Привет. Я Сергей Язовский, 15 лет в продвижении сайтов, последние три года плотно занимаюсь GEO, то есть генеративной оптимизацией, продвижением в нейросетях. За это время я перепробовал, наверное, всё, что советуют в статьях и на курсах про Generative Engine Optimization. Часть приёмов осталась в работе. Часть я выбросил. Причём некоторые — с мясом, потому что уже успел вложить в них время и деньги клиентов.
Сегодня разберу пять приёмов, от которых отказался. Без теории: вот что я делал, вот почему перестал, вот чем заменил.
Спрос на GEO в России растёт быстро. По Вордстату за последние 30 дней: «geo продвижение» — 1377 показов, «продвижение в нейросетях» — 1062, «geo оптимизация» — 779. В нишу набежало много людей, которые продают эти приёмы как рабочую методику. И мне больно смотреть, как бизнес платит за то, что модели просто игнорируют.
| Что я делал раньше | Почему отказался | Чем заменил |
|---|---|---|
| Вшивал в текст «токены доверия» | Модель читает такие фразы как маркетинговый шум | Конкретика: цифры, сроки, имена, даты |
| Покупал ссылки и гостевые посты | Нет связи между донором и сущностью бренда, эффекта в ответах — ноль | Связные публикации там, где реально сидит отрасль |
| Генерировал контент пачками | Модели различают шаблон и берут из него факты очень неохотно | Экспертные разборы с деталями и провалами |
| Ставил на llms.txt и schema как на гарантию | Это снятие барьера, а не пропуск в ответ | Разметка как база плюс контент и репутация |
| Накручивал упоминания и рейтинги | Эффект затухает за месяц-два, риск на репутации остаётся | Работа с реальными отзывами и их деталями |
Приём 1. Токены доверия: «эксперты говорят», «исследования показывают»
Что я делал. Когда я только начинал возиться с GEO, я честно верил в то, что называю токенами доверия. Это когда в тексте расставляют фразы-усилители: «ведущие эксперты рекомендуют», «исследования показывают», «авторитетные источники утверждают», «по данным международной практики». Считалось, что такие конструкции поднимают вес материала в глазах модели.
Я так написал первые страниц сорок. Результат меня отрезвил.
Почему не работает. Нейросеть не оценивает вашу уверенность. Она оценивает проверяемость. Когда модель собирает ответ через RAG, она вытаскивает из страницы фрагменты, которые можно поставить в предложение без дополнительной проверки. «Исследования показывают, что это важно» она поставить не может: непонятно, кто, когда, где. А фраза «в 2024 году мы провели эксперимент на 120 сайтах и рост цитируемости составил 280% за три месяца» встаёт в ответ готовым утверждением.
Обычно советуют «усилить текст экспертностью через формулировки» — на практике это даёт обратный эффект. Чем больше в тексте обобщающих усилителей, тем менее пригодным он становится как фактура.
Чем заменил. Правило простое, я его называю «убери прилагательное, добавь число». Не «большой опыт в стоматологии», а «11 врачей, 3400 установленных имплантов за 2025 год». Не «выгодные цены», а «имплантация с коронкой от 45 000 рублей». Не «рекомендуют специалисты», а имя специалиста, площадка и ссылка на его профиль.
Хотите увидеть, как это выглядит на живых примерах — что не работает в GEO оптимизации я разбирал отдельно, там пять ошибок бизнеса с цифрами по каждой.
Приём 2. Ссылки ради ссылок и гостевые посты без тематической связи
Что я делал. Первое время я тащил в GEO привычку из SEO: усиливать материал ссылками. Закупал размещения, писал гостевые посты на сайтах из смежных, а иногда и совсем случайных тематик. Логика была такая: больше ссылок — больше веса — чаще цитируют.
Цифры говорят другое. Исследование Ahrefs на 75 000 брендов: корреляция между классическими бэклинками и попаданием в генеративные ответы — всего 0,218. А корреляция между простыми упоминаниями бренда в сети — 0,664. То есть упоминания втрое важнее ссылок. И это принципиально меняет работу.
Почему не работает. Ссылка без тематической связки для модели почти пустая. Она не видит, зачем вашему свадебному агентству ссылка с сайта про ремонт бытовой техники. Ссылка с непрофильного ресурса ничего не добавляет к сущности «кто вы и почему вам можно верить».
Чем заменил. Я перестал покупать ссылки пачками и начал выстраивать присутствие бренда в тех местах, где действительно живёт отрасль. Для клиники это профильные медицинские порталы и конференции. Для свадебного агентства — каталоги, отзовики, площадки вроде Отзовика и IRecommend, потому что YandexGPT опирается на них при выборе.
Куда важнее ссылок то, подтверждена ли ваша сущность в разных источниках: карты, профили, СМИ, отраслевые каталоги. Поле sameAs в микроразметке как раз и связывает это всё в один граф. Подробно про типы разметки и ошибки внедрения я писал в материале про микроразметку Schema.org и JSON-LD — там есть готовые блоки кода.
Приём 3. Контент пачками: 100 статей «чтобы было»
Что я делал. Был период, когда я заказывал генерацию контента объёмом. Ну вы знаете эту схему: собрали семантику, прогнали через нейросеть сотню текстов, выложили, ждём роста упоминаний. Плюс один: сайт быстро раздувается. Минусов оказалось больше.
Почему не работает. Модели научились различать шаблон. Это не магия, они обучены на реальных данных, и в этих данных есть разница между текстом человека, который сделал 340 крыш за сезон, и текстом, написанным по инструкции. Эксперимент, о котором я писал раньше, это подтверждает: семь популярных советов по GEO проверили на 73 страницах в шести моделях, включая Алису и GigaChat. Стабильного прироста цитируемости не дал почти ни один совет. Устойчиво работало одно: видимый автор. Страницы с именем автора цитировались в 100% случаев против 82% у анонимных.
Вот это и есть приговор контент-конвейеру. Сотня безымянных текстов проигрывает трём именным разборам.
Чем заменил. Пишем меньше, но с деталями, которых нет ни у кого. Я теперь требую от клиента не «текст про услугу», а то, что нельзя выдумать: реальную историю отказа от заказа, типичную ошибку менеджера, цифру из внутренней CRM, сумму, которую потеряли на неудачной сделке.
Если хотите понять, где автоматизация уместна, а где она вредит, читайте разбор про то, что в GEO можно автоматизировать, а что нет. Короткая версия: мониторинг и разметку — скрипту, смысл и опыт — человеку.
Приём 4. Серебряные пули: llms.txt и schema как гарантия попадания
Что я делал. Некоторое время я продавал llms.txt почти как кнопку «попасть в ChatGPT». Ставим файл, кладём разметку — и всё заводится. Теперь я так не делаю и клиентам не советую.
Почему не работает. Влияние разметки на цитируемость двухступенчатое. Сначала поисковик читает вашу структуру и строит сущность. Потом модель берёт факты из выдачи. Прямого канала «JSON-LD в модель» нет, и ни OpenAI, ни Яндекс этого не подтверждали.
Разметка снимает барьер. Она не создаёт доверие. Если ваш контент пустой, а репутации нет, schema ничего не исправит — поисковик просто поймёт, что у вас пустой сайт без репутации.
Чем заменил. Разметка осталась, но в роли фундамента, а не стратегии. Я делаю её один раз, за вечер, и забываю. Порядок такой: Organization и Person с полем sameAs, WebSite на главной, BlogPosting со свежей dateModified на статьи, FAQPage на страницы с вопросами, дальше отраслевые типы вроде MedicalBusiness или LegalService.
llms.txt добавляю как дополнение, не как замену. И честно говорю клиенту: это эксперимент, а не гарантия.
Приём 5. Накрутка упоминаний, рейтингов и фейковых обзоров
Что я делал. Один раз я участвовал в эксперименте: мы выводили в ответы ChatGPT выдуманный бренд. Сделали сайт, наполнили его структурными текстами, разместили упоминания, подсыпали отзывов. Через пару месяцев модель назвала этот бренд среди вариантов. Знаете, что я почувствовал? Не радость. Разочарование.
Почему не работает. Эффект размывается. Площадки ужесточают модерацию, Reddit ввёл проверки подлинности, алгоритмы обновляются. То, что сработало в 2023-м, в 2026-м часто не срабатывает. Плюс есть арифметика, которая всё перевешивает: исследование Yext показало, что 86% цитирований приходят из источников, которые бренд и так контролирует. Зачем платить за схемы, если основные точки роста уже в руках?
И самое неприятное — обратная сторона. Как только в информационном поле появляется перекос из однотипных восторгов, модель начинает его подозревать и охотнее вытаскивает негатив. Одна реальная жалоба с деталями перевесит десяток глянцевых отзывов без конкретики.
Чем заменил. Работой с настоящими отзывами. Прошу клиентов собирать отзыв с деталями: что было не так, как решили, сколько заняло. Digidop в своей выборке увидел, что бренды с верифицированными и свежими отзывами получают примерно на 40% больше упоминаний в ответах. Развёрнутый разбор схем и их последствий у меня в статье про то, можно ли накрутить упоминания бренда — там же про защиту от конкурентов, которые накручивают негатив.
Бонус. Я перестал оптимизировать только под ChatGPT
Отдельная история, которая стоила мне нескольких месяцев. Первый год я мерил всё в ChatGPT. Удобно, быстро, отвечает подробно. А потом клиент из провинции спросил: «Почему меня Алиса не называет?».
Потому что Алиса, YandexGPT и GigaChat тянут факты из Яндекса: Карты, Бизнес-профиль, отзовики, публикации на VC и Дзене. ChatGPT этого не видит и видеть не будет. Я проверял на одном проекте: в ChatGPT бренд звучал в 40 с лишним промптах из 50, а в Алисе — в шести. Разрыв, который я сам и создал, потому что смотрел только в одну сторону.
Теперь замер идёт минимум по четырём моделям. Если у вас один и тот же бренд по-разному выглядит в Алисе и в ChatGPT — это не баг, это разный набор источников. Разбирал механику в материале про то, чем GEO отличается от SEO, там же про то, почему в GEO нет «позиций».
Итог: мой вывод
Все пять приёмов, от которых я отказался, объединяет одно. Они дают ощущение контроля. Токены доверия, пачки ссылок, сотни статей, волшебный файл, накрученные рейтинги — всё это выглядит как работа, её легко посчитать и показать в отчёте.
Настоящая работа выглядит хуже. Позвонить клиенту и вытащить из него цифру, которую он не хотел показывать. Переписать страницу так, чтобы она отвечала на конкретный вопрос, а не продавала. Собрать отзывы с деталями, включая неприятные. Проверить бренд в четырёх моделях и обнаружить, что в двух его нет.
Если вы только начинаете, не повторяйте мой путь через разочарования — с чего начать в GEO я собрал пошагово. А если уже видите, что упоминаний нет, посмотрите 5 ошибок, после которых ИИ игнорирует сайт — вероятно, одна из них ваша.
Часто задаваемые вопросы
С чего начать отказ от старых приёмов?
С одного замера. Возьмите 30 промптов, которые задал бы ваш клиент, и прогоните их вручную в Алисе, YandexGPT, GigaChat и ChatGPT. Запишите результат в таблицу: упомянули, не упомянули, в каком контексте. Это займёт вечер. Дальше вы просто смотрите на список приёмов, которые применяли, и понимаете, чего они вам не дали. У меня после первого такого замера из семи активных схем осталось три.
Работает ли llms.txt?
Пока это эксперимент, а не рабочий инструмент. Ни Яндекс, ни OpenAI не подтверждали, что модели читают этот файл как инструкцию. Я его ставлю, потому что стоит он десять минут работы, а вреда не несёт. Но если у вас выбор между llms.txt и живым FAQ-блоком с цифрами на странице — делайте FAQ.
Можно ли доверять нейросети написание контента?
Для черновика, структуры и редактуры — да, я сам так делаю. Для финального текста, который должен цитироваться, — нет. Модель не знает, сколько у вас было отказов от заказов в марте и почему один клиент ушёл к конкуренту. А именно эти детали она и вытаскивает из чужих материалов.
Нужно ли покупать ссылки для GEO?
В классическом смысле — нет. Корреляция ссылок с попаданием в генеративные ответы низкая, около 0,22 по исследованию Ahrefs. Работают упоминания бренда, и корреляция там втрое выше. Переставьте бюджет со ссылочных пакетов на публикации в отраслевых изданиях и профили в картах.
Что делать, если упоминания уже накручены?
Не паниковать, но и не продолжать. Схемы затухают за месяц-два, а следы остаются. Дальше наращивайте реальный слой: отзывы с деталями, экспертные публикации, актуальные данные на своём сайте. Через два-три месяца настоящий сигнал перекроет искусственный.
Сколько времени ждать эффекта?
Первые сдвиги в ответах моделей я вижу через 4-8 недель, и то если контент публикуется регулярно. Устойчивый результат — это 4-6 месяцев. Кейс свадебного агентства: с 4 упоминаний из 50 промптов до 43 за пять месяцев. Быстрее не бывает, потому что репутация и информационный след накапливаются постепенно.