Эволюция поисковой оптимизации от SEO к GEO

В поисковой оптимизации происходит смена эпох — традиционный SEO уступает место GEO. Сегодня бизнесу важно не только быть видимым, но и быть услышанным искусственным интеллектом. IT-World разбирается, почему подходы к поисковой оптимизации изменились, и как бизнесу не потеряться в новой реальности.

В течение двух десятилетий SEO был главным инструментом цифрового маркетинга. Всё крутилось вокруг одного: как попасть в топ-10 Google. Компании выстраивали контент-стратегии под ключевые слова, закупали ссылки, оптимизировали каждый пиксель посадочной страницы — лишь бы угодить алгоритмам. Это был большой и прибыльный рынок: к 2025 году его объём превысил $80 млрд. Но сегодня вся эта система начинает поскрипывать.

Причина проста: меняется сам поиск. Пользователи всё чаще идут не в браузер, а напрямую к ChatGPT, Claude, Perplexity или другим языковым моделям. Apple встраивает генеративный поиск в Safari, Google срочно перестраивает интерфейс выдачи, чтобы сохранить долю внимания. Поиск больше не список ссылок, а готовый ответ, скомпонованный моделью из разных источников. И это не косметическое обновление — это смена парадигмы.

Эволюция поисковой оптимизации от SEO к GEO. Рис. 1
Нейросети выходят за пределы человеческого знания

Добро пожаловать в эпоху GEO — Generative Engine Optimization. Это не апгрейд SEO, а совершенно другой подход. Здесь неважно, как много ключей вы вписали в заголовок и сколько ссылок проставили с партнерских сайтов. Важно одно — будет ли ваша информация выбрана языковой моделью для ответа пользователю. Причём не потому, что вы что-то «угадали», а потому что ваш контент — понятный, структурированный, полный и уместный.

В старом SEO выигрывал тот, кто точнее подбирал ключевые слова и играл по правилам PageRank. В GEO побеждает тот, чья информация действительно удобна для синтеза. Модель не ищет «лучший сайт», она строит ответ. Ей всё равно, в каком вы домене или регионе, если ваша фраза лучше ложится в итоговый текст. Классические метрики вроде CTR постепенно отходят на второй план. Важно другое — reference rate, то есть насколько часто ваш бренд упоминается в ответах, сгенерированных ИИ.

Изменилось и поведение пользователей. Средняя длина запроса выросла с 4 до 23 слов. Люди задают сложные, контекстные вопросы, ждут персонализированного ответа и всё чаще воспринимают ИИ как первого советчика. В ответ модели строят ответы из десятков источников, комбинируют стили и подбирают тон — и делают это за секунды. Традиционный подход «напишем статью под топовый запрос» в этой логике больше не работает.

Компании, понимающие суть изменений, начинают адаптироваться. Появляются инструменты, помогающие отслеживать, как часто и в каком контексте ваш бренд появляется в генеративных ответах. Profound, Goodie, Daydream — эти платформы анализируют взаимодействие моделей с контентом, помогают отследить не только факт цитирования, но и тональность, позиционирование, ассоциации. Даже гиганты SEO вроде Ahrefs и Semrush добавляют в интерфейсы модули AI-наблюдения: стратегия меняется, и инструменты адаптируютсявместе с ней.

Показательный кейс — Canada Goose. Компания использовала один из таких инструментов, чтобы понять, упоминается ли бренд в AI-ответах спонтанно, без прямых запросов. Оказалось, что это уже не вопрос видимости в выдаче, а вопрос цифровой узнаваемости на уровне «памяти» модели. То есть важен не трафик, а то, насколько глубоко ваш бренд встроен в обученные паттерны мышления LLM.

Сама логика распространения информации в интернете тоже меняется. Если раньше Google и другие поисковики монетизировали выдачу за счёт рекламы и трафика, то большинство LLM — это платные подписочные сервисы. Они не заинтересованы перенаправлять пользователя на сторонние сайты без необходимости. Всё должно оставаться внутри. Это значит: если ваш контент не усиливает ценность диалога, он просто не появится. А если усиливает — появится без всяких SEO-фишек, просто потому что он удобен для модели.

Хорошая новость — нет больше нужды подстраиваться под алгоритм. Плохая — никто до конца не знает, по каким признакам LLM выбирает одни источники, а игнорирует другие. Часть этого — обучающие выборки. Часть — то, как подан контент: насколько он логичен, насколько понятен, насколько его легко «вставить» в ответ. Тексты с явными выводами, списками, чёткими формулировками — выигрывают. Размазанная вода, SEO-флуд и бесконечные «подводки» — нет.

GEO — это ещё и вызов привычной системе аналитики. Где раньше были трафик, конверсии и позиции, теперь появляются новые параметры: доля в ответах ИИ, ассоциативные ряды, цитируемость.

Появляется спрос на инфраструктуру, которая умеет не просто измерять упоминания, но и генерировать контент, оптимизированный под модель. В этом направлении развиваются целые экосистемы — от синтетических промтов до «обратной настройки» моделей с учётом поведения пользователей в отрасли.

Ольга Чебунина: «Искусственный интеллект открывает новые возможности для развития агробизнеса»
Умный, голосовой, свой. Как ИИ меняет контакт-центры
Высшее образование в ИТ-сфере: ждем кризиса или живем спокойно?

Рынок GEO только формируется. Но есть признаки, что он повторит траекторию роста, аналогичную Google Ads в 2000-х и Facebook Targeting в 2010-х (запрещён в РФ). Уже сегодня ChatGPT, по словам основателя Vercel, даёт 10% новых регистраций на его платформу — без рекламы, просто за счёт упоминания в ответах. Это только начало. Когда пользователи перестают «гуглить», а начинают «спрашивать», выигрывает не тот, кто громче, а тот, кто оказался в памяти модели.

Именно это становится новой точкой конкуренции: смогут ли маркетологи, редакторы и бренды встроиться в сознание алгоритма — или останутся за бортом новой поисковой эпохи. SEO больше не ключ к успеху. Теперь этот ключ — GEO. И он открыт для тех, кто пишет для людей, но учитывает поведение моделей.

Материал опубликован при поддержке сайта it-world.ru
Комментарии

    Актуальные новости по теме "Array"