GEO шире, чем SEO, а большинство компаний к этому не готовы

Раньше поисковая стратегия была простой. Клиент задавал вопрос, вводил его в поисковую систему, а бренды боролись за самые высокие позиции в результатах поиска. Но эта модель быстро меняется.

Все чаще поиск информации происходит внутри систем ИИ, которые анализируют данные, обобщают источники и дают ответ еще до того, как клиент попадет на сайт бренда. Одним из ответов на эти изменения стала оптимизация для генеративных систем (GEO), однако компании рискуют слишком узко понимать, чего на самом деле требует этот переход.

В сентябрьском обновлении исследования IAB «Прогноз на 2026 год» 44% американских рекламодателей назвали адаптацию к меняющемуся поведению потребителей, в том числе к поиску с помощью ИИ, главной проблемой при планировании инвестиций в медиарекламу. Кроме того, 76% уделяют больше внимания оптимизации контента для ответов, сгенерированных ИИ, — это направление опережает все остальные.

Ошибочно считать GEO просто следующим этапом развития SEO. Поиск с помощью ИИ становится задачей для всей компании: он затрагивает маркетинг, данные, технологии, контент, коммуникации и клиентский опыт. Компании, которые успешно адаптируются, не ограничатся оптимизацией под новый поисковый интерфейс. Они переосмыслят то, как взаимодействуют их цифровое присутствие, корпоративные знания и авторитет за пределами компании.

Поисковая выдача превращается в ответ

Традиционное SEO строилось вокруг позиций в выдаче: цель была четкой, а прогресс можно было легко измерить. GEO предполагает другой тип видимости. Теперь компаниям все чаще нужно не просто выяснять, занимает ли страница высокую позицию по определенному ключевому слову, а понимать, появляется ли их бренд в ответах на вопросы клиентов, как именно его описывают и какие источники влияют на это описание.

Компании уже ощущают эти изменения. Британский издатель Reach, выпускающий Mirror и Express, сообщил о снижении трафика из Google на 46% по сравнению с прошлым годом. По мнению компании, этому способствуют такие функции, как AI Overviews и AI Mode, из-за которых читателям реже приходится переходить на сайты. Снижение трафика из традиционного поиска не всегда означает, что люди теряют интерес к той или иной категории товаров или бренду. Оно также может указывать на то, что поиск информации распределяется между разными интерфейсами и все чаще происходит еще до посещения сайта.

Для брендов это меняет сам вопрос. Теперь важно не только то, какое место занимает сайт в поисковой выдаче. Не менее важно, есть ли у систем ИИ достаточно информации и контекста, чтобы понять, почему бренд актуален для заданного вопроса.

GEO начинается с основ SEO

Может возникнуть соблазн считать GEO отдельным от SEO направлением, но большая часть подготовительной работы остается той же. Системам ИИ по-прежнему нужно находить, интерпретировать и оценивать информацию, поэтому важны техническая доступность сайта, его структура и ясный контент.

В этом году данные Cloudflare Radar показали, что боты создают более половины запросов к веб-страницам в сети Cloudflare. Не все эти боты — агенты ИИ, но все большую долю аудитории любого сайта теперь составляет программное обеспечение, которому нужны достаточно подробные сведения и контекст, чтобы понять, что оно находит. Возможно, компаниям придется вернуться к основам, которыми многие из них пренебрегали.

Если важная информация скрыта в сложном интерфейсе, по-разному представлена на разных страницах или недоступна для поискового робота, системе ИИ будет сложнее ее обработать; то же относится и к посетителям-людям. Типичные проблемы легко обнаружить: сведения о продукте появляются только после выполнения JavaScript, который выполняют не все роботы для ИИ, а информация о ценах или правилах компании изложена на разных страницах по-разному.

Но техническая доступность — лишь отправная точка. Все бренды конкурируют в одних и тех же немногих системах ИИ, а значит, сами эти системы не становятся конкурентным преимуществом. Им становится контекст. Для брендов его формируют данные, экспертные знания, контент, понимание клиентов и более широкая информационная среда, в которой они представлены.

Качество контента важнее, когда его читает ИИ

Много говорят о том, как писать контент, который будут показывать системы ИИ. Часть обсуждений посвящена приемам форматирования или попыткам разобраться в устройстве отдельных моделей. Большинство таких приемов быстро устаревает, и я бы не стал строить на них стратегию.

Модели, системы поиска информации и источники будут меняться. Прием, который кажется эффективным сегодня, через несколько месяцев может дать совсем другие результаты. Более устойчивый подход — создавать полезный, авторитетный контент, который ясно отвечает на реальные вопросы клиентов и демонстрирует глубокое знание предмета. Компаниям стоит начать с анализа уже опубликованных материалов. Отвечают ли они на важные вопросы клиентов? Ясно ли в них проявляется экспертность? Согласована ли важная информация во всей цифровой среде?

На видимость в ответах ИИ влияет широкий спектр факторов: качество контента, техническая основа, структурированные данные, авторитетность и упоминания на сторонних ресурсах. В последнем исследовании Muck Rack о цитировании источников в ответах ИИ выяснилось, что 84% ссылок, приводимых в ответах ChatGPT, Claude и Gemini, вели на материалы, получившие распространение благодаря внешним источникам, в том числе журналистские публикации, академические исследования и другие сторонние ресурсы. Поэтому GEO выходит далеко за рамки того, что бренд публикует на собственном сайте, и поэтому в обсуждении должны участвовать команды по связям с общественностью.

Проблема взаимодействия команд шире, чем технологические сложности

По моему опыту, технологии редко оказываются самым сложным аспектом адаптации к поиску с помощью ИИ. Гораздо труднее наладить взаимодействие команд, когда ИИ становится частью процесса поиска и обнаружения информации. Традиционно поисковая стратегия распределялась между разными специалистами: SEO-команды отслеживали позиции, контент-команды создавали страницы, команды по связям с общественностью работали с публикациями в СМИ, а разработчики отвечали за техническую часть сайта. Поиск с помощью ИИ размывает эти границы: на то, что попадёт в ответ ИИ, одновременно могут влиять все эти направления.

Опрос McKinsey «Состояние ИИ в 2026 году» подтверждает эту общую тенденцию: почти три четверти выявленных в нём компаний, добившихся высоких результатов благодаря ИИ, коренным образом перестроили рабочие процессы с его помощью — среди остальных респондентов так поступила четверть. С видимостью в ответах ИИ происходит то же самое. Если контент-команда обнаруживает, что ИИ неверно описывает бренд, исправлять ситуацию, возможно, придётся на сайте, в данных о продукте, в стороннем каталоге или в материалах прессы, на которые опирается модель.

Чтобы решить эту проблему, отвечающим за эти направления командам нужно действовать сообща, а не считать GEO ещё одной задачей, за которую отвечает один отдел.

Перед руководителями всё чаще встаёт вопрос: кто отвечает за видимость в ответах ИИ?

В этой работе будут задействованы несколько команд, но за результат должен отвечать один руководитель: он определяет систему показателей, периодичность проверок и порядок действий, если система ИИ неверно представляет бренд. Маркетологи, специалисты по связям с общественностью, технические специалисты и руководители по работе с данными должны выработать общее понимание того, как бренд представлен в системах ИИ, что влияет на их ответы и как организации следует реагировать на возникающие пробелы.

Измеряйте видимость по частоте, а не по позиции

Одно из важнейших предстоящих изменений касается того, как компании измеряют видимость в поиске. Традиционно позиции в поисковой выдаче давали маркетологам относительно простой показатель для отслеживания, но ответы, сгенерированные ИИ, гораздо менее стабильны. Не существует единой позиции, которая гарантировала бы, что бренд заметят, а одно лишь упоминание в ответе не даёт полной картины. Бренд могут часто упоминать, но при этом описывать неверно; включать в ответ без ссылки на источник; цитировать на одном рынке и вовсе не упоминать на другом.

Это означает, что GEO смещает фокус с позиции бренда на то, как часто он появляется в ответах, как его описывают и какие источники влияют на ответы. Практики измерения пока не успевают за этими изменениями. В том же исследовании IAB 86% покупателей заявили, что уже меняют или планируют изменить подход к оценке эффективности медиаразмещений из-за разговорных ИИ-инструментов и ИИ-агентов, а 45% назвали сравнение клиентских путей с использованием ИИ и традиционных клиентских путей главной проблемой измерения. На практике GEO становится не только задачей поискового продвижения, но и задачей измерения и организации рабочих процессов.

Практичный способ начать — взять за основу вопросы, которые клиенты уже задают. Составьте репрезентативный список таких вопросов, регулярно задавайте их на основных платформах ИИ и фиксируйте, появляется ли бренд в ответах, как его описывают, какие конкуренты упоминаются рядом и на какие источники ссылаются. Каждый вопрос нужно задавать несколько раз. Один и тот же запрос при каждом запуске может давать разные ответы, поэтому видимость следует оценивать по частоте, а не по одному снимку экрана. Со временем эту оценку можно связать с последующими показателями, включая трафик с переходов из ИИ, вовлечённость и конверсии.

Уже есть свидетельства того, как быстро может меняться ситуация. Согласно данным Adobe о покупках в праздничный сезон, в праздничный сезон 2025 года трафик из генеративных ИИ-инструментов на сайты розничных продавцов в США вырос на 693.4% год к году, а посетители, пришедшие из таких инструментов, совершали покупки чаще, чем остальные посетители. Этот рост начался с низкой базы, и динамика будет неодинаковой для разных компаний. Но эти данные показывают, что видимость в ответах ИИ уже сегодня можно измерять и связывать с реальными результатами бизнеса.

Рассматривайте GEO как постоянную рабочую функцию, а не разовую кампанию

Поиск с помощью ИИ не означает, что компаниям нужно отбросить всё, что они уже знают о SEO. Это означает, что нужно смотреть дальше поисковых позиций и учитывать: между вопросами клиентов и получаемой ими информацией всё чаще появляется дополнительное звено.

Однако компаниям не следует превращать работу над видимостью в ответах ИИ в ещё одну изолированную маркетинговую тактику или разовую проверку. Модели и источники постоянно меняются, поэтому первая проверка — не конечная цель. Гораздо важнее использовать полученные данные, чтобы понять, как наладить взаимодействие контент-команд, специалистов по данным, технических специалистов, команд по связям с общественностью и специалистов по клиентскому опыту. Поиск становится всё более разговорным, а ИИ-системы всё чаще действуют как агенты: они начинают самостоятельно искать информацию и действовать от имени клиента. В таких условиях видимость бренда зависит от того, что эти системы могут найти, проверить и повторить о нём.