Сергей Ломакин

Одинаковая ошибка в нескольких публикациях еще не доказывает, что ее распространяют конкуренты: страницы могли скопировать один первоисточник, а AI — принять повторение за подтверждение. Но иногда конкуренты все-таки намеренно отравляют внешние источники — и такую практику можно условно назвать черным GEO. Рассказываем, как проверить обе версии и разобраться, что происходит с информацией о компании.

AI может снять с маркетолога часть рутины — но только если задача описана достаточно точно, а результат можно проверить. Для ежедневной сводки хватит расписания и шаблона, а вот для анализа отзывов, рекламы и CRM понадобятся дополнительные данные, правила и понятные границы действий. В статье разбираем, как выбрать уровень самостоятельности AI для разных процессов в отделе маркетинга.

AI-помощник может работать в самых разных сценариях, но качество его ответов все равно начинается с базы знаний. Она должна содержать актуальные документы, сохранять важные условия и учитывать права доступа, иначе помощник может найти неподходящие сведения. В статье показываем семь шагов подготовки корпоративного RAG — от отбора источников до обновления и проверки.

Самые эффективные тесты для AI-ассистента строятся на реальных задачах, с которыми он будет работать после запуска. Сначала команда описывает каждый сценарий пользователя, потом проверяет, как ассистент справляется со сложными ситуациями: запрос сформулирован неясно, нужной информации нет в базе, внешний сервис не отвечает или пользователь пытается получить доступ к чужому заказу... Показываем, как составить такой набор тестов, задать критерии оценки и проверять каждую новую версию ассистента.

AI-агент может найти для клиента нужный товар — и все же исключить предложение вашего магазина из сравнения. Так бывает, когда публичная цена недоступна, статус расходится с кнопкой или условия гарантии противоречат друг другу. Мы проверили шесть сценариев и выяснили, что поможет сделать данные магазина понятнее для агента.

У локального бизнеса появился новый клиентский маршрут: выбор и запись прямо в AI-интерфейсе. Показываем, как проверить готовность компании — от данных о филиалах до подтверждения брони.

Ссылка в AI-ответе может стать частью продуманного пользовательского пути — но только если у бизнеса есть контроль над сценарием. Показываем, где можно заранее задать нужные переходы, а где остается только повышать вероятность выбора подходящей страницы.

AI-помощник может подобрать нужный товар, но до покупки дело не дойдет, если в фиде одна цена, на сайте другая, а в корзине меняется вариант или наличие. Разбираем, какие товарные данные нужно привести в порядок, чтобы на всем пути до заказа покупатель видел актуальную и согласованную информацию.

Если вы тестируете правки под AI-видимость, важно корректно выдвигать гипотезы и так же корректно их проверять. Рассказываем, как оценивать влияние контента на видимость в нейросетях.

AI-ответ дает пользователю информацию или рекомендацию. AI-агент может выполнить следующий шаг — например, заполнить форму или оформить запись. Если ваш бизнес принимает заявки, бронирования и заказы онлайн, статья поможет оценить готовность к такому клиентскому пути.

Терминологическая граница между AEO и GEO может быть размытой, но вот последствия путаницы вполне конкретны: лишние работы, растянутые сроки и отчет, который трудно связать с задачей бизнеса. Разбираемся, как и зачем договариваться о терминах до согласования брифа и сметы.

У SEO-задач появилась новая точка отсчета — конкретный сценарий выбора. Один пользователь разбирается в проблеме, другой сравнивает подрядчиков, третий уточняет цену и сроки: показываем, как под эти этапы собирать бэклог и оценивать AI-видимость.

Чтобы запустить GEO, маркетинг в большинстве компаний не придется радикально пересобирать: большую часть задач уже могут закрыть SEO, редакция, PR, разработка и аналитика. Разбираем, какие навыки у наверняка есть у вашей команды, а чему ей еще предстоит научиться.