Продолжаем размышлять о проблематике оптимизации выдачи бренда при запросах к AI.

Проблема кроется даже не в качестве оптимизации.

Проблема в том, что оптимизировать, по большому счёту, нечего. У классического поиска есть выдача — стабильный список, в который можно встроиться. Сегодня, завтра, через месяц он будет примерно одним и тем же. У нейросети такого списка нет вообще. Она не достаёт готовый ответ с полки — она каждый раз генерирует его заново. За то, насколько ответ будет «гулять» от запроса к запросу, отвечает даже отдельный параметр. На языке разработчиков он называется temperature.

Отсюда и наш эксперимент: один и тот же промпт — три разных ответа. И дело не в неудачном промпте. Так устроена сама технология. Причём даже если свести этот разброс к минимуму, двух гарантированно одинаковых ответов вы всё равно не получите. А сверху ещё накладывается контекст самого пользователя: история переписок, аккаунт, страна, устройство.

Идём дальше. Почему AI вообще называет одни бренды чаще других? Не потому, что вы вчера оптимизировали лендинг. Его она попросту не видит: модель обучена на данных полугодовой, а то и годичной давности. Она лишь воспроизводит накопленную за годы вероятность того, что рядом с вашей категорией окажется именно ваш бренд. И эту вероятность невозможно заметно изменить за квартал. Она формировалась годами из всего, что в принципе написано о вас в сети.

Кстати, около 9 из 10 страниц, которые SearchGPT получает из внешних поисковых систем, находятся среди первых результатов Google. Об этом мы уже писали ранее.

Поэтому «GEO» во многом превращается в обычное SEO. Ровно тем и занимаются многие агентства, продавая его под новым модным названием.

Теперь про гарантии. Даже топовые сервисы — Profound за $500 в месяц, Otterly, Peec — не показывают вам «место» в выдаче. Они показывают share of voice: в каком проценте ответов вообще упоминается ваш бренд. Это не позиция. Это частота. Насколько часто вас рекомендуют, а не на каком месте. И причина проста: гарантировать позицию там, где никаких позиций нет, невозможно.

И последнее — о том, когда на всё это действительно можно будет влиять напрямую.

Уже можно. Только называется это не GEO, а реклама. В США, по свежим оценкам, около 20% ответов ChatGPT уже содержат платные интеграции.
И эта история в ближайшие годы будет активно развиваться во всех AI-платформах.

В общем, индустрия пока даже не договорилась, как правильно называть оптимизацию под AI: GEO, AEO, LLMO... Но уже успела породить огромное количество «сервисов» и агентств, которые якобы эффективно решают эту задачу.

Хотя суть остаётся прежней: всё это — переупакованное SEO, модное слово и практически ноль гарантий.

А единственный реальный рычаг влияния — это всё, что о бренде написано в сети. Годами накопленные упоминания, ссылки, публикации, PR. По сути, сегодня вы оптимизируетесь не под нейросеть, а под данные, на которых завтра будут обучаться новые модели.

И это как раз тот случай, когда лучшая «оптимизация под AI» — это просто долго, последовательно и честно строить свой бренд.