Курс по AEO-оптимизации
Что такое AEO-оптимизация?
AEO-оптимизация (от англ. Answer Engine Optimization — оптимизация под системы ответов) представляет собой стратегический подход к созданию и структурированию контента, нацеленный на его максимальную видимость в современных поисковых системах и голосовых помощниках, которые стремятся предоставлять пользователю прямой, немедленный ответ на его вопрос.
В отличие от традиционного SEO (Search Engine Optimization), которое фокусируется на повышении позиции сайта в общем списке поисковой выдачи (SERP), AEO нацелено на так называемую “позицию ноль” или “нулевой клик” — то есть на попадание в избранные сниппеты, блоки прямых ответов, а также на использование контента нейросетями и генеративными моделями для формирования обобщенного ответа. Это становится критически важным в эпоху развития искусственного интеллекта и голосового поиска, где пользователь часто не переходит на сам сайт, а получает информацию непосредственно из выдачи.
Для чего нужна AEO-оптимизация?
Практическое применение AEO-оптимизации требует от контент-стратегов и SEO-специалистов смещения акцента с ключевых слов на конкретные вопросы и намерения (интента) пользователя. Для успешной AEO-оптимизации необходимо создавать высококачественный, авторитетный и, главное, структурированный контент, который содержит четкие и лаконичные ответы на популярные вопросы. Это включает использование структурированных данных (Schema Markup), формулирование заголовков и подзаголовков в виде вопросов, а также предоставление кратких, исчерпывающих определений и списков.
Конечная цель AEO — стать тем источником, который система ответов или генеративный ИИ выберет в качестве наиболее достоверного и подходящего для предоставления прямого ответа, тем самым обеспечивая бренду или ресурсу максимальную видимость и авторитетность даже без прямого перехода пользователя на страницу.
📚 Оглавление
- Урок 1. Терминология AEO
- Урок 2. Техническая оптимизация
- Урок 3. Контентная стратегия
- Урок 4. Внешние факторы и траст
- Урок 5. Методы проверки и инструменты
Урок 1. Терминология AEO
Базовые определения, чтобы дальше говорить на одном языке: LLM, RAG, AI Overview, нулевой сниппет.
| № | Раздел | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 1.1 | Терминология | AEO/GEO/LMO, LLM, RAG, AI Overview, Featured Snippet. |
Урок 2. Техническая оптимизация
Фундамент AEO: скорость, Core Web Vitals, Schema.org, структура контента и метаданные.
| № | Раздел | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 2.1 | Техническая оптимизация | Скорость, CWV, Schema.org, Passages, dateModified. |
Урок 3. Контентная стратегия
Как писать/упаковывать контент так, чтобы его удобно цитировали ChatGPT/Perplexity и AI Overview: блоки, TLDR, таблицы, FAQ и факты.
| № | Раздел | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 3.1 | Система прогонов (Passages) | “Один блок — один ответ”, формула форматов, TLDR. |
| 3.2 | Оптимизация под Zero Snippet | “Золотой абзац” 40–60 слов, H2/H3-вопросы. |
| 3.3 | Цифры и статистика | Диапазоны, проценты, таблицы, локализация данных. |
| 3.4 | FAQ с оригинальными ответами | Уникальные FAQ, микроразметка, ответы до 60 слов. |
Урок 4. Внешние факторы и траст
Как “доказать” ИИ авторитет: упоминания бренда, качественные ссылки, соц. сигналы и консистентность.
| № | Раздел | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 4.1 | Внешние факторы и траст | СМИ/упоминания, правило 72 часов, Reddit/форумы. |
Урок 5. Методы проверки и инструменты
Проверяем AEO-эффект: технические валидаторы, метрики, поиск цитирования и аудит “ChatGPT, обоснуй”.
| № | Раздел | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 5.1 | Методы проверки и инструменты | GSC, Schema validators, Ahrefs, GA, аудит ChatGPT. |