GEO-оптимизация: как сайту попасть в ответы Алисы, ChatGPT и Perplexity

Радик Ишкиняевоснователь one2click

GEO-оптимизация (generative engine optimization) — это работа над сайтом, чтобы нейросети ссылались на него в своих ответах: Алиса AI в поиске Яндекса, ChatGPT, Perplexity, ИИ-обзоры Google. Все эти сервисы сначала ищут страницы через поиск, а потом пересказывают найденное. Поэтому попасть в ответ нейросети почти невозможно, если страницы нет в топе обычной выдачи.

Что работает на практике: обычное SEO для Яндекса и Google, открытый доступ для поисковых роботов нейросетей в robots.txt, страницы, где ответ на вопрос сформулирован прямо, с цифрами, ценами и источниками, и одинаковые сведения о компании на сайте, в Яндекс Бизнесе и на картах. Гарантий нет ни у кого: Яндекс прямо пишет, что управлять попаданием в ответы Алисы нельзя. Файл llms.txt пока не стандарт, Google его не использует.

Что такое GEO простыми словами

Раньше человек вводил запрос и получал десять ссылок. Теперь всё чаще он получает готовый ответ: абзац текста, собранный нейросетью из нескольких сайтов, со ссылками на источники под ним. GEO — попытка сделать так, чтобы среди этих источников был ваш сайт.

Термин появился в научной статье «GEO: Generative Engine Optimization» группы исследователей во главе с Пранджалом Аггарвалом. Препринт вышел в ноябре 2023 года, статью приняли на конференцию KDD 2024. Авторы проверили, какие правки текста увеличивают долю страницы в ответе нейросети, и получили рост видимости до 40%. Их результаты я разберу ниже, в разделе про тексты.

В русскоязычных запросах встречаются и другие названия: «оптимизация сайта под нейросети», «AI SEO», «как попасть в ответы Алисы». Речь везде об одном и том же.

Чем GEO отличается от SEO

Сколько людей приходит из нейросетей: данные one2click

Прежде чем вкладываться в GEO, полезно понять масштаб. Я посчитал переходы из нейросетей на сайтах клиентов one2click. Это сайты услуг, магазины и лендинги в России. Визит с обращением здесь — визит, в котором человек отправил форму, нажал на телефон, мессенджер или почту.

Данные one2click: 236 911 визитов людей на 92 сайтах клиентов с декабря 2025 по октябрь 2026 года. Кроме Алисы: Perplexity 6 визитов, ChatGPT 5, DeepSeek 4, Gemini 2, Claude 2. Для сравнения: из поиска Яндекса обращением заканчиваются 1,61% визитов, из поиска Google 2,09%.

Что я вижу в этих цифрах:

• Для российского бизнеса нейропоиск сегодня почти целиком означает Алису. Perplexity, ChatGPT, DeepSeek, Gemini и Claude за 11 месяцев дали на 92 сайта от двух до шести визитов каждый.
• Канал пока крошечный. 218 визитов из 236 911 — это меньше, чем дают карты.
• Конверсия высокая, но выборка маленькая. 2,75% от 218 визитов — это единицы обращений, и одна-две лишних заявки заметно сдвинули бы процент. Делать по ней выводы рано, хотя направление понятное: человек, который пришёл из ответа нейросети, уже прочитал пересказ и идёт за конкретным.

Отсюда мой практический вывод. Если у вас нет порядка в обычном поиске и рекламе, GEO не первая задача. Если есть, то большая часть работы для GEO совпадает с работой для поиска Яндекса, и делать её стоит в любом случае.

Как Алиса AI выбирает источники

Сначала про названия, в них легко запутаться. Нейросетевые ответы в поиске Яндекса назывались «Нейро». В мае 2025 года Яндекс заменил их на «Поиск с Алисой», а в октябре 2025 года продукт переименовали в «Алиса AI». В справке Яндекса сейчас используется название «Алиса AI», и в апреле 2026 года Яндекс сообщил, что её быстрые ответы в поиске каждый месяц получают 46,5 млн пользователей.

Как формируется ответ, Яндекс описывает в справке Вебмастера:

1. Алиса AI разбирает запрос и может разбить его на несколько подвопросов.
2. Отправляет уточнённые запросы в поиск и берёт его результаты. Опирается на источники, которые высоко ранжируются.
3. Собирает ответ из смысловых блоков: обычно короткий итог, затем подробности.
4. Ставит ссылки на источники по логике ответа, а не по порядку выдачи. Одна страница может быть процитирована несколько раз, ссылок бывает больше, чем в обычной выдаче.

Текст со страниц Алиса обычно пересказывает своими словами и дословно переносит только прямую речь. Ответ на один и тот же запрос может меняться: он строится заново по актуальной выдаче и зависит от персонализации.

Что Яндекс называет главными критериями

При отборе источников, по справке, главные критерии — экспертность, полезность, оригинальность и содержательность. Яндекс сокращает их до ЭПОС и подробно расписывает в отдельной статье справки:

Про тексты, написанные нейросетью, в той же статье сказано прямо: текст, сгенерированный на основе существующего материала без добавления ценности, считается малоценным. Нейросеть может помогать автору, но, по формулировке Яндекса, «не должна подменять его».

Как проверить, ссылается ли Алиса на ваш сайт

В Яндекс Вебмастере есть отчёт «Видимость сайта в Алисе AI». Он показывает Share of Voice: долю запросов, в ответах на которые упоминается ваш сайт, от всех запросов с ответом Алисы. Там же примеры запросов и страниц, которые Алиса процитировала, и список сайтов похожей тематики, которые попадают в ответы по тем же запросам. Данные за последние три месяца, обновляются раз в неделю, кликов и показов в отчёте нет.

Статистика считается только по запросам, где сайт уже стоит высоко в обычной выдаче. Если в отчёте «Пока недостаточно данных», справка называет типичные причины: мало запросов в выдаче, низкие позиции, мало текста на страницах или Алиса редко отвечает по вашей теме. Как подключить Вебмастер и где искать этот отчёт, я описал в статье про Яндекс Вебмастер.

ChatGPT, Perplexity и Google: что открыть роботам

У каждого ИИ-сервиса несколько роботов с разными задачами. Один ищет страницы для ответов, другой собирает тексты для обучения моделей, третий открывает страницу, когда об этом попросил пользователь. В robots.txt их можно разрешать и запрещать по отдельности.

OpenAI и Perplexity пишут, что изменения в robots.txt учитываются примерно за 24 часа. OpenAI отдельно советует пропускать запросы с опубликованных IP-адресов своих роботов, если на сайте стоит защита от ботов.

Если вы хотите быть в ответах, но не хотите отдавать тексты на обучение, robots.txt может выглядеть так:

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

User-agent: GPTBot
Disallow: /

Чтобы закрыть отдельную страницу от ответов Алисы, справка Вебмастера приводит такой пример:

User-agent: YandexAdditionalBot
Disallow: /cats/mycat.html

ИИ-обзоры Google

Google пишет в документации «AI features and your website», что дополнительных требований для показа в AI Overviews и AI Mode нет. Страница должна быть проиндексирована и подходить для показа в поиске со сниппетом. Создавать особые файлы для ИИ, «AI text files» или специальную разметку не нужно. Переходы из ИИ-обзоров Google учитывает в обычном отчёте об эффективности в Search Console.

Документ обновлён 10 декабря 2025 года. На наших сайтах из Gemini за всё время пришло два визита, так что для России Google в этой истории пока второстепенен. Но правило полезно знать: ни один крупный поисковик не просит отдельной «оптимизации под ИИ» помимо обычного SEO.

Нужен ли llms.txt

llms.txt — текстовый файл в корне сайта с кратким описанием проекта и списком главных страниц в формате Markdown. Его предложил Джереми Ховард 3 сентября 2024 года. На сайте llmstxt.org он прямо назван предложением: стандартом его никто не утверждал.

По формату обязателен только заголовок первого уровня с названием сайта. Дальше идут цитата с кратким описанием, необязательные абзацы с подробностями и разделы со списками ссылок. Раздел «Optional» помечает второстепенные ссылки, которые агент может пропустить.

Что известно о поддержке:

• Google не использует llms.txt ни для поиска, ни для ИИ-обзоров. В его документации прямо сказано, что новые машиночитаемые файлы для ИИ не нужны. Сотрудник Google Гэри Илш в июле 2025 года говорил, что Google не поддерживает llms.txt и не планирует.
• Яндекс, OpenAI и Perplexity в своей документации о роботах llms.txt не упоминают. Ни один из них не обещает, что файл влияет на попадание в ответы.
• Файл может пригодиться ИИ-агентам и ассистентам для программистов, которые читают документацию. Для сайта услуг это пока редкий сценарий.

На one2click.ru llms.txt у меня есть: краткое описание сервиса, тарифы, ссылки на главные страницы и статьи блога. Делается он быстро, и вреда от него нет. Но я не жду от него трафика и вам не советую ставить llms.txt на первое место. Сначала robots.txt, индексация и тексты.

Разметка и markdown-версии страниц

Микроразметка schema.org

Яндекс в статье про ЭПОС советует использовать микроразметку Schema.org и дополнительные возможности показа сайта в поиске. Google просит, чтобы структурированные данные совпадали с видимым текстом страницы, и отдельно пишет, что специальной разметки для ИИ-функций нет.

Для сайта услуг я ставлю такой минимум:

• Organization или LocalBusiness на главной: название, адрес, телефон, часы работы;
• Product или Service с ценой на страницах услуг, если цена на странице есть;
• FAQPage для блока вопросов, если вопросы и ответы видны на странице;
• BlogPosting или Article с автором и датой для статей.

Разметка не заставит нейросеть процитировать страницу. Её задача проще: чтобы адрес, цена и автор считывались однозначно и не расходились с тем, что видит человек. В этой статье, например, разметка BlogPosting, FAQPage и сведения об авторе собраны автоматически из самого текста.

Markdown-версии страниц

Предложение llms.txt включает и вторую идею: у каждой полезной страницы может быть чистая версия в Markdown по тому же адресу с добавкой .md. В HTML-коде на неё ссылаются через link с rel="alternate" и type="text/markdown". Так агенту не приходится выковыривать текст из меню, баннеров и скриптов.

В блоге one2click так сделано: добавьте .md к адресу любой статьи, и откроется её текст в Markdown с таблицами и ответами на вопросы. Это тоже пока ставка на будущее. Ни Яндекс, ни OpenAI не говорят, что читают такие версии.

Как писать страницы, которые нейросети цитируют

Здесь самые полезные данные дало исследование GEO, о котором я писал в начале. Авторы собрали набор из 10 000 запросов и проверяли, как меняется доля страницы в ответе нейросети после разных правок текста. Основные опыты шли на собственной модели поиска, часть повторили в Perplexity.

По данным статьи «GEO: Generative Engine Optimization», KDD 2024. Проценты посчитаны по метрике доли слов страницы в ответе с учётом позиции, на тестовой части набора GEO-bench.

В той же работе есть деталь, которую в пересказах обычно пропускают. Для страниц на пятой позиции в выдаче эти правки увеличили видимость в ответе примерно вдвое. Для страниц на первой позиции видимость, наоборот, снизилась на 20–30%. Авторы проверяли это на собственной модели, а не на Алисе, поэтому переносить цифры один в один нельзя. Но вывод для бизнеса понятный: если вы не лидер выдачи, конкретика и источники дают вам шанс попасть в ответ рядом с лидером.

Правила, которые я применяю на сайтах клиентов

1. Ответ в первом абзаце. Алиса разбивает запрос на подвопросы и для каждого ищет ответ в выдаче. Если цена услуги спрятана в пятом экране после истории компании, её возьмут с другого сайта.
2. Одна страница на одну задачу. Страница «Услуги» со списком из двадцати пунктов проигрывает отдельной странице под каждую услугу, где есть цена, сроки, что входит и вопросы.
3. Числа вместо прилагательных. «Быстро и недорого» нейросеть пересказывать нечем. «Замер в течение двух дней, кухня от 180 000 ₽, гарантия 5 лет» она перескажет и сошлётся.
4. Вопросы клиентов текстом. Спросите менеджеров, что им чаще всего задают по телефону, и ответьте на эти вопросы на сайте. Блок FAQ с разметкой подходит.
5. Автор и дата. Для статей укажите, кто написал и когда обновлял. Яндекс прямо называет квалификацию автора частью экспертности.
6. Текст текстом. Цена в картинке, адрес в картинке, условия в PDF без текстового слоя плохо читаются и людьми, и роботами.

Заметьте, что все шесть пунктов полезны и для живого посетителя. Я не знаю ни одной правки «под нейросеть», которая ухудшала бы сайт для человека и при этом работала. Похожие правила я разбирал в статье про посадочные страницы.

Сведения о компании: одинаковые везде

Нейросеть собирает ответ из нескольких источников. Если на сайте одна цена и один адрес, на картах другой адрес, а в каталоге третий телефон, ответ получится противоречивым, либо нейросеть выберет тот источник, который покажется ей надёжнее. Это мой вывод из того, как устроены ответы, а не правило из справки. Но проверить согласованность данных стоит в любом случае.

1. Заполните карточку в Яндекс Бизнесе: адрес, телефон, часы работы, сайт. По справке Вебмастера, через Бизнес сайту автоматически присваивается регион.
2. Сверьте название, адрес, телефон и часы работы на сайте, в Яндекс Картах, 2ГИС и в соцсетях.
3. На странице контактов дайте полный адрес с индексом и телефон с кодом города текстом.
4. Отвечайте на отзывы. Об этом подробнее в статье про рейтинг на Яндекс Картах.

Карты, кстати, по нашим данным уже сейчас дают больше людей, чем нейросети: 483 визита против 218, и 6,21% визитов с карт заканчиваются обращением. Это в 6,6 раза выше, чем у рекламы Директа. Если выбирать, куда потратить первый день, я бы начал с карточки организации.

Как измерить трафик из нейросетей

Нейросети отдают людей на сайт ссылками-сносками. Найти этих людей в аналитике можно по адресу, с которого они пришли:

• Алиса: alice.yandex.ru, отдельно переходы из приложения;
• ChatGPT: chatgpt.com. По справке OpenAI, ChatGPT сам добавляет к ссылкам метку utm_source=chatgpt.com;
• Perplexity: perplexity.ai;
• DeepSeek, Gemini, Claude: по их доменам.

В Метрике такие визиты ищите в отчётах по источникам среди переходов с сайтов, а визиты с меткой chatgpt.com среди переходов по меткам. Сделайте из них сегмент и посмотрите, на какие страницы приходят люди и оставляют ли заявки. Если сервис не передал адрес страницы, с которой пришёл человек, визит попадёт в прямые заходы, и отличить его будет нельзя. Поэтому реальная доля нейросетей может быть немного выше той, что видна в отчётах.

Без целей на заявку, звонок и мессенджер такая статистика бесполезна: вы увидите визиты, но не узнаете, есть ли от них толк. Как настроить цели, я подробно описал в статье про цели в Метрике. По нашим данным, на телефоне, мессенджеры и почту приходится в 1,5 раза больше визитов с обращением, чем на формы, поэтому цели только на форму занижают картину.

Мифы про оптимизацию под нейросети

«GEO заменит SEO»

Алиса AI ищет источники через поиск Яндекса, ChatGPT через свой поисковый робот, ИИ-обзоры Google через индекс Google. Страница, которой нет в топе, в ответ почти не попадает: даже отчёт Вебмастера по Алисе считает только запросы, где сайт уже стоит высоко. GEO — надстройка над SEO, и без SEO она не работает.

«Без llms.txt нейросети вас не увидят»

Google прямо пишет, что такие файлы не нужны. Остальные крупные сервисы о llms.txt в документации не говорят. Файл не вредит, но и попадание в ответы не обеспечивает.

«Место в ответе Алисы можно купить или заказать»

Яндекс в справке отвечает на этот вопрос прямо: управлять попаданием в ответы нельзя. Ответ строится заново на каждый запрос, источники меняются вместе с выдачей и алгоритмами. Если кто-то обещает гарантированное место в ответе Алисы за деньги, спросите, как он собирается это проверить.

«Нейросеть скопирует мой текст, и ко мне никто не придёт»

Алиса, по справке Яндекса, обычно пересказывает своими словами и ставит ссылку на источник. Часть людей получит ответ и не придёт, это правда. Но те, кто приходит по сноске, судя по нашей небольшой выборке, приходят за конкретным. Если вы всё же не хотите, чтобы страница попадала в ответы Алисы, закройте её для YandexAdditionalBot.

Чек-лист GEO на один день

1. Откройте robots.txt и проверьте, что OAI-SearchBot, PerplexityBot и роботы Яндекса не запрещены. Решите отдельно, пускать ли GPTBot.
2. Попросите хостинг или разработчика проверить, не блокирует ли защита от ботов поисковых роботов нейросетей.
3. Подключите Яндекс Вебмастер и откройте отчёт «Видимость сайта в Алисе AI».
4. Выпишите 10 вопросов, которые клиенты чаще всего задают по телефону, и проверьте, есть ли на сайте прямые ответы с цифрами.
5. На страницах услуг поднимите цену, сроки и состав работ в первый экран, текстом.
6. Сверьте адрес, телефон и часы работы на сайте, в Яндекс Бизнесе, на картах и в 2ГИС.
7. Настройте в Метрике сегмент переходов с сайтов нейросетей и цели на все виды обращений. Через месяц посмотрите, что изменилось.

Восьмым пунктом можно добавить llms.txt, если на остальное уже ушло меньше дня. Про то, как собрать всю аналитику сайта в одну еженедельную проверку, я писал в статье про аналитику сайта.

Частые вопросы

Радик Ишкиняевоснователь one2click

С командой делаю сайты для бизнеса. one2click сделал, чтобы видеть, почему посетители уходят без заявки, и не пересматривать сотни записей руками.