: опыт, экспертность, авторитетность и надежность.
То же самое справедливо и для GEO. Генеративная модель не просто ищет совпадение по словам — она «читает» страницы и лучше понимает смысл. Поэтому ей нужны действительно информативные, продуманные тексты.
Практика показывает: если страница уверенно занимает место в топе обычной выдачи по важному ключевому слову, то она часто фигурирует и в ответах ИИ.
И наоборот, низкокачественный «SEO-контент», сделанный для роботов, в generative search не пригодится — модель его проигнорирует или, хуже, он навредит репутации источника.
Сходство 3. Наличие ключевых слов и понимание поисковых запросов
Хотя ИИ ищет по смыслу, нежели по буквальному совпадению, запросы всё равно состоят из слов. Пользователи вбивают и произносят фразы, и нужно понимать, какие формулировки они используют.
В GEO сохраняется значение исследования поисковых запросов — просто упор смещается на длинные, разговорные формы. Проанализировав, как люди спрашивают голосовых ассистентов или чатботов, какие «боли» формулируют, вы лучше подготовите контент.
Другими словами, знание поисковых терминов и намерений остаётся фундаментом: нужно понимать свою аудиторию, их язык и потребности, чтобы и традиционный алгоритм, и ИИ восприняли ваш материал как ответ на запрос.
Сходство 4. Важность репутации и авторитетности (E-E-A-T)
В SEO есть понятие авторитетности домена, доверия к сайту. Генеративный поиск тоже заинтересован опираться на надежные источники. Особенно по темам YMYL (Your Money or Your Life — Ваши деньги или ваша жизнь) модели будут склонны использовать контент экспертов, официальных организаций и т.п.
Чем лучше ваша репутация (вэб мастера говорят «трастовость») — через качественный контент, признание отрасли, ссылки с уважаемых ресурсов — тем выше шанс, что ИИ «выберет» именно вас для ответа пользователю.
Редакциям хорошо бы задуматься о своём бренде: пользователи могут не видеть URL статьи в выдаче, но если ИИ текстом упомянет название вашего ресурса или пользователь заметит его среди источников, важно, чтобы бренд ассоциировался с экспертностью.
А теперь поговорим о ключевых различиях GEO и SEO
Различие 1. Фокус оптимизации
Традиционное SEO нацелено на повышение ранга страницы в поисковой выдаче (SERP). Главное — оказаться на первой странице, а лучше в топ-3, чтобы привлечь клики. В GEO же фокус смещён на попадание контента в текст ответа ИИ. То есть важно не просто быть «где-то в результатах», а стать частью самого ответа.
Если при SEO вы конкурируете за позицию, то при GEO – за цитирование в ответе. Это совсем иной подход к метрикам успеха (о них ниже). Кроме того, SEO в основном подразумевает работу с одним крупнейшим каналом (Google, реже Bing), тогда как генеративных платформ множество. Уже сейчас есть ChatGPT, Bing Chat, Perplexity, Genspark, Grok, DeepSeek, Baidu Ernie и др., плюс SGE в Google — и у каждой своя логика выбора источников. GEO охватывает весь этот спектр, поэтому оптимизатору придётся учитывать разные движки и сценарии использования.
Стоит отметить, что пока Google остаётся основным источником поискового трафика (у него ~5 млрд пользователей против ~200 млн у ChatGPT на 2023 год), поэтому GEO дополняет SEO, а не заменяет.
Отказываться от классических SEO-мер рано — они всё ещё приносят львиную долю аудитории. Но тренд очевиден: поиск смещается в сторону AI-обзоров, и со временем значение GEO будет расти. Сейчас мы на этапе, когда нужно готовиться к будущему, не потеряв текущие позиции.
Различие 2. Алгоритмы ранжирования и выбор контента
В традиционном поиске сайты ранжируются по совокупности сотен факторов: текстовая релевантность, плотность ключевых слов, PageRank (ссылочная массa), свежесть, поведение пользователей и др.
Генеративный движок выбирает информацию в два этапа: сначала работает обычный поисковый алгоритм для подбора кандидатов (он во многом тот же, что и был), а затем включается нейросеть, которая решает, что из этих страниц сказать пользователю. На втором этапе роль классических факторов снижается, зато влияют такие моменты, как:
- Полезность конкретного фрагмента: модель «прочтёт» страницу и извлечёт факты. Если на странице размазана вода по 2000 слов, а на другой – чёткий пункт с ответом, ИИ выберет последний. Структурированный текст побеждает (подробнее об этом далее).
- Семантическая близость к запросу: LLM оценивает полезность не только по точному вхождению слов, но и по смысловому соответствию. Например, на запрос «как завязать галстук» ИИ может учесть страницу с заголовком «Учимся завязывать галстук пошагово» даже без слова «как» — он «понимает», что это учебная инструкция. Это снижает значимость старых приёмов вроде точного вхождения ключевиков в заголовки.
- Разнообразие источников: генеративный ответ обычно комбинирует несколько источников. Google SGE, например, может одновременно показать информацию с 2–3 сайтов (а остальные показать под спойлером). Поэтому алгоритм стремится выбрать источники, дополняющие друг друга. Иногда это означает, что в ответ попадёт не сайт №1 и №2 из поисковой выдачи, а, скажем, №1, №3 и №7, если они вместе дают более полный обзор разных аспектов вопроса. Это новый шанс для тех, кто не всегда на первом месте: качественный нишевый контент может быть выбран ИИ ради полноты, даже если по SEO он ниже конкурента.
- Предпочтение определённым типам контента: Пока нет точных данных, но эксперты предполагают, что при генерации ответа модели могут предпочитать авторитетные жанры — например, для новостей взять выдержку из журналистской статьи, а не поста в соцсетях. Или для медицинского вопроса — фрагмент из блога клиники, игнорируя чей-то персональный блог. Эти «пристрастия» будут исследоваться, и возможно, под разные движки придётся адаптироваться (как в своё время подстраивались под новости Google News, видео на YouTube и т.д.).
В целом алгоритм генеративного поиска пока чёрный ящик для оптимизаторов, как когда-то и Google Search. Мы знаем, что «LLM запрашивает поисковик, потом сам решает, что ответить», но точные критерии отбора источников не раскрыты.
Однако уже ясно: структура и подача контента значат больше, чем классические факторы вроде плотности ключевых слов. SEO-методики, направленные сугубо на алгоритмы (например, покупка ссылок, ключевой спам), мало помогут, ведь ИИ их «не читает».
Дальше по теме Оптимизация контента под GEO: тактика и метрики эффективности