Генеративная поисковая     оптимизация (GEO)

Мы начинаем с того, что изучаем, какие сайты уже попадают в выдачу и ответы ИИ по вашей теме. Это не просто поверхностный анализ, а глубинная работа с:

• Структурой статьи (заголовки, абзацы, оформление)
• Внутренней логикой текста: порядок подачи материала
• Набором ключевых слов и LSI-лексики
• Использованными типами schema-разметки
• Внешними ссылками, которые указывают на авторитетность

Пример: если 6 из 10 лидеров используют HowTo-схему, а 4 оформляют список в начале статьи — это не случайность, это сигнал. Мы учитываем это в вашем проекте.

Мы подбираем не просто «частотные ключи», а те, которые:

• Встречаются у конкурентов
• Соответствуют структуре вопросов, которые задают пользователи в чатах
• Покрывают тематику как глубоко, так и вширь (semantic SEO)
• Адаптированы под длиннохвостые и разговорные запросы

Затем на основе них выстраиваем контент-кластер: основная страница + вспомогательные. Это даёт тематический вес и усиливает шансы на попадание в AI-ответ.

Ваш будущий текст создаётся по шаблону, выведенному из анализа и дополненному нашими наработками. Что входит:

• Абзацы не длиннее 4 строк
• Использование переходных слов для удобства восприятия
• Чёткие подзаголовки, списки, выделенные ключевые фразы
• Добавление TL;DR-резюме и таблиц, где это уместно
• Интеграция FAQ-блока с вопросами, которые уже заданы в ChatGPT и SGE

Важно: контент создаётся вручную, но с учётом логики и структуры, которую любят генеративные ИИ-модели. Мы тестируем, как текст «читается» ИИ и при необходимости переписываем его под точку входа в ответ.

После того как текст готов, мы проводим донастройку страницы:

• Микроразметка schema.org (FAQ, Article, Product, HowTo)
• Настройка llms.txt — файл, который помогает ИИ-ботам распознавать приоритетные разделы
• Добавление атрибутов E-E-A-T: автор статьи, источник информации, дата обновления
• Адаптация под mobile-first и ускорение загрузки
• Проверка структуры заголовков и логики HTML (H1–H3)