Сегодня для GEO нужны новые инструменты – и выбор тут немаленький. Но важнее не сам инструмент, а философия, на которой он построен.

От SEO к GEO

С начала 2000-х мы, маркетологи, отточили науку поисковой оптимизации. Мы изучили правила ранжирования, искусство получения обратных ссылок и ритм алгоритмов. Но теперь ландшафт изменился – на смену SEO пришла генеративная оптимизация для поисковых систем (GEO).

Эра «10 синих ссылок» уходит, уступая место времени, когда мы получаем один, сгенерированный искусственным интеллектом ответ – часто от больших языковых моделей (LLM), которые ведут с нами диалог.

Теперь задача не в том, чтобы занять место в выдаче, а в том, чтобы нас понимали правильно и представляли в выгодном свете. Как сделать так, чтобы бренд не просто упоминался, но и корректно отражался в «цифровом сознании» ИИ?

Именно этот вопрос и запустил гонку вооружений, породив целую экосистему инструментов с разными философиями. Даже термины, которыми мы их описываем – «GEO», «GSE», «AIO», «AISEO» – становятся частью этой битвы.

Философия №1: Эволюция подслушивания – мониторинг видимости через промпты

Для многих SEO-специалистов самый очевидный путь – это развитие привычного нам отслеживания позиций, но уже в контексте LLM.

Такие инструменты «подслушивают» ИИ, систематически отправляя ему множество промптов и фиксируя ответы.

Три ветви этого подхода

• Кодеры-на-ощущениях. Сегодня несложно написать скрипт, который будет отправлять запросы и сохранять ответы. Таких решений – масса. Но проблема в том, что барьер входа слишком низкий, и конкурентное преимущество сложно удержать.
• Фондуемые трекеры упоминаний. Инструменты вроде Peec.ai или TryProfound измеряют «долю голоса» бренда в ответах ИИ. TryProfound идёт дальше – анализирует сотни миллионов взаимодействий пользователей с ИИ, чтобы понять не только ответы, но и сами вопросы.
• Поворот старожилов. Крупные игроки вроде Semrush, Ahrefs, seoClarity и Conductor интегрируют GEO-функционал в привычные панели. Например, Ahrefs Brand Radar и Semrush AI Toolkit позволяют отслеживать упоминания бренда в Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity.

Плюс подхода в том, что он отвечает на вопрос: «Говорят ли о нас?». Но он хуже отвечает на вопрос: «Почему?» и «Как изменить тон разговора?». Для статистически значимых данных требуется база из 1–5 миллиардов ответов на промпты – и это сильно отражается на стоимости.

Философия №2: Формирование цифровой души – анализ базовых знаний

Более радикальный подход предполагает: анализировать только ответы ИИ – всё равно что прогнозировать погоду, глядя в окно. Чтобы влиять на результат, нужно понимать внутреннюю «атмосферу» LLM.

Вместо отслеживания каждого ответа этот метод изучает внутренние знания ИИ о бренде и его месте в мире. Инструменты вроде Waikay.io и всё чаще Conductor работают именно так, картируя связи между сущностями и понятиями.

Метод Waikay шаг за шагом

1. Начало с темы, а не ключа. Исследование стартует с широкой бизнес-идеи, например «Облачное хранилище для корпораций».
2. Построение графа знаний. Алгоритмы NER выявляют все связанные сущности – конкурентов, ключевые характеристики, влиятельных людей.
3. Аудит «мозга» LLM. Через API проверяется, как ИИ связывает бренд с ключевыми аспектами темы, есть ли ошибки или путаница с конкурентами.
4. Формирование плана действий. На выходе не отчёт по упоминаниям, а стратегическая дорожная карта – что и как нужно публиковать, чтобы закрепить нужные ассоциации.

Этот подход работает на долговременное улучшение ядра знаний LLM, что влияет на бесконечное количество будущих ответов, а не только на конкретные запросы.

Плюсы и минусы подходов

Метод промптов – реактивный, и часто напоминает игру в «крота» – пытаешься подправить выдачу здесь и сейчас. Метод базовых знаний – более стратегический, но тоже не идеален.

• Проблема «чёрного ящика»: точность и методология скрыты от сторонней проверки.
• Эффект «чистой комнаты»: API-аналитика даёт взгляд на «базовые» знания ИИ, но может упускать нюансы персонализированного контента.

Заключение: путь от мониторинга к мастерству

Появление GEO-инструментов – это признак взросления отрасли. Мы переходим от вопроса «Упомянул ли нас ИИ?» к более важному: «Правильно ли он нас понимает?».

Выбор инструмента – это выбор философии. Реактивная стратегия подойдёт не всем – стратегическое влияние на ядро знаний LLM даёт куда более прочное преимущество.

Цель – не просто отследить отражение бренда в ответах ИИ, а стать частью его «цифровой души».