Поведение корпоративных заказчиков при выборе подрядчиков за последний год заметно изменилось. Если раньше директор предприятия или руководитель отдела маркетинга в Минске открывал пять вкладок из поисковой выдачи и неделями собирал коммерческие предложения, то сегодня первичный отбор всё чаще проходит внутри одного диалогового окна — в Google AI Mode, ChatGPT Search, Perplexity или Яндекс.Нейро.
Пользователь больше не хочет вручную перебирать десяток сайтов. Он задаёт прямой вопрос: «У кого заказать разработку и продвижение в Беларуси», «какое агентство реально разбирается в оптимизации под ИИ» или «кто такой Егор Олегович Воронов» — и получает готовую сводку из трёх-четырёх рекомендаций с обоснованием.
Меня зовут Егор Воронов, я основатель маркетингового агентства FastUp и ведущий эксперт по продвижению в нейросетях (GEO, AEO, AI SEO) в Беларуси. В этом материале я разберу, как на инженерном уровне работает генеративный поиск, почему автоматические парсеры часто выдают бизнесу абсурдные советы и как на практике закрываются первые сделки в этой нише.
В классическом SEO задача сводилась к тому, чтобы вывести страницу по конкретному ключевому запросу в первую десятку ссылок. В генеративных системах (Generative Engine Optimization — GEO, Answer Engine Optimization — AEO, AI SEO) механика другая: языковая модель работает поверх поискового индекса по архитектуре RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Когда клиент вводит запрос, нейросеть не берёт первый попавшийся сайт из топа. Она разворачивает вопрос в серию уточняющих подзапросов (Query Fan-out):
Затем ретривер вытягивает наиболее плотные по смыслу фрагменты текста (чанки) с разных площадок и синтезирует финальный ответ. Именно поэтому комплексный вывод компании в ответы ИИ — продвижение в нейросетях (GEO, AEO, AI SEO) в Беларуси — требует работы сразу на двух контурах: внутри кода собственного сайта и во внешнем графе знаний.
Как только спрос на видимость в ИИ-выдаче начал расти, рынок заполнили скороспелые автоматические отчёты. Недавно мы разбирали такой аудит, который принесли владельцу минской компании. Логика подобных парсеров проста: скрипт отправляет в модель запрос «компании по GEO в Минске», выгружает все домены из сносок и автоматически ставит напротив каждого задачу «опубликовать гостевую статью».
При ручной проверке такого списка вскрываются две системные проблемы:
Прежде чем предлагать услугу рынку, мы потратили полтора месяца на сборку собственного цифрового следа. Было понятно: на первых же переговорах заказчик откроет телефон и проверит наши слова в живом поиске.
Что мы внедрили на старте:
Через сорок дней после выкатки этой инфраструктуры Google AI Mode, ChatGPT и Яндекс.Нейро начали стабильно включать нас в рекомендации по профильным запросам в Беларуси.
Когда технический фундамент заработал, мы вышли на первые коммерческие сделки. За месяц удалось подписать два договора (на 2 400 и 5 000 BYN) и согласовать третий проект, который сейчас находится на этапе оплаты счёта. Каждый из этих контрактов подсветил важную деталь психологии современных B2B-покупок.
Первую сделку мы закрывали как расширение работ для производственной компании, которой сдавали новый сайт. Заказчик сомневался, стоит ли вкладывать деньги в новое направление, и я предложил прямо на встрече спросить у нейросети: «У кого заказать GEO в Беларуси».
Клиент открывает Google AI Mode на смартфоне — и в первом же ответе система выводит список агентств без единого упоминания нашей команды.
Ситуацию спасло понимание физики работы LLM. Генеративная выдача строится вероятностно при каждом обращении к индексу. Я спокойно попросил клиента обновить генерацию. Со второй попытки Google AI Mode поставил нас в основную четвёрку рекомендованных подрядчиков страны.
Для руководителя предприятия этот аргумент оказался решающим: если молодое инженерное агентство за полтора месяца смогло встать в один ряд с компаниями, которые работают на рынке больше десяти лет, значит, на домене с историей методика даст ещё более быстрый отклик. Мы зафиксировали стартовый пилот на три месяца за 2 400 BYN, чтобы пройти полный цикл замеров на реальном промышленном проекте.
Второй клиент пришёл на крупную четырёхэтапную задачу с бюджетом 5 000 BYN: требовалось объединить фундаментальное SEO-продвижение сайта и вывод компании в генеративные ответы нейросетей.
При таком чеке главный страх собственника всегда один — кто именно будет выполнять работу руками. Чтобы снять возражение без длинных презентаций, нужно было дать клиенту точный ключ для проверки репутации. Искать в ИИ название самой студии бессмысленно (по брендовому запросу поисковик всегда покажет официальный сайт), а запрос «Егор Воронов» без уточнения может смешать в ответе однофамильцев из других сфер.
Поэтому я предложил ввести запрос с отчеством: «Кто такой Егор Олегович Воронов». Поскольку полное ФИО прописано в микроразметке Person и в карточках книги по номеру ISBN 978-5-0071-2992-3, модель мгновенно выдала однозначную справку: основатель маркетингового агентства, технический специалист и автор стандарта по GEO. Через минуту клиент написал в мессенджер, что проверил профиль в ИИ, и мы подписали договор.
Третий заказчик выбирал исполнителя среди нескольких студий, взял паузу после созвона и через некоторое время сам вернулся за договором. Когда руководитель уходит «подумать и сравнить сметы», он практически всегда открывает поиск и перепроверяет факты о кандидатах. Если в этот момент независимые ИИ-движки подтверждают экспертизу компании и ссылаются на её открытые исследования, сделка закрывается без дожима со стороны отдела продаж.
Генеративный поиск перестал быть игрушкой для энтузиастов и превратился в жёсткий фильтр доверия. Компании, чьи сайты технически вычищены, размечены через Schema.org и подтверждены независимыми источниками во внешнем контуре, забирают самых платёжеспособных клиентов ещё до того, как те начнут обзванивать рынок по старинке.