В 2025-м к нам начали приходить проекты с одинаковой аномалией: «Позиции в ТОП-10 есть, техничка в норме, ссылочная масса растет, а трафик падает».
Причина, которую мы видим на всех графиках — рост Zero-Click Searches. Google SGE и SearchGPT теперь отвечают пользователю прямо в выдаче.
да-да это ии фото
Для бизнеса наших клиентов это стало вызовом. Мы своей небольшой командой (маркетинг + разработка) начали искать решение и перестроили процессы под GEO (Generative Engine Optimization).
Это не просто модный термин, а методология, описанная еще исследователями Принстона и Google DeepMind [ссылка на исследование Arxiv]. Суть проста: вместо борьбы за клик мы теперь боремся за цитирование.
Рассказываю, как мы меняем подход в клиентских проектах и почему это работает.
1. Структура под "парсинг" нейросетями
Раньше мы писали для людей и поисковых роботов. Теперь появился третий читатель — LLM. Ей нужно скармливать информацию так, чтобы она легко забрала её в свой ответ (AI Snapshot).
Исследования показывают, что добавление цитат, статистики и четкой структуры повышает шанс попадания в AI-ответы на 30–40%. Мы внедрили в редакционную политику правило:
Выдача хрома
В Яндексе все еще хуже, почти все использую поиск с алисой
2. E-E-A-T и "человечность" контента
Нейросети научились генерировать тексты уровня "хороший копирайтер". Конкурировать с ними в объеме бесполезно. Чтобы помочь клиентам выделиться, мы опираемся на Google Search Quality Guidelines [ссылка на гайдлайн].
Мы сместили фокус на Experience (Опыт):
(Фото 2: Рабочий процесс/схема) Подпись: «Достаем» фактуру из экспертов. Самое ценное сейчас — то, чего нет в обучающей выборке GPT.
3. Техническая семантика (Schema.org) GEO любит порядок
Мы стали фанатиками микроразметки. Если раньше это было "желательно", то теперь — обязательно. Мы используем расширенную разметку [документация Schema.org], чтобы четко указать боту: вот это — автор, вот это — цена, а это — рейтинг.
Это помогает LLM правильно интерпретировать данные на странице и не галлюцинировать, выдавая пользователю неверные цены или условия.
Что в итоге?
Стратегия "закупить ссылок и написать лонгрид" больше не гарантирует продаж. Мы объясняем клиентам: трафика может стать меньше, но конверсия с него выше. Люди, приходящие из рекомендаций AI, уже "прогреты" и доверяют источнику.
Источник
Причина, которую мы видим на всех графиках — рост Zero-Click Searches. Google SGE и SearchGPT теперь отвечают пользователю прямо в выдаче.
да-да это ии фото
Для бизнеса наших клиентов это стало вызовом. Мы своей небольшой командой (маркетинг + разработка) начали искать решение и перестроили процессы под GEO (Generative Engine Optimization).
Это не просто модный термин, а методология, описанная еще исследователями Принстона и Google DeepMind [ссылка на исследование Arxiv]. Суть проста: вместо борьбы за клик мы теперь боремся за цитирование.
Рассказываю, как мы меняем подход в клиентских проектах и почему это работает.
1. Структура под "парсинг" нейросетями
Раньше мы писали для людей и поисковых роботов. Теперь появился третий читатель — LLM. Ей нужно скармливать информацию так, чтобы она легко забрала её в свой ответ (AI Snapshot).
Исследования показывают, что добавление цитат, статистики и четкой структуры повышает шанс попадания в AI-ответы на 30–40%. Мы внедрили в редакционную политику правило:
- Больше маркированных списков.
- Таблицы сравнения "Было / Стало".
- Прямые ответы на вопросы в формате "Вопрос — Краткий ответ — Развернутый ответ".
Выдача хрома
В Яндексе все еще хуже, почти все использую поиск с алисой
2. E-E-A-T и "человечность" контента
Нейросети научились генерировать тексты уровня "хороший копирайтер". Конкурировать с ними в объеме бесполезно. Чтобы помочь клиентам выделиться, мы опираемся на Google Search Quality Guidelines [ссылка на гайдлайн].
Мы сместили фокус на Experience (Опыт):
- Вместо "Как выбрать CRM" пишем "Как мы внедряли CRM и потеряли 2 недели на интеграции".
- Добавляем инсайты, которых нет в открытых датасетах.
(Фото 2: Рабочий процесс/схема) Подпись: «Достаем» фактуру из экспертов. Самое ценное сейчас — то, чего нет в обучающей выборке GPT.
3. Техническая семантика (Schema.org) GEO любит порядок
Мы стали фанатиками микроразметки. Если раньше это было "желательно", то теперь — обязательно. Мы используем расширенную разметку [документация Schema.org], чтобы четко указать боту: вот это — автор, вот это — цена, а это — рейтинг.
Это помогает LLM правильно интерпретировать данные на странице и не галлюцинировать, выдавая пользователю неверные цены или условия.
Что в итоге?
Стратегия "закупить ссылок и написать лонгрид" больше не гарантирует продаж. Мы объясняем клиентам: трафика может стать меньше, но конверсия с него выше. Люди, приходящие из рекомендаций AI, уже "прогреты" и доверяют источнику.
Источник
