Поиск в ИИ: как GEO формирует новую конкуренцию за клиентов

Поиск меняется быстрее, чем когда-либо: генеративные модели начинают отвечать пользователям прямо на странице, а ссылки уходят ниже первого экрана. Классическое SEO перестает быть самостоятельной стратегией — его дополняет GEO-оптимизация под ИИ-движки. 

Рынок поиска в 2025: что изменилось

За 2025 год поиск перестал быть пространством ссылок — он стал пространством ответов. По данным Digital Budget, которые цитировали «Коммерсантъ» и «Ведомости», трафик крупнейших ИИ-платформ в России вырос почти в шесть раз за десять месяцев. 39,9% всего объема собрал ChatGPT, еще 27,8% — DeepSeek, а российский GigaChat удержал третью позицию с долей 7,3%. Это уже не нишевые сервисы: это новые входные точки в интернет, сопоставимые с поиском по масштабу.

На фоне роста ИИ-поиска первый экран классической выдачи практически исчез. Генеративные блоки Google AI Overviews, «Поиск с Алисой» и нейроответы DeepSeek занимают верх страницы и дают законченный ответ — со структурой, определениями, фактами и ссылками. Обычные ссылки смещаются вниз, в зону низкого CTR, оставляя бизнес без привычного потока органики.

Конкуренция теперь не только за ТОП-10 выдачи, а в «нейроблоки» — в те самые короткие обзоры и разъясняющие статьи, которые формирует ИИ. И теперь вопрос для бизнеса звучит не только: «Как выйти в поисковую выдачу?», но и «Как стать источником для ИИ-ответа?».

Почему к SEO лучше добавлять GEO 

Классическое SEO впервые столкнулось с ситуацией, когда хорошие позиции в выдаче не гарантируют прирост трафика на сайт. Генеративные блоки Яндекса и Google перехватывают внимание пользователя: сформированная мини-статья закрывает запрос за один экран, а ссылки из обычной выдачи оказываются ниже зоны скролла. CTR падает не из-за конкурентов, а из-за смены самого интерфейса поиска — пользователю просто не нужно кликать.

Одновременно поисковые системы изменили сам принцип анализа страниц. YandexGPT формирует ответы по структуре, выстраивая подзаголовки, краткие определения, факты, таблицы — и выбирает источники, которые дают четкую, проверяемую, экспертную фактуру. Google в AI Overviews действует похожим образом: модели SGE ищут «более широкий набор полезных ссылок», основываясь не на ключах, а на E-E-A-T — опыте, экспертности, авторитетности и доверии.

Из-за этого SEO перестало быть только про позиции и плотность ключевых слов. Поисковая оптимизация остается фундаментом, но без экспертности, структурированной логики и сильного контент-профиля сайт попросту не попадет в генеративные ответы. Именно это и стало точкой, в которой к SEO добавляется и GEO-оптимизация.

Что такое GEO и почему это отдельное направление

Generative Engine Optimization — это не «еще одно SEO», а новая логика конкуренции в поиске. Если SEO работает за позиции и трафик на сайт, то GEO работает за то, чтобы сайт стал источником для ответа нейросети. Задача теперь состоит не только в том, чтобы попасть в ТОП-3, а также в том, чтобы ИИ выбрал именно ваш контент, процитировал его, вынес ссылку в генеративный блок — и закрепил бренд в своей внутренней модели.

GEO формирует отдельный слой оптимизации, потому что алгоритмы ИИ анализируют страницы не так, как поисковые роботы. Им важны точные определения, факты, структурные блоки, тематическое покрытие, именованные сущности (NER), таблицы, цитаты экспертов — все, что можно легко спарсить и превратить в ясный, компактный ответ. Если SEO оценивает релевантность, то GEO оценивает пригодность текста для генерации.

Именно поэтому GEO стоит отдельной строкой рядом с AIO (оптимизацией под алгоритмы ИИ) и AEO (оптимизацией под голосовой поиск и короткие ответы). Эти стратегии пересекаются, но у GEO есть свой фокус — стать «фактурой» для нейросети. В 2025 году это превращается в главный канал видимости бренда — потому что именно нейроответы видит пользователь до того, как увидит любую ссылку.

Как работает генеративный поиск: механика отбора источников

Когда мы говорим, что ИИ «цитирует» сайт, важно понимать: это не магия, а строгая система фильтров. Нейросеть сканирует веб примерно так же, как поисковый робот, но оценивает страницы по другим критериям. 

• Ей нужен контент, который можно быстро «распилить» на смысловые блоки и использовать как строительный материал для ответа. Поэтому в приоритете — тексты, где четко выделены определения, есть таблицы, структурированные списки, явные признаки фактуры: даты, числа, имена, характеристики, формулы.
• Дополнительный слой анализа — семантические векторы: нейросеть ищет не только совпадения по словам, но и по смыслу. Именно поэтому статьи, где много лишних вводных или расплывчатых формулировок, банально «проваливаются» при генерации: ИИ просто не может выделить из них конкретную мысль. Когда же текст грамотно размечен под заголовки, отвечает на частотные вопросы и содержит NER-сущности, он становится удобным для цитирования.
• Но даже идеальная структура не работает в отрыве от домена. ИИ доверяет только трастовым источникам — тем, кто уже силен в классическом SEO. Если сайт неэффективен технически, плохо индексируется или не имеет стабильного ссылочного профиля, его контент не попадет в нейроблок, даже если он идеально написан. Поэтому GEO — это не отмена SEO, а следующий этаж поверх фундаментальной оптимизации.

GEO для Яндекса: логика YandexGPT 5 и «Поиска с Алисой»

Яндекс фактически построил новую систему поиска. Теперь запрос — это не список ссылок, а развернутый мини-разбор темы, который формируется YandexGPT 5. Модель сама выделяет подзаголовки, собирает цифры, сравнивает параметры, подмешивает иллюстрации и обязательно указывает источники. 

Чтобы бизнес мог попасть внутрь этого ответа, текст на сайте должен быть близок к «справочному» формату. Яндекс любит, когда каждая тема разбита на смысловые узлы: четкие заголовки, короткие определения, логически завершенные блоки, таблицы, списки, примеры. Такой контент ИИ может легко «разобрать» и встроить в свой ответ, сохранив ссылку.

Но ключевой фактор — не одна оптимизированная страница, а траст домена. Яндекс берет данные только с тех сайтов, которые воспринимает как авторитетные, у которых хороший Индекс Качества Сайта и другие показатели. Поэтому GEO под Яндекс работает только при условии, что у бизнеса есть сильная SEO-база: корректные метатеги, нормальная индексация, отсутствие технических ошибок, дублей или битых страниц, устойчивая перелинковка и многие другие факторы продвижения. Иначе YandexGPT просто «пройдет мимо», даже если материал идеально структурирован.

 GEO для Google: как попасть в AI Overviews

Google движется к той же модели, но с другим акцентом. Его AI Overviews («Обзор от ИИ») — это не пересказ контента с пары сайтов, а попытка собрать максимально широкий спектр данных. 

Главная особенность Google в том, что он не работает под русскоязычную аудиторию так же глубоко, как Яндекс. Но правила отбора те же: полезность, структурность, экспертность. Внутри AI Overviews оказываются материалы, у которых четко оформлены заголовки, корректно проставлены alt и title, есть органичная перелинковка и структурированные данные. Google должен «понимать», что находится на странице — от таблицы до схемы, от пошаговой инструкции до графика.

При этом у русскоязычных сайтов есть шанс конкурировать: SGE оценивает не страну и не язык, а качество фактуры и соответствие принципам E-E-A-T. Если текст отвечает на вопрос глубоко и чисто, если домен выглядит надежным, если авторы понятны — он может быть включен в обзор наравне с англоязычными источниками.

GEO для ChatGPT, DeepSeek и GigaChat

В отличие от поисковиков, где алгоритм более прозрачен, генеративные модели работают как «черный ящик». 

ChatGPT не всегда показывает ссылки автоматически, но по запросу может вывести список источников. Модель ориентируется на контент, который находится в ее обучающей выборке: Википедия, крупные СМИ, трастовые площадки с устойчивой репутацией. Поэтому бренды, которые регулярно появляются в обзорах, сравнениях, аналитике, — даже без коммерческой подачи — чаще становятся «видимыми» для модели и упоминаются в ее рекомендациях.

DeepSeek действует жестче: он отдает в ответ десятки ссылок — 20, 30, иногда больше. И это новая конкуренция: модель не выбирает один источник, она берет все, что считает структурным, фактурным и тематически плотным. Попадание в такую выборку означает, что сайт понятен нейросети, а контент соответствует ее внутренним критериям точности и глубины.

GigaChat и ассистенты экосистемы Сбера тяготеют к источникам с высоким трастом: новостные порталы, профильные блоги, экспертные площадки. В их логике работает простое правило: если сайт надежен в органическом поиске, он будет надежен и в нейровыдаче.

Как компании объединять SEO и GEO продвижение

Переход к GEO — это не отказ от SEO, а смена логики. Раньше задача звучала как «поднять сайт в выдаче и привести больше трафика», теперь — «сделать так, чтобы нейросеть выбрала нас как источник». Поэтому работа начинается не с ключей, а с анализа того, как именно ИИ сейчас отвечает на запросы бизнеса.

1. Первый шаг — аудит генеративной выдачи. Мы смотрим, какие темы уже закрыты нейросетями, какие сайты цитируются, какие форматы текстов модели извлекают (списки, таблицы, определения), и сравниваем это с текущей структурой контента компании. 
2. Второй шаг — реконструкция контента. Мы переписываем материалы так, чтобы они были удобны для генеративного парсинга: вводим четкие подзаголовки, тематические блоки, единичные тезисы в каждом абзаце, таблицы, точные формулировки, фактическую привязку и именованные сущности. Такой текст лучше понимают и люди, и модели.
3. Третий шаг — укрепление внешней ссылочной массы: публикации на трастовых площадках, экспертные комментарии, цитаты в профильных медиа, ссылки с авторитетных источников. 
4. И завершающий этап — непрерывный мониторинг: как изменилась генеративная выдача, какие запросы стали «цитировать» бренд, появились ли переходы из ChatGPT Search или DeepSeek, повысилась ли видимость в нейроблоках.

Метрики успеха GEO: что считать результатом

В классическом SEO отследить правильность продвижения можно четкими метриками: позиции, трафик, CTR. В генеративной среде другие показатели успеха продвижения. Страница может оставаться в ТОП-3, но если над ней расположен блок ИИ-ответа, пользователь, вероятно, туда уже не дойдет. Поэтому геометрия успеха меняется — теперь помимо позиций мы смотрим, насколько часто он появляется в источниках, которые использует нейросеть.

В GEO ключевой показатель — цитируемость: как часто контент компании попадает в ответы моделей. Это можно видеть по переходам из ChatGPT Search, Perplexity, DeepSeek, GigaChat — эти источники уже появляются в Similarweb и «Яндекс Метрике». Даже если трафика пока немного, факт наличия переходов означает, что сайт фигурирует в генеративных блоках и становится видимым до взаимодействия пользователя с выдачей.

Вторая важная метрика — индекс видимости бренда в нейроответах: насколько часто Нейро-Яндекс, Google AI Overviews или ChatGPT упоминают бренд по ключевым темам. Это прямой показатель доверия моделей к информации, которую публикует компания. Также в GEO отслеживают снижение «эффекта ИИ-крокодила» — ситуации, когда показы растут, а клики падают, потому что ответ уже дан в блоке. Правильная оптимизация уменьшает этот разрыв, поскольку бренд фиксируется в нейросетях как первоисточник.

Кому GEO нужно в первую очередь

Быстрее всего эффект от GEO чувствуют те отрасли, где решение о покупке строится не на импульсе, а на доверии. В e-commerce это проявляется через обзоры: ИИ подбирает списки «лучших товаров» или объясняет характеристики — и бренды, чья фактура заложена в генеративный ответ, получают внимание еще до перехода на сайт. Для банков и страхования GEO становится способом объяснить условия продукта в безопасной, фактической логике — пользователь получает мини-консультацию прямо в нейроблоке и чаще кликает на тот источник, который видит в качестве авторитетного.

В услугах — от юридических до строительных — GEO работает как фильтр на этапе высоких чеков: ИИ выбирает материалы, которые дают проверяемые данные, инструкции, комментарии экспертов. Поэтому компании, которые создают объемный прикладной контент, быстрее попадают в ИИ-ответы. Девелоперы и риелторы выигрывают похожим образом: нейроответы формируют доверие в нише, где пользователи особенно внимательны к рискам.

IT-стартапы и технологические продукты получают в GEO редкую возможность конкурировать с крупными брендами. Для нейросетей важнее не возраст компании, а плотность фактуры: оригинальные исследования, активность в профильных медиа, структурированный контент. Поэтому молодые проекты могут закрепиться в генеративных ответах раньше, чем в классическом топе.

Что бизнес получает сразу

• Первое, что меняется после внедрения GEO, — точка входа аудитории. Не нужно ждать, пока статья «отлежится» или накопит ссылочную массу: как только материал подхватывает нейросеть, бренд становится видимым в ответах мгновенно. Пользователь еще не кликнул, но уже увидел название компании в блоке «источники» или внутри генеративной справки — а это формирование доверия до клика, та самая зона, которой в SEO не хватало.
• Второй быстрый эффект — снижение зависимости от позиций. Даже если органическая выдача «просела» из-за того, что ИИ вставил свой блок на первый экран, компания все равно может быть включена в генеративный ответ. Это создает новый слой присутствия: сайт может не быть первым в классическом поиске, но быть одним из трех авторитетных источников в нейросправке.
• Третий результат — появление дополнительных входящих точек без прямых рекламных затрат. Переходы из ChatGPT Search, Perplexity или DeepSeek — небольшой, но растущий поток, который начинает формироваться сразу после попадания в ответы. Эти источники уже видны в Similarweb и Метрике, и бренды отмечают, что качество этого трафика выше среднего: в нейровыдачу попадает тот контент, который отвечает на запросы полностью, а значит, фильтрует случайную аудиторию.

Вывод

Поисковые системы переживают то же, что произошло с соцсетями несколько лет назад: алгоритмы перестали быть просто «фильтром», они стали самостоятельными.. ИИ теперь не показывает ответы — он формирует их. И в этой экосистеме бизнесу важно конкурировать не за позицию, а за право быть включенным в базовый набор знаний, на котором обучаются и дообучаются модели.

GEO — это не новый модный термин, а попытка ответить на главный вызов рынка: как сделать так, чтобы нейросети видели бренд, цитировали его и включали в свои обзоры. Уже сейчас понятно, что компании, которые продолжают работать только по классическим SEO-процессам, рискуют оказаться «под водой» — их может не увидеть новое поколение поиска.

Поэтому наша задача — помочь бизнесу перестроить контент, структуру страниц и цифровой след таким образом, чтобы он был понятен алгоритмам ИИ. Это не отменяет SEO, но меняет его смысл: теперь важно не только то, где вы стоите в выдаче, но и то, как нейросети рассказывают о вас пользователю. И те, кто начинают эту работу сегодня, получат долгосрочное преимущество в мире, где граница между поиском и искусственным интеллектом уже исчезла.