Google отменил GEO-оптимизацию. Что делать брендам, которые хотят попасть в ответы нейросетей
Почему советы Google не работают за пределами Google, и что на самом деле решает, попадёт ли ваш бренд в ответ нейросети
Несколько месяцев назад мы начали отслеживать, как изменения в контенте влияют на то, что нейросети говорят о нашем продукте. Не трафик, не позиции в поиске, а именно то, что и когда говорит о нас ChatGPT, Алиса, Perplexity. Меняли материалы, фиксировали, снова смотрели. Постепенно сложилась картина, которая сильно расходится с тем, что сейчас принято советовать.
В мае на Google I/O команда поиска сказала вслух то, о чём многие догадывались: разметка «под ИИ», файл llms.txt и ручная нарезка контента не влияют на ранжирование в их системах. Ahrefs это подтвердили экспериментом на 1885 страницах: добавление JSON-LD не дало значимого прироста ни в AI Overviews, ни в AI Mode. В одном случае результат вышел даже чуть хуже.
Рынок отреагировал предсказуемо. Одни сказали: «GEO это развод, работайте как раньше». Другие: «ладно, просто пишите хороший контент». Обе реакции мимо, потому что все перепутали одну вещь: Google говорил про Google. А бренд живёт не только там.
Три разные системы, три разные логики
Я занимаюсь мониторингом видимости брендов в нейросетях, и первое, что становится очевидным в работе: каждая крупная система устроена по-своему.
ChatGPT работает поверх индекса Bing. Исследование Seer Interactive на 500+ цитированиях показало, что 87% того, что цитирует ChatGPT, совпадает с топом Bing, а не Google. Если сайта нет в Bing Webmaster Tools и боты OpenAI закрыты в robots.txt, ChatGPT просто не видит этот сайт, какими бы ни были позиции в Яндексе или Google. Плюс сам ChatGPT перед ответом разбивает запрос на десятки уточняющих подзапросов: по данным AirOps на 15 000 промптах, почти треть цитируемых страниц попадает в ответ только через эти «дочерние» поиски, через запросы, которые пользователь никогда не вводил.
Perplexity работает иначе. Он отбирает страницы не по позиции в выдаче, а по тому, насколько легко из них можно вытащить цитату. Есть ли в тексте самодостаточный абзац? Видна ли дата обновления? Присутствует ли материал в авторитетных отраслевых изданиях? Формат при этом важен: по данным Profound, сравнительные обзоры в формате списков дают 32,5% всех цитирований ИИ-инструментами. Не потому что алгоритм любит списки, а потому что их проще цитировать по частям.
Яндекс Алиса в России главный игрок: 67% рынка ИИ-сервисов по данным «Билайн Аналитики» за первый квартал 2026 года, 46,5 млн пользователей быстрых ответов в месяц. На «Дне Поиска» в апреле Яндекс сказал прямо: никакой отдельной оптимизации под Алису не существует. Алиса берёт страницы из топа обычного поиска и оценивает их по критериям ЭПОС (Экспертность, Полезность, Оригинальность, Содержательность).
Никакого llms.txt, никакой магии. Просто нормальное SEO плюс реальная глубина материала.
Где Google прав и почему это важно понять правильно
Вернусь к исследованию Ahrefs. Оно чистое и убедительное, но у него есть оговорка, которую обычно упускают: в выборке были только страницы, которые ИИ уже цитировал (100+ цитирований до начала эксперимента). То есть вопрос стоял так: помогает ли schema странице, которую ИИ уже видит, цитироваться чаще? Нет. Но совсем другой вопрос, помогает ли schema вообще попасть в поле зрения, этим экспериментом не закрыт.
Это не повод возвращаться к ручной разметке «под ИИ». Это повод понять: корреляция между наличием schema и ИИ-цитированием, которую Ahrefs фиксирует (страницы с JSON-LD цитируются втрое чаще), это маркер общего качества сайта, а не магия файла. Хорошие сайты ставят schema. Хорошие сайты попадают в ответы нейросетей. Одно не вызывает другое.
Отдельно про llms.txt. В эксперименте OtterlyAI из 62 100 визитов ИИ-ботов за 90 дней на /llms.txt пришлось только 84, то есть 0,1%. Файл просто не читают.
Почему «просто пишите хороший контент» тоже не работает
Хороший контент нужен, но сам по себе не достаточен. Нейросеть не читает сайт так, как читает человек. Она вытаскивает фрагменты, которые соответствуют структуре запроса, и делает это по своей логике, которую при желании можно изучить.
На этом и строился наш эксперимент. Мы отслеживали видимость через brandfound.ai, и стало понятно: изменения в контенте начинали влиять на упоминания только тогда, когда мы переставали спрашивать «как написать лучше» и начинали спрашивать «что нейросеть сейчас считает ответом на этот вопрос». Это разные вопросы.
brandfound.ai из российских инструментов единственный, кто при составлении рекомендаций делает именно это: сначала смотрит, что уже цитируется по целевым запросам, разбирает структуру этих ответов, и только потом показывает, чего не хватает материалу, чтобы попасть в тот же слот. Не абстрактное «пишите экспертно», а конкретно: вот запрос, вот что нейросеть считает ответом, вот пробел. Инструмент работает по той же логике, что и сама нейросеть при поиске, и именно это делает рекомендации рабочими.
Это отличается от классического SEO-подхода «посмотри топ выдачи и напиши лучше». Топ выдачи и топ ИИ-цитирований это разные списки. Semrush в своём AI Visibility Study зафиксировал: только 6–27% брендов, которые часто упоминаются в ответах нейросетей, одновременно являются топовыми источниками в обычном поиске. Большинство компаний оптимизируются не под тот сигнал.
Что с этим делать
Зависит от того, где живёт аудитория.
Если важен ChatGPT, начинать нужно с Bing. Это неочевидно, но это факт архитектуры. Bing Webmaster Tools, sitemap, открытый доступ для ботов OpenAI. И думать про покрытие уточняющих подзапросов, а не только «головных» тем.
Если важен Perplexity, нужны структура и свежесть. Ответ в первых 100 словах, видимые даты обновлений, сравнительные форматы. Присутствие в отраслевых агрегаторах и авторитетных изданиях как сигнал доверия.
Если важна Алиса, это обычное SEO плюс ЭПОС. Глубина, структура, экспертность, свой угол зрения. Долю голоса можно отслеживать прямо в Яндекс Вебмастере: там наконец появился отдельный раздел для этого.
И во всех случаях надо перестать мерить только трафик. 83–94% ИИ-сессий заканчиваются без клика. Трафик больше не отражает реальную видимость. Важнее другой вопрос: когда потенциальный клиент спрашивает нейросеть про вашу категорию, звучит ли там ваш бренд?
Google прав в том, что говорит про свои системы. Неправы те, кто распространяет этот вывод на весь ИИ-поиск. Алиса, ChatGPT и Perplexity: у каждого свои правила. Пока большинство спорит, жив ли SEO, аудитории уже там, где ответы дают нейросети.