Дисклеймер: эта статья рассчитана не на специалистов, ищущих прикладные материалы (такие есть у нас в блоге), а на руководителей, которым нужно в общих чертах понять, как работает нейропоиск, что входит в работы по продвижению в нем, какие задачи можно поставить действующей команде уже сейчас и как организовать работу между подразделениями.
GEO-продвижение может показаться радикально новым направлением, для которого сразу понадобится отдельный специалист со своим бюджетом, инструментами и планом работ. На практике большая часть задач уже знакома среднестатистическому отделу продвижения: меняются только объект анализа, критерии приоритета и способы измерения результата.
Разберем, какие GEO-задачи специалисты могут взять на себя уже сегодня и какие компетенции им потребуется развить.
На старте GEO несложно встроить в работу действующей команды
GEO — Generative Engine Optimization, или оптимизация под генеративные системы — помогает бренду, его продуктам, услугам и экспертным материалам появляться в ответах AI-систем. Работа в этом направлении охватывает сайт, внешние площадки и факты, на основе которых система формирует ответ.
Универсального набора приемов здесь нет. Например, для генеративных функций Google сохраняют значение базовые принципы SEO: страницы должны быть доступны для обхода, соответствовать техническим требованиям поиска и содержать полезную оригинальную информацию.
Поэтому GEO затрагивает сразу несколько направлений:
-
пользовательские сценарии и промпты;
-
техническую доступность страниц;
-
содержание сайта;
-
утвержденные факты о компании;
-
внешние публикации, карточки и отзывы;
-
мониторинг AI-ответов;
-
связь видимости с маркетинговыми и бизнес-результатами.
SEO, контент, PR, разработка, аналитика, продажи и поддержка продолжают отвечать за свои участки, но теперь их работа связана еще плотнее.
Так в общих чертах можно описать работу AI по поиску релевантного ответа на запрос о поиске бренда-подрядчика
Превращать GEO в крупное отдельное направление требуется не каждой компании. Иногда достаточно проверить несколько критичных сценариев и исправить обнаруженные ошибки. В других случаях часть работ удобнее передать подрядчику. Подробнее о выборе формата мы писали в статье «Как понять, нужно ли компании GEO-продвижение прямо сейчас».
Руководитель маркетинга задает приоритеты и связывает работу подразделений
Задача руководителя — определить, где AI-видимость влияет на бизнес, выбрать приоритетные сценарии, назначить владельцев задач и установить понятные критерии результата.
Текущие задачи
Для пилота достаточно выбрать несколько продуктов, аудиторий и ситуаций выбора. Проверять все продукты, формулировки и AI-системы одновременно — дорого и бессмысленно: полученный массив данных будет трудно превратить в задачи.
В первую очередь стоит анализировать ситуации, которые могут повлиять на решение клиента:
-
выбор продукта, услуги или подрядчика;
-
сравнение компаний и предложений;
-
проверка цены, сроков и условий;
-
поиск решения конкретной проблемы;
-
оценка опыта, надежности и специализации;
-
поиск поставщика в нужном регионе.
Дальше руководитель оценивает последствия ошибок. Неточность в годе основания компании куда как менее критична, чем устаревшая цена, неверная география работы или выдуманное преимущество.
Чем сильнее информация влияет на ожидания и решение клиента, тем выше ее приоритет в корректном изложении AI-систем.
После стартового среза задачи распределяются между профильными специалистами:
-
SEO сопоставляет пользовательские сценарии со страницами и источниками, помогает диагностировать причины слабой видимости;
-
редакция и продуктовая команда отвечают за полноту, ясность и согласованность сведений;
-
PR и SERM работают с внешними публикациями, профилями, карточками и отзывами;
-
разработка устраняет технические ограничения;
-
аналитика проводит стартовые и повторные замеры;
-
продажи и поддержка передают реальные вопросы, возражения и критерии выбора клиентов.
На уровне пилота нужен один владелец процесса, который собирает общий план и следит за зависимостями между задачами. Эту роль разумнее взять на себя самому руководителю маркетинга.
Новые компетенции
Руководителю потребуется прежде всего отделять важные для бизнеса проблемы от заметных, но второстепенных изменений в AI-ответах. Само по себе отсутствие бренда в одном ответе еще не определяет приоритет — важно учитывать тип запроса, роль бренда в выборе, устойчивость результата и возможный ущерб от ошибки.
О том, как системно подойти к работам по повышению AI-видимости, мы рассказали в статье «Стратегия AI-видимости: как связать бизнес-задачи, факты о бренде и потребности клиента».
Результат
У команды появляется единый план, где для каждой задачи указаны:
-
проблемный пользовательский сценарий;
-
обнаруженное расхождение или дефицит;
-
предполагаемая причина;
-
ответственный специалист;
-
ожидаемый результат;
-
способ и дата повторной проверки.
SEO-специалист связывает пользовательские сценарии со страницами и источниками
У SEO-специалиста обычно уже есть значительная часть базовых навыков для GEO: он умеет исследовать спрос, анализировать выдачу, находить конкурентов, выстраивать архитектуру сайта и оценивать соответствие страницы запросу.
В GEO этот анализ расширяется: специалисту нужно учитывать ответы AI-систем, их источники, контекст упоминания бренда и связь между развернутым пользовательским вопросом и несколькими возможными страницами.
Текущие задачи
-
SEO-специалист может:
-
участвовать в сборе промпт-сета вместе с маркетингом, продажами и редакцией;
-
сопоставить важные пользовательские сценарии со страницами сайта;
-
определить, существует ли подходящая страница для каждого сценария;
-
найти страницы, которые уже получают показы по нужной тематике;
-
выявить дублирующие материалы и конкуренцию страниц внутри сайта;
-
изучить бренды, сайты и площадки, которые регулярно появляются в AI-ответах;
-
сравнить полноту собственных страниц с источниками конкурентов;
-
передать контентные, технические и репутационные проблемы профильным специалистам.
Новые компетенции
SEO-специалисту потребуется дополнить привычный анализ выдачи проверкой AI-ответов. Важно фиксировать:
-
какие бренды названы;
-
кого система рекомендует;
-
какие страницы и сайты указаны среди источников;
-
насколько точно описана компания;
-
в каком контексте появляется бренд;
-
какие свойства продукта участвуют в сравнении;
-
какие внешние площадки подтверждают ответ.
Важно и то, что меняется также работа с самой сутью запроса. Google AI Overviews и AI Mode могут разбивать развернутый вопрос на несколько связанных поисковых запросов — этот механизм называется query fan-out. ChatGPT Search также может преобразовывать исходную формулировку в один или несколько более точных запросов, поэтому один промпт способен затронуть несколько тем, страниц и источников. Анализа одной ключевой фразы для такой диагностики недостаточно, как это могло быть в «классическом» SEO.
Еще один важный навык — поиск вероятной причины. Отсутствие страницы среди источников может быть связано с техническими ограничениями, слабым соответствием сценарию, нехваткой конкретных фактов, отсутствием внешних подтверждений или более полным материалом у конкурента. SEO-специалисту нужно различать эти случаи и передавать задачу подходящему исполнителю.
Руководителю стоит оценивать, умеет ли специалист работать с пользовательскими сценариями шире семантического ядра и способен ли отделить техническую проблему от контентной или репутационной.
Результат
Руководитель получает от SEO диагностику по приоритетным сценариям: где бренд проседает, какие страницы требуют усиления, какие источники участвуют в ответах и кому передать каждую задачу.
Редактор делает факты понятными и согласованными
Редактору не нужно осваивать никакой особый стиль текстов для LLM — его задачи остаются прежними, но растет их значение.
Четкие формулировки, понятные определения, хорошая структура и фактчекинг всегда были базовыми редакторскими задачами. С развитием AI их влияние выросло: теперь от качества текста зависит и то, как его поймет читатель, и то, какие сведения из него извлекут поисковые и генеративные системы — и, соответственно, как решится задача бизнеса.
Поэтому за профессию редактора я спокойна. AI уже сильно потеснил авторов-универсалов, которые собирали поверхностные тексты на любую тему, это верно. Но хороший редактор отвечает за смысл, связь с бизнес-задачей, точность фактов и качество материала целиком — и чем шире компании используют AI, тем нужнее становится человек, который умеет всем этим управлять.
Текущие задачи
Редактор может:
-
проверить, есть ли на странице сведения, которые влияют на выбор: назначение продукта, условия, цена, ограничения, география и доказательства результатов;
-
убрать устаревшие данные и противоречия между материалами;
-
отделить проверяемые факты от рекламных обещаний;
-
указать источники, автора и дату обновления.
Новые компетенции
В новой поисковой среде редактору приходится смотреть шире одного материала. Если на сайте, во внешней публикации, в презентации и карточке компании указаны разные цены или сроки, система получает несколько версий одного факта.
Управлять такими расхождениями помогает факт-матрица — реестр утвержденных сведений, владельцев, подтверждений и мест публикации. Порядок ее сборки мы показали в статье «Контентная гигиена для AI-ответов: как навести порядок в фактах о компании».
Редактору нужно научиться управлять фактами на уровне всего информационного контура компании:
-
определять, какие сведения критичны для решения клиента;
-
проверять, одинаково ли они представлены в разных источниках;
-
видеть утверждения, которым не хватает доказательств;
-
учитывать риск использования отдельной фразы вне контекста страницы;
-
связывать статьи, кейсы, справочные и коммерческие страницы;
-
следить, чтобы важные сведения присутствовали в тексте, даже если они также вынесены в изображения, презентации или документы;
-
передавать вопросы владельцам данных.
Продуктовая команда утверждает характеристики и состав продукта, финансы — цены и условия оплаты, продажи — фактический процесс работы с клиентом, юристы — юридически значимые формулировки, руководство — позиционирование и стратегические заявления. Редактор собирает эти сведения, проверяет согласованность и помогает изложить их понятно.
Результат
У компании появляется согласованная и регулярно обновляемая система фактов: SEO понимает, какие страницы нужно усилить, PR видит, каким утверждениям нужны внешние подтверждения, а аналитика знает, с чем сверять AI-ответы.
PR и SERM формируют внешний контур подтверждений
В зависимости от системы и запроса в AI-ответах могут участвовать официальный сайт, СМИ, каталоги, рейтинги, карты, маркетплейсы, форумы и отзывы. Поэтому значительная часть базовых GEO-задач уже входит в сферу PR и SERM: эти специалисты умеют работать с внешними публикациями, профилями компании и репутацией бренда.
Текущие задачи
PR-специалист может:
-
проверить, как компанию описывают внешние площадки;
-
обновить профили бренда и экспертов;
-
по возможности* устранить расхождения в названии, специализации, контактах и географии;
-
готовить кейсы с проверяемыми результатами;
-
размещать экспертные комментарии по темам, связанным с продуктом;
-
отслеживать устаревшие сведения и добиваться их исправления;
-
находить площадки, которые регулярно участвуют в AI-ответах по важным сценариям.
* часть упоминаний будет находиться в неуправляемом контуре, то есть на других сайтах. Связаться с владельцами этих платформ, чтобы исправить ошибку, получится не всегда.
SERM-специалист и клиентский сервис работают с карточками компании и отзывами. Их задача — следить за актуальностью данных и помогать клиентам оставлять содержательные отзывы о конкретной услуге, продукте или специалисте. Но готовые положительные формулировки от компании снижают доверие и могут нарушать правила площадки: полезнее предложить клиенту назвать задачу, критерии выбора, ход работы и полученный результат своими словами.
Новые компетенции
PR- и SERM-специалистам потребуется связывать внешнюю работу с конкретными дефицитами в AI-ответах.
Если система не видит отраслевой опыт компании, нужны кейсы и публикации, которые этот опыт подтверждают. Если она указывает устаревший регион работы, следует обновить карточки, каталоги и профили. Если конкурент выглядит убедительнее за счет подробных кейсов и отзывов, единичная имиджевая публикация вряд ли заметно изменит ситуацию.
Площадки придется оценивать по дополнительным критериям:
-
встречается ли источник в ответах по нужным сценариям;
-
подтверждает ли публикация важный для клиента факт;
-
согласуется ли она с данными на сайте и других площадках;
-
можно ли проверить приведенные сведения;
-
и очень важно: сохранит ли материал актуальность после изменений в продукте.
Охваты, переходы и цитируемость сохраняют значение, но к ним добавляется роль материала в общей системе подтверждений бренда.
Результат
У компании появляется согласованный внешний контур: актуальные профили, содержательные отзывы, кейсы и публикации, которые подтверждают важные для клиента сведения. Редакция использует эти подтверждения на сайте, аналитика отслеживает их присутствие в AI-ответах, а руководитель видит, каких доказательств бренду еще не хватает.
SEO и разработка обеспечивают техническую доступность контента
Даже сильный материал не сможет стать источником, если система не открывает страницу, получает пустой или неполный контент либо видит конфликтующие адреса.
Техническую часть GEO совместно ведут SEO-специалист и разработчик. SEO формулирует требования и диагностирует проблему на уровне поиска. Разработчик либо системный администратор проверяет фактическую отдачу страницы и устраняет ограничения со стороны сервера, JavaScript, шаблонов, CDN, WAF и антибот-систем.
Текущие задачи
Вместе специалисты могут:
-
проверить доступность и индексирование приоритетных URL;
-
найти случайные запреты на обход и индексацию;
-
проверить HTTP-ответы, редиректы и canonical;
-
убедиться, что основной контент доступен в текстовом виде;
-
устранить дубли и ошибки канонизации;
-
проверить внутренние ссылки и sitemap;
-
диагностировать ограничения со стороны JavaScript, CDN, WAF, капч и rate limits;
-
проследить, чтобы обновления сайта не нарушали уже внедренные настройки.
Подробный порядок проверки мы разобрали в статье «Как открыть сайт для AI и что для этого сделать маркетингу, SEO и разработке».
Новые компетенции
Техническим специалистам потребуется учитывать, что у одной компании могут быть разные роботы для поиска, пользовательского доступа и сбора данных для обучения моделей. Важно, что доступность сайта для одного краулера не гарантирует доступ остальным системам. Например, OpenAI указывает, что для включения материалов в сводки и фрагменты ChatGPT Search сайту следует разрешить OAI-SearchBot, а вот GPTBot выполняет другую функцию и связан с использованием контента для обучения моделей.
Правила для основных систем, ограничения robots.txt и порядок проверки подлинности ботов мы собрали в статье «Каких AI-краулеров пускать на сайт и как настроить robots.txt для AI-видимости».
Специалистам важно уметь:
-
раздельно управлять доступом разных краулеров;
-
проверять ограничения на уровне robots.txt, сервера, CDN и WAF;
-
диагностировать технические причины отсутствия страницы среди источников;
-
отличать проблему доступа от слабого содержания страницы;
-
внедрять стандартные структурированные данные по согласованным сведениям;
-
учитывать требования к AI-доступности при релизах и изменениях сайта.
Специальной разметки для AI-ответов Google не требует, но речь именно про специальную — обычная Schema.org сохраняет свое значение для поиска, и для AI-краулеров она так же полезна. Здесь команды снова работают в более плотной, чем раньше, связке: маркетинг собирает сведения о компании, филиалах, услугах и экспертах в единую систему, SEO формулирует требования к формату разметки, а разработка внедряет ее в шаблоны.
Большинство таких компетенций можно развить внутри команды. Внешняя техническая помощь чаще требуется при сложной инфраструктуре, большом числе сайтов или отсутствии специалиста, способного провести диагностику на уровне сервера и систем защиты.
Результат
Приоритетные страницы доступны нужным системам, корректно индексируются и передают согласованные сведения. Руководитель понимает, какие ограничения устранены, какие изменения требуют разработки и где причина слабой видимости связана с содержанием, источниками или позиционированием.
Аналитик измеряет AI-видимость в изменчивой среде
Аналитик уже умеет строить базовые срезы, сравнивать периоды, сегментировать данные и связывать маркетинговые показатели с результатами бизнеса. В GEO к этой работе добавляется анализ AI-ответов: упоминается ли бренд, как его описывают, входит ли компания в рекомендации и на какие источники ссылается система.
Текущие задачи
Аналитик может провести стартовый замер по ограниченному промпт-сету и зафиксировать:
-
AI-систему;
-
формулировку запроса;
-
дату и регион, если он влияет на результат;
-
присутствие бренда и конкурентов;
-
корректность ключевых сведений;
-
контекст упоминания;
-
источники ответа, включая URL компании;
-
характер обнаруженной проблемы.
Промпты стоит группировать по тем же пользовательским сценариям, которые команда выбрала на старте: выбор, сравнение, поиск решения, проверка характеристик и условий, локальный запрос. Такая группировка показывает, где AI-видимость связана с решением клиента.
Ответы могут меняться от запуска к запуску, поэтому важные сценарии проверяют повторно в сопоставимых условиях. Задача аналитика — отделить случайное колебание от устойчивого изменения.
Новые компетенции
Аналитику потребуется различать несколько результатов GEO-работ:
-
бренд упоминают чаще;
-
компания чаще входит в рекомендации;
-
ответы стали точнее;
-
среди источников появились нужные страницы;
-
сократилось число критичных ошибок;
-
выросли переходы из AI-систем;
-
изменились брендовый спрос, прямые обращения или другие косвенные сигналы.
Последние показатели особенно сложны для оценки, и аналитика влияния нейросетей на реальные бизнес-показатели — принципиально новая область для большинства аналитиков сегодня. Пользователь может увидеть бренд в AI-ответе, затем найти его через обычный поиск, перейти напрямую или обратиться по рекомендации. Поэтому результат оценивают по сочетанию прямых и косвенных сигналов. Подробнее мы писали об этом в статье «Как отслеживать лиды из ChatGPT, Perplexity и других AI-систем».
Еще один навык — разделение оперативного мониторинга и отчетности для руководителя.
Оперативный мониторинг помогает быстро заметить критичную ошибку или исчезновение бренда из ответов по значимому сценарию. Управленческий отчет показывает динамику, связывает изменения с выполненными задачами и помогает выбрать следующие приоритеты.
Подходящие форматы мы разобрали в материалах «Еженедельный мониторинг GEO: какие изменения в AI-ответах требуют быстрой реакции» и «Шаблон отчета по AI-видимости: метрики и таблицы для команды».
Результат
Руководитель получает данные, по которым можно решить:
-
какие инициативы продолжать;
-
где требуется новая гипотеза;
-
какие ошибки исправлять в первую очередь;
-
какие результаты пока нестабильны;
-
на какие задачи сейчас не стоит направлять ресурсы.
Продажи и поддержка передают реальные сценарии выбора
Без данных от подразделений, которые общаются с клиентами, промпт-сет рискует превратиться в аналог семантического ядра, только к тому же оторванный от реального поведения аудитории.
Продажи и поддержка знают, какие вопросы возникают перед покупкой, с кем компанию сравнивают, какие сведения вызывают сомнения и какие ошибки в публичной информации приводят клиента с неверными ожиданиями — поэтому сведения от них очень ценны!
Текущие задачи
Сотрудники могут регулярно передавать маркетингу:
-
вопросы клиентов перед покупкой;
-
критерии сравнения с конкурентами;
-
частые возражения;
-
требования к цене, срокам и условиям;
-
ошибки в ожиданиях клиентов;
-
названия новых конкурентов;
-
формулировки проблем;
-
случаи, когда клиент сослался на ChatGPT, Алису или другую AI-систему.
Такие данные можно собирать через поле в CRM, теги обращений или ежемесячный разбор разговоров.
Важно фиксировать конкретную ситуацию: формулировка «клиенты спрашивают про стоимость нашей CRM» дает мало материала, а вот вопрос «входит ли обучение сотрудников в стоимость внедрения» уже подходит для промпта, FAQ, коммерческой страницы и проверки AI-ответа.
Поддержка также первой замечает расхождения между публичной информацией и фактическим продуктом. Если клиенты регулярно приходят с устаревшим тарифом или неверным представлением об услуге, стоит проверить сайт, старые публикации, карточки и AI-ответы.
Новые компетенции
Продажам и поддержке важно разделять единичные вопросы и повторяющиеся сценарии.
Для GEO особенно полезны ситуации, которые:
-
регулярно возникают;
-
влияют на решение;
-
подходят для проверки в AI-системах;
-
требуют точного фактического ответа;
-
приводят к потере заявки или конфликту ожиданий при ошибке.
Сотрудникам отдела продаж, конечно, не требуется самостоятельно составлять полный промпт-сет или анализировать источники AI-ответов. Их задача — передавать маркетингу точные формулировки, контекст вопроса и последствия ошибки.
Результат
Маркетинг получает промпты на языке клиента (это важно!) и понимает, какие факты действительно участвуют в выборе. Редакция видит, какие вопросы нужно раскрыть на сайте. Продуктовая команда получает данные о расхождениях между предложением и ожиданиями. Аналитика может добавить новые сценарии в регулярный мониторинг.
GEO становится межфункциональным процессом
Таким образом, у большинства компаний, где есть развитый отдел маркетинга, есть и большая часть навыков, необходимых для запуска GEO — согласитесь, это приятная новость. SEO умеет исследовать спрос, работать со страницами и диагностировать технические ограничения. Редакция отвечает за смысл, структуру и точность фактов. PR создает внешний контур подтверждений. Разработка обеспечивает доступность сайта. Аналитика измеряет изменения. Продажи и поддержка знают реальные вопросы клиентов. А продуктовые и юридические специалисты утверждают сведения в своих зонах ответственности.
Новыми для команды становятся три элемента:
-
анализ генеративных ответов по пользовательским сценариям (то есть регулярная работа с промпт-сетом);
-
управление согласованностью фактов и источников;
-
общая система приоритетов, задач и повторных проверок.
Начать можно с ограниченного пилота поверх действующих процессов. Он покажет, где достаточно обновить привычные методы работы, каким специалистам требуется обучение и сколько времени занимает координация. На старте процесс может вести руководитель маркетинга, SEO-лид, контент-стратег или аналитик. Такая модель подходит, когда компания работает с несколькими продуктами, ограниченным промпт-сетом и понятным кругом исполнителей.
По мере роста объема координация усилий потребует все больше времени. Нужно будет обновлять промпт-сет, проводить замеры, разбирать причины изменений, распределять задачи между подразделениями, следить за фактами и готовить выводы для руководства.
Тогда у компании есть три варианта:
-
закрепить функцию за одним из действующих сотрудников;
-
нанять GEO-специалиста инхаус;
-
передать координацию и часть работ подрядчику.
Аутсорс подходит компаниям, у которых пока нет свободного владельца процесса или специалистов по всем направлениям. Компания сохраняет право утверждать продуктовые, финансовые и юридически значимые сведения, а подрядчик проводит диагностику, собирает документы, формирует приоритеты, готовит и координирует изменения, выполняет согласованные работы и отслеживает результат.
В рамках услуги GEO-продвижения TexTerra мы берем на себя стартовый аудит и регулярную работу над AI-видимостью: создание промпт-сета,мониторинг, доработку сайта и контента, ведение факт-матрицы, работу с источниками и подготовку отчетов. Такой формат позволяет запустить GEO без отдельного найма инхаус, проверить ценность направления на реальных сценариях и постепенно определить, какие компетенции компании выгоднее развивать внутри.
Читайте также:
Как понять, нужно ли компании GEO-продвижение прямо сейчас
Стратегия AI-видимости: как связать бизнес-задачи, факты о бренде и потребности клиента
Что делать, если GEO-продвижение не дает эффекта