Как продвигать сайт в AI-ответы

В 2025 году поисковое продвижение перестаёт быть гонкой за позициями.

Главная цель — попасть в ответ ИИ, а не просто в выдачу.

GEO (Generative Engine Optimization) — помогает сайту стать источником для ответов нейросетей Google и Яндекса.

AEO (Answer Engine Optimization) — делает качественный контент цитируемым в генеративные ответы ChatGPT, Perplexity и DeepSeek.

Работать важно через: экспертный контент, чёткие смысловые чанки, мультимодальность (таблицы/изображения/видео), структурированные данные и репутацию источника. 

Практика показала: системная работа с информационными статьями и перелинковкой даёт попадание в нейро-ответы. Сегодня писать контент важно так, чтобы алгоритмы понимали смысл и доверяли сайту.

Подробнее см. в статье «Что такое GEO» — там раскрыты базовые принципы генеративной оптимизации и примеры внедрения.

Кратко:

• GEO — оптимизация контента под генеративные движки (нейровыдачи, SGE, Яндекс-нейроответы). Цель: чтобы ИИ «цитировал» ваш фрагмент как источник ответа.
• AEO — оптимизация под движки быстрых ответов (короткие точечные ответные блоки, FAQ-попадания, Q&A агрегаторы). На практике много пересечений, но разница в сценариях запросов и целевых форматов ответа.

GEO (Generative Engine Optimization) — это оптимизация сайта под генеративные поисковые системы (Google SGE, Яндекс Алиса, Bing Copilot, ChatGPT Search и др.), где пользователь получает не список ссылок, а сформированный ИИ-ответ.

Если раньше SEO-специалисты боролись за позиции в ТОП-10, то теперь цель GEO — попасть в набор источников, из которых ИИ формирует свои генеративные ответы.
Такие источники встраиваются в AI-Overviews (Google), нейроответы Яндекса или блоки ChatGPT “Sources”.

Ключевые особенности GEO:

• Оптимизация контента под генеративные модели, а не под ключевые слова.
• Адаптация структуры: короткие смысловые чанки, логичные подзаголовки, выделенные тезисы.
• Добавление данных и таблиц — алгоритмы предпочитают структурированную информацию.
• Повышение авторитетности источника через E-E-A-T (опыт, экспертность, авторитет, надёжность).

💡 Пример: при запросе «лучшее SEO агентство Москва» в Google SGE ИИ формирует быстрые ответы с перечислением 3–5 агентств. GEO-оптимизация позволяет сделать так, чтобы в числе этих источников оказался ваш сайт.

AEO (Answer Engine Optimization) — это оптимизация под движки быстрых ответов (Perplexity, You.com, ChatGPT, Bing Copilot), которые генерируют готовый ответ на вопрос без участия традиционного поискового ранжирования.

Если GEO — это новое поисковое продвижение для генеративных систем, то AEO — способ писать контент, который понятен и цитируем моделями,  извлекающими ответы нейросетей напрямую из текста.

Особенности AEO:

• Фокус на формате Q&A (вопрос — короткий и чёткий ответ).
• Использование структур разметки: FAQPage, HowTo, QAPage.
• Прозрачная структура ссылок и внутренних переходов: модели “понимают” контент через логические связи.
• Насыщение фактами, цифрами, временными рамками — модели любят измеримые данные.

💡 Пример: Perplexity при запросе “как продвигать сайт под ИИ-ответы” может процитировать вашу статью, если она содержит качественный контент, структурированный FAQ, актуальные данные и короткие быстрые ответы в 2-3 предложениях.

Вывод: SEO обеспечивает фундамент (сайт, скорость, структура), а GEO/AEO — новую вершину пирамиды: понимание и цитирование контента под генеративные модели.

С 2024 года многие прогнозировали смерть SEO, но на практике произошла эволюция, а не замена.
ИИ-модели используют те же страницы, что и поисковики. Если сайт не проиндексирован, не оптимизирован технически и не имеет ссылочного веса — он не попадёт ни в SGE, ни в нейро-ответы.

Синергия SEO + GEO + AEO в 2025-2026 годах выглядит так:

1. SEO обеспечивает видимость и доверие поисковиков (поисковое продвижение, структура, CTR).
2. GEO адаптирует тексты и блоки под восприятие ИИ (оптимизация контента под генеративные модели, чанки, данные, таблицы).
3. AEO упрощает быстрые ответы, делая контент удобным для генерации ответов и цитирования.

🔍 Реальный кейс: при GEO-оптимизации сайта транспортной компании (Seo Performance, 2025) запрос “перевозка грузов Москва Казань” стал генерироваться Яндексом с AI-ответом, где ссылка на источник вела на их блог. Основа успеха — классическое SEO + оптимизация контента под генеративные системы.

Если вы хотите применить это на практике — изучите услугу “GEO продвижение” от Seo Performance.

Когда пользователь задаёт вопрос вроде «как продвигать сайт под ИИ-выдачу», система больше не ищет «ключевое слово» — она интерпретирует смысл запроса, подбирает релевантные источники и генерирует собственный ответ, опираясь на качественный контент, которому доверяет.

Этот процесс называется retrieval-augmented generation (RAG): модель сначала извлекает данные, а потом переосмысливает их, создавая быстрые ответы в форме связного ответа.

Современные поисковые системы (Google, Яндекс, Bing) интегрировали генеративные LLM (алгоритмы Large Language Models) в свою поисковую инфраструктуру.

Они не “угадывают” ответ, а создают его, анализируя десятки факторов: смысл, контекст, авторитетность и свежесть данных сайта.

Этапы формирования AI-ответа:

1. Retrieval (поиск источников) — модель выбирает страницы, которые максимально соответствуют запросу пользователя по смыслу, а не по точному вхождению фразы.
   
   Используются технологии векторного поиска (semantic embeddings) — например, Google MUM, Яндекс Yati.
2. Ranking (оценка релевантности) — контент оценивается по качеству, полноте и E-E-A-T-сигналам (о них ниже).
   
   Модель отбрасывает «мусорные» сайты, отдавая предпочтение экспертным доменам с прозрачной структурой и активными авторами.
3. Generation (создание ответа) — на основе отобранных источников формируется собственный текст (SGE в Google, нейроответ в Яндексе).
   
   Ответ может включать цитаты, списки, изображения, таблицы и даже ссылки на источники, если сайт заслуживает доверия.
4. Validation (внутренняя проверка) — встроенные модели-фильтры проверяют контент на достоверность, стилистическую нейтральность и фактологические ошибки.
   
   Если контент источника противоречив или неполный — он не попадёт в генеративные ответы.

💡 Вывод: чтобы попасть в AI-ответ, недостаточно быть “в индексе”. Нужно, чтобы контент-маркетинг был понятен модели, цитируем, достоверен и структурирован.

SGE (Search Generative Experience) — экспериментальная AI-надстройка Google, уже активно тестируемая в США, Японии, Индии и Европе. С марта 2025 она появилась в США, а с октябре — в Российской версии Гугла.

Поисковая система формирует блок AI Overview — расширенные генеративные ответы, где пользователь видит не просто ссылки, а быстрые ответы ИИ.

Чтобы сайт попал в этот блок, Google использует комбинацию SEO-сигналов и E-E-A-T-факторов:

• Experience (опыт) — у автора или компании должен быть реальный опыт в теме.
  Например, статья “Как оптимизировать сайт под GEO” от SEO-агентства ранжируется выше, чем пост копирайтера без кейсов.
• Expertise (экспертность) — подтверждённые знания (цитаты экспертов, ссылки на исследования, сертификации).
• Authoritativeness (авторитет) — упоминания бренда на сторонних площадках, репутация домена, бэклинки из надёжных источников.
• Trustworthiness (надёжность) — наличие юридической информации, прозрачности авторства, HTTPS, актуальных контактов.

Эксперимент Search Engine Land (2025):

В контролируемом A/B/C-тесте из трёх одинаковых страниц лишь страница с качественно внедрённой Schema.org (Article с Author/Publisher, плюс FAQ и Breadcrumbs) попала в Google AI Overviews и одновременно показала лучшие позиции в органике.

Страницы с некорректной разметкой и без разметки в AIO не отображались.

💡 Практический вывод:
Для GEO-продвижения в Google важно не только оптимизировать поисковое продвижение, но и выстроить доверие к источнику: оформить автора, добавить ссылки на исследования, цитировать экспертов, использовать микроразметку Article и FAQPage, и в целом развивать контент маркетинг.

Хотя Google и Яндекс движутся в одном направлении — интеграция ИИ в поиск, у них разная архитектура и логика выбора источников.

💡 Пример из кейсов Seo Performance Agency:
Сайт застройщика попал в ответы нейросетей Яндекса по запросу “какой бетон от производителя в Москве лучше?” и аналогичным, потому что контент был локально релевантен, структурирован и понятен пользователю.
Google при этом отдал предпочтение крупным медиа — за счёт доменного авторитета.

🔍 Итог:

• В Google важно быть экспертным и авторитетным источником.
• В Яндексе — локально релевантным и понятным пользователю.
• В обоих случаях побеждает тот, у кого оптимизация контента под генеративные модели и структурированная подача.

В 2025 году в поисковой выдаче идёт тектонический сдвиг: до 70% кликов уже “забирают” AI-блоки и генеративные ответы (по данным BrightEdge, 2025).

То, что раньше было в топе — теперь может вообще не попасть на экран пользователя.

Чтобы сохранить охват и трафик, нужно писать контент, который понимает ИИ — быть не просто “в индексе”, а внутри быстрых ответов.

Если классическое SEO борется за позицию в топ-10, то AEO и GEO работают за попадание в смысловой ответ ИИ, который показывается:

• над органикой (в Google SGE, Яндекс нейро ответах);
• в “умных картах знаний” (AI Overview);
• в голосовых интерфейсах (Алиса, ChatGPT, Gemini);
• в zero-click-запросах (где пользователь получает быстрые ответы без кликов).

🧩 Как это работает:

1. Качественный контент с чёткой структурой и фактами повышает шансы попасть в ответы нейросетей.
2. Позитивное поведение пользователя (время чтения, вовлечённость) усиливает доверие к сайту.
3. Региональная релевантность и свежесть контента напрямую влияют на поисковое продвижение в нейросетях (Яндекс особенно чувствителен).

Оптимизация контента под генеративные AI-ответы — это не просто “ещё один канал”, а целый сдвиг парадигмы контент маркетинга.

Вот почему бизнесу стоит инвестировать в AEO и GEO уже сейчас:

📌 Факт:
Исследование Ahrefs, охватившее около 75 000 брендов, показывает, что чем чаще бренд упоминается в интернете и чем больше его брендовый объём поисковых запросов, тем больше шансов быть включённым в AI Overviews.

💬 Наблюдение Seo Performance (по нашему агентству):

При оптимизации B2B-страниц под GEO-структуру (отрасль, город, потребность) мы заметили рост цитируемости в ответах нейросетей Яндекса на 30–40%, при том что позиции в классическом SEO оставались прежними.
Это доказывает: контент маркетинг — ключ к видимости в эпоху генеративных ответов.

Чтобы сайт попал в AI-выдачу, текст должен быть структурирован так, чтобы нейросеть захотела его процитировать.

ИИ не читает подряд — он анализирует смысловые блоки, чтобы сформировать быстрые ответы, удобные пользователю.

Здесь важно не «просто писать контент», а выстраивать качественный контент маркетинг, который понятен алгоритмам и служит достоверным источником.

Поисковые модели воспринимают страницу сайта как дерево: H1 — корень, H2 — ветви, H3–H6 — листья. Если структура хаотична, ИИ не поймёт, где главный смысл.

Принципы:

• H1 — одна страница, одна цель. Он должен отвечать на главный запрос пользователя.
• H2 — раскрывают подтемы: “что”, “зачем”, “как”, “пример”, “ошибки”.
• H3-H4 — конкретные шаги, инструкции, кейсы, цифры.
• Каждый блок начинается с короткого ответа (2–3 предложения), затем — пояснение и факты.

💡 Зачем это нужно: нейросети выбирают фрагменты, где структура предсказуема. Если заголовки соответствуют смыслу — шанс попасть в генеративные ответы растёт в разы.

Искусственный интеллект не думает “страницами” — он думает чанками. Один чанк = одна мысль.

Такой подход делает контент маркетинг более “понятным” ИИ и улучшает поисковое продвижение.

Рекомендации:

• Размер — 100–200 слов.
• В начале блока — краткий ответ (1–2 предложения).
• В конце — мини-вывод или CTA.
• Используй подзаголовки-вопросы: “Как”, “Почему”, “Что будет, если”.

💬 Пример:

Как проверить, есть ли трафик из AI-ответов?

Пока прямых меток нет. Используйте прокси-показатели — всплески “неопознанных” визитов в GA4 и упоминания сайта в Perplexity. Такой блок легко “вырезается” моделью и вставляется в быстрые ответы целиком.

Также рекомендую добавить UTM к тестовым промптам и фиксировать рост переходов после обновлений контента.

Модели мыслят не “ключами”, а интентами. Пишите так, как спрашивает человек, адаптируя контент под генеративные сценарии.

Примеры:

• Вместо “оптимизация сайта под нейроответы” → “как попасть в ответы нейросетей”.
• Вместо “AEO-стратегия” → “как продвигаться в быстрых ответах Google и ChatGPT”.

Используйте живые вопросы: что, как, зачем, почему, сколько.
Добавляйте синонимы: AI-ответы, нейроответы, AI-обзоры, нейро-сниппеты.
Чем естественнее структура — тем лучше алгоритмы LLM понимают смысл и цитируют ваш сайт.

AI доверяет только тому, что можно проверить.

Каждая мысль должна иметь опору: цифру, источник, кейс, исследование. Это усиливает доверие и шансы попасть в генеративные ответы.

Рабочая формула:

Утверждение + доказательство + ссылка.

Пример:

У некоторых клиентов Seo Performance переход на GEO-структуру дал +27 % цитируемости в ответах нейросетей.

Факты делают качественный контент более убедительным для пользователя.

ИИ видит сайт как систему, а не набор страниц.

Чем сильнее связи между статьями — тем выше доверие алгоритмов и вероятность попасть в генеративные ответы.

Как делать:

• В каждом разделе ставь ссылки на смежные темы.
• Создавай контент-хабы: “гайд → кейс → инструменты → услуга”.
• Используй “Читайте также” или встроенные FAQ-блоки.

💡 Пример:

В разделе “Как попасть в нейроответы” — ссылка на статью “Что такое GEO” и на страницу услуги “GEO-продвижение”.

Так создаётся “граф доверия” — ИИ воспринимает сайт как эксперта в нише, а не как разрознённые тексты.

Итог:

Хороший контент маркетинг сегодня — это структурированный, доказательный, взаимосвязанный массив знаний, который легко интерпретируют алгоритмы любой нейронной сети.
Такие страницы прекрасно цитируются.

Генеративные поисковые системы работают не только с текстом — они читают структуру: теги, микроразметку, мультимодальные блоки.

Если сайт — это тело, то структура — его скелет, который помогает алгоритмам понять, где главный смысл и что можно процитировать.

Разметка — это язык, на котором сайт “общается” с поисковыми системами.

Для GEO/AEO она играет ключевую роль: ИИ быстрее распознаёт тип контента под генеративные модели и понимает, что можно вставлять в генеративные ответы.

Обязательные типы для SEO + AEO/GEO:

• Article — для экспертных статей и обзоров.
• FAQPage — для вопросов и быстрых ответов.
• HowTo — для инструкций и гайдов.
• QAPage — для материалов в формате Q&A.
• Table — для структурированных данных, рейтингов и сравнений.

💡 Совет: комбинируйте несколько типов в одной статье. Например:
Article + FAQPage + Table — классическая связка для попадания в ответы нейросетей.

Мини-пример JSON-LD для статьи:

{

  «@context»: «https://schema.org»,

  «@type»: «Article»,

  «headline»: «Как продвигать сайт под AI-ответы (GEO и AEO)»,

  «author»: {

    «@type»: «Person»,

    «name»: «Михаил Мятов»

  },

  «publisher»: {

    «@type»: «Organization»,

    «name»: «Seo Performance Agency»

  },

  «mainEntityOfPage»: «https://seo-performance.ru/geo-aeo-guide»,

  «datePublished»: «2025-10-20»,

  «articleSection»: «SEO, GEO, AEO, искусственный интеллект»

}

ИИ теперь мультимодален: он анализирует текст, графику и даже подписи к изображениям.

Чтобы сайт попадал в генеративные ответы, используйте:

Что работает:

• Таблицы с краткими выводами — модели читают их как “концентрированный смысл”.
• Инфографики с подписями — повышают шансы цитирования.
• Видео с расшифровкой (транскрипцией) — текст усиливает видимость и расширяет семантику страницы.
• Подписи к изображениям (alt + title) — помогают LLM понять, что изображено.

💬 Пример:

В одном из кейсов агентства по продвижению в нейронных сетях Seo Performance Agency таблица “Рост цитируемости сайта после GEO-разметки” была процитирована в AI-блоке Яндекса, а сама страница — в источниках Perplexity.

Совет: не вставляйте изображения “для красоты”. Каждая картинка или инфографика должна нести смысл, который можно пересказать словами.

data-nosnippet — инструмент защиты контента от автоматического цитирования.

Иногда важно, чтобы часть текста не попадала в AI-ответ, например:

• коммерческие условия,
• внутренние таблицы,
• результаты исследований с ограниченным доступом.

Пример использования:

<p data-nosnippet>Подробный медиаплан доступен только для клиентов Seo Performance.</p>

💡 Рекомендация:
используй data-nosnippet точечно — ограничивай коммерчески чувствительные фрагменты, но оставляй открытыми информационные блоки.
ИИ должен иметь что процитировать — иначе страница теряет потенциал попадания в нейроответ.

llms.txt — это новая практика, аналогичная robots.txt, но для генеративных систем (LLM Search, ChatGPT Search, Perplexity, Claude.ai и др.). 

Зачем нужен:
Файл сообщает нейронкам, какие разделы сайта можно анализировать при создании быстрых ответов. Таким образом, вы управляете тем, как LLM обращаются к вашему контенту.

Пример структуры llms.txt:

User-agent: ChatGPT-User

Allow: /blog/

Disallow: /clients/

Disallow: /private/

User-agent: PerplexityBot

Allow: /cases/

Disallow: /downloads/

Рекомендации:

• Размещайте файл в корне домена: https://site.ru/llms.txt.
• Проверяйте, чтобы в robots.txt не было конфликтов.
• Для корпоративных блогов и обучающих статей — ставьте Allow.
• Для коммерческих предложений и внутренних данных — Disallow.

💡 Факт: Perplexity и ChatGPT Search уже начали учитывать llms.txt в 2025 году.

Это простая, но важная часть поискового продвижения в эпоху ИИ.

Генеративная выдача не даёт классических метрик вроде CTR или позиции. Но это не значит, что эффект нельзя измерить. Просто система координат изменилась: теперь мы отслеживаем видимость, цитируемость и упоминания бренда в AI-ответах.

Пока Google и Яндекс не показывают отдельный фильтр “AI-трафик”, но его можно отследить косвенно — по паттернам поведения и источникам.

1. Google Analytics 4 (GA4)
   Создайте кастомный отчёт по:

• источникам с “Direct” и “Unassigned” визитами;
• длительности сессии > 60 секунд и низкому bounce rate.
  AI-трафик часто попадает именно туда: пользователи приходят из нейроответов без явного реферера.

2. Google Search Console (GSC)
   Проверьте рост показов и кликов по long-tail запросам с вопросительными формами (“как”, “почему”, “что такое”).
   Если страницы начали получать показы без роста позиций — значит, часть показов идёт через SGE (Search Generative Experience).
3. Упоминания в сторонних системах

• Perplexity Source Tracker — показывает, если ваш сайт попал в цитаты.
• Phind Sources / AIO Spark — отслеживают источники, используемые LLM.
• ChatGPT Search (2025) — в разделе Sources можно увидеть ссылки, если контент разрешён в llms.txt.

4. Брендовые запросы
   Рост запросов вида “Seo Performance + тема” после публикации AEO/GEO-статей — косвенный, но точный сигнал попадания в нейроответы, означающий успех выбранной стратегии контент маркетинга.

💡 Пример:

После обновления гайда по GEO оптимизации российского производителя STELL зафиксировали +19% рост брендовых запросов и +27% трафика с неопознанных источников — без изменений в классическом SEO.

Старые материалы можно “переупаковать” под новую реальность.

Нейросети любят ясность, структуру и обновлённые факты — этого часто не хватает старым SEO-текстам.

1. Перепроверьте интент и заголовки

• Добавьте в H1–H2 формулировки вопросами: “что”, “как”, “зачем”.
• Уточните тему для AI: “(2025)”, “в нейро-выдаче”, “для Яндекса и Google SGE”.

2. Разбейте текст на чанки

• Каждая подтема — свой подзаголовок и 150–200 слов.
• Начни каждый блок с короткого ответа, потом — аргументация и пример.

3. Добавьте мультимодальность

• Вставьте таблицы, инфографику, схемы.
• Сделайте изображения с подписями (alt и title).

4. Освежите данные и цитаты

• Замените устаревшие цифры новыми (2025–2026).
• Добавьте ссылку на свежие исследования или собственный кейс.

5. Разметьте страницу

• Внедрите Article, FAQPage, HowTo в JSON-LD.
• Проверьте корректность в Schema Validator.

6. Проведите “AI-тест” вручную

• Зайдите в ChatGPT Search, Perplexity, DeepSeek, Google Overview AI, Yandex Нейро.
• Введите ключевые запросы — посмотрите, цитируется ли сайт.
• Если нет — адаптируйте первый абзац под формат “короткий ответ + факт”.

💬 Пример:

После обновления статьи “SEO для стоматологии”:
— добавили FAQ и таблицу сравнений услуг;
— сократили “воду” и структурировали контент.

Через 2 недели страница начала цитироваться Яндекс Алисе и нейроответах по локальным запросам.

Что такое AEO и GEO — это одно и то же?

Нет. AEO (Answer Engine Optimization) — оптимизация под «движки ответов» (типа Perplexity, DeepSeek). GEO (Generative Engine Optimization) — под генеративные ИИ в поисковиках (Google SGE, Яндекс Алиса). На практике подходы очень похожи.

Можно ли заменить SEO на AEO/GEO?

Нет. SEO не умер — он эволюционирует. AEO/GEO дополняет SEO, но трафик из традиционной выдачи пока остаётся основным. Лучшая стратегия — комбинировать оба подхода.

Нужны ли изображения и таблицы для AEO?

Да. Современные ИИ — мультимодальные. Таблицы, схемы и подписанные изображения повышают ценность контента и шансы на цитирование.

Влияет ли скорость сайта на попадание в нейроответы?
Напрямую — нет. Но косвенно — да: медленный сайт хуже индексируется, реже обновляется и теряет доверие у поисковиков, что снижает его авторитет для ИИ.

Стоит ли оптимизировать старые статьи под AEO?

Обязательно! Особенно практические гайды, сравнения, обзоры и ответы на «как», «почему», «что такое». Обновите структуру, добавьте факты, разметку и FAQ.

Можно ли «переспамить» контент под ИИ?

Да. ИИ, как и поисковики, наказывает за неестественность. Пишите для человека — но так, чтобы ИИ легко мог «выдернуть» ответ.

Какие инструменты помогают отслеживать AI-трафик?

Пока прямой аналитики по AI-трафику мало, но можно использовать:

• Google Search Console (в будущем может появиться фильтр по SGE);
• Google Analytics 4 — сегментация по «неопознанным» реферерам;
• Сторонние сервисы: AIO Spark, Originality.ai Traffic Monitor, Phind Sources, Perplexity Source Tracker (если публикуют источники);
• Настройка UTM-меток для тестовых запросов через ИИ-поисковики.

Как часто обновлять контент для GEO?

Зависит от темы:

• Для быстро меняющихся ниш (технологии, финансы, законодательство) — каждые 1–3 месяца.
• Для вечнозелёных тем («как заварить чай», «что такое SEO») — раз в 6–12 месяцев, но с акцентом на актуализацию данных, примеров и ссылок.
  Главное — чтобы контент выглядел свежим и авторитетным: ИИ избегает устаревших источников.

AEO и GEO — это логичное развитие поиска, где выигрывают те, кто умеет говорить с ИИ на его языке — чётко, честно, доказательно.

Ваш бренд может бороться за позиции, или вы можете стать частью самого ответа.

Seo Performance помогает компаниям попадать в нейро-выдачу, а не просто “продвигаться в поиске”.

Что мы делаем:

• проводим GEO/AEO-аудит сайта;
• выявляем слабые зоны в структуре и разметке;
• адаптируем контент под генеративные модели;
• настраиваем llms.txt и мониторинг цитирования;
• фиксируем рост видимости и упоминаний в AI-блоках.

Ваш бренд начинают цитировать ChatGPT, DeepSeek, Grok, Gemini, Perplexity, Яндекс и Google —
без покупки рекламы, без “накруток”, без гонки за ТОП-3.

и получите рекомендации, как вашим сайтам попасть в генеративные ответы AI
именно по вашим запросам и регионам.

AEO и GEO — это логичное развитие SEO.
Сегодня выигрывает тот, кто строит качественный контент, понятный алгоритмам нейросетей и полезный пользователю.