«ИИ не ведется на громкие лозунги»: как бренду попасть в ответы нейросетей

Чтобы адаптировать статью под нейросети, важно понимать, как они находят информацию.

ИИ не ищет отдельные ключевые слова и не опирается только на одну страницу. Нейросети автоматически собирают всю доступную информацию о компании:

• упоминания в СМИ;

• статьи на отраслевых площадках;

• каталоги;

• рейтинги;

• отзывы пользователей.

Направления в GEO

На основе этих данных ИИ-алгоритмы делают вывод, можно ли доверять бренду и стоит ли включать информацию о нем в ответы. Поэтому GEO-продвижение включает в себя сразу несколько направлений.

1. Контент-маркетинг

По качеству контента нейросети оценивают экспертность бренда. Чтобы переступить порог доверия ИИ, просто разместить информацию в инфополе недостаточно. Нужно регулярно демонстрировать экспертизу: вести блог, публиковать статьи, обзоры, аналитику и другие форматы. С товарами проще подтвердить свою репутацию через обзоры, рейтинги и сравнения пользователей. Услуги же почти всегда выбирают по уровню экспертизы. Поэтому ИИ ориентируется не на лозунги «мы лучшие», а на факты, объяснения, примеры, понятные ответы и системную, последовательно раскрытую тему, которая подтверждает вашу компетентность.

Например, для стоматологической клиники релевантным контентом будет подробная статья «Как выбрать имплант: сравнение систем, сроки приживления, противопоказания», написанная врачом с указанием его опыта и практики.

Нерелевантным — общий текст «5 причин выбрать нашу клинику» или рекламная статья без конкретики, медицинских пояснений и экспертных комментариев.

2. Классическая поисковая оптимизация или SEO (search engine optimization)

Если поисковики не могут найти и «прочитать» вашу статью, то и ИИ-алгоритмы этого сделать не смогут. Важно, чтобы страница корректно индексировалась и занимала хотя бы 20–30 позиции в поисковой выдаче, иначе нейросети просто не дойдут до нее.

Чтобы страница занимала хотя бы 20–30 позиции в поисковой выдаче, важно соблюдать базовые принципы SEO. Прежде всего, выбрать площадку, которая способна конкурировать в поиске: это может быть собственный сайт или блог компании, авторитетная UGC-платформа или профильное СМИ. Далее нужно корректно определить поисковые запросы, по которым нейросети будут искать информацию и подготовить материал так, чтобы он соответствовал им по структуре и содержанию. А затем усилить страницу внешними ссылками.

И, наконец, важно продвигать материал после публикации: добавлять новые данные, распространять через профильные площадки и СМИ. Без этого даже качественный текст может «затеряться» в выдаче.

3. PR

Публикации в СМИ, экспертные комментарии, обзоры на отраслевых порталах и упоминания в блогах показывают ИИ уровень доверия отрасли к бренду и его авторитет.

Универсальной частоты публикаций не существует: многое зависит от ниши и уровня конкуренции. Однако в большинстве отраслей разовые публикации не дают устойчивого эффекта.

Ориентироваться можно и на конкурентов. Чтобы претендовать на лидирующие позиции в ИИ-выдаче, необходимо как минимум не уступать им по интенсивности публикаций, а в идеале — быть активнее.

4. SERM (управление репутацией бренда в результатах поисковых систем, search engine reputation management) 

ИИ-алгоритмы читают отзывы, смотрят оценки в картах «Яндекс» и Google, отмечают жалобы пользователей. Если у компании сомнительная репутация, в ответы нейросетей она, скорее всего, не попадет. Исправить ситуацию можно за счет системной работы с репутацией: увеличения количества положительных отзывов и формирования устойчивого позитивного фона, который со временем нивелирует негатив.

Важно, чтобы у бренда было выстроено единое позиционирование. На его сайте, в публикациях в СМИ и на внешних площадках должна быть одинаковая информация о компании и ее продуктах.

Вы решили быть в топе ИИ-выдачи. С чего начать?

Нужно пройти несколько шагов.

1. Понять, как бренд представлен в ответах нейросетей

Для этого нужно собрать список запросов (промптов), по которым вы хотите попадать в ответы ИИ. Пока нет специальных сервисов для сбора семантики в ИИ, можно ориентироваться на SEO-семантику: то, что ищут в поисковиках, будут искать и в нейросетях.

Пример. Если компания продает витамины и БАДы, она может попытаться попасть в ответы ИИ по запросам «витамин, А какой лучше» (1998 запросов по Wordstat), «какой витамин, А выбрать» (2565 запросов по Wordstat) или «Какой витамин, А принимать» (1788 запросов по Wordstat).

Как правило, пользователи спрашивают нейросеть примерно так же, как раньше «гуглили» в поиске. Для того, чтобы найти популярные формулировки, можно использовать Wordstat.

2. Оптимизировать сайт

У нейросетей нет уникального доступа к информации: они работают по тем же принципам, что и поисковые боты. А потому все, что важно для SEO, важно и для GEO:

• быстрая загрузка;

• логичная структура;

• отсутствие технических ошибок.

Чтобы показать, какую информацию нейросетям можно использовать, а какую — нет, нужно использовать файл llms.txt. Это аналог файла Robots.txt (текстовый файл с инструкциями для поисковых роботов), созданный специально для генеративных моделей.

Также важно использовать семантическую разметку Schema.org. Это особые теги в коде, которые помогают нейросетям понять, что именно размещено на странице: информационная статья, блок «Вопрос — ответ», карточка товара или описание компании. Пользователи эту разметку не видят.

Особенно полезно применять этот инструмент в разделах с FAQ. Тогда нейросетям будет легче «вытащить» фрагмент с сайта и вставить его в ответы.

3. Работать с контентом под ИИ

В первую очередь контент должен быть простым и понятным. Тексты с канцеляризмами, сложными терминами и длинными оборотами алгоритмы пропускают.

Нейросеть изначально пытается дать такие ответы, которые будут понятны любому человеку. Если вы используете профессиональные термины, то лучше писать простые объяснения — как сформулировал бы вопросы человек без опыта в этой сфере. К примеру, если психолог решил заняться таргетированной рекламой, вряд ли он будет спрашивать: «Как повысить CTR?». Скорее всего он спросит ИИ: «Что делать, чтобы по объявлению чаще кликали?».

При создании контента можно использовать следующие тактические приемы.

• Раздел «Часто задаваемые вопросы» (FAQ). Он быстро и легко считывается ИИ.

• Иерархия подзаголовков H1-H2-H3. H1 — основная мысль текста, H2 — подтемы, H3 — детали внутри одной подтемы. Так алгоритмам будет проще ориентироваться в статье. В крупные статьи стоит обязательно добавлять содержание и используйте якорные ссылки.

• Разделение абзацев по смыслам. Лучше избегать «текстовых полотен». Оптимальный абзац должен состоять из 3–7 строк.

• Элементы визуальной иерархии — таблицы, нумерованные и маркированные списки для перечислений, а также врезки и цитаты.

• Принципы E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитет, надежность, experience, expertise, authoritativeness, trustworthiness). Это набор критериев, которые Google и другие поисковые системы (а теперь и ИИ-алгоритмы) используют для оценки качества контента. Чтобы им соответствовать, важно указывать автора статьи, описывать его опыт и экспертизу, добавлять цитаты и статистику, а также ссылаться на исследования и других экспертов.

4. Работать с внешними источниками

Чтобы собрать список релевантных площадок и проанализировать их, можно посмотреть, какие источники сами нейросети используют при поиске. Например, в Perplexity это можно посмотреть во вкладке «Ссылки».

Подпись к картинке: Пример списка источников при запросе в PerplexityПроанализируйте ТОП-10 по вашим целевым запросам. Сайты, которые постоянно в топе, с высокой вероятностью являются «доверительными источниками» для ИИ. Контент должен публиковаться на релевантных площадках. Если компания занимается, например, бухгалтерским учетом, то ей нужно публиковаться на профильных медиа, новостных порталах о налогообложении и площадках, где регулярно обсуждают изменения в законодательстве и финансовые вопросы.