Определение GEO как оптимизации для генеративных AI-платформ

Generative Engine Optimization (GEO) представляет собой новую парадигму оптимизации контента, специально разработанную для улучшения видимости в ответах генеративных поисковых систем. В отличие от традиционного SEO, которое фокусируется на ранжировании веб-страниц в поисковой выдаче, GEO направлено на оптимизацию контента для получения цитирований в AI-генерируемых ответах.

Термин GEO был впервые введён в ноябре 2023 года группой исследователей в академической работе и описывает стратегии, направленные на влияние того, как большие языковые модели извлекают, обобщают и представляют информацию в ответах на пользовательские запросы. Основная задача GEO заключается в том, чтобы помочь создателям контента улучшить видимость своих материалов в ответах генеративных поисковых систем через гибкую систему чёрного ящика оптимизации.

Отличия от традиционного SEO: от ранжирования к цитированию

Фундаментальное различие между традиционным SEO и GEO заключается в смещении фокуса с получения кликов на получение цитирований. В традиционном SEO цель состояла в том, чтобы веб-страница занимала как можно более высокое место по конкретным ключевым словам, заставляя пользователей кликать по ссылкам на странице результатов поиска.

GEO требует принципиально иного подхода, сосредоточенного на авторитете контента, структуре и форматировании, дружественном для синтеза. Ключевое различие состоит в том, что вместо оптимизации для ранжирования осуществляется оптимизация для синтеза — контент должен быть легко извлекаемым, цитируемым и комбинируемым с информацией из других источников.

Экосистема генеративных поисковых систем

Современная экосистема генеративных поисковых систем включает различные платформы, каждая из которых имеет уникальные предпочтения для структуры контента, достоверности источников и форматирования информации. Основными представителями этой экосистемы являются:

· ChatGPT отдаёт предпочтение всестороннему, хорошо исследованному контенту с чёткими сигналами экспертности

· Perplexity выделяется в цитировании, что делает достоверность источников первостепенной

· Google AI Overviews интегрируют традиционные факторы ранжирования с возможностями синтеза AI

· YandexGPT специализируется на работе с русскоязычным контентом и интегрирован в экосистему продуктов Яндекса

· GigaChat сосредоточен на русскоязычном сегменте и обеспечивает мультимодальное взаимодействие

Методология GEO

Black-box optimization framework

GEO основывается на гибкой системе оптимизации чёрного ящика, которая позволяет создателям контента навигировать в новой парадигме поиска без необходимости понимания внутренних механизмов генеративных систем. Эта система принимает исходный веб-сайт и выдаёт оптимизированную версию, адаптируя и калибруя представление, стиль текста и содержание для повышения видимости в генеративных поисковых системах.

Исследования показывают, что методы GEO способны повысить видимость источников до 40% в ответах генеративных систем. Наиболее эффективными тактиками оказались цитирование источников, добавление цитат и статистических данных. Традиционные SEO-методы, такие как переспам ключевыми словами, оказались неэффективными в контексте GEO.

Стратегии увеличения цитирования в генеративных ответах

Эффективные стратегии GEO сосредоточены на создании контента, который AI-системы захотят цитировать и использовать в качестве источника авторитетной информации:

Цитирование источников выступает как наиболее эффективная тактика для оптимизации AI-поиска. Добавление достоверных ссылок, академических цитирований и ссылок на авторитетные источники может улучшить видимость в AI на 40%. Это работает потому, что алгоритмы AI используют достоверность источников как основной фактор ранжирования при определении того, какой контент синтезировать и цитировать.

Добавление цитат значительно повышает авторитет контента и предоставляет AI-системам экспертные мнения для синтеза. Включение прямых цитат от лидеров индустрии, отзывов клиентов и комментариев экспертов даёт AI-системам авторитетные голоса для ссылок в их ответах.

Включение статистических данных использует предпочтение AI к измеримой, фактической информации. Генеративные AI-инструменты отдают приоритет контенту, который включает конкретные числа, проценты и измеримые результаты, поскольку эти элементы предоставляют конкретную ценность пользователям, ищущим определённые ответы.

Калибровка контента для различных LLM-платформ

Калибровка контента представляет собой процесс адаптации материалов под специфические требования различных LLM-платформ. Каждая платформа имеет уникальные предпочтения и особенности обработки информации, что требует платформо-специфических подходов к оптимизации.

Контекстуальная калибровка включает настройку специальных параметров калибровки, которые обеспечивают назначение контекстно-свободным входным данным вероятности около 0.5 для различных меток. На практике этот метод выполняет калибровку по множественным различным контекстно-свободным входным данным и усредняет параметры калибровки, которые работают лучше всего для каждого входного значения, чтобы найти оптимальные параметры калибровки для LLM.

Практическое применение

Оптимизация веб-контента для цитирования в AI-ответах

Практическая оптимизация контента для генеративных систем требует структурного подхода, отличающегося от традиционных SEO-практик.
Ключевые принципы включают:

Чёткая, сканируемая структура с использованием заголовков, маркированных списков и нумерованных списков, которые AI может легко анализировать. Оптимизация естественного языка подразумевает разговорный стиль письма при сохранении профессионального авторитета. Создание контента, достойного цитирования, включает информацию, которую AI-системы хотят ссылаться и на которую ссылаются.

Системы искусственного интеллекта обучены распознавать и извлекать полезную информацию, они ищут ясность, контекст и прямые ответы. Эффективная структура контента начинается с прямого ответа в первых 40-50 словах без вводных фраз. Использование заголовков, основанных на вопросах, и создание разделов с часто задаваемыми вопросами с реальными пользовательскими вопросами помогает AI-системам лучше понимать и извлекать информацию.

Создание авторитетного контента с экспертными оценками

Авторитетный контент с экспертными оценками является фундаментальным элементом успешной GEO-стратегии. Экспертный контент должен базироваться на глубоких знаниях и опыте в определённой области, предоставляя практические советы и решения проблем, ценные для целевой аудитории.

Ключевые характеристики экспертного контента включают:

Достоверность и обоснованность информации на основе фактов, исследований, статистических данных и мнений признанных специалистов. Уникальность и оригинальность без повторения существующих материалов без должного анализа и новизны. Демонстрацию первоначального опыта через биографии авторов, реальные примеры или кейсы, что добавляет аутентичности и соответствует требованиям AI-систем к достоверным источникам.

Структурированный контент для улучшения машинной интерпретации

Структурирование контента для машинной интерпретации является критически важным аспектом GEO-оптимизации. Структурированные данные позволяют передавать AI-системам информацию о контенте в машиночитаемом виде, что делает его понятным для их систем.

Эффективные методы структурирования включают:

Использование схемы разметки FAQPage, HowTo и Article schema помогает поисковым системам и AI-системам понимать контент. Создание тематических кластеров вместо разрозненного контента, связывая связанные статьи вокруг центральной темы для улучшения тематического авторитета. Реализация структурированных данных с использованием schema markup остаётся важной для AI-оптимизации поиска, поскольку правильно структурированные данные помогают AI-системам понимать контекст контента, взаимосвязи и иерархии.

Машинная интерпретация контента значительно улучшается при использовании декларативного и фактического языка, избегании излишне сложных предложений или двусмысленных формулировок, которые могут запутать LLM. Стратегическая интеграция первичных и вторичных ключевых слов в предложения помогает LLM понимать основные темы и релевантность контента.