Ответственность за работу с GEO в компании: на ком она лежит

Генеративный поиск — это не просто вопрос технических доработок: информация о товарах, поведение аудитории, сторонние публикации и анализ эффективности лежат в зоне ответственности разных подразделений. О трансформации контент-требований и распределении зон ответственности между SEO-специалистами, PR-менеджерами, маркетологами и продуктовыми командами поделились с Sostav Михаил Сливинский, представитель интернет-площадок в Поиске Яндекса, Александр Иванов, продуктовый директор ГигаЧата, и Юлия Удовенко, руководитель направления стратегии и продукта RW+.

ИИ-поиск уже трансформирует работу коммуникационных служб. Согласно международному исследованию Outcomes Rocket, где опросили 858 маркетологов и PR-специалистов, 63,5% респондентов отметили влияние генеративных технологий на PR-стратегии. Однако лишь 17,1% рассматривают упоминания в ИИ-ответах как самостоятельную цель. Данные демонстрируют текущие тренды, но не подтверждают результативность конкретных методик.

GEO — аббревиатура от Generative Engine Optimization, термин введен в научной работе Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik Narasimhan и Ameet Deshpande «GEO: Generative Engine Optimization» (2023 г.). Исследователи предложили учитывать не только позиции в выдаче, но и представленность источников в генеративных ответах.

За несколько лет GEO сформировалось как отдельное коммерческое направление. Компании предлагают аудит представленности, автоматизированное создание контента, специализированные файлы для нейросетей и гарантии попадания в ответы. Однако универсальных решений не существует — итог зависит от платформы, запроса, контекста и доступных источников.

ИИ корректирует путь, но не устраняет потребность

Пользователь все так же стремится выбрать товар, подобрать услугу или получить ответ на вопрос. Изменяется траектория: часть анализа, сопоставления и предварительного отбора теперь происходит внутри ИИ-интерфейса.

В Google такой подход называют ветвлением запросов: система формирует несколько уточняющих подвопросов для комплексных тем. В официальных материалах Google указано, что специальных технических доработок для генеративных ответов не требуется, а соблюдение базовых рекомендаций не обеспечивает обязательное включение конкретной страницы.

На начальных стадиях выбора пользователи реже посещают сайты, получая разъяснения непосредственно в ИИ-ответе. Клики остаются значимым, но не исчерпывающим показателем. Источник может влиять на последующие действия: дополнительный поиск, прямой визит, заявку или покупку. Поэтому оценивать следует комплексно: представленность, поведенческие метрики, коммерческие результаты.

Ограниченность традиционного SEO-подхода

Поисковая оптимизация отвечает за доступность ресурса, его структуру и индексируемость. Без этого страницы не попадут ни в обычную выдачу, ни в перечень источников для ИИ.

Однако SEO-специалист не формирует продуктовую экспертизу, не анализирует причины отказов и не выявляет реальные вопросы клиентов. Эти данные находятся у продуктовых команд, отдела продаж, службы поддержки и редакции.

Исследование Outcomes Rocket показывает: 48,7% опрошенных заявили о полной интеграции PR с маркетингом и продажами, 36,6% — о частичной. Эти данные не доказывают преимущества конкретной модели, но подтверждают тренд на межфункциональное взаимодействие.

Эффективная модель требует кросс-функционального подхода: каждая команда отвечает за свой сегмент данных и методы оценки.

Ориентир на пользовательские задачи

Запросы «выбрать ноутбук» и «подобрать ноутбук для дизайнера в поездках с требовательными графическими программами» относятся к одной категории, но требуют разного уровня детализации. Во втором случае недостаточно модельного ряда — нужны ограничения, сравнение вариантов и привязка характеристик к задачам.

Александр Иванов, CPO ГигаЧата, подчеркивает, что языковые модели способны декомпозировать исходный вопрос на уточняющие подпункты. Поэтому контент должен учитывать не только прямой запрос, но и смежные темы.

Механизм прост: внутренние знания преобразуются в материалы, решающие реальные проблемы. Эффективность можно проверить по охвату ключевых сценариев актуальными, проверенными ответами.

Чем опасен конвейерный контент

Объем публикаций сам по себе не свидетельствует о качестве. Компания может выпускать сотни страниц, не добавляя новой ценности.

Руководство Google по полезному контенту рекомендует проверять: содержит ли материал уникальные данные, исследования, анализ или практический опыт; полностью ли раскрыта тема; понятны ли авторы и их квалификация.

Яндекс оценивает контент по модели ЭПОС: экспертность, полезность, оригинальность, содержательность. Эти критерии влияют на ранжирование в Поиске и включение в ответы Алисы. Переработанный или сгенерированный текст не становится оригинальным без добавленной ценности.

Практический ориентир для редакций: материалы должны включать уникальные данные, кейсы, ограничения или выводы, которые нельзя получить простым пересказом существующего контента.

Метрики эффективности

Отраслевого стандарта оценки GEO пока не существует. Сам факт присутствия бренда в ответе не показывает влияние на дополнительные действия.

Согласно Outcomes Rocket, 41,1% респондентов уже отслеживают упоминания в ИИ-поиске. При этом 26,7% не хватает понятных показателей, а 25,4% не могут связать публикации с продажами.

Минимальная система оценки включает три уровня:

• представленность: наличие по контрольным запросам, точность данных, список источников;
• поведение: переходы, прямые визиты, повторные посещения, заявки;
• экономический результат: продажи, конверсии, стоимость привлечения, удержание, прибыль.

До старта измерений необходимо определить ключевые запросы, период анализа, целевые действия и параллельные активности. Иначе изменения метрик нельзя достоверно связать с GEO.

Осторожно: гео-маркетинг

Тревожные сигналы:

• гарантии фиксированного места в конкретном ИИ-ответе;
• обещания решить задачу одним файлом, разметкой или потоковым контентом;
• доказательства эффективности через количество упоминаний;
• подмена продуктовой и редакционной работы разовым аудитом.

Аудит технической доступности, качества информации и текущей представленности полезен как диагностика. Проблемы начинаются, когда вероятностный результат позиционируют как гарантированный.

Практические шаги

1. Проверить доступность и индексацию ключевых страниц.
2. Собрать реальные вопросы от поддержки, продаж и продуктовых исследований.
3. Назначить ответственных за актуальность информации и график обновлений.
4. Разработать материалы для приоритетных сценариев.
5. Определить контрольные запросы и показатели на трех уровнях.
6. Контролировать не только факт присутствия, но и корректность данных.

Оптимизацию для генеративных систем целесообразно выстраивать как сквозной процесс. SEO обеспечивает техническую основу, продуктовые и клиентские команды — фактическую базу, маркетинг и PR — адаптацию экспертизы, аналитика — проверку результатов.