Протестировали GEO на себе и и нашли формулу для цитируемого контента

Классическое SEO приобретает новую реальность — и как только мы это поняли, сразу взялись тестировать на себе. Решили немного “осовременить” обычное SEO и его линейный путь от позиции к клику. Сегодня пользователь всё чаще получает готовый ответ от AI — в генеративной выдаче Google или Яндекса. ИИ цитирует доверенные источники — чтобы стать им мы решили влиять на генеративные алгоритмы через контент и структуру сайта.

Проверить, какие элементы контента и структуры реально помогают материалам попасть в AI-ответы. Для этого мы выбрали тестовые темы, собрали пул запросов с высоким клиентским интересом и подготовили пять статей, написанных по единой логике GEO.

1. Подготовили основу

• Взяли сайт с уже выстроенным SEO-фундаментом: чистая структура, корректная разметка, логичная перелинковка.
• Определили целевые запросы и распределили их между пятью статьями. Упор сделали на низко- и среднечастотные фразы, чтобы вес домена минимально влиял. 

2. Адаптировали контент под GEO

• Переписали статьи под принцип извлекаемости: чёткие подзаголовки, FAQ, списки, определения, короткие абзацы.
• В начале каждой статьи добавили краткий TL;DR — 2–3 предложения с сутью материала. Такие фрагменты чаще всего подтягиваются ИИ в качестве готового описания.
• Вопросы в FAQ сформулировали в естественном виде: «как сделать», «почему важно», «что включает». Модели выбирают именно такие конструкции при сборе ответов.

3. Внедрили микроразметку

• Добавили FAQPage и Article Schema, чтобы помочь алгоритмам понять структуру.
• Проверили корректность тегов H2–H3 и иерархию блоков.

4. Провели внутренние тесты

Чтобы определить, какие изменения влияют на попадание в нейровыдачу, мы пошли по пути мини-сплит-тестов:

• на части статей делали лёгкие правки (заголовки, списки);
• на других — глубокие доработки: исследования, статистика, ссылки на авторитетные источники, подпись автора.

Через 10–14 дней после публикации:

• 4 из 5 статей были замечены в нейровыдаче (AI-ответах Google и Яндекса);
• модели начали цитировать наши тексты при формировании генеративных блоков;
• обновлённые статьи получили рост показов без прироста ссылок и бюджета;
• заметно увеличилось количество брендовых запросов — пользователи начали искать агентство по названию после прочтения AI-ответов.

1. FAQ и TL;DR — наиболее часто цитируемые блоки.
2. Живой язык и логика “вопрос–ответ” работают лучше сухих формулировок.
3. Явное авторство повышает вероятность цитирования: ИИ предпочитает тексты, где есть имя и должность.
4. Ссылки на исследования и внешние источники усиливают доверие модели.
5. Глубина темы важнее длины текста: статьи с LSI-связками попадали в ответы чаще.
6. Регулярные доработки и изменения (тест гипотез). Такие подхватываются быстро — в среднем за 5–10 дней.

GEO уже можно (нужно) внедрять — и это работает. Даже без внешнего продвижения статьи попадают в нейровыдачу, если:

• сайт технически чист,
• контент структурирован,
• и материал написан для людей, но удобен для машинного анализа.

Пока рынок только подступает к пониманию GEO, ранние внедрения дают кратное преимущество перед конкуркуентами) Те, кто первыми научатся работать с ИИ как с каналом, займут место в ответах — и тогда нейросети будут обучаться на уже существующих, ваших данных, продолжая цитировать вас, как знакомый и проверенный источник. Дерзайте!)