AEO/GEO: как попадать в ответы ИИ и получать лиды

TL/DR — что такое AEO/GEO и почему это важно уже сейчас?

AEO/GEO — это оптимизация контента, структуры сайта и внешних сигналов так, чтобы ответные/генеративные движки (Google AI Overviews/AI Mode, Microsoft Copilot Search, Perplexity и др.) выбирали вас источником, цитировали и вели трафик на сайт — не только «позиции в выдаче», а включение в ответ ИИ.

Почему это важно:

• Google распространил AI Overviews на 100+ стран и заявляет о >1 млрд ежемесячных пользователей, что превращает ответы ИИ в массовый канал привлечения.
• По данным самой компании, с AI Overviews/AI Mode люди стали чаще пользоваться поиском, задают более сложные вопросы и довольны результатами, а ссылки в AI-ответах показываются разными способами — «легко кликнуть и уйти на сайт». Это новые точки входа воронки.
• Microsoft в 2025 запустила Copilot Search: по запросу вы сразу видите сжатый ответ/обзор, меньше «скролла по страницам» — это перераспределяет внимание с классических сниппетов на генеративный блок. 
• Perplexity позиционирует себя как «ответный движок с прозрачными цитатами»: каждый ответ содержит пронумерованные источники — значит, вас нужно “уметь” процитировать.

AEO/GEO — не замена SEO, а надстройка: вы всё ещё охватываете ключи и намерения, но выигрываете тогда, когда ИИ поднимает ваш контент в «ответ-сводку» и ссылается на вас.

AI Overviews показывают ссылки по-разному, чтобы людям было легко кликнуть и уйти на веб — значит, кликабельность внутри сводки — ключевой KPI контента.

Чем AEO/GEO отличается от классического SEO

Фокус и цель

• SEO: занять позиции (например, тoп-10) по запросам.
• AEO/GEO:попасть в генеративный ответ и/или блок цитат, где ИИ формирует «единую» реплику с исходниками. В Google это AI Overviews/AI Mode (с кликабельными ссылками), в Bing — Copilot Search, в Perplexity — ответ с видимыми цитатами.

Сигналы ранжирования vs. отбора источников

• SEO: релевантность по запросу, качество контента, ссылки, техничность.
• AEO/GEO: E-E-A-T, «топикальная авторитетность», свежесть, структурированность знаний (FAQ/HowTo/глоссарии), узнаваемость сущностей автора/бренда, корректная разметка (Article, FAQPage, HowTo, Organization, Person, Service). Эти элементы прямо перечислены в рекомендациях для AI-фич поиска. 

Форм-фактор контента

• SEO: статьи/лендинги под кластеры запросов.
• AEO/GEO:контент, который удобно резюмировать: FAQ, пошаговые инструкции, сравнения/таблицы, краткие «итоги» и явные ответы на «как/почему/что выбрать» — так ИИ проще включить вас в сводку.

Политика ботов и индексирование

• SEO: краулинг классическими поисковыми ботами.
• AEO/GEO:управление AI-ботами (разрешать/ограничивать на уровне robots.txt), чтобы нужные разделы попадали в обучающие/ответные пайплайны, а не уходили «вслепую». Рекомендации по «как работать сайту с AI-фичами» публикует сама компания-вендор.

Метрики

• SEO: позиции, органический трафик, CTR.
• AEO/GEO: доля цитирований в ответах ИИ (share-of-voice), кликабельность из AI-блоков, брендовые упоминания, вклад AI-трафика в лиды. Вендоры подчёркивают, что AI-опыты дают больше «сложных» запросов — это важно для B2B.

Copilot Search приносит сводку/чёткий ответ» — значит, входной барьер до ответа снизился, а борьба идёт за место в сводке.

Мини-сравнение (ядро подхода)

Параметр	Классический SEO	AEO/GEO
Цель	Позиции в SERP	Включение в AI-ответ + цитата
Единица контента	Статья/лендинг	FAQ/How-To/таблица/глоссарий + пиллар
Главные сигналы	Релевантность, ссылки, техничка	E-E-A-T, свежесть, schema, сущности  бренда/автора
Точка клика	Сниппет/органическая ссылка	Ссылка внутри AI-сводки/блока источников
Метрики	Позиции, CTR, трафик	Share-of-citations, AI-CTR, лиды из AI-блоков

Как меняется поведение пользователей и SERP (ответы ИИ, AI-Overviews, чат-режимы)

• Ответ «сразу на странице»: в Google AI Overviews/AI Mode ссылки отображаются в разных форматах прямо в сводке, что снижает инерцию прокрутки и ускоряет переход к источнику — при условии, что вы попали в этот блок. 
• Меньше шагов к решению: Copilot Search выдает «сжатый обзор/чёткий ответ» по типу запроса — меньше кликов к пониманию проблемы и выбора поставщика. Для нас это шанс перехватить внимание в самом верху.
• Прозрачная цитируемость: Perplexity по умолчанию показывает пронумерованные источники — если наш контент структурирован и релевантен, мы получаем видимое упоминание и клик, даже когда пользователь остаётся в ответном интерфейсе. 
• Масштаб аудитории: расширение AI Overviews на >100 стран и >1 млрд MAU означает, что ответы ИИ стали мейнстрим-поведением, а не нишевым экспериментом. Для B2B-тем это ведёт к росту доли «сложных» вопросов в одном поисковом диалоге. 

Каждый ответ включает нумерованные цитаты» — значит, нам важно стать цитируемым источником, а не просто «войти в индекс.

Как ответные и генеративные движки выбирают источники

Сигналы доверия: E-E-A-T, topical authority, свежесть

И ответные (Perplexity, Copilot Search) и классический поиск с AI-режимами (AI Overviews/AI Mode) отдают приоритет контенту, который понятен, проверяем, и «закреплён» за узнаваемыми сущностями (авторами и брендами).
E-E-A-T как «рамка качества». По словам компании, системы ранжирования «выявляют микс факторов, который помогает определить опыт, экспертизу, авторитетность и надёжность (E-E-A-T) и подчёркивают, что «доверие — важнее всего.
Что это значит на практике: явные авторы и био, прозрачные источники в тексте, аккуратная редактура, отсутствие «массовки» ради трафика. Компания прямо советует добавлять корректную информацию об авторстве, например, бейджи-byline и ссылки на страницы автора. 

Topical authority (в новостных и «свежих» темах). Для новостных запросов действует отдельная система topic authority, которая «помогает определить, какие экспертные источники полезны в специальных тематических областях. 

Если вы регулярно и глубоко покрываете нишу, шанс попасть в ответы выше — особенно при «новостной» природе запроса. – Google for Developers

• Свежесть там, где она ожидается. В руководстве по системам ранжирования прямо описывается QDF: у нас есть системы “query deserves freshness”, чтобы показывать более свежий контент, когда это ожидаемо. Для AEO это сигнал публиковать обновления (и помечать «Обновлено: дата») по темам, где меняются практики/регулирование.
• AI-фичи = те же SEO-основы + больше разнообразия ссылок.

При этом AI-режимы «поверхностируют релевантные ссылки» и используют query fan-out, чтобы показать «более широкий и разнообразный набор полезных ссылок».
Следствие: у вас появляется больше «окон входа», если контент структурирован и покрывает под-под-запросы.

Лучшие практики SEO остаются актуальны… нет дополнительных требований для появления в AI Overviews или AI Mode. – Google for Developers

Формат ответа: FAQ/How-To/сравнения/таблицы/глоссарий

Генеративные движки лучше «поднимают» контент, который удобно резюмировать и цитировать.

• FAQ / How-To / таблицы / глоссарий создают готовые «кусочки» для сводки: определения, шаги, сравнения. При этом компания подчёркивает: нет специального schema-markup для AI-фич, но structured data должно «соответствовать видимому тексту», а важный контент — быть в текстовом виде и хорошо перелинкован внутри сайта. 
• Structured data помогает машине понять страницу.
  Это усиливает «машинную» интерпретацию FAQ/How-To/Article/Organization/Person.
  При этом компания честно предупреждает: Google не гарантирует показ функций, потребляющих structured data — разметка повышает шансы, но не даёт права на показ. 

Компания использует structured data, чтобы понимать содержание страницы и собирать сведения о мире в целом (люди, компании и т.д.). – Google for Developers

• FAQ/How-To как rich-результаты: аккуратнее с ожиданиями. Видимость How-To rich results была урезана, а тип — депрецирован; FAQ-богатые результаты показываются ограниченно. Это не отменяет ценности формата для AEO (ответной сводки), но важно не обещать «сниппеты по умолчанию».

Мини-матрица (что даёт формат под AEO/GEO):

Формат	Что «понимает» ИИ	Чем помогает включению в ответ
FAQ	Чёткие Q→A	Быстрый «кусок» для сводки; можно сослаться на конкретный Q
How-To / шаги	Процедуры	Пошаговые блоки для резюме, особенно в Copilot/AI Mode
Таблица/сравнение	Критерии/атрибуты	Удобно для цитирования различий и рекомендаций
Глоссарий	Сущности/термины	Укрепляет topical authority и «якорит» определения

Роль ссылок, цитат и «узнаваемых» брендов/авторов

Ссылки и связи страниц — фундамент. В руководстве прямо сказано: существуют «системы анализа ссылок… среди них PageRank», которые помогают понять «о чём страница и какая будет наиболее полезна». А в «How Search Works» добавлено:

Один из факторов качества понятен: ссылаются ли другие заметные сайты на контент.

 Для CEO это двойная польза: внутренние ссылки помогают роботу охватить кластер, внешние — подтверждают авторитет

Явная атрибуция источников в ответах ИИ. Компания-разработчик Copilot подчёркивает:

Можно увидеть полный список всех ссылок, использованных для ответа.

Позиция Perplexity аналогична:

Каждый ответ включает цитаты со ссылками на оригинальные источники.

Следствие: чтобы попасть в такой блок, контент должен быть самодостаточным и проверяемым (цитаты, данные, схемы) и «узнаваемым»

Бренд и автор как сущности (Knowledge Graph). Разметка Organization «помогает… прояснить административные детали и дезамбигуировать организацию в результатах»; часть свойств влияет на «визуальные элементы (логотип, панель знаний)». Плюс базовая рекомендация:

Сделайте важный контент легко находимым через внутренние ссылки и убедитесь, что structured data соответствует видимому тексту

Для авторов действует и редакционный совет:

Мы настоятельно рекомендуем добавлять точную информацию об авторстве, например бейджи-byline.

Краткое сравнение подходов :

Платформа	Что «любит» в источниках	Что делать контенту
AI Overviews / AI Mode	Релевантность + «фан-аут» по подпожзапросам; «более разнообразный набор ссылок»	Покрывать подтемы, давать проверяемые фрагменты, держать структуру и internal-линки
Copilot Search	«Явные цитаты» и полный список ссылок, использованных в ответе	Давать сжимаемые разделы/таблицы и чёткие формулировки, чтобы система брала вас как «подкрепление»
Perplexity	«Каждый ответ включает цитаты»	Давать первоисточники/исследования и чистые Q→A/How-To, чтобы получить номер-цитату

Платформенные плейбуки (разница стратегий).

Google: AI Overviews / AI Mode — принципы включения источников.

Как это работает и когда включается
Google прямо говорит: никаких специальных «AEO-разметок» не нужно — действуют обычные SEO-базы (индексация, доступность, внутренняя перелинковка, согласованная schema).
AI-режимы показывают ссылки и расширяют спектр источников; система «расшивает» запрос на под-поиски по разным сабтопикам.
AI Mode особенно полезен, когда нужны «дальнейшее исследование, рассуждение и сложные сравнения» (и тоже со ссылками на сайты). 

Контроль и доступ
Если хотите ограничить показ фрагментов или исключить страницы, используйте стандартные preview-контролы (nosnippet, max-snippet, noindex). А для тренировки других систем — Google-Extended (отдельно от поиска).

Игровая тактика для включения:

• Дайте готовые «кусочки ответа»: FAQ/How-To/таблицы/глоссарий + тексты в видимом HTML, со schema, совпадающей с контентом.
• Укрепляйте внутренние связи в кластере, поддерживайте свежесть и «человеко-ориентированный» тон.
• Проверьте индексацию: страница должна быть в индексе и допущена к сниппету, иначе в AI-формат не попадёт. 

Microsoft Copilot (Bing) — ответы с цитатами, когда срабатывает.

Как выглядит ответ:

Copilot Search выдаёт краткий обзор/чёткий ответ и прозрачные цитаты к нему. – Bing Blogs

Когда включается
По типу запроса Copilot выбирает: легко усваиваемое резюме, четкий ответ или продуманная структура информации.
То есть выигрывают структурированные, сжимаемые материалы (шаги, списки, сравнения), которые легко цитировать целыми предложениями.

Игровая тактика для включения:

• Делайте синопсисы и сжатые выводы над блоками, чтобы система могла «подхватить» их целиком.
• Встраивайте таблицы сравнения и FAQ-блоки — это часто превращается в фрагменты ответа.
• Следите за консистентностью терминов и явной атрибуцией авторов/бренда — упрощает выбор источника.

Perplexity — как попасть в блок источников и удержаться.

Perplexity позиционирует себя как answer-engine с явной атрибуцией. Каждый ответ включает пронумерованные ссылки на первоисточники. – Perplexity Help Cente

Что любит движок:

• Первичные данные и понятные определения: отчёты, чек-листы, глоссарии.
• Q→A и How-To: короткие вопросы-ответы, пошаговые процедуры.
• Связные «мини-доследования» с видимыми источниками (Perplexity охотно оставляет нумерованные сноски).
  

Игровая тактика для включения:

• Делать видимые ссылки на первоисточники внутри текста (а не только в конце).
• Добавлять таблицы/сравнения с чёткими критериями — они часто становятся фрагментами ответа.
• Писать заголовки-сущности (термины, продукты, роли) → повышает «узнаваемость» и цитируемость.

Gemini/Claude/ChatGPT с веб-доступом — особенности подбора источников.

Gemini (Google): Gemini умеет показывать источники и «двойную проверку».

Иногда приложения Gemini показывают источники и связанные материалы. Вы также можете перепроверить ответы. — Google

Практический эффект: краткие источники под ответом и проверяемые цитаты → ценятся чёткие определения и короткие подтверждения.

Claude (Anthropic): В веб-поиске Claude явно добавляет ссылки.

Claude предоставляет прямые ссылки на источники, чтобы вы могли легко их проверить.— Anthropic

Это поощряет опорные первоисточники и аккуратно оформленные цитаты/данные в тексте.

ChatGPT (OpenAI): При поиске в интернете ChatGPT показывает источники внутри ответа.

Ответы ChatGPT, в которых используется поиск, содержат встроенные ссылки на источники. — Справочный центр OpenAI

Игровая тактика для включения (общая для троицы):

• Делайте короткие, самодостаточные абзацы с 1–2 фактами и явной ссылкой — так проще попасть в цитату.
• Держите страницы автора/бренда и Organization/Person-schema в порядке — помогает дезамбигуации сущностей.
• Старайтесь, чтобы важные формулировки были в видимом тексте, а не только в изображениях/PDF.

Технические сигналы и структурирование знаний.

Schema.org (Article, FAQPage, HowTo, Organization, Person, Service, Product)

Зачем: структурированные данные помогают системе «понять» страницу и связать её с реальными сущностями (люди/компании/продукты). Это повышает шанс корректного распознавания и включения в ответ ИИ.

Поисковая система использует структурированные данные, чтобы понимать содержание страницы и собирать сведения о мире (люди, компании и т.д.). — Google for Developers.

Правило №1: разметка должна соответствовать видимому тексту; специальных «AEO-тегов» нет.

Нет дополнительных требований для появления в AI Overviews/AI Mode… убедитесь, что structured data совпадает с видимым текстом. — Google Search Central. 

Важно понимать: schema делает страницу «допустимой» для некоторых поисковых/визуальных функций, но не гарантирует показ. 

Что размечать в первую очередь (минимум, но метко):

• Article (каждый лонгрид) + headline, description, datePublished/Modified, author (→ Person), publisher (→ Organization).
• FAQPage (2–5 Q/A в конце ключевых материалов).
• HowTo (пошаговые инструкции там, где есть явные шаги).
• Organization/Person (страницы компании и авторов с корректными атрибутами и ссылками на внешние профили через sameAs). 
• Service/Product (когда описываете услугу/продуктовые фичи: название, краткое описание, аудитории/индустрии; без цен — допустимо).

Author/Organization страницы, sameAs и Knowledge Graph.

Цель: устранить двусмысленность бренда и авторов, чтобы движок «узнал» вас и безопасно цитировал.

• Organization: укажите юридическое имя, сайт, контакты, логотип; добавьте sameAs со ссылками на официальные профили (LinkedIn, GitHub, медиаплощадки, каталоги).
  

Organization-разметка помогает указать административные детали… можно задать несколько sameAs. — Google Search Central.

• Person (автор): ФИО, должность/экспертиза, страница автора на сайте, sameAs на профессиональные профили. Это усиливает E-E-A-T и помогает «склеить» сущность автора в графах знаний.
• Связность внутри сайта: сделайте важный контент легко находимым внутренними ссылками (био автора ↔ статьи; услуги ↔ релевантные материалы). 

Веб-виталы и индексируемость (LCP/CLS/INP, sitemap, каноникал)

Почему важно: AI-фичи и обычный поиск опираются на те же базовые принципы доступности и качества страницы.

• Core Web Vitals: ориентиры UX, которые настройки ранжирования стремятся вознаграждать».LCP ≤ 2.5 c (загрузка), INP ≤ 200 мс (интерактивность), CLS ≤ 0.1 (стабильность).
• Индексируемость: Разрешите краулинг в robots.txt/CDN и не прячьте важный текст.
  Sitemap: опубликуйте и отправьте через Search Console; можно дублировать путь в robots.txt (Sitemap: …).
  Каноникал: не смешивайте методы (один канонический URL везде; не используйте robots.txt для каноникализации).

MUST HAVE: оптимизируйте hero-изображения (lazy-load, современные форматы), держите критический CSS коротким, проверьте, что каноникал указывает на индексируемую, не-noindex страницу.

Данные для LLM: исследования, whitepaper, открытые датасеты.

Идея: ответные движки охотнее цитируют первичные данные и хорошо оформленные «доказательные» блоки (исследования, таблицы, чек-листы) — их проще включить в сводку и снабдить ссылкой.

• PerplexityBot и видимость в ответах: Perplexity прямо рекомендует разрешать PerplexityBot (он «поверхностирует и ссылает сайты в поиске» и не используется для обучения базовых моделей). 
• Контроль обучения моделей:
  OpenAI GPTBot: можно разрешить/запретить доступ через robots.txt.
  Google-Extended: опция для издателей, чтобы управлять использованием контента в генеративных API (не влияет на индексацию в Поиске). 
• Рынок реально пользуется opt-out: заметная доля крупных сайтов ограничивает AI-краулеры — это меняет «кормовую базу» моделей.

Как превратить исследования в «цитатный актив»:

• Публикуйте методологию, чёткие таблицы/графики и итоги в 3–5 тезисов — это легко цитировать
• Давайте внутритекстовые ссылки на первоисточники (а не только списком внизу).

Сопровождайте материал разметкой Article + Organization/Person + (при наличии) Dataset; держите данные в откр

Управление краулерами и использованием контента ИИ.

robots.txt и page-level мета для AI-ботов (GPTBot, Google-Extended, PerplexityBot).

Задача: явно указать, что можно читать/показывать в ответах ИИ, а что — нет.

Кому и чем управляем

• GPTBot (OpenAI) — отвечает за доступ к веб-страницам для моделей OpenAI; управляется через robots.txt директивой User-agent: GPTBot. Официальная дока перечисляет поддерживаемых ботов и правила, которые веб-мастер может им задавать.
• Google-Extended (Google) — отдельный «токен» в robots.txt, который управляет использованием вашего контента для обучения и «grounding» в продуктах Gemini, а не для самого Поиска. Для поиска доступ контролируется через Googlebot; для ограничения фрагментов и превью используйте мета-директивы (nosnippet, data-nosnippet, max-snippet, noindex).
• PerplexityBot (Perplexity) — нужен, чтобы вас цитировали и ссылались в Perplexity; вендор рекомендует разрешать его в robots.txt. При полном запрете Perplexity может всё равно удерживать домен/заголовок/краткую факт-выжимку, но не индексировать текст.

Пример robots.txt 

# OpenAI
User-agent: GPTBot
Disallow: /private/
Allow: /
# Google: контроль использования данных в Gemini (не поиск)
User-agent: Google-Extended
Disallow: /
# Perplexity (для цитирования в ответах Perplexity)
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
# По умолчанию
User-agent: *
Disallow: /admin/
Sitemap: https://example.com/sitemap.xml

Точечный контроль на уровне страницы (HTML / HTTP-заголовки)

<!-- Запрет фрагментов (не будет текста в ниппете/AI-предпросмотрах) -->
<meta name="robots" content="nosnippet">
<!-- Ограничить длину фрагмента (в символах) -->
<meta name="robots" content="max-snippet:160">

Те же правила доступны заголовком X-Robots-Tag для PDF/изображений/доков. Важно: эти директивы управляют показом в Поиске и превью, а не обеспечивают приватность; всё чувствительное закрывайте аутентификацией.

Когда блокировать, когда разрешать: стратегия доступа к контенту.

Разрешать (цель — цитирование/лиды):

• Обучающие лонгриды, FAQ/How-To, глоссарии, таблицы сравнений — форматы, которые движки охотно включают в ответы и снабжают ссылкой. Разрешите GPTBot и PerplexityBot, Googlebot — по умолчанию.
• Страницы услуг/пиллар-тем с чёткими определениями и шагами — добавляйте мета-превью (а не запрещайте сниппеты), чтобы система выводила кликабельные фрагменты.
  

Частично ограничивать (гибрид):

• Исследования/whitepaper: публикуйте краткий конспект (открыто) и разрешайте краул только для страниц-анонсов; полный документ — за формой или под X-Robots-Tag: noindex, если не хотите, чтобы текст полностью «подтягивался» в превью.
• Медиа с ограниченными лицензиями: держите превью, но не давайте полнотекстовых сниппетов (nosnippet/ограничения превью). 

Блокировать (защита/комплаенс):

• Клиентские материалы, внутренние базы, кабинеты, staging — никогда не «скрывайте» их лишь robots.txt; только аутентификация/авторизация.
• Разделы низкой ценности, дубли/генерик-страницы — чтобы не «разбавлять» краулинг бюджета поисковых и AI-ботов. Руководство подчёркивает: корректный robots.txt — нормальный способ управлять нагрузкой.

Нюанс Perplexity: при блокировке бот не индексирует текст, но может показывать базовые сведения о странице (домен/заголовок/краткую выжимку). Закладывайте это в ожидания. 

Практическая проверка после изменений

1. Прогнать robots.txt валидатором и убедиться, что файл отдается как plain-text UTF-8.
2. Тест выборки страниц через логи/реверс-DNS, чтобы убедиться, что запросы реально идут от нужных ботов (особенно для Googlebot).
3. Просмотреть поисковые превью: nosnippet/max-snippet сработали; публичные разделы доступны для ботов, приватные — только по логину

Внешние сигналы и цитируемость.

Digital PR: ниши/медиа/экспертные площадки, где брать упоминания.

Зачем это нужно. Сам поиск прямо указывает: одним из признаков качества является то, «ссылаются ли другие заметные сайты на контент» — это повышает доверие к источнику. Это же сигнал для ответных/генеративных движков, куда они «поднимают» первоисточники в сводки. 

Куда идти за упоминаниями (B2B-фокус):

• Отраслевые медиа и экспертные блоги в ваших вертикалях (финтех, e-commerce, HR/Recruiting, медиа/спорт и т. п.). Цель — редакционные упоминания и ссылки на ваши гайды, чек-листы, исследования. (В Digital PR это базовая механика: медийные охваты → качественные ссылки → рост авторитетности.)
• Площадки с «длинным хвостом» цитирования: обзоры инструментов, аналитические дайджесты, Q&A-сообщества, каталоги поставщиков; там часто формируется база для ответных движков.
• Совместные материалы с партнёрами (co-marketing): гостевые колонки, мини-исследования, вебинары с конспектом на вашем блоге — это даёт и охват, и повод сослаться.

Как питчить, чтобы вас цитировали:

• Предлагайте данные (мини-исследование, опрос, сэмплы логов/анонимные метрики) + методологию и 3–5 выводов, удобных для цитаты. Это формат, который чаще всего подхватывают редакции и answer-движки. 
• Прикладывайте артефакты: таблица сравнения, чек-лист «что проверить», глоссарий терминов — их удобно включать в сводки/обзоры.
  

Профили бренда и авторов (LinkedIn, GitHub, Wikidata/Crunchbase).

Зачем это нужно. Поиску и ИИ проще «узнавать» сущности бренда/автора, если сайт чётко связан со внешними профилями через структурированные данные (Organization/Person + sameAs). Google прямо рекомендует указывать административные детали организации и несколько sameAs-ссылок, а также использовать sameAs и другие свойства schema.org для функций поиска и будущих фич.

Что оформить в первую очередь:

• LinkedIn (страница компании). Заполнить профиль, логотип/обложку, описание и CTA — это базовая витрина бренда для B2B и частый источник, на который ссылаются. (Есть официальные рекомендации по оформлению и ведению страниц.)
  
• GitHub (организация). Включить Organization README на обзорной странице и закрепить основные публичные репозитории/демо — это усиливает техническую репутацию и даёт «машинно читаемую» привязку домена к коду. 
• Wikidata (элемент организации/бренда). Создать/дополнить item: корректное имя, «instance of: organization», сайт, соцсети; Wikidata часто служит «скелетом» для графов знаний. (Есть официальная справка по созданию и заполнению элементов.) 
• Crunchbase (профиль компании). Оформить карточку и поддерживать актуальность: это распространённый справочник для B2B-медиа и аналитических сводок. (Официальная инструкция по созданию профиля.)
  

Как связать всё с сайтом:

• На странице компании разместить JSON-LD Organization с url, logo, contactPoint и массивом sameAs на LinkedIn, GitHub, Wikidata, Crunchbase и другие авторитетные профили — это помогает «дезамбигуировать» бренд.
• На страницах авторов — JSON-LD Person с name, jobTitle, affiliation и sameAs (LinkedIn, GitHub, профиль автора). Это усиливает E-E-A-T и упрощает атрибуцию автора в поиске. (Google акцентирует важность признаков экспертизы и доверия как части сигналов качества.)
  

Контроль качества:

• Во всех профилях используйте одно и то же написание названия/имени, те же домены/ссылки.
  
• Держите профили живыми: регулярные посты в LinkedIn, актуальные репозитории/README на GitHub, обновления карточек в Crunchbase/Wikidata — это повышает вероятность, что на вас будут ссылаться и вы будете «узнаваемы» системами.

Так вы создаёте «внешний каркас доверия» — медийные упоминания дают ссылки и цитаты, а аккуратно оформленные профили и sameAs помогают поиску и ответным движкам правильно связать эти сигналы с вашим брендом и авторами. – Google for Developers

Лидогенерация из ответов ИИ.

Как оформлять «кликабельные» блоки в цитируемом контенте.

Зачем. Ответные движки поднимают в сводку не страницы целиком, а короткие, самодостаточные фрагменты. Наша задача — упаковать мысль так, чтобы её было удобно процитировать ИИ и естественно продолжить путь на сайт.

Фрагменты, которые чаще всего попадают в сводку:
Определение (definition-бокс). Две–три строки, фиксирующие термин в вашей трактовке. Рядом органично стоит компактный призыв к следующему шагу — продолжение мысли, а не «реклама».
Мини-процедура. Короткая последовательность действий: «что сделать сейчас и что получится». Такой блок легко цитируется целиком, а читателю ясно, за чем кликать дальше.
Таблица сравнения. Пять–семь критериев, последняя колонка — «когда выбрать X». В подписи к таблице — мягкое приглашение обсудить выбор на примере читателя.
FAQ. Вопрос формулируется как реальный запрос, ответ — 2–4 предложения. Последний пункт естественно завершать ссылкой «Задать свой вопрос».
Глоссарий. Короткие определения ключевых сущностей с перекрёстными ссылками — укрепляют «узнаваемость» темы и дают цитируемые формулы.
Где размещать призывы. CTA работает лучше всего «в поле зрения» цитируемого блока: в подписи к таблице, сразу после мини-процедуры, под списком FAQ. Один экран — один главный призыв; всё остальное — вторично и не отвлекает.
Тон и микротекст. Говорим на языке задачи: «проверить», «сравнить», «оценить», «получить чек-лист». Без императивов в стиле «купить/заказать» — здесь важнее ощущение продолжения полезного действия.

Лид-магниты под AEO/GEO (шаблоны, чек-листы, мини-аудиты).

Продолжение смысла, а не «подарок за e-mail». Человек пришёл из сводки уже с конкретным вопросом. Лид-магнит должен продолжать этот вопрос: если в статье дан критерий выбора — в скачиваемом файле он превращается в чек-лист применительно к реальности читателя.

Рабочие форматы:
Одностраничный чек-лист. Те же пунктуальные критерии, которыми оперировали в тексте, — только с окошком для самопроверки.
Шаблон RFP/брифа. Лаконичная структура требований к пресейлу — «что прислать, чтобы оценку дали быстро и по делу».
Самооценка на 5 минут. Небольшая форма с авто-баллом и подсказкой «где узкое место».
Пустая матрица сравнения. Таблица из статьи, но без заполнения — читатель подставляет свои параметры.
Форма и доставка. Пара полей (имя, e-mail, сайт) и мгновенная отправка материала на почту. На странице «спасибо» — возможность быстро записаться на короткий созвон по итогам скачанного.
Ненавязчивое продолжение. Письмо с лид-магнитом — не рассылка «всего подряд», а приглашение обсудить конкретные пункты чек-листа или результаты самооценки.

Лэндинги под AI-трафик: структура, UX, доверительные элементы.

Роль страницы. Лэндинг — продолжение цитируемого фрагмента, а не отдельная рекламная брошюра. Он подхватывает мысль из ответа ИИ и ведёт к конкретному действию.

Первый экран. Заголовок перефразирует цитируемый ответ и добавляет обещание результата («Проверим готовность контента к ответам ИИ — и дадим план на 30 дней»). Далее — три чётких буллета ценности и одна заметная кнопка.Средняя часть.
Кому и зачем. Короткий абзац с признаками «нашего» читателя и его сценариями.
Как мы работаем. Три шага: диагностика → план → внедрение — без лишней терминологии.
Доказательства. Упоминания в профильных медиа, мини-цитаты авторов, артефакт из статьи (та самая таблица или мини-процедура), чтобы считывалась преемственность.

Форма и следующий шаг. Лёгкая форма (минимум полей), опционально — быстлая запись на разговор в ближайшее время. Приватность и понятные условия — на виду.

Технические штрихи. Быстрая загрузка, чистая вёрстка, корректная разметка организации и услуги. Это не «ритуалы SEO», а элемент доверия: пользователь пришёл из среды, где всё мгновенно и структурировано — страница должна поддержать этот ритм и довести его до заявки.

Метрики и аналитика AEO/GEO.

Доля цитирований и share-of-voice по платформам.

Зачем. Попадание в ответ ИИ — это не «позиция», а доля присутствия. Её удобнее мерить как share-of-voice (SOV): насколько часто и насколько заметно вас цитируют в AI-сводках на выбранных платформах.

Как считать.

• Пул запросов/интентов. Соберите список реальных задач ЛПР (информационные, сравнительные, внедренческие).
  
• Единица измерения. «Появление в ответе» по платформе (Google AI-режимы, Copilot, Perplexity и т.д.).
  
• Базовая метрика. SOV_p = (# запросов с нашей цитатой на платформе p) / (общее # запросов по пулу)
  
• Важность цитаты. Введите вес за «позицию» источника в ответе (например, 3 — вверху, 2 — середина, 1 — внизу), чтобы отражать реальную видимость.
  
• Срезы. По тематикам (безопасность, AI-интеграции, архитектура), по ролям (CEO/CTO), по гео.
  

Что смотреть в динамике. Тренд SOV по кластерам, «новые» запросы, куда вы впервые вошли, и «просадки», где вас вытеснили. Это напрямую показывает, какие темы усиливать статьями/FAQ/таблицами.

Трафик и конверсии из AI-источников (UTM/страницы-приёмники).

Атрибуция клика. У ответов ИИ нет клика по «позиции», поэтому фиксируйте источник намерения:

• UTM-метки для ссылок, размещённых рядом с цитируемыми блоками (например, utm_source=ai&utm_medium=overview|copilot|perplexity&utm_campaign=cluster-name).
• Страницы-приёмники (лендинги под AI-трафик) — они помогают отделить клики из сводок от обычного органического трафика.
• Фолбэк без UTM. Идентифицируйте по рефереру (домены платформ) и по «якорям» ссылок (например, #cta-ai).

Фуннель(маркетинговая воронка):

• Сессии из AI-источников → взаимодействия (скролл до цитируемого блока, клики по таблицам/FAQ, скачивание чек-листа) → микроконверсии (заявка на аудит, запись на звонок).
• Отдельно фиксируйте пост-клики: повторные визиты, возвраты по email после лид-магнита — они часто высоки для AEO-аудитории.
  

Качество. Смотрите не только CR, но и время на экране с цитируемым блоком, долю читателей, дошедших до CTA, и конверсию по сегментам (гео/вертикаль/стадия продукта). Это позволяет быстро понять, какие блоки «работают на цитату, но не на лид», и донастроить лэндинг/микротекст.

Инструменты мониторинга и отчётность.

Откуда брать данные.

• По платформам. Регулярная проверка пулов запросов (полуавтомат: парсинг интерфейсов + ручная валидация) с фиксацией «есть/нет цитаты» и её позиции.
• Веб-аналитика. Счётчик с событиями на ключевых интеракциях (просмотр блока, клик CTA, загрузка лид-магнита, отправка формы).
• Серверные логи. Для уточнения рефереров и аномалий (предзагрузки, боты).
  

Что должно быть в дашборде.

• SOV по платформам и кластерам (неделя/месяц).
• Топ-страницы, дающие цитаты, и «безответные» темы с высоким потенциалом.
• AI-трафик → микроконверсии → заявки, в разрезе лендингов и лид-магнитов.
• Карта экспериментов (что изменили в блоках/микротексте/CTA) и эффект через 2–4 недели.
  

Ритм отчётности.

• Еженедельно: оперативный срез по SOV и трафику из AI-источников, быстрые правки (заголовок, подпись к таблице, формулировка CTA).

Ежемесячно: ретро по кластерам — где выросли/упали, какие форматы чаще цитируют, какие лид-магниты конвертят лучше. Это и есть «замкнутый цикл» AEO: цитата → клик → лид → улучшение контента.

Частые ошибки в AEO/GEO (и как их избежать).

1. Разметка и сущности не выстроены.
   Разметка «для галочки», не совпадает с видимым текстом; нет карточек автора/бренда и sameAs — граф знаний не «склеивается».
   Как избежать: размечайте только то, что есть в HTML; приоритет Article/FAQPage/HowTo + Organization/Person; единое написание имён; sameAs на LinkedIn/GitHub/Wikidata/Crunchbase; обновляйте dateModified.
2. Контент непригоден для цитирования.
   Смысл спрятан в картинках/PDF; сплошной лонгрид без FAQ/таблиц/definition-боксов.
   Как избежать: ключевые определения, шаги, сравнения — в тексте страницы; в каждом материале: 1 definition-бокс, 1 мини-процедура или FAQ (2–5 Q/A), 1 таблица.
3. Неверное управление ботами и приватностью.
   Тотальная блокировка GPTBot/PerplexityBot/Google-Extended «про запас»; robots.txt используют как «защиту» приватного.
   Как избежать: открывайте публичные знания для краула; чувствительное — только под логином; превью контролируйте meta (nosnippet/max-snippet), доступ для обучения — точечно.
4. Несвежие формулировки.
   Устаревшие факты, нет отметки «Обновлено».
   Как избежать: регулярные ревизии, актуализация источников, явная пометка Обновлено: и dateModified в schema.
5. Игнор внешних сигналов.
   Нет Digital PR, гостевых колонок, публичных репозиториев — низкая цитируемость.
   Как избежать: целевые упоминания в профильных медиа/каталогах, совместные материалы, активные профили авторов и компании.
6. Нет связки «цитата → клик → лид».
   Меряете позиции вместо доли цитат; агрессивные или неуместные CTA; медленные/пустые AI-лендинги.
   Как избежать: измеряйте share-of-voice по платформам; метите ссылки UTM; ведите на AI-лендинги с быстрым рендером, заголовком как продолжением ответа ИИ, 3 буллетами ценности и одним явным CTA рядом со знакомым фрагментом.
7. Нет контроля за тем, как вас цитируют.
   Вырванные фразы, старые формулировки «гуляют» по сводкам.
   Как избежать: публикуйте чёткие определения и факт-боксы с источниками, держите контакт для исправлений, регулярно мониторьте ответы и обновляйте формулировки на сайте.

Чек-лист перед публикацией.

Перед тем как жать «Опубликовать», пройдитесь еще раз по этому списку. Он заточен под AEO/GEO: помогает дать ИИ цитируемые фрагменты, а читателю — понятный путь к следующему шагу.

Смысл и формат (AEO/GEO-фит)
— В тексте есть короткий definition-бокс (2–3 строки) с главным определением.
— Присутствует цитируемый фрагмент: мини-процедура (3–7 шагов) или таблица сравнения, или FAQ (2–5 Q/A).
— Рядом с цитируемым блоком стоит мягкий CTA («проверить/сравнить/оценить»).
— Все ключевые формулировки даны в видимом HTML, не спрятаны в картинках/PDF.

E-E-A-T и сущности
— Указан автор: ФИО, должность, краткое био, ссылка на страницу автора.
— Страница компании оформлена и связана: Organization + контакт, логотип.
— Проставлены sameAs: LinkedIn, GitHub, (при наличии) Wikidata/Crunchbase.
— Источники приведены внутри текста или мини-блоками «Источники» под разделами.

Schema.org
— Article: headline, description, datePublished, dateModified, author (Person), publisher (Organization).
— По содержанию добавлены FAQPage/HowTo (если есть FAQ/шаги).
— Разметка соответствует видимому тексту; пройдена валидация без критичных ошибок.

Технические основы
— Страница индексируема: нет noindex, корректный canonical, в sitemap.
— Веб-виталки ок: LCP ≤ 2.5s, INP ≤ 200ms, CLS ≤ 0.1 (мобайл проверен).
— Изображения: webp, lazy-load, заполнены alt.
— Open Graph/Twitter Cards: корректные заголовок/описание/изображение.

Краул и ИИ-использование
— robots.txt: нужные разделы открыты для краула; приватное защищено логином.
— Политика для AI-ботов осознанно выставлена: GPTBot / Google-Extended / PerplexityBot.
— При необходимости ограничены превью: nosnippet / max-snippet только там, где это уместно.

Перелинковка и маршрутизация
— Внутренние ссылки ведут на релевантные услуги, пиллары, глоссарий.
— В конце статьи есть «что дальше»: экспресс-аудит/консультация или лид-магнит.

Лиды и аналитика
— Ссылки у цитируемых блоков имеют UTM (utm_source=ai, utm_medium=platform, utm_campaign=cluster).
— Настроены события: просмотр ключевого блока, клик по CTA, загрузка лид-магнита, отправка формы.
— Подготовлен лэндинг-приёмник под AI-трафик: быстрый, один главный CTA.

Юр/этика/безопасность
— Нет PII/секретов/NDA-материалов; корректные лицензии на изображения.
— Для «живых» тем указано «Обновлено: ДД.ММ.ГГГГ» и синхронизирован dateModified в schema.

Пост-паблиш
— Запланирован мониторинг share-of-voice по пулу запросов и платформам.
— В календаре ревизия через 4–6 недель: цитируемость, клики, конверсии, корректировки CTA/блоков.

Заключение: AEO/GEO — это не «ещё один трюк для поисковиков», а новая дисциплина.

Побеждает не тот, кто «берёт позиции», а тот, кто системно проектирует путь из ответа ИИ в разговор с вами. AEO/GEO — это про цитируемые фрагменты (определение, мини-процедура, таблица, FAQ), про узнаваемые сущности бренда и авторов, про чистую разметку и осознанное управление AI-ботами. Ключевая метрика — доля упоминаний в ответах (SOV), а не место в выдаче; ключевой результат — клики из AI-сводок и лиды, а не «трафик ради трафика».

Практика показывает: короткие, проверяемые куски смысла + совпадающая с видимым текстом schema + быстрый мобильный экран и мягкие CTA дают ИИ материал для цитирования, а читателю — естественный следующий шаг. Это дисциплина циклов: наблюдаем SOV и поведение на страницах, уточняем формулировки и расположение CTA, репурпозим удачные фрагменты — и снова измеряем.