FAQ
Что такое AEO?
AEO (Answer Engine Optimization) — это оптимизация сайта, чтобы ваш контент попадал в готовые ответы поисковиков и голосовых помощников, а не просто в список ссылок.
Что такое GEO?
GEO (Generative Engine Optimization) помогает сайту попасть в ответы, которые создают ИИ-системы (ChatGPT, Gemini, Perplexity). Если ваш контент цитируется ИИ, вы сохраняете видимость даже без кликов из выдачи.
В чём разница между SEO, AEO и GEO?
  • SEO (Search Engine Optimization) ориентирован на классические поисковые системы-движки (Google, Bing) и на то, чтобы страница ранжировалась высоко по ключевым словам, имела качественные ссылки, технически была оптимизирована.
  • AEO (Answer Engine Optimization) фокусируется на том, чтобы отвечать на конкретные вопросы: формат FAQ, короткие ответы, схема разметки FAQ, голосовой поиск, структурированные данные.
  • GEO (Generative Engine Optimization) — проводится, чтобы попадать в ответы, которые генерирует ИИ: длинные обзоры, цитирование, семантика, контекст, авторитет источника.
Почему сейчас важно работать с AEO и GEO?
Потому что поиск меняется: всё больше запросов обрабатывается голосовыми помощниками, чат-ботами, ИИ-модулями, которые выдают готовый ответ, а не просто список ссылок. Если вы не участвуете (то есть не оптимизируетесь под AEO/GEO), то рискуете потерять долю трафика или видимость. Кроме того, даже традиционный SEO становится всё ближе к AEO-GEO: важна семантика, структура, авторитет источника.
Методология D5 в AEO- и GEO-оптимизации
Методология D5 — это пятишаговый цикл, который помогает брендам управлять своим представлением в ответах искусственного интеллекта. Каждый этап направлен на повышение достоверности, управляемости и локальной релевантности цифрового образа компании.
DISCOVER — как нейросети описывают бренд (анализ и сбор данных)
Цель: получить «AI-портрет» бренда: какие формулировки нейросети выдают, какие источники используются, эмоциональный окрас и точность фактов.
Что делать — шаги:
  1. Собрать ответы из целевых ассистентов: ChatGPT (несколько промптов/темплейтов), Perplexity, Google AI Overview, YandexGPT, Bing/ Copilot. Записать ответы и источники, которые ассистенты приводят.
  1. Проанализировать источник-ссылки: СМИ, справочники (2GIS/Яндекс.Справочник/Google Business), каталоги, соцсети, экспертные публикации. Построить «heatmap» влияния источников (сколько раз повторяется источник в ответах).
  1. Классифицировать формулировки по тону: позитив/нейтрал/негатив, по точности фактов (верно/частично/неверно).
  1. Выявить «слабые» места: устаревшие данные, отсутствующие структурированные схемы, слабые reference blocks и проблемы с мультиязычием.
  1. Построить карту потребительских запросов и интентов (сегментировать по региону — важно для GEO).
Инструменты и артефакты:
  • Таблица с примерами ответов (ассистент → запрос → ответ → ссылки → оценка достоверности).
  • Карта источников (ranked list) + граф влияния.
  • Примеры спорных/ошибочных упоминаний для корректировки.
KPI этапа:
  • % корректных фактов в выборке ответов (цель: ≥90% после исправлений).
  • Количество уникальных источников, формирующих ответы (чем меньше «шумных», тем лучше управляемость).
DEFINE — формулирование целевого образа (позиционирование в AI)
Цель: сформулировать кто мы в глазах AI — ключевые тезисы, tone of voice, E-E-A-T профиль.
Что делать — шаги:
  1. Собрать внутренних стейкхолдеров (маркетинг, PR, продукт, юристы) и провести воркшоп по желаемому образу: 3–5 ключевых сообщений.
  1. Создать «Матрицу смыслов»: по направлениям бизнеса (услуги, продукты, регионы) сопоставить: тема → ключевой тезис → поддерживающие факты → желаемая тональность.
  1. Сформировать E-E-A-T профиль: для каждой ключевой темы указать доказательства опыта (кейсы), экспертизы (авторы/эксперты), авторитетности (ссылки, публикации, партнёры), доверия (контакты, политика конфиденциальности, источники).
  1. Утвердить шаблоны snippets (ответы 200–300 символов), которые будут использоваться как оптимизированные «мини-ответы» для нейросетей.
Пример snippet (200–250 символов):
Insight Analytics — агентство AI-аналитики с 20+ лет опыта. Мы помогаем брендам управлять ответами ChatGPT, YandexGPT и Google AI Overview: от аудита присутствия до внедрения структурированных данных и локальных справочников.
KPI этапа:
  • Наличие утверждённой матрицы смыслов (да/нет).
  • Количество утверждённых snippets (цель: 5—10 на ключевое направление).
  • % ключевых тезисов, покрытых доказательной базой.
DEVELOP — разработка и адаптация контента и данных (техническая реализация)
Цель: подготовить контент, структурированные данные и reference blocks так, чтобы генеративные модели могли корректно «подхватить» бренд.
Что делать — шаги:
  1. Подготовка структурированных данных (JSON-LD / schema.org). Обязательные типы: Organization, LocalBusiness (если есть точки), Service, FAQPage, HowTo — адаптировать поля для E-E-A-T (author, author.bio, sameAs, foundDate, awards, contactPoint).
  1. Написать и верифицировать snippets (200–300 символов) для каждой целевой темы; снабдить их ссылками на первоисточники.
  1. Сделать reference blocks на сайтах: блок «Источники/Подтверждения» под кейсами и важными утверждениями (с ссылками на первоисточники: исследования, публикации, государственные реестры).
  1. Адаптация изображений: корректные alt, подписи, структурированные метаданные (image caption в schema).
  1. Локализация и мультилингв: предоставить версии на целевых языках (русский + английский как минимум), уделить внимание одинаковой семантике и совпадающим facts.
  1. Создать шаблоны для внешних площадок: карточки для каталогов, тексты для справочников, пресс-анонсы, страницы локального представительства.
  1. Подготовить оптимизированные материалы для размещения в ключевых медиа для повышения узнаваемости и доверия AI.
Пример FAQ (структурированный):
  • Вопрос: «Что такое AEO?»
  • Ответ (200–250 символов): «AEO — адаптация SEO для эл-эпохи, цель — контролировать ответы AI…»
    (Оформить в FAQPage schema.)
Практические советы:
  • Проверяйте JSON-LD через валидатор (Rich Results тест Google + schema validators).
  • Snippets делайте факт-плотными — 1–2 ключевые цифры/факта + ссылка на источник.
  • Для изображений используйте alt как смысловую подпись, а не набор ключевых слов.
KPI этапа:
  • % страниц с корректным JSON-LD (целевой минимум 90%).
  • Количество оптимизированных snippets и FAQ (цель: 10+).
  • Число reference blocks с рабочими ссылками.
DEPLOY — размещение оптимизированных материалов (распространение)
Цель: разместить оптимизированный контент там, где его «берут» генеративные модели: первоисточники (ваш сайт, профильные публикации), каталоги/карты, СМИ, репозитории данных, англоязычные площадки.
Что делать — шаги:
  1. Приоритизация каналов: ваша главная страница + разделы кейсов → Google Business / Яндекс.Справочник → отраслевые каталоги и базы (например, профильные ассоциации) → пресс-ресурсы (высокий DA) → англоязычные издания или гостевые посты.
  1. Размещение reference blocks и snippets на целевых страницах и в гостевых публикациях.
  1. Синхронизация картографических сервисов (Google Maps, Яндекс.Карты, 2GIS) — одинаковые NAP (Name, Address, Phone).
  1. Публикация технических артефактов (open datasets, whitepapers) на репозиториях и страницах, которые ассистенты часто цитируют (ResearchGate, Medium, профильные порталы).
  1. Работа с партнёрскими ссылочными сигналами: публикации партнёров/клиентов, совместные исследования — это повышает авторитетность.
Пример: сценарий запуска для нового кейса
  1. День 0: публикация кейса на сайте + JSON-LD + reference block.
  1. День 1–3: отправка пресс-релиза + гостевой пост с коротким snippet и ссылкой.
  1. День 4–7: обновление карточек в Google Business/Яндекс.Справочник, 2GIS.
  1. День 14: проверка выдачи у ChatGPT/Perplexity/Google AI Overview — собирать ответы.
KPI этапа:
  • Количество новых внешних упоминаний/источников.
  • Доля «правильных» источников в ответах AI.
  • Рост AI-трафика.
DELIVER — мониторинг, поддержка и итерации
Цель: измерять влияние, поддерживать актуальность данных и оперативно корректировать стратегию. (Сайт описывает Deliver как этап отслеживания динамики и обновления стратегии.)
Что делать — шаги:
  1. Непрерывный мониторинг ответов ассистентов: еженедельные выборки (10–20 типичных промптов), фиксация изменений.
  1. Мониторинг источников: проверка, не появились ли новые «фейковые» или неточные карточки/страницы.
  1. Корректировка snippets и JSON-LD при смене фактов (новые кейсы, изменения в контактных данных, появление судов/скандалов).
  1. Ежемесячная отчётность по KPI: AI-видимость, AI-трафик, quality score (достоверность ответов).
  1. Поддержка E-E-A-T: регулярно публиковать новые экспертные материалы, обновлять биографии авторов, получать внешние ссылки и упоминания.
  1. План ре-активации: быстрый pipeline для исправления критичных ошибок в ответах ИИ (например, опровержение в reference block + прямая публикация в авторитетном ресурсе).
Пример метрик для отчёта (ежемесячно):
  • AI-mentions volume (число упоминаний в ответах ассистентов).
  • Share of accurate AI responses (%) — выборочный пенал.
  • AI-traffic (сеансы, приходящие из ответов/ссылок ассистентов).
  • Depth of engagement (время на сайте, страницы/сеанс) от AI-каналов.
  • Количество обновлённых reference blocks / JSON-LD.
Инструменты мониторинга:
  • Собственный мониторинг промптов (скрипты, API к ассистентам для выборок).
  • Классические аналитики (Google Analytics/GA4, Yandex.Metrica) + UTM-метки на ссылках, чтобы отделить AI-трафик.
  • Сервисы медиа-мониторинга + ручные проверки Google AI Overview.
Какому бизнесу особенно нужны AEO и GEO?
Онлайн-бизнесам, экспертным блогам, сервисным сайтам и e-commerce — всем, кто хочет, чтобы их сайт цитировался ИИ или отображался в готовых ответах.
Нужен ли сайт для AEO/GEO?
Да, но ключевое значение имеют не только сайты, а вся экосистема источников — статьи, экспертные профили, интервью, отраслевые базы знаний.
Что такое E-E-A-T для ИИ?
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) — система оценки доверия ИИ к контенту. Ключевое: наличие экспертных подписей, ссылки на исследования, релевантные backlinks с авторитетных источников.
Как измерить эффективность?
Отслеживаем долю упоминаний бренда в ответах ИИ, рост трафика из AI-ответов и результативность обращений из каналов на базе LLM.
Как быстро AEO и GEO-оптимизация даст результат?
Первые заметные изменения появляются через 2–4 недели (за счёт технической настройки и обновления контента), а полноценный эффект достигается в течение 3–6 месяцев с регулярной ежемесячной оптимизацией.
Как цифровой PR поможет в AI-выдаче?
Весомые упоминания формируют для ИИ сигнал доверия. Мы системно выстраиваем цифровую репутационную базу бренда, которую нейросети принимают за достоверный источник.