- GEO (Generative Engine Optimization), AEO (Answer Engine Optimization) и LLMO (Large Language Model Optimization) — это взаимосвязанные концепции, которые по сути являются расширением традиционного SEO для эры искусственного интеллекта.
- Эти практики фокусируются на оптимизации контента для больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, Google Gemini или Perplexity, чтобы бренды появлялись в AI-генерируемых ответах.
- Основная взаимосвязь с SEO: стратегии включают создание качественного контента, построение упоминаний бренда на других сайтах, техническую оптимизацию сайта и фокус на пользовательских запросах, что пересекается с классическими SEO-методами.
- Рост важности: согласно исследованиям, влияние LLM на пользовательский опыт, принятие коммерческих решений и даже трафик может превосходить поисковые системы уже к 2027 году, делая эти оптимизации критическими для видимости.
- Стратегии: увеличение упоминаний бренда (именно упоминаний, а не только ссылок), структура контента для легкого восприятия AI, мультиплатформенное присутствие и трекинг видимости в LLM.
- Отличия от SEO: больший акцент не на ссылках, а именно на упоминаниях, документах (например, PDF) и источниках, таких как GitHub, которые не влияют на традиционный поиск.
Знаете ли вы, что сегодня поисковые системы не просто показывают список ссылок в результатах поиска, а фактически отвечают на запрос пользователя в виде готовых сгенерированных текстов ответов? С появлением больших языковых моделей (Large Language Model или LLM) - таких как ChatGPT или Google Gemini – SEO перестает быть только о ключевых словах. Появились новые подходы: GEO, AEO и LLMO — оптимизация контента для мира искусственного интеллекта. В этой статье мы объясним, что это значит, как работают эти стратегии и почему их понимание становится ключом к успеху брендов в цифровом пространстве.
Содержание:
- Как GEO, AEO и LLMO меняют правила SEO и маркетинга?
- Есть ли взаимосвязь между GEO, AEO, LLMO и SEO?
- Как повысить видимость бренда в LLM?
- Какие отличия и вызовы имеет оптимизация для LLM?
- Выводы
Как GEO, AEO и LLMO меняют правила SEO и маркетинга?
Сейчас, когда AI все чаще отвечает на наши вопросы, традиционное SEO становится лишь частью игры. GEO, AEO и LLMO – это новые стратегии оптимизации, которые помогают брендам оставаться заметными в эпоху больших языковых моделей. Давайте разберемся, что стоит за этими понятиями и почему они важны.
GEO (Generative Engine Optimization), AEO (Answer Engine Optimization) и LLMO (Large Language Model Optimization)
Фактически указанные три термина можно считать синонимичными понятиями. Традиционно специалисты и эксперты по маркетингу, которые их используют, имеют в виду одно и то же. А именно оптимизация и продвижение компаний, брендов, товаров, продуктов, услуг, нарративов из сгенерированных искусственным интеллектом ответов в рамках больших языковых моделей.
GEO, AEO и LLMO — это практика продвижения бренда для его появления в AI-генерируемых ответах на платформах, таких как ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Claude или в результатах поиска Google или Bing в блоках, сгенерированных ИИ (например, Google AI Mode, Google Overview и Bing Copilot). Она фокусируется на формировании ответов в положительной коннотации с уточнением бренда, продукта или ссылки на сайт, которые продвигаются, а не только на кликах, включая публикацию контента в доступных местах, заработок положительных упоминаний бренда и техническую доступность контента для AI-краулеров.
Основа продвижения включает оптимизацию и структурирование контента, чтобы LLM могли легко его интерпретировать, цитировать и рекомендовать бренд в ответах на вопросы пользователей.
Итак, подводя итог, GEO, AEO, LLMO — это термины, которые часто используются как взаимозаменяемые, поскольку они описывают одну и ту же идею: адаптацию SEO для эры искусственного интеллекта.
Есть ли взаимосвязь между GEO, AEO, LLMO и SEO?
Традиционное SEO фокусируется на ранжировании в ТОП поисковых систем, таких как Google, Bing, Yahoo! через оптимизации на целевых страницах ключевых слов, получения обратных ссылок и техническую оптимизацию. GEO, AEO и LLMO расширяют это на AI-системы, где видимость зависит от присутствия в обучающих данных LLM.
|
Пересечения |
Многие стратегии GEO/AEO/LLMO являются частью SEO, например, создание релевантного контента, построение авторитета через E‑E‑A‑T (Experience, Expertise, Authority, Trust) и оптимизация сайта для скорости загрузки страниц и мобильной адаптивности. То, что мы видим уже сейчас, что бренды, которые хорошо работают в SEO, часто имеют высокую видимость в ответах LLM. |
|
Влияние на видимость LLM |
LLM тренируются на больших массивах данных, где упоминания бренда (даже без прямых кликабельных ссылок) повышают его авторитетность. SEO помогает попасть в индекс поиска, в ТОП его результатов, которые используют LLM как для обучения, так и для обновления ответов. |
|
Эволюция |
С интеграцией AI в поисковые системы, такие как Google AI Overview, Google Mode, Bing Copilot SEO, эти оптимизации сливаются, делая GEO/AEO/LLMO естественным продолжением SEO. |
Как повысить видимость бренда в LLM?
Чтобы добиться успеха, применяйте следующие подходы:
- Базовое SEO. Если вы хотите присутствовать в ИИ, занимайтесь SEO продвижением сайта и бренда в поисковых системах. Это принесет увеличение охвата видимости в Google, трафика, а также лидов, клиентов и покупок. Бонус: корреляция факторов ранжирования в SEO и GEO значительна, а значит вслед за SEO вы будете видеть увеличение видимости в ответах провайдеров LLM.
- Построение упоминаний. Увеличивайте упоминания бренда на внешних сайтах, форумах, рейтингах, на Reddit, Quora, Wikipedia, YouTube, Linkedin. Сосредоточьтесь на совместных упоминаниях (упоминания вместе с конкурентами) и упоминаниях без прямых ссылок.
- Мультиплатформенность. Будьте присутствуйте в социальных сетях, подкастах, TikTok — это помогает AI извлекать контент бренда из разных источников.
- Контент для запросов. Отвечайте на длинные, разговорные запросы из клиентской поддержки или Quora. Структура контента: одна идея на абзац, заголовки, статистика, schema markup (FAQ, HowTo).
- Трекинг. Тестируйте видимость в AI-платформах, используйте инструменты типа Semrush AIO или Ziptie.dev, чтобы анализировать эффективность.
- Избегайте манипуляций. Не применяйте “адверсариальные примеры” для искусственного продвижения, как в черном SEO — это может снизить доверие AI к вашему бренду.
Какие отличия и вызовы имеет оптимизация для LLM?
В мире AI-оптимизации есть особые нюансы, которые отличают ее от традиционного SEO. Понимание этих отличий и вызовов поможет брендам эффективно адаптировать свои стратегии.
Отличия от SEO
- Более важны не просто ссылки, а упоминания, документы (PDF), источники как GitHub.
- LLM отдают предпочтение основным пользовательским страницам сайта (home, about, review, FAQ) для формирования ответа.
- Акцент на структурированном, релевантном контенте, а не только на ключевых словах.
Вызовы
- Зависимость от обучающих данных и их актуальности.
- Отсутствие JavaScript-рендеринга в AI-краулерах, что ограничивает доступ к динамическому контенту.
- Быстрые изменения в AI-технологиях, требующие постоянного обновления стратегий.
- Прогноз: постепенная конвергенция с SEO, где SEO-специалисты смогут быстрее адаптироваться.
Выводы
GEO, AEO и LLMO — это эволюция SEO в эпоху AI, где видимость в LLM становится все более важной для брендов. Интегрируя эти практики с традиционным SEO, компании могут обеспечить присутствие в генерируемых ответах, что влияет на трафик и конверсии. С ростом LLM-трафика и их влияния на принятие решения о покупке или формирование репутации бренда, игнорирование этих оптимизаций может привести к потере видимости и продаж. Рекомендуется начать с базового SEO, построения внешней стратегии контент-маркетинга, а также размещения упоминаний бренда на самых цитируемых площадках и тестирования в AI-платформах для долгосрочного успеха.
Катерина Разумова
Катерина часто говорит “кто занимается любимым делом, тот не проработает в своей жизни ни дня”. Для нее продвижение сайтов - это безусловно большая страсть и самый главный интерес.Свою карьеру начала как SEO intern в компани...
