Первым делом необходимо провести глубокий анализ того, как ваш бренд представлен в ответах нейросетей на данный момент. Для этого собирается семантическое ядро из брендовых и тематических запросов, которые затем прогоняются через ключевые платформы вроде ChatGPT, Perplexity и YandexGPT. Специалисты фиксируют не только факт упоминания, но и тональность ответа, а также контекст, в котором фигурирует компания. Этот этап критически важен для формирования точки отсчета и понимания реальной картины. Часто выясняется, что нейросети используют устаревшие данные о ценах или услугах компании, что напрямую вредит конверсии. Результатом аудита становится таблица с метрикой Share of Voice, которая показывает процент рекомендаций вашего бренда относительно конкурентов в выбранной нише.

На втором шаге фокус смещается с высокочастотных ключевых слов на реальные вопросы пользователей, которые они задают ассистентам. В отличие от классического поиска, где люди вводят короткие фразы, в диалоге с AI пользователи используют длинные и сложные формулировки, описывая свою проблему или задачу целиком. Мы собираем базу таких вопросов, используя данные службы поддержки, транскрибации звонков отдела продаж и анализ форумов. Эти вопросы группируются в кластеры по интенту, что позволяет создавать контент, который максимально точно отвечает на конкретную потребность пользователя, будь то выбор сложного оборудования или поиск юридической консультации.

Третий этап посвящен настройке взаимодействия вашего сайта с краулерами нейросетей. Необходимо создать и корректно настроить файл robots.txt, открыв доступ для агентов вроде GPTBot, CCBot и других парсеров, которые собирают данные для обучения моделей. Без этого шага весь контент останется невидимым для AI, каким бы качественным он ни был. Параллельно внедряется файл llms.txt, который служит прямой картой сайта для языковых моделей. В этом файле мы указываем ссылки на самые важные и актуальные страницы в формате Markdown, очищенном от лишнего HTML-кода. Это значительно упрощает процесс индексации и повышает вероятность того, что модель корректно считает информацию о ваших услугах.

Четвертый шаг подразумевает разметку контента структурированными данными, понятными для машин. Мы внедряем сложные типы Schema.org, такие как FAQPage для блоков вопросов и ответов, Article для экспертных статей и Organization для фиксации официальных контактов и реквизитов. Особое внимание уделяется вложенности и связям между сущностями. Например, в разметке продукта мы указываем не только цену, но и условия доставки, отзывы и наличие, связывая это с данными о продавце. Это позволяет нейросетям извлекать факты с хирургической точностью и использовать их при генерации ответов, снижая риск галлюцинаций.

Пятый этап требует кардинального пересмотра структуры текстовых материалов на сайте. Вместо долгих вступлений и пространных рассуждений, каждый раздел страницы начинается с прямого и емкого ответа на вопрос пользователя, который занимает не более трехсот знаков. После прямого ответа следует детализация с аргументами, данными и примерами. Такая структура идеально подходит для алгоритмов, которые ищут релевантные фрагменты для цитирования. Мы убираем воду и лирические отступления, заменяя их на фактологическую информацию, таблицы сравнения и четкие критерии выбора, которые легко считываются машиной.

На шестом этапе мы работаем над подтверждением авторитетности источника, что критично для попадания в ответы. Это включает создание подробных профилей авторов с указанием их опыта, регалий и ссылок на другие публикации, а также размещение сертификатов и лицензий компании. Нейросети отдают предпочтение информации, которая исходит от верифицированных экспертов. Поэтому важно, чтобы каждый материал был подписан реальным специалистом, а на сайте присутствовала исчерпывающая информация о компании, включая физический адрес, историю и участие в профессиональных ассоциациях.

Седьмой шаг направлен на создание внешнего ссылочного фона и упоминаний бренда в авторитетных источниках. Мы размещаем пресс-релизы, статьи и комментарии на профильных площадках, которые уже входят в индекс нейросетей и часто ими цитируются. Это создает эффект эха, когда AI видит подтверждение вашей экспертизы сразу в нескольких независимых источниках. Чем больше авторитетных ресурсов ссылаются на ваши данные или упоминают ваш бренд в определенном контексте, тем выше вероятность, что ассистент выберет именно вас в качестве основного источника рекомендации.

Финальный этап замыкает цикл и превращает оптимизацию в непрерывный процесс. Мы еженедельно отслеживаем изменения в выдаче нейросетей, так как алгоритмы обновляются постоянно, и конкуренты также могут начать внедрять GEO методы. На основе полученных данных мы корректируем контент, обновляем файлы llms.txt и экспериментируем с новыми форматами разметки. Постоянная аналитика позволяет удерживать достигнутый Share of Voice и оперативно реагировать на появление новых возможностей для продвижения в развивающихся платформах.