Конец эпохи SEO: что такое GEO и зачем бизнесу оптимизироваться под ИИ

Поиск без кликов: маркетинг на пороге революции ИИ

Еще вчера пользователь, ища товар или услугу, просматривал список ссылок в Google или Яндексе. Сегодня все больше людей идут сразу к генеративным ИИ — чат-ботам вроде ChatGPT или отечественному Яндекс.Нейро. По оценкам экспертов, почти треть пользователей уже ищут информацию именно в ИИ-чатботах, а не в классическом поиске. Вместо традиционной страницы результатов нейросеть сразу выдает готовый ответ — с упоминанием конкретных компаний, брендов или товаров, причем опирается она на данные из авторитетных источников. Пользователь остается в экосистеме ассистента и получает решение без лишних кликов. Такая «поисковая выдача без переходов» (zero-click) меняет правила игры: если раньше цель SEO была привести клиента на сайт, то теперь ценность представляет сам факт попадания бренда в ответ, сгенерированный ИИ.

Для бизнеса это вызов и возможность одновременно. С одной стороны, привычные методы продвижения теряют эффективность — по некоторым данным, уже до 60% поисковых запросов завершаются без единого клика на внешний сайт. Пользователь получает удовлетворяющий ответ на странице поиска или в чате и не переходит по ссылкам. С другой стороны, компании, сумевшие встроить себя в ответы ИИ, получают преимущество. Если виртуальный ассистент при запросе «лучший смартфон 2025 года» сразу назовет бренд X — это прямой удар по конкурентам и огромный бонус к узнаваемости. 

Маркетинговые стратегии срочно перестраиваются под эту новую реальность, ведь, как отмечают аналитики Gartner, искусственный интеллект уже пронизывает все этапы цифрового поиска — от интерпретации намерения пользователя до выдачи результата. Бизнес, который продолжит полагаться только на старые подходы SEO, рискует остаться в тени, тогда как адаптивные, «AI-ориентированные» модели продвижения открывают путь к росту. 

Недаром глобальные инвестиции в генеративный ИИ стремительно растут — по прогнозам, в 2025 году расходы на GenAI превысят $640 млрд (рост на 76% к предыдущему году). Несмотря на охлаждение первоначального ажиотажа и трудности первых проектов, компании по всему миру продолжают вкладываться в ИИ из-за его долгосрочного потенциала. Перед нами не краткосрочный хайп, а начало новой эпохи цифрового маркетинга, требующей пересмотра устоявшихся тактик.

GEO вместо SEO: оптимизация под ответы нейросетей

Маркетологи уже ввели новый термин — Generative Engine Optimization (GEO), или генеративная оптимизация. По сути, GEO — это развитие SEO для мира, в котором ответы дает нейросеть. Если SEO традиционно добивалась высоких позиций сайта в списке ссылок поисковика, то GEO нацелена на то, чтобы контент компании был выбран и использован самим ИИ при формировании ответа пользователю. Генеративные поисковые движки работают иначе, чем классический поиск: вместо ранжирования сотен страниц по ключевым словам они сами синтезируют ответ на основе огромных языковых моделей, включая факты и рекомендации. Например, запрашивая у ассистента «какая CRM-система лучше для малого бизнеса», пользователь получит один интегрированный ответ — возможно, с перечислением 2-3 ведущих продуктов, кратким пояснением и ссылками на источники. Важно отметить, что ИИ-движки склонны опираться на контент авторитетных ресурсов — тех, что обладают экспертизой, высокой репутацией и релевантностью. Алгоритмы типа E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness), изначально разработанные для оценки качества сайтов в Google, находят новое применение и в эпоху GEO: нейросети будут выбирать контент, которому «доверяют».

Иными словами, чтобы попасть в ответ генеративного ИИ, мало традиционно подтянуть SEO-показатели вроде мета-тегов и ссылочной массы. Нужен упор на семантическую ценность и достоверность контента. Специалисты отмечают ряд отличий GEO от классического SEO: во главе угла — намерение пользователя и контекст запроса, а не отдельные ключевые слова. Вопрос задан в свободной форме («как снизить издержки на логистику?») — и ИИ выберет материалы, которые лучше всего объясняют и решают эту задачу. 

Значение приобретает структурированность и формат данных: чтобы ИИ легче было извлечь знание, контент должен быть четко организован, снабжен заголовками, списками, микроразметкой и т.д. (помогает алгоритму понять суть страницы). Еще один нюанс — цитируемость и объективность: generative AI нередко указывает ссылки на источники, поэтому материалы, содержащие ссылки на исследования, статистику, экспертные цитаты, имеют больше шансов быть включенными в нейроответ. Например, в отчете Globital отмечается, что добавление в тексты авторитетных источников и цифр повышает вероятность появления вашего контента в ответах ИИ до 40%. Иными словами, генеративная оптимизация требует от бизнеса играть по новым правилам прозрачности и пользы: писать не для безликих алгоритмов, а для реальных вопросов, которые задают люди ИИ-ассистентам.

Глобальный тренд: адаптация бизнеса к AI-поиску

Крупнейшие IT-гиганты уже развернули курс на интеграцию генеративного поиска. Google запустил экспериментальную Search Generative Experience (SGE), Bing встроил в поиск чат Copilot на базе GPT-4, а Yandex внедрил в результатах «нейропоиск», формирующий краткие AI-ответы по ряду запросов. Это не просто тестовые функции, а часть стратегии — в Google, например, планируют снабдить ИИ-аннотациями большинство запросов, пока для пользователей из США. Пользователи сразу заметили, что такие AI-ответы не идеальны и иногда содержат ошибки или «галлюцинации», но технология быстро учится. Бизнесу важно не отставать. По данным McKinsey, уже в 2024 году 65% организаций по всему миру применяли генеративный ИИ в той или иной форме, что почти вдвое больше, чем десятью месяцами ранее. Аналитики Statista прогнозируют, что к 2030 году аудитория инструментов с ИИ превысит 700 млн пользователей. Другой срез — маркетинговый: согласно опросу Accenture, 82% бренд-менеджеров уверены, что GenAI уже влияет на их контент-стратегии.

Важно, что тренд затрагивает все рынки. Несмотря на ограниченный доступ к западным сервисам ИИ, отечественные компании активно экспериментируют с нейросетями. По оценке консалтинговой компании «Яков и Партнеры», около 20% российских компаний уже используют генеративный ИИ для рабочих задач, и хотя многие опираются на решения OpenAI, более 90% также пробуют и локальные модели. В маркетинге, по сути, формируется новый KPI — доля голоса бренда в выдаче ИИ, аналог поискового рейтинга. Если он недостаточен, предпринимаются меры: создание специальных статей, обзоров и пресс-релизов на тех площадках, откуда ИИ «черпает знания». Это могут быть отраслевые СМИ, профильные форумы, каталоги — все ресурсы, которые алгоритм считает надежными. Таким образом, бренды начинают работать над присутствием не только в выдаче поисковых систем, но и в «поле зрения» больших языковых моделей. В ближайшем будущем оптимизация контента под нейросети станет критически важной для онлайн-видимости и конкурентоспособности — эту мысль подтверждают сами разработчики GEO-инструментов.

От SEO к GEO: двойная стратегия продвижения

Возникает логичный вопрос: неужели традиционный SEO больше не нужен? Практика показывает, что отказываться от него рано — скорее, требуется двойная стратегия. Эксперты советуют по-прежнему работать над классической поисковой оптимизацией (ведь миллионы пользователей все еще приходят из Google и Яндекса), но параллельно учитывать факторы GEO — присутствие в информационном поле, откуда черпают данные ИИ-алгоритмы. Gartner в своих трендах на 2025 год прямо рекомендует маркетологам «повышать тактики поискового маркетинга» и готовиться к будущему, где AI радикально трансформирует поиск и социальные медиа. Проще говоря, компании должны обеспечить, чтобы их контент понятен и «приятен» не только людям, но и машинам.

Что входит в такую dual strategy на практике? Во-первых, продолжать развивать органический SEO: техническая оптимизация сайта, скорость загрузки, мобильная адаптация, качественные обратные ссылки — все это по-прежнему влияет и на классический поиск, и косвенно на доверие ИИ к ресурсу. Во-вторых, усиливать digital PR и экспертизу: чем чаще бренд и его эксперты фигурируют в влиятельных источниках (онлайн-медиа, отраслевые отчеты, исследовательские статьи), тем выше шанс, что нейросеть «знает» о них и включит в свои ответы. Не случайно понятие E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитетность, достоверность) вышло за пределы SEO — теперь это критерий отбора информации для LLM (Large Language Models). В-третьих, адаптация формата контента: введение микроразметки, понятные заголовки, FAQ-разделы с прямыми ответами на популярные вопросы. Например, для верхних этапов воронки (TOFU) рекомендуется сразу давать сжатое определение или совет, а ниже — подробные разъяснения. Такой стиль изложения облегчает ИИ задачу извлечения фактов. Для нижних этапов (BOFU), ближе к продаже, контент должен быть оптимизирован под конкретный интент («купить X в рассрочку», «настройка продукта Y») и содержать понятные призывы к действию — ведь если пользователь уточняет в чате детали перед покупкой, важно, чтобы ИИ выдал точную информацию о вашем предложении. Также значимыми становятся разметка схем, удобочитаемые URL и описание изображений — все, что помогает алгоритмам лучше понять и процитировать ваш материал. Microsoft отмечает, что ее Bing (который, кстати, служит бэкендом поиска для ChatGPT) ранжирует выше контент с естественным языком, качественными мультимедиа и социальным откликом. Иными словами, пора оптимизировать контент не только «для людей» или «для поиска», но и специально «для ИИ».

Еще одна новая грань SEO / GEO — метрики успеха. Вместо привычных позиций в поиске акцент смещается на метрики узнаваемости и охвата в рамках сгенерированных ответов. Маркетологи начинают отслеживать долю бренда в упоминаниях ИИ, тональность этих упоминаний, частоту цитирования экспертных комментариев и т.д.. Появляются даже понятия вроде «share of voice в AI». Интересно, что прямой трафик на сайт перестает быть самоцелью — важно занять место в информационном совете, который ИИ дает клиенту. Например, если нейросеть предлагает сравнить три сервиса и в ответе фигурирует ваша компания — цель GEO достигнута, даже если пользователь не перешел по ссылке сразу. В перспективе возможно развитие инструментов аналитики, которые будут фиксировать, сколько раз и в каком контексте бренд упоминался в ответах. Пока что компаниям приходится разрабатывать такие решения самостоятельно. Но нет сомнений, что спрос на мониторинг присутствия в AI-среде будет расти.

Контент-маркетинг на стероидах: возможности и риски ИИ

Один из самых очевидных эффектов генеративной революции — скачок в объемах создаваемого контента. Если раньше написать экспертную статью или описание товара требовало часов работы, то теперь нейросеть способна сгенерировать черновик за минуты. Маркетологи охотно взяли ИИ на вооружение: по данным опросов, около 45% маркетологов уже используют нейросети для создания контента (еще 20% — для генерации рекламных текстов и изображений). Инструменты вроде ChatGPT, Jasper, «СберСова» позволяют быстро подготовить статьи, посты для соцсетей, сценарии писем. Продуктивность контент-маркетинга растет: McKinsey оценивает потенциальный рост эффективности маркетинговой функции от внедрения GenAI в пределах 5–15% бюджета за счет автоматизации рутины. Генеративные модели уже умеют персонализировать тексты под разные сегменты аудитории, анализировать тональность и предпочтения клиентов. Например, AI-сервис может за пару секунд предложить несколько вариантов заголовка статьи, исходя из заданной ЦА, или сгенерировать подробное описание продукта, «заточенное» под определенную нишу. В сфере e-commerce нейросети научились писать уникальные товарные карточки и обзоры на базе основных характеристик, экономя штатным копирайтерам сотни часов.

Однако у этой медали есть и обратная сторона. Доступность AI-контента породила эффект перенасыщения информационного поля. Если каждый может публиковать десятки статей в день, быстро возникает шум — и выделиться в нем все сложнее. Более того, качество автоматически сгенерированных материалов нередко уступает человеческим: это шаблонные формулировки, поверхностные обобщения, отсутствие уникального мнения. По сути, возникает риск, что интернет заполнят однотипные тексты «для галочки», а пользователь и поисковые алгоритмы начнут их игнорировать. Уже сейчас поисковики борются с валом бездушного AI-контента: как отмечают специалисты, алгоритмы способны распознавать тексты, переписанные нейросетью без участия эксперта, и понижать их в выдаче. Google официально заявляет, что качество и оригинальность контента ценится выше способа его создания — то есть AI-текст не будет ранжироваться, если он бесполезен читателю. Яндекс также ввел в свой «Нейропоиск» фильтры, отсекающие ответы, составленные из некачественных источников. В итоге компании, делающие ставку на массовую генерацию дешевого контента, могут проиграть.

Что же делать? Выход — комбинировать возможности ИИ с человеческой экспертизой. Лучшие практики контент-маркетинга сейчас включают многоступенчатый цикл: генеративная модель создает черновик — эксперт дополняет и правит — итог проверяется редактором. Согласно исследованию Forbes, только 4% маркетологов полностью публикуют AI-текст без правок, тогда как подавляющее большинство (более 80%) вносят значительные исправления. Иначе говоря, нейросеть стала помощником, ускоряющим черновую работу, но контроль качества остается за человеком. Более того, чтобы контент выделялся, компании все чаще добавляют в материалы уникальные данные: результаты собственных исследований, интервью с отраслевыми лидерами, реальные кейсы. Такие элементы не может сымитировать язык модели, зато они значительно повышают ценность и доверие. Критично соблюдение достоверности: генеративный ИИ склонен «галлюцинировать» — уверенно писать о фактах, которых нет. Поэтому фактическая проверка AI-генерации и корректировка неточностей — новый обязательный шаг.

Таким образом, GEO-эпоха не отменяет принципов хорошего контента, а скорее усиливает требования к нему. Пользовательский запрос теперь удовлетворяет не просто релевантный текст, а лучший синтез знаний по теме, выбранный ИИ. И чтобы ваш контент стал частью этого синтеза, он должен быть экспертным, свежим, хорошо структурированным и внушающим доверие. Маркетинговые команды пересматривают свои подходы: вместо гонки за количеством переходят к метрикам вовлечения и влияния — насколько контент реально помогает аудитории и цитируется ли он другими ресурсами (или самими AI-ассистентами). ИИ может дать бизнесу контент-маркетинг на «стероидах» — но лишь тем, кто научится правильно дозировать эти стероиды и сочетать их с «витаминами» оригинальных идей.