Курс по GEO-оптимизации
Здравствуйте! Это бесплатный курс по GEO — Generative Engine Optimization, продвижению в генеративном поиске. Вы научитесь делать так, чтобы ChatGPT, Perplexity, Gemini, Яндекс Алиса и GigaChat выбирали ваш сайт источником и называли ваш бренд решением.
Курс построен от теории к практике: сначала разбираем, как физически устроен ИИ-поиск (без этого все советы превращаются в карго-культ), затем — техническая база, контент под чанки, внешние сигналы и, наконец, замеры и метрики.
📚 Оглавление
- Глава 1. Суть и понятия
- Глава 2. Механика работы ИИ
- Глава 3. Техническая оптимизация
- Глава 4. Контентная стратегия
- Глава 5. Внешние сигналы и репутация
- Глава 6. Аналитика и инструменты
Глава 1. Суть и понятия
Базовый словарь и разграничение SEO / AEO / GEO. Что именно мы оптимизируем и за какой результат боремся.
| № | Урок | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 1.1 | GEO — оптимизация под нейросети ↗ | Определение GEO, генеративный слой поиска, почему бренд важнее клика, zero-click. |
| 1.2 | AEO — оптимизация под движки ответов ↗ | Позиция ноль, AI Overviews, быстрые ответы, голосовые ассистенты, связь AEO и GEO. |
| 1.3 | SEO vs GEO: трафик vs влияние на решение ↗ | Ключи против промтов, страница против чанка, конверсия ИИ-трафика, спорные данные. |
| 1.4 | Цель, сроки и бюджет GEO ↗ | Попадание в источники и рекомендации ИИ, этапы 3 дня → 6 месяцев, реальные сметы. |
Глава 2. Механика работы ИИ
Как нейросеть на самом деле формирует ответ. Самая важная глава курса: из неё следуют все практические требования.
| № | Урок | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 2.1 | Query Fanout: разбивка на подзапросы ↗ | Веер из 10–15 масок, разговорные промты, закрытие всего веера микро-интентов. |
| 2.2 | RAG: обогащение контекста поиском ↗ | Пул 20–50 кандидатов, чанкинг, эмбеддинги, отбор 3–5 фрагментов, grounding. |
| 2.3 | Консенсус: подтверждение из разных мест ↗ | Повторяемость сигнала, веса модели против поискового слоя, 5–10 глубоких материалов. |
| 2.4 | Триплеты: Сущность — Связь — Значение ↗ | Граф знаний, H1 = сущность, H2 = свойство, абзац = значение, запрет местоимений. |
| 2.5 | Зависимость от позиций в ТОП-10 ↗ | Позиция как Tier-1 фактор, обрыв после 10-й строки, ТОП-20 Яндекса для Алисы. |
Глава 3. Техническая оптимизация
Фундамент: если робот нейросети не зашёл, не дождался или не распарсил — остальное не имеет значения.
| № | Урок | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 3.1 | Доступ для ботов ↗ | GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended, robots.txt, llms.txt, Cloudflare. |
| 3.2 | Микроразметка ↗ | JSON-LD, Organization/LocalBusiness, FAQPage, Article + dateModified, Product, HowTo. |
| 3.3 | Скорость загрузки и Core Web Vitals ↗ | Лимит в 1 секунду, LCP и CLS, HTTP/2, CDN, ошибка Cache-Control: no-store. |
| 3.4 | Контент без JavaScript ↗ | Боты не исполняют JS, проверка с отключённым JS, SSR для React/Vue, семантика HTML5. |
| 3.5 | Canonical и чистота адресов ↗ | Дубли из фильтров и UTM, размывание цитируемости, редиректы строго в один шаг. |
Глава 4. Контентная стратегия
Как писать текст, который нейросети удобно вырезать и вставить в ответ.
| № | Урок | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 4.1 | Разделение на чанки (300–500 символов) ↗ | Автономность фрагмента, один интент — один чанк, правило имени сущности. |
| 4.2 | Принцип Answer First ↗ | Формула Answer Unit: Claim → Context → Proof → Takeaway, первые 30% текста. |
| 4.3 | Структурирование контента ↗ | Заголовки-вопросы, таблицы с <caption>, списки (+40% к цитированию), FAQ, TL;DR. |
| 4.4 | E-E-A-T для генеративного поиска ↗ | Блок автора, Information Gain, фактура вместо «качественно», свежесть и dateModified. |
Глава 5. Внешние сигналы и репутация
Ваш сайт — только один голос. ИИ доверяет тому, что подтверждено снаружи.
| № | Урок | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 5.1 | Цифровой след ↗ | Wikipedia, VC.ru, Хабр, Дзен, TenChat, Reddit, Quora, Medium, каталоги, подборки «топ-10». |
| 5.2 | Гео-сервисы и NAP ↗ | Яндекс.Бизнес, Google Business Profile, 2ГИС, консистентность названия, адреса, телефона. |
| 5.3 | Отзывы и тональность ↗ | Net Sentiment Score, LLM-as-a-judge, фактологические отзывы, скриншоты не читаются. |
| 5.4 | YouTube как источник данных для ИИ ↗ | Кастомные субтитры SRT, структурированные описания, текстовые расшифровки на сайте. |
Глава 6. Аналитика и инструменты
Без замеров GEO превращается в веру. Учимся считать.
| № | Урок | Ключевые концепции |
|---|---|---|
| 6.1 | Сервисы мониторинга ↗ | Pixel Tools, GeoRank, TopVisor, Rush Analytics, XMLRiver, Data for SEO, ручной замер. |
| 6.2 | Метрики GEO и веб-аналитика ↗ | Mention Rate, Share of Voice, Citation Rate, Net Sentiment, канал AI Assistant в GA4. |
Вопросы и обсуждение — в нашем Телеграм-канале.