Как брендам продвигаться в нейросетях (GEO, AI SEO)?

Выступали: Дмитрий Севальнев, Василий Жарков, Владимир Назаров, Максим Фомин, Владимир Малюгин, Денис Шубенок, Алексей Чекушин. 14.04.2026

Основные идеи

Предложение по измерениям

1. Mention Rate (Частота). Как часто бренд упоминается в ответах. Абсолютная заметность
2. Share of Voice (Доля голоса). Доля присутствия относительно конкурентов в том же пуле запросов
3. Позиция в списках. Место бренда в генерируемых списках
4. Not Sentiment Score (Тональность). Задаем нейтральный промпт для анализа. Как вариация - крайняя тональность - задаем провоцирующий промпт.
5. Citation Rate (Grounding). Процент ответов, в которых упоминание бренда подкреплено ссылкой на внешний источник. Критически для формирования доверия.
6. Брендовый спрос в wordstat
7. Видимость по группам промтов

Замечание: Это стохастические данные, поэтому для стохастической устойчивости требуется статистически значимая выборка. Так образом для метрик нужны ПОВТОРЫ!

Что делать

1. Внедрение микроразметки. Отслеживать появление новых словарей и новых стандартов (С. Смирнов)
2. Повышаем EEAT факторы Google
3. Ссылочное продвижение - важность источника. Ссылки с соцсетей хорошо учитываются
4. Необходимо хорошо ранжироваться, быть в ТОП 30
5. Готовим промпты
6. Готовим материалы. Создаем или покупаем материалы
7. Подбираем источники и размещаемся
8. Нужно обойти конкурентов! По кол-ву упоминаний. По разным группам промтов.

Подбор промтов

1. Подбираем маркерные слова: Wordstat, Use cases (зачем, как использовать), УТП
2. Создаем промпты: метод перемножения (Бренд * Тип запроса * типовые модификаторы) не более 10 промтов на интент.
3. Группируем наши промпты на 5 уровней:

• Ситуативные
• Поисковые
• Сравнительные
• Репутационные
• Рекомендательные (самые важные)

Замечание:

• Исследование показало, что промпты обрабатываются нейронкой и сжимаются. Получаются маски, ключевые запросы, по которым нейронка ищет у себя в данных и идет искать в поиск.
• С помощью анализа больших данных было определено 12 базовых рамок (4 группы) промптов, которые покрывают почти все интенты.

Требования к материалам

• Первые 30% текста чаще всего попадает в цитирование нейронок. Это должна быть выжимка для ИИ, своего рода содержание.
• Слов в материале должно быть много 2900+. ИИ изучает весь текст и для хорошей алгоритмизации требуется достаточный объем. Например, там определяются связанные сущности.
• Связанные сущности в тексте (типа LSI). Более 15+
• Нужна статистика - цифры
• Свежесть контента (30 дней)
• Контент должен быть экспертным,
• Контент должен быть понятным для нейросетей,
• Необходимо подтверждать авторитет автора

06 - Чек-лист копирайта для GEO - Geeks

Где размещать

Три источника

• сайт,
• внешний независимый источник
• и отзывы

Независимые источники

• энциклопедии,
• крупных UGC,
• крупные медиа

Смотрим, где ИИ берет информацию, подбираем площадки, учитывая источники. Разные ИИ - разные источники.

Способ оценить площадку и материал

• Авторитет (30%) - авторитет площадки и доверие к источнику
• Релевантность (25%) - ИИ ищет лучший кусок текста под конкретный интент,
• Структурированность и простота объяснения (20%) - предпочитает текст, который легко: извлечь, переформулировать, сжать.
• Повторяемость на разных источниках (15%),
• Доступность для парсинга (10%). Проверить на блокировщики ботов.

Философия

Д. Севальнев считает, канал GEO - лучше всего описывается, как инструмент Бренд форманаса.

В. Малюгин: Нейронки - это инфлюенсеры

Идея инертности нейронок - необходимо не проспать момент и занять место в ИИ, потом не догнать (Д. Севальнев)

Сейчас формируется теневой список любимых брендов нейросетей! (В. Жарков)

Д. Шубенок

Стали чаще пользоваться ПС. Маркетплейс - потом ПС (вторая точка входа). Скроллинг каталогов интернет-магазинов провоцирует поисковый спрос

Поиск становится похож на Маркетплейс. Развитие ИИ-агентов будет конкурировать в первую очередь с маркетплейсами.

А. Чекушин: Агентский трафик начинает превышать пользовательский в некоторых странах

Заметки от Сергея Смирнова

• Необходимо отслеживать появление новых словарей микроразметки и новых стандартов разметки.
• Сеошники должны подбирать маски под промпты. Раз ИИ идёт в выдачу, то скорее всего маски это аналог ключевых запросов.
• Результат анализа данные и определения 12 базовых рамок и 4 группы интентов необходимо проверить, возможно, это уже результат алгоритмизации самих сборщиков данных и нейронок. Интересно попробовать “создать” новые рамки и возглавить их.
• Интенты - это то, к чему шел поиск последнее десятилетие. Интересное диалектическое развитие:
  Запросы - ПС - интенты - SERP
  и
  Промпты - LLM - нормализация (сжатие, маски, сущности/интенты) - запросы - поиск - GEO
• Широкое использование энциклопедий и крупных UGC - это логично, так как гарантируется разнообразие источников и самоконтроль качества площадок. Но в этом же и кроются будущие проблемы.
• Необходимо прокачивать аккаунты на топовых площадках.
• Необходимо создавать виртуальных экспертов.
• Часть рынка ИИ-агентов (товары, услуги и т.п.) скорее всего монополизируют крупные поисковые системы

Дмитрий Севальнев

Тема: “Какие метрики, Как оценивать работы, Как собирать промпты, Источники”

3 уровня метрик - операционный, маркетинг, C-level (уровень руководителя)

Какие есть проблемы

• Отсутствие статистики
• Как получить наличие бренда в ответе (Бренд может быть в источниках и в ответе)
• Ответы не повторяются
• Нет измеримого бизнес эффекта

Дмитрий Севальнев считает, канал GEO - лучше всего описывается, как инструмент Бренд форманаса. Не все докладчики с этим согласны. В. Малюгин: Нейронки - это инфлюенсеры

Предложения по метрикам

• Share of Voice
• Брендовый спрос в wordstat
• Видимость по группам промтов
• Тональность упоминаний - ИИ с осторожностью выдает критику бренда - Лайф хак - поругайте свой бренд в промте

Немного философии: Высказал идея инертности нейронок - необходимо не проспать момент и занять место в ИИ, потом не догнать (Д. Севальнев)

Василий Жарков

Тема: Работа с промптами в режиме дефицита статистики

1. Любой промт сжимается нейросетью до маски запроса.
2. Затем парсер нейросети по этой маске парсит выдачу.

С. Смирнов: Практически сеошники должны подбирать эти маски. Раз ИИ идёт в выдачу, то маски это ключевые запросы.

Был проведен анализ миллионов диалогов по базам WildChat, Майкрософт Capilot и OpenAI. Контекст всегда разный, но речевые формы жестко повторяются. Было определено 12 базовых рамок (4 группы), которые покрывают почти все интенты.

С. Смирнов: необходимо проверить, возможно, это уже результат алгоритмизации самих сборщиков данных и нейронок.

Что делаем

1. Создаем промпты: Предложено создавать промпты методом перемножения: Бренд * Тип запроса * типовые модификаторы (например, брекеты для зубов). Много промтов не нужно - все равно маска запроса (сущность, интент). Ниже спикеры несколько раз предложил не более 10 промтов на интент.

2. Группируем наши промпты - 5 уровней захвата ИИ

   

3. Три источника: Информация о бренде формируется по трем источникам - сайт, внешний независимый источник и отзывы

Немного философии: Сейчас формируется теневой список любимых брендов нейросетей! (В. Жарков)

Владимир Назаров

Тема: Источники и площадки - как искать , где размещать материалы

Существует перекос в сторону энциклопедий, крупных UGC, медиа.

С. Смирнов: это логично - разнообразие источников, самоконтроль. Но в этом и кроются будущие проблемы.

Предложил формулу GEO оценки площадки и текста

• Авторитет (30%) - авторитет площадки и доверие к источнику
• Релевантность (25%) - ИИ ищет лучший кусок текста под конкретный интент,
• Структурированность и простота объяснения (20%) - предпочитает текст, который легко: извлечь, переформулировать, сжать.
• Повторяемость на разных источниках (15%),
• Доступность для парсинга (10%)

Разные ИИ - разные источники

Ссылки с соц сетей - хорошо ранжируются

Максим Фомин

Тема: Аналитика отдачи от GEO-работ и масштабирование

Необходимо попадание в ТОП 30 выдачи - порог входа в Алису. Это логично, с учетом того, что ИИ ищет в поиске.

Идея: Первый 30% текста на сайте! чаще попадает в цитирование - первые 30% - это должны быть "СОДЕРЖАНИЕ ДЛЯ ИИ"!!!!! ИИ изучает весь текст, но самое важное (сжатость) в первых 30%

Провел анализ по вопросу “Что работает, нужно делать”.

Мысли:

• Нужна статистика - цифры
• Связанные сущности в тексте (типа LSI)
• Свежесть контента (30 дней)
• Цитирование из первых 30% текста.

• Слов должно быть много 2900+ (скорее всего, чтобы можно было нормально обрабатывать алгоритмами)

  

  

Владимир Малюгин

Тема: Как писать материалы и как опубликовать - Что и куда писать, чтобы "ИИ вас нашел"

В. Малюгин: Нейронки - это инфлюенсеры

Идея: Нейронки идут в поиск и нам в подборе интентов/промтов нужно ориентироваться на конец воронки! (Пример, “дай список, кто этим занимается”). Нужно искать концы воронок! Наш бренд должен попадать в ответ!

Что делать

1. Подбираем маркерные слова: Wordstat, Use cases (зачем, как использовать), УТП.
2. Начинаем формировать примеры промтов. Не идите слишком широко! 10 на интент
3. Ищем источники, где ИИ берет информацию. Разные ИИ - разные ПС, боты, биг дата
4. Попадите в эти источники: закажи материал или сами напишите

Нужно обойти конкурентов! По кол-ву упоминаний. По разным группам промтов.

Контент должен быть экспертный, понятный для нейросетей, необходимо подтверждать авторитет

Нужно быть ВИДИМЫМ для нейросетей. Если из поиска, то нужно быть выше (в 30 ?)

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Gq3tkwyWGlHK6_eaaF_w62bNkb4D_hB9OXx8Y7hEjso/edit

"Чек-лист для копирайтера: как писать статьи под SEO и GEO (Generative Engine Optimization)"

Денис Шубенок

Тема: Новая технология - хайп или смена правил игры

Отметил возрастающую роль ИИ-помощников при выборе товаров.

Этому направлению (GEO) всего полгода - ещё ничего нет или недостаточно (инструменты, выводы, статистика). Все могут говорить по-разному, полярно/

Стали чаще пользоваться ПС. Маркетплейс - потом ПС (вторая точка входа). Скроллинг каталогов интернет-магазинов провоцирует поисковый спрос

Поиск становится похож на Маркетплейс.

Развитие ИИ-агентов будут конкурировать в первую очередь с маркетплейсами - это опасность для маркеплейсов!

Пользователи в нейропоиске ищут по другому. Необходимо изучение интентов (НЕ промпты! а интенты)

Пока трафика из ИИ очень мало. Но этот трафик в конверсии в разы лучше! Даже намного лучше, чем из поиска.

Что делать

• Выращивание бренда
• Экспертность контента
• Популярность внешних площадках (которые на вас ссылаются)

Я: Не хватает надежных инструментов для аналитики

Алексей Чекушин

Тема: Как измерить - Оценка видимости в LLM - Методология измерения и анализа присутствия брендов в больших языковых моделях

LLM имеют стохастическую природу, они склонны к галлюцинациям (выдумывает), которые пытаются исправлять разными способами.

LLM - это набор весов (параметров). Просто числа.

Алгоритмы LLM - это цепочка генерации паттернов и весов

Модель делает допоиск в ПС. Сама формирует запросы. Это основная технология повышения качества модели. Это основа измерения языковых моделей! (Я - важно понять эти запросы и подняться по ним!) (Я промпты сжатые - это и есть)

Есть стохастическая устойчивость. На повторах. Нужна статистически значимая выборка. (для метрик нужны ПОВТОРЫ)

Измеряемые метрики

1. Mention Rate (Частота). Как часто бренд упоминается в ответах. Абсолютная заметность
2. Share of Voice (Доля голоса). Доля присутствия относительно конкурентов в том же пуле запросов
3. Позиция в списках. Место бренда в генерируемых списках
4. Not Sentiment Score (Тональность). Задаем нейтральный промт для анализа.
5. Citation Rate (Grounding). Процент ответов, в которых упоминание бренда подкреплено ссылкой на внешний источник. Критически для формирования доверия.

Отслеживание видимости:

В Поиске - Запросы. В нейро: Сценарии и Промпты (Сценарий примерно = интент)

10 промтов на сценарий

Извлечение конкурентов

Методы нормализации сущностей

LLM-based нормализация. Смирнов: Сжатие промтов из этой же темы!

Собирая источники, можно понять - где нам размещаться

1. Хорошее SEO
2. Внешние статейные ссылки
3. Лист тикусы
4. Мусор помогает - масса побеждает

Самохвал! Помимо коммерческого запроса, нужно продвинуть по инфо, который говорит о вас, как продавце именно нужного товара.

Круглый стол

Какие-то виды трафика уйдут в нейро - например, рекомендательный трафик. Анализ больших данных и дать ответ.

Модели, ИИ агенты. Агентский трафик начинает превышать пользовательский в некоторых странах

Важность GEO/ Есть ниши, где есть критичность для продаж (пример, застройщик). Чем больше ценность принятия решения, тем уже важнее.