С чего начать правки: сначала снимаем блокировки, затем определения, дальше разметка, затем FAQ, и упоминания на сторонних сайтах. Первые шаги дают самый быстрый прирост. Дальше важна не разовая работа, а повторяемость: одно упоминание не закрепится, система упоминаний работает.
Частая ошибка: ждать, что модель сама найдёт сайт. Краулер приходит только если его пускают, а факт закрепляется только при повторении на сторонних площадках. Отсюда и вывод: техника, текст, потом упоминания. Если делать наоборот сжигает бюджет и не даёт результата.
Видит ли вас ChatGPT: простая проверка. Часто думают, что хватит SEO-оптимизации, но нейросети берут факты из других источников: разметка, короткие определения, подтверждённые данные. Нейросеть не ранжирует страницы, она берёт утверждение и ссылается на него.
Поэтому выигрывает не самый оптимизированный сайт, а тот, у кого факты разложены по полочкам. Аудит выдаёт проценты по каждому критерию и что исправить в первую очередь. Какие критерии оцениваются: доступность для GPTBot и других ботов, файл llms.txt, данные организации, блок вопросов и ответов, определения терминов, ссылки на источники, объём текста.
Всё считается по пунктам, поэтому видно, где именно провал. Проверка занимает минуту, на выходе проценты и перечень правок. Что проверяет GEO-аудит: доступность для GPTBot и других ботов, подсказки для моделей, данные организации, FAQPage, определения терминов, ссылки на источники, объём текста.
Всё считается по пунктам, поэтому видно, где именно провал. Проверка занимает минуту, на выходе проценты и перечень правок. Зачем это бизнесу: клиенты спрашивают у ChatGPT, а не кликают по ссылкам. Если бренд не упоминается, выбор делают без вас. Проверка показывает разницу между тем, что о вас знает ИИ и вашим контентом.
Дальше работа идёт по списку: сначала техническая доступность, текст, внешние упоминания. Последовательность важна: без доступа краулера никакой текст не поможет. Продвижение в нейросетях против поиска. SEO воюет за строчку в выдаче, GEO за место в ответе.
Логика иная: модель не ранжирует ссылки, новости авто она берёт утверждение и ссылается на источник. Отсюда требования: чёткие определения, проверяемые цифры с датой, структура заголовками и внешние подтверждения. Один и тот же текст по-разному работает в поиске и в ответах моделей.
С чего начать правки: открываем доступ краулерам, затем определения, затем микроразметка, блок вопросов, и упоминания на сторонних сайтах. Первые два пункта дают наибольший эффект. Дальше важен не разовый рывок, а системность: одно упоминание не закрепится, систематические остаются.
Проверка занимает минуту, на выходе проценты и перечень правок. Зачем это бизнесу: люди всё чаще спрашивают у моделей, а не листают выдачу. Если бренд не упоминается, выбор делают без вас. Аудит показывает разрыв между тем, что о вас знает ИИ и тем, что реально есть на сайте.
Дальше работа идёт по списку: техника, текст, внешние упоминания. Порядок важен: без доступа бота текст не сработает.