Краулер приходит только если его пускают, а утверждение остаётся в ответе только при упоминаниях на других сайтах. Отсюда практика: сначала техническая доступность, текст, внешние упоминания. Если делать наоборот тратит деньги впустую и не даёт результата.
Видит ли вас ChatGPT: как проверить за пять минут. Часто думают, что хватит SEO-оптимизации, но нейросети берут факты из других источников: структура текста, наличие определений, ссылки на первоисточники. Модель не показывает десять ссылок, она собирает факт и указывает источник.
Поэтому выигрывает не самый оптимизированный сайт, а тот, чьи формулировки удобно цитировать. Аудит выдаёт баллы по блокам и список правок. SEO борется за позицию, GEO за место в ответе. Механика другая: модель не ранжирует ссылки, она берёт утверждение и указывает источник.
Отсюда требования: чёткие определения, проверяемые цифры с датой, заголовки вопросы и ссылки на первоисточники. Один и тот же текст по-разному работает в поиске и в ответах моделей. Порядок работ: открываем доступ краулерам, потом добавляем определения, затем микроразметка, затем FAQ, и в конце работа с упоминаниями.
Первые шаги дают самый быстрый прирост. Дальше важен не разовый рывок, а системность: одно упоминание не закрепится, систематические остаются. Что делают не так: думать, что ИИ всё подтянет. Что проверяет GEO-аудит: блокировка ИИ-краулеров, файл llms.txt, данные организации, FAQPage, формулировки типа икс это игрек, ссылки на источники, достаточная длина материала.
Всё считается по пунктам, поэтому видно, где именно провал. Аудит делается за минуту, результат это проценты и список правок. Практический смысл: клиенты спрашивают у ChatGPT, а не листают выдачу. Если бренд не упоминается, выбор делают без вас.
Проверка показывает разницу между тем, что о вас знает ИИ и тем, что реально есть на сайте. Дальше работа по списку: сначала техническая доступность, потом контент, потом упоминания. Порядок важен: без доступа бота текст не сработает. GEO и SEO в чём разница.
SEO борется за позицию, обзоры электромобилей GEO за упоминание. Логика иная: нейросеть не показывает десять ссылок, она берёт утверждение и ссылается на источник. Отсюда требования: чёткие определения, цифры с датой, заголовки вопросы и ссылки на первоисточники. Один и тот же текст даёт разный эффект в поиске и в ответах моделей.