Долгое время всё было более-менее понятно. Есть сайт, есть запросы, есть позиции в выдаче. Чем выше страница, тем больше на неё заходят. Красиво, предсказуемо, инженерно.
А потом поиск начал отвечать сам.
Сначала аккуратно – блоком «быстрый ответ» сверху. Потом увереннее – стал пересказывать сразу несколько источников, собирать выжимку, а ссылку на оригинал тактично прятать внизу мелким шрифтом. Ну а дальше пришли нейросети, и у человека появился совсем другой способ искать: не «дай мне десять ссылок, я сам разберусь», а «ответь мне, и желательно правильно».
Пользователю удобно. Владельцу сайта – небольшое нервное событие. Потому что если нейросеть ответила сама, заходить уже как бы незачем.
Чтобы не растеряться в этой новой выдаче, придумали два термина: AEO и GEO. Звучит как очередная порция аббревиатур, которыми маркетинг пугает клиентов, но за ними стоит вполне понятная задача.
Три разные игры: SEO, AEO и GEO
Для начала разложим по полочкам, дальше будет проще.
SEO – классика, которая не умерла, как бы её ни хоронили. Цель – позиция в обычной выдаче. Бизнес идёт за ссылками, которые человек ещё должен открыть.
AEO (Answer Engine Optimization) – оптимизация под прямые ответы внутри самого поисковика. Нейроответы Яндекса, Google AI Overviews, блоки «Люди также спрашивают», так называемые featured snippets, голосовой поиск. Это та самая «позиция 0»: человек получает ответ прямо в выдаче и часто даже не листает дальше.
GEO (Generative Engine Optimization) – оптимизация под цитирование в ответах генеративных ассистентов: ChatGPT с поиском, Perplexity, Gemini, Copilot, GigaChat. Цель тут хитрее: не просто попасть в ответ, а чтобы модель назвала ваш бренд и сослалась на вас как на источник.
Термин GEO появился не на пустом месте. За ним стоит исследование Aggarwal и коллег (Princeton, Georgia Tech, IIT Delhi), показанное на конференции KDD в 2024 году. Там впервые более-менее методично проверили, какие именно изменения в тексте повышают шанс, что нейросеть процитирует страницу. Это полезно помнить, потому что половина советов в интернете под модной аббревиатурой GEO – это вольный пересказ именно той работы. Иногда грамотный, иногда не очень.
Главное заблуждение, с которого стоит начать
Звучит всё это громко, и хочется сразу строить три стратегии, нанимать трёх подрядчиков и выделять три бюджета. Не надо.
На практике AEO и GEO пересекаются процентов на восемьдесят. Это не две разные дисциплины, а одна – видимость в новой выдаче, просто под разные площадки. Делить её на отдельные проекты и отдельных «ответственных» – отличный способ красиво отчитаться, но по факту ничего не сделать.
И второе, ещё важнее: AEO и GEO не отменяют SEO. Они надстраиваются над ним.
Техническая база остаётся той же. Сайт должен нормально индексироваться, быстро открываться, иметь понятную структуру, разметку и адекватные заголовки. Без этого никакой нейро-магии не случится – модель либо не дойдёт до контента, либо дойдёт, но не поймёт. Поверх этой базы появляется новый слой: оптимизация под то, как именно модели вытаскивают, пересказывают и цитируют.
Кстати, для Яндекса классическое SEO – это вообще необходимое условие. Его «Нейро» опирается на верхнюю часть обычной органики: нет вас в выдаче – нет вас и в ответе. Алиса, голосовой помощник, отвечает примерно тем же движком. Поэтому для внутреннего рынка классику никто не отменял, сколько бы ни писали про «смерть SEO». SEO у меня «умирает» примерно с тех пор, как я делаю сайты. Всё ещё ждём.
Что принципиально изменилось
Раньше целью была позиция. Топ-3, топ-10 – а дальше уже вопрос сниппета и кликабельности.
Теперь появилась вторая цель: стать источником, из которого нейросеть собирает ответ. Не «пусть на меня кликнут», а «пусть обо мне расскажут». Это другая механика и другие правила игры.
И это, если честно, не так уж плохо. Старое SEO местами превратилось в гонку: кто плотнее напихает ключи и кто купит больше ссылок. Нейро-выдача это любит примерно так же, как чистая совесть любит появляться в плохой компании. В новой выдаче внезапно снова выгодно быть понятным, конкретным и достоверным. Об этом я уже писал в материале про AI-поиск и SEO: писать для людей никогда не переставало работать, просто теперь за это ещё и цитируют.
Короткий словарь, чтобы дальше было понятно
- ИИ-ответ / нейроответ – блок с готовым ответом вверху выдачи, собранный из нескольких источников.
- Цитирование – когда модель ссылается на ваш сайт как на источник.
- RAG – когда модель с доступом в интернет тянет свежие источники прямо в момент ответа. Быстро.
- Обучающий корпус – знания, «зашитые» в модель при обучении. Меняется медленно, месяцами. Другая механика, и забывать про неё нельзя.
Два последних пункта важны: попасть в RAG и попасть в обучающий корпус – это две разные задачи с разными сроками. Но об этом во второй части, там и разберём, что реально делать руками.
О чём эта серия
Это первая часть из трёх. Во второй перейдём от теории к практике: как модели выбирают, кого цитировать, какие приёмы реально работают, а какие остались в голове у тех, кто скучает по 2014 году. В третьей поговорим о грустном: как всё это измерять, если нейросеть приходит без визитной карточки.
А пока главное: ссылка не умерла. Просто иногда она теперь работает мелким шрифтом под чужим ответом. И задача – сделать так, чтобы хотя бы в этом мелком шрифте упоминались вы.