Маркетинг больше не магия: важность аналитики при работе с GEO-продвижением

Вот раньше, году примерно в 2000, все было намного проще: пишем в тексте «шкаф гардероб купить москва недорого» - и все, готово, радуемся наплыву покупателей вместе с клиентом! Далеко же ушел маркетинг за эти 26 лет… а теперь, в эру нейросетей, при GEO-продвижении уже не удастся обмануть искусственный интеллект, набрав побольше текстов по ключевым словам. Высокие технологии входят в нашу жизнь – и давайте рассмотрим на примере GEO, как они изменили маркетинг.

GEO: начало – ищем видимость

GEO (Generative Engine Optimization), оптимизация под генеративные системы, сейчас на пике актуальности, как и все, что связано с ИИ. Все больше клиентов интересуются тем, как проникнуть в рекомендации нейросетей. Однако вопрос состоит не только в том, как встроить GEO в маркетинговую стратегию. Успех в решении задачи сейчас как никогда раньше зависит от аналитики и аналитических инструментов команды, которая решила заняться внедрением GEO. 

Если задача GEO – управлять видимостью клиента в нейросетях, добиться включения в источники, которые ИИ цитирует, а еще лучше – проникнуть в рекомендации, то… то перед этим нелишне задаться вопросом: а как эту самую видимость в нейросетях вообще определить?

AI-мониторинг: что это?

Для этого мы проводим AI-мониторинг и по его результатам выявляем проблемы, из-за которых бренд клиента отсутствует в ответах нейросетей и в их рекомендациях – или присутствует недостаточно, мало цитируется, уступает конкурентам и т.д. Что мы для этого делаем:

1. собираем промпт-сет из нескольких десятков вопросов, которые сформулированы так же, как это делает пользователь – там мы узнаем, как ИИ отвечает и какую информацию дает пользователю,
2. проверяем ответы по промпт-сету в тех нейросетях, которые интересуют клиента – это может быть одна нейросеть, например, известный уже каждой бабушке ChatGPT, Алиса, DeepSeek, Perplexity и т.д. – или пул нейросетей. ИИ-срезы мы изучаем с помощью Keys.so – сервиса, который собирает данные из реальной поисковой выдачи. Он показывает, какие ответы Алисы и Google AI Mode дают на запросы пользователей и какие ссылки показывают рядом с ответом,
3. проводим повторные замеры по тем же промпт-сетам, чтобы отслеживать динамику AI-видимости. Мы сравниваем ее с исходным срезом, который получили в первый раз, и корректируем дальнейшие действия,
4. выполняем контрольный аудит – в нашем собственном сервисе мы задаем ИИ-системам тот же перечень вопросов по промпт-сету и проверяем каждый ответ.

За что платит клиент, если все делает компьютер?

Это очень частый вопрос: а зачем нужны специалисты, если теперь машина может все посчитать сама? Но в том-то и дело, что не может. Точнее, компьютер со специализированным ПО или нейросеть может обсчитывать данные, но кто ей эти данные дает? Только человек – мы передаем ей данные, которые собираем вручную, и это очень большая и ответственная часть работы:

1)     уже на этапе отбора данных специалист должен их анализировать и изучать, чтобы понять, подходят ли именно эти данные для решения именно этой задачи,

2)     отбор данных повлияет на итог: неверные данные = некорректные результаты,

3)     машине мы доверяем только вычислительную часть, ту самую обработку данных, что экономит нам десятки, а то и сотни часов работы, освобождая самое ценное – время специалиста для анализа и изучения результатов, формирования стратегии GEO-продвижения, оценки ее итогов и т.д.

Да, на всех этапах мы используем специальное ПО, сервисы аналитики и т.д. Это уже не анализ «на глазок», а оперирование точными данными, при чем в больших объемах. Но критически важный аспект в том и состоит, что современный маркетинг требует сочетания аналитической работы специалистов агентства и машинного труда.

Зачем нам это все? По каждому клиентскому проекту мы проводим регулярный мониторинг и каждый месяц берем ИИ-срезы. Так мы определяем, что делать, чтобы GEO-продвижение заработало, контролируем результаты и управляем процессом: например, вносим корректировки в нашу стратегию. Кстати, о ней.

GEO как стратегия: что важно понимать

Без чего GEO не заработает? Конечно, без SEO: и Алиса AI, и Google AI Overviews опираются на эту индексную базу поисковиков. Так что SEO все еще с нами. Более того, в последние годы алгоритмы поисковиков стали намного глубже анализировать запросы пользователя, так что «шкаф купить недорого» уже не работает и в SEO. Но здесь есть нюанс.

GPT, DeepSeek, Perplexity, Claude и прочие нейросети работают на базе LLM, т.е. Large Language Model, «большой языковой модели». LLM понимает человеческий язык почти так же, как мы, люди, способна анализировать его и в итоге выдавать связный и осмысленный текст. Но как именно LLM работают?

И тут у меня неприятная новость: ключевой запрос или даже целый кластер ключевых запросов все еще эффективны и очень нужны, но этого уже недостаточно. Нейросети работают с промптами и интентом:

·       интент – это то, как нейросеть понимает намерение пользователя, смысл, который он вкладывает в свой запрос, вероятно, можно даже сказать, что нейронка пытается предугадать желания пользователя. Здесь мы видим преемственность – до массового внедрения нейросетей это уже делали поисковые алгоритмы, просто на менее продвинутом, скажем так, уровне,

·       промпт – это сам запрос, который ИИ анализирует и раскладывает на подзапросы. Т.е. у нас происходит ветвление запроса, и в итоге нейросеть ищет информацию не по одному запросу, а сразу по целой группе, нередко очень большой.

Ничего не понятно, но очень интересно? Вот простой пример: берем Алису и спрашиваем ее: «а можно мне купить ребенку детский трехколесный велосипед, если моему ребенку 3 годика?». Заметьте, как этот вопрос отличается от обычного ключевика вида: «детский трехколесный велосипед».

Что же Алиса нам пишет? «Читаю сайт/сайты». А потом она выдает нам ответ: да, можно, и поясняет, почему это хороший вариант:

Но на этом Алиса не останавливается, дает нам полезные советы и предлагает альтернативы:

И все это она вывела из всего 1 запроса даже без слов «купить», «найти» или «цена». Она сама подумала, сама решила и выдала результат – вместе со ссылками на источники своей информации.

И вот допустим, мы почитали, нам все понравилось, и мы пишем – «ладно, а какие есть трехколесные велики для 3-леток?». И тогда Алиса выдает рекомендации:

Именно попадание в эти ссылки и рекомендации от нейросети – цель GEO-продвижения.

Путь пользователя к покупке одновременно и удлинился, и сократился: сначала пользователь может задавать информационные запросы («а можно ли трехлетке велосипед»), и только потом, если захочет, перейти к поиску моделей. Но при этом, если пользователь начинает искать модели, ему больше не нужно ходить по сайтам – Алиса предоставляет выборку сразу же. И это важнейшая причина, по которой бизнесу нужен GEO – пользователи все чаще ищут товары, услуги, специалистов именно через нейросети.

Обзор инструментов для GEO-продвижения

1. Промпт-сет – набор запросов (сценариев) пользователя

Широкий промпт-сет нужно собирать из различных промптов: это и рекомендательные, и сравнительные, и конкурентные, и брендовые, и т.д. Нам важно собрать максимально широкий промпт-сет, чтобы с точки зрения интентов охватить все пользовательские сценарии. Пользовательский сценарий – это то, что вы видите в примере с запросами про велосипед. Разумеется, все промпт-сеты нужно регулярно обновлять, т.к. языковые модели все время меняются.

2. Карта внешних источников – те каналы, на которые опирается нейросеть

Информацию LLM всасывает не из воздуха. Она собирает ее из источников – и к большому разочарованию владельцев компаний, основные источники для нейросетей это внешние – другие сайты, новостные порталы, СМИ, сервисы рекомендаций, агрегаторы и прочее, и прочее, и прочее. Их тоже нужно мониторить.

3. Соблюдение технических параметров

·       техническая доступность сайта – если его не индексирует поисковик, то нейросеть его не видит,

·       доступность для ИИ-краулеров – чтобы нейросеть могла брать информацию (вопрос неоднозначный, не все рады тому, что нейронки обучаются на материале их сайтов, так что нужно выбирать, каким краулерам вы даете доступ),

·       технические параметры сайта: внутренняя перелинковка, микроразметка, которая имеет существенное значение для GEO именно с точки зрения контента, понятная структура сайта, чтобы всё было разложено по тематическим кластерам,

·       качественные страницы с точки зрения UX: они максимально упрощают взаимодействие пользователя с ресурсом, чтобы человек мог быстро сориентироваться, легко найти или сделать то, что ему нужно и т.д.

4. Ведение качественного SEO

Сбор семантического ядра и привычные SEO-метрики: трафик, конверсии, позиции в выдаче, соответствие ключевикам.

5. Контент

Это очень сложная тема, потому что тут мы отходим от технических параметров, которые можно точно замерить, и ступаем на зыбкую почву сравнительных определений. Вообще контенту для GEO можно и, я считаю, нужно посвятить отдельную статью, но сейчас давайте ограничимся перечнем ключевых параметров, которые, по мнению нейросетей, указывают на хороший, качественный контент: экспертность, глубина проработки материала, доказательства ваших слов, разнообразие тем и текстов.

После того, как мы создали и опубликовали новый контент (или доработали старый), мы начинаем отслеживание – насколько изменилась видимость бренда в нейросетях. Такой мониторинг нужно проводить регулярно и регулярно обновлять контент.