Бизнес, ваши сайты пока не готовы к тому, что уже происходит с поисковой выдачей: AI SEO (GEO) как новая реальность

Недавно мы провели первую на российском диджитал-рынке GEO-прожарку.  Формат не новый, но вот продукт… Новый, непонятный и мало исследованный — поэтому мы взяли на вооружение и углубились в него. 

Интерес определённо к теме есть и ещё какой (зарегистрировалось 169 человек)

Мы убеждены в том, что классический поиск и весь маркетинг в целом, уже не будет прежним. Стратегии, подходы и инструменты надо менять.

Да, в эфире мы рассказали, что значит для бизнеса новая генеративная выдача и как она работает, но самая сильная и показательная часть вебинара была даже не в этом. Самое важное — то, что мы делали с брендами прямо на глазах у аудитории. Об этом читайте дальше.

Как ИИ видит сайты

Чтобы понимать, как ИИ выбирает бренды, нужно разобраться в трёх вещах: сущности, проблематики и Knowledge Graph. 

Куда же без именитого айсберга) Больше про AI SEO (GEO) и весь диджитал в моем тг канале

Мы заметили на вебинаре одну важную закономерность: люди пытаются понять GEO через призму SEO. Отсюда искажения, недопонимания и неверные ожидания.

ИИ не оценивает ключи, позиции, поведенческие, а работает немного в другой логике — логике фактов и смыслов.

Разберём три базовых элемента, без которых GEO просто невозможно понять.

1. Сущности — это кирпичи, из которых ИИ собирает образ бренда

В SEO страница — это единица информации.В GEO единица — сущность (entity).

Сущность — это любой объект, который по ряду признаков можно узнать среди массива информации:

1. бренд,
2. продукт,
3. категория,
4. человек (основатель, эксперт, автор),
5. услуга,
6. технология,
7. город,
8. сегмент рынка,
9. модель товара,
10. ценовой уровень,
11. формат,
12. кейс,
13. площадка.

Если упростить: сущность — это факт, который должен существовать отдельно и быть понятным без контекста.

Например:

1. “Компания X — производитель инженерных систем.”
2. “Мария Иванова — основатель и главный эксперт.”
3. “У бренда 4 офиса, главный — на улице Гиляровского.”
4. “Мы делаем такие-то услуги, вот доказательства.”
5. “Мы работаем в среднем и премиальном сегменте.”

Для ИИ важно не то, как вы это написали, а то, можно ли это однозначно понимать и сопоставить с другими фактами.

2. Связи между сущностями — это то, что даёт бренду “форму” в инфополе

Один факт ничего не значит. Нейросеть воспринимает массив как взаимосвязанную систему данных.

Пример:

1. “Компания X делает А” — сущность.
2. “Компания X работает в Москве” — сущность.
3. “Компания X построена Иваном, который эксперт в теме А” — сущности (связанные).

Но только когда ИИ видит связи:

1. компания → продукт
2. компания → эксперт
3. эксперт → компетенция
4. продукт → категория рынка
5. категория → проблематика
6. компания → география
7. география → отзыв, медиа, кейс

— бренд будет целостным для нейросетей. От того, что всё будет разрозненно ИИ будет додумывать. галлюцинировать. И вы ещё учитывайте стохастичность тех же LLMок, которые на один и тот же запрос дадут разные ответы. 

3. Проблематики вместо ключевых слов

Классическая семантика — это: “купить кондиционер Москва”, “установка кондиционеров цена”, “кондиционер какой выбрать”.

Проблематика — это набор ситуаций, вопросов, контекстов и болей, которые приводят человека к решению.

Пример проблематики:

“что делать, если кондиционер не справляется в комнате 30 м2”

Внутри неё живёт 20–200 вопросов:

1. почему он не охлаждает,
2. как рассчитать мощность,
3. какие модели подходят,
4. что влияет на выбор,
5. какие бренды надёжнее,
6. какие ошибки допускают покупатели,
7. где консультируют лучше.

ИИ работает именно с проблематиками. Мы работаем с проблематикой (вопросами пользователей).

4. Knowledge Graph — карта знаний о бренде

Если сущности — это факты, а связи — это логика между фактами, то Knowledge Graph — это всё это вместе: единая, структурированная модель бренда в памяти нейросети. 

Такие “карточки брендов” показывают:

1. чем вы занимаетесь,
2. как давно,
3. кто основные лица,
4. где вы работаете,
5. какие у вас продукты,
6. какие кейсы,
7. в каких ситуациях вы полезны,
8. как вас сравнивают с конкурентами,
9. что о вас говорят в разных источниках.

Если KG пустой → ИИ выбирает конкурента.

Если KG противоречивый → ИИ выдаёт свои фантазии.

Если KG понятный и цельный → ИИ поднимает бренд в рекомендации и обучается на нём.

И вот это — настоящая цель GEO: не продвинуть запрос или кластер, а сформировать KG, который выгоден бренду.

Михаил Мятов

AI-SEO-стратег-тактик

Главные инсайты GEO, которые важно знать любому бизнесу (преимущественно тем, кто хочет, чтобы ИИ обучался на его данных)

Главные выводы с прошедшего вебинара:

1. ИИ выбирает тех, кто ей наиболее понятен. А кто ей понятен?

Мы взяли реальные примеры участников.Задали нейросетям простые, казалось бы, вопросы:

1. кто основатель компании,
2. сколько филиалов,
3. какие продукты/услуги,
4. чем бренд отличается от конкурентов,
5. какие есть слабые стороны.

И оказалось, что ИИ создаёт “портреты брендов” — и делает это некорректно:

1. ИИ может вообще не понимать, чем занимается бизнес. Если на сайте нет структурированных фактов или данные неполные → нейросеть не прочитает ваш сайт ВООБЩЕ, каким мы оптимизированным он не был.
2. ИИ выдаёт устаревшие данные. Если бренд не обновляет информацию → модель берёт за истину 2–3-летние сведения.
3. ИИ уверенно подаёт неверную информацию. Если данные неполные → модель домысливает.

Вот, что было в начале нашего GEO-пути: не занимались представлением бренда в нейронках, поэтому он и городит чепуху)

Причём другая нейронка правильный ответ знала. Вывод: восприятие было не целостное

К слову, галлюцинации нейросетей — это прямое следствие дыр в данных о бренде

Например, у клиники, которую мы анализировали отсутствовали ключевые сущности: основатель, филиалы, системы имплантации, гарантия, лаборатория, оборудование, сложные протоколы.

Что сделал ИИ:

1. дополнил типовыми фактами рынка,
2. заменил отсутствующие характеристики общими фразами.

Конечно же, при этом, модель не видит вашу экспертизу: игнорирует ваши сильные стороны, упрощает портрет и обобщает предложения — и всё из-за слабой структуры. Мы показали участникам, как это выглядит у других компаний, причём ТОПовых — и увидели одинаковую реакцию: шок + недоверие + очень быстрое понимание рисков.

Всё это от осознания того, что это УЖЕ происходит и нужно с этим что-то делать.

2. ИИ подхватывает негативные вопросы и автоматически формирует негативный портрет бренда.

Мы анализировали популярного застройщика — и его пример оказался просто кладезью в работе с проблематиками. Мы анализировали вопросы, на которые нейросети отвечают чаще всего:

1. “Почему не стоит покупать квартиру у застройщика N?”
2. “Правда, что стены тонкие?”
3. “Есть ли скрытые платежи?”
4. “У застройщика N проблемы с собственностью?”
5. “Кто лучше: застройщик N или застройщик M?”

Когда вопрос сформулирован так:

“Почему НЕ стоит покупать у…?”

ИИ отвечает в логике вопроса: “Почему НЕ стоит” → значит, нужно найти подтверждения.

Вот почему в ответах:

1. ChatGPT → выдаёт структурированный негатив + советы брать у конкурентов
2. Алиса → приводит судебные решения
3. Gemini → идёт в сравнительный анализ

ИИ не фильтрует намерение. Значит, если в вашей нише много негативных вопросов — ИИ будет подбирать ответы под них.

Важно: бизнес не видит эти вопросы. Пока не проверит.

Ещё более важно: GEO не уберёт негатив о бренде, но сбалансирует формулировки (учитывать сильные стороны в том числе), чтобы алгоритмам не опираться только на негативный интент.

3. Техника обработки сайтов ИИ отличается от SEO

Мы показали кейсы, где:

1. сайт идеален по SEO,
2. структура чистая,
3. ссылки сильные,
4. кластеры проработаны,
5. контент экспертный.

Но нейросети не упоминали бренд ни в одной из проблематик.

Почему?

Потому что SEO — это про качество страницы.А GEO — это про бренд как единицу знания. ИИ-боты:

1. ИИ запрашивает мобильную версию сайта — боты ведут себя как мобильные пользователи, поэтому запрашивают и оценивают соответствующую версию сайта. 
2. Дубли и кривая структура ухудшают читаьельность. Если непонятно, какая версия информации актуальна — ИИ её игнорирует.
3. Авторство — обязательно. Модель использует их, чтобы подтвердить факты и понять экспертность.
4. Если смысл размыт — ИИ считает страницу бесполезной. Лучше повторите ключевое несколько раз.
5. Структура и микроразметка поможет ботам считать информацию (смыслы) как схему — им будет легче вытянуть ответ.

Шпаргалка)

Запросы продвигать тоже важно, но мы вышли в эфир объяснить, что GEO не заменяет SEO, а усиливает и дополняет. 

Что можно сделать бизнесу прямо сейчас

Попробуйте:

1. Проверить, что ИИ уже говорит о вашем бренде. Сравнить: ChatGPT, Perplexity, Google AI, Яндекс.Нейро. Если ответы разные — KG неполный.
2. Собрать базовые сущности и выровнять факты. Основатель, услуги, филиалы, цены, технологии, преимущества — всё должно быть одинаково везде.
3.  Закрыть дыры в экспертных данных (репутационный маркетинг). Если нет гарантий, экспертности, оборудования, технологий — ИИ считает, что их нет в принципе.
4. Пересобрать структуру сайта под ИИ-ботов. Мобильная версия, скорость, отсутствие дублей, правильная вложенность, микроразметка — технический минимум для GEO и того же SEO.
5. Проанализируйте PR (внешние данные). ИИ учится не только на сайте, а на всём вокруг: отзовики, медиа, каталоги, Q&A, экспертные публикации. 
6. Определить проблематики, в которых вы должны появляться. Не ключи, а сценарии: выбор, сравнение, сомнение, подбор, решение задачи.
7. Начать формировать KG сейчас, пока рынок пустой. Через 6–12 месяцев конкурентам будет намного сложнее пробиться: ИИ уже выберет источники, на которые будет опираться в нише.

Так, GEO — это всего лишь новая возможность, точка контроля бренда. А как вы её используете (или не используете) — это уже другой вопрос. Так что, формируйте стратегии продвижения на 2026 с умом и дальновидностью! Удачи!

P.s. Следующую прожарку планируем в середине декабря. Если этот вебинар показал, почему GEO нужно делать, то следующий покажет как делать правильно — на ваших же примерах. Удобнее следить за анонсами в моем тг-канале, а заодно и пользу получать!