Новая эра поиска: от SEO-оптимизации к GEO-стратегиям
Это не просто очередное обновление алгоритмов — это настоящий переворот. По прогнозам аналитиков, в худшем случае к 2027 году органический трафик может сократиться на 40–75%.
Закрывать глаза на эти изменения — значит сознательно отказываться от будущего. Однако те, кто готов адаптироваться, получат значительное преимущество. Пора пересмотреть стратегии, отказаться от устаревающих методов и переключиться на новые показатели эффективности.
Эту новую парадигму называют GEO (Generative Engine Optimization) — оптимизация под генеративные поисковые системы. И это не «SEO 2.0», а принципиально иной подход, который приходит на смену традиционному поисковому продвижению.

Оптимизация под генеративные движки: измеримые закономерности
Исследования в Kinetica, а также анализ ключевых работ по AI-ответам выявили четкие принципы GEO:
1. Глубокие руководства вместо статей
Пора отказаться от подхода «одна услуга — одна
страница». Теперь нужно создавать исчерпывающие материалы, полностью
раскрывающие тему. 2. Четкая структура — язык, на котором говорит
ИИ Генеративные модели лучше воспринимают логично
организованную информацию. FAQ-блоки увеличивают шансы на цитирование на
40–60%. Разметка и структурированные данные (таблицы,
списки) упоминаются в 3 раза чаще. 3. Авторитетность (E-E-A-T) — основа доверия В эпоху мгновенной генерации контента доверие
становится критически важным. ИИ отдает предпочтение проверенным источникам. Если авторитет домена ниже 30, шансы на
цитирование минимальны. Как улучшить: ● Публиковать кейсы с цифрами (E-E) ● Создавать страницы авторов (A) ● Размещаться на авторитетных
внешних площадках ● Обеспечивать прозрачность компании
(T) 4. Фокус на пользовательских интенциях, а не
промптах 80% запросов сводятся к 15–20 базовым шаблонам,
например: ● «Как выбрать [продукт] для
[индустрии]?» ● «Сравнение [А] и [В] по
[параметрам]» ● «Что такое [термин] простыми
словами?» ● «Пошаговая инструкция: как сделать
[процесс]» ● «Лучшие [инструменты] для
[задачи]» Как находить эти вопросы: ● Анализ частых запросов менеджерам ● Изучение вордстата и длинных
хвостов в «Яндекс.Метрике» ● Подсказки в AI-поисковиках ● Глубокий анализ тем с помощью ИИ Создавайте контент, который заранее отвечает
на эти запросы. Когда базовые принципы освоены, важно понять
логику работы генеративных моделей и определить, из каких источников они берут
информацию. Задача
— попасть именно в тот контент-пул, который ИИ использует для формирования
ответов. Просто публиковать качественный контент на
своём сайте уже недостаточно. Существует иерархия доверия AI к источникам: ● Сторонние авторитетные ресурсы
(наибольший вес). Публикации в СМИ, отраслевых блогах, независимых платформах.
Упоминания вашей компании, продуктов, руководства, отзывов. ИИ воспринимает их
как объективные данные, свободные от коммерческого влияния. ● Пользовательский контент (UGC).
Обсуждения на форумах, сайтах отзывов, Q&A-площадках, в соцсетях (включая
Telegram). AI ищет здесь реальный опыт и «мнение большинства». ● Официальные сайты брендов (третий
приоритет). ИИ обращается к ним на финальных этапах
воронки. Использует для уточнения деталей:
теххарактеристики, цены, условия. Вывод: Стратегия продвижения должна выходить
далеко за пределы собственного сайта. Необходимо формировать информационное
поле вокруг бренда во всём цифровом пространстве. При этом разные AI-платформы отдают
предпочтение разным типам контента. На основе анализа их ответов мы составили
детальную матрицу: 1. Расширенная Schema-разметка Используйте комбинированные схемы для лучшего
понимания контекста ИИ: Для руководств: Article + HowTo + FAQPage. Для услуг: Service с указанием ServiceArea
(зона покрытия) и Offers (ценовая политика). Для страниц компании и экспертов: Organization
и Person (подтверждение авторитетности). 2. Мультимодальность ИИ анализирует все типы данных — текст,
изображения, PDF. Как это использовать: В метаданных изображений (EXIF/IPTC)
указывайте УТП. Пример: В поле Copyright для фото матраса
пишем не просто «© SuperMatras», а «supermatras.ru — производитель матрасов со
скидками до 50%». Если факт дублируется в тексте, alt-атрибутах
и метаданных — его достоверность для ИИ кратно возрастает. 3. Промпт-инъекции (экспериментальный метод) Добавление скрытых инструкций для ИИ
(например, через 
Продвинутые методы и приоритетность источников
Технические аспекты GEO
