Рубрика: "GEO / AEO"

Для бизнеса отзыв остается публичным свидетельством клиентского опыта, а для AI-системы — одним из возможных источников сведений о компании. Поэтому важно следить за содержанием отзывов, ответами на них и точностью описания в AI-ответах. Рассказываем, что проверять, как просить клиентов о новых отзывах и какие показатели отслеживать.

Мы поговорили с владельцами агентств, редакторами и маркетологами компаний, которые выпускают контент сами. Они рассказали, где AI уже экономит время, почему расходы часто переходят на другие этапы и какие способы автоматизации выдерживают проверку здравым смыслом. Получился срез рынка — но без единого ответа для всех.

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.

Пользователя можно подвести к целевому действию без давления и агрессивных CTA. Разбираем три механики, которые в 2026 году помогают вовлечь, показать ценность следующего шага и проверить результат по данным.

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.

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.

Бюджеты на GEO уже выделяются, хотя рынок еще договаривается, что именно считать AI-видимостью и как измерять результат. Смотрим, какие подходы складываются на мировом рынке и как мы в TexTerra определяем KPI и границы ответственности.

Одинаково слабая видимость в AI-ответах может говорить о противоположных проблемах: у зрелого бренда слишком много противоречивых сведений, у нового проекта — слишком мало подтвержденных фактов. Разбираемся, как провести диагностику и собрать GEO-стратегию под реальную ситуацию бизнеса.