// guides
Прямые ответы на вопросы, которые задают про видимость в ИИ-поиске. Каждое руководство начинается с краткого ответа, затем идут детали, затем источники, на которые оно опирается.
Generative Engine Optimization (GEO), оптимизация под генеративные движки, — это выстраивание бренда и его контента так, чтобы генеративные ИИ-системы — ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude и Google AI Overviews — находили его, доверяли ему и цитировали внутри сгенерированных ответов. Там, где SEO борется за место в списке ссылок, GEO борется за то, чтобы стать источником, который цитирует модель.
SEO оптимизирует размещение в ранжированном списке ссылок, где результатом становится клик. GEO оптимизирует попадание внутрь сгенерированного ответа, где результатом становится цитирование. У них общая техническая база — сканируемость и структурированные данные, — но различаются формат контента, метрики успеха и способ измерения результата.
Чтобы ChatGPT вас цитировал, нужны три вещи: доступ для OAI-SearchBot и GPTBot в robots.txt, серверный рендеринг страниц с самодостаточными фрагментами, которые модель может процитировать без окружающего контекста, и независимые источники, описывающие бренд так же. Доступ и структура дают право на попадание; называют вас благодаря подтверждениям со стороны.
AI Overviews генерируются из обычного поискового индекса Google, поэтому попадание в них начинается с ранжирования по запросу. Отдельной процедуры подключения Google не описывает: рычаги — классическая индексация, открытый токен Google-Extended, структурированные данные и контент в виде компактных самодостаточных ответов, которые легко пересказать и атрибутировать.
Измеряйте ИИ-видимость по четырём входам: доля цитирований по фиксированному набору запросов с повторными замерами, доля упоминаний против конкурентов на тех же запросах, обращения ИИ-краулеров в логах сервера как самый ранний сигнал и реферальный трафик с доменов ассистентов как коммерческий итог. Разовые проверки ненадёжны: ответы меняются от запуска к запуску.