- GEO (Generative Engine Optimization), AEO (Answer Engine Optimization) та LLMO (Large Language Model Optimization) - це взаємопов’язані концепції, які по суті є розширенням традиційного SEO для ери штучного інтелекту.
- Ці практики фокусуються на оптимізації контенту для великих мовних моделей (LLM), таких як ChatGPT, Google Gemini чи Perplexity, щоб бренди з'являлися в AI-генерованих відповідях.
- Основний взаємозв’язок з SEO: стратегії включають створення якісного контенту, побудову згадок бренду на інших сайтах, технічну оптимізацію сайту та фокус на користувацьких запитах, що перетинається з класичними SEO-методами.
- Зростання важливості: згідно з дослідженнями, вплив LLM на користувацький досвід, прийняття комерційних рішень та навіть трафік може переважати над пошуковими системами вже до 2027-го року, роблячи ці оптимізації критичними для видимості.
- Стратегії: збільшення згадок бренду (саме згадок, а не тільки посилання), структура контенту для легкого сприйняття AI, мультиплатформенна присутність та трекінг видимості в LLM.
- Відмінності від SEO: більший акцент на не посиланнях, а саме згадках, документах (наприклад, PDF) та джерелах, як GitHub, які не впливають на традиційний пошук.
Чи знали ви, що сьогодні пошукові системи не просто показують список посилань в результатах пошуку, а фактично відповідають на запит користувача у вигляді готових згенерованих текстів відповідей? З появою великих мовних моделей (Large Language Model або LLM) - таких як ChatGPT чи Google Gemini – SEO перестає бути лише про ключові слова. Появились нові підходи: GEO, AEO та LLMO – оптимізація контенту для світу штучного інтелекту. У цій статті ми пояснимо, що це означає, як працюють ці стратегії та чому їхнє розуміння стає ключем до успіху брендів у цифровому просторі.
Зміст:
- Як GEO, AEO та LLMO змінюють правила SEO та маркетингу?
- Чи існує взаємозв'язок між GEO, AEO, LLMO та SEO?
- Як підвищити видимість бренду в LLM?
- Які відмінності та виклики має оптимізація для LLM?
- Висновки
Як GEO, AEO та LLMO змінюють правила SEO та маркетингу?
Нині, коли AI все частіше відповідає на наші запитання, традиційне SEO стає лише частиною гри. GEO, AEO та LLMO – це нові стратегії оптимізації, що допомагають брендам залишатись помітними в епоху великих мовних моделей. Давайте розберемо, що стоїть за цими поняттями та чому вони важливі.
GEO (Generative Engine Optimization), AEO (Answer Engine Optimization) та LLMO (Large Language Model Optimization)
Фактично вказані три терміни можна вважати синонімічними поняттями. Традиційно спеціалісти та експерти з маркетингу, які вживають їх, мають на увазі одне і те ж. А саме оптимізація і просування компаній, брендів, товарів, продуктів, послуг, наративів з згенерованих штучним інтелектом відповідях в рамках веиких мовних моделей.
GEO, AEO та LLMO - це практика просування бренду для його появи в AI-генерованих відповідях на платформах, таких як ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Claude чи в результатах пошуку Google чи Bing в блоках згенерованих ШІ (наприклад, Google AI Mode, Google Overview та Bing Copilot). Вона фокусується на формуванні відповідей в позитивній конотації з уточненням бренду, продукту чи посилання на сайт, які просуваються, а не лише на кліках, включаючи публікацію контенту в доступних місцях, заробіток позитивних згадок бренду та технічну доступність контенту для AI-краулерів.
Основа просування включає оптимізацію та структурування контенту, щоб LLM могли легко його інтерпретувати, цитувати та рекомендувати бренд у відповідях на запитання користувачів.
Тож підсумовуючи тут GEO, AEO, LLMO - це терміни, які часто використовуються як взаємозамінні, оскільки вони описують одну й ту саму ідею: адаптацію SEO для AI-ери.
Чи є взаємозв’язок між GEO, AEO, LLMO з SEO?
Традиційне SEO фокусується на ранжуванні в ТОП пошукових систем, таких як Google, Bing, Yahoo! через оптимізацію на цільових сторінках ключових слів, отримання беклінків та технічну оптимізацію. GEO, AEO та LLMO розширюють це на AI-системи, де видимість залежить від присутності в тренувальних даних LLM.
|
Перетини |
Багато стратегій GEO/AEO/LLMO є частиною SEO, наприклад, створення релевантного контенту, побудова авторитету через E‑E‑A‑T (Experience, Expertise, Authority, Trust) та оптимізація сайту для швидкості завантаження сторінок та мобільної адаптивності. Те що ми бачимо вже зараз, що бренди, які добре працюють у SEO, часто мають високу видимість у відповідях LLM. |
|
Вплив на видимість LLM |
LLM тренуються на великих масивах даних, де згадки бренду (навіть без прямих клікабельних посилань) підвищують його авторитетність. SEO допомагає потрапити в індекс пошуку, в ТОП його результатів, які використовують LLM як для навчання, так і для оновлення відповідей. |
|
Еволюція |
З інтеграцією AI в пошукові системи, як Google AI Overview, Google Mode, Bing Copilot SEO та ці оптимізації зливаються, роблячи GEO/AEO/LLMO природним продовженням SEO. |
Як підвищити видимість бренду в LLM?
Щоб досягти успіху, застосовуйте такі підходи:
- Базове SEO. Якщо ви бажаєте присутності в ШІ, займайтесь SEO просуванням сайту та бренду в пошукових системах. Це принесе збільшення охоплень видимості в Google, трафік, а також ліди, клієнтів та покупки. Бонус: кореляція факторів ранжування в SEO та GEO значна, а значить слідом за SEO ви будете бачити збільшення видимості в відповідях провайдерів LLM.
- Побудова згадок. Збільшуйте згадки бренду на зовнішніх сайтах, форумах, рейтнгах, на Reddit, Quora, Wikipedia, YouTube, Linkedin. Фокусуйтеся на ко-цитатах (згадки разом із конкурентами) та згадках без прямих посилань.
- Мультиплатформенність. Будьте присутніми на соціальних мережах, подкастах, TikTok - це допомагає AI витягувати контент бренду з різних джерел.
- Контент для запитів. Відповідайте на довгі, розмовні запити з клієнтської підтримки чи Quora. Структура контенту: одна ідея на параграф, заголовки, статистика, schema markup (FAQ, HowTo).
- Трекінг. Тестуйте видимість у AI-платформах, використовуйте інструменти на кшталт Semrush AIO або Ziptie.dev, щоб аналізувати ефективність.
- Уникнення маніпуляцій. Не застосовуйте “адверсаріальні приклади” для штучного просування, як у чорному SEO - це може знизити довіру AI до вашого бренду.
Які відмінності та виклики має оптимізація для LLM?
У світі AI-оптимізації є особливі нюанси, які відрізняють її від традиційного SEO. Розуміння цих відмінностей і викликів допоможе брендам ефективно адаптувати свої стратегії.
Відмінності від SEO
- Важливіші не просто посилання, а згадки, документи (PDF), джерела як GitHub.
- LLM віддають перевагу основним користувацьким сторінкам сайту (home, about, review, FAQ) для формування відповіді.
- Акцент на структурованому, релевантному контенті, а не лише на ключових словах.
Виклики
- Залежність від тренувальних даних та їх актуальності.
- Відсутність JavaScript-рендерингу в AI-краулерах, що обмежує доступ до динамічного контенту.
- Швидкі зміни в AI-технологіях, які потребують постійного оновлення стратегій.
- Прогноз: поступова конвергенція з SEO, де SEO-спеціалісти зможуть швидше адаптуватися.
Висновки
GEO, AEO та LLMO - це еволюція SEO в еру AI, де видимість у LLM стає все більш важливою для брендів. Інтегруючи ці практики з традиційним SEO, компанії можуть забезпечити присутність у генерованих відповідях, що впливає на трафік та конверсії. З ростом LLM-трафіку та їх впливу на прийняття рішення про покупку чи формування репутації бренду, ігнорування цих оптимізацій може призвести до втрати видимості та продажів. Рекомендується почати з базового SEO, побудови зовнішньої стратегії контент-маркетингу, а також розміщення згадок бренду на найцитованіших майданчиках та тестування в AI-платформах для довгострокового успіху.
Катерина Разумова
Катерина часто говорить: “Хто займається улюбленою справою, той не працює жодного дня у своєму житті”. Для неї просування сайтів — це безумовно велика пристрасть і найголовніший інтерес.Свою кар’єру розпочала як SEO intern у компанії Академії п...
