Roadmap на квартал: как запустить работу над видимостью в AI-ответах

Редакция «Текстерры»

Генеративные функции поиска во многом опираются на уже существующий поисковый индекс, базовые системы ранжирования и доступные источники в вебе. Это хорошая новость для компаний с уже работающим SEO: им не нужно начинать работы над видимостью с нуля. Если страницы индексируются, а на сайте есть коммерческие разделы, экспертный контент и данные аналитики, за 90 дней небольшая команда может запустить работу над AI-видимостью — и успеть получить первые результаты.

За 90 дней команда должна получить систему из 8 артефактов

Нельзя, однако, гарантировать, что за три месяца нейросеть начнет стабильно цитировать сайт по всем нужным запросам. Состав AI-ответов меняется, источники могут выпадать, а разные платформы работают по-разному. Например, Ahrefs на выборке 15 000 промптов обнаружил, что в среднем только 12% URL, которые цитировали ChatGPT, Gemini и Copilot, входили в топ-10 Google по тому же запросу; у Perplexity пересечение выше, но тоже не полное.

Реалистичная цель на этот период — найти страницы, которые уже могут стать источниками AI-ответов, доработать пилотную группу и получить управляемую систему, которую можно масштабировать.

Первый квартал — путь от карты возможностей к пилоту и масштабированию

Дни 1–15. Зафиксировать базу и собрать карту AI-возможностей

Первый этап — не классический SEO-аудит в духе «проверить все технические ошибки и собрать семантику заново». Если сайт уже продвигался, часть SEO-артефактов у вас есть: запросы, страницы, кластеры, позиции, показы, клики, коммерческие приоритеты.

На этапе AEO мы перекладываем эти данные на новую задачу: понять, какие запросы уже имеют потенциал попасть в AI-ответ, какие страницы могут стать источниками и кто сейчас занимает это место.

В SEO запрос часто ведет к посадочной странице. В AEO на тот же запрос нужно смотреть иначе: вызывает ли он AI-ответ, какие источники используются, есть ли бренд в ответе и что нужно улучшить на нашей странице, чтобы она стала более сильным источником, чем страницы конкурентов.

Шаг 1. Подготовить исходные данные

Берем данные минимум за последние 3–6 месяцев:

• запросы и страницы из Яндекс Вебмастера и Google Search Console;

• приоритетные коммерческие страницы;

• статьи, которые уже получают показы и трафик;

• страницы с просевшим CTR;

• список продуктов, услуг и направлений, которые важны бизнесу;

• список прямых и непрямых конкурентов.

Для первого этапа достаточно 100–300 запросов, которые реально важны для бизнеса и уже имеют признаки видимости — не нужно выгружать весь хвост семантики!

Шаг 2. Разделить запросы по 8 типам

В статье о промпт-сете для мониторинга бренда мы описали восемь типов запросов: брендовые, категорийные, сопоставительные, продуктовые, проблемно-решенческие, информационные, коммерческие и конкурентные. Это основа нашей методологии, и мы очень рекомендуем ознакомиться с материалом целиком — а здесь приведем по одному примеру запроса, чтобы дальше был понятен контекст работы.

Шаг 3. Проверить AI-ответы вручную

Дальше берем 50–70 приоритетных запросов и проверяем:

• есть ли бренд в AI-ответах;

• есть ли сайт в источниках;

• какие конкуренты упомянуты;

• какие страницы стали источниками;

• есть ли ошибки в описании бренда, услуги, цены, региона, условий;

• отличается ли ответ при близких формулировках запроса.

Платформы выбираем по аудитории проекта. Для российского бизнеса логично проверять Яндекс, Алису, GigaChat, ChatGPT; для международных или экспортных проектов — добавлять Google, ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot.

Ручная проверка полезна на старте: она помогает увидеть, как нейросеть описывает бренд, кого ставит рядом, какие источники использует и где ошибается.

Но у ручной проверки есть ограничение: ответы вариабельны, зависят от формулировки запроса, платформы, региона, истории диалога и времени проверки. Для репрезентативной картины лучше прогонять промпт-сет программно несколько раз: с одинаковыми настройками, повторяемыми запросами и сохранением полных ответов. В TexTerra мы делаем GEO/AEO-аудит и работу над AI-видимостью именно так: собираем промпт-сет, проверяем бренд и категорию в разных сценариях, фиксируем источники, ошибки, конкурентов и зоны роста.

Дарья Завьялова,

главред в маркетинге TexTerra

Шаг 4. Учесть расширение запроса связанными подтемами

В AI-поиске мало смотреть на связь конкретного запроса с конкретной посадочной. У Google есть механизм ветвления, или расширения запроса связанными подтемами (query fan-out), при котором модель генерирует несколько связанных запросов по подтемам, чтобы собрать более полный ответ на исходный вопрос.

Например, пользователь спрашивает: «как выбрать SEO-подрядчика». Для полного ответа системе может быть недостаточно одной статьи с общими советами, и она может параллельно учитывать связанные подтемы: какие критерии выбора важны, сколько стоят услуги, какие KPI стоит обсуждать, как проверять опыт агентства, какие вопросы задать перед договором и по каким признакам распознать слабое предложение. Это и есть ветвление запроса.

Для AEO это означает: нужно проверять не только буквальную формулировку запроса, но и смысловые подзадачи, из которых нейросеть может собрать ответ.

Главное — не плодить отдельные страницы под каждое ветвление ради манипуляции поиском или генеративными ответами! Fan-out разумнее использовать как способ понять, какие смысловые блоки должны быть на сильной странице.

Шаг 5. Собрать карту AI-возможностей

По итогам первых двух недель должна появиться таблица, с которой можно работать дальше.

Этап можно считать успешно пройденным, если по каждому приоритетному запросу понятно: есть ли AI-ответ, кто сейчас приоритетный источник, какая наша страница может конкурировать с ним и что мешает ей стать сильнее.

Дни 16–30. Выбрать пилотные страницы

Теперь нужно выбрать страницы, которые будем дорабатывать в пилоте. Не весь блог, не все услуги, не все карточки. Для первого проекта достаточно 10–20 URL.

Как выбрать страницы для пилота

Хороший кандидат для AEO-пилота — это страница, у которой уже есть SEO-фундамент и понятная гипотеза усиления.

Если страница уже в топе, но AI-ответ берет конкурента, это хороший кандидат. Если страница вообще не индексируется, не соответствует интенту или давно не обновлялась, сначала решаем базовую проблему на уровне SEO.

Что фиксировать по каждой странице

По каждой из приоритетных страниц нужно завести отдельный тикет с работами, чтобы не переписывать ее бесцельно несколько раз наугад. Мы рекомендуем такой шаблон:

Так команда сразу видит не только список URL, но и смысл каждой доработки.

Этап можно считать успешно пройденным, если редактор, SEO-специалист и разработчик одинаково понимают, какие страницы меняются, зачем они меняются и как будет проверяться результат.

Дни 31–45. Усилить страницы как источники ответа

На этом этапе важно сделать страницу более полезной для человека и более понятной для поисковой системы.

FAQ, короткий ответ в начале, таблицы и структурированные данные действительно могут помочь, но если текст остается общим, устаревшим или не отвечает на вопрос пользователя, у него меньше шансов стать источником для AI-ответа. Поэтому главная задача этапа — усилить смысл: дать точный ответ, конкретику, доказательства, примеры и понятную структуру.

Авторы исследования GEO: Generative Engine Optimization, опубликованного на arXiv, протестировали методы повышения видимости в генеративных ответах и пришли к выводу, что добавление источников, цитат и статистики может повышать видимость контента; в эксперименте прирост доходил до 40% на разных запросах. Это, конечно, не гарантия для любого сайта, но хороший аргумент в пользу фактуры и доказательности, а не просто «ключей в тексте».

Как переписывать первые абзацы в главах и смысловых блоках

Плохой вариант:

Сегодня многие компании задумываются о том, как выбрать SEO-подрядчика. На рынке много предложений, и разобраться в них бывает непросто.

Хороший вариант:

Чтобы выбрать SEO-подрядчика, сначала проверьте три вещи: есть ли у команды опыт в вашей нише, как она оценивает результат и какие работы входят в ежемесячный план. Хороший подрядчик не обещает «топ за месяц», а показывает прогноз, риски, состав работ и понятную систему отчетности.

Во втором варианте есть ответ, критерии, ограничение и польза. Такой фрагмент проще использовать в AI-сводке — но, согласитесь, это ведь именно то, чему профессиональные контентщики учат уже много лет, так что ничего принципиально нового!

Какие блоки добавить в пилотные страницы

FAQ нужен не потому, что он продвигает страницу сам по себе, а потому что закрывает смежные вопросы пользователя — те самые ветвления, о которых мы говорили выше. На одну страницу обычно достаточно 4–6 вопросов, но если вопрос сложный и важный, лучше вынести его в отдельный раздел, а не прятать внизу.

Этап можно считать успешно пройденным, если по странице можно ответить на три вопроса: есть ли короткий и точный ответ, есть ли факты и/или таблицы и понятно ли, почему источнику можно доверять.

Дни 46–60. Проверить техчасть и доступность для краулеров

После контентных правок нужно убедиться, что поисковые системы и AI-сервисы могут нормально увидеть обновленные страницы. Для этого нужно убрать технические препятствия: индексацию, закрытые разделы, ошибки canonical, слабые метаданные, дубли, недоступный контент, неправильные структурированные данные.

После публикации правок отправляем страницы на переобход, фиксируем дату обновления и заносим URL в таблицу мониторинга. Первую проверку можно делать через 7–14 дней, но выводы лучше строить по тренду, а не по одному замеру.

Нас часто спрашивают, размечаем ли мы контент для видимости в нейросетях. Да, но не потому, что это какой-то особый «пропуск» в AI-ответы: Google прямо пишет, что для генеративного поиска нет специальной разметки, без которой бренд не появится в ответах нейросетей. Однако использовать разные типы разметки как часть SEO-стратегии по-прежнему разумно: они помогают поддерживать понятную структуру данных там, где соответствуют видимому содержанию страницы.

Дни 61–75. Усилить внешние сигналы

На третьем месяце нужно смотреть не только на сайт: для GEO важна также представленность бренда в разных источниках: медиа, обзорах, каталогах, рейтингах, кейсах, экспертных комментариях, карточках компании, отзывах.

Ahrefs в исследовании 75 000 брендов обнаружил, что брендовые упоминания в вебе коррелировали с присутствием бренда в Google AI Overviews сильнее, чем ссылки. Важно: корреляция не доказывает причинность! — но показывает, что представленность бренда за пределами собственного сайта нельзя игнорировать.

Гнаться за искусственными упоминаниями не стоит. Google подчеркивает: генеративный поиск, как и обычная выдача, опирается на системы качества и защиты от спама. Поэтому случайные, нерелевантные или накрученные упоминания не помогут продвижению — впрочем, здесь тоже никаких отличий от SEO последних лет.

Цель этапа — не «опубликовать N статей», а создать первые внешние подтверждения по темам, где бренд хочет быть видимым в AI-ответах.

Этап можно считать успешно пройденным, если команда понимает: где бренд уже представлен, где AI может брать устаревшие данные, какие внешние источники нужно обновить и какие новые публикации поддерживают пилотные страницы.

Дни 76–90. Оценить эффект и решить, что масштабировать

Последние две недели — время оценки пилота. Сейчас нужно понять:

• что изменилось в AI-ответах;

• какие страницы начали появляться как источники;

• где бренд упоминается без ссылки;

• какие конкуренты усилились;

• какие правки могли сработать;

• какие гипотезы не подтвердились;

• что стоит масштабировать в следующий квартал.

Что смотреть каждую неделю

Для пилота достаточно 20–30 контрольных запросов. Если промпт-сет больше, его можно проверять частями.

Важно разделять две ситуации:

1. Страница есть в источниках. Это значит, что система выбрала ее как один из возможных источников.

2. Информация со страницы повлияла на ответ. Это более сильный сигнал: AI использовал определение, таблицу, критерии, цифру, формулировку или пример.

Какие метрики использовать в финале пилота

Для 90-дневного roadmap достаточно рабочих показателей.

CTR нужно трактовать осторожно. Если показы остаются, а кликов меньше, причина может быть в AI-ответе, рекламе, сниппете, сезонности, изменении спроса или составе выдачи. Падение CTR — повод проверить выдачу вручную и сопоставить данные, а не сделать вывод, что AEO не работает.

Масштаб пилота зависит от размера сайта, команды и бизнес-задачи

90-дневный план нельзя одинаково применить к сайту на 50 страниц и к крупному e-commerce: масштаб нужно подбирать по ресурсам.

***

90 дней достаточно, чтобы понять, какие страницы, форматы и внешние сигналы начинают работать в AI-поиске. Но хороший результат обычно требует более длинного цикла: обновления контента, внешних подтверждений, регулярного мониторинга и аккуратного масштабирования.

Читайте также:

От SEO к многослойной видимости: что бизнесу надо знать про AI-поиск

Как собрать промпт-сет для мониторинга бренда в ИИ-ответах

GEO-бенчмарк: как сравнить себя с конкурентами в ИИ-поиске