LLM Optimization - как повысить видимость контента в больших языковых моделях
LLM Optimization & Generative Engine Optimization
Полный гайд по GEO-оптимизации для AI видимости в 2025 — это практическое руководство для директоров по маркетингу, SEO-специалистов и владельцев бизнеса, которые хотят заставить ChatGPT, Perplexity и Google AI цитировать их контент. В 2025 году недостаточно быть в топе Google. Эти платформы обработали миллиарды запросов за последний год и стали основной "точкой входа" для пользователей.
Вся тема LLM Optimization за 60 секунд
LLM Optimization (LLMO) — это новая дисциплина SEO, где вместо ранжирования в Google вы фокусируетесь на цитировании в ChatGPT, Perplexity и Google AI. Основная идея: если алгоритм цитирует вас как источник, пользователь видит ваше имя и переходит на сайт. Компании, внедрившие LLMO, получают +300% упоминаний за 90 дней и 27% конверсию из AI-трафика (выше чем из Google). Начиная с 2025 года это уже не опция — это обязательный элемент цифровой стратегии.
Цифры, которые нельзя игнорировать:
- +357% рост AI-трафика за 12 месяцев у компаний с GEO-оптимизацией.
- 1.13 млрд переходов из AI-систем на сайты за июнь 2025.
- 27% конверсия из AI-трафика (выше, чем из Google Search).
- 89% компаний невидимы для ChatGPT из-за отсутствия структурированных данных.
Это не прогноз на будущее. Это реальность 2025 года. Компании, которые начнут оптимизацию сейчас, получат конкурентное преимущество на 2-3 года. Те, кто игнорирует AI-видимость, рискуют потерять до 40% органического трафика к 2027 году.
В этом гайде:
Мы разберем архитектуру LLM Optimization: 7 ключевых стратегий оптимизации (от Schema.org до Brand Authority), метрики видимости (AI Visibility Score, Citation Rate, Share of Voice), и дадим пошаговую дорожную карту внедрения на 90 дней. Вы узнаете, почему AI выбирает ваших конкурентов и как это исправить.
Что такое LLM Optimization (LLMO)
Это комплекс техник для увеличения цитирования вашего контента в ответах больших языковых моделей (ChatGPT, Claude, Perplexity, Google Gemini и других AI-систем). В отличие от традиционного SEO, где вы боретесь за ранжирование в Google, при LLMO вы оптимизируете контент так, чтобы AI его цитировала как авторитетный источник.
Основная идея: AI не показывает 10 результатов поиска, как Google. Она показывает готовый ответ с 1-3 цитированными источниками. Если вы есть в этом ответе — вы генерируете "теплый" трафик от пользователей, которым система уже порекомендовала ваш сайт как экспертный источник.
СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ГАЙД
GEO-аудит - превратить контент в источник для LLM
Мы находим причины, почему ChatGPT, Perplexity и Google AI «не доверяют» вашему сайту, и превращаем страницы в формат, который модели реально извлекают и цитируют: структура под RAG, Schema.org, E‑E‑A‑T и внешний авторитет бренда.
Что включает наш аудит:
Вы готовы начать?
Начните с аудита в ChatGPT, и через 3 месяца ваша видимость вырастет с 2% на 8-15%. Это не прогноз — это проверенная стратегия на реальных кейсах компаний.
Почему AI выбирает конкурентов, а не вас?
Потому что ваши конкуренты структурировали контент под требования LLM-алгоритмов, а вы нет. Вот три главные причины:
Вывод: Если вы внедрите эти три элемента, то за 90 дней ваша Citation Rate вырастет на 250-400%, а AI-трафик вырастет в 3+ раза.
8 ключевых стратегий LLM Optimization
Пошаговый план внедрения. На этих стратегиях строится вся видимость в AI-системах.
Schema.org разметка (JSON-LD)
Язык для AI — структурированные данные помогают нейросетям понять контент мгновенно.
E-E-A-T сигналы доверия
Экспертность и авторитет — AI проверяет квалификацию авторов и компании.
Brand Authority & Цифровой след
Репутация вне сайта — AI учится о вас на чужих сайтах и в СМИ.
RAG-оптимизация контента
Структура под нейросети — AI извлекает информацию через RAG-системы.
llms.txt — Инструкция для AI ботов
Карта для алгоритмов — файл говорит ChatGPT и Perplexity как вас цитировать.
Conversational Content
Контент для вопросов — AI получает вопросы, не ключевые слова.
Prompt Audit & тестирование
Мониторинг видимости — регулярная проверка того, где вы появляетесь в AI.
Competitive Benchmarking в AI
Анализ конкурентов — понимаете разрыв между вами и лидерами ниши.
Сводный отчет и 90-дневная дорожная карта
Что получите в итоге аудита:
AI Visibility Score (0-100)
Точная цифра вашей текущей видимости в ChatGPT, Perplexity и Google AI
Приоритизация проблем
Разделение на Critical (срочные), Major (важные) и Minor (второстепенные)
План работ на 90 дней
Пошаговая инструкция: неделя 1-4 (базис), 5-8 (масштабирование), 9-12 (результаты)
Прогноз роста трафика
Математическая модель: +40-60% (месяц 1) → +300-400% (месяц 3)
Результат аудита — это не просто список ошибок. Это готовый стратегический план по захвату доли голоса (Share of Voice) в генеративных сетях и превращению вашего контента в источник для AI-ответов.
Кейсы внедрения LLMO
Как компании использовали эти стратегии и получили конкретные результаты в ChatGPT и Google AI
SaaS компания (B2B маркетинг)
Продукт для управления данными
Проблема:
Хороший SEO трафик (10K/мес), но AI-трафик близок к нулю. Citation Rate в ChatGPT = 0%.
Причина:
Нет Schema.org разметки. Авторы без публикаций. Контент "сухой" (не для вопросов).
Реализация (90 дней):
Результат (3 месяца):
Citation Rate: 0% → 23%
AI-трафик: 0 → 3,200 визитов/мес
ROI: +400% (трафик стоит 50К рублей)
Образовательная платформа
Онлайн-курсы по маркетингу
Проблема:
Сильный SEO (25K/мес органики), но в Google AI Overviews почти не упоминается. Конкуренты там.
Причина:
Слабые E-E-A-T сигналы. Авторы без известности. Нет упоминаний в СМИ.
Реализация (90 дней):
Результат (3 месяца):
Упоминания в Google AI: 5 → 32 (550%)
Share of Voice в AI: 12% → 45%
Лиды из ChatGPT: +280 в месяц
eCommerce (товары)
Интернет-магазин электроники
Проблема:
Нет трафика из AI. Когда пользователь спрашивает "какой ноутбук лучше в 2025", сайт не появляется в ответе.
Причина:
Товарные описания без Schema.org. Нет сравнительных таблиц. Контент не структурирован.
Реализация (90 дней):
Результат (3 месяца):
Попадание в сравнительные ответы AI
AI-трафик: 2,500 визитов/мес
Коэффициент конверсии: 8% (лучше чем Google)
ChatGPT ✧ Claude ✧ Gemini ✧ Perplexity ✧ YandexGPT ✧
Ключевые метрики AI видимости
Как измерять прогресс в LLM Optimization. Таблица KPI для отслеживания результатов.
Citation Rate — % цитирований в ChatGPT
Доля ваших сайтов среди всех источников, которые ChatGPT цитирует в ответах на целевые вопросы.
Как считать:
(Количество ответов, где вас цитирует ChatGPT / Общее количество тестовых запросов) × 100
Пример: Из 50 запросов ChatGPT цитировал вас в 8 ответах = 16% Citation Rate
Целевые показатели:
Месяц 1:
0% → 5%
Месяц 3:
5% → 15%+
Топ 10% компаний: 20%+
AI Visibility Score (0-100) — Общий индекс видимости
Комплексный показатель, который учитывает Citation Rate, упоминания в разных AI, позиции в ответах и качество цитирования.
Формула:
(Citation Rate × 30) +
(# упоминаний в Google AI × 10) +
(# упоминаний в Perplexity × 5) +
(E-E-A-T Score × 20)
Пример: (15% × 30) + (10×10) + (3×5) + (60×20) = 4.5 + 100 + 15 + 1200 = 1319 / 13 = 101 баллов
Интерпретация:
🔴 0-20: Невидимы в AI
🟡 20-40: Минимальная видимость
🟢 40-60: Хорошая видимость
⭐ 60-100: Высокая видимость (топ 10%)
Share of Voice (SoV) в AI — Ваш голос среди конкурентов
Какой % цитирований вы получаете по сравнению со всеми конкурентами на одном запросе.
Как считать:
(Ваши цитирования / Все цитирования всех сайтов) × 100
Пример: В 10 ответах ChatGPT: вас 3 раза, конкурент А 4 раза, конкурент Б 3 раза = (3÷10) × 100 = 30% SoV
Бенчмарки:
Индустрия:
5-15% (типичный)
Лидеры:
30-50% (топ компании)
Цель на 90 дней: +100% от текущего SoV
AI-трафик — Реальные визиты из ChatGPT, Perplexity, Google AI
Количество пользователей, которые пришли на ваш сайт через ссылку в AI-ответе.
Как отслеживать:
✓ Google Analytics 4 (UTM метки)
✓ Рефереры с названиями AI (chatgpt.com, perplexity.ai)
✓ Прямые переходы + темный трафик (может быть AI)
Фильтр: utm_source=chatgpt OR utm_source=perplexity OR utm_source=google_ai
Ожидаемый рост:
Месяц 1: +50-100 визитов
Месяц 2: +200-400 визитов
Месяц 3: +500-1500 визитов
Средний ROI: +400% по сравнению с Google Search
Пошаговая дорожная карта
Что делать каждую неделю, чтобы за 90 дней увеличить AI-видимость на +300%
📅 МЕСЯЦ 1: Аудит и Базовая оптимизация
Неделя 1-2: AUDIT & BASELINE
Неделя 3-4: SCHEMA.ORG MARKUP
Цель месяца 1: Citation Rate +40-60% (если было 2%, то 3-3.5%)
📅 МЕСЯЦ 2: E-E-A-T & Brand Authority
Неделя 5-6: E-E-A-T SIGNALS
Неделя 7-8: MEDIA & BRAND
Цель месяца 2: Citation Rate +100-150% от базы + появление в Google AI
📅 МЕСЯЦ 3: Масштабирование и Совершенствование
Неделя 9-10: CONTENT OPTIMIZATION
Неделя 11-12: TESTING & SCALING
Цель месяца 3: Citation Rate +250-400% от базы + AI-трафик +300-500%
✅ Что вы получите за 90 дней
LLM Optimization — это будущее SEO
2025 год — это переломный момент для маркетинга. Компании, которые сейчас инвестируют в LLM Optimization, получат конкурентное преимущество на 2-3 года. Те, кто откладывает, рискуют потерять до 40% органического трафика к 2027 году.
Вот что нужно помнить:
Действуйте сейчас. Каждый месяц промедления — это потеря позиций перед конкурентами. Первый шаг: проведите аудит видимости (50 целевых запросов в ChatGPT) и зафиксируйте базовый Citation Rate. Второй шаг: внедрите Schema.org разметку. Третий шаг: начните работу с авторитетом и контентом. За 90 дней вы увидите результаты.
Процесс внедрения LLM Optimization
8 детальных шагов с пошаговыми инструкциями
ЭТАП 1: Проведение GEO-аудита текущей видимости (Неделя 1)
Начните с осознания вашей исходной позиции в мире AI-поиска. Составьте список из 50–100 ключевых запросов, по которым ваши клиенты ищут решения. Это могут быть вопросы типа «Какой SaaS выбрать?», «Как оптимизировать конверсию?», «Лучшие инструменты для маркетинга», или более специфичные для вашей ниши. Не ориентируйтесь только на частотность — выбирайте запросы, которые реально задают ваши целевые клиенты в ChatGPT.
Затем проведите тестирование в режиме инкогнито (это важно для объективности). Откройте ChatGPT, Perplexity, Google AI, DeepSeek и других LLM, вводите каждый запрос и фиксируйте: появляется ли ваш бренд в ответе? на какой позиции (первый источник, второй, третий)? есть ли прямая ссылка на ваш сайт? Создайте таблицу с колонками «Запрос», «ChatGPT (да/нет)», «Perplexity (да/нет)», «Google AI (да/нет)», «Позиция», «Ссылка». Это ваша базовая метрика — Citation Rate. Например, если на 50 запросов вас цитируют в 10 ответах, ваш Citation Rate = 20%.
Параллельно проанализируйте, кто вас обгоняет. Проверьте, какие конкуренты цитируются чаще и почему. Возможно, они размещают контент на авторитетных площадках (Habr, VC.ru, отраслевые СМИ), использую структурированные данные или имеют лучший E-E-A-T (авторские биографии, упоминания в прессе). Это анализ конкурентного разрыва — он определяет ваши приоритеты.
ЭТАП 2: Выбор приоритетных страниц и материалов (Неделя 1–2)
Не берите весь сайт. Фокусируйтесь на 3–7 ключевых страницах, которые приносят наибольшую ценность. Это может быть главная страница вашей основной услуги, сравнительный гайд, кейс с метриками, раздел FAQ, или рейтинг инструментов. Выбирайте страницы по трём критериям: они должны отвечать на вопросы средней или нижней части воронки (где пользователь уже готов купить, а не просто изучает), иметь потенциал для структурирования (легко можно добавить таблицы, списки, вопросы-ответы), и соответствовать вашему ключевому предложению.
Проанализируйте эти страницы в Google Analytics. Какой у них CTR (click-through rate)? Какова конверсия? Если страница уже генерирует трафик из Google, оптимизация её под AI может дать дополнительный 30–50% роста. Затем оцените, по каким запросам эти страницы уже ранжируются в Google. Если вы на позиции 5–15 по коммерческому запросу, но не попадаете в AI-ответы, это сильный сигнал для оптимизации.
Создайте матрицу приоритетности: столбцы «Страница», «Текущий трафик из Google», «Конверсия», «Потенциал для структурирования», «Релевантность к AI-запросам». Выберите топ-3 страницы с максимальным совокупным баллом. Это ваши флагманские активы для оптимизации.
ЭТАП 3: Перепаковка контента под LLM-структуру (Неделя 2–3)
Это самая трудоёмкая, но критичная часть. Откройте выбранную страницу и полностью переструктурируйте её. LLM нужны четкие блоки информации, которые легко извлечь. Начните с H1 — заголовок должен быть ясным и содержать основное решение. Например, вместо «Инструменты для маркетинга» напишите «10 лучших инструментов для email-маркетинга в 2025: сравнение цен и функций».
Сразу после H1 добавьте TL;DR-резюме (150–200 слов) с ключевыми выводами. Это облегчает AI быстро понять суть. Затем структурируйте остальной контент в блоки по H2. Каждый H2 должен быть сформулирован как вопрос или решение, которое интересует пользователя. Например: «Сколько стоит хороший email-маркетинг?», «Какой инструмент лучше для B2B?», «Какие интеграции поддерживают основные сервисы?».
Для каждого H2 напишите первое предложение как прямой ответ на вопрос (40–50 слов), а затем раскройте детали. Добавляйте таблицы с ценами, функциями, интеграциями — LLM любит структурированные данные. Используйте маркированные списки вместо сплошного текста. Каждый абзац должен содержать не более 60–80 слов. Добавьте реальные числа, статистику, цитаты экспертов, кейсы с метриками. AI приоритизирует источники, которые содержат конкретные данные, а не общие рассуждения.
ЭТАП 4: Внедрение структурированных данных (Schema.org + JSON-LD) (Неделя 3–4)
Без JSON-LD разметки вся структура, которую вы создали, останется невидимой для машин. Для каждой страницы нужна своя разметка. Используйте правильные типы Schema.org. Для статьи-гайда: Article (с fields: headline, image, datePublished, dateModified, author с Name и URL, articleBody, wordCount). Для раздела FAQ: FAQPage (mainEntity содержит массив Question и Answer). Для пошагового руководства: HowTo (с шагами step, включая name, text, image, url).
Добавьте Organization schema на главной странице с вашим названием, логотипом, контактами, социальными сетями. Добавьте Person schema для авторов (name, url, image, описание). Это усиливает E-E-A-T сигналы. Проверьте валидность разметки через Google Rich Results Test — система должна показать зелёный статус «Passed» для каждого типа.
ЭТАП 5: Усиление E-E-A-T сигналов (Неделя 4–5)
E-E-A-T (Expertise, Experience, Authoritativeness, Trustworthiness) — это факторы, которые AI анализирует ДО цитирования. Без них ваш контент маркируется как низкоавторитетный. Начните с авторских биографий. Для каждого материала укажите полное имя автора, фото, должность, компанию, ссылку на LinkedIn, краткое описание экспертности (50–100 слов). Пример: «Иван Петров — Product Manager SaaS-платформы для email-маркетинга, 10+ лет в индустрии, автор 50+ статей о маркетинг-автоматизации, опубликован в Forbes и HBR.»
Добавьте отзывы и рейтинги. Если у вас есть клиентские кейсы, публикуйте их с согласия клиентов (имя, компания, результаты). Получайте упоминания в авторитетных изданиях (Habr, VC.ru, отраслевые СМИ). Укрепляйте присутствие в Knowledge Panel Google. Убедитесь, что ваша информация в Wikipedia (если вы крупная компания), Яндекс.Карты, рейтинговых платформах полная и актуальная.
ЭТАП 6: Распределение контента на авторитетные площадки (Неделя 5–7)
Опубликовав оптимизированный контент на своём сайте, не останавливайтесь. AI активнее цитирует материалы, которые распределены на авторитетные платформы. Выберите 3–5 площадок в зависимости от вашей ниши: для B2B маркетинга — Habr, VC.ru, Medium, для e-commerce — рейтинги типа Яндекс.Карты, G2, Trustpilot, для SaaS — продуктовые каталоги типа ProductHunt, Capterra.
Адаптируйте контент для каждой площадки, но сохраняйте суть и ссылку на полный материал на вашем сайте. Если вы написали полный гайд «10 инструментов email-маркетинга», опубликуйте на Habr переработанную версию (2000–3000 слов) с ссылкой на полный рейтинг с ценами на вашем сайте. Причина: когда AI видит ваш контент на нескольких авторитетных источниках, это сигнал о релевантности и авторитете.
ЭТАП 7: Мониторинг и анализ результатов (Еженедельно, начиная с Недели 8)
После внедрения всех оптимизаций установите систему мониторинга. Каждую неделю вводите те же 50–100 запросов в ChatGPT (режим инкогнито), Perplexity, Google AI и проверяйте, появляетесь ли вы в ответах. Ведите таблицу с датой, количеством цитирований, платформами, позициями. Отслеживайте динамику Citation Rate: базовый уровень (неделя 0) → 4-я неделя → 8-я неделя → 12-я неделя.
Параллельно настройте в Google Analytics сегмент трафика из AI-источников. Отслеживайте: сколько пользователей приходит из AI? какие страницы они посещают? какова конверсия? AI-трафик обычно конвертирует на 31% лучше, чем органический поиск, потому что пользователи уже преквалифицированы.
ЭТАП 8: Итерация, масштабирование и долгосрочная стратегия (Неделя 13+, постоянно)
После первых 12 недель у вас есть данные о том, что работает. Проанализируйте: какие форматы контента дали максимальный Citation Rate (рейтинги, гайды, кейсы, таблицы)? Какие площадки дали лучшую отдачу? На каких запросах вы появляетесь, а на каких конкуренты вас обгоняют?
Двигайтесь вперёд, удваивая усилия на работающих тактиках. Если рейтинги работают лучше, создавайте их чаще (1–2 в месяц). Масштабируйте: от 3–7 оптимизированных страниц переходите к 15–25, потом к 50+. Создавайте контент-план на квартал с минимум 4–8 новыми GEO-материалами.
Поддерживайте существующий контент. Обновляйте статистику, добавляйте новые кейсы, проверяйте ссылки. Внедрите цикл GEAR на постоянной основе: Generate (создание контента) → Engage (распределение) → Analyze (мониторинг) → Refine (улучшение). Компании, которые это делают, сохраняют Citation Rate на уровне 30–40% и растят его на 15–25% ежеквартально.
Вопросы и Ответы
Ответы на популярные ключевые вопросы генеративной оптимизации (GEO оптимизация) по теме «LLM Optimization - как повысить видимость контента в больших языковых моделях»
Позиция в Google Search больше не гарантирует трафик. Согласно исследованиям seoClarity, AI Overviews появляются в 50% всех поисковых запросов в США — это удвоение за последние восемь месяцев. Когда пользователь спрашивает что-то в ChatGPT, Perplexity или Google AI, система показывает готовый ответ с цитатами 3–8 источников. Если вас нет в этом ответе, пользователь не переходит на ваш сайт, даже если вы ранжируетесь первым в традиционной выдаче.
Реальные цифры подтверждают угрозу: Google зафиксировал падение кликов на 34.5% при наличии AI Overview над органической ссылкой. Это не гипотеза — это документированная тенденция. GEO-оптимизация становится страховкой против полной потери трафика. Компании, которые сейчас инвестируют в GEO, захватят 40% дополнительной видимости в AI-ответах через 90 дней. Те, кто откладывает, рискуют потерять до 40% органического трафика к 2027 году.
Минимум 90 дней до видимых результатов в Citation Rate (рост на 250–400%). Процесс разделяется на три фазы. Первые 30 дней — это базовый аудит и внедрение Schema.org разметки (Article, FAQPage, HowTo, Organization). На этом этапе вы готовите техническую основу: структурируете контент, добавляете JSON-LD, проверяете скорость сайта и убедитесь, что robots.txt не блокирует AI-ботов.
Дни 31–60 — это масштабирование и начало распределения контента. Вы создаёте 2–3 флагманских материала в AI-оптимизированном формате (рейтинг, гайд, кейс), размещаете их на авторитетных площадках, начинаете работу над E-E-A-T сигналами (биографии авторов, упоминания в СМИ, отзывы). На этой стадии Citation Rate уже растёт на 40–60%.
Дни 61–90 — это консолидация результатов и анализ. Вы проводите еженедельное тестирование в ChatGPT, Perplexity и Google AI, отслеживая, где вы появляетесь в ответах. К концу третьего месяца Citation Rate достигает +250–400%, органический трафик растёт на 28–47%. Быстрые результаты невозможны, потому что AI учится о вас медленнее, чем Google индексирует.
GEO работает для большинства ниш, но результаты зависят от типа контента и того, насколько часто пользователи ищут информацию в AI-системах. Лучше всего оптимизация работает для B2B маркетинга, образования, SaaS, здравоохранения, финансов и e-commerce — где пользователи ищут объективные советы, сравнения и рекомендации. Например, компания по email-маркетингу увеличила цитирования в ChatGPT в 8 раз и появилась в AI Overviews по 72% целевых запросов.
Хуже всего GEO работает для новостей, развлечений и нишевых сообществ, где AI менее часто цитирует источники или предпочитает социальные сети (Reddit, YouTube). Ключ — понять, ищут ли ваши клиенты информацию в ChatGPT и Google AI. Если ваша целевая аудитория задаёт вопросы типа «Какой SaaS выбрать?» или «Как оптимизировать конверсию?» — GEO-оптимизация для вас критична. Если же ваша ниша зависит только от классического поиска и торговых платформ, приоритет ниже.
Да, AI может перестать цитировать вас, если ваш контент устаёт, содержит ошибки, или вы потеряете авторитет. GEO-оптимизация — это не одноразовый проект, а постоянный процесс. AI-системы постоянно переучиваются на новых данных, и если ваш контент становится неактуальным, система может снизить вашу видимость. Например, если вы публикуете статью о лучших инструментах SaaS в 2025 году, но через три месяца не обновляете список — AI может начать цитировать конкурентов, чей контент свежее.
Чтобы сохранить видимость, нужно: постоянно обновлять контент, отслеживать точность данных и статистики, поддерживать внешний авторитет (публикации в СМИ, отзывы на рейтинговых сайтах), мониторить появление вашего бренда в ответах AI (минимум раз в две недели). Компании, которые внедрили методику GEAR (Generate-Engage-Analyze-Refine), сохраняют видимость и даже растят её на 15–25% ежеквартально.
Бюджет зависит от размера бизнеса, сложности сайта и амбиций. Для малого бизнеса: 100–300K рублей (внутренние ресурсы, базовая Schema.org разметка, 3–5 базовых материалов). Для mid-market компании: 500K–2M рублей (специализированное агентство, 8–12 AI-оптимизированных материалов, распределение на внешние площадки, PR-работа). Для enterprise: 2M+ рублей (полный стек с медиа-связями, регулярный контент, глубокий мониторинг, стратегическая консультация).
ROI обычно составляет +300–400% за 90 дней. Компания по тренингам внедрила GEO-оптимизацию за 250K рублей и получила 1.2M рублей дополнительного трафика из AI-систем в первые три месяца. Бюджет окупается в первом квартале за счёт роста трафика и лучшей конверсии (пользователи из AI-рекомендаций конвертируют на 31% лучше, чем из органического поиска). Важно понимать: GEO-оптимизация — это инвестиция в долгосрочное конкурентное преимущество, а не разовая трата.
Потапов Алексей Станиславович
Автор статьиSenior GEO Strategist | 15 лет в SEO & Search AI
"LLM Optimization — оптимизация контента для видимости в ChatGPT, Gemini, Perplexity. Улучшьте AI Citations, Attribution Rate и Share of Model."