GEO и LLMO: Революция SEO с ИИ и Google SGE в 2025 году?

GEO и LLMO: новый период SEO в условиях превалирования ИИ

Киев/Нью-Йорк, 14 октября 2025 г. - Поскольку традиционные подходы к поисковой оптимизации (SEO) сталкиваются с фундаментальными трудностями, вызванными массовым внедрением искусственного интеллекта (ИИ) и больших языковых моделей (LLM), специалисты цифрового маркетинга стремительно осваивают новые парадигмы - Generative Engine Optimization (GEO) и Large Language Model Optimization (LLMO). Эти стратегии направлены не только на сохранение видимости в органической выдаче, но и на лидерство в усложняющейся экосистеме, где ответы генерируются ИИ, а пользовательское поведение меняется коренным образом.

«В последние годы поисковое продвижение претерпевает революционные изменения - искусственный интеллект и большие языковые модели активно трансформируют привычные алгоритмы поиска», - подчеркивается в экспертном блоге Idea Digital Agency. Если раньше успех в SEO в большей степени зависел от ключевых слов и ссылок, то теперь решающую роль играет возможность контента быть релевантным и востребованным в формате генеративных ответов.

Эволюция поисковой оптимизации: от SEO к LLMO

С появлением AI Overviews и Search Generative Experience (SGE), ранее известного как Google SGE, ландшафт поисковой выдачи необратимо изменился. LLM - такие как GPT-4 и другие передовые нейросети, обученные на огромных массивах текстовых данных - стали фундаментом для чат-ботов и непосредственно для генеративной поисковой выдачи, встроенной в интерфейсы поисковых систем.

В этой новой реальности различают несколько видов оптимизации:

• SEO (Search Engine Optimization): Традиционная оптимизация для ранжирования в обычных поисковых системах, таких как Google и Bing, направленная на рост органического трафика.
• AEO (Answer Engine Optimization): Оптимизация контента для появления в AI Overviews Google и расширенных сниппетах, с целью повышения узнаваемости бренда и кликабельности.
• GEO (Generative Engine Optimization): Более широкая концепция, ориентированная на адаптацию материалов под алгоритмы генеративных поисковых движков, работающих на базе LLM. Её задача - обеспечить цитирование контента на разных ИИ-платформах.
• LLMO (Large Language Model Optimization): Отдельный сегмент, направленный на настройку контента специально для LLM, таких как ChatGPT, Claude и Gemini, с целью получения упоминаний бренда, рекомендаций и ссылок в их диалоговых ответах. Специалист по контент-стратегии Джолисса Скау отмечает в Search Engine Land, что LLMO представляет собой «новые границы SEO», сосредотачиваясь на видимости, а не всегда на прямых кликах.

Семантическое исследование, проведённое Semrush, показало, что посетители, приходящие через LLM-рефералы, конвертируются в 4.4 раза эффективнее, чем пользователи из традиционного органического поиска. Прогнозируется, что к 2027 году LLM-каналы трафика обеспечат такой же объём бизнес-ценности, как и классический поиск.

Переформатирование пользовательского поведения и «Zero-Click Search»

Ключевым изменением, определяющим новые стратегии, является феномен «zero-click search» (поиск без кликов), когда пользователь получает исчерпывающий ответ прямо в выдаче без перехода на сторонний сайт. Это приводит к снижению количества переходов по ссылкам. В ответ на это возрастает значимость качества и структуры контента, его способности давать конкретные ответы на запросы.

Сегодня пользователи ищут развернутую информацию в одном ответе, а не переходят по множеству ссылок. «Растёт спрос на контент, который легко читается и предоставляет чёткие решения - особенно в виде структурированных списков, инструкций и ясных рекомендаций», - подчёркивают эксперты.

Пять столпов LLMO: стратегические императивы

Согласно анализу Джолиссы Скау, успешная LLMO строится на пяти основных принципах:

1. Информационная ценность (Information Gain): Контент должен предлагать уникальные данные, оригинальные идеи и глубокий анализ, не дублируя уже существующую информацию. Исследования показали, что материалы, включающие цитаты, статистику и ссылки на надёжные источники, упоминаются LLM на 30-40 % чаще.
2. Оптимизация сущностей (Entity Optimization): Улучшение распознавания LLM и поисковыми системами ключевых сущностей (людей, мест, брендов, концепций). Это достигается через применение Schema-разметки (Organization, Person, Product, Service и др.), поддержание актуальных профилей на платформах типа Wikipedia, LinkedIn, Crunchbase и в специализированных отраслевых каталогах.
3. Структурированный и семантический контент (Structured and Semantic Content): Чёткая, логичная организация материалов с использованием иерархических заголовков (H1 > H2 > H3) и списков. Отмечено, что ChatGPT цитирует контент с последовательной структурой заголовков почти в три раза чаще, а статьи с большим количеством списков имеют значительно большую вероятность цитирования.
4. Ясность и атрибуция (Clarity and Attribution): Добавление цитат, ссылок и источников повышает видимость в LLM.
5. Авторитетность и упоминания (Authoritativeness and Mentions): Формирование авторитета бренда через упоминания на высокоавторитетных сайтах и создание глубоко проработанных материалов. Частота бренд-упоминаний в LLM коррелирует с частотой поиска бренда пользователями.

Практические шаги для адаптации

Набор конкретных рекомендаций помогает компаниям приспособиться к новым условиям:

• Улучшение структуры контента и сниппетов: Генеративные ответы формируются на основе чёткой и логичной организации.
• Фокус на семантическую релевантность и контекст: Требуется полнота и глубина раскрытия темы.
• Работа с авторитетностью и E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness): ИИ всесторонне оценивает источник информации. Создание профилей авторов, публикация уникальных кейсов и интеграция с отраслевыми сообществами - ключевые факторы.
• Использование структурированных данных: Schema.org и прочие форматы помогают ИИ лучше воспринимать содержимое страниц.
• Регулярное обновление материалов: Актуальность информации ценится LLM и генеративными поисковыми движками.
• Создание контента специально для ИИ-ботов: Вопросы и ответы в формате FAQ, возможности для диалога с ботом.

Примеры из практики Idea Digital Agency демонстрируют эффективность такого подхода: для e-commerce проекта оптимизация под GEO привела к 30 % росту органического трафика за полгода, а для образовательного портала создание структурированных статей и FAQ увеличило долю «zero-click» конверсий.

Вызовы и возможности в нишевых рынках: пример Чили

Трудности и шансы, связанные с адаптацией к новой цифровой реальности, проявляются и в нишевых сегментах. Так, на рынке онлайн-гемблинга и беттинга в Чили, несмотря на динамичное развитие и высокий спрос, существуют свои особенности. Согласно обзору на 3S.INFO, к 21 июля 2025 года на этом рынке доминируют около 20 крупных международных и 10-15 локальных брендов.

Конкуренция усиливается, особенно в преддверии официального лицензирования. Тем не менее рынок остаётся «голодным» к качественному контенту, что открывает возможности для быстрого выхода в топ по SEO и привлечения органического трафика.

Ключевые факторы успеха в данной нише включают:

• Локализацию контента: Поддержка испанского языка, учёт местных предпочтений (например, акции, связанные с футболом и национальными праздниками).
• Привлечение локальных инфлюенсеров и блогеров: Это «лучше прямых закупов» и создаёт доверие. Кейс Betano в Чили, где спонсорство футбольного клуба и интеграция с YouTube- и Twitch-блогерами привели к 700 000 новых регистраций за год, демонстрирует потенциал такого подхода.
• Мобильную оптимизацию: Более 45 % новых игроков Estelarbet пришли с мобильных устройств.
• Создание собственных контентных каналов: Блоги, Telegram- и WhatsApp-каналы с прогнозами и гайд-контентом привлекают «дешевых» и «долгоживущих» игроков.

Эти примеры подчёркивают, что даже в узкоспециализированных нишах успех зависит от способности адаптироваться к изменяющимся алгоритмам и поведению пользователей, а также от умения эффективно сочетать традиционные и новые методы оптимизации.

Измерение успеха в эпоху ИИ

Традиционные метрики органического трафика остаются важными, однако требуют существенного дополнения. Как отмечают эксперты, необходимо отслеживать:

• Появления в генеративных ответах (например, позиции в Google AIO).
• Клики и поведение в «zero-click» выдачах.
• Вовлечённость по новым форматам (просмотры FAQ, взаимодействие с чат-ботами).
• Упоминания и цитирования в ИИ-ответах.

Инструменты вроде Ahrefs и Peec AI помогают контролировать частоту упоминаний бренда на различных ИИ-платформах. Всё более важным становится анализ доли голоса в ИИ-ответах и оценка тональности упоминаний.

Заключение

Будущее SEO тесно связано с интеграцией генеративных технологий. Компании, способные гармонично совмещать проверенные SEO-приёмы с принципами GEO и LLMO, вкладывать в качество, авторитетность и информационную ценность контента, окажутся в выигрышной позиции. Как утверждают в Idea Digital Agency, «грамотное сочетание SEO и GEO - ключ к успеху». И хотя Google и другие платформы становятся «жёстче и медленнее» для традиционных блогов, как отмечают пользователи Reddit, новые каналы трафика, включая LLM, открывают беспрецедентные возможности для тех, кто готов к экспериментам и адаптации.