Как мы реально качаем GEO, Discover и Алису AI

Я Иван Жданович, руководитель проекта Seo House. Занимаюсь продвижением сайтов в Европе и США более 15 лет. Сегодня решил рассказать, как мы реально качаем GEO, Discover и Алису AI (без секретных секретов) https://t.me/Ivan_seo_house_com

Я тут посидел, пособирал в кучу наши последние результаты по GEO (это которое под AI Overviews и всякие LLM), Google Discover и даже под Алису AI. А то в интернетах опять развели тумана... продают какие-то «эксклюзивные методологии» и «секретные промпты для попадания в нейросети» НЕ КАЖДОМУ ЕПТА! По факту все строится на нормальной структуре, трасте и понимании того, откуда вообще эти железки берут инфу.

Кейс 1: Облачный SaaS для автоматизации финпланирования в малом бизнесе

Проект занимается следующими услугами: cчитают бюджеты, cash flow, сценарии «что если» и вот это все.

Результаты:

• Видимость в AI Overview — в 15 РАЗ больше (было 3.94K показов за 3 месяца, стало 62.3K)
• Сейчас по всем ключевым запросам сайт виден в ИИ-помощнике Google))

Что делали по факту:

• Собрали запросы на стыке коммерции и инфо («как автоматизировать финансовое планирование», «сервис для прогноза cash flow»). ИИ такое просто обожает.
• Перелопатили страницы услуг в формат «вопрос — прямой ответ». В самом начале страницы даем четкие definition-абзацы и FAQ-блоки, чтобы LLM не приходилось продираться через тонны маркетинговой воды.
• Напилили контент с цитируемыми определениями, цифрами и статистикой по рынку финтех-SaaS. Нейросетям нужны факты, на которые можно сослаться.
• Внедрили нормальную Schema.org (FAQPage, HowTo, SoftwareApplication, Organization).
• Отдельно упоролись в страницы сравнений и альтернатив под запросы «X vs Y». Вы же сами видите, как часто LLM генерируют такие таблички и списки))
• Ну и работа с внешним трастом: гостевые статьи в отраслевых медиа, обзоры, каталоги с высоким DR. Без авторитетности САМ САЙТ в ответы никто не пустит.

Кейс 2: HR-платформа и IT-рекрутинг по модели RPO

Проект занимается следующими услугами: Аутсорсинг подбора для техно-компаний.

Результаты:

• Видимость в AI Overview выросла в 2.5 раза (с 4.25K до 10.7K показов)
• Поисковый трафик из блога +33% (клики с 680 до 905 за 28 дней, показы с 20K до 30.2K)
• В ИИ-помощнике Google сайт опять же находится по всем основным ключам

Как докручивали:

• Нашли популярные запросы именно под ИИ («как быстро закрыть вакансию разработчика», «стоит ли отдавать подбор на аутсорс»).
• Переработали ключевые страницы в быстрые ответы: «короткий ответ + развернутое объяснение + список шагов».
• Сделали калькуляторы (стоимость найма, сроки подбора) и выкатили собственные исследования зарплат. Это прям жир для генеративных ответов, LLM на такое ссылаются в первую очередь.
• Разметили FAQPage, HowTo, Organization, Service.
• Оптимизировали страницы кейсов и отзывов под рекомендательные запросы.
• Пошли во внешку, которую активно жрут и индексируют языковые модели: рейтинги, обзоры и трастовые отзовики типа Trustpilot.

Кейс 3: ESG-консалтинг для заводов и производств

Проект занимается следующими услугами: Углеродный след, нефинансовая отчетность, вот эта вся модная экология.

Результаты:

• Видимость в AI Overview выросла на 85% (с 18.6K до 34.5K показов)
• Куча страниц услуг залетела напрямую в LLM-системы

Логика была такая:

• Собрали кластеры вопросов, которые люди реально задают нейронкам («как рассчитать углеродный след», «какие стандарты ESG отчетности существуют»).
• Сделали методологические страницы с формулами, четкими определениями и ссылками на стандарты (GRI, CSRD). Плюс запилили целый глоссарий: один термин — одна страница-справочник. Для ИИ это идеальный справочный материал.
• В начале каждого раздела — короткий однозначный ответ, строгая иерархия H1-H3, семантические теги. Никакой каши в коде.
• Собрали у топов и докрутили расширенную Schema.org (FAQPage, Article, Organization, HowTo).
• Закинули экспертные статьи в деловые СМИ и проставили компанию в трастовых каталогах (тот же Trustpilot и аналоги).

Кейс 4: Сервис техподдержки и IT-аутсорсинга

Внешний IT-отдел, сервис-деск, администрирование.

Результаты:

• +91% к видимости в AI Overview (с 12.4K до 23.7K показов за 3 месяца)
• Страницы услуг стабильно светятся в ответах LLM

Что по работам:

• Сначала вообще посмотрели, ЧТО и КАК ИИ-ассистенты отвечают по запросам «как выбрать IT-аутсорсинг» и «что входит в услуги техподдержки». И просто перестроили наши страницы под логику этих ответов))
• Разбили описания услуг на понятные блоки: «что входит», «сроки», «как начать».
• Сделали в блоге сравнения («аутсорсинг vs штатный IT-отдел») и целую базу знаний с решением типовых проблем.
• Прикрутили Schema.org (Service, FAQPage, Organization, HowTo), причесали отзывы с кейсами и посеяли экспертные материалы на площадках, которые хорошо индексируются генеративками.

Кейс 5: Google Discover — аутсорсинг QA-тестирования

Проект занимается следующими услугами: ручное, автотесты, нагрузка. Казалось бы, скучный B2B, какой нафиг Discover?))

Результаты за 3 месяца с полного нуля (было ровно 0 кликов и 3 показа):

• 1 770 переходов
• 18.3K показов
• CTR 9.7%

Как мы туда пролезли:

• Провели анализ под политики Discover, убрали технические косяки.
• Усилили E-E-A-T до максимума: создали страницы реальных инженеров-тестировщиков с их опытом, публикациями и сертификатами ISTQB. Без этого техно-контент фильтр качества тупо не проходит.
• Внедрили max-image-preview:large, переделали картинки под нужные пропорции и вес. В Discover без больших красивых превьюшек делать вообще нечего.
• Перестроили контент-план под «ленточный» формат: заголовки цепляют, но без тупого кликбейта, лид-абзац сразу с сутью, блок «главное за 30 секунд», короткие списки.
• Собрали кластеры по инструментам (Playwright, Selenium, JMeter) и начали оперативно пулять статьи под свежие релизы и тренды (типа AI-тестирования). Плюс гоняли A/B-тесты заголовков и картинок, чтобы нащупать лучший CTR.
• Вылизали мобилку и Core Web Vitals (Discover же со смартфонов читают) и разметили все через Article, FAQPage, Organization, Service, Person.

Кейс 6: Алиса AI — юристы по ликвидации ООО, закрытию ИП и банкротству

Многие вообще забивают на Алису, а там трафик и лиды вполне себе живые.

Результаты:

• Сайт забрал 70% доли отображения (Share of Voice) в источниках Алисы AI!
• Стабильно сидит в ТОП-3 по Москве в дико перегретой юридической нише

Что делали под Алису:

• Руками проверили, что Алиса несет по запросам «как ликвидировать ООО», «сколько стоит ликвидация» и кого она вообще цитирует.
• Переписали страницы услуг и блог: короткие прямые ответы в самом верху, конструкции «если вы хотите...», четкая цепочка «вопрос — ответ — следующий шаг».
• Написали пошаговые сценарии «ликвидация за N шагов» — эта структура идеально ложится под озвучку голосовым ассистентом.
• Сделали справочники с жесткими юридическими определениями, прокачали региональные страницы и ответы на микро-вопросы («госпошлина», «сроки», «какие документы»).
• Внедрили LegalService, FAQPage, HowTo, Organization и качнули E-E-A-T через страницы юристов и публикации в правовых медиа.

Кейс 7: Алиса AI — каталог компаний по продаже готового бизнеса

Результаты:

• Забрали 60% Share of Voice в источниках Алисы
• Встали в ТОП-3 по Москве

Схема похожая, но со спецификой каталога:

• Разобрали ответы Алисы по ключам «какой бизнес купить», «доходные бизнесы» — посмотрели, какие агрегаторы она вообще считает за людей.
• Оптимизировали карточки компаний, теговые страницы городов и внутренние рейтинги, чтобы Алиса могла легко парсить и цитировать эти списки.
• Завернули расширенную разметку: LocalBusiness, Organization, Service, Review, AggregateRating.
• На внешних площадках раскидали подборки в духе «лучший бизнес в категории» и «какой бизнес купить за 1 млн» — нейронка очень любит опираться на такие рейтинги при формировании рекомендаций.
• Жестко отмодерировали и структурировали отзывы + вытащили наружу все факторы E-E-A-T (лица экспертов, должности, открытые данные по доходам, юр. документы).

ИТОГО

• Все это модное GEO (хоть под Google, хоть под Алису) — это НЕ какая-то неведомая фигня и не магия. Это старое доброе SEO, помноженное на жесткую структуру контента и внешний траст.
• Нейросетям лень думать и выискивать суть в графоманских простынях. Им нужны: короткий ответ в начале, списки, таблицы «X vs Y», формулы, калькуляторы и разметка Schema.org на все что движется.
• Если о вашем сайте никто не пишет на внешних трастовых площадках, в СМИ и на отзовиках типа Trustpilot — можете хоть обмазаться микроразметкой, в топ рекомендаций ИИ вы не пролезете.
• Пользуйтесь кому надо))) Пока остальные ждут «волшебную таблетку по GEO», можно просто брать и забирать себе выдачу.

А ваш проект виден в ИИ системах? Seo House разберет все допущенные ошибки и построит стратегию оптимизации контента без догадок, только цифры и проверенные механики. Пишите на сайте Seo House и обсудим вашу нишу.