Продвижение в нейросетях — новое направление, которое бизнес только начинает осваивать. Чтобы упростить этот путь, мы пообщались с практиками, которые сталкиваются с искусственным интеллектом в работе, и составили этот материал.
В первой части расскажем базу: почему продвижение в нейросетях может оказаться важнее поисковиков, откуда нейросети берут материалы для своих ответов, и какой контент и инструменты помогут попасть в их выдачу.
Во второй расскажем про GEO — генеративную оптимизацию и как ее использовать для продвижения сайта или бизнеса.
Больше про рынок и технологии AI пишет наш операционный директор в своем Telegram-канале.
Как ИИ-интерфейсы забирают трафик у поиска
GPT и любая LLM — это не искусственный интеллект в прямом смысле слова — они не способны думать. Нейросети помогают обрабатывать и структурировать информацию, то есть являются новым типом поисковика. И этот новый тип начинает спорить со старым.
Раньше люди заходили в интернет по трем траекториям:
- поисковики (Google, Яндекс)
- социальные сети (YouTube, Instagram*)
- маркетплейсы (Ozon, Wildberries, Amazon)
Теперь появилась четвертая точка входа — нейросети как ChatGPT, Claude, Perplexity или браузеры с AI-агентами, например, Comet.
Пока нет глобальной статистики, которая показывает, как между этими точками входа перераспределяются потоки пользователей. Но есть предположения. Например, Сэм Альтман, CEO OpenAI, говорит, что Google больше не нужен.
Отток трафика к нейросетям можно увидеть косвенно — чтобы не потерять аудиторию, поисковики сами перестроились в формат AI-first. Так, Яндекс выводит ответы Алисы, а Google внедрил AI Overviews перед результатами поиска.
Есть и исследования с конкретными цифрами. Например, маркетинговая платформа Ahrefs собрала аналитику по 300 тысячам ключевых слов. Оказалось, что средний CTR первой позиции в Google снижается на 34,5%, если в ответе появляется AI Overview.
Similarweb выпустил отчет, в котором сказано, что с момента запуска Google AI Overviews в мае 2024 года количество информационных и новостных запросов в поиске, которые не приводят к переходу на сайты, выросло на 13% по состоянию на май 2025 года.
Сам Google опубликовал заявление в котором сказано, что «резкого снижения переходов» нет, а есть лишь перераспределение трафика: «одни сайты получают больше трафика, другие — меньше», но общее количество переходов остается стабильным.
Но данные других компаний заставляют задуматься. Даже если у компании настроено продвижение сайта в поисковике, перехода может не быть — пользователь может получить исчерпывающий ответ от нейросети. Или сразу написать первый запрос не в Google, а в ChatGPT или DeepSeek.
Некоторые возможности искусственного интеллекта могут стать переломными и для бизнеса. Например, API ChatGPT для загрузки товарных фидов. OpenAI анонсировала его в апреле 2025 года. На август 2025 сервис недоступен, и дата запуска не объявлена, но можно подписаться на уведомление о релизе по ссылке из анонса.
Точки входа в интернет постепенно меняются. Если компания не думает, как быть видимой в нейросетях и ведет работу только над SEO и SMM, то в перспективе нескольких лет люди могут просто перестать ее находить.
*Instagram (организация Meta Platforms Inc., деятельность запрещена в РФ)
Почему нейросети выигрывают
Нейросети забирают не только трафик, но и саму причину, зачем открывать поисковик. Например, человек планирует отпуск. Скорее всего, его запрос в нейросети будет выглядеть так:
«Мы с женой хотим поехать в отпуск в сентябре, но не можем выбрать, куда. Главное — тепло, но не адская жара, без визы, прямой рейс из Питера. Хотим что-то красивое, но спокойное. Бюджет — 250 тысяч на двоих».
В этом случае включается не поисковая модель поведения, а сценарий подбора по смыслу, в котором нейросети помогают помогают пользователю выполнить его задачи.
То же самое происходит при выборе товаров. Раньше пользователи смотрели обзоры на YouTube или шли в магазин электроники за помощью консультанта. Сейчас они могут просто спросить нейросеть:
«Хочу купить маме ноутбук. Ей 62 года, она будет смотреть сериалы, сидеть в Одноклассниках, читать книги. Важно, чтобы экран был не маленький и ноут не шумел. До 60 тысяч. Что взять?».
Нейросеть не просто выдаст список моделей, а объяснит выбор, выделит плюсы и минусы, сформирует рекомендации. Для большинства бытовых задач этого достаточно. Нейросеть понимает контекст, возраст, задачи, бюджет — и не требует знания ключевых слов как «SSD» или «Retina», чтобы найти нужную вещь. Но главное, ее цель — не найти ответ, а решить ситуацию.
В будущем это может привести к тому, что изменится и сама модель взаимодействия с сайтами и приложениями — вместо того, чтобы вручную регистироваться на рейс или оформлять заказ на маркетплейсе, можно будет просто попросить об этом своего ИИ-агента.
А пока можно зафиксировать, что новый тип пользователя начинает решать свои задачи уже не в поисковике, а в нейросети.
Где нейросети берут ответы
Нейросети технически не способны генерировать новую информацию. Для ответов искусственный интеллект собирает данные из уже существующих источников, компилирует их и подает в виде готового ответа. У каждой модели — свои правила ранжирования, зависящие от базового языка, настроек и приоритетов.
1. Поиск
Часто источником становится первая десятка источников из поисковой выдачи. Например, ответы Gemini и Perplexity на 50–70% совпадают с результатами Google.
Алиса точно так же опирается на высоко ранжированные результаты Яндекса, как это делает Google.
Фактически, ИИ обращается к поисковику, находит материалы, которые лучше всего отвечают на вопрос, и вставляет их в ответ.
2. Авторитетные источники
Нейросети не ограничиваются только топом поисковой выдачи. В приоритете источники с высокой трастовостью: СМИ, крупные блоги и даже UGC-источники.
Например, у ChatGPT корреляция с выдачей Google заметно ниже — он чаще ссылается на:
- энциклопедии и справочники (Википедия)
- СМИ с высокой цитируемостью (Forbes, РБК, Ведомости)
- форумы и платформы отзывов (Otzovik, iRecommend)
- экспертные площадки (Хабр, Medium, Reddit)
Для нейросети не так интересен домен сайта и его позиция в поиске — важен тип контента. Она может процитировать ответ инженера на Reddit, пост фотографа в социальных сетях или отзыв пользователя на iRecommend.
Когда нейросеть выбирает, с какого сайта взять информацию для своего ответа, она смотрит на авторитетность источника и «человеческий» стиль текстов.
3. Актуальные и устаревшие данные
Нейросети не всегда работают с живым интернетом. Например, в августе 2025 DeepSeek оперирует базой знаний, актуальной на июнь 2024 года. Чтобы получить от нее свежую информацию, нужно включить специальную функцию поиска в интернете.
А Perplexity и Алиса всегда прямо показывают ссылки, которые использовали при ответе.
Единственный надежный способ понять, откуда нейросеть берет данные, — тестировать запросы вручную: формулировать популярные вопросы и отслеживать, какие фрагменты текста попадают в ответ и как часто.
Как нейросети формируют ответы
Сначала ИИ заглядывает в собственную память. Если она использует RAG, Retrieval Augmented Generation, то к собственной базе знаний подключается и поиск в интернете.
Затем нейросеть собирает фрагменты из нескольких источников, отбрасывает нерелевантную информацию и компилирует данные в готовый ответ.
Пользователям нейросети важно помнить, что она не стремится дать правдивый ответ — ее задача дать ответ, который понравится. Поэтому важно правильно формулировать вопросы.
Владельцам продукта или бренда важно понимать, что для продвижения сайта в нейросети не подойдут SEO-тексты — нейросети не интересны ключи. А вот статья с «человеческим» контентом, например, «В чем отличия Honor Magic 6 от Samsung S24 Ultra?» попадет в нейросетевую выдачу, даже если она не в топ-3 Google. Все потому, что ИИ ищет ответ на вопрос, а не позицию в выдаче или рекламные лендинги.
Для продвижения в нейросетях используют GEO — Generative Engine Optimization или генеративную оптимизацию.
Что такое генеративная оптимизация (GEO) и зачем она нужна
У генеративной оптимизации есть много названий: гео-оптимизация, нейро-оптимизация, нейро SEO, AI-SEO — все они обозначают один и тот же инструмент.
GEO помогает контенту попасть в выдачу нейросети. Её цель — чтобы нейросети упоминали в своих ответах нужные компании, бренды, продукты или персон в хорошем ключе, а также использовали их контент при генерации ответов пользователям.
Генеративная оптимизация — это отдельная дисциплина, которая развилась из SEO и SERM. Вот как они различаются:
- SEO — это про работу с одним сайтом.
- SERM — про массовое размещение на разных ресурсах.
- GEO — ближе к SERM, но с упором на генеративные ИИ.
В рамках GEO можно не только продвигать компанию в выдаче, но и вытеснять нежелательные упоминания, плохие отзывы и скандалы, замещая их более выгодной информацией. Это называется AI Reputation Management.
GEO: руководство по генеративной оптимизации
В классическом SEO специалист смотрит на поисковую выдачу Яндекса и Google, собирает лучшие ключи и подстраивает под них страницы.
В GEO нужно анализировать другое: контексты, откуда нейросеть берет информацию, структуру и тональность контента, насколько удобно он встроится в ответ. Важен не только сам текст, но и то, в каком окружении он находится, и как его воспримет нейросеть.
Как строить стратегию GEO
- Собрать все подходящие запросы или факты, подачу которых компания хочет скорректировать.
- Разложить их в дерево, проанализировать популярность и контекст.
- Проверить, какие источники нейросеть использует для создания ответа по каждому запросу.
- На основании этого собрать статистику видимости собственного бренда.
- Построить план: где и каким контентом вытеснять конкурентов, а где — занимать пустые ниши.
Рассмотрим на примере
Например, мы хотим оптимизировать запрос «посудомоечные машины Kuppersberg».
Для этого нужно собрать семантику запроса на основе Wordstat или любой другой аналитики. Затем построить дерево информационных запросов: «чем отличаются», «в чем плюсы», «сравнение с…», и создать контент под эти запросы. Дальше — разместить контент в статьях, социальных сетях, на форумах, которые чаще всего цитируют нужные нам нейросети.
После этого запрос начнет появляться в ответах нейросети.
Чем ключевые запросы GEO отличаются от SEO
В GEO ключевые фразы звучат как естественная речь. Например, не «Heads and Hands отзывы», а «расскажи, что говорят клиенты о Heads and Hands». Поэтому продвижение в нейросетях требует естественного контента — он должен отвечать не на формальный набор ключей, а на конкретный вопрос в логике диалога.
GEO-материалы нужно писать с учетом абзацев, смысловой структуры и внятного авторства информации — так нейросеть сможет легко извлечь из них нужный фрагмент.
Можно ли оптимизироваться под конкретную нейросеть
Да, можно построить отдельные стратегии под ChatGPT, Gemini, Алису или другую нейронную сеть, которую использует аудитория компании.
Как и в случае с SEO, оптимизация под одну площадку сработает и для продвижения сайта на другой, но максимальный эффект будет там, куда изначально были направлены силы.
Можно ли изменить выдачу нейросети на конкретный запрос
Да, можно изменить то, что нейросеть говорит на конкретный запрос. Например, если в выдаче ИИ остались следы от неприятного инфоповода, можно изменить повестку — публиковать положительные отзывы или материалы о наградах компании. Через время нейросеть начнет выводить именно их.
Какие запросы оптимизируются под нейросети: коммерческие или информационные
В GEO пока мало коммерческих запросов. В основном конкуренция идет за информационные темы, в которых подсвечивается бренд или услуга.
Возможно, что при масштабной работе, где используются тысячи единиц контента, можно повлиять и на коммерческие ответы — вплоть до того, что нейросеть будет советовать конкретный продукт и указывать, где его купить. Но на практике этого пока не встречалось.
От чего зависит стоимость GEO
Цена зависит от объема работ, сложности задачи, количества запросов и плотности конкуренции. Точечно повлиять на один запрос может стоить несколько сотен тысяч. Полная проработка дерева запросов, создание и размещение контента, стратегия и сопровождение до результата обойдутся в несколько миллионов.
Можно заказать разовую настройку или постоянное сопровождение. Разово можно сделать аудит и рекомендации или посев по одному запросу. При постоянном сопровождении — генерировать и продвигать контент каждый месяц, отслеживать выдачу и корректировать позиции. Как и в SEO, они могут упасть, если конкуренты тоже начнут продвижение в нейросетях.
Как отслеживать эффект от генеративной оптимизации
В аналитике переходы пока отслеживаются сложно: если пользователь пришел из ответа нейросети, это будет показано как прямой заход. UTM-метки тоже не всегда надежны. Например, ChatGPT автоматически подставляет метку ?utm_source=chatgpt.com, но это работает только при прямом клике из чата.
Поэтому самый надежный способ отслеживания использования нейросетей — рост визитов после появления ссылки или изменения в продуктовых метриках: заявки, заказы, вовлеченность.
Техническая оптимизация под нейросети
Краулеры нейросетей считывают сайт примерно так же, как поисковые роботы. Поэтому все, что хорошо для SEO, полезно и для GEO. Вот на что стоит обратить внимание.
1. JavaScript и индексация
Если страницы построены на JavaScript, они не попадут в индекс нейросетей. Сайт должен поддерживать SSR (Server Side Rendering) либо динамическую индексацию.
2. Скорость загрузки
Если страницы сайта грузятся дольше 1 секунды, нейросеть может его проигнорировать и не включить в свой ответ.
Чтобы ускорить загрузку страниц, нужно прогнать сайт через Google PageSpeed или GTmetrix, настроить кэширование, вынести медиа на CDN, оптимизировать скрипты и тяжелые запросы к базам данных, внедрить GZIP-сжатие к данным, которые передаются в API, и вынести особенно нагруженные функции в отдельные сервисы на бэкенде.
3. Понятная структура
Контент на странице должен быть не только содержательным, но и технически доступным. В доступность входит чистая HTML-разметка, валидный код, логичная иерархия заголовков и микроразметка, например, schema.org.
Если вам нужна помощь с технической оптимизацией для продвижения сайтов — приходите в Heads and Hands. Проведем технический аудит, аудит быстродействия, и поможем спроектировать системную архитектуру так, чтобы потом не переписывать годами.