Как увеличить количество упоминаний бренда в нейросетях (GEO)

Растущая популярность AI-ассистентов создает новый канал коммуникации с аудиторией. Наш клиент заметил интересную тенденцию: часть новых учеников пришла с комментарием «вас посоветовал ChatGPT». Стало очевидно, что присутствие бренда в ответах нейросетей напрямую влияет не только на охваты и узнаваемость, но и на генерацию лидов.

Технический аудит и AI-готовность сайта. Первым этапом проверили базовые технические ошибки и оценили, насколько сайт доступен для обхода AI-ботами. Нейросетям важно быстро и точно извлекать информацию с минимальными затратами ресурсов — любые технические барьеры снижают вероятность того, что сайт попадёт в источники для ответов.

Внешние размещения. Собрали статьи и рейтинги из топа выдачи, которые нейросети активно цитируют, и проверили каждый материал на упоминание бренда. Там, где упоминания не было, — разместились. Это позволило напрямую влиять на частоту появления бренда в ответах ИИ.

•  Массовое размещение в существующих рейтингах: мы проанализировали топ-10 статей-подборок курсов, которые нейросети чаще всего используют как источники, и обеспечили присутствие бренда в этих материалах.

Логика работы была следующей: анализировали ответы нейросетей поисковую выдачу по запросам вида «лучшие курсы + предмет», собирали список страниц из топа — статьи с подборками курсов, которые либо хорошо ранжируются в поисковых системах, либо активно цитируются нейросетями (как правило, это одни и те же материалы). Затем проверяли, упоминается ли в них целевой бренд, и если нет — договаривались с авторами и вебмастерами о размещении.

Ключевое условие: статья должна уже ранжироваться, собирать трафик и иметь устойчивые позиции в выдаче. Размещение в материале без аудитории результата не даёт. Массовое присутствие в таких источниках сработало: нейросети начали упоминать бренд значительно чаще.

•  Создание собственных рейтингов. Мы подготовили и опубликовали авторские статьи с обзорами рынка, где бренд клиента занимает лидирующие позиции. Материалы оптимизированы так, чтобы нейросети охотно цитировали их при формировании ответов. Работа велась в двух направлениях.

•  Структура под логику нейросетей. Мы моделировали реальные пользовательские запросы — например: «Помоги подобрать курсы для подготовки к ЕГЭ по русскому» или «Я в 11 классе, найди лучшую онлайн-школу для подготовки к ЕГЭ». Зная, как нейросети обрабатывают подобные запросы, мы понимали, какую информацию они будут искать в источниках, и выстраивали структуру текста под эту логику.

Для каждой темы определяли полный набор критериев, которые важны пользователю при выборе: цены, отзывы, формат курсов, опыт преподавателей, нагрузка, уровень подготовки. Все эти критерии последовательно раскрывались в тексте. На ключевые вопросы давали короткие и конкретные ответы — именно такие формулировки нейросети цитируют с наибольшей вероятностью. Отдельным блоком добавляли раздел «Вопрос — ответ»: он одновременно повышает вероятность попадания в ответы ИИ и улучшает поведенческие метрики страницы.

•  Дополнительные блоки для пользователя. Помимо основного текста, в статьи добавляли сравнительные таблицы курсов с ценами, гайды по выбору («на что смотреть, чтобы найти курс под себя») и лайфхаки по подготовке к экзаменам. Такие блоки увеличивают время на странице и делают материал по-настоящему полезным — а не просто оптимизированным.

Важный принцип: SEO-требования и требования нейросетей здесь совпадают. Если материал нравится поисковым системам — структурирован, релевантен, содержателен — он с высокой вероятностью попадёт и в источники, которые цитирует ИИ.

Для того чтобы поисковые роботы и парсеры LLM беспрепятственно индексировали контент, мы провели ряд доработок:

На текущий момент мы фиксируем стабильный рост видимости бренда в ответах популярных ИИ-ассистентов.

При этом нам удалось сохранить исключительно положительный контекст упоминаний.

Однако освоение GEO сегодня — это возможность быть на шаг впереди конкурентов. Тот, кто научится управлять упоминаниями в нейросетях сейчас, получит кратное преимущество в ближайшем будущем.